payamvha/North_RAG huggingface dataset:
به داده‌های آموزشی به منظور پیش‌بینی خودکار از الگوریتم‌هایی که به شکل تکراری گسترده یا آموزش داده می‌شوند استفاده می‌کند. یادگیری ماشین تحت نظارت یک زیرگروه است، که به ارائه داده‌های آموزش‌های از پیش مشخص‌شده متکی است. در زمینه تصویربرداری عمومی و بینایی رایانه‌ای، یادگیری عمیق ابزار پیشرو یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق به تکنیک‌هایی گفته می‌شود که مبتنی بر پیشرفت در شبکه‌های عصبی مصنوعی است و در آن‌ها چندین لایه شبکه به منظور افزایش سطح مفهوم و عملکرد اضافه می‌شود. هدف شبکه‌های عصبی تقلید از ساختار مغز
می‌شود. هدف شبکه‌های عصبی تقلید از ساختار مغز انسان است. آن‌ها از مجموعه‌ای از نورون‌های به هم پیوسته استفاده می‌کنند، که پیش از انتقال کمیت و ارزش به نورون بعدی در توالی، داده‌ها را جمع‌آوری، جمع‌بندی یا تبدیل می‌کند. این فرایند در یک لایه خروجی به اوج می‌رسد، و می‌توان برای پیش‌بینی‌های بعدی از آن استفاده کرد. ساخت و آموزش یک شبکه عصبی مؤثر از ابتدا به مقدار زیادی داده نیاز دارد. شبکه‌های طبقه‌بندی تصویر پیشرفته اغلب در مجموعه داده‌های حاوی میلیون‌ها تصویر ارائه، و توسط چندین سرور رایانه‌ای مشخص و به مدت
ارائه، و توسط چندین سرور رایانه‌ای مشخص و به مدت چند هفته به‌طور مداوم کار می‌کند. این امر برای اکثر محققان پزشکی عملی نیست. به منظور بررسی بهتر فرایندی به نام یادگیری انتقال استفاده می‌شود. این فرایند به‌کارگیری ویژگی‌های بسیار تصفیه شده از CNNهای بزرگ آموزش دیده موجود و استفاده از این موارد به عنوان نقطه شروع آموزش یک مدل جدید برای انجام کاری متفاوت است. شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در
معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند. شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن
از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است. تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه‌های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده‌اند. این ویژگی‌ها را می‌توان به عنوان عناصر اصلی برای ساخت تصاویر مانند خطوط و منحنی‌ها تصور کرد که نشان داده شده تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار
داده شده تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار برده شوند. این روش می‌تواند به میزان قابل توجهی نیازهای محاسباتی مورد نیاز برای آموزش شبکه را کاهش دهد و مزایای بسیاری در مقایسه با آموزش CNN از تراشه دارد. با وجود در دسترس بودن مقادیر گسترده‌ای از داده‌های تصویر، یادگیری انتقال در محیط‌های بالینی نسبتاً کم مورد استفاده قرار گرفته‌است. دو مقاله چاپ شده اخیر نشان داده‌است که انتقال یادگیری از CNNهای آموزش دیده می‌تواند نتایج تشخیصی در مورد انسان را در دسته‌بندی ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر
ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر دیجیتال شبکیه ایجاد کند. در تجزیه و تحلیل رادیوگرافی ساده هنوز سطح مشابهی از تشخیص دقیق گزارش نشده‌است؛ با این حال، اخیراً چند تحقیق امیدوار کننده در این زمینه منتشر شده‌است؛ مثلاً، یک مطالعه CNN گوگل نت را برای تشخیص آسیب‌شناسی در رادیوگرافی ساده قفسه سینه آموزش داد، در نتیجه مشخص شد یک ناحیه در زیر منحنی ۰٫۸۶۱ تا ۰٫۹۶۴ برای ویژگی‌های مختلف رادیوگرافی قفسه سینه وجود دارد. یک مطالعه دیگر با استفاده از یادگیری انتقال از ایمیج‌نت CNN که قبلاً آموزش دیده‌است، برای
از ایمیج‌نت CNN که قبلاً آموزش دیده‌است، برای طبقه‌بندی خودکار آرتروز در رادیوگرافی زانو استفاده کرده‌است. رادیوگرافی ساده با بیش از ۲۲ میلیون بررسی در انگلیس در سال ۲۰۱۶ رایج‌ترین آزمایش رادیولوژی بوده‌است. بخش زیادی از این رادیولوژی‌ها مربوط به رادیوگرافی کردن اندام ساده در شرایطیست که ضربه دیده. یک مورد قوی برای توسعه استراتژی‌های خودکار در جهت بهبود کارایی و مدیریت گردش کار در این زمینه با توجه به تعداد مطالعات گزارش شده وجود دارد و ثابت کرد که بیش از ۸۸ میلیون پوند برای برون‌سپاری گزارش‌های رادیولوژی
میلیون پوند برای برون‌سپاری گزارش‌های رادیولوژی در سال ۲۰۱۴ و۲۰۱۵ هزینه شده‌است؛ بنابراین عجیب است که، تا جایی‌که نویسنده می‌داند، در حال حاضر هیچ مطالعه‌ای در این زمینه وجود ندارد که با موفقیت یادگیری انتقال را از CNNهای آموزش دیده به مشکل تشخیص شکستگی در رادیوگرافی ساده اعمال کند. هدف این مطالعه مفهومی این است که نشان دهد این کار تا چه حد امکان‌پذیر است. نتیجه اینکه همان‌طور که قدرت محاسباتی و پیچیدگی الگوریتم همچنان در حال بهبود است، این تکنیک‌ها ظرفیت پردازش اطلاعات را تا درجاتی از پیچیدگی خواهند داشت
اطلاعات را تا درجاتی از پیچیدگی خواهند داشت که بسیار فراتر از درک ذهن انسان است. در این قلمرو است که پیشرفت‌های عمده فناوری مشاهده خواهد شد. این مطالعه اثبات مفهومی را برای استفاده از یادگیری انتقال از CNNهای عمیق از پیش آموزش داده شده بر روی تصاویر دنیای واقعی برای تجزیه و تحلیل رادیوگرافی‌های پزشکی ساده ارائه می‌دهد. با آموزش مدل تنها با استفاده از حجم نمونه متوسط، نتایج با پیشرفته‌ترین روش‌های تشخیص شکستگی خودکار قابل مقایسه بود. روش مورد استفاده در اینجا بسیار قابل انتقال است. کاربردهای ممکن برای این
بسیار قابل انتقال است. کاربردهای ممکن برای این نوع تکنیک با توجه به عظیم بودن مجموعه داده‌های تصویر پزشکی بسیار زیاد و متنوع است. در صورت استفاده صحیح از این پتانسیل می‌تواند به‌طور قابل توجهی بهره‌وری گردش کار را بهبود بخشد، خطر خطا را به حداقل برساند و با کاهش تأخیرهای تشخیصی از آسیب به بیمار جلوگیری کند. پزشکی از راه دور. افزایش پزشکی از راه دور، افزایش کاربرد برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را نشان داده‌است. توانایی زیر نظر داشتن بیماران با استفاده از هوش مصنوعی، می‌تواند امکان انتقال اطلاعات به پزشکان
مصنوعی، می‌تواند امکان انتقال اطلاعات به پزشکان را در صورت امکان فعالیت بیماری، فراهم کند. یک وسیله پوشیدنی ممکن است نظارت مستمر بر یک بیمار را امکان‌پذیر سازد و همچنین امکان‌پذیر کردن تشخیص تغییراتی را که ممکن است توسط انسان کمتر قابل تشخیص باشند. صنعت. انگیزه‌های بعدی شرکت‌های بزرگی که در زمینه‌های مرتبط با سلامتی فعالیت می‌کنند و در حال ادغام با سایر شرکت‌های فعال در این زمینه می‌باشند، امکان دسترسی به داده‌های بسیار بیشتر در زمینهٔ سلامتی را فراهم می‌آورد و داشتن داده‌های بیشتر باعث پیشرفت الگوریتم‌های
و داشتن داده‌های بیشتر باعث پیشرفت الگوریتم‌های هوش مصنوعی در این زمینه می‌شود. بخش بزرگی از تمرکز صنایع از اجرای هوش مصنوعی در بخش مراقبت‌های پزشکی در سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی است. با افزایش میزان داده‌ها، سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری هوش مصنوعی کارآمدتر می‌شوند. شرکت‌های متعددی در حال بررسی امکان ترکیب داده‌های بزرگ در صنعت مراقبت‌های مرتبط با سلامتی هستند. در زیر نمونه‌هایی از شرکت‌های بزرگ است که به الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای استفاده در مراقبت‌های مرتبط با سلامت کمک کرده‌اند: آی‌بی‌ام.
مراقبت‌های مرتبط با سلامت کمک کرده‌اند: آی‌بی‌ام. انستیتو واتسون آی بی ام(IBM’s Watson Oncology) در حال توسعه در مرکز سرطان Memorial Sloan Kettering و کلینیک کلیولند (Cleveland Clinic)می‌باشد. آی بی ام در حال همکاری با CVS Health در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در درمان بیماری‌های مزمن و با شرکت جانسون و جانسون(Johnson &amp; Johnson) در تجزیه و تحلیل مقالات علمی برای پیدا کردن ارتباطات جدید برای توسعه دارو. مایکروسافت. پروژه مایکروسافت در هانوفر، در همکاری با مؤسسه سرطان نایت دانشگاه دانشگاه علوم پزشکی
با مؤسسه سرطان نایت دانشگاه دانشگاه علوم پزشکی اورگان، تحقیقات پزشکی را برای پیش‌بینی بهترین گزینه‌های درمان سرطان برای بیماران انجام می‌دهد. پروژه‌های دیگر شامل تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی پیشرفت تومور و توسعه سلول‌های قابل برنامه‌ریزی است. گوگل. پلت فرم Deep Mind شرکت گوگل توسط سرویس سلامت همگانی انگلستان برای شناسایی خطرات خاص سلامتی از طریق داده‌های جمع‌آوری شده از طریق یک برنامه تلفن همراه استفاده می‌شود. پروژه دوم با NHS شامل تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی جمع‌آوری شده از بیماران NHS برای توسعه
پزشکی جمع‌آوری شده از بیماران NHS برای توسعه الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری برای تشخیص بافت‌های سرطانی می‌باشد. اینتل. بازو سرمایه‌گذاری اینتل (Intel Capital)، به تازگی در استارتاپ Lumiata که با استفاده از هوش مصنوعی به دنبال شناسایی بیماران در معرض خطر و توسعه راه‌های مراقبت می‌باشد، سرمایه‌گذاری کرده‌است. استارتاپ‌ها. اولین راه حل IDx، به نام IDx-DR توسط مایکل آبرامف به وجود آمده‌است، اولین و تنها سیستم مجاز هوش مصنوعی برای تشخیص خودمختار رتینوپاتی دیابتی است. به عنوان یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی خود
است. به عنوان یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی خود مختار، IDx-DR منحصر به فرد است که ارزیابی را بدون نیاز به یک متخصص بالینی انجام می‌دهد تا تصویر یا نتایج را تفسیر کند و آن را توسط ارائه دهندگان مراقبت‌های پزشکی که ممکن است به‌طور معمول مراقب دقت چشمی خود نباشند، قابل استفاده باشد. یکی از شرکت‌های تشخیصی هوش مصنوعی در این زمینه مأمور است که کیفیت، دسترسپذیر بودن و مقرون به صرفه بودن خدمات پزشکی در سراسر جهان را تغییر دهد. Kheiron Medical نرم‌افزار یادگیری عمیق را برای تشخیص سرطان سینه در ماموگرافی را توسعه
را برای تشخیص سرطان سینه در ماموگرافی را توسعه داد. Medvice مشاوره پزشکی واقعی را به مشتریان ارائه می‌دهد که می‌توانند به آن‌ها دسترسی داشته باشند و پرونده‌های بهداشت الکترونیکی خود را (EHRs) را در یک بلوک غیر متمرکز فراهم کنند. Medvice با استفاده از یادگیری ماشین به پزشکان در تصمیم‌گیری برای پیش‌بینی پرچم قرمز پزشکی (یعنی موارد اضطراری پزشکی که نیاز به کمک بالینی دارند) پیش از خدمت آن‌ها کمک می‌کند. پیشگامان فناوری‌های پزشکی از داده‌های واحد مراقبت‌های ویژه استفاده می‌کنند تا بیمارانی را که احتمال وقوع
استفاده می‌کنند تا بیمارانی را که احتمال وقوع حوادث قلبی دارند، شناسایی کنند. مدرنیزاسین پزشکی از دانش جمع‌آوری شده از متخصصان مراقبت‌های پزشکی و همچنین داده‌های نتایج بیمار برای توصیه درمان استفاده می‌کند. آزمایشگاه "Compassionate AI Lab" با استفاده از سلول شبکه، محل سلول و ادغام مسیر و با به‌کارگیری یادگیری ماشین، افراد نابینا را هدایت می‌کند. Nimblr.ai با استفاده از هوش مصنوعی chatbot، برای اتصال سیستم‌های برنامه‌ریزی EHR و تأیید خودکار و برنامه‌ریزی بیماران استفاده می‌شود. Infermedica نرم‌افزار رایگان
استفاده می‌شود. Infermedica نرم‌افزار رایگان تلفن همراه برای تشخیص علائم است که در برنامه‌های جستجوگر علامت دارای امتیاز بالایی در GooglePlay می‌باشد. این شرکت همچنین اولین دستیار صوتی مبتنی بر AI برای تشخیص علائم را ه سیستم عامل اصلی صوتی آمازون الکسا، کورتانا ی مایکروسافت و دستیار گوگل منتشر کرد. سایر برنامه‌های مشاوره ای دیجیتال مانند Babylon Health's GP at Hand و Ada Health و Your.MD از هوش مصنوعی برای دادن مشاوره پزشکی براساس تاریخچه پزشکی شخص و دانش پزشکی رایج است، استفاده می‌کنند. کاربران علائم خود
رایج است، استفاده می‌کنند. کاربران علائم خود را به برنامه که از تشخیص گفتار برای مقایسه با پایگاه داده‌ای از بیماری‌ها استفاده می‌کند، گزارش می‌دهند. سپس Babylon، با توجه به تاریخچه پزشکی کاربر، یک اقدام توصیه می‌کند. در این زمینه نرم افزار های مشابه ای برای فارسی زبانان از جمله تشخیص هوشمند بیماری و تفسیر آزمایش تریتا (TritaHub) توسعه پیدا کرده است. کارآفرینان در مراقبت‌های پزشکی به‌طور مؤثر با استفاده از هفت مدل آرکه تایپ مدل کسب و کار، به راه حل هوش مصنوعی در بازار دست یافتند. این آرکه تایپ‌ها به ارزش
در بازار دست یافتند. این آرکه تایپ‌ها به ارزش تولید شده برای کاربر هدف (به عنوان مثال تمرکز بیمار در برابر ارائه دهنده مراقبت‌های پزشکی و پرداخت کننده) و مکانیزم‌های ارزش گذاری (به عنوان مثال ارائه اطلاعات یا اتصال به ذینفعان) بستگی دارند. پیامدها. پیش‌بینی می‌شود استفاده از هوش مصنوعی سبب کاهش هزینه‌های پزشکی شود، زیرا دقت بیشتر در تشخیص و پیش‌بینی‌های بهتر در برنامه درمان و پیشگیری از بیماری وجود دارد. دیگر موارد استفاده از هوش مصنوعی شامل اینترفیس مغز و رایانه (BCI) است که پیش‌بینی شده برای کمک به
و رایانه (BCI) است که پیش‌بینی شده برای کمک به افرادی که دچار مشکلات حرکت، صحبت کردن یا آسیب نخاعی هستند. BCIها از هوش مصنوعی برای کمک به این بیماران جهت حرکت و ارتباط با رمزگشایی فعال سازی عصبی استفاده می‌کنند. پیش‌بینی می‌شود که دستیاران پرستاری مجازی بیشتر شوند و از هوش مصنوعی برای پاسخگویی به سوالات بیمار و کمک به کاهش بازدیدهای غیر ضروری بیمارستان استفاده شوند و در نهایت می‌توانند قادر به چک کردن سلامتی با استفاده از هوش مصنوعی و صدا باشند. همان‌طور که فناوری تکامل یافته و در محل کار بیشتر استفاده
که فناوری تکامل یافته و در محل کار بیشتر استفاده می‌شود، بسیاری از افراد ترس دارند که آن‌ها را با روبات یا ماشین جایگزین کنند. ستاد ملی ایالات متحده (۲۰۱۸) می‌نویسد که در آینده نزدیک پزشکانی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، از پزشکانی که از آن استفاده نمی‌کنند، پیشی می‌گیرند. هوش مصنوعی جایگزین کارکنان مراقبت‌های پزشکی نخواهد شد، بلکه به آن‌ها فرصت بیشتری برای مراقبت از بستر می‌دهد. هوش مصنوعی ممکن است از کار افتادن کارکنان مراقبت‌های پزشکی و سوءاستفاده شناختی جلوگیری کند. به‌طور کلی، همان‌طور که کواناس
جلوگیری کند. به‌طور کلی، همان‌طور که کواناس (۲۰۱۸) می‌گوید، «فناوری به اهداف اجتماعی، از جمله امنیت بالاتر، وسایل ارتباطی بهتر در طول زمان، بهبود مراقبت‌های پزشکی و افزایش استقلال گسترش می‌یابد.» همان‌طور که ما استفاده از هوش مصنوعی را در کارهای خود، بیشتر می‌کنیم، می‌توانیم مراقبت‌های خود از بیماران را افزایش دهیم و نتیجه را برای همه بهتر کنیم. گسترش مراقبت به کشورهای توسعه یافته. با افزایش استفاده از هوش مصنوعی، مراقبت بیشتری برای افرادی که در کشورهای در حال توسعه هستند، در دسترس است. هوش مصنوعی همچنان
حال توسعه هستند، در دسترس است. هوش مصنوعی همچنان در توانایی‌های خود گسترش می‌یابد، به عنوان توانایی، تفسیر تصویر رادیولوژی را دارد، ممکن است قادر به تشخیص افراد بیشتری با نیاز به پزشکان کمتر باشد، زیرا کمبود در بسیاری از این کشورها وجود دارد. هدف از هوش مصنوعی در این زمینه آموزش دادن به دیگران در جهان است که پس از آن به بهبود درمان و در نهایت به سلامت جهانی کمک خواهد کرد. با استفاده از هوش مصنوعی در کشورهای در حال توسعه که منابع ندارند، نیاز به برون سپاری کاهش می‌یابد و می‌تواند از هوش مصنوعی برای بهبود
کاهش می‌یابد و می‌تواند از هوش مصنوعی برای بهبود مراقبت از بیمار استفاده کند. مقررات. در حالی که تحقیق در مورد استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های پزشکی با هدف تأیید اثر آن در بهبود نتایج بیماران قبل از پذیرش گسترده‌تر هوش مصنوعی می‌باشد، استفاده آن می‌تواند چندین نوع جدید از خطرات را برای بیماران و ارائه دهندگان خدمات پزشکی ایجاد کند. این چالش‌های استفاده بالینی از هوش مصنوعی به نیاز بالقوه برای مقررات منجر شده‌است. در حال حاضر مقررات خاصی برای استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های پزشکی وجود ندارد. در ماه
هوش مصنوعی در مراقبت‌های پزشکی وجود ندارد. در ماه مه ۲۰۱۶ کاخ سفید طرح خود را برای برگزاری یک سری کارگاه‌ها و تشکیل شورای ملی علوم و فناوری (NSTC) در زمینه آموزش ماشین و هوش مصنوعی اعلام کرد. در اکتبر سال ۲۰۱۶ این گروه برنامه ملی استراتژیک تحقیق و توسعه هوش مصنوعی را منتشر کرد و اولویت‌های پیشنهادی خود را برای تحقیق و توسعه فدراسیون بین‌المللی پول (در داخل دولت و دانشگاه) منتشر کرد. این گزارش یک برنامه تحقیق و توسعه استراتژیک را برای زیرمجموعه فناوری اطلاعات سلامت در مراحل توسعه می‌نویسد. تنها سازمانی که
سلامت در مراحل توسعه می‌نویسد. تنها سازمانی که ابراز نگرانی کرده، FDA است. باکو پاتل، مدیر مرکز همکاری در زمینهٔ پزشکی و سلامت دیجیتال FDA، در ماه مه ۲۰۱۷ اظهار داشت: ما در حال تلاش برای دستیابی به افرادی هستیم که تجربه توسعه پایدار را با چرخه زندگی کامل محصول دارند. ما در حال حاضر برخی از دانشمندان را می‌شناسیم که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را می‌شناسند، اما ما افراد مکملی را می‌خواهیم که می‌توانند به جلو بروند و ببینند که چگونه این فناوری تکامل خواهد یافت." گروه متمرکز ITU - WHO Focus Group در زمینهٔ
گروه متمرکز ITU - WHO Focus Group در زمینهٔ کاربرد هوش مصنوعی در زمینهٔ سلامت، یک پلتفرم برای آزمایش و ارزیابی ایجاد کرده‌است. در ماه نوامبر ۲۰۱۸ هشت نمونه مورد استفاده در آن مورد سنجش قرار گرفته‌است، از جمله ارزیابی خطر سرطان پستان از تصاویر هیستوپاتولوژیک، هدایت انتخاب ضد زخم از تصاویر مار و تشخیص ضایعات پوستی در حوزه سلامت سرمایه‌گذاری دولتی. سرمایه‌گذاری‌های دولت ایالات متحده در طرح‌های مراقبت‌های مرتبط با سلامتی که به هوش مصنوعی متکی هستند، شامل بودجه پیشنهادی ۱ میلیارد دلاری برای سرطان مونشات و
پیشنهادی ۱ میلیارد دلاری برای سرطان مونشات و پیشنهاد ۲۱۵ میلیون دلار سرمایه‌گذاری در Precision Medicine Initiative(نام یک پروژه تحقیقاتی) می‌باشد. منابع. artificial_intelligence_in_healthcare
در زیست‌شناسی، آرایه با پراکنش گسسته () یا پراکنش متقطع به آرایه‌ای گفته می‌شود که دارای دو یا چند گروه مرتبط است اما از نظر جغرافیایی در فواصل قابل توجه از هم قرار گرفته‌اند. دلیل این نوع پراکنش گوناگون است و ممکن است نتیجه وسعت‌یابی یا وسعت‌کاهی زیستگاه پیشین یک گونه گیاهی یا جانوری باشد.
شاهزاده موچی‌هیتو، موچی‌هیتو-اُو ; – ) سومین پسر امپراتور گو شیراکاوا بود مادر وی فوجیوارا نو شیگه‌کو نام داشت. وی به علت نقشی که شروع جنگ گنپی ایفا کرد شهرت دارد. موچی‌هیتو با اعتقاد به اینکه تایرا نو کیوموری باعث رنج وی شده‌است، از خاندان میناموتو در جنگ با خاندان تایرا حمایت کرد. در همان زمان، میناموتو نو یوریماسا رهبر خاندان خاندان میناموتو، رهبری را در حمایت از موچی‌هیتو برای قرار گرفتن در تخت پادشاهی ژاپن در دست گرفت. در ماه مه ۱۱۸۰، یوریماسا به سایر رهبران میناموتو و معابدها، (معبد انریاکو، معبد
رهبران میناموتو و معابدها، (معبد انریاکو، معبد اونجو و دیگر معابد) پیغام فرستاد و به نام شاهزاده موچی‌هیتو جهت مجازات تایرا نو کیوموری؛ درخواست کمک کرد. پس از آگاه شدن کیوموری از این جریان وی مردان خود را به تعقیب شاهزاده موچی‌هیتو فرستاد و شاهزاده تا معبد اونجو در پای کوه هیئی عقب‌نشینی کرد، اما متوجه شد که سوهیهای معبد اونجو به دلایل مختلف سیاسی، نمی‌توانند بر حمایت صومعه‌های دیگر تکیه کنند؛ بنابراین، او یک بار دیگر، همراه با یک نیروی کوچکی از خاندان میناموتو، از میان رود یودو رد شد و به سالن ققنوس معبد
از میان رود یودو رد شد و به سالن ققنوس معبد بیودواین وارد شد. نیروهای خاندان تایرا به آنان رسیدند و در طی نبردی به نام نبرد اوجی (۱۱۸۰) طرفین وارد جنگ شدند. پل بر روی رودخانه محل نبرد بود و در نهایت جنگجویان خاندان میناموتو مجدداً به سالن ققنوس معبد بازگشتند، در این مکان بود که میناموتو نو یوریماسا (مرگ ۲۰ ژوئن ۱۱۸۰)، پس از شکست هاراکیری کرد. شاهزاده موچی‌هیتو فرار کرد، اما در راه دستگیر شد و به زودی پس از آن کشته شد.
میکروست آر Microsat-R یک ماهواره دیدبانی زمین است که توسط سازمان تحقیق و توسعه دفاعی هند (DRDO) ساخته شده و توسط سازمان تحقیقات فضایی هند در ۲۴ ژانویهٔ ۲۰۱۹ راه‌اندازی شده‌است. میکروست آر در درجهٔ اول یک ماهوارهٔ اختصاصی نظامی برای «مجتمع واحد فضایی» نیروی‌های ارتش هند است. راه‌اندازی. میکروست آر، همراه با کلام‌ست وی۲ به عنوان یک کوله‌بار خرد، در تاریخ ۲۴ ژانویه ۲۰۱۹ در ساعت ۲۳:۳۷ راه‌اندازی شد. این پرتاب انجام چهل و ششمین مأموریت وسیله پرتاب ماهواره قطبی PSLV را نشان می‌دهد. پس از ۱۳ دقیقه ۲۶ ثانیه در
PSLV را نشان می‌دهد. پس از ۱۳ دقیقه ۲۶ ثانیه در پرواز، میکروست آر در ارتفاع ۲۷۷٫۲ کیلومتری از سطح زمین قرار گرفت. این نخستین پرواز یکی از مدل‌های جدیدی از وسیله پرتاب ماهوارهٔ قطبی به نام (PSLV-DL) با دو پیشران با قابلیت نصب کمربندی؛ هر یک دارای ۱۲٫۲ تن سوخت جامد بود. همچنین، این اولین بار بود که مرحلهٔ چهارم وسیلهٔ پرتاب ماهوارهٔ قطبی به عنوان یک سکوی مداری برای پرتاب آزمابشی میکروگرانشی استفاده شد.
ادبیات یونان که ریشه در دوران باستان دارد، تقریباً از سال ۸۰۰ پیش از میلاد آغاز شد و تا امروز ادامه دارد. ادبیات باستانی یونان شامل اولین آثار مکتوب باقی‌مانده تا حوالی قرن ۵ میلادی است که به زبان یونانی باستان نوشته شده است. این عصر به دوره‌های زمانی پیشاباستانی، باستانی، هلنیسم و دوران رومیان تقسیم می‌شود. در دوره پیشاباستانی آثار ادبی عمدتاً پیرامون افسانه‌ها شکل می‌گرفت. مانند آثار هومر، که ایلیاد و اودیسه هستند. در دوران باستان شاهد ظهور اولین درام‌ها و تاریخ‌نویسی‌ها هستیم. که آثار سه فیلسوف شهیر
و تاریخ‌نویسی‌ها هستیم. که آثار سه فیلسوف شهیر یونانی سقراط، افلاطون و ارسطو در این عصر به وجود آمدند. در دوران هلنیسم و با گسترش سرزمین‌های یونانی، شعر با آثاری از تئوکریتوس و کالیماخوس به اوج رسید. بعد از تصرف سرزمین‌های یونانی توسط رومیان آثار زیادی در زمینه‌های گوناگون از جمله تاریخ و علم نگاشته شد. ادبیات بیزانسی مربوط به امپراتوری روم شرقی بود که در آن آثاری به زبان یونانی باستان، میانه و همچنین آثاری از اوایل ادبیات مدرن یونان در طی آن نگاشته شد. در این زمان نگارش رویدادنامه ها و دانشنامه ها به غایت
زمان نگارش رویدادنامه ها و دانشنامه ها به غایت شکوفا شد. با شروع عصر رنسانس و پس از سقوط امپراتوری روم شرقی ادبیات مدرن یونان به وجود آمد.
شورش شاهزاده موچی‌هیتو، نخستین نبرد اوجی، لشکرکشی موچی‌هیتو اولین نبرد از سری نبردهای وابسته به جنگ گنپی بود. امپراتور تاکاکورا (۱۱۶۱–۱۱۸۱)، هشتادمین امپراتور ژاپن بود. مادر وی تایرا نو شیگه‌کو خواهر زنِ تایرا نو کیوموری و همسر وی نیز دختر کیوموری، بنام تایرا نو توکوکو بود. وی به زودی پس از تولد پسرش، تحت فشار قرار گرفت تا از سلطنت کناره‌گیری کند. پس از کناره‌گیری وی در سال ۱۱۸۰، کیوموری نوه دو سالهٔ خود امپراتور آنتوکو را در تخت سلطنت قرار داد. پس از به امپراتوری نشاندن شدن نوه کیوموری شاهزاده موچی‌هیتو
نشاندن شدن نوه کیوموری شاهزاده موچی‌هیتو پسر امپراتور گو شیراکاوا احساس کرد که از جایگاه قانونی خود در تخت سلطنت محروم شده‌است. وی قصد داشت با کمک میناموتو نو یوریماسا به مبارزه مسلحانه علیه خاندان تایرا دست بزند. در ماه مه ۱۱۸۰، یوریماسا به سایر رهبران میناموتو و معابدها، (معبد انریاکو، معبد اونجو و دیگر معابد) پیغام فرستاد و به نام شاهزاده موچی‌هیتو جهت مجازات تایرا نو کیوموری؛ درخواست کمک کرد. تایرا نو کیوموری قبل از شروع حمله از این جریان مطلع شد. از آنجائیکه در کیوتو معابدی بسیاری وجود داشتند که در
آنجائیکه در کیوتو معابدی بسیاری وجود داشتند که در اثر فراخوان شاهزاده موچی‌هیتو ممکن بود به وی بپیوندند، در ژوئن ۱۱۸۰، کیوموری پایتخت را از کیوتو به فوکوهارا-کیو (شهر کوبه امروزی) انتقال داد. کیوموری به دنبال زندانی کردن شاهزاده موچی‌هیتو بود و سربازان خود را جهت دستگیری و تعقیب شاهزاده موچی‌هیتو فرستاد. شاهزاده تا معبد اونجو در پای کوه هیئی عقب‌نشینی کرد، اما متوجه شد که سوهیهای معبد اونجو نمی‌توانند امنیت وی را تأمین کنند؛ بنابراین، وی یک بار دیگر، همراه با یک نیروی کوچکی از خاندان میناموتو، از میان رود
با یک نیروی کوچکی از خاندان میناموتو، از میان رود یودو رد شد و به سالن ققنوس معبد بیودواین وارد شد. نیروهای خاندان تایرا به آنان رسیدند و در طی نبردی طرفین وارد جنگ شدند. پل بر روی رودخانه محل نبرد بود و در نهایت جنگجویان خاندان میناموتو مجدداً به سالن ققنوس معبد بازگشتند، در این مکان بود که میناموتو نو یوریماسا (مرگ ۲۰ ژوئن ۱۱۸۰)، پس از شکست هاراکیری کرد. شاهزاده موچی‌هیتو فرار کرد، اما در راه دستگیر شد و به زودی پس از آن کشته شد. واکنش تایرا نو کیوموری موجب عمیق‌تر شدن نفرت خاندان میناموتو از خاندان
موجب عمیق‌تر شدن نفرت خاندان میناموتو از خاندان تایرا شد. همچنین مخالفان خاندان تایرا که به علت وصلت خاندان تایرا با خاندان سلطنتی از مبارزه و برخورد با نفوذ این خاندان خودداری می‌کردند پس از مرگ شاهزاده موچی‌هیتو که از خاندان سلطنتی بود، بهانه ای را برای آغاز مقابله و جنگ پیدا کردند.
میناموتو نو یوریماسا ; – ) شاعر، و نویسنده اهل ژاپن بود. وی در دوره ای طولانی به هشت امپراتور مختلف ژاپن خدمت کرده بود و دارای پست‌هایی مانند «هیگو نو کامی» (رئیس زرادخانه) بود. وی همچنین یک جنگجو بود که در ابتدای جنگ گنپی ارتش خاندان میناموتو را رهبری می‌کرد. در درگیری‌های میان خاندان‌های میناموتو و خاندان تایرا که برای چندین دهه به طول انجامید، یوریماسا ابتدا سعی داشت که جانبداری دور بماند و جانب هیچ‌کدام از دو طرف درگیری را نگیرد. اما وی در سال ۱۱۵۶ در شورش هوگن به نفع خاندان تایرا شرکت کرد و حتی برای
شورش هوگن به نفع خاندان تایرا شرکت کرد و حتی برای مدتی نیز با تایرا نو کیوموری دوست بود. در طول شورش هیجی در سال ۱۱۶۰، وی به اندازه ای به نفع خاندان تایرا وارد عمل شد که اجازه داد آنها خاندان میناموتو را به مرز نابودی برسانند. با این حال، در سال ۱۱۷۹ زمانی که وی رسماً از خدمت نظامی در ارتش تایرا نو کیوموری بازنشسته شد، ذهنیت یوریماسا در مورد مخالفت با خاندان خود تغییر کرد. وی تبدیل به یک راهب بودایی شد. در ماه مه ۱۱۸۰، وی به دیگر رهبران خاندان میناموتو، و معابد و صومعه‌هایی پیغام فرستاد و از آنان درخواست
معابد و صومعه‌هایی پیغام فرستاد و از آنان درخواست که کیوموری را مجازات کنند. جنگ گنپی در سال ۱۱۸۰ با شورش شاهزاده موچی‌هیتو شروع شد. یوریماسا رهبری نیروهای میناموتو را برعهده گرفت و با راهبان جنگجوی معبد اونجو از بیودو-این دفاع می‌کرد. علی‌رغم اینکه راهبان پل‌های منجر به معبد را خراب کردند، خاندان تایرا موفق شد دفاع آنان را از بین ببرد و معبد را تصرف کند. یوریماسا پس از این شکست، در داخل معبد بیودو-این دست به خودکشی زد. خودکشی وی ممکن است اولین نمونه ثبت شده خودکشی یک سامورایی به میل خود به روش هاراکیری پس
خودکشی یک سامورایی به میل خود به روش هاراکیری پس از شکست باشد، اگر چه میناموتو نو تامه‌تومو، رهبر خاندان میناموتو که در سال ۱۱۷۰، ده سال پیش از یوریماسا خودکشی اجباری کرد، ممکن است نخستین نمونه شمرده شود. سر ارشد میناموتو نو یوریکانه و نوه او میناموتو نو یوریموچی بود.
شورش هیجی یک جنگ داخلی کوتاه بین رقیبان امپراتور گو شیراکاوا در رابطه با مبارزه برای حل اختلاف در مورد قدرت سیاسی در ژاپن در سال ۱۱۶۰ بود. در طی شورش هوگن، کسی که بیش از همه در پیروزی امپراتور گو شیراکاوا نقش داشت میناموتو نو یوشیتومو از خاندان میناموتو بود. در پایان این شورش پدر وی میناموتو نو تامه‌یوشی که از جناح مخالف امپراتور گو شیراکاوا حمایت می‌کرد، گردن زده شد و برادر کوچکتر وی میناموتو نو تامه‌تومو نیز تبعید شد. اما با وجود رشادت و ایثاری که یوشیموتو در به قدرت رساندن امپراتور به خرج داده بود،
در به قدرت رساندن امپراتور به خرج داده بود، پاداشی که در پایان به وی داده شد در مقایسه با پاداشی که به تایرا نو کیوموری داده شد، کمتر بود. همچنین تایرا نو کیوموری توانسته بود با شینزی مشاور مورد اعتماد امپراتور دوست و متحد شود و مدارج ترقی را به سرعت طی کند. در سال ۱۱۵۸ امپراتور گو شیراکاوا خود را بازنشسته کرد و از طریق حکومت پس از کناره‌گیری (اینسی) امور کشور را اداره می‌کرد. در این زمان مبارزه بر سر قدرت مابین مشاور ارشد وی شینزی (نام دیگر، فوجیوارا نو میچی‌نوری) و فوجیوارا نو نوبویوری اختلاف و درگیری رخ