payamvha/North_RAG huggingface dataset:
ارتش (ARL) برنامه فناوری تشخیص چهره FERET را برای توسعه "قابلیت‌های شناسایی خودکار چهره" که می‌تواند در یک محیط تولیدکننده زندگی واقعی استفاده شود "ایجاد کردند تا به امنیت، اطلاعات کمک کند؛ و پرسنل اجرای قانون در انجام وظایف خود ". سیستم‌های تشخیص چهره که در آزمایشگاه‌های تحقیقاتی سه بار آزمایش شده بودند مورد ارزیابی قرار گرفتند و آزمایشات FERET نشان داد که در حالی که عملکرد سیستم‌های شناسایی خودکار صورت مختلف متفاوت است، از تعدادی روش موجود می‌توان به‌طور زنده برای شناسایی چهره در تصاویر ثابت گرفته شده در
برای شناسایی چهره در تصاویر ثابت گرفته شده در یک محیط کنترل شده استفاده کرد. آزمایش‌های FERET باعث ایجاد سه شرکت آمریکایی شد که سیستم‌های خودکار شناسایی چهره را می‌فروشند. Vision Corporation و Miros Inc هر دو در سال ۱۹۹۴ توسط محققانی تأسیس شدند که از نتایج آزمایشات FERET به عنوان نقطه فروش استفاده می‌کردند. Viisage Technology توسط یک پیمانکار دفاع کارت شناسایی در سال ۱۹۹۶ تأسیس شد تا از حقوق الگوریتم تشخیص چهره ساخته شده توسط الکس پنتلند در MIT استفاده تجاری کند. پس از آزمون فروشنده شناسایی چهره FERET در
کند. پس از آزمون فروشنده شناسایی چهره FERET در سال ۱۹۹۳، دفاتر اداره وسایل نقلیه موتوری (DMV) در ویرجینیای غربی و نیومکزیکو اولین دفاتر DMV بودند که از سیستم‌های تشخیص چهره به صورت خودکار استفاده کردند تا از این طریق افرادی که چندین گواهینامه رانندگی را با نام‌های مختلف دریافت می‌کنند، جلوگیری و شناسایی شود. گواهینامه رانندگی در ایالات متحده در آن مرحله از شناسایی عکس به‌طور معمول پذیرفته شد. دفاتر DMV در سراسر ایالات متحده در حال ارتقا فناوری بودند و در حال ایجاد پایگاه داده عکس‌های ID دیجیتال بودند. این
ایجاد پایگاه داده عکس‌های ID دیجیتال بودند. این امر باعث شد دفاتر DMV بتوانند سیستم‌های تشخیص چهره را در بازار مستقر کنند تا عکس‌های گواهینامه رانندگی جدید را بر اساس پایگاه داده DMV موجود جستجو کنند. دفاتر DMV به یکی از اولین بازارهای اصلی فناوری خودکار تشخیص چهره تبدیل شدند و شهروندان ایالات متحده را به عنوان یک روش استاندارد برای شناسایی چهره معرفی کردند. افزایش جمعیت زندانیان ایالات متحده در دهه ۱۹۹۰، ایالت‌های ایالات متحده را بر آن داشت تا سیستم‌های شناسایی متصل و خودکار ایجاد کنند که از پایگاه‌های
شناسایی متصل و خودکار ایجاد کنند که از پایگاه‌های داده بیومتریک دیجیتال استفاده می‌کنند، در برخی موارد این امر شامل شناسایی چهره است. در سال ۱۹۹۹ مینه سوتا سیستم شناسایی چهره FaceIT توسط Visionics را در یک سیستم رزرو گلوله قرار داد که به پلیس، قضات و افسران دادگاه اجازه می‌داد مجرمان را در سراسر ایالت ردیابی کنند. تا دهه ۱۹۹۰ سیستم‌های تشخیص چهره در درجه اول با استفاده از پرتره‌های عکاسی از چهره انسان ساخته می‌شدند. تحقیق در مورد شناسایی چهره برای یافتن قابل اطمینان صورت در تصویری که شامل سایر اشیا tra است
اطمینان صورت در تصویری که شامل سایر اشیا tra است که در اوایل دهه ۱۹۹۰ با تجزیه و تحلیل م componentلفه اصلی (PCA) مورد توجه قرار گرفتند. روش PCA در تشخیص چهره با نام Eigenface نیز شناخته می‌شود و توسط متیو تورک و الکس پنتلند ساخته شده است. ترک و پنتلند رویکرد مفهومی قضیه Karhunen-Loève و تحلیل عاملی را برای ایجاد یک مدل خطی ترکیب کردند. Eigenfaces براساس ویژگیهای جهانی و متعامد در چهره انسان تعیین می‌شود. صورت انسان به عنوان ترکیبی وزنی از تعدادی از Eigenfaces محاسبه می‌شود. از آنجا که از Eigenfaces کمی
محاسبه می‌شود. از آنجا که از Eigenfaces کمی برای رمزگذاری چهره انسانهای یک جمعیت خاص استفاده شده است، روش تشخیص چهره PCA ترک و پنتلند مقدار داده‌هایی را که باید برای تشخیص چهره پردازش شوند، بسیار کاهش می‌دهد. پنتلند در سال ۱۹۹۴ ویژگی‌های Eigenface را تعریف کرد، از جمله چشمهای اختصاصی، دهانهای اختصاصی و بینیهای خاص، برای پیشبرد استفاده از PCA در تشخیص چهره. در سال ۱۹۹۷، روش PCA Eigenface در تشخیص چهره با استفاده از تجزیه و تحلیل تشخیصی خطی (LDA) برای تولید Fisherfaces بهبود یافت. LDA Fisherfaces به‌طور غالب
بهبود یافت. LDA Fisherfaces به‌طور غالب در شناسایی چهره مبتنی بر ویژگی PCA مورد استفاده قرار گرفت. در حالی که از Eigenfaces برای بازسازی صورت نیز استفاده شد. در این رویکردها هیچ ساختار جهانی صورت محاسبه نمی‌شود که ویژگی‌های صورت یا قسمت‌های آن را به هم پیوند دهد. رویکردهای کاملاً مشخص مبتنی بر ویژگی برای شناسایی چهره در اواخر دهه ۱۹۹۰ توسط سیستم بوخوم، که از فیلتر گابور برای ضبط ویژگی‌های چهره و محاسبه شبکه ای از ساختار صورت برای پیوند دادن ویژگی‌ها، پیشی گرفت. کریستوف فون در مالسبورگ و تیم تحقیقاتی وی در
کریستوف فون در مالسبورگ و تیم تحقیقاتی وی در دانشگاه بوخوم در اواسط دهه ۱۹۹۰ میلادی تطبیق نمودار الاستیک را برای استخراج چهره از تصویر با استفاده از تقسیم‌بندی پوست ایجاد کردند. در سال ۱۹۹۷، روش تشخیص چهره که توسط مالسبورگ توسعه یافته بود، عملکرد بهتری نسبت به سایر سیستم‌های تشخیص چهره در بازار داشت. به اصطلاح «سیستم بوخوم» برای شناسایی چهره به صورت ZN-Face در بازار به اپراتورهای فرودگاه‌ها و دیگر مکان‌های شلوغ به صورت تجاری در بازار فروخته شد. این نرم‌افزار «به اندازه کافی قوی بود تا بتواند از نمای کمتری
«به اندازه کافی قوی بود تا بتواند از نمای کمتری از چهره استفاده کند. همچنین از طریق موانعی برای شناسایی سبیل، ریش، مدل موهای تغییر یافته و عینک - حتی عینک آفتابی» از طریق موانع مختلف نیز قابل مشاهده است. تشخیص چهره به صورت واقعی در فیلم‌های ویدئویی در سال ۲۰۰۱ با چارچوب تشخیص شی Viola – Jones برای چهره‌ها امکان‌پذیر شد. پاول ویولا و مایکل جونز روش تشخیص چهره خود را با رویکرد ویژگی Haar-like برای تشخیص اشیا in در تصاویر دیجیتال ترکیب کردند تا AdaBoost، اولین ردیاب چهره در زمان واقعی از جلو را راه اندازی
ردیاب چهره در زمان واقعی از جلو را راه اندازی کنند. تا سال ۲۰۱۵ الگوریتم Viola-Jones با استفاده از ردیاب‌های کم قدرت کم در دستگاه‌های دستی و سیستم‌های جاسازی شده پیاده‌سازی شده بود؛ بنابراین، الگوریتم Viola-Jones نه تنها کاربرد عملی سیستم‌های تشخیص چهره را گسترش داده بلکه برای پشتیبانی از ویژگی‌های جدید در رابط‌های کاربری و کنفرانس تلفنی نیز مورد استفاده قرار گرفته است. کاربردها. بازشناسی چهره استفاده‌های فراوانی در شناسایی بزهکاران، کارتهای اعتباری، سیستم‌های امنیتی و موارد متعدد دیگر داشته و به دلیل
امنیتی و موارد متعدد دیگر داشته و به دلیل کاربردهای فراوان، در سال‌های اخیر، مورد توجه قرارگرفته است مانند: حوزه بانکی و پرداخت امنیت اطلاعات اجرا و نظارت بر قانون حوزه فروش و تجارت (ورودی فروشگاه‌ها: افزایش فروش ۳۰ درصدی با بازشدن در ورودی با بازشناسی چهره افراد) یکی از کاربردهای مهم این سیستم در شبکه بانکی کشور می‌باشد که در بخش‌های مختلف می‌توان راهکارهای مختلفی با سیستم تصدیق هویت از روی چهره انجام داد از جمله: با تشخیص وجود چهره در دوربین VTM و ATM امکان ارائه خدمات دستگاه‌های امکان تصدیق هویت فرد با
ارائه خدمات دستگاه‌های امکان تصدیق هویت فرد با ارائه کارت شناسایی اش در شعب امکان لاگین در همراه بانک به عنوان عامل دوم امکان لاگین در همراه بانک بدون وارد کردن نام کاربری در شعب بانک‌ها و ارسال هشدار به ریاست شعبه VIP تشخیص مشتری بازشناسی در لیست سیاه (Black List) مزایای استفاده از روش‌های احراز هویت اشخاص بر مبنای اطلاعات بیومتریک: روش‌های تشخیص چهره. در حالی که انسان بدون تلاش زیاد می‌تواند چهره را تشخیص دهد، تشخیص چهره یک مشکل تشخیص الگو در محاسبات است. سیستم‌های تشخیص چهره بر اساس تصویر دو بعدی آن سعی
سیستم‌های تشخیص چهره بر اساس تصویر دو بعدی آن سعی در شناسایی چهره انسان دارند که سه بعدی است و با نور و حالت چهره تغییر شکل می‌دهد. برای انجام این کار محاسباتی، سیستم‌های تشخیص چهره چهار مرحله را انجام می‌دهند. اولین تشخیص چهره برای تقسیم چهره از پس زمینه تصویر استفاده می‌شود. در مرحله دوم، تصویر چهره تقسیم شده با توجه به حالت چهره، اندازه تصویر و خصوصیات عکاسی، مانند نور و مقیاس خاکستری تراز می‌شود. هدف از فرایند تراز، امکان محلی سازی دقیق ویژگی‌های صورت در مرحله سوم، استخراج ویژگی‌های صورت است.
صورت در مرحله سوم، استخراج ویژگی‌های صورت است. ویژگی‌هایی مانند چشم، بینی و دهان در تصویر مشخص شده و اندازه‌گیری می‌شوند تا چهره را نشان دهند. بردار مشخصه چهره در مرحله چهارم با پایگاه داده‌ای از چهره‌ها مطابقت دارد. روش سنتی. برخی از الگوریتم‌های تشخیص چهره با استخراج نشانه‌ها یا ویژگی‌هایی از تصویر صورت، ویژگی‌های صورت را شناسایی می‌کنند. به عنوان مثال، یک الگوریتم ممکن است موقعیت نسبی، اندازه و / یا شکل چشم‌ها، بینی، استخوان‌های گونه و فک را تجزیه و تحلیل کند. [۲۲] سپس از این ویژگی‌ها برای جستجوی تصاویر
کند. [۲۲] سپس از این ویژگی‌ها برای جستجوی تصاویر دیگر با ویژگی‌های منطبق استفاده می‌شود. الگوریتم‌های دیگر گالری تصاویر چهره را عادی می‌کنند و سپس داده‌های صورت را فشرده می‌کنند، فقط داده‌های موجود در تصویر را که برای تشخیص چهره مفید است ذخیره می‌کنند. سپس یک تصویر کاوشگر با داده‌های چهره مقایسه می‌شود. یکی از اولین سیستم‌های موفق مبتنی بر تکنیک‌های تطبیق الگو است که روی مجموعه ای از ویژگی‌های برجسته صورت اعمال می‌شود، و نوعی نمایش چهره فشرده را ارائه می‌دهد. الگوریتم‌های تشخیص را می‌توان به دو رویکرد اصلی
الگوریتم‌های تشخیص را می‌توان به دو رویکرد اصلی تقسیم کرد: هندسی، ویژگی‌های متمایز را بررسی می‌کند، یا عکس متریک، که یک روش آماری است که یک تصویر را به مقادیر تقطیر می‌کند و مقادیر را با الگوها مقایسه می‌کند تا واریانس‌ها را از بین ببرد. برخی این الگوریتم‌ها را به دو دسته گسترده طبقه‌بندی می‌کنند: مدل‌های جامع و مبتنی بر ویژگی. اولی تلاش می‌کند تا صورت را به‌طور کامل تشخیص دهد در حالی که ویژگی مبتنی بر ویژگی‌ها به اجزایی تقسیم می‌شود مانند ویژگی‌ها و تجزیه و تحلیل هر یک از آنها و همچنین مکان مکانی آن با
و تحلیل هر یک از آنها و همچنین مکان مکانی آن با توجه به سایر ویژگی‌ها. روش تشخیص سه‌بعدی. در تکنیک تشخیص چهره سه بعدی از حسگرهای سه بعدی برای گرفتن اطلاعات در مورد شکل صورت استفاده می‌شود. سپس از این اطلاعات برای شناسایی ویژگی‌های متمایز سطح صورت مانند کانتور حفره‌های چشم، بینی و چانه استفاده می‌شود. یکی از مزایای تشخیص چهره سه بعدی این است که مانند سایر تکنیک‌ها تحت تأثیر تغییرات نور، استفاده از آرایش، و زاویهٔ عکس گرفته شده، قرار نمی‌گیرد. البته تأثیر حالت‌های چهره همچنان یک چالش هست. اما می‌تواند چهره
چهره همچنان یک چالش هست. اما می‌تواند چهره را از طیف وسیعی از زاویه دید، از جمله نمای نمایه شناسایی کند. نشان داده شده است که تشخیص سه‌بعدی به شدت دقت تشخیص را نسبت به روش‌های دوبعدی معادل خود بالا می‌برد. همچنین می‌توان از مدل سه‌بعدی استفاده کرد تا تشخیص چهرهٔ دوبعدی را با تغییر زاویهٔ فعلی به زاویه‌ای که مدل آن را بهتر تشخیص می‌دهد، با دقت بالاتری صورت گیرد. تحقیقات تشخیص چهره سه بعدی با تولید حسگرهای پیچیده‌ای که نور ساختاری را بر روی صورت انجام می‌دهند، امکان‌پذیر است. تکنیک تطبیق سه بعدی به عبارات
امکان‌پذیر است. تکنیک تطبیق سه بعدی به عبارات حساس است، بنابراین محققان در Technion از ابزارهای هندسه متریک برای درمان عبارات به عنوان ایزومتری استفاده کردند. یک روش جدید برای گرفتن تصاویر سه بعدی از چهره‌ها از سه دوربین ردیابی استفاده می‌کند که از زوایای مختلف نشان داده می‌شوند. یک دوربین در جلو سوژه قرار دارد، دوربین دوم به طرف و دوربین سوم به صورت زاویه دار. همه این دوربین‌ها با هم کار می‌کنند بنابراین می‌تواند صورت سوژه را در زمان واقعی ردیابی کند و قادر به تشخیص و تشخیص چهره باشد. اما همین مسئله
و قادر به تشخیص و تشخیص چهره باشد. اما همین مسئله همچنان یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های تشخیص سه‌بعدی باقی مانده است. روش دیگری که اخیراً برای حل این مشکل ارائه شده است، استفاده از دیدگاه عمیق است که با برانداختن یک مش بر روی چهره و ضبط یک ویدیو از آن، یک مدل سه بعدی با کیفیت بالا ارائه می‌دهد. به صورت کلی، یک سیستم تشخیص چهره سه بعدی، چهار بخش دارد. ابتدا به دست آوردن دیتا، پیش پردازش، استخراج ویژگی و نهایتاً دسته‌بندی ویژگی‌ها برای پروسه مد نظر می‌باشد. همان‌طور که قبلتر ذکر شد، این دادهٔ سه بعدی را می‌توان
که قبلتر ذکر شد، این دادهٔ سه بعدی را می‌توان به روش‌های مختلفی همچون استفاده از اسکن کنندهٔ لیزری، استفاده از چند دوربین، استفاده از یک دوربین با یک پروژکتور نوری به دست آورد. که نتیجه یک مدل یا «عکس بازه‌ای» می‌شود با پیکسل‌هایی که فاصله هر نقطه صورت را از دوربین ضبط کرده‌اند. بدیهتا کیفیت این داده وابسته به ابزار تولید و ضبط می‌باشد. بعد از به دست آوردن دادهٔ اولیه، پیش پردازش شروع می‌شود و روش‌هایی همچون «حذف اختلالات»، «پر کردن نقاط خالی»، «صاف کردن» و… انجام می‌گیرد تا داده‌ها منظم تر شوند. سپس
و… انجام می‌گیرد تا داده‌ها منظم تر شوند. سپس تعدادی از ویژگی‌های صفحه که اطلاعات کافی را برای تشخیص به ما می‌دهند انتخاب شده و می‌توانند محلی یا جهانی باشند. این ویژگی‌ها عموماً به فرم فاصله بین نقاط سطح، خمیدگی سطح، و ویژگی‌های هندسی دیگر می‌باشند. در انتخاب این ویژگی‌ها مهم است که به ژست وابسته نباشند. در مرحلهٔ نهایی که دسته‌بندی ویژگی‌ها می‌باشد معمولاً از الگوریتم‌های برداری همچون SVM, NN, PCA, LDA یا روش‌های آماری استفاده می‌شود. هنگامی که مدل آموزش داده شود، با داشتن پارامترهای فعلی اش و چهره‌هایی
داده شود، با داشتن پارامترهای فعلی اش و چهره‌هایی که می‌شناسد، می‌تواند تشخیص بدهد که چهره‌های جدیدی که می‌بیند را از قبل دیده یا نه. نرم‌افزارها و وبسایت‌های زیادی مربوط به این حوزه در دسترس عموم قرار دارند. بدیهی است که ساخت یک چهرهٔ سه‌بعدی اهمیت زیادی در تشخیص و آنالیز چهره دارد. برای مثال، در سامانه سنتز سه‌بعدی چهره، می‌توان تنها با استفاده از یک عکس دوبعدی، چهرهٔ سه‌بعدی را ساخت و ژست‌ها و حالات مختلف را در آن اعمال کرد. ویژگی‌های آن به صورت خلاصه، گرفتن ورودی اولیه که یک عکس دو بعدی با حالات
گرفتن ورودی اولیه که یک عکس دو بعدی با حالات متفاوت، ساخت مدل سه‌بعدی، ساخت چهره در ژست‌ها و حالات مختلف، و توانایی ساخت عکس با کیفیت‌های بالاتر می‌باشد. کاربردهای آن فراتر از تشخیص چهره با دقت بالاتر، شامل ساخت عکس‌های متفاوت از شخص مدنظر با داشتن تنها یک عکس، ساخت پایگاه‌های داده بیشتر با استفاده از تکنیک افزایش داده و… می‌باشد. منابع. https://en.wikipedia.org/wiki/Facial_recognition_system https://en.wikipedia.org/wiki/Object_detection paperswithcode. Retrieved 2022-12-23 Déborah Mesquita. Retrieved
Retrieved 2022-12-23 Déborah Mesquita. Retrieved 2022-12-23
با من بخوان یک برنامهٔ ترویج کتابخوانی است که از سوی موسسه پژوهشی تاریخ ادبیات کودکان برنامه‌ریزی و اجرا می‌شود. این برنامه کار خود را با اجرای یک طرح پایلوت در سال ۱۳۸۹ در روستای محمودآباد در حومهٔ شهرری تهران آغاز کرد و تا سال ۱۳۹۷ در نوزده استان ایران گسترش پیدا کرد. این برنامه بر اساس دسترس‌پذیر کردن کتاب‌های باکیفیت برای کودکان پایه‌ریزی شده‌است. برنامهٔ «با من بخوان» در مناطق مختلف از سوی نیکوکاران پشتیبانی می‌شود. شیوهٔ عمل. روش مورد استفادهٔ این برنامه برای ترویج خواندن، سهیم شدن کتاب به شیوهٔ
برنامه برای ترویج خواندن، سهیم شدن کتاب به شیوهٔ بلندخوانی، بهبود سواد پایه از راه ادبیات و راه‌اندازی کتابخانه‌های کودک‌محور است. پروژه‌های مرکزهای زیر پوشش به صورت دوره‌های یک‌ساله تعریف می‌شوند. بدین منظور کتاب‌های مناسب با شرایط سنی و فرهنگی کودکان برای هر منطقه برگزیده می‌شوند. برنامهٔ با من بخوان به جز تأمین کتاب برای کلاس‌ها، مدرسه‌ها و کتابخانه‌ها، با آموزش آموزگاران مدرسه‌ها، مربیان مهدکودک‌ها و کتابداران و داوطلبان کتاب‌خوانی و آشنا کردن آنان با ادبیات کودک، کتاب‌های باکیفیت، بلندخوانی، شیوه‌های
کودک، کتاب‌های باکیفیت، بلندخوانی، شیوه‌های سهیم شدن کتاب با کودکان و رویکردهای خلاق آموزش سواد پایه از راه ادبیات امکان بهره‌مندی مؤثرتر از این کتاب‌ها را فراهم می‌کند. بازدیدهای دوره‌ای و نظارت مستمر بر کار افرادی که در کارگاه‌ها آموزش دیده‌اند یکی دیگر از اصول اجرایی این برنامه است. فعالیت‌ها و گزارش‌های مراکز زیر پوشش برای بررسی روند پیشرفت کار مستندسازی و ارزیابی می‌شوند. برنامهٔ بهبود سواد پایه از راه ادبیات به ویژه در مناطق دوزبانه توانسته‌است اثرات پایداری بر آموزش کودکان داشته باشد و از سوی آموزش
پایداری بر آموزش کودکان داشته باشد و از سوی آموزش و پرورش و آموزگاران این منطقه‌ها مورد استقبال قرار گرفته‌است. گستردگی. از زمان راه‌اندازی برنامه تا سال تحصیلی ۹۸–۱۳۹۷، این برنامه در ۱۹ استان ایران اجرا شده و بیش از ۶۰٬۰۰۰ کودک و ۲۵۰۰ آموزگار را زیر پوشش قرار داده‌است. در سال ۱۳۹۵ برنامه با همکاری بنیاد کودک افغانستان در مزارشریف نیز اجرا شد. کودکان زیر پوشش برنامه از ۰ تا ۱۶ سال هستند و گروه‌های گوناگونی از کودکان از کودکان کار و خیابان، دانش‌آموزان مناطق محروم، کودکان درگیر با بیماری، کودکان در بحران پس
محروم، کودکان درگیر با بیماری، کودکان در بحران پس از رخدادهای فاجعه‌بار طبیعی مانند زلزله و کودکان بی‌سرپرست و بد سرپرست را شامل می‌شود. همایش دوسالانهٔ با من بخوان و جایزه جبار باغچه‌بان، همزاد سیمرغ. با من بخوان هر دو سال یک بار برای سهیم شدن تجربه‌هایی که در راستای ترویج خواندن کسب کرده‌است، همایشی را همزمان با هفتهٔ کتاب برگزار می‌کند. در این همایش آموزگاران، مربیان و ترویج‌گران برتری که برنامه را به خوبی درک کرده‌اند و توانسته‌اند با کوشش و ابتکارهای فردی برنامه را ژرفا ببخشند معرفی می‌شوند و جایزهٔ
فردی برنامه را ژرفا ببخشند معرفی می‌شوند و جایزهٔ جبار باغچه‌بان را دریافت می‌کنند. شرکت عمران آذرستان پشتیبان مالی این همایش و جایزه است و تندیس «جبار باغچه‌بان، همزاد سیمرغ» نیز توسط سجاد سلمان روغنی طراحی و ساخته شده‌است. حمایت‌ها و جایزه‌های داخلی و جهانی. با من بخوان در سال ۲۰۱6 (1395) برندهٔ جایزهٔ ترویج کتاب‌خوانی ایبی-آساهی شد. این جایزهٔ معتبر جهانی هر دو سال یک بار از سوی دفتر بین‌المللی کتاب برای نسل جوان (IBBY) به گروه یا موسسه‌ای اهدا می‌شود که سهم پایداری در اجرای برنامه‌های ترویج کتابخوانی
سهم پایداری در اجرای برنامه‌های ترویج کتابخوانی کودکان و نوجوانان داشته باشد. این برنامه در سال‌های ۲۰۱۷، ۲۰۱۸ و ۲۰۱۹ نیز نامزد دریافت جایزهٔ آسترید لیندگرن بوده‌است. در سال ۲۰۱۹ نهادهای شورای کتاب کودک ایران، انجمن بین‌المللی سوادآموزی (ILA) و شاخه‌های ملی IBBY در سوییس و بلژیک (فلاندرز)، سازمان‌هایی بودند که برنامه را برای این جایزه نامزد کردند. بسیاری از نویسندگان، تصویرگران و دانشگاهیان بین‌المللی از این برنامه حمایت کرده‌اند. فرهاد حسن‌زاده نیز در سال ۱۳۹۷ به حامیان این برنامه پیوست. همچنین در سال
۱۳۹۷ به حامیان این برنامه پیوست. همچنین در سال ۲۰۱۶ با من بخوان نامزد جایزهٔ «آموزش برای توسعه پایدار یونسکو» بود. برنامهٔ «با من بخوان» در سال ۱۳۹۳ در نخستین دورهٔ جشنواره تقدیر از مروجان کتاب‌خوانی معاونت امور فرهنگی وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی جزو پنج طرح برگزیده شناخته شد. همچنین در سال 2022، زهره قایینی، سرپرست برنامه ی ترویج کتابخوانی «با من بخوان»، برنده ی جایزه ی جهانی ترویج‌گر برجسته خواندن (ایبی- آی رید IBBY-iRead) شد.
کف کاذب یا کف دسترسی یا (Raised Floor) یک کف بالاتر از سطح یک کف دیگر است که برای ایجاد فضای خدماتی برای عبور تأسیسات مکانیکی و الکتریکی ایجاد می‌شود. کف کاذب به صورت گسترده در ساختمان‌های اداری مدرن و در حوزه‌های تخصصی مانند اتاق سرور، مراکز داده و اتاق‌های کامپیوتر، که در آن نیاز به مسیر خدمات مکانیکی و کابل‌ها، سیم‌کشی و تأمین برق وجود دارد، استفاده می‌شود. کف کاذب را می‌توان در ارتفاع‌های مختلف از ۳۰ سانتی‌متر تا ۱٫۲ متر نسبت به خدمات مورد نیاز، نصب کرد به نحوی که دسترسی به بخش پایین ممکن است از بالا
به نحوی که دسترسی به بخش پایین ممکن است از بالا باشد یا حتی ارتفاع به حدی زیاد باشد که که فرد بتواند سینه‌خیز یا به صورت ایستاده در پایین تأسیسات را بررسی و تعمیر و نگهداری کند. اجزاء تشکیل دهنده کف کاذب. هر کف کاذب استاندارد از سه بخش مهم زیر تشکیل شده‌است: کاربردهای کف کاذب. اتاق‌های سرور، دیتاسنتر، اتاق‌های برق، آزمایشگاه‌ها، اتاق‌های مانیتورینگ بیشترین مکان‌هایی هستند که از کف کاذب استفاده می‌شود.
داستان فیلم. روبرت لاینتر متوجه میشود پدرش در ایران ناپدید شده است و برای پیدا کردنش به ایران میرود و ... درباره فیلم. به نقل از دویچه وله، تیمی از سینماگران آلمانی برای اولین مرتبه به ایران رفته تا به سفارش کانال اول شبکه تلویزیونی سراسری این کشور (ARD)، فیلمی در ژانر کمدی بسازد. بازیگران این فیلم، فلیکس کلاره، گونتر ماریا هالمر، مونا پیرزاد، رویا تیموریان و پژمان بازغی هستند و صحنه‌های آن در تهران، کاشان و مونیخ فیلم‌برداری خواهد شد. فلوریان باکس‌مایر، کارگردان آلمانی فیلمی به نام «سلام ای ایران» را در
آلمانی فیلمی به نام «سلام ای ایران» را در تهران کلید زده‌است. این فیلم در ژانر کمدی و به تهیه‌کنندگی شبکه تلویزیونی «ARD» ساخته می‌شود. نقش اول این کمدی را فلیکس کلاره بازی می‌کند: بازیگر معروف نقش سر کارآگاه در سریال تلویزیونی (صحنه جرم). این بار او صاحب‌کار جوانی به نام روبرت است که مادرش با سراسیمگی خبر گم شدن پدرش در ایران را به او می‌دهد. علی‌الظاهر پدر برای وصول مطالبات مالی‌اش به تهران رفته اما غیب‌اش زده و هیچ نشانی از او نیست. روبرت رهسپار ایران می‌شود تا رد پایی از پدرش بیابد. او برای ره‌گیری و
تا رد پایی از پدرش بیابد. او برای ره‌گیری و پرس و جو، مترجمی لازم دارد که پیوسته همراهش باشد. این همراه، یک معلم زبان آلمانی (با بازی مونا پیرزاد) است. طرفه آن که روبرت مجبور می‌شود برای در امان ماندن از عواقب همراهی مدام با یک زن نامحرم، به ازدواج موقت (صیغه) با مترجم تن بدهد.در سفر از این شهر به آن شهر و پس از پرس و جوها، روبرت پی می‌برد که پدرش به دلایل دیگری به ایران آمده، نه آن چه به مادرش گفته است... ساخت این فیلم تا ۱۳ اکتبر (۲۱ مهر ماه) ادامه خواهد داشت، اما زمان پخش آن اعلام نشده است.
عشق به سبک ایرانی یک تله‌فیلم در ژانر درام، عاشقانه و جاده‌ای به کارگردانی فلوریان باکس‌مایر محصول سال ۲۰۱۸ کشور آلمان است. خلاصه داستان. روبرت لاینتر متوجه می‌شود پدرش در ایران ناپدید شده است و برای پیدا کردنش به ایران می‌رود. در آنجا با شیرین مدرس زبان آلمانی آشنا می‌شود که... تولید. این فیلم با نام "سلام، پارس" تولید شده است. این فیلم اولین تولید خارجی در ایران از سال ۱۹۷۸ بود. فیلمبرداری بین ۵ سپتامبر تا ۱۳ اکتبر ۲۰۱۷ در تهران ، کاشان و مونیخ انجام شد. صحنه های مختلفی در ایران مانند پریدن به داخل استخر
های مختلفی در ایران مانند پریدن به داخل استخر و صحنه تخت‌خواب مشترک در آلمان فیلمبرداری شده است. یک نسخه برش جایگزین برای تلویزیون ایران ایجاد شد. این فیلم برای اولین بار در جشنواره فیلم‌های آلمانی در لودویگسهافن به نمایش درآمد. این فیلم برای اولین بار در جمعه ، ۱۹ اکتبر ۲۰۱۸ از ARD پخش شد.
الفبای اردو، الفبایی است که از راست به چپ نوشته می‌شود و برای نوشتار زبان اردو کاربرد دارد. این الفبا از الفبای پارسی که آن را با نام الفبای پارسی-عربی نیز می‌شناسند گرفته‌شده که خود از الفبای پارسیگ گرفته‌شده است. الفبای اردو تا ۵۸ حرف دارد که ۳۹ حرف از آنان، ریشه هستند و دیگر حروف، تغییریافتهٔ این حروف هستند. الفبا. دونگارههای همسان نازک از این قبیل‌اند:
کشاورزی گسترده یا زراعت گسترده (به‌عنوان متضاد با کشاورزی فشرده) گونه‌ای از کشاورزی است که نیروی انسانی، کود و سرمایه اندکی به نسبت میزان زمینی که کشت می‌شود (معمولاً بزرگ) در آن استفاده می‌شود. کشاورزی گسترده بیشتر به پرورش گوسفند و گاو در مناطق کم‌بهره‌وری و ناحاصلخیز اشاره دارد، اما همچنین می‌تواند به کشت‌هایی که در مناطق گسترده‌ای انجام می‌شوند مانند گندم و جو، دانه‌های روغنی و دیگر غلات اشاره داشته‌باشد. در این مناطق با توجه فقر خاک، بازده هر هکتار بسیار پایین است اما مسطح‌بودن زمین و بزرگی کشتزار به
پایین است اما مسطح‌بودن زمین و بزرگی کشتزار به معنای تولید بالا به‌نسبت نیروی انسانی مورد استفاده می‌باشد. دامداری عشایری یک نمونه افراطی از کشاورزی گسترده‌است که در آن دامداران، دام‌های خود را برای استفاده از علوفه فصلی در مناطق گوناگون به حرکت درمی‌آورند.
تغذیه دام ) بر روی نیازهای غذایی جانوران به‌ویژه در کشاورزی و تولید غذا تمرکز می‌کند، اما هم باغ وحش، اکواریوم‌ها و مدیریت حیات وحش نیز استفاده می‌شود. غذا به ماده‌ای گفته می‌شود که جانوران بتوانند پس از خوردن، آن را هضم و جذب کرده و به مصرف برسانند. غذا به‌طور کلی برای توصیف هر ماده ای که قابل خوردن باشد استفاده می‌شود. غلات به صورت دانه یا علوفه، بقولات علوفه‌ای به عنوان مثال غذا نامیده می‌شود. مادهٔ مغذی به آن قسمت از ماده غذایی که به مصرف واقعی جانور می‌رسد مادهٔ مغذی گفته می‌شود. بر اساس آخرین
می‌رسد مادهٔ مغذی گفته می‌شود. بر اساس آخرین طبقه‌بندی مواد غذایی از چندین ماده مغذی اصلی تشکیل شده است. که در طول صد سال اخیر دچار تغیرات زیادی شده است. روش‌های آزمایشگاهی برای سنجش این مواد مغذی چه به روش آنالیز تقریبی، چه با تحول و پیشرفت وسایل و تجهیزات نوین همواره با چالش‌هایی روبرو بوده و لازم است محققین و دامداران تنوع تکنیک‌ها و روش‌ها و صحت و دقت دستگاه‌های موجود را در کنار عوامل اقتصادی در نظر داشته باشند. غذا عمدتاً از دو جزء اصلی آب و ماده خشک تشکیل شده است. ماده خشک نیز از دو بخش مواد غیر آلی
شده است. ماده خشک نیز از دو بخش مواد غیر آلی (مواد معدنی) و مواد آلی (کربوهیدرات‌ها، لیپیدها، پروتئین‌ها، اسیدهای نوکلئیک، اسیدهای آلی و ویتامین‌ها و …) تشکیل شده است. پیشرفت‌های جدید در تغذیه دام. با پیشرفت علم تغذیه دام در طول سال‌های گذشته سرعت افزایش داده‌های مختلف از سطح تمام بدن دام به سطح سلولی و ملکولی درک ما را از مدل‌های تغذیه‌ای خطی به سمت معادلات پیچیده‌تر ریاضی و منطبق با شرایط مزرعه توسعه داده است. در حال حاضر بررسی مکانیسم‌های تغذیه‌ای با کرانه‌های دیگر علوم در رایانه، ژنتیک، زیست‌شناسی
کرانه‌های دیگر علوم در رایانه، ژنتیک، زیست‌شناسی ملکولی و سلولی، علوم اومیکس، بانک‌های اطلاعاتی بسیار پیشرفته چرخه‌های بیوشیمی و بیولوژیک دانش تغذیه دام را به سطح عالی و هسته مرکزی بسیاری از علوم تبدیل کرده است. امروزه در کنار استفاده از تکنیک‌های برون‌تنی و درون‌تنی علوم جدید به عنوان یک ابزار در خدمت متخصص تغذیه دام قرار گرفته است. دانش و پروتئومیک دریچه‌های جدیدی فراروی متخصصین و تولیدکنندگان قرار داده است. با پیشرفت ژنتیکی عجیبی که در سال‌های اخیر در بهره‌برداری از توان ژنتیک دام‌ها اتفاق افتاده است،
از توان ژنتیک دام‌ها اتفاق افتاده است، تنظیم جیره‌های صحیح منطبق با نیازهای این دام‌های جدید، اشراف به جوانب علم تغذیه و سیار علوم بیش از پیش داغ‌تر کرده است.
الفبای نبطی نوعی الفبای ابجد است که توسط مردم نبطی که به زبان نبطی سخن می‌گفتند در سده ۲ پیش از میلاد مورد استفاده بود. مهم‌ترین سنگ‌نبشته‌هایی که با الفبای نبطی نوشته شده‌بودند در "شبه‌جزیره سینا (بخشی از مصر کنونی)" و "پترا (شهری باستانی در جنوب اردن کنونی)" یافت شده‌اند. خط نَبَطی، خطی است که از خط آرامی ایجاد شده است. خط عربی به نحوی که در دورهٔ اسلامی معمول بود در زمانی قریب به اسلام از دو قوم اخذ شد؛ نخست از قوم نبطی در جانب حوران و دوم از سریانیان از طریق حیره (نزدیک کوفه). این هر دو خط از خطوط
از طریق حیره (نزدیک کوفه). این هر دو خط از خطوط اسلامی و برای عرب کاملاً قابل تقلید بود. خط نبطی منشأ خط نسخ و کوفی بود که هر دو بعد از غلبه اسلام میان مسلمین باقی ماند و ظاهراً این هر دو خط را با هم بکار می‌بردند. خط نسخ بیشتر برای کتابت مصاحف می‌آمد. الفبای عربی از آن گرفته شده است. در کتاب «تاریخ قرآن» رامیار آمده است: «اما خط نبطی چنین شهرت دارد که به دست نویسندگان یهودی و مسیحی که بیشتر به انواع مختلف خطوط آرامی کتابت می‌کردند، رواج یافته است.» جز مردم عربستان جنوبی، بقیه به علت آسانی به آن خط