payamvha/North_RAG huggingface dataset:
داده‌های زیستی می‌پردازد. پیش از ظهور روش‌های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک، الگوریتم‌های بیوانفورماتیک به صورت دست‌نویس و غیرخودکار برنامه‌نویسی می‌شدند، که برای مسائلی مانند پیش‌بینی ساختار پروتئین بسیار دشوار بوده‌است. روش‌هایی در یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق به الگوریتم این اجازه را می‌دهد که از روی ویژگی‌های اولیهٔ دادهٔ ورودی ویژگی‌هایی پیچیده‌تر را برای به‌کارگیری در الگوریتم یادگیری بسازد. این نوع سیستم‌ها با داشتن حجم بزرگی از داده برای یادگیری می‌توانند پیش‌بینی‌های کاملاً پیچیده‌ای را انجام
می‌توانند پیش‌بینی‌های کاملاً پیچیده‌ای را انجام دهند. در سال‌های اخیر حجم داده‌های زیستی به شدت افزایش یافته‌است، که این موضوع استفاده از سیستم‌های گفته شده را برای پژوهشگران بیوانفورماتیک میسر می‌کند. یادگیری ماشین در شش شاخه از زیست‌شناسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این شاخه‌ها عبارتند از: ژنومیک، پروتئومیک، ریزآرایه، زیست‌شناسی دستگاه‌ها، تکامل و متن‌کاوی. وظایف. الگوریتم های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک را می توان برای پیش بینی، طبقه بندی و انتخاب ویژگی استفاده کرد. روش های دستیابی به این وظیفه متنوع
استفاده کرد. روش های دستیابی به این وظیفه متنوع است و بخش های گسترده ایی را در بر می گیرد. شناخته شده ترین آنها یادگیری ماشین و آمار است. هدف الگوریتم های طبقه‌بندی و پیش‌بینی، ساخت مدل‌هایی است که کلاس‌ها یا مفاهیم را برای پیش‌بینی آینده توصیف و متمایز می‌کنند. تفاوت بین آنها به شرح زیر است: با توجه به رشد تصاعدی فناوری‌های اطلاعات و مدل‌های کاربردی از جمله هوش مصنوعی و داده‌کاوی، علاوه بر دسترسی به مجموعه‌های داده‌ای جامع‌تر، تکنیک‌های جدید و بهتری برای تجزیه و تحلیل اطلاعات بر اساس توانایی یادگیری آن‌ها
و تحلیل اطلاعات بر اساس توانایی یادگیری آن‌ها ایجاد شده است. چنین مدل هایی امکان دسترسی فراتری را فراهم می کنند. رویکردهای یادگیری ماشینی. شبکه های عصبی مصنوعی. از جمله کاربرد های شبکه های عصبی مصنوعی در بیوانفورماتیک به شرح زیر است: مهندسی ویژگی. روشی که ویژگی ها، اغلب بردارها در یک فضای چند بعدی، از داده های دامنه استخراج می شوند، جزء مهمی از سیستم های یادگیری است. در ژنومیک، یک نمایش مرسوم از یک دنباله، استفاده از بردار فرکانس های ک تایی (k-mer) است، که برداری formula_1 بعدی است که نهاده های آن تعداد
برداری formula_1 بعدی است که نهاده های آن تعداد وقوع هر زیر دنباله ای از طول formula_2 را در یک دنباله معین می شمارند. از آنجایی که حتی برای مقداری به کوچکی formula_3 ابعاد این بردارها بسیار بزرگ است (به عنوان مثال در این مورد از بعد formula_4 است)، تکنیک هایی مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای تصویر داده ها به فضای ابعاد پایین تر استفاده می شود و به این ترتیب، مجموعه کوچکتری از ویژگی ها از دنباله ها انتخاب می شود. طبقه بندی. در طبقه بندی، خروجی مدل یک متغیر گسسته است. یکی از نمونه‌ها آن در بیوانفورماتیک،
گسسته است. یکی از نمونه‌ها آن در بیوانفورماتیک، برچسب‌گذاری داده‌های ژنومی جدید (مانند ژنوم باکتری‌های غیرقابل کشت) بر اساس مدلی از داده‌های از قبل برچسب‌گذاری شده است. مدل مارکوف پنهان. مدل های مارکوف پنهان (HMMs) دسته‌ای از مدل‌های آماری برای داده‌های متوالی (اغلب مربوط به سیستم‌هایی که در طول زمان تکامل می‌یابند). یک HMM از دو شیء ریاضی تشکیل شده است: یک فرآیند وابسته به حالت مشاهده شده formula_5 و یک فرآیند حالت مشاهده نشده (پنهان) formula_6. در یک HMM، فرآیند حالت مستقیماً مشاهده نمی‌شود - این یک
HMM، فرآیند حالت مستقیماً مشاهده نمی‌شود - این یک متغیر "پنهان" (یا "مخفی") است - اما مشاهدات از یک فرآیند وابسته به حالت (یا فرآیند مشاهده) ساخته می‌شوند که مبتنی بر یک فرآیند حالت زیربنایی است (بنابراین می تواند به عنوان یک اندازه گیری پر سر و صدا از حالت های مورد علاقه سیستم در نظر گرفته شود). HMM ها را می توان در زمان پیوسته فرموله کرد. HMM ها را می توان برای پروفایل و تبدیل یک هم‌ترازسازی چند توالی به یک سیستم امتیازدهی برای جستجوی پایگاه های داده برای دنباله های همولوگ از راه دور استفاده کرد. علاوه
دنباله های همولوگ از راه دور استفاده کرد. علاوه بر این، پدیده های اکولوژیکی را می توان با HMM ها توصیف کرد. شبکه عصبی پیچشی. شبکه عصبی پیچشی (CNN) کلاسی از شبکه عصبی عمیق است که معماری آن بر اساس وزن‌های مشترک کرنل های کانولوشن یا فیلترهایی است که در امتداد ویژگی‌های ورودی اسلاید می‌شوند و نقشه‌های ویژگی را ارائه می‌دهند. CNN ها از الگوی سلسله مراتبی در داده ها بهره می برند و الگوهای پیچیده را را با استفاده از الگوهای کوچکتر و ساده تری که از طریق فیلترهایشان کشف می شوند، جمع آوری می کنند. بنابراین، آنها در
کشف می شوند، جمع آوری می کنند. بنابراین، آنها در مقیاس اتصال پذیری و پیچیدگی پایین تر هستند. جنگل تصادفی. جنگل های تصادفی (RF) با ساخت مجموعه ای از درخت های تصمیم عمل طبقه بندی را انجام میدهند و میانگین پیش بینی درختان را به عنوان خروجی اعلام میکنند. این نوع دیگری از تجمع بوت استرپ است (که مجموعه بزرگی از درختان تصمیم را جمع می کند) و می تواند برای طبقه بندی یا رگرسیون استفاده شود. از آنجایی که جنگل‌های تصادفی یک تخمین داخلی از خطای تعمیم را ارائه می‌دهند، ضرورتی به اعتبارسنجی متقابل نیست. علاوه بر این،
ضرورتی به اعتبارسنجی متقابل نیست. علاوه بر این، مجاورت‌هایی تولید می‌کنند که می‌توان از آن‌ها برای انتساب به مقادیر گمشده و تجسم داده‌های جدیداستفاده کرد. از نظر محاسباتی، جنگل‌های تصادفی جذاب هستند، زیرا به طور طبیعی هم رگرسیون و هم طبقه‌بندی (چند کلاسی) را انجام می‌دهند، برای آموزش و پیش‌بینی نسبتاً سریع هستند، تنها به یک یا دو پارامتر تنظیم بستگی دارند، یک تخمین داخلی از خطای تعمیم دارند، می‌توان از آنها استفاده به طور مستقیم برای مسائل با ابعاد بالا استفاده کرد، و به راحتی می تواند به صورت موازی اجرا
کرد، و به راحتی می تواند به صورت موازی اجرا شود. از نظر آماری، جنگل‌های تصادفی برای ویژگی‌های اضافی، مانند اندازه‌گیری‌ اهمیت متغیر، وزن‌دهی کلاس‌های دیفرانسیل، انتساب مقدار گمشده، تجسم، تشخیص نقاط دورافتاده، و یادگیری بدون نظارت جذاب هستند. خوشه بندی. خوشه‌بندی - تقسیم‌بندی یک مجموعه داده به زیرمجموعه‌های مجزا، به طوری که داده‌های هر زیرمجموعه تا حد امکان به یکدیگر نزدیک و تا حد امکان از داده‌های هر زیرمجموعه دیگری، طبق برخی تابع فاصله یا شباهت تعریف‌شده، دورتر باشند - یک تکنیک رایج برای تجزیه و تحلیل
دورتر باشند - یک تکنیک رایج برای تجزیه و تحلیل داده های آماری است. خوشه‌بندی برای بسیاری از تحقیقات بیوانفورماتیک که مبتنی بر داده‌ها هستند مهم میباشد و به عنوان یک روش محاسباتی قدرتمند عمل می‌کند که به موجب آن ابزارهای طبقه‌بندی سلسله مراتبی، مبتنی بر مرکز، مبتنی بر توزیع، مبتنی بر چگالی و طبقه بندی نقشه های خودسازمانده، مدت‌هاست که در یادگیری ماشین‌ کلاسیک مورد مطالعه و استفاده قرار گرفته است. به طور ویژه، خوشه بندی به تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار و با ابعاد بالا در قالب توالی، عبارات، متون، تصاویر
با ابعاد بالا در قالب توالی، عبارات، متون، تصاویر و غیره کمک می کند. خوشه بندی همچنین برای به دست آوردن بینش در مورد فرآیندهای بیولوژیکی در سطح ژنومیک استفاده می شود، به عنوان مثال. عملکردهای ژن، فرآیندهای سلولی، زیرشاخه‌های سلولی، تنظیم بیان ژن و فرآیندهای متابولیک. کاربردها. ژنومیک. ژنومیک شامل مطالعهٔ ژنوم موجودات زنده، که رشتهٔ دی‌ان‌ای کامل آن‌ها است، می‌شود. با وجود اینکه داده‌های ژنومیک به دلیل مشکلات فنی در توالی‌یابی یک قطعه از دی‌ان‌ای در طول زمان ناقص بوده‌است، تعداد رشته‌های موجود به صورت نمایی
ناقص بوده‌است، تعداد رشته‌های موجود به صورت نمایی در حال افزایش است. برخلاف افزایش نمایی این نوع از دادهٔ خام، تفسیر زیستی آن با سرعت بسیار کمتری انجام می‌شود. به این دلیل به روش‌های یادگیری ماشین برای تشخیص محل ژن‌هایی که به پروتئین ترجمه می‌شوند، روی آورده می‌شود. این مسئله به مسألهٔ ژن‌یابی معروف است. علاوه بر مسألهٔ ژن‌یابی، روش‌های یادگیری ماشین در مسألهٔ هم‌ترازسازی چند توالی نیز استفاده می‌شود. در این مسئله، تعداد زیادی رشتهٔ دی‌ان‌ای یا اسید آمینه به منظور یافتن نواحی مشابه هم‌ترازسازی می‌شوند. این
منظور یافتن نواحی مشابه هم‌ترازسازی می‌شوند. این نواحی مشابه می‌توانند نشان‌دهندهٔ اطلاعاتی در مورد پیش‌زمینهٔ تکاملی این رشته‌ها باشند. پروتئومیک. پروتئین‌ها که رشته‌هایی متشکل از اسید آمینه‌ها هستند، بخش بزرگی از کارایی و عملکرد خود را از تاشدگی می‌گیرند که به آن‌ها ساختاری سه‌بعدی می‌دهد. این ساختار شامل ۴ لایه که به آن‌ها ساختار اول تا چهارم گفته می‌شود، می‌شود. ساختار اولیهٔ پروتئین نشان‌دهندهٔ توالی اسید آمینه‌ها است و ساختار دوم آن شامل مارپیچ‌های آلفا و صفحات بتا می‌شود. از آن‌جایی که ساختارهای سوم
و صفحات بتا می‌شود. از آن‌جایی که ساختارهای سوم و چهارم وابستگی زیادی به ساختار دوم دارند، در زیرشاخهٔ پروتئومیک توجه زیادی به ساختار دوم می‌شود. به دست آوردن ساختار کامل و دقیق پروتئین فرایندی بسیار پیچیده و زمان‌گیر است. پیش از استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، پژوهشگران سیستم‌های پیش‌بینی ساختار پروتئین را به صورت دستی پیاده‌سازی می‌کردند. امروزه روش‌های یادگیری ماشین با به دست آوردن خودکار ویژگی‌های داده به دقت ۸۴٪-۸۲ رسیده‌اند. در حال حاضر الگوریتم سرآمد در حوضهٔ پیش‌بینی ساختار دوم از سیستمی به نام
در حوضهٔ پیش‌بینی ساختار دوم از سیستمی به نام DeepCNF استفاده می‌کند که بر اساس مدل شبکهٔ عصبی مصنوعی، به دقت ۸۴٪ در دسته‌بندی اسید آمینه‌های یک رشتهٔ پروتئین به دسته‌های مارپیچ، صفحه و سیم‌پیچ رسیده‌است. از لحاظ تئوری، حداکثر دقت قابل دستیابی در این مسئله برابر ۹۰٪-۸۸ است. روش‌های یادگیری ماشین در مسئله‌های دیگری مانند پیش‌بینی زنجیر جانبی و مدل کردن پروتئین نیز استفاده می‌شوند. ریزآرایه. ریزآرایه یکی از انواع آزمایشگاه روی تراشه است که برای جمع‌آوری داده از مواد زیستی با مقدار بالا استفاده می‌شود.
داده از مواد زیستی با مقدار بالا استفاده می‌شود. یادگیری ماشین می‌تواند در آنالیز این نوع داده کمک کند و در مواردی مانند مشخص کردن الگوهای بیان ژن‌ها، دسته‌بندی و استنتاج از شبکه‌های ژنتیکی مورد استفاده قرار گیرد. این تکنولوژی به‌طور ویژه برای نظارت بر بیان ژن‌های یک ژنوم به منظور تشخیص انواع مختلف سرطان استفاده می‌شود. یکی از مهمترین مسئله‌ها در این عرصه تشخیص ژن‌هایی است که بیان شده‌اند. حجم بالای داده و وجود داده‌های بی‌ربط، این مسئله را سخت‌تر می‌کند. روش‌های دسته‌بندی در یادگیری ماشین مانند شبکهٔ تابع
دسته‌بندی در یادگیری ماشین مانند شبکهٔ تابع پایه شعاعی، یادگیری عمیق، دسته‌بندی‌کنندهٔ بیزی، درخت تصمیم و جنگل تصادفی در این مسئله استفاده می‌شوند. زیست‌شناسی دستگاه‌ها. زیست‌شناسی دستگاه‌ها به بررسی رفتارهای شدید فعل و انفعالات پیچیده در بین اجزاء سادهٔ زیستی می‌پردازد. چنین اجزائی می‌توانند شامل مولکول‌هایی مانند دی‌ان‌ای، آران‌ای، پروتئین‌ها و متابولیت‌ها شوند. یادگیری ماشین در مدل کردن فعل و انفعالات پیچیده در سیستم‌هایی مانند شبکه‌های ژنتیکی، شبکه‌های انتقال سیگنال و مسیرهای متابولیکی به کار می‌آید.
انتقال سیگنال و مسیرهای متابولیکی به کار می‌آید. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی یکی از پرکاربردترین روش‌ها در مدل کردن شبکه‌های ژنتیکی هستند. علاوه بر این از روش بهینه‌سازی زنجیره مارکوف نیز در مسئله‌هایی مانند تشخیص نواحی اتصال فاکتور رونویسی استفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیکی که روش‌هایی بر اساس روند طبیعی تکامل هستند در مدل کردن شبکه‌های ژنتیکی و ساختارهای تنظیم‌کننده مورد استفاده قرار می‌گیرند. کاربردهای دیگر یادگیری ماشین در زیست‌شناسی دستگاه‌ها عبارتند از: پیش‌بینی عملکرد آنزیم‌ها، آنالیز دادهٔ
از: پیش‌بینی عملکرد آنزیم‌ها، آنالیز دادهٔ ریزآرایه‌های توان بالا و پیش‌بینی عملکرد پروتئین. تکامل. در علم تکامل، به خصوص در بازسازی درخت تبارزایی نیز از روش‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. درخت تبارزایی درختی است که نشان‌دهندهٔ روابط تکاملی در میان انواع مختلف گونه‌های زیستی، بر اساس شباهت ژنتیکی آن‌ها است. یک دسته از روش‌های مورد استفاده برای یافتن گونه‌هایی که از لحاط ژنتیکی به یکدیگر نزدیک هستند، روش‌های خوشه‌بندی از جمله ،k-means و DBSCAN هستند. در بین این روش‌ها، DBSCAN دقت و سرعت بیشتری در
در بین این روش‌ها، DBSCAN دقت و سرعت بیشتری در خوشه‌بندی داده‌های ژنتیکی دارد. علاوه بر این روش‌ها، از روش‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی پیچشی نیز استفاده می‌شود. متن‌کاوی. با افزایش تعداد نشریات زیست‌شناسی جستجو و جمع‌آوری اطلاعات در مورد موضوعی خاص به امری دشوار تبدیل شد. به این امر گفته می‌شود. جمع‌آوری اطلاعات از تمامی منابع موجود در مورد داده‌های زیستی بسیار مهم است چرا که این اطلاعات در ادامه می‌توانند به تولید دانش زیستی جدید با استفاده الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک کنند. برای استخراج دانش
یادگیری ماشین کمک کنند. برای استخراج دانش از گزارش‌هایی که به دست انسان تولید شده‌اند، می‌توان از روش‌های پردازش زبان طبیعی استفاده کرد. سایر کاربردها. یکی از زیرشاخه‌هایی که روش‌های یادگیری ماشین در آن نقش مهمی دارند آنالیز تصاویر زیستی است. در این زیرشاخه به طراحی روش‌هایی برای آنالیز محاسباتی تصاویر زیستی پرداخته می‌شود. به صورت مرسوم، آنالیز تصاویر زیستی به دست خود انسان انجام می‌شود. این روش کند و پرهزینه است و نتیجهٔ آن وابسته به شخصی است که تصاویر را آنالیز می‌کند. علاوه بر این، میکروسکوپ‌های خودکار
آنالیز می‌کند. علاوه بر این، میکروسکوپ‌های خودکار مدرن قادر به تولید صدها تا هزاران تصویر در هر ساعت هستند، که آنالیز دستی این تصاویر را غیرممکن می‌کند. به همین دلیل از روش‌های و تشخیص الگو در آنالیز تصاویر زیستی کمک گرفته می‌شود. یکی از بزرگترین زیرمجموعه‌ها از تصاویر زیستی که به آنالیز خودکار نیاز دارد، تصاویر میکروسکوپ‌های فلئورسانس است. برای این گروه از تصاویر، مسئله‌های بخش‌بندی سلول‌ها، دسته‌بندی واکنش‌های فنوتیپی و تصمیمات مربوط به واکنش‌های مشتق از آن، به‌طور معمول مطرح می‌شوند. از زیرشاخه‌های
از آن، به‌طور معمول مطرح می‌شوند. از زیرشاخه‌های دیگری که در آن‌ها از روش‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود می‌توان به طراحی پرایمر، آنالیز داده‌های طیف‌سنج جرمی و ترجمهٔ معکوس پروتئین‌ها اشاره کرد.
کریدور یا دالان اقتصادی ایران-قزاقستان-چین، قسمتی از طرح سرمایه‌گذاری در زیربناهای اقتصادی راه ابریشم جدید است که سین‌کیانگ چین را از قزاقستان، قرقیزستان، ازبکستان و ترکمنستان به ایران و در امتداد آن به اروپا متصل خواهد کرد. این کریدور از کشور چین آغاز شده و از طریق خط ریلی چین-قزاقستان به بندر آق‌تاو در این کشور می‌رسد و با طی مسیر در دریای خزر به بندر کاسپین متصل می‌شود. مسیر ترانزیتی چین (اروم‌چی)، قزاقستان (بندر آکتائو)، ایران (بندر کاسپین)، مسیری که کمک خواهد کرد صادرات کالا به روسیه، لهستان و شمال
کمک خواهد کرد صادرات کالا به روسیه، لهستان و شمال اروپا با سرعت بیشتری انجام شود. سرمایه‌گذاری در بخش حمل‌ونقل با هدف تبدیل ایران به تقاطع کریدورهای بین‌المللی یکی از ضرورت‌های این مقطع از تاریخ ایران است. اقدام مهمی که افزون‌بر تقویت مزیت‌های ترانزیتی این سرزمین و به تبع آن، ایجاد وابستگی میان کشورهای منطقه و جهان، به ایران، ایجاد اشتغال در میان نیروهای انسانی داخلی ایران، ترویج فرهنگ ایرانی و نمایش امنیت این کشور به دیگر کشورهای جهان، درآمدی را نیز، وارد کشور ایران خواهد کرد. با راه‌اندازی این کریدور
کشور ایران خواهد کرد. با راه‌اندازی این کریدور بین‌المللی حمل و نقل ترکیبی چین-قزاقستان-ایران، ضمن افزایش ظرفیت مبادلات تجاری بین کشورهای حاشیهٔ دریای خزر، امکان کاهش زمان حمل و هزینه‌های مبادلات نیز محقق شد. مسیر کریدور. این کریدور اقتصادی از ارومچی چین آغاز می‌شود، با رسیدن به قزاقستان و سپس مهم‌ترین بندر این کشور، «آکتائو»، به بندر انزلی می‌رسد که یکی از مهم‌ترین مأموریت‌های این بندر ترانزیت است؛ این بندر قرار است با مذاکرات انجام شده، به مرکز ترانزیت محصولات صادراتی قزاقستان و روسیه تبدیل شود. پیشینه و
صادراتی قزاقستان و روسیه تبدیل شود. پیشینه و مسائل مرتبط. راه زمینی جادهٔ ابریشم از چین و کشورهای جنوب شرقی آسیا شامل اندونزی و ویتنام آغاز می‌شود و با عبور از کشورهای هند، پاکستان، آسیای میانه، ایران و ترکیه در آسیا امتداد و تا کشورهای اروپای شرقی و ایتالیا ادامه می‌یابد. همچنین راه دریایی جادهٔ ابریشم نیز از آسیای جنوب شرقی آغاز شده و در ادامه از اقیانوس هند، شرق آفریقا، دریای سرخ، و با عبور از کانال سوئز، دریای مدیترانه تا ایتالیا و اسپانیا ادامه می‌یابد. جغرافی‌دان بریتانیایی، هالفورد مکیندر، در آغاز
جغرافی‌دان بریتانیایی، هالفورد مکیندر، در آغاز سدهٔ بیستم می‌گوید یک قدرت که بتواند مسیرهای تجارت و حمل و نقل اروپا، آسیا و آفریقا را در قالب یک «جزیرهٔ جهانی» درآورد، آماده است که به یک قدرت مسلط جهانی بدل شود. ایالات متحده در دورهٔ باراک اوباما برای مهار قدرت تجاری چین در شرق آسیا و اقیانوسیه طرح شراکت ترنس-پسیفیک (TPP) را ایجاد کرد، بر اساس طرح آمریکایی جادهٔ ابریشم زیرساخت‌های روسیه (جاده‌ها، خطوط آهن و خطوط انتقال انرژی) به کشورهای آسیای مرکزی و پس از آن به افغانستان، پاکستان و هند متصل می‌شوند. این
آن به افغانستان، پاکستان و هند متصل می‌شوند. این طرح سعی داشت با بیرون نگاه داشتن ایران و نادیده انگاشتن اهمیت ژئوپلیتیک و ژئواستراتژیک آن به نوعی از ایفای نقش ایران در منطقه بکاهد و راه‌های جدیدی را برای دسترسی به شرق پایه‌گذاری کند؛ و در مقابل چین نیز طرح راه ابریشم جدید را ارائه داد؛ ابرپروژهٔ راه ابریشم جدید چین برای نخستین بار در سال ۲۰۱۳ توسط شی جنیگ پین رهبر جمهوری چین طی سخنرانی در دانشگاه نظربایف قزاقستان مطرح شد که با تکمیل این پروژه، تبت و سین‌کیانگ، دو منطقه تنش‌خیز چین با بافت قومیتی متفاوت که
دو منطقه تنش‌خیز چین با بافت قومیتی متفاوت که دهه‌ها است خواستار خودمختاری هستند، در ساختار اقتصاد این کشور هضم خواهند شد و همین امر، چالش‌های امنیتی پکن را تا حد قابل ملاحظه‌ای کاهش خواهد داد، و همچنین برگ برندهٔ دیگری در دستان پکن قرار خواهد داد تا الگوی حکومتداری مطلوب خود را، که توسعه‌محور، دولتی و بدون اتکا به نهادهای دموکراتیک باشد در مقابل الگوی لیبرال دموکرات غربی، ترویج کند. اما از سوی دیگر ایالات متحده با تقویت اتحادش با بلوک‌های سرمایه‌داری در اقتصاد چین، ممکن است علیه این طرح اقدام کند، تا
اقتصاد چین، ممکن است علیه این طرح اقدام کند، تا بتواند بر خط مشی توسعهٔ آتی چین اثر بگذارد، همین حالا نیز ممکن‌است تضاد منافع میان نهادهای حکومتی مختلف در چین، مانند وزارت خارجه و اقتصاد، بر سر برخی پروژه‌ها، روند پیشرفت این طرح کلان را با اختلال مواجه کند. از دیگر چالش‌های طرح مخالفت روسیه است. روسیه همسایه چین، که در میانهٔ شرق و غرب واقع شده‌است برای حفظ منافع خود دربارهٔ سود و ضررهای احتمالی اجرای پروژه حساس است. روسیه تلاش می‌کند تا در تأمین امنیت منطقهٔ آسیای مرکزی نقش محوری ایفا نماید و این مسئله
آسیای مرکزی نقش محوری ایفا نماید و این مسئله برای روسیه بسیار نگران‌کننده است. یکی از صاحب نظران روسی به نام دیمیتری پاپف سیاست درست را مخالفت با طرح می‌داند و تعارضات فرامنطقه به خصوص رقابت دیرینهٔ روسیه و ایالات متحدهٔ آمریکا و مخالفت این کشورها با گسترش نفوذ چین در این مناطق از دیگر موانع این طرح است که طرح جادهٔ ابریشم با آن مواجه است. هند نیز به علت تعارض سیاسی با پاکستان، به‌خصوص عبور دالان اقتصادی پاکستان–چین از سرزمین مورد مناقشهٔ کشمیر، نسبت به آن موضعی منفی اتخاذ کرده‌است و آن را تهدید حاکمیت
آن موضعی منفی اتخاذ کرده‌است و آن را تهدید حاکمیت سرزمینی خود می‌بیند. برخی تحلیلگران نیز پیش‌بینی می‌کنند که «جنوب اروپا»، تبدیل به پایگاهی برای چین شود که از آنجا محصولات ساخت خودش را نه فقط به داخل قارهٔ سبز، بلکه به بازارهای نوظهوری مانند شرق مدیترانه و خاورمیانه نیز صادر کند؛ و در همین راستا نیز، رأی منفی یونان را که مانع از صدور بیانیهٔ اتحادیهٔ اروپا علیه نقض حقوق بشر در چین شد، معنا می‌کنند. نقش ایران در راه ابریشم جدید. ابتکار کمربند-راه چین از طریق مسیرهای پیشنهادی زیر می‌تواند در مسیر شرق به غرب
مسیرهای پیشنهادی زیر می‌تواند در مسیر شرق به غرب از چین به سمت اروپا امتداد یابد: مسیرهای آتی. در ادامه می‌توان به این نکته اشاره داشت که در صورت سرمایه‌گذاری در پروژه‌های نیمه تمام و همچنین فراهم آوردن زیرساخت ریلی و جاده‌ای مناسب در کشورهای حوزهٔ آسیای مرکزی و افغانستان طرح ابتکار کمربند-راه می‌تواند از مسیرهای دیگری همچون موارد زیر گذشته و پس از عبور از خاک ایران به سمت اروپا امتداد یابد؛ و این مسیرها عبارتند از:
مومنتوم پیکچرز توزیع کننده فیلم که توسط انترتینمنت وان اداره می‌شود. از جمله فیم‌های موفقی که توسط مومنتوم پیکچرز توزیع شده فیلم‌های سخنرانی پادشاه، سرنوشت شگفت‌انگیز املی پولن، درخشش ابدی یک ذهن پاک، گمشده در ترجمه و ویکتوریای جوان می‌باشد.
مری دوریا راسل (متولد ۱۹ اوت ۱۹۵۰) یک رمان‌نویس آمریکایی است. سنین جوانی و تحصیل. راسل در المهرست، ایلینوی، حومه شیکاگو متولد شد. پدر و مادرش هر دو در ارتش شاغل بودند، پدرش مربی سپاه تفنگداران دریایی ایالات متحده آمریکا و مادرش یک پرستار نیروی دریایی بود. او به عنوان یک کاتولیک بزرگ شد اما کلیسا را در سن پانزده سالگی ترک کرد. او از دبیرستان Glenbard East در لومبارد، ایلینوی، فارغ‌التحصیل شده‌است. راسل مدرک B.A. در انسان‌شناسی فرهنگی در دانشگاه ایلینوی در اریانا-شمپین؛ مدرک M.A. در انسان‌شناسی اجتماعی در
اریانا-شمپین؛ مدرک M.A. در انسان‌شناسی اجتماعی در دانشگاه شمال شرقی، بوستون؛ و Ph.D. در انسان‌شناسی زیستی در دانشگاه میشیگان، آن آربور را کسب کرد.
جان هال (؛ زادهٔ ) برنامه‌نویس، مهندس، و دانشمند رایانه اهل ایالات متحده آمریکا است. وی دبیر هیئت امنای ال‌پی‌آی و مدیر عامل OptDyn است. زمانی که او مدیر دپارتمان علوم کامپیوتر بود، توسط دانشجویانش لقب "سگ عصبانی" به او اطلاق شد و همچنان با این نام شناخته میشود. او یکی از افراد سرشناس در حوزه لینوکس است و نقش موثری در توسعۀ آن از ابتدا تا به امروز ایفا کرده است. او همچنین از چهره های مهم در حوزه نرم افزار آزاد و سخت افزار آزاد به شمار می آید و با پشتیبانی هایش کمک شایانی به پیشرفتشان کرده است.
تارمو کینک (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل استونی است. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال لوادیا تالین، باشگاه فوتبال کارپاتی لووف، باشگاه فوتبال اسپارتاک مسکو، باشگاه فوتبال ناروا ترانس، باشگاه فوتبال اینورنس کالدنیون تیسل، باشگاه فوتبال میدلزبرو، و باشگاه فوتبال جوری ای‌تی‌او اشاره کرد. وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال استونی بازی کرده‌است.
رایو پیرویا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل استونی است. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال وولرنگا، باشگاه فوتبال فردریکستاد، باشگاه فوتبال فلورا تالین و باشگاه فوتبال ویتس‌آرنهم اشاره کرد. وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال استونی بازی کرده‌است.
پیتر لندین (; – ) دانشمند رایانه اهل بریتانیا بود. وی از اولین کسانی بود که از جبر لاندا استفاده کرد تا یک زبان برنامه‌نویسی را مدل کند، کاری که به پدید آمدن برنامه‌نویسی تابعی کمک شایانی کرد. وی همچنین به خاطر آی‌سوییم شناخته شده‌است. وی علنا دوجنس‌گرا بود.
آهن احیای مستقیم (DRI)، که همچنین به‌نام آهن اسفنجی نیز شناخته می‌شود، از اکسایش-کاهش مستقیم سنگ‌آهن (به صورت آگلومره ( خشته )، گندله یا نرمه ها) به آهن توسط گاز احیایی یا کربن عنصری تولیدشده از گاز طبیعی یا زغال‌سنگ به‌وجود می‌آید. بسیاری از سنگ‌های معدنی برای احیای مستقیم مناسب هستند. احیا مستقیم به فرآیندهای حالت جامد اشاره دارد که اکسیدهای آهن را به آهن فلزی در دمای زیر نقطه ذوب آهن کاهش می‌دهد. آهن احیاء شده نام خود را از این فرایندها به‌دست می‌آورد، یک نمونه از آن گرم کردن سنگ آهن در یک کوره در دمای
نمونه از آن گرم کردن سنگ آهن در یک کوره در دمای بالای ۸۰۰ تا ۱۲۰۰ درجه سانتیگراد (۱۴۷۰ تا ۲۱۹۰ درجه فارنهایت) در حضور احیاء کننده گاز سنتز، ترکیبی از هیدروژن و کربن مونوکسید است. بعد از احیا فلز سمی می‌شود. تاریخچه. تولید آهن اسفنجی و سپس کار کردن این روش نخستین روش برای به‌دست‌آوردن آهن در خاورمیانه و اروپا بود، جایی که حداقل تا سده شانزدهم مورد استفاده قرار گرفت. شواهدی وجود دارد که نشان می‌دهد از روش شکوفه نیز در چین استفاده شده است، اما چین کوره های انفجاری را برای به‌دست آوردن آهن چدن تا ۵۰۰ پیش‌از
را برای به‌دست آوردن آهن چدن تا ۵۰۰ پیش‌از میلاد ایجاد کرده بود. مزیت روش کوره آهن خالص این است که آهن را می‌توان در دمای کمتر از کوره، تنها در حدود ۱۱۰۰ درجه سانتیگراد یا تقریباً به‌دست آورد. مشکل آن، نسبت به کوره انفجار، این است که تنها مقادیر کمی می‌توانند در یک زمان تحت عملیات ساخت قرار بگیرند. فرایند. فرآیندهای احیای مستقیم تقریباً به دو دسته تقسیم می‌شوند: پایه گاز و پایه زغال سنگ. در هر دو مورد، هدف این فرایند، بیرون راندن اکسیژن موجود در اشکال مختلف سنگ آهن (سنگ اندازه، کنسانتره، گلوله، مقیاس
مختلف سنگ آهن (سنگ اندازه، کنسانتره، گلوله، مقیاس آسیاب، نرمه کوره و غیره) است تا بتواند سنگ معدن را بدون ذوب شدن آن به آهن فلزی تبدیل کند. (زیر ۱۲۰۰ درجه سانتیگراد (۲۱۹۰ درجه فارنهایت)). روند احیای مستقیم نسبتاً کارآمد است. فولاد ساخته‌شده با استفاده از احیای مستقیم به میزان قابل توجهی به سوخت نیاز دارد، به این دلیل که کوره بلند لازم نیست. فواید. در صنعت مدرن، فرآیندهای کاهش مستقیم توسعه‌یافته است تا به طور خاص بر مشکلات کوره های دمشی معمولی (کوره بلند) غلبه کند. آهن احیای مستقیم با موفقیت در مناطق
غلبه کند. آهن احیای مستقیم با موفقیت در مناطق گوناگون جهان تولید می‌شود و تولید محصولات تخصصی آهن و فولاد را به روشی غیرمتمرکز (به طور جداگانه با مدل متمرکز کوره قدیمی‌تر به اصطلاح "مجتمع های فولادی" ) امکان‌پذیر می‌کند. سرمایه‌گذاری اولیه (CAPEX) و هزینه‌های عملیاتی (OPEX) کارخانه‌های کاهش مستقیم پایین‌تر از کارخانه های فولادی یکپارچه هستند و برای کشورهای درحال توسعه که در آن تهیه کک زغال سنگ با درجه بالا محدود است، از نظر هزینه مناسب‌تر است اگرچه که ضایعات فولادی به‌طور کلی برای بازیافت در دسترس هستند.
فولادی به‌طور کلی برای بازیافت در دسترس هستند. عواملی که تولید آهن احیای مستقیم اقتصادی می کنند: مشکلات. آهن احیای مستقیم در صورت عدم محافظت در معرض اکسیداسیون و زنگ‌زدگی است، و به طور معمول با سرعت بیشتری نسبت به فولاد خورده می‌شود. برخلاف آهن چدن کوره‌ای که تقریباً از فلز خالص است، آهن احیای مستقیم حاوی مقداری ناخالصی سیلیسی است که در فرآیند ساخت فولاد باید آن را ازبین‌برد. شیمی. واکنش‌های کربوترمیک زیر سنگ‌آهن را به آهن کاهش می‌دهد. هماتیت با کاهش مونوکسید کربن و هیدروژن به مگنتیت تبدیل می‌شود.
مونوکسید کربن و هیدروژن به مگنتیت تبدیل می‌شود. &lt;chem&gt;3 Fe2O3 + COA -&gt;3 Fe3O4 + CO2&lt;/chem&gt; &lt;chem&gt; 3 Fe2O3 + H2 -&gt; 2 Fe3O4 + H2O&lt;/chem&gt; مگنتیت با کاهش مونوکسید کربن و هیدروژن به اکسید آهن تبدیل می‌شود: &lt;chem&gt; Fe3O4 + CO -&gt; 3 FeO + CO2&lt;/chem&gt; &lt;chem&gt; Fe3O4 + H2 -&gt; 3 FeO + H2O&lt;/chem&gt; اکسید آهن با کاهش مونوکسید کربن و هیدروژن به آهن اسفنجی تبدیل می‌شود: &lt;chem&gt; FeO + CO -&gt; Fe + CO_2&lt;/chem&gt; &lt;chem&gt; FeO + H2 -&gt; Fe + H2O&lt;/chem&gt;
&lt;chem&gt; FeO + H2 -&gt; Fe + H2O&lt;/chem&gt; کربن دار کردن سمانتیت را تولید می‌کند. &lt;chem&gt; 3 Fe + CH4 -&gt; Fe3C + 2H2&lt;/chem&gt; &lt;chem&gt; 3 Fe + 2CO -&gt; Fe3C + CO2&lt;/chem&gt; &lt;chem&gt; 3 Fe + CO +H2 -&gt; Fe3C + H2O&lt;/chem&gt; کاربردها. آهن اسفنجی به‌خودی‌خود سودمند نیست، اما می‌تواند برای ایجاد آهن فرفورژه یا فولاد فرآوری‌شده استفاده شود. اسفنج را از نوعی از کوره جدا کرده که به آن کوره آهن خالص می گویند و بارها با چکش‌های سنگین می‌کوبند و آن را مورد نورد قرار می‌دهند تا هر