payamvha/North_RAG huggingface dataset:
موفق (طبقه بندی به عنوان "نویز" وقتی که واقعاً یک نویز است) ، از دست دادن (miss) (طبقه بندی به عنوان "نویز" وقتی که در واقع یک سیگنال است) و رد غلط (وقتی در واقع یک نویز است ولی به عنوان "سیگنال" طبقه بندی شود). برای به حداکثر رساندن دقت کلی یا رساندن به حد مورد انتظار برای یک طبقه بندی ، این نظریه مطرح می کند که ما معیار طبقه بندی را باید با دقت در مقیاس شواهد انتخاب کنیم ، که بیشتر از مقدار آن معیار را "سیگنال" در نظر می گیریم و کمتر از آن را "نویز". مخصوصا ، هنگامی که هزینه خطا کردن (miss) بسیار زیاد
، هنگامی که هزینه خطا کردن (miss) بسیار زیاد است (به عنوان مثال ، طبقه بندی یک بیمار با مشکل قلبی به عنوان طبیعی) ، یک معیار با مقدار کمتر از معیار اصلی به عنوان معیار "معتدل" (درسمت چپ مقیاس شواهد) باید انتخاب شود ، برای زمانی که هزینه رد غلط بسیار زیاد است (به عنوان مثال ، طبقه بندی یک فرد بی گناه به عنوان قاتل) ، یک معیار با مقدار بیشتر از معیار اصلی به عنوان معیار "محافظه کارانه" ، نتایج را بهبود میبخشد. این بدان معناست که یک تصمیم گیرنده خوب باید در اکثر شرایط دنیای واقعی به درستی مغرضانه عمل کند. این
شرایط دنیای واقعی به درستی مغرضانه عمل کند. این ضروری ترین و مهمترین بینش تئوری تشخیص سیگنال در مورد طبقه بندی و تصمیم گیری است. در سال 2011 ، Luan ، Schooler و Gigerenzer ویژگی های درختان سریع و مقرون به صرفه را از منظر تئوری تشخیص سیگنال تجزیه و تحلیل کردند. چندین یافته کلیدی از این تجزیه و تحلیل وجود دارد. اول ، انتخاب ساختار خروج یک درخت سریع و مقرون به صرفه با نحوه تنظیم معیار تصمیم گیری در تشخیص سیگنال مطابقت دارد. به طور خلاصه ، هرچه زودتر "خروج سیگنال" در یک درخت سریع و مقرون به صرفه ظاهر شود ،
در یک درخت سریع و مقرون به صرفه ظاهر شود ، درخت معتدل تر برخورد می کند. تمایل نسبی دو درخت سریع و مقرون به صرفه با اولین خروجی مشخص می شود که در آن دو تفاوت دارد ، با یک خروجی "خروجی سیگنال" - با "s" مشخص می شود - همیشه معتدل تر از آن است که "خروجی نویز "- با " n "نشان داده شده است - را دارد (شکل 2). به عنوان مثال ، یک FFTsnnn (در اینجا دوباره s = "خروج سیگنال" ، n = "خروجی نویز") بامعتدل تر از FFTnsss است. از این اصل به عنوان "تمایل تصمیم واژگانی" درختان سریع و مقرون به صرفه یاد می شود. دوم ، یک سری شبیه
و مقرون به صرفه یاد می شود. دوم ، یک سری شبیه سازی ها نشان می دهد که درختان سریع و مقرون به صرفه با ساختارهای مختلف خروجی منجر به نتایج متفاوت - گاهی اوقات به شدت متفاوت - از یک تصمیم می‌شوند ، در صورتی که پیامدهای از دست دادن و رد غلط متفاوت باشد. بنابراین ، هنگام ساخت و استفاده از یک درخت سریع و مقرون به صرفه ، باید ساختار خروجی را انتخاب کنید که به خوبی با ساختار نتیجه تصمیم گیری مطابقت داشته باشد. سوم ، حساسیت کلی یک درخت سریع و مقرون به صرفه - یعنی اینکه درخت چقدر می تواند سیگنال را از یک نویز تشخیص
درخت چقدر می تواند سیگنال را از یک نویز تشخیص دهد و می تواند توسط d 'یا A' از تئوری تشخیص سیگنال اندازه گیری شود - که تحت تأثیر خواص نشانه‌هایی است که درخت را تشکیل می دهند ، مانند میانگین و واریانس حساسیت‌های نشانه‌ها و همبستگی ها بین نشانه ها ، اما ساختار خروجی درخت آن چنان تاثیری ندارد. و سرانجام، درخت‌های سریع و مقرون به صرفه، دقت و قدرت بیشتری خواهند داشت، که با الگوریتم های تصمیم گیری بسیار پیچیده تری که در تئوری تشخیص سیگنال تهیه شده است، از جمله مدل تجزیه و تحلیل ناظر ایده‌آل () و مدل نمونه گیری
تجزیه و تحلیل ناظر ایده‌آل () و مدل نمونه گیری بهینه متوالی(optimal sequential sampling)، قابل مقایسه‌اند. در چارچوب پیش بینی های خارج از نمونه، زمانی که اندازه نمونه یادگیری نسبتاً کوچک است (به عنوان مثال ، کمتر از 80 آزمایش)، درختان سریع و مقرون به صرفه بهترین عملکرد را نسبت به سایر مدل ها دارند . پشتیبانی در رایانه. در سال 2017 ، فیلیپس (Phillips) ، نت (Neth) ، وایك (Woike) و گایسمایر (Gaissmaier) بسته R از FFTrees را كه در CRAN برگزار شده (با یک برنامه همراه) معرفی كردند، كه درختان سریع و مقرون به صرفه
معرفی كردند، كه درختان سریع و مقرون به صرفه را به روشهای كاربر پسندانه ساخته، ترسیم می‌کند، و از لحاظ مقداری ارزیابی می‌کند. مثال های بیشتری از درختان سریع و مقرون به صرفه. در تعیین کردن نحوه تصمیم گیری و همچنین توصیف نحوه تصمیم گیری واقعی افراد ، کاربردهای زیادی از درختان سریع و مقرون به صرفه وجود داشته است. فراتر از رشته پزشکی ، نمونه ای از کاربردهای تجویزی آنها این است که به سربازان مستقر در افغانستان راهنمایی می کنند که چگونه تشخیص دهند اتومبیلی که به یک ایست بازرسی نزدیک می شود توسط غیرنظامیان یا بمب
ایست بازرسی نزدیک می شود توسط غیرنظامیان یا بمب گذاران انتحاری بالقوه رانده می شود . این درخت در شکل 3 نشان داده شده است. دو نمونه از کاربردهای توصیفی درختان سریع و صرفه جو در شکل 4 نشان داده شده است. درختان سمت چپ و راست به ترتیب چگونگی تصمیم گیری یک شخص در بخشیدن شخص دیگر که در تعاملات اجتماعی به ایشان توهین کرده کرده است و نحوه تصمیم گیری قضات بریتانیایی در دریافت پول به جای حبس یا به زندان انداختن مجرم، را نشان می‌دهند . به طور کلی ، از درختان سریع و مقرون به صرفه می توان برای کمک یا مدل سازی هرگونه
مقرون به صرفه می توان برای کمک یا مدل سازی هرگونه فرایند تصمیم گیری باینری که شامل چندین نشانه است استفاده کرد.
مرین‌ترفیک () شرکت خدمات کشتیرانی یونانی است، که در سال ۲۰۰۷ تأسیس شد. مرین‌ترفیک یک ارائه‌دهنده خدمات تجزیه و تحلیل دریایی است که اطلاعات لحظه‌ای در مورد حرکت کشتی‌ها و موقعیت فعلی کشتی‌ها در بنادر و لنگرگاه‌ها ارائه می‌دهد. یک پایگاه داده از اطلاعات مربوط به کشتی‌ها شامل جزئیاتی از جمله محل ساخت آنها به علاوه ابعاد کشتی‌ها، تناژ ناخالص و شماره سازمان بین‌المللی دریانوردی است. کاربران می‌توانند عکس‌هایی از کشتی‌ها ارسال کنند که سایر کاربران می‌توانند به آنها امتیاز دهند. سرویس پایه مرین‌ترفیک را می‌توان
امتیاز دهند. سرویس پایه مرین‌ترفیک را می‌توان بدون هزینه استفاده کرد؛ عملکردهای پیشرفته‌تر مانند ردیابی ماهواره‌ای با پرداخت هزینه در دسترس هستند. این سایت ماهانه شش میلیون بازدیدکننده منحصر به فرد دارد. در آوریل ۲۰۱۵، این سرویس ۶۰۰۰۰۰ کاربر ثبت شده داشت.
یک کیهان‌شناسی ناهمگن نظریه‌ای فیزیکی است که بر خلاف مدل پذیرفته‌شده تطبیق کیهان‌شناختی، فرض را براین می‌نهد که ناهمگنی در توزیع ماده در سراسر جهان، روی نیروهای گرانشی محلی (یعنی در مقیاس کهکشانی) به اندازه‌ای تاثیر می‌گذارد که دید ما از جهان را معوج سازد. وقتی جهان آغاز شد، ماده به طور یکنواختی پراکنده شده بود اما در گذر میلیاردها سال کهکشان‌ها، خوشه‌های کهکشانی و ابرخوشه‌ها بوجود آمده‌اند که بنا بر نظریه نسبیت عام اینشتین می‌بایست فضازمان اطراف خود را خم کنند. مدل تطبیقی نیز این واقعیت را می‌پذیرد اما فرض
مدل تطبیقی نیز این واقعیت را می‌پذیرد اما فرض را بر آن می‌گذارد که این ناهمگنی‌ها به اندازه‌ای نیستند که میانگین‌های گرانش در مقیاس‌های بزرگ رادر مشاهدات ما تحت تاثیر قرار دهد. وقتی که دو تحقیق مجزا در سالهای ۱۹۹۸و۱۹۹۹ ادعا نمودند که ابرنواخترهای با انتقال به سرخ بالا دورتر از آن هستند که محاسبات ما نشان می‌دهد، پیشنهاد داده‌شد که انبساط جهان شتابدار است و انرژی تاریک برای توضیح شتابدار بودن آن مطرح شد. از آن زمان تا کنون مفهوم انرژی تاریک مورد پذیرش عمومی قرار گرفته اما هنوز توضیحی برای آن نداریم. برخی
قرار گرفته اما هنوز توضیحی برای آن نداریم. برخی دانمشندان نیز بر روی مدل‌هایی کار می‌کنند که نیازی به مفهوم انرژی تاریک ندارد. کیهان‌شناسی ناهمگن در این دسته قرار می‌گیرد. کیهان‌شناسی‌های ناهمگن فرض می‌کنند که واکنش‌های برگشت ساختارهای چگالتر و همچنین فضاهای پوج بسیار خالی به اندازه‌ای اهمیت دارند که اگر در نظر گرفته نشوند درک ما را از زمان و مشاهدات اجسام دور منحرف می‌سازند. به دنبال انتشار معادلات توماس بوشرت در سالهای ۱۹۹۷ و ۲۰۰۰، که از نسبیت عام مشتق شده بودند اما تغییرات گرانشی محلی را نیز شامل می‌شد؛
بودند اما تغییرات گرانشی محلی را نیز شامل می‌شد؛ تعدادی مدل کیهان‌شناسی ارائه شد که در آنها شتابدار بودن انبساط جهان در حقیقت سوء تفسیر مشاهدات نجومی است و نیازی به انرژی تاریک برای توضیح آنها نیست.مثلاً در سال ۲۰۰۷ دیوید ویلتشایر مدلی پیشنهاد داد که در آن واکنش‌های برگشت باعث کندتر شدن زمان و یا تندتر شدن آن در فضاهای پوچ شده و در نتیجه باعث این توهم شده که ابرنواختر مشاهده‌شده در سال ۱۹۹۸ دورتر از آنچه بوده به نظر برسد.
هکررنک یک شرکت فناوری که بر چالش‌های برنامه‌نویسی رقابتی هم برای مصرف‌کنندگان و هم برای مشاغل تمرکز دارد، جایی که توسعه دهندگان با تلاش برای برنامه‌نویسی مطابق با مشخصات ارائه شده به رقابت می‌پردازند. چالش‌های برنامه‌نویسی هکررنک را می‌توان با انواع زبان‌های برنامه‌نویسی (از جمله جاوا، C++، PHP، پایتون، SQL، JavaScript) و دامنه‌های مختلف علوم رایانه حل کرد. در سمت کاربر، هنگامی که یک برنامه‌نویس راه حلی برای یک چالش برنامه‌نویسی ارائه می‌دهد، ارسال آنها با توجه به صحت خروجی آنها امتیاز می‌گیرد. سپس برنامه
توجه به صحت خروجی آنها امتیاز می‌گیرد. سپس برنامه نویسان در سطح جهانی در صفحه رهبران هکررنک رتبه‌بندی می‌شوند و بر اساس موفقیت‌های خود برای ایجاد رقابت در بین کاربران، نشان می‌گیرند. علاوه بر چالش‌های کدگذاری فردی، هکررنک همچنین میزبان مسابقاتی است که در آن کاربران در یک چارچوب برنامه‌نویسی یکسان در یک بازه زمانی مشخص رقابت می‌کنند و سپس در پایان رویداد رتبه‌بندی می‌شوند. هکررنک بخشی از روند رو به رشد گیمفیکیشن در برنامه‌نویسی رقابتی است و طرف کاربر وب سایت آنها برای برنامه نویسان رایگان است. تاریخچه.
سایت آنها برای برنامه نویسان رایگان است. تاریخچه. هکررنک با عنوان InterviewStreet Inc توسط دو دانشجوی دانشگاه تأسیس شد. منابع مالی. در ژوئیه ۲۰۱۵، هکررنک ۷٫۵ میلیون دلار بودجه از یک صندوق فناوری یک شرکت ژاپنی به نام ریکروت دریافت کرد. هکررنک طی یک سری دور جمع‌آوری سرمایه بیش از ۵۸ میلیون دلار سرمایه جمع کرده‌است. در تاریخ ۱۳ فوریه ۲۰۱۸، هکررنک اعلام کرد که ۳۰ میلیون دلار در بودجه سری C به رهبری JMI Equity جمع‌آوری کرده‌اند. تحصیل. در دسامبر سال ۲۰۱۹، هکررنک میمیر(Mimir)، یک سرویس ابری را که ابزارهایی را
میمیر(Mimir)، یک سرویس ابری را که ابزارهایی را برای آموزش دوره‌های علوم رایانه فراهم می‌کند، خریداری کرد. میمیر توسط گوگل و برخی دانشگاه‌های دیگر از جمله ایالت میشیگان، UCLA، ایالت اورگان و پوردو استفاده می‌شود. میمیر اولین خرید شرکت هکررنک است. دامنه‌های علوم کامپیوتر در هکررنک. هکررنک به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد تا به زبانهای مختلف مانند C ++ , Python , Java , Ruby , Swift و بسیاری دیگر به کدگذاری برنامه بپردازند. هکررنک بیشتر چالش‌های برنامه‌نویسی خود را در تعدادی از حوزه‌های اصلی علوم کامپیوتر
خود را در تعدادی از حوزه‌های اصلی علوم کامپیوتر طبقه‌بندی می‌کند، از جمله: هکررنک برای مشاغل. محصول سمت سازمانی آنها (HackerRank for Work)، یک سرویس اشتراکی است که هدف آن کمک به شرکت‌ها برای تهیه مهندسی، نمایش و استخدام مهندسان و سایر نقش‌های فنی است. پلتفرم HackerRank for Work به مشاغل این امکان را می‌دهد که از کتابخانه داخلی چالش‌های برنامه‌نویسی استفاده کنند یا کتابخانه‌های خود را بنویسند تا چالش برنامه‌نویسی را به صورت موقعیت باز به یک شرکت اختصاص دهند. سپس استخدام کنندگان فنی از این چالش‌های
دهند. سپس استخدام کنندگان فنی از این چالش‌های برنامه‌نویسی برای آزمایش داوطلبان در مورد مهارت‌های خاص برنامه‌نویسی و درک بهتر صلاحیت آنها برای یک نقش خاص استفاده می‌کنند. چالش‌های داوطلب، پس از ارسال، به‌طور خودکار امتیاز داده می‌شوند و سپس نتایج برای بررسی در اختیار استخدام کننده فنی قرار می‌گیرد. شرکت‌هایی مانند Amplify , Quora و Capital One از HackerRank for Work در فرایندهای غربالگری استخدام فنی خود استفاده می‌کنند. علاوه بر غربالگری، هکررنک همچنین میزبان هکاتون‌های برنامه‌نویسی است که از آنها با عنوان
هکاتون‌های برنامه‌نویسی است که از آنها با عنوان CodeSprints یاد می‌شود، به عنوان روشی برای شرکت‌ها برای یافتن نامزدهای فنی کاربرد دارد. شرکت‌هایی که میزبان یا حمایت کننده این CodeSprints هستند شامل Addepar , Yahoo!، Quora , و Amazon هستند. کاربران. در سال ۲۰۱۴، هکررنک برای کار بیش از ۱۰۰۰ کاربر خدمات اشتراک خود را داشت. مشتریان سازمانی قابل توجه شامل Adobe , Amazon , Atlassian , Citrix , EA Sports , Evernote , Quora , Facebook , Twitter , Walmart , Yahoo!، DE Shaw و Zynga هستند.
گوچلوکوناک یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در استان شرناق واقع شده‌است. پیشینه. در سال ۱۹۹۵، زمانی که استان شرناق تحت حکومت نظامی اضطراری قرار داشت، صحنه‌ی کشتار گُوچلوکوناک بود که در آن ۱۱ مرد جان خود را از دست دادند. تا ژانویه ۲۰۲۰، هیچ فردی به‌خاطر این کشتار تحت پیگرد قانونی قرار نگرفته است.
درخت رفتار (Behavior Tree) روشی ساده و مؤثر برای طراحی رفتارهای پیچیده در ربات‌ها و هوش مصنوعی است. درخت رفتار یک ساختار درختی است که از گره‌های مختلف تشکیل شده و برای کنترل تصمیم‌گیری در سامانه‌های خودکار مانند ربات‌ها و شخصیت‌های بازی‌های ویدیویی استفاده می‌شود. این درخت شامل گره‌های کنترلی (مانند توالی و انتخاب) و گره‌های اجرایی (مانند اقدامات و شرایط) است. گره‌های کنترلی تعیین می‌کنند که کدام گره‌های فرعی باید اجرا شوند، در حالی که گره‌های اجرایی وظایف خاصی را انجام می‌دهند. درخت‌های رفتار به دلیل
خاصی را انجام می‌دهند. درخت‌های رفتار به دلیل ساختار ماژولار و قابلیت استفاده مجدد، امکان طراحی و نگهداری آسان‌تر رفتارهای پیچیده را فراهم می‌کنند. همچنین، آن‌ها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا رفتارهای سیستم را به‌صورت بصری طراحی و اشکال‌زدایی کنند. درخت‌های رفتار ابتدا در صنعت بازی‌های ویدیویی برای کنترل شخصیت‌های غیرقابل‌بازی (NPCs) مورد استفاده قرار گرفتند و سپس در حوزه‌های دیگر مانند رباتیک، هواپیماهای بدون سرنشین (پهپادها) و سامانه‌های کنترل پیچیده گسترش یافتند. پیش‌زمینه و پیدایش. درختان رفتار از
گسترش یافتند. پیش‌زمینه و پیدایش. درختان رفتار از صنعت بازی‌های رایانه‌ای به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای مدل‌سازی رفتار شخصیت‌های غیرقابل‌بازی (NPC) منشأ گرفته‌اند. آن‌ها به‌طور گسترده در بازی‌های ویدیویی رده‌بالا مانند Halo، Bioshock و Spore مورد استفاده قرار گرفته‌اند. فعالیت‌ها و پژوهش‌های اخیر، درختان رفتار را به‌عنوان چارچوبی برای کنترل چند مأموریتی پهپادها، ربات‌های پیچیده، بازوی مکانیکی ربات و سامانه‌های چندرباته پیشنهاد می‌کنند. درختان رفتاری اکنون به بلوغی رسیده‌اند که در کتاب‌های درسی هوش مصنوعی
به بلوغی رسیده‌اند که در کتاب‌های درسی هوش مصنوعی بازی‌های ویدیویی، و همچنین در محیط‌های بازی عمومی مانند Unity (موتور بازی) و Unreal Engine (تیم‌های غیرواقعی) به آن‌ها پرداخته می‌شود. درختان رفتاری به‌دلیل الگوی توسعهٔ خود محبوب شده‌اند: اینکه بتوان با برنامه‌ریزی اقدامات NPC و سپس طراحی یک ساختار درختی (معمولاً از طریق کشیدن و رها کردن) که گره‌های برگ آن‌ها اعمال هستند و گره‌های داخلی تصمیم‌گیری NPC را تعیین می‌کنند، رفتاری پیچیده ایجاد کرد. از نظر بصری، درختان رفتاری شهودی‌اند و به‌آسانی طراحی، آزمایش و
رفتاری شهودی‌اند و به‌آسانی طراحی، آزمایش و اشکال‌زدایی می‌شوند و نسبت به دیگر شیوه‌های ایجاد رفتار، ماژولار بودن، مقیاس‌پذیری و قابلیت استفادهٔ مجدد بیشتری فراهم می‌کنند. در گذر سال‌ها، پیاده‌سازی‌های متنوع درختان رفتاری، هم از نظر کارایی و بهره‌وری و هم از نظر توانایی در تأمین خواسته‌های صنعت، بهبود یافتند تا اینکه به درختان رفتار رویدادمحور تکامل پیدا کردند. درختان رفتار رویدادمحور، با تغییر در شیوهٔ اجرای درونی درخت و با معرفی نوعی جدید از گره که می‌تواند به رویدادها واکنش نشان دهد و گره‌های در حال
به رویدادها واکنش نشان دهد و گره‌های در حال اجرا را متوقف کند، برخی از مسائل مقیاس‌پذیری در درختان رفتار کلاسیک را حل کردند. امروزه، مفهوم درخت رفتار رویدادمحور به‌عنوان یک استاندارد شناخته می‌شود و در بیشتر پیاده‌سازی‌ها به‌کار می‌رود، حتی اگر همچنان برای سادگی "درختان رفتار" نامیده شوند. مفاهیم کلیدی. درخت رفتاری به‌صورت گرافیکی به‌صورت درختی جهت‌دار نمایش داده می‌شود که در آن، گره‌ها به‌عنوان ریشه، گره‌های روند کنترلی یا گره‌های عملیات (وظایف) طبقه‌بندی شده‌اند. برای هر جفت گره متصل به هم، گره بیرونی
شده‌اند. برای هر جفت گره متصل به هم، گره بیرونی «والد» و گره درونی «فرزند» نامیده می‌شود. ریشه فاقد والد است و دقیقاً یک فرزند دارد؛ گره‌های روند کنترلی دارای یک والد و دست‌کم یک فرزند هستند و گره‌های عملیات دارای یک والد و بدون فرزند هستند. از لحاظ گرافیکی (از منظر گراف)، فرزندان گره‌های روند کنترل در زیر آن، به‌ترتیب از چپ به راست قرار می‌گیرند. آغاز عملیات یک درخت رفتار از ریشهٔ آن است، آن‌هم هنگامی که به گره‌های فرزند خود «تیک» (tick) یا علامت مشخصی را ارسال می‌کند. زمانی که به اجرای یک گره در درخت
را ارسال می‌کند. زمانی که به اجرای یک گره در درخت رفتار اجازه داده شود، آن گره، اگر عملیاتش هنوز پایان نیافته باشد، وضعیت «در حال اجرا» را به والدش بازمی‌گرداند؛ اگر به هدف برسد، وضعیت «موفقیت» و در غیر این صورت، وضعیت «شکست» را بازمی‌گرداند. گرهٔ روند کنترل. از یک گرهٔ روند کنترل برای کنترل وظایف فرعیِ زیرمجموعه‌اش استفاده می‌شود. این گره ممکن است یک «گرهٔ انتخاب‌کننده» (بازگشتی) یا یک «گرهٔ توالی» باشد. هرکدام از آن‌ها وظایف فرعی‌شان را به‌ترتیب اجرا می‌کنند. پس از اجرای هر وظیفهٔ فرعی و بازگشت وضعیت
پس از اجرای هر وظیفهٔ فرعی و بازگشت وضعیت (موفقیت یا شکست)، گرهٔ کنترل تصمیم می‌گیرد آیا وظیفهٔ بعدی اجرا شود یا خیر. گرهٔ انتخاب‌کننده (بازگشتی). در شبه کد زیر ، الگوریتمی برای ترکیب بندی fallback آمده است : 1 for i from 1 to n do 2 childstatus ← Tick(child(i)) 3 if childstatus = running 4 return running 5 else if childstatus = success 6 return success 7 end 8 return failure گره توالی. گره های توالی برای یافتن و اجرای اولین فرزندی که هنوز موفق نشده است استفاده می شوند. یک گره توالی هنگامی که یکی از
استفاده می شوند. یک گره توالی هنگامی که یکی از فرزندانش وضعیت خرابی یا در حال اجرا را بازگرداند ، بلافاصله کد وضعیت شکست یا کد وضعیت در حال اجرا را برمی گرداند (شکل 2 و شبه کد زیر را ببینید). فرزندان به ترتیب از چپ به راست علامت گذاری می شوند. در شبه کد زیر ،الگوریتمی برای ترکیب بندی گره توالی آمده است : 1 for i from 1 to n do 2 childstatus ← Tick(child(i)) 3 if childstatus = running 4 return running 5 else if childstatus = failure 6 return failure 7 end 8 return success تعریف ریاضی فضای حالت. به منظور
8 return success تعریف ریاضی فضای حالت. به منظور استفاده از ابزارهای تئوری کنترل برای تجزیه و تحلیل درختان رفتار ، آنها می توان را به صورت سه تایی تعریف کرد. formula_1 که formula_2 شاخص درخت است ، formula_3 یک میدان برداری است که از سمت راست یک معادله تفاضلی عادی نشان می دهد ، formula_4 یک واحد زمانی است و formula_5 وضعیت بازگشت است که می تواند برابر با در حال اجرا formula_6 ، موفقیت formula_7 ، یا شکست formula_8 باشد . توجه : وظیفه ، یک درخت رفتاری منحط است که هیچ والد و فرزندی ندارد. عملیات درخت رفتار.
که هیچ والد و فرزندی ندارد. عملیات درخت رفتار. عملیات یک درخت رفتار توسط معادلات استاندارد تفاضلی معمول زیر شرح داده شده است: formula_9 formula_10 جایی که formula_11 زمان مجزا را نشان می دهد ، و formula_12 فضای حالت سیستم است که توسط درخت رفتار مدل شده است. ترکیب توالی. دو درخت رفتار formula_13 و formula_14 می توانند با استفاده از یک عملگر Sequence به یک درخت رفتار پیچیده تر formula_15 تبدیل شوند. formula_16 سپس وضعیت formula_17 و قسمت بردار formula_18 مرتبط با formula_15 تعریف شده‌اند (برای formula_20 )
با formula_15 تعریف شده‌اند (برای formula_20 ) را برمی گرداند ، به شرح زیر است: formula_21 formula_22
آماندا راشل سرنی (متولد ۲۶ ژوئن ۱۹۹۱) یک شخصیت اینترنتی، کارگردان، بازیگر و مدل آمریکایی است. وی بیشتر به خاطر کانال یوتیوب و صفحه اینستاگرامش شناخته می‌شود که در حال حاضر بیش از ۲۴ میلیون دنبال کننده دارد. وی همچنین در شماره اکتبر ۲۰۱۱ مجله "پلی‌بوی" حضور داشت. اوایل زندگی و پیشینه. آماندا سرنی در ۲۶ ژوئن ۱۹۹۱ در پیتسبورگ، پنسیلوانیا متولد شد، اما در فلوریدای جنوبی بزرگ شده است.
فصل چهارم مجموعه کمدی تلویزیونی "اداره" در ۲۷ سپتامبر ۲۰۰۷ به دست ان‌بی‌سی در ایالات متحده به نمایش درآمد و در ۱۵ مه ۲۰۰۸ به پایان رسید. این فصل شامل ۹ قسمت نیم ساعته و ۵ قسمت طولانی بود که در کل شامل ۱۹ قسمت از کل محصول می‌شود. "اداره" اقتباسی آمریکایی از مجموعه تلویزیونی بریتانیایی به همین نام است و در قالب مستندنما ارائه می‌شود و زندگی روزمره کارمندان اداره را در شرکت ساختگی داندر میفلین در اسکرانتون، پنسیلوانیا به تصویر می‌کشد. در ابتدا قرار بود این فصل شامل ۳۰ قسمت باشد، اما به دلیل اعتصاب ۲۰۰۷–۲۰۰۸
شامل ۳۰ قسمت باشد، اما به دلیل اعتصاب ۲۰۰۷–۲۰۰۸ نویسندگان آمریکایی، تولید متوقف شد و در نتیجه این فصل به ۱۹ قسمت کوتاه شد. در این فصل استیو کرل، رین ویلسون، جان کرازینسکی، جینا فیشر و بی جی نواک به عنوان نقش‌های اصلی و بازیگرانی از جمله ملورا هاردین، اد هلمز، لسلی دیوید بیکر، برایان بومگارتنر، کرید برتن، کیت فلانری، میندی کالینگ، آنجلا کینزی، پل لیبرشتاین، اسکار نونز، کریگ رابینسون و فیلیس اسمیت به عنوان نقش‌های مکمل هستند. فصل چهار خروج کارن فیلیپلی (رشیدا جونز) به عنوان یک شخصیت عادی بود، اگرچه او برای
جونز) به عنوان یک شخصیت عادی بود، اگرچه او برای چند ثانیه در اولین قسمت «اجرای سرگرم‌کننده» و در قسمت دهم، «جنگ شعبه‌ها» به عنوان مدیر منطقه ای شعبه یوتیکا حضور داشت. روابط دوباره به عنوان موضوع اصلی این فصل ظهور کرد، با جیم هالپرت (جان کراسینسکی) و پم بیزلی (جنا فیشر) در حال ظاهر شدن، و مایکل اسکات (استیو کرل) و جن لوینسون (ملوارا هاردین)، و همچنین دوایت شروت (رین ویلسون) و آنجلا مارتین (آنجلا کینزی) که رابطه‌شان در حال زوال است. فناوری یکی دیگر از موضوعات رایج بود زیرا کارمندان دفتر با ابتکاراتی که رایان
رایج بود زیرا کارمندان دفتر با ابتکاراتی که رایان هوارد (بی جی نواک) برای نوسازی شرکت معرفی کرد دست و پنجه نرم می‌کردند. فصل چهارم اداره پنجشنبه‌ها ساعت ۹:۰۰ بعد از ظهر (شرقی) در ایالات متحده پخش می‌شد. این فصل در مقایسه با دو فصل گذشته اندکی افت در رتبه‌بندی داشته‌است. استقبال از فصل همچنان مثبت بود. این فصل در تاریخ ۲ سپتامبر ۲۰۰۸ توسط رسانه خانگی یونیورسال پیکچرز در جعبه چهار دیسک در منطقه ۱ منتشر شد. مجموعه دی‌وی‌دی شامل همه ۱۹ قسمت و همچنین تفسیرهایی از سازندگان، نویسندگان، بازیگران و کارگردانان برخی
سازندگان، نویسندگان، بازیگران و کارگردانان برخی از قسمت‌ها است. این مجموعه دی‌وی‌دی همچنین شامل صحنه‌های حذف شده از همه قسمت‌ها و همچنین پشت صحنه و سایر است. تولید. فصل چهارم این مجموعه توسط رویل پروداکشنز و دیدل-دی پروداکشنز با همکاری یونیورسال تله‌ویژن ساخته شده‌است. این سریال بر اساس مجموعه انگلیسی ساخته شده توسط ریکی جرویز و استیون مرچنت اقتباس شده‌است و هر دوی آنها تهیه‌کننده‌های اجرایی نسخه آمریکایی نیز هستند. "اداره" تولید شده توسط گرگ دنیلز است که همچنین تهیه‌کننده اجرایی و شورانر نیز می‌باشد. تمام
تهیه‌کننده اجرایی و شورانر نیز می‌باشد. تمام نویسندگان فصل پیش با اعضای نویسندگی متشکل از دنیلز، مایکل شور، لستر لوئیز، میندی کالینگ، بی جی نواک، پل لیبرشتاین، لی آیزنبرگ، جین استوپنیتسکی ، جنیفر سلوتا، برنت فورستر و جاستین اسپیتزر بازگشتند. شور، لیبرشتاین و سلوتا تهیه‌کنندگان مشترک اجرایی بودند. کالینگ، آیزنبرگ و استوپنیتسکی تهیه‌کنندگان مجموعه بودند. نواک و لوئیز نظارت بر تولیدکنندگان بودند و فارستر یک تولیدکننده مشاور بود.
بخش توجردی، یکی از بخش‌های شهرستان سرچهان در استان فارس ایران است. مرکز این بخش، شهر توجردی است. تقسیمات کشوری. شهر: توجردی جمعیت. بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت بخش توجردی برابر با ۷٬۳۳۷ نفر بوده است.
راکت حرارتی هسته‌ای (NTR) نوعی راکت حرارتی است که در آن گرمای ناشی از واکنش هسته‌ای، اغلب شکافت هسته‌ای، جایگزین انرژی شیمیایی پیشرانه در یک موشک با سوخت شیمیایی می‌شود. در یک راکت حرارتی هسته‌ای، سیال عامل، معمولاً هیدروژن مایع، در راکتور هسته‌ای تا دمای بالا گرم می‌شود و سپس از طریق نازل موشک منبسط شده و باعث ایجاد رانش می‌شود. منبع حرارت هسته‌ای خارجی از نظر تئوری سرعت خروجی مؤثر بیشتری را فراهم می‌کند و انتظار می‌رود ظرفیت حمل بار دو برابر یا سه برابر در مقایسه با پیشرانه‌های شیمیایی که انرژی را در داخل
مقایسه با پیشرانه‌های شیمیایی که انرژی را در داخل ذخیره می‌کنند، داشته باشد.
تحلیل فرهنگی برای کشف تمدن‌های (فرهنگ‌های) معاصر و تاریخی به استفاده از روش‌های محاسباتی، تجسمی و بزرگ داده‌ای اشاره می‌کند. در حالی که تحقیقات دیجیتالی بشریت بر روی متن داده‌ها متمرکز شده‌است، تحلیل فرهنگی توجه خاصی به داده‌های عظیم فرهنگی دارد که مجموعه ای از مطالب تصویری هستند و شامل مصنوعات تصویری دیجیتالی شده و رسانه‌های تعاملی و تصویری معاصر می‌باشند. محققان تجزیه و تحلیل فرهنگی با در نظر گرفتن چالشی برای چگونگی بهترین کاوش جهت جمع‌آوری محتوای عظیمی از فرهنگ‌های غنی، روش‌های جدید و تکنیک‌های تصویری
از فرهنگ‌های غنی، روش‌های جدید و تکنیک‌های تصویری شناختی را ایجاد کرده‌اند که به تجسم با وضوح بالا و پردازش دیجیتالی تصویر متکی هستند. این روش‌ها برای عنوان کردن دو نوع پرسش تحقیقی موجود درمورد بشریت استفاده می‌شود: کشف سوالات جدید و گسترش مفاهیم تئوری جدید که متناسب با مقیاس میلیونی فرهنگ دیجیتالی در اوایل قرن بیست و یکم است. تاریخچه. واژهٔ تحلیل فرهنگی در سال ۲۰۰۷ توسط لو لو مانویچ ابداع شد. پس از سال ۲۰۱۶ این اصطلاح بیشتر و بیشتر توسط دیگر محققان و بسیاری از برنامه‌های دانشگاهی مربوط به تحلیل فرهنگی که
از برنامه‌های دانشگاهی مربوط به تحلیل فرهنگی که به تدریج دایر می‌شد، مورد استفاده قرار گرفت. مجلهٔ تحلیل فرهنگی در سال ۲۰۱۶ شروع به انتشار کرد. تک پژوهش تحلیل فرهنگی مانوویچ در پاییز سال ۲۰۲۰ توسط ام آی تی پرس منتشر شد. تجزیه و تحلیل فرهنگی بسیاری از ایده‌ها و رویکردها را با تجزیه و تحلیل بصری ("علم استدلال تحلیلی که توسط رابط‌های تعاملی بصری تسهیل می‌شود") و تجزیه و تحلیل داده‌های بصری به اشتراک می‌گذارد:تحلیل تصویری، علم استدلال تحلیلی است که توسط رابط‌های تصویری تعاملی تسهیل می‌شود. تجزیه و تحلیل
تصویری تعاملی تسهیل می‌شود. تجزیه و تحلیل داده‌های تصویری، روش‌های محاسباتی فوق پیشرفته را با ماشین‌های گرافیکی (ترسیمی) پیچیده ترکیب می‌کند تا از توانایی فوق العادهٔ بشر برای مشاهدهٔ الگوها و ساختارها حتی در ارائهٔ پیچیده‌ترین تصاویر بهره‌برداری کند. در حال حاضر بکار بردن مجموعه داده‌های عظیم، ناهمگن و پویا، مانند آن دسته از مطالعات فیزیک نجومی، سیال‌شناسی، زیست شناختی و دیگر فرآیندهای پیچیده گسترش یافته‌است، و تکنیک‌ها به اندازهٔ کافی به سطح بالایی رسیده‌اند که اجازهٔ دستکاری فعل و انفعالی (تعاملی)
که اجازهٔ دستکاری فعل و انفعالی (تعاملی) متغیرها را بی درنگ صادر کنند. صفحه نمایش‌هایی با وضوح بسیار بالا به تیم‌های محققان اجازه می‌دهد که در بررسی جنبه‌های مخصوص تفاسیر یا ماهیت بخشی به روند جالب توجه تصویری از بزرگنمایی استفاده کنند، که به دنبال آن بینش و حتی عقاید آن‌ها ممکن است منجر به مشاهدهٔ چنین موقعیتی شود. تحقیقات جدید در حال حاضر شروع به اعمال این نوع ابزارها برای علوم اجتماعی و همچنین انسانی کرده‌است، و این تکنیک‌ها وعدهٔ مهمی را پیشنهاد می‌کنند که به ما در فهم فرآیندهای اجتماعی پیچیده مانند