payamvha/North_RAG huggingface dataset:
عصبی معمولی اغلب پیش‌بینی‌های قطعی بعنی صفر و یک دارند، شبکه‌های عصبی بیزی می‌توانند با دقت بیشتری و به صورت غیر قطعی احتمال درست بودن پیش‌بینی‌هایشان را ارزیابی کنند. فرآیندهای گاوسی شبکه عصبی (NNGPs) تا حدی معادل شبکه‌های عصبی بیزی هستند، و یک شکل بسته ارائه می‌کنند. روشی برای ارزیابی شبکه‌های عصبی بیزی آنها یک توزیع احتمال فرایند گاوسی هستند که توزیع بر روی پیش‌بینی‌های انجام شده توسط شبکه عصبی بیزی مربوطه را توصیف می‌کند. محاسبات در شبکه‌های عصبی مصنوعی معمولاً در لایه‌های متوالی نورون‌های مصنوعی
معمولاً در لایه‌های متوالی نورون‌های مصنوعی سازماندهی می‌شوند. به تعداد نورون‌های یک لایه، عرض لایه می‌گویند. هم‌ارزی بین NNGPها و شبکه‌های عصبی بیزی زمانی اتفاق می‌افتد که لایه‌ها در شبکه عصبی بیزی بی‌نهایت گسترده شوند (شکل را ببینید). این محدودیت عرض بزرگ مورد توجه عملی است، زیرا شبکه‌های عصبی با عرض محدود معمولاً با افزایش عرض لایه عملکرد بهتری دارند. NNGP همچنین در زمینه‌های دیگر ظاهر می‌شود: توزیع را بر روی پیش‌بینی‌های انجام شده توسط شبکه‌های غیر بیزی پس از مقداردهی اولیه رندوم پارامترهای این
بیزی پس از مقداردهی اولیه رندوم پارامترهای این شبکه‌ها، توصیف می‌کند، اما این اتفاق قبل از یادگیری شبکه رخ می‌دهد. به عنوان یک اصطلاح در هسته مماس عصبی معادلات پیش‌بینی ظاهر می‌شود. از شبکه گاوسی در انتشار اطلاعات عمیق استفاده می‌شود تا مشخص شود که آیا هایپرپارامترها و معماری‌ها قابلیت بادگیری دارند یا خیر. این به محدودیت‌های تعداد نورون‌های شبکه‌های عصبی مربوط می‌شود. یک تصویر کارتونی. هر تنظیم پارامترهای یک شبکه عصبی formula_1 مربوط به یک تابع خاص است که توسط شبکه عصبی محاسبه می‌شود. توزیع ابتدایی
که توسط شبکه عصبی محاسبه می‌شود. توزیع ابتدایی formula_2 روی پارامترهای شبکه عصبی مربوط به یک توزیع بر روی توابع محاسبه شده توسط شبکه است. از آنجایی که شبکه‌های عصبی بی‌نهایت گسترده هستند، این توزیع بر روی توابع برای بسیاری از معماری‌ها به یک فرایند گاوسی همگرا می‌شود. شکل سمت راست خروجی‌های یک بعدی را ترسیم می‌کند formula_3 یک شبکه عصبی برای دو ورودی formula_4 و formula_5 در برابر یکدیگر نقاط سیاه تابع محاسبه شده توسط شبکه عصبی روی این ورودی‌ها را برای ترسیم تصادفی پارامترها از formula_2 . خطوط قرمز، خطوط
تصادفی پارامترها از formula_2 . خطوط قرمز، خطوط همسان احتمال برای توزیع مشترک بر روی خروجی‌های شبکه یعنی formula_7 و formula_8 هستند که از توزیع formula_2 القا شده‌است. . این توزیع در فضای تابع مربوط به توزیع formula_2 در فضای پارامتر است، و نقاط سیاه نمونه‌هایی از این توزیع هستند. برای شبکه‌های عصبی بی‌نهایت گسترده، از آنجایی که توزیع روی توابع محاسبه شده توسط شبکه عصبی یک فرایند گاوسی است، توزیع مشترک بر روی خروجی‌های یک شبکه گاوسی چند متغیره برای هر مجموعه متناهی از ورودی‌های شبکه است. نماد استفاده شده
متناهی از ورودی‌های شبکه است. نماد استفاده شده در این بخش مانند نماد استفاده شده در زیر برای به دست آوردن مطابقت بین NNGPها و شبکه‌های کاملاً همبند است و جزئیات بیشتر نیز قابل مشاهده است.. معماری‌هایی که با NNGP مطابقت دارند. نشان داده شده‌است که هم‌ارزی بین شبکه‌های عصبی بیزینی با پهنای بی‌نهایت و NNGP برای: شبکه‌های کاملاً متصل و عمیق برقرار است، زیرا تعداد واحدها در هر لایه به بی‌نهایت می‌رسد. شبکه‌های عصبی کانولوشن به عنوان تعداد کانال‌ها تا بی‌نهایت گرفته می‌شود. شبکه‌های ترانسفورماتور به عنوان تعداد
می‌شود. شبکه‌های ترانسفورماتور به عنوان تعداد سر توجه به بی‌نهایت گرفته می‌شود. شبکه‌های تکراری به عنوان تعداد واحدها تا بی‌نهایت گرفته می‌شود. در واقع، این تناظر NNGP تقریباً برای هر معماری صادق است: به‌طور کلی، اگر یک معماری را بتوان صرفاً از طریق ضرب ماتریس و غیرخطی‌های هماهنگی بیان کرد (یعنی یک برنامه تانسور)، آنگاه دارای یک GP با عرض نامحدود است. این به‌طور خاص شامل تمام شبکه‌های عصبی پیش‌خور یا بازگشتی متشکل از پرسپترون چندلایه، شبکه‌های عصبی بازگشتی (مثلاً LSTMs، درنا)، (دوم یا نمودار) پیچیدگی،
(مثلاً LSTMs، درنا)، (دوم یا نمودار) پیچیدگی، تجمع، جست و خیز اتصال، توجه، عادی دسته ای، و / یا لایه عادی. معماری‌های خاصی را می‌توان طوری تغییر داد که به شبکه‌های عصبی بیزی نامتناهی اجازه دهد که NNGP با هسته‌های ترکیب شده از طریق عملیات افزایشی و ضربی تولید کنند. مکاتبات بین یک شبکه کاملاً متصل بی‌نهایت گسترده و یک فرایند گاوسی. این بخش در مورد تطابق بین شبکه‌های عصبی گسترده و فرآیندهای گاوسی برای مورد خاص یک معماری کاملاً متصل گسترش می‌یابد. این یک طرح اثباتی ارائه می‌دهد که نشان می‌دهد چرا مکاتبات
اثباتی ارائه می‌دهد که نشان می‌دهد چرا مکاتبات برقرار است، و شکل عملکرد خاص NNGP را برای شبکه‌های کاملاً متصل معرفی می‌کند. طرح اثبات نزدیک به رویکرد "نواک" "و همکاران است.". یک شبکه عصبی مصنوعی کاملاً متصل با ورودی‌ها را در نظر بگیرید formula_4 ، مولفه‌های formula_1 متشکل از وزنه‌ها formula_13 و تعصبات formula_14 برای هر لایه formula_15 در شبکه، پیش فعال سازی (پیش غیرخطی) formula_16 ، فعال سازی (پس از غیرخطی بودن) formula_17 ، غیرخطی نقطه ای formula_18 و عرض لایه‌ها formula_19 . برای سادگی، عرض formula_20
لایه‌ها formula_19 . برای سادگی، عرض formula_20 از بردار بازخوانی formula_21 1 در نظر گرفته شده‌است. پارامترهای این شبکه دارای توزیع قبلی هستند formula_2 ، که از یک گاوسی همسانگرد برای هر وزن و بایاس تشکیل شده‌است، با واریانس وزن‌ها به صورت معکوس با عرض لایه. این شبکه در شکل سمت راست نشان داده شده‌است و با مجموعه معادلات زیر توضیح داده شده‌است: formula_24 یک فرایند گاوسی است. ابتدا مشاهده می‌کنیم که پیش فعال سازی‌ها formula_16 توسط یک فرایند گاوسی مشروط به فعال سازی‌های قبلی توصیف می‌شوند formula_17 . این
فعال سازی‌های قبلی توصیف می‌شوند formula_17 . این نتیجه حتی در عرض محدود نیز برقرار است. هر پیش فعال سازی formula_27 یک مجموع وزنی از متغیرهای تصادفی گاوسی است که مربوط به اوزان است formula_28 و تعصبات formula_29 ، که در آن ضرایب هر یک از آن متغیرهای گاوسی، فعال سازی‌های قبلی هستند formula_30 . از آنجایی که آنها مجموع وزنی از گاوسیان با میانگین صفر هستند formula_27 خودشان گاوسیان صفر میانگین هستند (مشروط به ضرایب formula_30). از آنجا که formula_16 به‌طور مشترک برای هر مجموعه ای از گاوسی هستند formula_17 ،
برای هر مجموعه ای از گاوسی هستند formula_17 ، آنها توسط یک فرایند گاوسی مشروط به فعال سازی‌های قبلی توصیف می‌شوند formula_17 . کوواریانس یا هسته این فرایند گاوسی به وزن و واریانس بایاس بستگی دارد formula_36 و formula_37 و همچنین ماتریس لحظه دوم formula_38 از فعال سازی‌های قبلی formula_17. تأثیر ترازو وزن formula_41 این است که سهم به ماتریس کوواریانس را مجدداً مقیاس بندی کنیم formula_38 ، در حالی که سوگیری برای همه ورودی‌ها مشترک است و غیره formula_37 را می‌سازد formula_27 برای نقاط داده مختلف شبیه تر است و
formula_27 برای نقاط داده مختلف شبیه تر است و ماتریس کوواریانس را بیشتر شبیه به یک ماتریس ثابت می‌کند. formula_45 یک فرایند گاوسی است. پیش فعال سازی‌ها formula_16 فقط به formula_17 از طریق ماتریس لحظه دوم آن formula_38 وابسته است. به همین دلیل می‌توان گفت که formula_16 یک فرایند گاوسی شرطی روی formula_38 است، نه روی formula_17. به عنوان عرض لایه formula_53 ، formula_54 قطعی می‌شود. همان‌طور که قبلاً تعریف شد، formula_38 ماتریس لحظه دوم از formula_17 . از آنجا که formula_17 بردار فعال سازی پس از اعمال
از آنجا که formula_17 بردار فعال سازی پس از اعمال غیرخطی است formula_58 ، می‌توان آن را جایگزین کرد formula_59 ، و در نتیجه یک معادله اصلاح شده بیان می‌کند formula_38 برای formula_61 به لحاظ formula_62 ، ما قبلاً تعیین کرده‌ایم که formula_64 یک فرایند گاوسی است. این یعنی مجموعی که formula_38 را تعریف می‌کند، میانگین formula_19 نمونه ای از یک فرایند گاوسی است که خود تابعی از formula_67 است. formula_68 به عنوان عرض لایه formula_19 به بی‌نهایت می‌رود، این میانگین به پایان می‌رسد formula_19 نمونه‌هایی از
میانگین به پایان می‌رسد formula_19 نمونه‌هایی از فرایند گاوسی را می‌توان با یک انتگرال بر روی فرایند گاوسی جایگزین کرد: بنابراین، در محدوده عرض نامحدود ماتریس لحظه دوم formula_38 برای هر جفت ورودی formula_4 و formula_74 را می‌توان به عنوان یک انتگرال بر روی یک گاوسی ۲ بعدی، از حاصل ضرب بیان کرد formula_75 و formula_76 . تعدادی از موقعیت‌ها وجود دارد که در آن این به صورت تحلیلی حل شده‌است، مانند زمانی که formula_18 یک تابع غیرخطی ReLU , ELU, GELU، یا خطا. حتی زمانی که نمی‌توان آن را به صورت تحلیلی حل کرد،
زمانی که نمی‌توان آن را به صورت تحلیلی حل کرد، از آنجایی که یک انتگرال ۲ بعدی است، به‌طور کلی می‌توان آن را به صورت عددی به‌طور مؤثر محاسبه کرد. این انتگرال قطعی است، بنابراین formula_78 قطعی است. برای کوتاه نویسی یک تابع تعریف می‌کنیم formula_79 ، که مربوط به محاسبه این انتگرال ۲ بعدی برای همه جفت ورودی‌ها و نقشه‌ها است formula_67 به formula_38 ، formula_83 یک NNGP است. با اعمال این مشاهده به صورت بازگشتی که formula_54 وقتی formula_53، قطعی است، formula_86 را می‌توان به عنوان یک تابع قطعی formula_87 در
را می‌توان به عنوان یک تابع قطعی formula_87 در نظر گرفت، جایی که formula_89 نشان دهنده اعمال تابعی است formula_79 به صورت متوالی formula_91 بار. با ترکیب این عبارت با مشاهدات بعدی که لایه ورودی ماتریس گشتاور دوم است formula_92 تابع قطعی ورودی است formula_4 ، و آن formula_94 یک فرایند گاوسی است، خروجی شبکه عصبی را می‌توان به عنوان یک فرایند گاوسی بر حسب ورودی آن بیان کرد، کتابخانه‌های نرم‌افزاری. Neural Tangents یک کتابخانه رایگان و منبع باز پایتون است که برای محاسبه و انجام استنتاج با NNGP و هسته مماس عصبی
محاسبه و انجام استنتاج با NNGP و هسته مماس عصبی مربوط به معماری‌های مختلف ANN رایج استفاده می‌شود.
مغالطه انتساب جعلی به معنای توسل جستن به اطلاعات نادرست که از منابع مشکوک و ناشناس گردآوری شده‌اند می‌باشد؛ که می‌تواند در استدلال و نتیجه نهایی سبب اشتباه شود و دست آویزی برای تقویت استدلال به صورت نادرست باشد. الگوی منطقی: دادخواست O گفته می‌شود. اطلاعات P که دارای یک منبع جعلی یا غیرقابل‌شناسایی است، برای ارزش بخشیدن به دادخواست O مورد بهره‌برداری قرار می‌گیرد. بنابراین O درست است. نمونه‌ها. نمونه ۱: پروفسور، من این اطلاعات درستُ؛ از برنامه‌های تلویزیون شنیدم؛ ولی اسم اون برنامه تلویزیونُ فراموش کردم.
شنیدم؛ ولی اسم اون برنامه تلویزیونُ فراموش کردم. نمونه ۲: یک کتاب هست که موجودات غیرفیزیکی را ثابت کرده‌است؛ اما نام کتاب یادم نیست. نمونه ۳: محیط زیست بسیار آسیب دیده، این موردُ از یکی دوستان پدر دوستم، که از دوستش شنیده بود برای من بازگوکرد!
حقوق مادر، مکلفیت‌های قانونی برای مادران باردار، مادران فعلی و مادران که اطفال را به فرزندی گرفته‌اند، در ایالات متحده می‌باشد. حقوق کار، شیردهی و حقوق خانوادگی از مواردی هستند که مربوط به حقوق مادر می‌شوند. حقوق زایمان. حقوق زایمان برای مادران در ایالات متحده شامل مرخصی زایمان در جریان مراحل مختلف حاملگی، هنگام تولد نوزاد و بعد از آن می‌شود. این حقوق هم‌چنین شامل فرایندهای کاری برای مادران جدیدی نیز می‌شود که بعد از تولد به محل کار بر می‌گردند. زمانی که زنان اجازه دارند تا بخاطر تولد بر سر کار حاضر نشوند
اجازه دارند تا بخاطر تولد بر سر کار حاضر نشوند را مرخصی زایمان گویند. هر کشور و شرکت دارای قوانین خاص خود در رابطه با مدت مرخصی زایمان و سایر کمک‌هایی است که به مادران جدید نیاز است. «قانون مرخصی خانوادگی و زایمان ۱۹۹۳ میلادی» (FMLA) شرکت‌ها قانونی را تنظیم کرده که بر اساس آن حداقل الزامات مرخصی زایمان توضیح داده شده‌است. مقررات تنظیم شده توسط FMLA روی مادران، پدران و والدینی که کودکان را به فرزندی می‌گیرند قابل تطبیق است. این قانون از بیشتر شرکت‌ها می‌خواهد تا ۱۲ هفته مرخصی خانوادگی بدون حقوق بدهند.
تا ۱۲ هفته مرخصی خانوادگی بدون حقوق بدهند. شیردهی. شیردهی عبارت از تأمین مواد غذایی به نوزادان با شیر سینه انسان از طریق سینه یا شیشه شیر می‌باشد. در رابطه به شیردهی قوانین مشخصی در هر ایالت و همچنان قوانین فدرال موجود است. تمام ایالات به استثنای ایداهو قانونی دارند که به زنان اجازه می‌دهد در هر موقعیت عامه یا خصوصی به اطفال شان شیر بدهند. با وجودی که اکثر ایالات اجازه می‌دهند تا در هر مکانی شیردهی صورت گیرد، تنها ۲۹ ایالت بر اساس «قوانین ناپسندیدگی عامه» یا برهنگی در انظار عمومی، شیردهی را ممنوع کرده‌اند.
برهنگی در انظار عمومی، شیردهی را ممنوع کرده‌اند. قوانین فدرال در رابطه با شیردهی مادران، مربوط به مادرانی می‌شود که کار می‌کنند. زمانی که مادران به کار برمی‌گردند، برای مادرانی که در کار نیاز به پرستاری دارند نیز قوانینی وجود دارد. کارفرماها ملزم اند تا یک سال بعد از تولد، برای این مادران وقفه‌های مناسبی در نظر بگیرند تا به فرزندانشان شیر دهند. آن‌ها همچنین نیاز دارند تا به جز توالت، یک محل خصوصی و جداگانه‌ای فراهم کنند تا این مادران بتوانند به فرزندشان شیر بدهند. این قوانین را می‌توانید در «قانون محافظت و
بدهند. این قوانین را می‌توانید در «قانون محافظت و مراقبت‌های در حد استطاعت از مریضان ۲۰۱۰ میلادی» نیز بیابید. حقوق خانواده برای مادران. مادران حقوق زیادی دارند که مربوط به قانون خانواده می‌شود شامل تصمیم‌گیری از طرف فرزندان‌شان هم‌چون تصمیمات طبی و این که چه کسانی در اطراف فرزندشان باشند. مادران هم‌چنان حق قانونی دارند تا مطمئن شوند که آیا فرزندشان از حمایت پدر برخوردار اند یا خیر. حقوق والدین. هر ایالت قوانین خاص خودش را در رابطه با حقوق قانونی مادران و مسؤلیت‌های مادران در قبال فرزندشان دارد. تمام قوانین
مادران در قبال فرزندشان دارد. تمام قوانین اعلام می‌دارند که مادر یا والدین اجازه دارند تا در مورد تحصیل، دین، مراقبت‌های طبی کودک و این که کودک در کجا زندگی کند، تصمیم بگیرند. این حق به صورت خودکار به مادر بیولوژیکی، پدرانی که قبل یا بعد از تولد طفل با مادر ازدواج کرده‌اند و براساس قوانین ۲۰۰۳ میلادی، پدرانی که در سند تولد طفل ذکر شده‌اند، داده می‌شود. حضانت و حمایت از کودک. هرچند مادر دارای حقوق خاص حضانت است، زمانی که اختلاف بر سر حضانت طفل بلند شود، مسئولیت دادگاه بوده تا بهترین شرایط را برای کودک
مسئولیت دادگاه بوده تا بهترین شرایط را برای کودک انتخاب نماید.
پروفسور ویلیام هالووز میلر (به انگلیسی: William Hallowes Miller) FRS (انجمن سلطنتی) HFRSE (انجمن سلطنتی ادینبورگ) LLD DCL (۶ آوریل ۱۸۰۱۲۰ مه ۱۸۸۰) کانی‌شناس ولزی بود و پایه‌های بلورنگاری مدرن را بنا نهاد. شاخص‌های میلر به نام او نامگذاری شده‌اند، روشی که در کتاب بلورنگاری ("Crystallography ,"1839) او شرح داده شده‌است. این شاخص‌ها در درک بسیاری از پدیده‌های علم مواد مفید هستند. ماده معدنی معروف به میلریت نیز به نام او نامگذاری شده‌است. زندگینامه. میلر در سال ۱۸۰۱ در Velindre نزدیک لندووری، کارمارتنشر، ولز
۱۸۰۱ در Velindre نزدیک لندووری، کارمارتنشر، ولز جنوبی متولد شد. پدر او در جنگ آمریکا خدمت کرده بود و عضوانجمن‌های خانواده نظامی بودند. پس از دریافت تحصیلات خود در مدارس خصوصی، او در دانشگاه کمبریج تحصیل کرد، جایی که در سال ۱۸۲۶ به عنوان پنجمین منازعه گر فارغ‌التحصیل شد. او در سال ۱۸۲۹ به عضویت همان دانشگاه درآمد. برای چند سال میلر به عنوان معلم خصوصی دانشگاه مشغول شد و در این مدت رساله‌هایی در مورد هیدرواستاتیک و هیدرودینامیک منتشر کرد. میلر همچنان به بلورنگاری توجه ویژه ای داشت و در ۳۱ سالگی با استعفای
توجه ویژه ای داشت و در ۳۱ سالگی با استعفای ویلیام هیول در سال ۱۸۳۲ موفق به کسب مقام استاد کانی‌شناسی دانشگاه کمبریج شد و تا سال ۱۸۷۰ این سمت را داشت. میلر دانش آموزی کوشا و عاشق علم، با حافظه ای منحصر به فرد دقیق و طولانی، دانش فوق العاده وسیعی از فلسفه طبیعی داشت; اما در کریستالوگرافی، شاخه‌ای از علم خاص او بود که شهرت بزرگ با آن به دست آورد. میلر با شروع از مقدماتی که قبلاً توسط ویول و نویمان ایجاد شده بود، سیستمی از کریستالوگرافی را توسعه داد که بسیار ساده تر، متقارن‌تر و با محاسبات ریاضی سازگارتر از هر
تر، متقارن‌تر و با محاسبات ریاضی سازگارتر از هر سیستمی بود که تاکنون ابداع شده بود. سیستم او عباراتی را ارائه می‌دهد که برای حل تمام مسائلی که یک کریستال می‌تواند ارائه کند، و آنها را به شکلی ارائه می‌دهد که به یکباره حس تقارن و تناسب ریاضیدان را جلب می‌کند. کار اصلی میلر، در مورد "بلورنگاری"، در سال ۱۸۳۹ منتشر شد. او در سال ۱۸۳۸ به عضویت انجمن سلطنتی انتخاب شد و در سال ۱۸۷۰ مدال سلطنتی را دریافت کرد. او در سال ۱۸۷۴ به عنوان عضو افتخاری انجمن سلطنتی ادینبورگ انتخاب شد. در سال ۱۸۴۳، میلر با انتصاب در کمیته
انتخاب شد. در سال ۱۸۴۳، میلر با انتصاب در کمیته پارلمانی که مربوط به تهیه استانداردهای جدید قد و وزن در نتیجه تخریب استانداردهای قدیمی در آتش زدن مجالس پارلمان در سال ۱۸۳۴ بود، به حوزه جدیدی وارد شد. مسئول ساخت استاندارد جدید وزن است. در سال ۱۸۷۰ او به کمیسیون بین المللی دو متر منصوب شد. در سال ۱۸۷۶ ضعیف شدن سلامتی او شروع شد. او در پاییز در اثر سکته مغزی خفیف، فلج شد و پس از کاهش تدریجی قوای حیاتی، در ۲۰ می ۱۸۸۰ در کمبریج انگلستان درگذشت. قبل از کار بر روی کریستالوگرافی که در بالا ذکر شد، میلر کتابهای
روی کریستالوگرافی که در بالا ذکر شد، میلر کتابهای درسی مختصر اما ارزشمندی در مورد هیدرواستاتیک و هیدرودینامیک منتشر کرده بود. او تا حد زیادی به انتشارات علمی کمک کرد، کمتر از ۴۵ مقاله در «کاتالوگ انجمن سلطنتی» ثبت کرد . او همچنین سهم بسیار زیادی در ویرایش جدید «مقدمه ابتدایی بر کانی‌شناسی» نوشته ویلیام فیلیپس - «یادبودی به نام میلر» داشت، اگرچه او تقریباً به آن اشاره کرد. این نام را از آن حذف کردم» شخصیت. میلر مردی کوتاه قد و نسبتاً چهارگوش، با چهره ای گرد، حالتی آرام داشت. میلر تا حدی سخاوتمند و مهمان
حالتی آرام داشت. میلر تا حدی سخاوتمند و مهمان نواز بود، اما در شیوه زندگی خود به طرز قابل توجهی بدون تجمل بود. نبوغ او در ساختن دستگاه های دقیق و شگفت آور از مواد ساده و اغلب خانگی قابل توجه بود. در حالی که او مسافرت زیادی نمی‌رفت، آشکارا از سفرهای خود به پاریس برای جلسات کمیسیون متر لذت می برد و به طور منظم در تیرول ایتالیا تعطیلات می گذراند، جایی که به سادگی از مناظر لذت می برد در حالی که همسرش آن را ترسیم می کرد. خانواده. بر اساس اساسنامه‌ای، در سال ۱۸۴۱ به منظور حفظ کمک هزینه تحصیلی خود، مدرک دکترای
به منظور حفظ کمک هزینه تحصیلی خود، مدرک دکترای خود را دریافت کرد، اما با ازدواج با هریت سوزان مینتی (به انگلیسی:Harriet Susan Minty) در سال ۱۸۴۴ آن را ترک کرد. آنها دو پسر و چهار دختر داشتند، اما یکی از پسران و دو نفر از دختران قبل از پدرشان مردند. دستاورد‌ها. افتخارات زیادی نصیب میلر در زمان حیاتش شد. او رئیس انجمن فلسفی کمبریج (۱۸۵۷-۱۸۵۹) و وزیر امور خارجه انجمن سلطنتی (۱۸۵۶-۱۸۷۳) بود که در سال ۱۸۷۰ مدال سلطنتی دریافت کرد. وسعت استثنایی دانش علمی میلر توسط معاصرانش به رسمیت شناخته شد. عضویت‌ها. ویلیام
معاصرانش به رسمیت شناخته شد. عضویت‌ها. ویلیام هالووز میلر عضو انجمن سلطنتی، آکادمی علوم و هنر آمریکا، آکادمی علوم روسیه و آکادمی سلطنتی علوم پروس بود. او یکی از اعضای کمیته و همچنین در کمیسیون سلطنتی بود که بر این استانداردهای جدید نظارت می کرد. فعالیت های علمی. شاخص میلر. شاخص میلر (به انگلیسی: Miller Index) در بلورشناسی روشی برای مشخص کردن صفحات در شبکه براوه است. به‌طور مشخص خانواده‌ای از صفحات بلوری با سه عدد صحیح k, h و l مشخص می‌شوند که به صورت (hkl) نوشته می‌شود. به‌طور خاص، میلر یک گروه از شبکه‌های
می‌شود. به‌طور خاص، میلر یک گروه از شبکه‌های سطوح هموار را با سه عدد صحیح k, h و l مشخص می‌کنند. (توجه داشته باشید که سطوح هموار همیشه بر خطوط ترکیبی که مستقیم به شبکه‌های بردار عمود نیست زیرا بردارهای شبکه متقابل نیاز به عمود بودن را ندارد) اعدادصحیح معمولاً در ساده‌ترین شرایط نوشته می‌شوند، براساس قرارداد اعداد صحیح منفی توسط یک نوار ۳*۳ نوشته می‌شود. به عنوان مثال بزرگ‌ترین مقسوم علیه مشترک آن‌ها باید یک باشد. همچنین چندین نمادهای مرتبط وجود دارد: نماد {hkl} مجموعه‌ای از شبکه‌هایی را نشان می‌دهد که توسط
مجموعه‌ای از شبکه‌هایی را نشان می‌دهد که توسط تقارن شبکه مساوی با (hkl) هستند. نوشته‌های برگزیده. "چاپ جدید (۱۸۵۲) مقدمه ابتدایی ویلیام فیلیپس بر کانی شناسی اثر اچ جی بروک و دبلیو اچ میلر کتابی کاملاً جدید بود که عمدتاً همانطور که بروک در مقدمه بیان می کند توسط میلر نوشته شده بود و نشان دهنده سهم اصلی او در کانی شناسی است. این شامل حجم وسیعی از داده های گونیومتریک دقیق ارائه شده توسط خود میلر بود. این رساله در استفاده از طرح ریزی کروی دنبال شد و شروع آزمایشی در استفاده از نور پلاریزه برای توصیف کانی های
در استفاده از نور پلاریزه برای توصیف کانی های شفاف داشت."
الکساندر کمبل هانتر (زاده ۲۷ سپتامبر ۱۸۹۵ – درگذشته ژانویه ۱۹۸۴) بازیکن قوتبال حرفه‌ای اسکاتلندی بود که به عنوان دروازه‌بان برای کوئینز پارک، تاتنهام هاتسپور، ویگان بورو و نیوبدفورد ویلرز بازی کرد. دوران حرفه‌ای. هانتر که در رنفرو به دنیا آمد، قبل از پیوستن به کوئینز پارک، کار خود را با باشگاه محلی رنفرو جونیورز آغاز کرد. او به تاتنهام هاتسپر ملحق شد و یکی از اعضای تیم برنده فینال جام حذفی ۱۹۲۱ بود. هانتر در ۲۶ مسابقه در تمام مسابقات برای "لیلی وایتز حضور داشت". پس از ترک وایت هارت لین در سال ۱۹۲۲، او به
داشت". پس از ترک وایت هارت لین در سال ۱۹۲۲، او به ویگان بورو رفت، جایی که در ۳۹ بازی دیگر بازی کرد. هانتر برای مدت کوتاهی به اسکاتلند بازگشت تا برای آرمادیل قبل از پایان کار خود با تیم لیگ فوتبال آمریکایی نیو بدفورد والرز. افتخارات. تاتنهام هاتسپر
الکس هانتر (به انگلیسی: Alex Hunter) یک شخصیت خیالی در سری بازی‌های "فیفا" است که توسط ای‌ای اسپورتز ساخته شده‌است. صداگذاری این شخصیت، کار Adetomiwa Edun بوده‌است. داستان زندگی. الکس هانتر در ۲۷ نوامبر ۱۹۹۹ در کلاپام، لندن به دنیا آمد و فوتبال جوانان را در کلاپهام کامن با بهترین دوست خود یعنی گرت واکر انجام داد. هانتر چند نژادی است؛ پدر وی سفیدپوست و مادرش سیاه‌پوست هستند. هدف زندگی او بازی کردن به عنوان یک فوتبالیست حرفهٔ است. پدربزرگ او، جیم هانتر، بازیکن سابقی بود که در فصل ۱۹۶۸–۱۹۶۹ ۲۲ گل به ثمر رساند.
سابقی بود که در فصل ۱۹۶۸–۱۹۶۹ ۲۲ گل به ثمر رساند. پدر الکس، هارولد، نیز در جوانی بازیکن فوتبال بود، اما به دلیل مصدومیت، دوران حرفه ای او کوتاه شد. مادر او، کاترین، به عنوان یک طراح کار می‌کند. اتفاقات. فیفا ۱۷. پس از یک بازی فینال جام بین دو تیم جوان، که یکی از آنها هانتر و بهترین دوستش، گرت واکر را نشان می‌دهد، یا واکر یا هانتر پنالتی برنده را در ضربات پنالتی به ثمر می‌رساند، اظهارات پیشاهنگی در مورد الکس هانتر استعداد جیم هانتر شش سال بعد، هانتر و واکر به یک دادگاه خروج برای جوانان دعوت می‌شوند که هنوز
یک دادگاه خروج برای جوانان دعوت می‌شوند که هنوز قراردادهای حرفه ای امضا نکرده‌اند. پس از یک تست فوتبال موفقیت‌آمیز، هانتر برای هر باشگاه لیگ برتری که بازیکن انتخاب می‌کند قرارداد امضا می‌کند. هانتر به زودی متوجه می‌شود که واکر به باشگاه او پیوسته‌است. هر دو بازیکن در تور پیش فصل باشگاه در ایالات متحده شرکت می‌کنند که در آن با رئال مادرید، بوروسیا دورتموند و پاری سن ژرمن بازی می‌کنند. در فصل عادی، پس از شروع بیشتر بازی‌ها به عنوان بازیکن جانشین، باشگاه هانتر یکی از هری کین یا آنجل دی ماریا را به خدمت گرفت و
یکی از هری کین یا آنجل دی ماریا را به خدمت گرفت و هانتر به نیوکاسل یونایتد یا استون ویلا یا نوریچ سیتی قرض داده شد. هانتر پس از تأثیر قرضی در چمپیونشیپ، به باشگاه مادرش برمی گردد و متوجه می‌شود که واکر به رقیب لیگ برتر باشگاه رفته‌است. هانتر می‌تواند از آدیداس قراردادهای اسپانسر دریافت کند، هر زمان که هانتر به تعداد فالوورهای مهمی در منوی رسانه اجتماعی مبتنی بر توییتر در حالت بازی برسد، هر معامله دریافت می‌شود. این معاملات شامل چکمه‌های جدید، عکاسی و فرصت حضور در تبلیغات آدیداس در کنار دی ماریا می‌شود.
حضور در تبلیغات آدیداس در کنار دی ماریا می‌شود. هانتر پس از یک فصل موفق در یازدهم ابتدایی، در فینال جام حذفی شروع می‌شود، که در آن برای اولین یا دومین بار از زمان جدایی‌اش از باشگاه، گرت واکر را مقابل هم قرار می‌دهد. قبل از بازی، هانتر و واکر در تونل با یکدیگر روبرو می‌شوند. بدون توجه به نتیجه، واکر و هانتر بعد از بازی دست می‌دهند و با هم آشتی می‌کنند. بعداً، در آپارتمان هانتر، هانتر متوجه می‌شود که در لیست بلندبالایی از بازیکنانی که باید به تیم ملی انگلیس دعوت شوند، نام برده شده‌است. فیفا ۱۸. پس از اولین
دعوت شوند، نام برده شده‌است. فیفا ۱۸. پس از اولین فصل موفق، هانتر به عنوان یک فوتبالیست حرفه ای شناخته شده بازگشته و می‌خواهد اثر خود را در سطح بین‌المللی بگذارد. هانتر و دوستش دنی ویلیامز، که در چمپیونشیپ هم تیمی بودند، در حالی که در تعطیلات هستند، در یک بازی فوتبال ۳ به ۳ مقابل چند کودک برزیلی بازی می‌کنند. پس از بازگشت به خانه به انگلستان، هانتر برای مصاحبه با ریو فردیناند دعوت می‌شود. او با واکر برخورد می‌کند، او به تمسخر می‌گیرد که هانتر هنوز با مدیربرنامه‌هایش مایکل است. در یک تور پیش فصل در لس
مایکل است. در یک تور پیش فصل در لس آنجلس، تیم هانتر مقابل رئال مادرید بازی می‌کند. بدون توجه به نتیجه، هانتر پیراهن خود را با کریستیانو رونالدو تعویض می‌کند، که پیشنهاد می‌کند هانتر باید برای مادرید بازی کند. اگر بازیکن رئال مادرید را شکست دهد، هانتر در مرحله بعدی با لس آنجلس گلکسی بازی می‌کند، جایی که هانتر قبل از بازی در تونل با جیاسی زاردس روبرو می‌شود. هانتر همچنین در طول تور با پدرش ملاقات می‌کند و با اکراه دعوت برای صرف شام با او را می‌پذیرد. پس از تور، هانتر و هم تیمی‌هایش به شیکاگو می‌روند، جایی که
هانتر و هم تیمی‌هایش به شیکاگو می‌روند، جایی که در مسابقه ستارگان لیگ برتر فوتبال ایالات متحده آمریکا شرکت می‌کنند. پس از اولین بازی فصل جدید لیگ برتر، مایکل به هانتر می‌گوید که رئال مادرید به او علاقه‌مند است و هانتر درخواست انتقال می‌دهد. به دنبال این خبر، هم تیمی هانتر و هوادارانش ایمان خود را نسبت به تعهد او به تیم از دست می‌دهند. یک روز قبل از بسته شدن پنجره نقل و انتقالات، مایکل فاش می‌کند که متوجه شده‌است که قرارداد رئال مادرید کلاهبرداری بوده‌است. هانتر با وجود توضیح در مورد وضعیت به مدیران باشگاه،
با وجود توضیح در مورد وضعیت به مدیران باشگاه، به تیم جوانان منتقل می‌شود. در روز ضرب الاجل، مایکل اعتراف می‌کند که او واقعاً می‌خواست که هانتر با مادرید قرارداد ببندد تا شهرت خود را به عنوان یک ایجنت افزایش دهد. هانتر از دست مایکل به خاطر قمار کردن فوتبالش برای منافع شخصی خشمگین است و می‌تواند او را ببخشد یا اخراجش کند. هانتر سپس با پدرش تماس گرفت و اکنون برای لس آنجلس گلکسی کار می‌کند و به او قراردادی پیشنهاد می‌دهد که هانتر آن را می‌پذیرد. الکس وقتی در ایالات متحده است، متوجه می‌شود که یک خواهر ناتنی به
متحده است، متوجه می‌شود که یک خواهر ناتنی به نام کیم دارد. اگرچه هانتر از پدرش خشمگین است، اما از کیم در اولین بازی بین‌المللی او در تیم فوتبال ایالات متحده مقابل آلمان حمایت می‌کند. هانتر پس از پایان فصل با لس آنجلس در کریسمس به خانه برمی گردد، اما فوتبال پدربزرگشان را برای شانس در بازی‌های آینده کیم می‌دهد. هانتر پس از اتحاد مجدد با دنی، که با باشگاه سابق هانتر پس از ترک او قرارداد امضا کرد، متوجه می‌شود که اتلتیکو مادرید، پی اس جی و بایرن مونیخ علاقه‌مند به جذب او هستند. او با یکی از آنها قرارداد