payamvha/North_RAG huggingface dataset:
بود. او در این جلسه‌ها با تأکید بر تحصیلاتش در دانشگاه آکسفورد و پیشینهٔ کارش در شرکت مکینزی اند کامپنی، به مخاطبانش وعده می‌داد که در آینده وان‌کوین از بیت‌کوین محبوب‌تر خواهد شد و به این شکل در سراسر دنیا پیروانی شبیه به یک فرقه پیدا کرد. بین اوت ۲۰۱۴ تا مارس ۲۰۱۷ افراد بسیاری در کشورهای مختلف بیش از ۴ میلیارد یورو برای خرید وان‌کوین پرداخت کردند. چیزی که مجلهٔ تایمز از آن به‌عنوان یکی از بزرگ‌ترین کلاه‌برداری‌های تاریخ یاد کرده‌است. پیگرد از سوی اف‌بی‌آی. روجا ایگناتوا در ژوئیه ۲۰۲۲ در فهرست افراد تحت
روجا ایگناتوا در ژوئیه ۲۰۲۲ در فهرست افراد تحت تعقیب اداره تحقیقات فدرال (اف‌بی‌آی) قرار گرفت. اف‌بی‌آی برای اطلاعاتی که منجر به دستگیری او بشود 5 میلیون دلار جایزه تعیین کرده است.
به مجموعه پرهایی که پرهای دیگر را روی بدن یک پرنده می‌پوشاند، پوش‌پَر می‌گویند. پوش‌پرها به نرم شدن جریان هوا روی بال‌ها و دم کمک می‌کنند. پوش‌پرهای گوش. پوش‌پرهای گوش، پرهای کوچک پشت چشم پرنده هستند که دهانه گوش را می‌پوشانند (گوش پرنده هیچ ویژگی بیرونی ندارد). پوش‌پرهای دم. پوش‌پرهای روی دم و زیر دم پایه پرهای دم را در بالا و پایین می‌پوشانند. گاهی این پوشش‌ها تخصصی‌ترند. «دم» طاووس از پوش‌پرهای روی دم بسیار بلند ساخته شده‌است. پوش‌پرهای بال. پوش‌پرهای روی بال به دو گروه تقسیم می‌شوند: آن‌هایی که در بال
بال به دو گروه تقسیم می‌شوند: آن‌هایی که در بال درونی قرار دارند، که شاهپر دومی‌ها را می‌پوشانند، که به عنوان پوش‌پرهای دومی شناخته می‌شوند، و آنهایی که در بال‌های بیرونی، که شاهپراولی‌ها را می‌پوشانند، پوش‌پراولی‌ها هستند. در هر گروه، پرها تعدادی ردیف را تشکیل می‌دهند. پرهای بیرونی‌تر، بزرگ‌ترین ردیف، پوش‌پرهای بزرگتر (اولی‌ها/دومی‌ها) نامیده می‌شوند. آنهایی که در ردیف بعدی قرار دارند، پوشپرهای میانی (اولی‌ها-/دومی‌ها-) هستند، و هر ردیف باقیمانده را پوشش‌های کوچکتر (اولیه-/ثانویه-) می‌نامند. زیر بال دارای
کوچکتر (اولیه-/ثانویه-) می‌نامند. زیر بال دارای مجموعه‌های پوششی مربوطه است (از نام‌های پوش‌پرهای رویی و زیری بال برای شناسایی مجموعه‌های مربوطه استفاده می‌شود). علاوه بر این، لبه جلویی بال با گروهی از پرها به نام پوش‌پرهای کناری پوشیده شده‌است. در هر گروه از بال‌ها، ردیف‌هایی از پرها مانند کاشی‌های بام هم قرار می‌گیرند (پوش‌پرهای بزرگ‌تر با پوش‌پرهای میانی پوشانده می‌شوند، که آنها نیز به نوبه خود توسط بیرونی‌ترین ردیف یعنی پوش‌پرهای کوچکتر و غیره پوشانده می‌شوند).
محمد جرجندی‌نژاد (زادهٔ ۸ آبان ۱۳۵۹ در زاهدان) کارشناس جرایم سایبری، از اولین هکرهای ایرانی و مدیر گروه امنیتی شبگرد است او در حال حاضر ساکن فلوریدا، ایالات متحده آمریکا است. جرجندی مؤسس و گرداننده «وب‌آموز» است که در زمینه بررسی جرائم سایبری و کلاهبرداری اینترنتی فعال است جرجندی دارای ۶ پرونده شکایت در قوه قضاییه ایران است که توسط اشخاصی که جرائم آن‌ها را فاش کرده مطرح شده است. اِکس(توییترسابق)، اینستاگرام، یوتیوب و تلگرام شخصی جرجندی و وب آموز بارها تعلیق یا به صورت کامل توسط اعمال نفوذ افراد و گروه‌ها
یا به صورت کامل توسط اعمال نفوذ افراد و گروه‌ها بسته شده است. علیرغم ۶ پرونده در قوه قضاییه، جرجندی هیچ شکایتی در آمریکا و خارج از ایران نداشته است. سوابق و فعالیت‌ها. جرجندی در جوانی با فعالیت‌های هکری و راه اندازی سایت شبگرد کار خود در مقوله فناوری اطلاعات را آغاز کرد و سپس به سمت فعالیت در حوزه امنیت سایبری و پروتکل‌های ایمن برای بانکداری الکترونیک گرایش پیدا کرد. در مدت زمان حضور در ایران در بانک‌ها و موسسات مالی فعالیت کرد و در همایش‌های مرتبط با امنیت در بانکداری الکترونیک به ارائه مطالب و آموزش
در بانکداری الکترونیک به ارائه مطالب و آموزش می‌پرداخت. او در سال ۱۳۹۱ سایت وب‌آموز در حوزه آموزش مجازی را تأسیس کرد. بعد از مهاجرت به آمریکا در سال ۹۴ نیز به فعالیت در حوزه امنیت و جرایم سایبری ادامه داد. جرجندی در حال حاضر ساکن ایالت فلوریدا است و در سال‌های اخیر بر روی شکل‌گیری و شیوع جرائم مجازی در ایران پروژه‌های متعددی مانند دیده‌بان تلگرام و ثبت درگاه‌های پرداخت قمار انجام داده که نتایج آنها غالباً در شبکه‌های اجتماعی و بعضاً از طریق رسانه‌های فارسی‌زبان خارج از کشور منتشر شده است. جرجندی در سال
خارج از کشور منتشر شده است. جرجندی در سال ۱۳۸۹ به اتهام هک وبسایت دانشگاه آزاد اسلامی برای توهین به اکبر هاشمی رفسنجانی و همچنین به دلیل دسترسی به ایمیل‌های محرمانه هنگام انجام تست نفوذپذیری در صدا و سیما توسط وزارت اطلاعات دستگیر شد و چند ماه را در زندان اوین گذراند. وی پس از آزادی از زندان به عنوان مدیر کاشف (مرکز کنترل امنیت شبکه فوریت‌های بانکی) به استخدام بانک مرکزی درآمد. جرجندی در سال ۲۰۱۵ از ایران به آمریکا مهاجرت کرد و در آمریکا به تحصیل در رشته امنیت سایبری پرداخت و در عین حال رسانه‌ای را برای
امنیت سایبری پرداخت و در عین حال رسانه‌ای را برای بررسی جرایم سایبری در ایران به نام «وب‌آموز» ایجاد کرد. عمدهٔ فعالیت وب‌آموز افشاگری افرادی‌ست که در فضای فین‌تک ایران عملکرد مشکوکی دارند. جرجندی موارد متعددی از جرایم سایبری انجام شده در ایران را در رسانهٔ خود منتشر کرده است. پس از افشای تخلفات اپراتورهای تلفن همراه ایرانی در وب‌آموز، محمدجواد آذری جهرمی (وزیر وقت ارتباطات) به استناد آن گزارش، یک گروه تحقیقی تشکیل داد و برای دو اپراتور متخلف جریمهٔ میلیاردی تعیین کرد. آذری جهرمی در حساب توییترش هم از
تعیین کرد. آذری جهرمی در حساب توییترش هم از جرجندی بابت آن گزارش قدردانی کرد. جرجندی از اولین افرادی‌ست که تحقیقاتی در مورد شبکهٔ غیرقانونی قمار در ایران انجام داده و مطالب مهمی از این شبکه را فاش کرده است. اولین‌بار او بود که از سعدالله امیرشقاقی معروف به دکتر و پسرش فرشید معروف به مونتیگو به‌عنوان دو تن از سرشاخه‌های مافیای شرط‌بندی اینترنتی نام برد. در سال ۱۳۹۹ و پس از انتشار شماره تلفن و شناسه‌های کاربری بیش از ۴۲ میلیون کاربر ایرانی تلگرام، جرجندی شواهدی ارائه کرد که ارتباط عاملان نشت اطلاعات کاربران
ارائه کرد که ارتباط عاملان نشت اطلاعات کاربران با حکومت جمهوری اسلامی را نشان می‌داد. او متوجه شد سروری که اطلاعات کاربران را ذخیره می‌کند توسط شخصی در دفتری در شمال غرب تهران ثبت شده و آدرس ایمیل آن شخص با ایمیل یک هکر معروف مرتبط با دولت ایران یکی است. این هکر که با عنوان ArYaIeIrAN شناخته می‌شود با گروهی به‌نام «بچه گربه‌های ملوس» مرتبط است که سابقهٔ هدف قرار دادن مخالفان، دانشگاهیان، روزنامه‌نگاران و فعالان حقوق بشر ایرانی را دارند. جرجندی اولین شخصی بود که از «وی‌پی‌ان فروشی» فرزند انسیه خزعلی (معاون
که از «وی‌پی‌ان فروشی» فرزند انسیه خزعلی (معاون ابراهیم رئیسی) پرده برداشت. در سال ۱۴۰۱ علیرضا طباطبایی ر هاشمی (وکیل محمد جرجندی) ضمن اشاره به ثبت شکایت‌های متعدد قضایی از او به‌خاطر افشاگری‌هایش، از وجود «یک دستور قضایی مبنی بر حذف نام جرجندی از وب‌سایت‌های ایرانی» خبر داد. افشاگری مدارک جعلی نماینده مجلس. جرجندی در کنار فعالیتش برای مبارزه با سایت‌های شرط‌بندی و کلاهبرداری، از مدارک جعلی نمایندگان مجلس هم رونمایی کرده بود. جرجندی مدارکی را منتشر کرده بود که ۳۰۰ نفر را نشان می‌داد که با پرداخت پول مدارک
که ۳۰۰ نفر را نشان می‌داد که با پرداخت پول مدارک دکترا جعلی دریافت کرده بودند. عفت شریعتی کوهبنانی یکی از نمایندگان مجلس هم از جمله کسانی بود که مدرک جعلی دکترا «دانشگاه نیویورک» را خریداری کرده بود. مبارزه با سایت‌های شرط‌بندی. محمد جرجندی مبارز اصلی سایت‌های شرط‌بندی و قمار است. او در ایران هم به بررسی کلاهبرداری‌ها و فیشینگ‌ها صورت گرفته پرداخته بود. جرجندی همواره معتقد است که درگاه شاپرک و درگاه‌های بانکی کشور در خدمت سایت‌های قمار و شرط‌بندی هستند و برای آن‌ها کار می‌کنند. محمد جرجندی می‌گوید این
و برای آن‌ها کار می‌کنند. محمد جرجندی می‌گوید این PSPها مجوز نگرفته‌اند که بدون توجه به نوع تراکنش‌ها فقط به دنبال ثبت تراکنش باشند. شرکت‌های پشت سایت‌های شرط‌بندی در سوئد، ترکیه و آمریکا فعالیت می‌کنند، جرجندی می‌گوید چگونه پلیس فتا می‌گوید با این همه سایت شرط‌بندی برخورد کرده است، اما هیچ‌کسی اخراج نشده است. به گفته او این سایت‌های شرط‌بندی فقط جمعاً ممکن است ۱۵ درگاه بانکی مستقیم داشته باشند، اینکه با آن‌ها برخورد نمی‌شود احتمالاً علاقه سیستم بانکی به همکاری با این تراکش‌ها است. حضور رسانه‌ای. جرجندی در
با این تراکش‌ها است. حضور رسانه‌ای. جرجندی در سالهای پایانی دهه ۹۰ شمسی و بعد از مهاجرت به آمریکا، به عنوان کارشناس در حوزه امنیت سایبری در رسانه‌های متعددی از جمله بی‌بی‌سی فارسی، ایران اینترنشنال، ، یورونیوز فارسی به بررسی موضوعات مربوط با امنیت در فضای سایبری، رمز ارزها، و نشت اطلاعات از بانک‌های داده در ایران پرداخته است.
تاج یک رشد گوشتی یا تیغه‌ای است که در بالای سر ماکیان‌سانان مانند بوقلمون، قرقاول و مرغ اهلی قرار دارد. تاج‌ها معمولاً در نرها بزرگ‌تر از ماده‌ها هستند (پرنده نر ماکیان‌سانان خروس نامیده می‌شود). چندین نوع برآمدگی گوشتی بر سر و گلوی پرندگان دانه‌خوار، یعنی تاج، غبغبک و لاله گوش وجود دارد که در مجموع به آن‌ها آویزه گوشتی caruncles گفته می‌شود. تاج مرغ معمولاً قرمز است (اما ممکن است در نژادهایی مانند مرغ ابریشمی یا سِبرایت، بنفش تیره باشد)، در گونه‌های دیگر رنگ تاج ممکن است از خاکستری روشن تا آبی تیره یا قرمز
تاج ممکن است از خاکستری روشن تا آبی تیره یا قرمز متفاوت باشد. تاج‌های بوقلمون می‌توانند از رنگ قرمز روشن تا آبی متفاوت باشند. تاج ممکن است یک شاخص قابل اعتماد برای سلامت یا قدرت باشد و برای ارزیابی جفت در برخی از گونه‌های طیور استفاده می‌شود. شکل. شکل تاج بستگی به نژاد یا گونه پرنده بسیار متفاوت است. رایج‌ترین شکل آنها تک‌تاج در خروس نژادهایی مانند لگرن است. دیگر انواع تاج‌ها رایج عبارتند از: شانه گل رز (مانند تاج رزی) یا شانه نخودی (مانند نژاد برهما یا آراکانا). شکل‌های متمایز دیگری نیز به‌طور انتخابی
آراکانا). شکل‌های متمایز دیگری نیز به‌طور انتخابی برای آنها پرورش داده شده‌اند، مانند «تاج کره‌ای سیسیلی»، «تاج‌های V» (که معمولاً «شاخ شیطان» نامیده می‌شود) در نژاد فرانسوی اودون و سایر نژادها، «تاج بالشتکی» در نژاد چانکلتر و تاج گردویی در ماکیان مالایی. در آشپزی. تاج‌ها در آشپزی، اغلب در ترکیب با غبغبک یا کلیه مرغ استفاده می‌شوند. تاج قبلاً در غذاهای فرانسوی به عنوان تزئین استفاده می‌شد. آنها همچنین برای آماده‌سازی سالپیکون سروشده در ولووان، پروفیترول، و غیره مورد استفاده قرار گرفت که در آن اغلب با دیگر
غیره مورد استفاده قرار گرفت که در آن اغلب با دیگر مواد تشکیل دهنده لوکس مانند تروفل یا کرکونوسه در سس خامه ترکیب شدند. در غذاهای ایتالیایی، تاج یک عنصر مهم در سس معروف به نام "سیبرو،" که همچنین شامل مرغ کبد، غبغبک و تخم‌مرغ گذاشته نشده هستند. از آن به عنوان سس برای تالیاتله و در حلقه سیب زمینی ریکوتا قالب‌گیری شده "تارت" استفاده می‌شود. تاج‌ها با کمی جوشاندن و پوست کندن آماده می‌شوند و سپس در بویلون پخته می‌شوند. پس از آماده‌سازی، آنها مایل به خاکستری می‌شوند. تاج خروس‌ها اغلب در غذاهای چینی دیم سام سرو
تاج خروس‌ها اغلب در غذاهای چینی دیم سام سرو می‌شود. دیگر کاربردها. به دلیل رنگ روشن و شکل متمایزش، «تاج خروس» گیاهان مختلفی را نیز توصیف می‌کند، از جمله گل تاج‌خروس، علف هرز، اسپرس، خشخاش وحشی، سنبل باتلاقی، "بنفشه سگ‌دندان" و "فردوسی". کلاه تلخک و غیره.
همکاران سیستم شرکت ارائه‌دهندهٔ راهکارهای نرم‌افزاری بخش خصوصی در ایران است. این شرکت در زمینه تولید و ارائه راهکارهای نرم‌افزاری برای کسب‌وکارهای بزرگ و متوسط (ERP)در صنایع تولیدی، موسسات خدماتی و بازرگانی، سازمان‌های دولتی فعالیت می‌کند. همکاران سیستم اولین راهکار ERP بر بستر رایانش ابری در ایران را عرضه کرده‌است. ورود به بورس. با موافقت هیئت پذیرش اوراق بهادار در جلسه مورخ ششم مهرماه ۱۳۹۵ با پذیرش سهام شرکت همکاران سیستم در بورس اوراق بهادار تهران، به‌عنوان پانصد و چهارمین شرکت پذیرفته‌شده در بورس، از
پانصد و چهارمین شرکت پذیرفته‌شده در بورس، از تاریخ هشتم آبان ۱۳۹۵ نام این شرکت در بخش «رایانه و فعالیت‌های مربوط به آن»، گروه و طبقه «مشاوره مربوط به نرم‌افزار و عرضه نرم‌افزار» با کد صنعت «۷۲۲۰۰۷» و نماد «سیستمSYSTEM» در فهرست نرخ‌های بازار دوم بورس اوراق بهادار تهران درج شده‌است. تاریخچه. همکاران سیستم در سال ۱۳۶۶، با ۱۲۰ هزار تومان سرمایه کار خود را آغاز کرد و در سال ۱۳۶۸ رسماً ثبت شد. همکاران سیستم خود را نخستین شرکت نرم‌افزاری ایران معرفی می‌کند که در سال ۱۳۷۶ سیستم‌های تحت ویندوز را با توجه به تحولات
۱۳۷۶ سیستم‌های تحت ویندوز را با توجه به تحولات فناوری و نیاز مشتریان، به شکل سیستمی یکپارچه به بازار عرضه کرده‌است. همکاران سیستم با ارائه سه محصول جدید شامل راهکاران با ویژگی تحت وب بودن و فرایند محوری برای کسب و کارهای بزرگ، سپیدار همکاران سیستم ویژه کسب و کارهای کوچک و دشت ویژه فروشگاه‌ها و اصناف، خدمات خود را توسعه داده‌است. موسسه پژوهش و آموزش همکاران سیستم. موسسه پژوهش و آموزش همکاران سیستم یک زیرمجموعه از شرکت همکاران سیستم است که در زمینه آموزش و ارتقای مهارت‌های تخصصی فعال می‌باشد. این موسسه در
ارتقای مهارت‌های تخصصی فعال می‌باشد. این موسسه در سال 1381 با هدف ارائه خدمات آموزشی به کارشناسان و مشتریان شرکت همکاران سیستم تاسیس شد و در طول سالیان فعالیت خود، دامنه فعالیت خود را به عموم مردم نیز گسترش داده است. فعالیت‌های موسسه پژوهش و آموزش همکاران سیستم: مزایای دوره‌های آموزشی موسسه پژوهش و آموزش همکاران سیستم: مخاطبان موسسه پژوهش و آموزش همکاران سیستم: آیا نرم افزارهای همکاران سیستم برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط مناسب است؟. نرم‌افزار اصلی همکاران سیستم که با نام راهکاران شناخته می‌شود، برای
سیستم که با نام راهکاران شناخته می‌شود، برای شرکت‌های بزرگ مانند بهنوش ایران و شرکت نفت ایرانول طراحی شده است. واضح است که هزینه‌ و پیچیدگی نرم افزار راهکاران برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط مناسب نیست. از این رو، شرکت همکاران سیستم نرم افزار سپیدار را معرفی کرد تا در عین حال که امکانات مورد نیاز SME ها را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد، با هزینه قابل قبولی توسط آن‌ها تهیه شود. شبکه نمایندگی شرکت سپیدار سیستم که مسئولیت فروش و نصب این نرم افزار را برای کاربران بر عهده دارد، امکان دریافت مشاوره و دموی رایگان پیش
عهده دارد، امکان دریافت مشاوره و دموی رایگان پیش از خرید نرم افزار سپیدار را نیز به وجود آورده است. به باور مدیران همکاران سیستم، شبکه نمایندگی گسترده سپیدار سیستم، یکی از دلایل اصلی موفقیت این نرم افزار در جذب بیشترین تعداد کاربر نسبت به سایر نرم افزارهای مالی و حسابداری موجود در بازار ایران است.
تحلیل لایه‌ای علت‌ها یا تحلیل لایه‌ای علّی یا «CLA» از تکنیک‌های آینده‌پژوهانه‌ای است که در برنامه‌ریزی استراتژیک و آینده‌پژوهی برای شکل‌دهی مؤثرتر آینده استفاده می‌شود. پیشگام این تکنیک، سهیل عنایت الله، پژوهشگر پاکستانی - استرالیایی آینده‌پژوهی است. نظریه. تحلیل لایه‌ای علت‌ها با شناسایی سطوح مختلف و تلاش برای ایجاد تغییرات هماهنگ در همه سطوح برای ایجاد آینده منسجم جدیدی فعالیت می‌کند. مقاله اصلی عنایت الله و همچنین سخنرانی TEDx او چهار سطح را مشخص می‌کند: تاریخچه پژوهش. تحلیل لایه‌ای علت‌ها (CLA) نخستین
تاریخچه پژوهش. تحلیل لایه‌ای علت‌ها (CLA) نخستین بار به عنوان یک تکنیک آینده‌پژوهی توسط سهیل عنایت الله در مقاله‌ای در سال ۱۹۹۸ برای "آینده" ارائه شد که به‌طور گسترده مورد استناد قرار گرفت. بعدها، عنایت الله CLA را ویرایش کرد و نظر شماری از خوانندگان آینده‌پژوهی را در فصل‌هایی نوشت که تجربه خود با CLA را توصیف می‌کردند. کار عنایت الله در مورد CLA در کتابی توسط خوزه دبلیو راموس در سال ۲۰۰۳ مورد بررسی قرار گرفت. در سال ۲۰۰۸ کریس ریدی در مقاله‌ای، شباهت‌ها، تفاوت‌ها و ترکیبات احتمالی CLA و و نظریه انتگرال کن
و ترکیبات احتمالی CLA و و نظریه انتگرال کن ویلبر را بررسی کرد. در سال ۲۰۱۰ گری پی. همپسون در مقاله‌ای، رابطه آینده‌پژوهانه انتگرال و CLA را بیشتر مورد بررسی قرار داد و همچنین نقد ریچارد اسلاتر از CLA را بررسی کرد. سهیل عنایت الله و ایوانا میلویه‌یچ در سال ۲۰۱۵ به روز رسانی CLA را منتشر کردند. با نویسندگان مختلف، موضوعاتی همانند:
هوش مصنوعی در اصطلاح مدرن به طور کلی به سیستم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که عملکردهای شناختی انسان را تقلید می‌کنند. این شامل یادگیری مستقل و حل مسئله است . در حالی که این نوع هوش جامع مصنوعی هنوز به دست نیامده است، اکثر پروژه‌های هوش مصنوعی معاصر در حال حاضر به عنوان انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بهتر شناخته می‌شوند که می‌توانند با داده‌های موجود برای درک، طبقه‌بندی و تطبیق مجموعه‌هایی از داده‌ها بدون نیاز به برنامه نویسی صریح ادغام شوند. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند الگوها، روندها و
مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند الگوها، روندها و ناکارآمدی‌ها را کشف کنند و نتایج آینده را بر اساس روندهای قبلی پیش‌بینی کنند، که در نهایت تصمیم‌گیری آگاهانه را ممکن می‌سازد. به این ترتیب، آنها به طور بالقوه برای بسیاری از صنایع، به ویژه صنایع سنگین، سودمند هستند. در حالی که کاربرد هوش مصنوعی در صنایع سنگین هنوز در مراحل اولیه خود است، برنامه‌های کاربردی احتمالاً شامل بهینه‌سازی مدیریت دارایی، عملکرد عملیاتی و همچنین شناسایی کارایی و کاهش زمان خرابی می‌شود. مزایای بالقوه. ماشین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی فرآیند
بالقوه. ماشین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی فرآیند تولید آسان‌تر را به همراه مزایای بسیاری در هر مرحله جدید از پیشرفت تضمین می‌کنند. فناوری پتانسیل جدیدی برای خودکارسازی وظایف ایجاد می کند و در عین حال هوش تعامل انسان و ماشین را افزایش می دهد. برخی از مزایای هوش مصنوعی عبارتند از: خودکارسازی هدایت شده، تولید 24 ساعته، محیط های عملیاتی امن تر و کاهش هزینه های عملیاتی. خودکارسازی هدایت شده. هوش مصنوعی و ربات‌ها می‌توانند اقدامات را به طور مکرر و بدون هیچ خطایی انجام دهند و با ساخت راه‌حل‌های خودکار، مدل‌های تولید
دهند و با ساخت راه‌حل‌های خودکار، مدل‌های تولید شایسته‌تری طراحی کنند. آنها همچنین قادر به حذف خطاهای انسانی و ارائه سطوح بالاتری از تضمین کیفیت به تنهایی هستند. تولید 24 ساعته. در حالی که انسان ها باید به صورت شیفتی کار کنند تا خواب و زمان غذا را در نظر بگیرند، ربات ها می توانند خط تولید را به طور مداوم در حال کار نگه دارند. کسب‌وکارها می‌توانند قابلیت‌های تولید خود را گسترش دهند و به دلیل افزایش تولید از این عملکرد کاری شبانه‌روزی، به تقاضاهای بالاتر برای محصولات مشتریان جهانی پاسخ دهند. محیط عملیاتی امن
محصولات مشتریان جهانی پاسخ دهند. محیط عملیاتی امن تر. هوش مصنوعی بیشتر به این معنی است که کارگران انسانی کمتری کارهای خطرناک و سخت را انجام دهند. از نظر منطقی، با تعداد کمتری از انسان‌ها و بیشتر ربات‌هایی که فعالیت‌های مرتبط با خطر را انجام می‌دهند، تعداد حوادث محل کار باید به طور چشمگیری کاهش یابد. همچنین فرصت عالی ای برای اکتشاف فراهم می کند زیرا شرکت ها مجبور نیستند جان انسان ها را به خطر بیندازند. هزینه های عملیاتی فشرده. با در دست گرفتن فعالیت های روزانه توسط هوش مصنوعی، یک کسب و کار هزینه های عملیاتی
توسط هوش مصنوعی، یک کسب و کار هزینه های عملیاتی بسیار کمتری خواهد داشت. به جای استخدام انسان برای کار در هر شیفت، آنها به سادگی می توانند روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری کنند. تنها هزینه متحمل شده مربوط به تعمیر و نگهداری پس از خرید و راه اندازی ماشین آلات خواهد بود. اثرات زیست محیطی. خودروهای خودران به طور بالقوه برای محیط زیست مفید هستند. آنها می توانند برای پیمایش کارآمدترین مسیر و کاهش زمان بیکاری برنامه ریزی شوند که می تواند منجر به مصرف سوخت فسیلی و انتشار گازهای گلخانه ای (GHG) کمتر شود. همین امر را می
گازهای گلخانه ای (GHG) کمتر شود. همین امر را می توان در مورد ماشین آلات سنگین مورد استفاده در صنایع سنگین نیز گفت. هوش مصنوعی می‌تواند با دقت دنباله‌ای از رویه‌ها را به طور مکرر دنبال کند، در حالی که انسان‌ها مستعد خطاهای گاه به گاه هستند. مزایای اضافی هوش مصنوعی. هوش مصنوعی و اتوماسیون صنعتی در طول سال ها پیشرفت قابل توجهی داشته اند. بسیاری از تکنیک ها و نوآوری های جدید مانند پیشرفت در حسگرها و افزایش قابلیت های محاسباتی تکامل یافتهاست. هوش مصنوعی به ماشین‌ها در جمع‌آوری و استخراج داده ها، شناسایی الگوها
در جمع‌آوری و استخراج داده ها، شناسایی الگوها ، سازگاری با روندهای جدید از طریق هوش ماشینی، یادگیری و تشخیص گفتار کمک می‌کند. همچنین به اتخاذ تصمیمات سریع مبتنی بر داده، پیشبرد اثربخشی فرآیند، به حداقل رساندن هزینه های عملیاتی، تسهیل توسعه محصول و امکان مقیاس پذیری گسترده کمک می کند. معایب بالقوه. هزینه بالا. اگرچه هزینه در چند سال گذشته در حال کاهش بوده است، اما هزینه‌های توسعه فردی هنوز می‌تواند تا سیصد هزاردلار برای هوش مصنوعی پایه باشد. کسب‌وکارهای کوچک با سرمایه کم ممکن است در ایجاد وجوه لازم برای
با سرمایه کم ممکن است در ایجاد وجوه لازم برای استفاده از هوش مصنوعی مشکل داشته باشند. برای شرکت‌های بزرگ‌تر، بسته به میزان مشارکت هوش مصنوعی در این فرآیند، قیمت هوش مصنوعی ممکن است بالاتر باشد. به دلیل هزینه‌های بالاتر، امکان‌سنجی استفاده از هوش مصنوعی برای بسیاری از شرکت‌ها به چالش تبدیل می‌شود. با این وجود، هزینه استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند برای شرکت‌ها با ظهور نرم‌افزار هوش مصنوعی متن باز ارزان‌تر باشد. کاهش فرصت های شغلی. فرصت های شغلی با ظهور هوش مصنوعی رشد خواهند کرد. با این حال، ممکن است برخی از
رشد خواهند کرد. با این حال، ممکن است برخی از مشاغل از بین بروند زیرا هوش مصنوعی جایگزین آنها خواهد شد. هر شغلی که شامل کارهای تکراری باشد در خطر جایگزینی است. در سال 2017، گارتنر پیش بینی کرد که پانصدهزار شغل به دلیل هوش مصنوعی ایجاد می شود، اما همچنین پیش بینی کرد که تا نهصد هزار شغل به دلیل آن از بین می رود. این ارقام تنها برای مشاغل ایالات متحده صادق است. تصمیم گیری مبتنی بر هوش مصنوعی. هوش مصنوعی فقط به اندازه افرادی که مسئول برنامه نویسی اولیه آن هستند باهوش است. در سال 2014، یک موقعیت تیراندازی فعال
باهوش است. در سال 2014، یک موقعیت تیراندازی فعال باعث شد تا مردم با اوبر تماس بگیرند تا از تیراندازی و منطقه اطراف آن فرار کنند. الگوریتم مورد استفاده اوبر به جای تشخیص این وضعیت به عنوان یک وضعیت خطرناک، شاهد افزایش تقاضا و افزایش قیمت بود. این نوع شرایط می تواند در صنایع سنگین خطرناک باشد، جایی که یک اشتباه می تواند به قیمت جان انسان ها یا آسیب وارد شود. اثرات زیست محیطی. تنها 20 درصد از زباله های الکترونیکی در سال 2016 بازیافت شد، علیرغم اینکه 67 کشور قوانین مربوط به زباله های الکترونیکی را تصویب کردند.
مربوط به زباله های الکترونیکی را تصویب کردند. زباله های الکترونیکی انتظار می رود در سال 2021 به 52.2 میلیون تن برسند. ساخت دستگاه‌های دیجیتال و سایر لوازم الکترونیکی با توسعه هوش مصنوعی همراه اند که می‌توانند به محیط زیست آسیب برسانند. در سپتامبر 2015، شرکت خودروسازی آلمانی فولکس واگن شاهد یک رسوایی بین المللی بود. نرم افزار موجود در خودروها هنگام انجام آزمایش نمونه، کنترل انتشار گازهای اکسید نیتروژن (گازهای NOx ) را به اشتباه فعال کرد. هنگامی که خودروها در جاده بودند، کنترل های آلایندگی غیرفعال شد و
در جاده بودند، کنترل های آلایندگی غیرفعال شد و انتشار NOx تا 40 برابر افزایش یافت. گازهای NOx مضر هستند زیرا باعث مشکلات سلامتی قابل توجهی از جمله مشکلات تنفسی و آسم می شوند. اغلب مطالعات نشان داده است که انتشار گازهای گلخانه ای اضافی می تواند باعث بیش از 1200 مرگ زودرس در اروپا شود و منجر به کاهش بهره وری به ارزش 2.4 میلیون دلار شود. هوش مصنوعی آموزش دیده برای عمل بر روی متغیرهای محیطی ممکن است الگوریتم های اشتباهی داشته باشد که می تواند منجر به اثرات بالقوه منفی بر روی محیط شود. الگوریتم‌هایی که بر روی
منفی بر روی محیط شود. الگوریتم‌هایی که بر روی داده‌های سوگیری شده آموزش داده شده‌اند، نتایج مغرضانه‌ای تولید خواهند کرد. سیستم پشتیبانی تصمیم قضایی COMPAS یکی از این نمونه‌ها از داده‌های جانبدارانه است که نتایج ناعادلانه تولید می‌کند. وقتی ماشین‌ها توانایی یادگیری و تصمیم‌گیری را توسعه می‌دهند که توسط برنامه‌نویس کدگذاری نشده است، ردیابی و دیدن اشتباهات دشوار است. به این ترتیب، مدیریت و بررسی فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است. اثرات هوش مصنوعی در صنعت تولید. Landing.ai، استارت آپی که توسط Andrew Ng
تولید. Landing.ai، استارت آپی که توسط Andrew Ng تشکیل شد، ابزارهای بینایی ماشینی را توسعه داد که عیوب میکروسکوپی محصولات را با وضوح بسیار فراتر از دید انسان تشخیص می دهند. ابزارهای بینایی ماشین از یک الگوریتم یادگیری ماشینی استفاده می کنندکه روی حجم های کوچکی از تصاویر نمونه آزمایش شده است. کامپیوتر نه تنها خطاها را می بیند بلکه اطلاعات را پردازش می کند و از آنچه مشاهده می کند یاد می گیرد. در سال 2014، چین ، ژاپن ، ایالات متحده ، جمهوری کره و آلمان با همدیگر 70 درصد از کل حجم فروش روبات ها را به خود اختصاص
70 درصد از کل حجم فروش روبات ها را به خود اختصاص دادند. در صنعت خودروسازی، بخشی با درجه بالایی از خودکارسازی، ژاپن با 1414 در هر ده هزار کارمند دارای بالاترین تراکم ربات های صنعتی در جهان است. طراحی مولد فرآیند جدیدی است که از هوش مصنوعی به وجود آمده است. طراحان یا مهندسان اهداف طراحی (و همچنین پارامترهای مواد، روش های ساخت و محدودیت های هزینه) را در نرم افزار طراحی مولد مشخص می کنند. این نرم افزار همه جایگشت های بالقوه را برای یک راه حل عملی بررسی می کند و جایگزین های طراحی را تولید می کند. این نرم افزار
جایگزین های طراحی را تولید می کند. این نرم افزار همچنین از یادگیری ماشین برای آزمایش و یادگیری از هر تکرار استفاده می کند تا آزمایش کند که کدام تکرار کار می کند و کدام تکرار ناموفق است. گفته می شود که به طور موثر پنجاه هزار کامپیوتر [در فضای ابری] را برای یک ساعت اجاره می کنند. هوش مصنوعی به تدریج در دنیای مدرن به طور گسترده پذیرفته شده است. دستیارهای شخصی هوش مصنوعی، مانند سیری یا الکسا ، از سال 2003 برای مقاصد نظامی وجود داشته اند.
روزهای جهانی را مجمع عمومی سازمان ملل متحد برای نشان دادن جنبه‌های مهم زندگی و تاریخ بشر تعیین می‌کند. هر روز بین‌المللی به بسیاری از سازمان دهندگان فرصتی برای سازماندهی فعالیت‌های مرتبط با موضوع روز ارائه می‌دهد. سازمان‌ها و دفاتر سازمان ملل متحد و مهم‌تر از همه، دولت‌ها، جامعه مدنی، بخش‌های دولتی و خصوصی، مدارس، دانشگاه‌ها و به‌طور کلی‌تر شهروندان، یک روز بین‌المللی را سکوی پرشی برای اقدامات آگاهی‌بخش می‌سازند. آژانس‌های تخصصی سازمان ملل از جمله یونسکو نیز می‌توانند روز جهانی را اعلام کنند. در این صورت،
می‌توانند روز جهانی را اعلام کنند. در این صورت، اعلام روزهای بین‌المللی تنها به نهادهای حاکمیتی و مقررات داخلی آنها بستگی دارد. بدین ترتیب یونسکو روزهای بین‌المللی سازمان ملل متحد مرتبط با حوزه‌های صلاحیت خود را، علاوه بر سایر روزهای جهانی که توسط نهادهای حاکمیتی سازمان یا سایر نهادها اعلام شده‌است، جشن می‌گیرد. گاه‌شمار یونسکو شامل روزها، سال‌ها و دهه‌هایی می‌شود که مصوب مجمع عمومی سازمان ملل و یونسکو به عنوان سازمان برگزارکننده ان است. سال‌ها. سال‌های بین‌المللی مصوب مجمع عمومی سازمان ملل که یونسکو به
مصوب مجمع عمومی سازمان ملل که یونسکو به عنوان سازمان برگزارکننده ان بوده‌است. دهه‌ها. دهه‌های بین‌المللی مصوب مجمع عمومی سازمان ملل که یونسکو به عنوان سازمان برگزارکننده ان بوده‌است.
شهر یادگیرنده شهری است که سیاست‌ها و شیوه‌هایی را توسعه می‌دهد که از طریق آموزش، پیشرفت و توسعه پایدار را در مدیریت شهری تقویت می‌کند. به ویژه وقتی دولت‌های محلی، جوامع اجتماعی را برای مشارکت در اجرای استراتژی‌ها و برنامه‌های یادگیری مادام العمر توانمند می‌کنند. شهر یادگیرنده، با ترویج یادگیری مادام‌العمر برای همه ، توسعه ی پایدار را ،از طریق توانمندسازی فردی و اجتماعی ، توسعه و رفاه اقتصادی متناسب با ظرفیت های فرهنگی محلی را ، ممکن و قابل اجرا میکند. شهرهای یادگیرنده در تمام مراحل توسعه می‌توانند از اشتراک