payamvha/North_RAG huggingface dataset:
به جذب او هستند. او با یکی از آنها قرارداد می‌بندد و وقتی وارد می‌شود، متوجه می‌شود که دینو، مدیر باشگاه قرضی سابقش نیز در باشگاه جدیدش حضور دارد. دینو هانتر را با توماس مولر یا آنتوان گریزمان یا دله آلی، بازیکنی که به عنوان شریک ضربتی هانتر عمل می‌کند، جفت می‌کند. با این حال، هانتر در اوایل فصل دچار مصدومیت زانو می‌شود که او را در بیشتر فصل دور می‌کند. پس از بهبودی، هانتر متوجه می‌شود که شغل دینو در خطر است، و اگر باشگاه تا پایان فصل هیچ جایزه‌ای نبرد، ممکن است اخراج شود. اگر هانتر خوب بازی کند و قهرمان
است اخراج شود. اگر هانتر خوب بازی کند و قهرمان لیگ یا جام حذفی داخلی شود، دینو کار خود را حفظ می‌کند. اگر نه، اخراج می‌شود. پس از پایان فصل، هانتر جیم را برای ملاقات با کیم به ایالات متحده می‌برد. بعد از صرف غذا، هانتر از یک مأمور تماسی دریافت می‌کند که به او پیشنهاد می‌کند یک نماد بسازد. فیفا ۱۹. داستان از جایی شروع می‌شود که الکس هانتر، خواهر ناتنی او کیم و دنی ویلیامز در حال تماشای ویدیویی از پدربزرگ هانتر، جیم هانتر، هستند که صدمین گل حرفه ای خود را برای باشگاهش در یک مسابقه دسته اول در کاونتری سیتی به
باشگاهش در یک مسابقه دسته اول در کاونتری سیتی به ثمر رساند. پس از آن، آنها با تیم‌های مربوطه خود برای تورنمنت دوستانه پیش فصل که در ژاپن برگزار می‌شود تمرین می‌کنند - که در پایان با تیم‌های الکس و دنی در فینال مسابقات روبرو می‌شوند. الکس بعداً با بئاتریز ویلانووا، عامل فوتبالی که در پایان سفر قبلی با او تماس گرفت ملاقات می‌کند - قول می‌دهد که الکس را به نمادی در فوتبال جهان تبدیل کند. او به قول خود عمل می‌کند و به الکس می‌گوید که رئال مادرید به او پیشنهاد قراردادی ۵ ساله داده‌است که او آن را پذیرفته و به
قراردادی ۵ ساله داده‌است که او آن را پذیرفته و به اسپانیا و باشگاه جدیدش می‌رود. الکس هنوز اولین بازی خود در لیگ قهرمانان را انجام نداده‌است و از مربیان مختلف تیم کمک می‌گیرد تا به او کمک کنند تا آمار خود را افزایش دهد. هر دو تیم الکس و دنی از گروه‌های خود در لیگ قهرمانان اروپا خارج می‌شوند و در دو انتهای براکت قرار دارند. در این مرحله الکس به‌طور فزاینده ای درگیر وظایف برند و حامی مالی خود از خواسته‌های نمایندگان خود شده‌است و شهرت روزافزون شروع به ایجاد اختلاف بین خانواده او کرده‌است. این موضوع زمانی
اختلاف بین خانواده او کرده‌است. این موضوع زمانی بیشتر دیده می‌شود که کیم قبل از جام جهانی برای دیدن الکس می‌آید و الکس به دلیل مشغله زیاد او با برند لباس جدیدش، او را از فرودگاه نمی‌برد، که باعث ناراحتی کیم و مادرش شد. به همین دلیل، الکس قبل از اولین بازی حذفی لیگ قهرمانان اروپا هم از ترکیب اصلی و هم از بازیکنان تعویضی کنار گذاشته می‌شود، به این معنی که او باید دوباره به ترکیب اصلی بازگردد تا اعتماد سرمربی خود را به دست آورد. در همین حال، دنی نیز با مشکلاتی در رابطه با ایجنت مواجه است، زیرا دوستش رینگو و
در رابطه با ایجنت مواجه است، زیرا دوستش رینگو و ایجنتش، مایکل، بر سر اینکه می‌خواهد خانه ای جدید داشته باشد یا نه، بحث می‌کنند و به بازیکن اجازه داده می‌شود که طرف چه کسی باشد. با این وجود هر دو تیم به نیمه نهایی این رقابت‌ها راه پیدا کردند. الکس و بئاتریز قبل از اولین بازی حذفی به دیدار کیم می‌روند و بئاتریز که تحت تأثیر توانایی‌های کیم قرار گرفته بود به او می‌گوید که باید حرفه ای شود و به کالج نرود. در لیگ قهرمانان اروپا، الکس با یوونتوس روبرو می‌شود و دنی بار دیگر با تیم برادرش روبرو می‌شود. هر دو رقبای
بار دیگر با تیم برادرش روبرو می‌شود. هر دو رقبای خود را شکست داده و به فینال لیگ قهرمانان صعود می‌کنند. در فینال لیگ قهرمانان ۲۰۱۹ در واندا متروپولیتانو در مادرید جایی که رئال مادرید به مصاف تیم لیگ برتر دنی می‌رود. صرف نظر از اینکه چه کسی فینال را برنده می‌شود، شخصیت بازنده با مهربانی شکست خود را می‌پذیرد، زیرا دیگری با بهترین تیم باشگاهی اروپا جشن می‌گیرند. بازی با گفتن جیم به الکس به پایان می‌رسد که هرگز به او افتخار نکرده‌است و وقتی بازنشسته شود، بهترین هانتر تمام دوران خواهد بود و سفر الکس هانتر را به
هانتر تمام دوران خواهد بود و سفر الکس هانتر را به پایان می‌رساند. فیفا ۲۰. الکس هانتر و دنی ویلیامز در حالت بازی Volta Football Story در ریودوژانیرو بازی کرده‌اند. هانتر با Beatriz Villanova در نیویورک در مراسم دعوت خیابانی Pro NYC شرکت می‌کند و با سید، هم تیمی رووی (پروتاگونیست) سلفی می‌گیرد. استقبال. داستان الکس هانتر به‌شدت به داستان مارکوس رشفورد مهاجم منچستر یونایتد شبیه بود، که وی دو بار در اولین بازی خود در ماه فوریه سال ۲۰۱۶ گل زد. راشفورد همچنین قبل از بازی انگلیس مقابل ایسلند در یورو ۲۰۱۶ نظرات
از بازی انگلیس مقابل ایسلند در یورو ۲۰۱۶ نظرات خود را در مورد شباهت‌های بین او و الکس هانتر بیان کرد: «در واقع نمی‌توانم باور کنم که چقدر دقیق است، تماشای الکس، من را به یاد سفرم می‌اندازد.» این ممکن است برای سفارشی کردن هر چیزی در مورد شکارچی غیر از تیم خود، موقعیت، و لباس، بر خلاف " «حالت حرفه ای» که در آن کاربران می‌توانند یک بازیکن بر اساس شباهت خود را ایجاد کنید. فقدان سفارشی‌سازی باعث ایجاد واکنش‌های خفیف اگرچه تحقیقات Vocativ نشان داد که بیشتر شکایات در مورد عدم سفارشی‌سازی انگیزه‌های نژادی ندارند.
ساکه دین محمد (۱۷۵۹–۱۸۵۱) سیاح، کارآفرین و از برجسته‌ترین مهاجران غیراروپایی اولیه بود. وی غذاهای بنگالی و حمام و شامپو را به اروپا معرفی کرد. او همچنین اولین هندی بود که کتابی به زبان انگلیسی "بنام سفرهای دین محمد" منتشر کرد. زندگی. متولد شهر پاتنا ذر ایالت بنگال در هند بود، از یک خانواده مسلمان بنگالی او ادعا می‌کرد که با نواب بنگال خویشاوندی دارد و اجدادی داشته‌است که در دربار امپراتوران مغول کار می‌کردند. پدرش در ارتش بنگال متعلق به شرکت هند شرقی خدمت کرد و زمانی که محمد ۱۱ ساله بود در جنگ جان باخت. پس
و زمانی که محمد ۱۱ ساله بود در جنگ جان باخت. پس از مرگ پدر، او تحت تکفل کاپیتان "گادفری ایوان بیکر"، افسر انگلیسی-ایرلندی قرار گرفت. محمد در ارتش شرکت هند شرقی به عنوان جراح کارآموز خدمت کرد. در سال ۱۷۸۲ کاپیتان بیکر استعفا داد و محمد نیز از ارتش استعفا و همراه بیکر به ایرلند رفت. در سال۱۷۸۴، محمد به همراه خانواده بیکر به کورک ایرلند مهاجرت کرد. در آنجا برای بهبود زبان انگلیسی خود در یک مدرسه محلی تحصیل کرد و عاشق جین دالی شد. خانواده دالی با رابطه او مخالف بودند زیرا در آن زمان ازدواج پروتستان‌ها با غیر
بودند زیرا در آن زمان ازدواج پروتستان‌ها با غیر پروتستان‌ها غیرقانونی بود، بنابراین این زوج برای ازدواج در سال ۱۷۸۶ به شهر دیگری گریختند و محمد از اسلام به آنگلیکانیسم گروید. و در اسقف نشین کورک ازدواج کردند. و در اواخر قرن هجدهم به خیابان لیتل رایدر شماره ۷ در لندن نقل مکان کردند. فرزندان و نوه‌ها. سوابق کلیسایی در لندن نشان می‌دهند که محمد در سال ۱۸۰۶ با جین جفریس ازدواجی دوم انجام داده‌است. او یک دختر به نام آملیا (متولد ۱۸۰۸) از او داشت و به عنوان پدر «ویلیام دین ماهومت» در ثبت نام محله ذکر شده‌است.
«ویلیام دین ماهومت» در ثبت نام محله ذکر شده‌است. آملیا در ۱۱ ژوئن ۱۸۰۹ در سنت مریلبون، وست مینستر، در لندن غسل تعمید داده شد. دین محمد از همسر قانونی خود هفت فرزند داشت: روزانا، هنری، هوراسیو، فردریک، آرتور و … پسر او، فردریک محمد، مالک حمام‌های ترکی در برایتون بود و همچنین یک آکادمی بوکس و شمشیربازی در نزدیکی برایتون اداره می‌کرد. مشهورترین نوه او، هوراتیو اکبر محمد، یک پزشک مشهور بین‌المللی شد او کمک‌های مهمی به مطالعه فشار خون بالا و تکمیل دستگاه فشارخون سنج کرد. اکبر محمد تدریس نیز می‌کرد ولی همواره از
سنج کرد. اکبر محمد تدریس نیز می‌کرد ولی همواره از سخنان دیگران در مورد تیره بودن رنگ پوست خود و نام و فامیل اسلامی رنج می‌برد تا جاییکه در تسلیت فوت او هم از رنگ تیره او یاد کردند! اینها باعث شد فرزندش آرکیبالد(۱۸۷۴–۱۹۴۸) که او هم پزشک بود نام خانوادگیشان را به دین تغییر دهد و به آرکیبالد دین مشهور شود. یکی دیگر از نوه‌های دین محمد، کشیش جیمز کریمان محمد، در اواخر قرن نوزدهم به عنوان مسئول (ویکار) شهرک هوو در ساسکس منصوب شد. سفرنامه دین محمد. در ۱۷۹۴ سفرنامه خود را منتشر کرد که به شکل رساله‌ای است که در
خود را منتشر کرد که به شکل رساله‌ای است که در سفرنامه‌ها و رمان‌های آن عصر رایج بوده و از ۳۸ نامه تشکیل شده‌است. کتاب با مقدمه‌ای کوتاه آغاز می‌شود که در آن او ایرلند و هند را مقایسه می‌کند، و می‌نویسد که «چهره همه چیز بسیار متضاد با آن صحنه‌های چشمگیر در هند است». . سپس سفرهای خود را در ارتش بنگال در شمال شرق هند توصیف می‌کند. مجموعه‌ای از درگیری‌های نظامی همراه با توصیف برخی از شهرهای بزرگ، از جمله کلکته و بنارس همراه با گزارش‌های دست اول از فرهنگ هند، تجارت، درگیری‌های نظامی، غذا، حیات وحش و غیره کتاب
درگیری‌های نظامی، غذا، حیات وحش و غیره کتاب با شرح سفر محمد به بریتانیا، جایی که او در سپتامبر ۱۷۸۴ به دارتموث رسید، پایان می‌یابد. مونا ناراین در اینباره می‌گوید: دین محمد به هند از دیدگاه یک اروپایی نگاه می‌کند! او پیوسته از ضمیر «ما» برای توصیف خود و اروپایی‌ها استفاده می‌کند و در نوشته‌هایش به دنبال به چالش کشیدن مدیریت ضعیف دولتی در شرکت هند شرقی نیست. سرمایه‌گذاری در رستوران. در سال ۱۸۱۰، پس از نقل مکان به لندن، اولین رستوران هندی را در انگلستان افتتاح کرد: قهوه‌خانه هندوستان در خیابان جورج، نزدیک
کرد: قهوه‌خانه هندوستان در خیابان جورج، نزدیک میدان پورتمن، مرکز لندن. این رستوران، از جمله اقلام دیگر، قلیان و چپق با تنباکوی واقعی، و غذاهای هندی ارائه می‌کرد. معرفی شامپو به اروپا. قبل از افتتاح رستورانش، محمد در لندن برای باسیل کاکرین یک حمام بخار برای استفاده در خانه اش در میدان پورتمن نصب کرده بود و مزایای پزشکی آن را تبلیغ می‌کرد. ممکن است محمد مسئول معرفی تمرین شامپو یا «شامپو کردن» (یا ماساژ هندی) در آنجا بوده باشد. در سال ۱۸۱۴، محمد و همسرش به برایتون بازگشتند و اولین حمام ماساژ و بخار و «شامپو»
بازگشتند و اولین حمام ماساژ و بخار و «شامپو» را در انگلستان افتتاح کردند، جایی که اکنون هتل کوئینز شده‌است. او در یک مقاله محلی گفت: حمام بخار هندی (نوعی حمام ترکی)، درمان بسیاری از بیماری‌ها است به ویژه روماتیسم و فلج، نقرس، مفاصل سفت، رگ به رگ شدن‌های قدیمی، پا درد و درد در مفاصل. این کار بلافاصله با موفقیت روبرو شد و دین محمد به عنوان «دکتر برایتون» شناخته شد. بیمارستان‌ها بیماران را به او ارجاع دادند و او به عنوان شامپو زن جورج چهارم و ویلیام چهارم منصوب شد. محمد دو کتاب نوشت. اولی موارد درمان شده توسط
شد. محمد دو کتاب نوشت. اولی موارد درمان شده توسط دین محمد، دکتر شامپو و مخترع حمام بخار دارویی و دومی، شامپو کردن یا، مزایای ناشی از استفاده از حمام بخار دارویی هندی و آنها را به پادشاه جورج چهارم تقدیم کرد. مقاومت انگلیسی‌ها. محمد در مورد مقاومت مردم در برابر حمام و شامپو زدن می‌گوید: "«هیچ‌کس نمی‌تواند رضایت کامل بدست بیاورد یا عقیده جدیدی را بدون تمسخر بخشی از بشریت جا بیندازد. در مورد من نیز چنین بود و مجبور بودم با تردیدها و ایراداتی که علیه حمام مطرح و منتشر می‌شد مبارزه کنم، اما با توجه به درمان‌های
منتشر می‌شد مبارزه کنم، اما با توجه به درمان‌های مکرر حاصل از آن، سرنوشت دیگر نوآوری‌های علم را داشته‌است.»"
مسحور کردن نام چهارمین آلبوم استودیویی گروه موسیقی هوی متال ارمنی-آمریکایی سیستم آو ا داون است که توسط امریکن رکوردینگز و کلمبیا رکوردز در ۱۷ مه ۲۰۰۵ عرضه شد. هنگام عرضه‌اش، این آلبوم به‌طور گسترده‌ای توسط منتقدان ستوده شد. با داشتن طول ۲۶ دقیقه، این آلبوم کوتاه‌ترین آلبوم گروه است.
انگلیسی نیوزیلندی () گویشی از زبان انگلیسی است که توسط نیوزیلندی‌ها به آن صحبت و نوشته می‌شود. کد زبان آن در سازمان بین‌المللی استانداردسازی، en-NZ است. این گویش از انگلیسی بریتانیایی و هنگام به وجود آمدن نیوزیلند مشتق شده است. اغلب باشندگان نیوزیلند انگلیسی زبان مادریشان می‌باشد. انگلیسی نیوزیلندی به دلیل نزدیکی جغرافیایی با انگلیسی استرالیایی، شباهت‌های بسیاری با یکدیگر دارند. پیشینه. مائوری زبان بومی نیوزیلند است و تا سده نوزدهم میلادی، این زبان پراستفاده‌ترین زبان در این کشور بود. هنگامی که امپراتوری
زبان در این کشور بود. هنگامی که امپراتوری بریتانیا، فرانسه و ایالات متحده برای شکار نهنگ شروع به ورود به نیوزیلند کردند، شروع به تجارت با مائوری‌های بومی کردند. نخستین مهاجرها به نیوزیلند بیشتر محکوم‌های سابق یا زندانی‌های فراری از کشور استرالیا بودند. اما، از آنجایی که اروپایی ها شروع به پیشی گرفتن از مردم مائوری کردند، استفاده از زبان مائوری شروع به کاهش کرد. هنگامی که در سال ۱۷۸۸ میلادی، ایالت نیو ساوت ولز تشکیل شد بطور غیر رسمی نیوزیلند را نیز تحت نظر داشت. اما زمانی که شرکت نیوزیلند اقدام به استعمار
داشت. اما زمانی که شرکت نیوزیلند اقدام به استعمار نیوزیلند کرد؛ تجارت میان بریتانیایی‌ها و نیوزیلندی‌ها افزایش یافت. ویلیام هابسون از طرف حاکم‌های بریتانیا دستور گرفت تا به نیوزیلند برود و مائوری‌ها را متقاعد کند که حاکمیت خود را به ولیعهد بریتانیا واگذار کنند. میان سران بریتانیایی و مائوری معاهده وایتانگی، بسته شد. پس از آن جمعیت قابل‌توجهی از کشورهای استرالیا، بریتانیا و ایالات متحده وارد کشور نیوزیلند شدند. سپس نیوزیلند در سال ۱۸۴۱ میلادی از استعمار نیو ساوت ولز در استرالیا خارج شد و از سال ۱۸۴۱ تا ۱۹۰۷
ولز در استرالیا خارج شد و از سال ۱۸۴۱ تا ۱۹۰۷ میلادی؛ بطور مستقل با نام نیوزیلند مستعمره بریتانیا شد. تب طلا در نیوزیلند یکی دیگر از دلیل‌های هجوم مهاجرها به این کشور شد. ترکیب مردم بومی و مهاجرها باعث بوجود آمدن لهجه‌ای از انگلیسی به نام انگلیسی نیوزیلندی شد. نوع متمایز لهجه نیوزیلندی حداقل از سال ۱۹۱۲ میلادی به رسمیت شناخته شد. انگلیسی نیوزیلندی دارای وام‌واژه‌های بسیاری از زبان مائوری است که بیشتر در توصیف جانورها و گیاه‌ها بکار گرفته می‌شوند. امروزه زبان انگلیسی با لهجه نیوزیلندی و زبان مائوری جزو
زبان انگلیسی با لهجه نیوزیلندی و زبان مائوری جزو زبان‌های رسمی این کشور هستند. تفاوت‌ها. انگلیسی نیوزیلندی ترکیبی از بریتانیایی و استرالیایی است، اما ویژگی‌های منحصربه‌فردی مثل وجود واژه‌ها و تلفظ مختص به خود را دارد.
آی‌پد ۱۰٫۲ اینچی (به انگلیسی: iPad (9th generation)؛ رسماً آی‌پد (نسل نهم) شناخته شده با نام آی‌پد ۹) تبلتی است که در ۱۴ سپتامبر ۲۰۲۱ به عنوان جانشین آی‌پد (نسل هشتم)، توسط شرکت اپل توسعه و به بازار عرضه شد. امکانات. این دستگاه از تراشهٔ اپل بایونیک ۱۳ با ۲۰ درصد افزایش عملکرد CPU ،GPU نسبت به نسل قبلی خود استفاده می کند. همچنین یک دوربین جلوی جدید ۱۲ مگاپیکسلی سنتر استیج در آی‌پد پیاده‌سازی شده و جایگزین دوربین جلوی قدیمی ۱٫۲ مگاپیکسلی شد. حافظه پایه دو برابر شده و به ۶۴ گیگابایت رسیده است. این آی‌پد از
شده و به ۶۴ گیگابایت رسیده است. این آی‌پد از سیستم عامل آی‌پداواس ۱۵ استفاده می کند. این آی‌پد از اپل پسنل، صفحه کلید هوشمند و یک رابط هوشمند برای پیوست های صفحه کلید سازگار است.
«نزدیکی وقاحت» نام تک‌آهنگی تبلیغاتی از گروه موسیقی هوی متال ارمنی-آمریکایی سیستم آو ا داون است که در مه ۲۰۰۶ برای تبلیغ نسخه دیجیتالی ترانه «روز تنهایی» منتشر شد. این ترانه نهمین از آلبوم "هیپنوتایز" است. خواننده اصلی، سرژ تنکیان اظهار داشت که نام ترانه از جنبش دادائیسم الهام گرفته است.
داده‌افزایی (افزایش داده)، در داده‌کاوی، به سازوکارهایی برای افزایش شمارِ داده‌ها گفته می‌شود. داده‌های تازه با ساختن رونوشت‌ها و نمونه‌هایی از داده‌های کنونی (دردسترس)، یا ساخت داده‌هایی با الگوگرفتن از داده‌های کنونی (کمی ناهمسان)، ساخته می‌شوند. شیوه‌ی داده‌افزایی را می‌توان یک (همترازکننده) دانست، که راه‌کاری است برای چالشِ :بیش‌برازش در زمان آموزش یک الگوی (مدل) یادگیری ماشین. تقویت داده برای کلاس بندی تصاویر. دگرسازی تصاویر. تغییرات هندسی، چرخش، اصلاح رنگ، برش، چرخش، تزریق نویز و پاک کردن تصادفی برای
رنگ، برش، چرخش، تزریق نویز و پاک کردن تصادفی برای تقویت تصویر در یادگیری عمیق استفاده می‌شود. معرفی تصاویر مصنوعی جدید. اگر با مشکل کمبود داده مواجه شویم، تکنیک‌های ساده و در عین حال مؤثر مانند تبدیل‌ها ممکن است راه‌حل محدودی داشته باشند. اگر یک مجموعه داده خیلی کوچک است، یک تصویر تبدیل شده از طریق چرخش و آینه سازی و غیره تنظیم می‌شود. ممکن است هنوز برای یک مشکل معین خیلی کوچک باشد. راه حل دیگر منبع یابی تصاویر کاملاً جدید و مصنوعی از طریق تکنیک‌های مختلف است، به عنوان مثال استفاده از :شبکه‌های زایای
است، به عنوان مثال استفاده از :شبکه‌های زایای دشمنگونه برای ایجاد تصاویر مصنوعی جدید برای تقویت داده‌ها. علاوه بر این، الگوریتم‌های تشخیص تصویر هنگام انتقال از تصاویر مصنوعی تولید شده توسط Unity Game Engine بهبود می‌یابند؛ یعنی برای بهبود یادگیری داده‌های دنیای واقعی با تقویت فرایند آموزش با تصاویر رندر شده از محیط‌های مجازی. افزایش داده برای پردازش سیگنال. سیگنال‌های بیولوژیکی. تقویت داده‌های مصنوعی برای طبقه‌بندی یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخوردار است، به ویژه برای داده‌های بیولوژیکی، که تمایل به
است، به ویژه برای داده‌های بیولوژیکی، که تمایل به ابعاد بالا و کمیاب دارند. کاربردهای کنترل و تقویت رباتیک در افراد ناتوان و توانا هنوز عمدتاً بر تجزیه و تحلیل‌های موضوعی خاص متکی است. کمبود داده در مشکلات پردازش سیگنال، مانند سیگنال‌های :نوار عصب و عضله بیماری پارکینسون، که به سختی انجام می‌شود، قابل توجه است. همچنین که می‌توان از یک :شبکه‌های زایای دشمنگونه (به ویژه DCGAN) برای انجام انتقال سبک به منظور تولید سیگنال‌های الکترومیوگرافی مصنوعی استفاده کرد که مطابق با سیگنال‌های نشان داده شده توسط مبتلایان
مطابق با سیگنال‌های نشان داده شده توسط مبتلایان به بیماری پارکینسون است.این رویکردها در :نوار مغزی (امواج مغزی) نیز مهم هستند. وانگ و همکاران با بررسی ایده استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال عمیق برای تشخیص احساسات مبتنی بر EEG، نتایج نشان می‌دهد که با استفاده از تقویت داده‌ها، تشخیص احساسات بهبود می‌یابد. همچنین اشاره شده‌است که مدل OpenAI قادر به یادگیری و تولید سیگنال‌های بیولوژیکی مصنوعی مانند EEG و EMG است. در این مطالعه، اشاره شد که تشخیص از طریق تقویت داده‌ها بهبود یافته‌است. همچنین اشاره شد که
تقویت داده‌ها بهبود یافته‌است. همچنین اشاره شد که مدل‌های یادگیری ماشین آماری آموزش‌دیده در حوزه مصنوعی می‌توانند داده‌های انسانی را طبقه‌بندی کنند و بالعکس. در تصویر، مقایسه ای با چند نمونه از EEG تولید شده توسط مدل GPT-2 و مغز انسان ارائه شده‌است. یک رویکرد رایج، تولید سیگنال‌های مصنوعی با تنظیم مجدد اجزای داده‌های واقعی است. Lotte روشی برای «تولید آزمایش مصنوعی بر اساس قیاس» پیشنهاد کرد که در آن سه مثال داده x1, x2 ,x3 مثال‌هایی ارائه می‌کند و یک x_synthetic شکل می‌گیرد که به x3 چه x2 به x1 است. یک
شکل می‌گیرد که به x3 چه x2 به x1 است. یک تبدیل به x1 اعمال می‌شود تا شبیه‌تر به x2 شود، سپس همان تبدیل برای x3 اعمال می‌شود که x_syntetic را تولید می‌کند. تحقیقات کنونی نشان می‌دهد که می‌توان تأثیر زیادی از تکنیک‌های نسبتاً ساده به دست آورد. به عنوان مثال، فریر مشاهده کرد که وارد کردن نویز به داده‌های جمع‌آوری شده برای تشکیل نقاط داده اضافی، توانایی یادگیری چندین مدل را بهبود می‌بخشد که در غیر این صورت عملکرد نسبتاً ضعیفی داشتند. سینگانوس و همکاران. رویکردهای تاب‌شدن بزرگی، تجزیه موجک و مدل‌های EMG سطح
تاب‌شدن بزرگی، تجزیه موجک و مدل‌های EMG سطح مصنوعی (رویکردهای مولد) را برای تشخیص ژست دست مورد مطالعه قرار داد و زمانی که داده‌های تقویت‌شده در طول آموزش معرفی شد، عملکرد طبقه‌بندی را تا +۱۶٪ افزایش داد. اخیراً، مطالعات تقویت داده‌ها شروع به تمرکز بر حوزه یادگیری عمیق کرده‌اند، به‌ویژه بر توانایی مدل‌های مولد برای ایجاد داده‌های مصنوعی که سپس در طی فرایند آموزش مدل طبقه‌بندی معرفی می‌شوند. در سال ۲۰۱۸، لو و همکاران. مشاهده کرد که داده‌های مفید سیگنال EEG می‌تواند توسط شبکه‌های متخاصم مولد شرطی Wasserstein
توسط شبکه‌های متخاصم مولد شرطی Wasserstein (GANs) تولید شود که سپس به مجموعه آموزشی در یک چارچوب یادگیری کلاسیک آزمون قطار معرفی شد. نویسندگان دریافتند که عملکرد طبقه‌بندی با معرفی چنین تکنیک‌هایی بهبود یافته‌است. تقویت داده برای تشخیص گفتار. اشاره شده‌است که تولید داده مصنوعی از MFCCهای گفتاری می‌تواند تشخیص یک گوینده از گفته‌های آنها را از طریق انتقال یادگیری از داده‌های مصنوعی که از طریق یک :شبکه عصبی بازگشتی در سطح کاراکتر (RNN) ایجاد شده‌است، بهبود بخشد. افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر.
افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر. چرخاندن. چرخش محور افقی بسیار رایج‌تر از چرخاندن محور عمودی است. این تقویت یکی از ساده‌ترین‌ها برای پیاده سازی است و در مجموعه داده‌هایی مانند CIFAR-10 و ImageNet مفید است. این یک تبدیل نگهدارنده برچسب در مجموعه داده‌های مربوط به تشخیص متن، مانند MNIST یا SVHN نیست. فضای رنگی. داده های تصویر دیجیتال معمولاً به عنوان تانسور ابعاد (ارتفاع × عرض × کانال های رنگ) کدگذاری می شوند. انجام افزایش در فضای کانال های رنگی استراتژی دیگری است که اجرای آن بسیار کاربردی
رنگی استراتژی دیگری است که اجرای آن بسیار کاربردی است. تقویت‌های رنگی بسیار ساده شامل جداسازی یک کانال رنگی مانند R، G یا B می‌شود. یک تصویر را می‌توان با جدا کردن آن ماتریس و اضافه کردن 2 ماتریس صفر از کانال‌های رنگی به سرعت به نمایش آن در یک کانال رنگی تبدیل کرد. علاوه بر این، مقادیر RGB را می توان به راحتی با عملیات ماتریسی ساده برای افزایش یا کاهش روشنایی تصویر دستکاری کرد. تقویت‌های رنگی پیشرفته‌تر از استخراج یک هیستوگرام رنگی برای توصیف تصویر حاصل می‌شوند. برش. برش تصاویر را می توان به عنوان یک مرحله
برش. برش تصاویر را می توان به عنوان یک مرحله پردازش عملی برای داده های تصویر با ابعاد مختلف ارتفاع و عرض با برش دادن یک ناحیه مرکزی از هر تصویر استفاده کرد. از برش تصادفی نیز می توان برای ارائه اثری مشابه ترجمه‌ها استفاده کرد. تفاوت بین برش تصادفی و ترجمه این است که برش اندازه ورودی را کاهش می دهد، مانند (256, 256) → (224، 224)، در حالی که ترجمه‌ها ابعاد فضایی تصویر را حفظ می‌کنند. بسته به آستانه کاهش انتخاب شده، این تغییر ممکن است حفظ کننده برچسب نباشد. چرخش. این روش با چرخش تصویر به راست یا چپ بر روی
چرخش. این روش با چرخش تصویر به راست یا چپ بر روی محوری بین 1 تا 359 درجه انجام می شود. ایمنی افزایش چرخش به شدت توسط پارامتر درجه چرخش تعیین می شود. چرخش های جزئی، مانند بین 1 و 20 یا - 1 تا - 20 می تواند برای کارهای تشخیص رقم مانند MNIST مفید باشد، اما با افزایش درجه چرخش، برچسب داده ها دیگر پس از تبدیل حفظ نمی شود. ترجمه. جابجایی تصاویر به چپ، راست، بالا یا پایین می تواند برای جلوگیری از سوگیری موقعیتی در داده ها مفید باشد. به عنوان مثال، اگر تمام تصاویر در یک مجموعه داده در مرکز قرار گیرند، که در مجموعه
یک مجموعه داده در مرکز قرار گیرند، که در مجموعه داده‌های تشخیص چهره رایج است، این نیاز به آزمایش مدل بر روی تصاویر کاملاً مرکزی دارد. همانطور که تصویر اصلی در یک جهت ترجمه می شود، فضای باقی مانده را می توان با یک مقدار ثابت مانند ۰ یا ۲۵۵ پر کرد، یا می توان آن را با نویز تصادفی یا گاوسی پر کرد. این لایه ابعاد فضایی تصویر را پس از تقویت حفظ می‌کند. تزریق نویز. تزریق نویز ماتریسی از مقادیر تصادفی را که معمولاً از توزیع گاوسی گرفته می‌شود، تزریق می‌کند. افزودن نویز به تصاویر می تواند به CNNها کمک کند تا
نویز به تصاویر می تواند به CNNها کمک کند تا ویژگی‌های قوی‌تری را بیاموزند. تبدیل‌های هندسی راه‌حل‌های بسیار خوبی برای بایاس‌های موقعیتی موجود در داده‌های آموزشی هستند. منابع بالقوه زیادی برای سوگیری وجود دارد که می‌تواند توزیع داده‌های آموزشی را از داده‌های آزمایشی جدا کند. دگرگونی‌های فضای رنگی. داده های تصویر در 3 ماتریس انباشته، هر کدام به اندازه ارتفاع × عرض کدگذاری می‌شوند. این ماتریس‌ها مقادیر پیکسلی را برای یک مقدار رنگ RGB نشان می‌دهند. سوگیری‌های نور یکی از رایج‌ترین چالش‌ها برای مشکلات تشخیص
نور یکی از رایج‌ترین چالش‌ها برای مشکلات تشخیص تصویر هستند. بنابراین، اثربخشی تبدیل‌های فضای رنگی، که به عنوان تبدیل‌های فتومتریک نیز شناخته می‌شوند، برای مفهوم‌سازی نسبتاً شهودی است. یک راه حل سریع برای تصاویر بیش از حد روشن یا تاریک، کاهش یا افزایش مقادیر پیکسل با یک مقدار ثابت است. یکی دیگر از دستکاری‌های سریع فضای رنگی این است که ماتریس‌های رنگی RGB جداگانه را به هم متصل کنید. تبدیل دیگر شامل محدود کردن مقادیر پیکسل به یک مقدار حداقل یا حداکثر است. فیلترهای کرنل. فیلترهای کرنل یک تکنیک بسیار محبوب در
کرنل. فیلترهای کرنل یک تکنیک بسیار محبوب در پردازش تصویر برای شفاف کردن و محو کردن تصاویر هستند. این فیلترها با لغزش یک ماتریس n × n روی یک تصویر با یک فیلتر تاری گاوسی کار می کنند که منجر به یک تصویر تارتر می شود یا یک فیلتر لبه عمودی یا افقی با کنتراست بالا که منجر به تصویر واضح‌تر در امتداد لبه‌ها می‌شود. تار کردن تصاویر برای افزایش داده‌ها می‌تواند منجر به مقاومت بالاتر در برابر تاری حرکت در طول آزمایش شود. علاوه بر این، شارپ کردن تصاویر برای افزایش داده‌ها می‌تواند منجر به کپسوله کردن جزئیات بیشتر در
می‌تواند منجر به کپسوله کردن جزئیات بیشتر در مورد اشیاء مورد علاقه شود. یکی از معایب این تکنیک این است که بسیار شبیه به مکانیسم‌های داخلی CNN است. CNN ها دارای کرنل‌های پارامتریک هستند که روش بهینه برای نمایش لایه به لایه تصاویر را یاد می‌گیرند. مخلوط کردن تصاویر. اختلاط تصاویر با هم با میانگین‌گیری مقادیر پیکسل‌شان، یک رویکرد بسیار غیرمستقیم برای افزایش داده است. تصاویری که با انجام این کار تولید می شوند، برای یک ناظر انسانی تبدیل مفیدی به نظر نمی‌رسند. یک عیب آشکار این تکنیک این است که از دیدگاه انسانی
عیب آشکار این تکنیک این است که از دیدگاه انسانی منطقی نیست. درک یا توضیح افزایش عملکرد حاصل از مخلوط کردن تصاویر بسیار دشوار است. یکی از توضیح های ممکن برای این موضوع این است که افزایش اندازه مجموعه داده ها منجر به نمایش قوی‌تر ویژگی های سطح پایین مانند خطوط و لبه‌ها می‌شود. پاک کردن تصادفی. این تکنیک به طور خاص برای مبارزه با چالش های تشخیص تصویر به دلیل انسداد طراحی شده است. انسداد به زمانی گفته می شود که برخی از قسمت های جسم نامشخص باشد. پاک کردن تصادفی با وادار کردن مدل به یادگیری ویژگی های توصیفی در
با وادار کردن مدل به یادگیری ویژگی های توصیفی در مورد یک تصویر و جلوگیری از تطبیق بیش از حد آن به یک ویژگی بصری خاص در تصویر، این کار را متوقف می کند. جدا از چالش بصری انسداد، پاک کردن تصادفی یک تکنیک امیدوارکننده برای تضمین توجه شبکه به کل تصویر است، نه فقط به زیر مجموعه ای از آن. افزایش داده ها بر اساس یادگیری عمیق. افزایش فضای ویژگی. شبکه‌های عصبی در نگاشت ورودی‌های با ابعاد بالا به نمایش‌های با ابعاد پایین‌تر بسیار قدرتمند هستند. این شبکه‌ها می‌توانند تصاویر را به کلاس های باینری یا n × 1 بردار در
تصاویر را به کلاس های باینری یا n × 1 بردار در لایه‌های مسطح نگاشت کنند. پردازش متوالی شبکه‌های عصبی را می‌توان به گونه‌ای دستکاری کرد که نمایش‌های میانی را بتوان از شبکه به عنوان یک کل جدا کرد. استفاده از خودرمزگذارها به ویژه برای انجام افزایش فضای ویژگی روی داده‌ها مفید است. خودرمزگذارها با داشتن نیمی از شبکه، رمزگذار، کار می‌کنند، تصاویر را به صورت نمایش‌های برداری کم بعدی نگاشت می کنند، به طوری که نیمه دیگر شبکه، رمزگشا، می تواند این بردارها را به تصویر اصلی بازسازی کند. این نمایش کدگذاری شده برای
اصلی بازسازی کند. این نمایش کدگذاری شده برای افزایش فضای ویژگی استفاده می شود.