payamvha/North_RAG huggingface dataset:
ترمز دستی این کامیون از نوع مکانیکی است. مدل ۶۰۸ نسبت به بقیه مدل‌ها بیشتر است و در ایران بسیار است. ۸۰۸. خاور ۸۰۸ یکی دیگر از مدل‌های سبک کامیون خاور است که در مشخصات فنی هیچ تفاوتی با نسخه ۶۰۸ ندارد و تفاوت آن‌ها در وزن و ابعاد آن است. طول خاور ۸۰۸ حدود ۶ متر است اما در ۶۰۸ بین ۵ تا ۵٫۵ متر است. وزن ناخالص این کامیون به ۸۰۰۰ کیلوگرم می‌رسد که برتری نسبت به ۶۰۸ دارد و بار بیشتری را می‌تواند حمل کند. بیشتر کامیون‌های خاور ۸۰۸ از فضای بار کفی بغل‌دار استفاده می‌کنند. ۸۱۳. قوی‌ترین مدل تولید شده خاور است.
می‌کنند. ۸۱۳. قوی‌ترین مدل تولید شده خاور است. تفاوت ۸۰۸ با ۸۱۳ در مشخصات فنی است که خاور ۸۱۳ از یک موتور ۵۰۰۰ سی‌سی OM۳۵۲ استفاده می‌کند که ۱۳۰ اسب‌بخار را می‌تواند تولید کند. ۹۱۳. این مدل از نظر فنی هیچ تفاوتی با ۸۱۳ ندارد و تفاوت آن در وزن کامیون است که وزن ناخالص ۹۰۰۰ کیلوگرم (۹ تن) را دارد. ۱۰۱۳. سنگین‌ترین مدل خاور همین مدل است که موتور آن مشابه مدل ۸۱۳ و ۹۱۳ است و وزن ناخالص ۱۰۰۰۰ کیلوگرم (۱۰ تن) را دارد.
خوان لوپز (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل اسپانیا است که در پست هافبک دفاعی بازی می‌کند. او در حال حاضر بازیکن آزاد است. او که در بتیس به یک بازیکن حرفه‌ای تبدیل شد، در مجموع ۸۰ بازی و ۳ گل برای این تیم از جمله سه فصل حضور در لا لیگا به ثمر رساند. وی همچنین در تیم ملی فوتبال زیر ۲۱ سال اسپانیا بازی کرده‌است.
خوان آکوستا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل ونزوئلا است که در سوپر لیگ فوتبال یونان در باشگاه پانتولیکوس در پست هافبک تهاجمی بازی می‌کند. وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۱۷ سال ونزوئلا، زیر ۲۰ سال ونزوئلا، و ونزوئلا بازی کرده‌است.
اتیفوکسین () یک داروی ضد اضطراب غیر بنزودیازپینی است که در درمان کوتاه مدت اختلال سازگاری (افسردگی موقعیتی) همراه با اضطراب، به عنوان مثال اضطراب ناشی از استرس استفاده می‌شود. از راه خوراکی مصرف می‌شود. عوارض جانبی اتیفوکسین شامل خواب‌آلودگی خفیف، سردرد، جوش‌های پوستی و واکنش‌های آلرژیک است. به ندرت، اتیفوکسین می‌تواند باعث مسمومیت شدید پوستی و سمیت کبدی و همچنین خونریزی قاعدگی بین دوره‌ها شود. این دارو آرام بخش و ناهماهنگی عضلانی مرتبط با بنزودیازپین‌ها را ایجاد نمی‌کند. اتیفوکسین به عنوان یک تعدیل کننده
ایجاد نمی‌کند. اتیفوکسین به عنوان یک تعدیل کننده آلوستریک مثبت گیرنده گاباآ و به عنوان لیگاند پروتئین انتقال دهنده عمل می‌کند. تصور می‌شود که هر دو عمل در اثرات ضد اضطراب آن دخیل هستند. موارد منع مصرف و احتیاط. اتیفوکسین در افراد مبتلا به شوک گردش خون، نارسایی شدید کبدی، نارسایی شدید کلیه، میاستنی گراویس، گالاکتوزمی (به دلیل لاکتوز موجود در فرمولاسیون دارو)، نارسایی شدید تنفسی و حساسیت مفرط (آلرژی) به اتیفوکسین منع مصرف دارد. این دارو در کودکان یا نوجوانان زیر هیجده سال توصیه نمی‌شود و در دوران بارداری و
زیر هیجده سال توصیه نمی‌شود و در دوران بارداری و شیردهی به دلیل اطلاعات ناکافی توصیه نمی‌شود. احتیاط در مورد ترکیب اتیفوکسین و سایر داروهای مضعف مرکزی مانند بنزودیازپین‌ها، مسکن‌های مرکزی، داروهای ضد روان پریشی، آنتی هیستامین‌های آرام بخش و الکل ضروری است. عوارض جانبی. عوارض جانبی اتیفوکسین شامل خواب آلودگی خفیف و سردرد است. به ندرت، اتیفوکسین می‌تواند باعث جوش‌های پوستی خوش‌خیم یا بثورات و واکنش‌های آلرژیک مانند کهیر و آنژیوادم شود. اتیفوکسین در مقایسه با بنزودیازپین‌ها، اثرات نامطلوب کمتری از فراموشی
با بنزودیازپین‌ها، اثرات نامطلوب کمتری از فراموشی آنتروگراد، آرام بخشی، اختلال در عملکرد روانی حرکتی و سندرم‌های ترک نشان می‌دهد. هیچ موردی از استفاده نادرست یا وابستگی به اتیفوکسین در یک بررسی دارویی در فرانسه شناسایی نشد، که آن نیز برخلاف بنزودیازپین‌ها است. اتیفوکسین به ندرت با موارد مسمومیت شدید پوستی و سمیت کبدی همراه بوده‌است. اختلالات پوستی و زیر جلدی شایع‌ترین موارد گزارش شده‌است، اما معمولاً پس از قطع دارو برطرف می‌شود. بررسی اتیفوکسین در سال ۲۰۱۲ توسط کمیته ملی مراقبت دارویی فرانسه مشخص کرد که
توسط کمیته ملی مراقبت دارویی فرانسه مشخص کرد که اتیفوکسین بی خطر است و همچنان جایگزین مطلوبی برای داروهای ضد اضطراب بنزودیازپین است. کمیته دریافت (برای یک دوره ده ساله مراقبت دارویی) که نگرانی‌های ایمنی نادر یا بسیار نادر است و بروز مشکلات کبدی (کبدی) خاص بسیار نادر است. فارماکولوژی. فارماکودینامیک. برخلاف بنزودیازپین‌ها، اتیفوکسین ممکن است اثرات ضد اضطراب خود را از طریق یک مکانیسم دوگانه، با اتصال مستقیم به گیرنده‌های گاباآ و (به ظاهر، محل اتصال دقیق مشخص نشده) به پروتئین انتقال‌دهنده میتوکندری (TSPO)
نشده) به پروتئین انتقال‌دهنده میتوکندری (TSPO) ایجاد کند. این منجر به تحریک بیوسنتز نورواستروئیدهای درون زا، به عنوان مثال آلوپرگنانولون، یک تعدیل کننده آلوستریک مثبت گیرنده گاباآ بسیار قوی می‌شود. در گیرنده‌های گاباآ، اتیفوکسین در رابط α+β- متصل می‌شود و ترجیحاً انواع گیرنده‌های α۲β۳γ۲ و α۳β۳γ۲ را تقویت می‌کند. این تقویت مستقیم آلوستریک را می‌توان تنها در غلظت‌های نسبتاً بالا مشاهده کرد (شروع از &gt; ۱ میلی مولار) و شاید از نظر فیزیولوژیکی در دوزهای طبیعی انسانی مرتبط نباشد. این با بنزودیازپین‌ها متفاوت
انسانی مرتبط نباشد. این با بنزودیازپین‌ها متفاوت است و اتیفوکسین را می‌توان در کنار بنزودیازپین‌ها برای تقویت اثرات آن‌ها بدون رقابت برای مکان‌های اتصال استفاده کرد؛ با این حال، همچنین به این معنی است که اثرات مستقیم اتیفوکسین توسط آنتاگونیست بنزودیازپین فلومازنیل وارونه نمی‌شود. فارماکوکینتیک. اتیفوکسین از طریق تجویز خوراکی مصرف می‌شود. به سرعت از دستگاه گوارش جذب می‌شود. این به خوبی جذب می‌شود، با فراهمی زیستی ۹۰٪. زمان رسیدن به اوج سطوح اتیفوکسین ۲ تا ۳ ذساعت است. اتصال اتیفوکسین به پروتئین پلاسما ۸۸ تا
است. اتصال اتیفوکسین به پروتئین پلاسما ۸۸ تا ۹۵ درصد است. به سلول‌های خونی متصل نمی‌شود. شناخته شده‌است که این دارو از سد جفتی عبور می‌کند. اتیفوکسین در کبد به متابولیت‌های متعددی متابولیزه می‌شود. یکی از این متابولیت‌ها، دی اتیل اتیفوکسین، از نظر دارویی فعال است. نیمه عمر دفع اتیفوکسین ۶ ساعت و دی اتیل اتیفوکسین تقریباً ۲۰ ساعت است. اتیفوکسین در سه مرحله حذف می‌شود. این دارو عمدتاً به شکل متابولیت‌ها از طریق ادرار دفع می‌شود. در صفرا نیز دفع می‌شود. فقط مقادیر کمی بدون تغییر دفع می‌شود.
&lt;templatestyles src="Module:Infobox/styles.css"&gt;&lt;/templatestyles&gt; گونو جی‌ایکس۵ (奥轩 GX5) یک کراس‌اوور اس‌یووی اندازه متوسط است که از سال ۲۰۱۰ تا ۲۰۱۴ توسط خودروساز چینی گوانگژو اتومبیل با نام تجاری گونو تولید شد. این خودرو که در اصل گونو جی۵ نام داشت، اولین بار در نمایشگاه خودرو گوانگژو ۲۰۱۰ در ۲۱ دسامبر ۲۰۱۰ به نمایش درآمد. یک فیس لیفت و به‌روز رسانی در سال ۲۰۱۲ برای این خودرو عرضه شد و در این به‌روزرسانی نام خودرو به گونو جی‌ایکس۵ تغییر یافت تا در کنار مدل لوکس‌تر جی‌ایکس۶ به فروش برسد. بررسی.
در کنار مدل لوکس‌تر جی‌ایکس۶ به فروش برسد. بررسی. گونو جی۵ از موتور ۲٫۴ لیتری میتسوبیشی با گشتاور ۱۹۶ نیوتن متر نیرو می‌گیرد که با گیربکس ۵ سرعته اتوماتیک هیوندای جفت می‌شود و بسته به نوع زمین می‌تواند بین دو حالت 4WD و 2WD تغییر حالت دهد. قیمت جی۵ در زمان عرضه در بازار چین از ۸۶ هزار و ۸۰۰ یوان تا ۱۴۸ هزار و ۸۰۰ یوان متغیر بود. مدل به‌روز شده جی‌ایکس۵ دارای سپرهای جلو و عقب کمی تغییر شکل یافته و یک موتور جدید ۲٫۰ لیتری و یک موتور ۲٫۵ لیتری دیزلی است که در کنار موتور قدیمی برای این خودرو قابل انتخاب هستند.
موتور قدیمی برای این خودرو قابل انتخاب هستند. قیمت گونو جی‌ایکس۵ در زمان عرضه در بازار چین از ۱۰۹ هزار و ۸۰۰ یوان تا ۱۵۱ هزار و ۸۰۰ یوان متغیر است.
تیاگابین () (با نام تجاری Gabitril) یک داروی ضد تشنج است که در درمان صرع استفاده می شود. این دارو همچنین بدون برچسب در درمان اختلالات اضطرابی و اختلال هراس استفاده می شود. کاربرد پزشکی. تیاگابین توسط سازمان غذا و داروی ایالات متحده (FDA) به عنوان یک درمان کمکی برای تشنج های جزئی در افراد بالای دوازده سال تایید شده است. همچنین ممکن است توسط پزشکان برای درمان اختلالات اضطرابی و اختلال هراس و همچنین دردهای عصبی (از جمله فیبرومیالژیا) بدون برچسب تجویز شود. برای اضطراب و دردهای عصبی، تیگابین در درجه اول برای
اضطراب و دردهای عصبی، تیگابین در درجه اول برای تقویت سایر درمان ها استفاده می شود. تیاگابین ممکن است در کنار مهارکننده‌های انتخابی بازجذب سروتونین، مهارکننده‌های بازجذب سروتونین-نوراپی‌نفرین، یا بنزودیازپین‌ها برای اضطراب، یا داروهای ضد افسردگی، گاباپنتین، سایر داروهای ضد تشنج یا مواد افیونی برای دردهای عصبی استفاده شود. به عنوان تک درمانی و درمان ترکیبی با سایر داروهای ضد صرع در درمان تشنج جزئی موثر است. عوارض جانبی. عوارض جانبی تیگابین وابسته به دوز است. شایع ترین عارضه جانبی تیگابین سرگیجه است. سایر
شایع ترین عارضه جانبی تیگابین سرگیجه است. سایر عوارض جانبی که با میزان اهمیت آماری نسبت به دارونما مشاهده شده‌اند عبارتند از استنی، خواب‌آلودگی، عصبی بودن، اختلال حافظه، لرزش، سردرد، اسهال و افسردگی. عوارض جانبی مانند گیجی، آفازی (مشکل در صحبت کردن واضح) / لکنت زبان و پارستزی (احساس سوزن سوزن شدن در اندام های بدن، به ویژه دست ها و انگشتان) ممکن است در دوزهای بالاتر دارو (به عنوان مثال، بیش از ۸ میلی گرم در روز) رخ دهد. تیاگابین ممکن است در افراد بدون صرع باعث تشنج شود، به ویژه اگر داروی دیگری مصرف می کنند
تشنج شود، به ویژه اگر داروی دیگری مصرف می کنند که آستانه تشنج را کاهش می دهد. ممکن است خطر روان پریشی با درمان تیگابین افزایش یابد، اگرچه داده ها مختلط و غیرقطعی هستند. تیاگابین همچنین می‌تواند با ادراک بصری رنگ تداخل داشته باشد. فارماکولوژی. تیاگابین با مسدود کردن ناقل گابا 1 (GAT-1)، سطح γ-آمینوبوتیریک اسید (GABA)، انتقال دهنده عصبی بازدارنده اصلی در سیستم عصبی مرکزی را افزایش می دهد و از این رو به عنوان یک مهارکننده بازجذب گابا (GRI) طبقه بندی می شود. فارماکودینامیک تیگابین در درجه اول به عنوان یک ضد
فارماکودینامیک تیگابین در درجه اول به عنوان یک ضد تشنج در درمان صرع به عنوان مکمل استفاده می شود. اگرچه مکانیسم دقیق اثر ضد تشنج تیاگابین ناشناخته است، تصور می‌شود که با توانایی آن در افزایش فعالیت گاما آمینوبوتیریک اسید (گابا)، انتقال‌دهنده عصبی بازدارنده اصلی سیستم عصبی مرکزی، مرتبط باشد. تیاگابین به سایت های تشخیص حامل جذب گابا متصل می شود. تصور می‌شود که تیاگابین در نتیجه این عمل، جذب گابا به نورون‌های پیش‌سیناپسی را مسدود می‌کند، و اجازه می‌دهد تا گابای بیشتری برای اتصال گیرنده بر روی سطوح سلول‌های پس
بیشتری برای اتصال گیرنده بر روی سطوح سلول‌های پس سیناپسی در دسترس باشد.
گاباپنتین اناکاربیل یک داروی ضد تشنج و ضد درد از دسته گاباپنتینوئیدها و پیش داروی گاباپنتین است. این دارو برای افزایش فراهمی زیستی خوراکی نسبت به گاباپنتین طراحی شده بود، و آزمایش های انسانی نشان داد که گاباپنتین آزادسازی طولانی‌تری با تقریباً دو . برابر فراهمی زیستی کلی ایجاد می‌کند، به‌ویژه زمانی که با یک وعده غذایی چرب مصرف شود. گاباپنتین اناکاربیل آزمایش‌های بالینی انسانی را برای درمان سندرم پای بی‌قرار پشت سر گذاشته است و نتایج اولیه نشان داده است که آن را به خوبی تحمل می‌کند و به طور منطقی مؤثر است.
آرباکلوفن پلاکاربیل () یک پیش داروی R-باکلوفن است. آرباکلوفن پلاکاربیل دارای مشخصات فارماکوکینتیک مطلوب تری نسبت به باکلوفن است و نوسانات کمتری در سطح دارو در پلاسما دارد. این به عنوان یک درمان بالقوه برای بیماران مبتلا به GERD و اسپاستیسیته ناشی از مولتیپل اسکلروزیس توسعه داده شد. با این حال، XenoPort در ماه مه ۲۰۱۳ پایان توسعه را به دلیل نتایج ناموفق در آزمایش های بالینی فاز III اعلام کرد. این دارو به عنوان یک داروی اعتیاد برای درمان اعتیاد به الکل ساخته شده است. همچنین به عنوان یک درمان بالقوه برای برخی
است. همچنین به عنوان یک درمان بالقوه برای برخی از افراد مبتلا به اوتیسم مورد مطالعه قرار گرفته است.
پریدینول () یک داروی شل کننده عضلانی است که به عنوان یک داروی ضد پارکینسون و آنتی کولینرژیک استفاده می شود. این دارو در می ۲۰۲۰ برای استفاده پزشکی در بریتانیا تایید شد.
پیوندهای بین‌فردی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی و جامعه‌شناسی ریاضی، به عنوان ارتباطات حامل اطلاعات بین افراد تعریف می‌شود. روابط بین‌فردی، به طور کلی، در سه نوع وجود دارد: "نیرومند"، "سست" یا "نامرئی". استدلال می‌شود پیوندهای اجتماعی سست مسئول اکثریت جاسازی و ساختار شبکه‌های اجتماعی در جامعه و همچنین انتقال اطلاعات از طریق این شبکه‌ها است. به طور خاص، اطلاعات جدید بیشتری از طریق پیوندهای سست به جای نیرومند به افراد منتقل می‌شود. از آنجایی که دوستان نزدیک ما تمایل دارند در همان حلقه‌هایی حرکت کنند که ما انجام
دارند در همان حلقه‌هایی حرکت کنند که ما انجام می‌دهیم، اطلاعاتی که آنها دریافت می‌کنند به طور چشمگیری با آنچه قبلاً می‌دانیم همپوشانی دارد. در مقابل، آشنایان، افرادی را می‌شناسند که ما نمی‌شناسیم، و بنابراین اطلاعات جدید بیشتری دریافت می‌کنند. به گفته مارک گرانووتر (زادهٔ ۲۰ اکتبر ۱۹۴۳) جامعه‌شناس آمریکایی و استاد دانشگاه استنفورد در تعریف «پیوندهای نامرئی»، آن روابط (یا پیوندها) بدون اهمیت اساسی، مانند روابط «سر تکان دادن» بین افرادی که در یک خیابان زندگی می‌کنند، یا برای مثال، «پیوند» به فروشنده‌ای که
می‌کنند، یا برای مثال، «پیوند» به فروشنده‌ای که می‌توان از آن خرید کرد. چنین روابطی با غریبه‌های آشنا را «پیوندهای نامرئی» نیز می‌نامند، زیرا به سختی قابل مشاهده هستند و اغلب به عنوان یک نوع پیوند مرتبط نادیده گرفته می‌شوند. آنها با این وجود از احساس آشنایی و تعلق مردم حمایت می کنند. علاوه بر این، این واقعیت که دو نفر ممکن است یکدیگر را به نام بشناسند، لزوماً وجود یک پیوند سست را واجد شرایط نمی‌دانند. اگر تعامل آنها ناچیز باشد، پیوند ممکن است "غایب" یا "نامرئی" باشد. "قدرت" پیوند بین‌فردی ترکیبی خطی از
باشد. "قدرت" پیوند بین‌فردی ترکیبی خطی از مقدار زمان، شدت عاطفی، صمیمیت (یا رازداری متقابل) و خدمات متقابل است که مشخصه هر پیوند است. تاریخچه. یکی از نخستین نویسندگانی که ماهیت روابط بین مردم را توصیف کرد، دانشمند و فیلسوف آلمانی، یوهان ولفگانگ فون گوته بود. گوته در رمان کلاسیک خود در سال 1809، «خویشاوندی های اختیاری» درباره «پیوند ازدواج» بحث کرد. قیاس نشان می دهد چقدر پیوندهای زناشویی نیرومند شبیه ذرات جیوه است که از طریق فرآیند »یل شیمیایی وحدت پیدا می کنند. در سال 1954، روان شناس ریاضی روس آناتول
می کنند. در سال 1954، روان شناس ریاضی روس آناتول راپوپورت در مورد این واقعیت مشهور اظهار داشت که "تماس‌های احتمالی دو نفر که از نزدیک با هم آشنا هستند، بیشتر از تماس‌های دو فرد انتخاب شده خودسرانه همپوشانی دارند." این استدلال به یکی از پایه های نظریه شبکه های اجتماعی تبدیل شد. مارک گرانووتر در سال 1973 با تحریک کار راپوپورت و نظریه پرداز دانشگاه هاروارد هریسون وایت "قدرت پیوندهای سست" را منتشر کرد. این مقاله اکنون به عنوان یکی از تأثیرگذارترین مقالات جامعه شناسی شناخته می شود که تا کنون نوشته شده است. برای
شناخته می شود که تا کنون نوشته شده است. برای گردآوری اطلاعات برای رساله دکترا، گرانووتر با ده ها نفر مصاحبه کرد تا دریابد چگونه از شبکه های اجتماعی برای ایجاد مشاغل جدید استفاده می شود. گرانووتر دریافت بیشتر مشاغل از طریق آشنایان با پیوندهای "سست" یافت می شود. این الگو گرانوتر را به یاد درس شیمی سال اول او می‌اندازد که نشان می‌دهد چگونه پیوند هیدروژنی "سست" بسیاری از مولکول های آب را کنار هم نگه می دارد، که خود از اتم هایی تشکیل شده اند که توسط پیوندهای کووالانسی "نیرومند" نگه داشته شده است. از نظر
کووالانسی "نیرومند" نگه داشته شده است. از نظر گرانووتر، ترکیبی مشابه از پیوندهای نیرومند و سست اعضای جامعه را در کنار هم نگه می دارد. این مدل اساس نخستین دست نوشته او در مورد اهمیت پیوندهای اجتماعی سست در زندگی انسان شد که در می 1973 منتشر شد. با توجه به «مطالب فعلی»، در سال 1986، مقاله پیوندهای سست به یک مقاله کلاسیک استنادی تبدیل شد و یکی از مقالات پراستناد در جامعه‌شناسی بود. در یک خط تحقیقاتی مرتبط در سال 1969، انسان شناس بروس کاپفرر، «هنجارها و دستکاری روابط در یک زمینه کاری» را پس از انجام کار میدانی
روابط در یک زمینه کاری» را پس از انجام کار میدانی در آفریقا منتشر کرد. در این سند، او وجود "پیوندهای چندگانه" را فرض کرد که با زمینه های متعدد در یک رابطه مشخص می شود. در ارتباطات راه دور، مالتی پلکسر وسیله ای است که به یک رسانه انتقال اجازه می دهد تعدادی سیگنال جداگانه را حمل کند. در روابط اجتماعی، با برون یابی، «چندگانگی» همپوشانی نقش ها، مبادلات یا وابستگی ها در یک رابطه اجتماعی است. داده‌های پژوهش. در سال 1970، گرانووتر رساله دکترایش را به دانشگاه هاروارد با عنوان "تغییر مشاغل: کانال های اطلاعات تحرک
با عنوان "تغییر مشاغل: کانال های اطلاعات تحرک در یک اجتماع حومه شهر" ارائه کرد. رساله او مفهوم پیوندهای سست را به تصویر می کشد. گرانووتر برای پژوهش هایش از رود چارلز به نیوتون، ماساچوست رفت و در مجموع 282 کارگر حرفه‌ای، فنی و مدیریتی را مورد بررسی قرار داد. 100 نفر شخصاً با توجه به نوع روابط بین تغییر شغل و فرد تماسی که اطلاعات لازم را ارائه کرده است، مصاحبه شدند. استحکام پیوند بر حسب دفعات مشاهده فرد تماس در طول دوره انتقال شغل، با استفاده از تکلیف زیر اندازه‌گیری شد: از کسانی که از طریق تماس های شخصی شغل
شد: از کسانی که از طریق تماس های شخصی شغل پیدا کردند (N=54)؛ 16.7% گزارش کردند که تماس خود را اغلب دیده اند، 55.6% گزارش کردند که گهگاه تماس خود را می بینند، و 27.8% به ندرت. وقتی از دوستان پرسیده شد آیا دوستی در مورد شغل فعلی خود به آنها گفته است، متداول ترین پاسخ "دوست نه، یک آشنا" بود. نتیجه‌گیری از این مطالعه این است که پیوندهای سست منبع مهمی در تحرک شغلی است. وقتی از منظر کلان نگاه کنیم، پیوندهای سست در اثرگذاری بر انسجام اجتماعی نقش دارند. شبکه‌های اجتماعی. در نظریه شبکه‌های اجتماعی، مناسبات اجتماعی
در ریاضیات، مجموعهٔ ناچیز به مجموعه‌ای گفته می‌شود که به اندازه کافی کوچک باشد که بتوان آن را برای اهدافی نادیده گرفت. به عنوان مثال، هنگام مطالعهٔ حد یک دنباله، مجموعه‌های متناهی را می‌توان نادیده گرفت و هنگام مطالعه انتگرال یک تابع قابل اندازه‌گیری، مجموعه‌های پوچ را می‌توان نادیده گرفت. مجموعه‌های ناچیز چندین مفهوم مفید را تعریف می‌کنند که می‌توانند در موقعیت‌های مختلف، مانند درستی در تقریباً همه‌جا، به کار روند. برای اینکه این مفاهیم کار کنند، عموماً فقط لازم است که مجموعه‌های ناچیز یک ایدئال را تشکیل
لازم است که مجموعه‌های ناچیز یک ایدئال را تشکیل دهند؛ یعنی مجموعهٔ تهی ناچیز باشد، اجتماع دو مجموعه ناچیز ناچیز باشد و هر زیرمجموعه از مجموعهٔ ناچیز ناچیز باشد. برای برخی اهداف، نیاز داریم که این ایدئال یک سیگما-ایدئال باشد، یعنی اجتماع‌های شمارای مجموعه‌های ناچیز نیز ناچیز باشند. اگر "I" و "J" هر دو ایدئال‌های زیرمجموعه‌های مجموعه X باشند، می‌توان از زیرمجموعه‌های "I-ناچیز" و "J-ناچیز" سخن گفت. نقطهٔ مقابل یک مجموعهٔ ناچیز، یک ویژگی عمومی است که اشکال مختلفی دارد.
جانوران در فضا در ابتدا برای آزمایش مانایی پروازهای فضایی، پیش از انجام پروازهای فضایی انسانی، خدمت می‌کردند. بعدها، جانوران غیرانسانی دیگری برای بررسی فرآیندهای مختلف زیست‌شناختی و تأثیر ریزگرانش و پرواز فضایی بر روی آنها به پرواز درآمدند. زیست‌فضانوردی شاخه‌ای از پژوهش‌های مهندسی زیستی است که مطالعه و پشتیبانی از حیات در فضا را دربر می‌گیرد. تا به امروز، هفت برنامه ملی فضایی جانوران را به فضا پرتاب کرده‌اند: ایالات متحده، اتحاد جماهیر شوروی، فرانسه، آرژانتین، چین، ژاپن و ایران. جانوران مختلفی از جمله
چین، ژاپن و ایران. جانوران مختلفی از جمله میمون‌ها، سگ‌ها، گربه‌ها، لاک‌پشت‌ها، موشها، خرگوش‌ها، ماهی‌ها، قورباغه‌ها، عنکبوت‌ها، تخم بلدرچین‌ها (که در سال ۱۹۹۰ در "میر" از تخم بیرون آمدند) و حشرات به فضا پرتاب شده‌اند. ایالات متحده نخستین زمینی‌ها را به فضا پرتاب کرد - مگس‌های میوه در سال ۱۹۴۷ - و پروازهای حامل نخستی‌ها عمدتاً بین سال‌های ۱۹۴۹ تا ۱۹۶۱، همراه با یک پرواز در سال ۱۹۶۹ و یک پرواز در سال ۱۹۸۵. فرانسه دو پرواز حامل میمون را در سال ۱۹۶۷ راه‌اندازی کرد. اتحاد جماهیر شوروی و روسیه بین سال‌های ۱۹۸۳
کرد. اتحاد جماهیر شوروی و روسیه بین سال‌های ۱۹۸۳ تا ۱۹۹۶ میمون‌ها را به فضا پرتاب کردند. در طول دهه ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰، برنامه فضایی شوروی از تعدادی سگ برای پروازهای فضایی زیر مداری و مداری استفاده کرد. دو لاک‌پشت و چندین نوع گیاه نخستین ساکنان زمین بودند که در مأموریت Zond 5 در سال ۱۹۶۸ به دور ماه چرخیدند. در سال ۱۹۷۲، پنج موش به نام‌های Fe, Fi, Fo, Fum و Phooey در ماژول "فرماندهی" آپولو ۱۷ آمریکا، آخرین سفر خدمه به ماه، با رکورد ۷۵ بار به دور ماه چرخیدند. در ۲۸ ژانویه ۲۰۱۳، خبرگزاری‌های ایران گزارش دادند که
۲۸ ژانویه ۲۰۱۳، خبرگزاری‌های ایران گزارش دادند که ایران یک میمون را با موشک «پیشگام» به ارتفاع فرستاد و یک «محموله» را بازیابی کرد. وبگاه تحقیقات فضایی ایران بعداً یک ویدیوی ۱۸ دقیقه‌ای را بارگذاری کرد. این ویدیو سپس در یوتیوب آپلود شد. در ۳ فوریه ۲۰۱۳، در سی‌ویکمین سالگرد انقلاب، ایران آخرین کشوری بود که جانوری را به فضا پرتاب کرد. این جانوران (یک موش، دو لاک‌پشت و تعدادی کرم) بر بالای موشک کاوشگر ۳ پرتاب شدند و زنده به زمین بازگشتند.
MLOps یا ML Ops الگویی است که هدف آن استقرار و حفظ مدل های یادگیری ماشین تولیدی، به طور قابل اعتماد و کارآمد است. این کلمه ترکیبی از "یادگیری ماشین" و عمل توسعه مداوم DevOps در زمینه نرم‌افزار است. مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های آزمایشی ایزوله آزمایش می‌شوند و توسعه می‌یابند. هنگامی که یک الگوریتم آماده راه‌اندازی است، MLOps بین دانشمندان داده، DevOps و مهندسین یادگیری ماشین برای انتقال الگوریتم به سیستم های تولید، آزمایش می‌شود. مشابه با رویکردهای دواپس یا دیتااپس، MLOps به دنبال افزایش خودکارسازی و
یا دیتااپس، MLOps به دنبال افزایش خودکارسازی و بهبود کیفیت مدل‌های تولیدی است، در حالی که بر الزامات تجاری و نظارتی نیز تمرکز دارد. در حالی که MLOs به عنوان مجموعه ای از بهترین روش‌ها شروع شد، به آرامی در حال تبدیل شدن به یک رویکرد مستقل برای مدیریت فرآیند ML است. MLOps برای کل فرآیند اعمال می‌شود - از ادغام با تولید مدل (فرایند توسعه نرم‌افزار،یکپارچه‌سازی مداوم/تحویل پیوسته)، ارکستراسیون (رایانش) و استقرار تا سلامت، تشخیص، نظارت و معیارهای تجاری. طبق گفته گارتنر، MLOps زیر مجموعه ای از است. MLOps بر
گفته گارتنر، MLOps زیر مجموعه ای از است. MLOps بر عملیاتی‌سازی مدل‌های ML متمرکز است، در حالی که ModelOps عملیاتی‌سازی انواع مدل‌های هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. تعریف. MLOps یک الگو است، شامل جنبه‌هایی مانند بهترین روش‌ها، مجموعه‌ای از مفاهیم، و همچنین فرهنگ توسعه، زمانی که صحبت از مفهوم‌ پردازی، پیاده‌سازی، نظارت، استقرار و مقیاس‌پذیری محصولات یادگیری ماشین می‌شود. بیشتر از همه، یک روش مهندسی است که از سه رشته کمک کننده استفاده می کند: یادگیری ماشین، مهندسی نرم افزار (به ویژه DevOps) و مهندسی داده. هدف
نرم افزار (به ویژه DevOps) و مهندسی داده. هدف MLOps تولید سیستم‌های یادگیری ماشین با پر کردن شکاف بین توسعه (Dev) و عملیات (Ops) است. اساساً، MLOps با استفاده از این اصول قصد دارد ایجاد محصولات یادگیری ماشین را تسهیل کند: خودکارسازی CI/CD، هماهنگ‌سازی گردش کار، تکرارپذیری؛ نسخه‌بندی داده ها، مدل ها و کدها؛ همکاری؛ آموزش و ارزیابی مستمر ML؛ ردیابی و ثبت فراداده ML؛ نظارت مستمر؛ و حلقه های بازخورد. تاریخچه. چالش‌های استفاده مداوم از یادگیری ماشین در نرم‌افزارها در مقاله‌ای در سال 2015 مشخص شد. رشد
نرم‌افزارها در مقاله‌ای در سال 2015 مشخص شد. رشد پیش‌بینی‌شده در یادگیری ماشینی شامل دوبرابر شدن آزمایش‌ها و پیاده‌سازی‌های ML از سال 2017 تا 2018 و دوباره از 2018 تا 2020 بود. گزارش‌ها نشان می‌دهند که اکثریت (حداکثر 88 درصد) ابتکارات یادگیری ماشین شرکتی در تلاش هستند تا فراتر از مراحل آزمایشی حرکت کنند. با این حال، سازمان هایی که در واقع یادگیری ماشین را وارد عمل کردند، شاهد افزایش حاشیه سود 3-15 درصدی بودند. بازار MLOps در سال 2019، 23.2 میلیارد دلار تخمین زده شد و پیش‌بینی می‌شود به دلیل پذیرش سریع، تا
زده شد و پیش‌بینی می‌شود به دلیل پذیرش سریع، تا سال 2025 به 126 میلیارد دلار برسد. معماری. سیستم‌های یادگیری ماشین را می توان در هشت دسته مختلف دسته‌بندی کرد: گردآوری داده، پردازش رایانه‌ای داده‌ها، مهندسی ویژگی، برچسب گذاری داده‌ها، طراحی مدل، آموزش و بهینه‌سازی مدل، استقرار نتیجه، و نظارت بر روی نتیجه. هر مرحله در چرخه یادگیری ماشین در سیستم خاص خود ساخته شده است، اما نیاز به ارتباط متقابل دارد. اینها حداقل سیستم‌هایی هستند که شرکت‌ها برای مقیاس‌سازی یادگیری ماشین در سازمان خود به آن‌ها نیاز دارند.
یادگیری ماشین در سازمان خود به آن‌ها نیاز دارند. اهداف. تعدادی هدف وجود دارند که شرکت‌ها می‌خواهند از طریق سیستم‌های MLOps که ML را با موفقیت در سراسر سازمان پیاده‌سازی می‌کنند به آنها دست یابند، از جمله: یک روش استاندارد، مانند MLOps، هر یک از زمینه های ذکر شده را در نظر می‌گیرد، که می‌تواند به شرکت‌ها در بهینه سازی گردش کار و جلوگیری از مشکلات در حین اجرا کمک کند. یک معماری رایج سیستم MLOps شامل پلتفرم‌های علم داده است که در آن مدل‌ها ساخته می‌شوند و موتورهای تحلیلی که در آن محاسبات انجام می‌شوند، با
تحلیلی که در آن محاسبات انجام می‌شوند، با ابزار MLOps که حرکت مدل‌های یادگیری ماشین، داده‌ها و نتایج را بین سیستم‌ها هماهنگ می‌کند. چالش‌های اجرای MLOps. یکی از چالش های اصلی در پیاده سازی MLOps، فقدان فرایندها و ابزارهای استاندارد در سراسر سازمان ها است. با تکامل یادگیری ماشین، سازمان ها در حال دست و پنجه نرم کردن با چگونگی ایجاد یک استراتژی MLOps موثر هستند که نیازها و اهداف خاص آن ها را تامین می کند. برخی از چالش های رایج عبارتند از: ۱. یکپارچه سازی موثر تیم های علوم داده، مهندسی نرم افزار، و عملیات،
تیم های علوم داده، مهندسی نرم افزار، و عملیات، چون هر رشته مجموعه ابزارها، روند کار، و اصطلاحات خاص خود را دارد. ۲. تضمین هم کاری یکپارچه بین تیم ها برای کاهش زمان لازم برای انتقال یک مدل از توسعه به تولید. ۳. ایجاد یک چارچوب تست و اعتبارسنجی قوی برای مدل‌های یادگیری ماشین برای اطمینان از مطابقت آن‌ها با معیارهای عملکرد مطلوب و پایبندی به محدودیت های نظارتی. ۴. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین، از جمله نسخه نویسی، نظارت و به روزرسانی آن‌ها برای حفظ ارتباط و دقت آن‌ها. ۵. پرداختن به چالش های منحصر به
و دقت آن‌ها. ۵. پرداختن به چالش های منحصر به فرد ناشی از مقیاس و پیچیدگی مدل های یادگیری ماشین، مانند نیاز به زیرساخت های سخت افزاری و نرم افزاری تخصصی. ابزارها و چهرچوب‌های MLOps. ابزارها و چارچوب های مختلفی برای پشتیبانی از MLOps و ساده کردن فرآیند استقرار، مدیریت و نگهداری مدل های یادگیری ماشین ظهور کرده اند. برخی از ابزارها و چارچوب های محبوب MLOps عبارتند از: ۱.MLflow: یک پلتفرم متن باز برای مدیریت چرخه عمر یادگیری ماشین، از جمله آزمایش، تکرارپذیری، و استقرار می‌باشد. ۲.Kubeflow: یک پلتفرم بومی
و استقرار می‌باشد. ۲.Kubeflow: یک پلتفرم بومی کوبرنیت می‌باشد که مجموعه ای از ابزارها را برای استقرار، نظارت و مدیریت مدل های یادگیری ماشین در تولید فراهم می کند. ۳.Tfx (TensorFlow Extended): یک پلتفرم یادگیری ماشین آماده تولید است که راه حلی جامع برای اعتبارسنجی داده ها، آموزش مدل و خدمت رسانی فراهم می کند. ۴.Apache Airflow: پلتفرمی برای برنامه‌نویسی، زمان بندی و نظارت بر جریان های کاری، از جمله موارد مربوط به یادگیری ماشین می‌باشد. ۵.Seldon: یک پلتفرم متن باز برای استقرار، مقیاس بندی و نظارت بر مدل های