payamvha/North_RAG huggingface dataset:
شیب ها با تمایز خودکار، مشابه سایر بسته های محبوب، تعیین می شوند. این مسئله به عنوان یک مسئله بهینه سازی محدود حل می شود و زمانی همگرا می شود که حل کننده شرایط کاروش–کون–تاکر را برآورده کند. استفاده از یک بهینه ساز مبتنی بر گرادیان، محدودیت های اضافی را امکان پذیر می کند که ممکن است با دانش دامنه از داده ها یا سیستم اعمال شود. کنترل بهینه. کنترل بهینه استفاده از بهینه سازی ریاضی برای به دست آوردن یک خط مشی است که توسط دیفرانسیل محدود می شود formula_6 ، برابری formula_7 ، یا نابرابری formula_8 معادله می کند
formula_7 ، یا نابرابری formula_8 معادله می کند و یک تابع هدف/پاداش را به حداقل می رساند formula_9 . کنترل بهینه اولیه با GEKKO با ادغام هدف و رونویسی معادله دیفرانسیل به شکل جبری با هم‌آمیزی متعامد بر روی عناصر محدود حل می‌شود.
JModelica.org یک پلتفرم نرم افزار تجاری مبتنی بر زبان مدل سازی Modelica برای مدل سازی، شبیه سازی، بهینه سازی و تجزیه و تحلیل سیستم های پویا پیچیده است. این پلتفرم توسط Modelon AB با همکاری موسسات دانشگاهی و صنعتی، به ویژه دانشگاه لوند و مرکز کنترل سیستم‌های پیچیده لوند (LCCC) نگهداری و توسعه می‌یابد. این پلت فرم در پروژه های صنعتی با کاربرد در رباتیک، سیستم های خودرو، سیستم های انرژی، جداسازی و تولید پلی اتیلن استفاده شده است. اجزای اصلی پلتفرم عبارتند از:. JModelica.org از زبان مدل سازی Modelica برای مدل
JModelica.org از زبان مدل سازی Modelica برای مدل سازی سیستم های فیزیکی پشتیبانی می کند. Modelica توضیحات سطح بالایی از سیستم های دینامیکی ترکیبی ارائه می دهد که به عنوان مبنایی برای انواع مختلف محاسبات در JModelica.org از جمله شبیه سازی، تجزیه و تحلیل حساسیت و بهینه سازی استفاده می شود. مسائل بهینه سازی پویا، از جمله کنترل بهینه ، بهینه سازی مسیر ، بهینه سازی پارامتر و کالیبراسیون مدل را می توان با استفاده از JModelica.org فرموله و حل کرد. پسوند Optimica فرمول‌بندی سطح بالا مسائل بهینه‌سازی پویا را بر اساس
سطح بالا مسائل بهینه‌سازی پویا را بر اساس مدل‌های Modelica امکان‌پذیر می‌سازد. پروژه mintOC تعدادی از مشکلات معیار کدگذاری شده در Optimica را فراهم می کند. این پلتفرم رابط های باز را برای ادغام با بسته های عددی ترویج می کند. مجموعه یکپارچه‌ساز ساعت‌های آفتابی ODE/DAE، حل‌کننده NLP IPOPT و بسته AD CasADi نمونه‌هایی از بسته‌هایی هستند که در پلتفرم JModelica.org ادغام شده‌اند. JModelica.org با استاندارد Functional Mock-up Interface (FMI) مطابقت دارد و Functional Mock-up Units (FMUs) که توسط JModelica.org یا
Mock-up Units (FMUs) که توسط JModelica.org یا ابزار سازگار با FMI دیگری تولید می شود، می تواند در محیط پایتون شبیه سازی شود. یک مقایسه مستقل بین JModelica.org و سیستم های بهینه سازی ACADO Toolkit، IPOPT و CppAD، در گزارش نرم افزار منبع باز برای بهینه سازی محدود غیرخطی سیستم های پویا ارائه شده است. پلاگین Eclipse برای ویرایش کد منبع Modelica متوقف شده است. در 18 دسامبر 2019، Modelon تصمیم گرفت کد منبع JModelica.org را از منبع باز به منبع بسته منتقل کند. آخرین نسخه منبع باز در صورت درخواست برای دانلود در
نسخه منبع باز در صورت درخواست برای دانلود در دسترس است. Assimulo، PyFMI و FMI Library اکنون در GitHub هستند.
NEST یک نرم‌افزار شبیه‌سازی برای مدل‌های شبکه عصبی ، از جمله شبکه‌های عصبی در مقیاس بزرگ است. NEST در ابتدا توسط Markus Diesmann و Marc-Oliver Gewaltig توسعه داده شد و اکنون توسط NEST Initiative توسعه و نگهداری می شود. فلسفه مدلسازی. شبیه سازی NEST سعی می کند منطق یک آزمایش الکتروفیزیولوژیکی را که در داخل یک کامپیوتر انجام می شود دنبال کند، با این تفاوت که سیستم عصبی مورد بررسی باید توسط آزمایشگر تعریف شود. سیستم عصبی با تعداد زیادی نورون و اتصالات آنها تعریف می شود. در یک شبکه NEST، مدل‌های مختلف نورون و
می شود. در یک شبکه NEST، مدل‌های مختلف نورون و سیناپس می‌توانند همزیستی داشته باشند. هر دو نورون می توانند چندین اتصال با خواص متفاوت داشته باشند. بنابراین، اتصال را به طور کلی نمی توان با یک وزن یا ماتریس اتصال توصیف کرد، بلکه به عنوان یک لیست مجاورت توصیف کرد. برای دستکاری یا مشاهده پویایی شبکه، آزمایشگر می تواند وسایلی را تعریف کند که ابزارهای مختلف (برای اندازه گیری و تحریک) موجود در یک آزمایش را نشان می دهند. این دستگاه ها داده های خود را یا در حافظه یا فایل می نویسند. NEST قابل توسعه است و می‌توان
یا فایل می نویسند. NEST قابل توسعه است و می‌توان مدل‌های جدیدی برای نورون‌ها، سیناپس‌ها و دستگاه‌ها اضافه کرد.
در نظریه احتمالات و نظریه اطلاعات، اطلاعات متقابل تنظیم شده، ممکن است تغییر نسخه ای از اطلاعات متقابل برای مقایسه خوشه‌بندی‌ها استفاده شود. اثر توافق را صرفاً به دلیل شانس بین خوشه‌بندی‌ها تصحیح می‌کند، مشابه روشی که شاخص رند تنظیم‌شده، شاخص رند را تصحیح می‌کند. ارتباط نزدیکی با تنوع اطلاعات دارد: هنگامی که تنظیم مشابهی برای شاخص VI انجام می‌شود، معادل AMI می‌شود. با این حال، اندازه‌گیری تنظیم شده دیگر متریک نیست. اطلاعات متقابل دو بخش. با توجه به مجموعه S از N عنصر S = {s1,s2... ,sN}، دو بخش از S را در نظر
N عنصر S = {s1,s2... ,sN}، دو بخش از S را در نظر بگیرید، برای مثال U = {u1,u2... ,uR} با R خوشه، و V = {v1,v2... ,vC} با C خوشه. در اینجا فرض می‌شود که بخش‌ها به اصطلاح خوشه‌های سخت هستند. بخش‌ها به صورت جفتی جدا هستند: formula_1 به ازای همه formula_2 : formula_3 اطلاعات متقابل همپوشانی خوشه بین U و V را می‌توان در قالب یک جدول احتمالی RxC خلاصه کرد. که در آن formula_4 تعداد اشیاء مشترک در خوشه‌های Ui و Vj را نشان می‌دهد. به این معنا که، formula_5 فرض کنید یک شی به‌طور تصادفی از S انتخاب شده‌است. احتمال
یک شی به‌طور تصادفی از S انتخاب شده‌است. احتمال اینکه جسم به خوشه Ui بیفتد این است: formula_6 آنتروپی مرتبط با بخش‌بندی U عبارت است از: formula_7 که در آن PV(j) = |Vj|/N. اطلاعات متقابل بین دو بخش: formula_8 که در آن PUV(i,j) نشان دهنده این احتمال است که یک نقطه به خوشه Ui در U و خوشه Vj در V تعلق دارد: formula_9 MI یک کمیت غیر منفی است که با آنتروپی‌های H(U) و H(V) محدود شده‌است، اطلاعات به اشتراک گذاشته شده توسط دو خوشه بندی را کمی می‌کند و بنابراین می‌تواند به عنوان معیار تشابه خوشه بندی استفاده شود.
به عنوان معیار تشابه خوشه بندی استفاده شود. تعدیل برای شانس. مانند شاخص رند، مقدار پایه اطلاعات متقابل بین دو خوشه‌بندی تصادفی مقدار ثابتی به خود نمی‌گیرد و زمانی که دو پارتیشن تعداد خوشه‌های بیشتری داشته باشند (با تعداد ثابتی از عناصر مجموعه N) تمایل به بزرگ‌تر شدن دارد. با اتخاذ یک مدل فوق هندسی تصادفی، می‌توان نشان داد که اطلاعات متقابل مورد انتظار بین دو خوشه تصادفی عبارتند از: formula_10 هنگامی که دو پارتیشن یکسان هستند، AMI مقدار ۱ و زمانی که MI بین دو پارتیشن برابر با مقدار مورد انتظار بنابر شانس
دو پارتیشن برابر با مقدار مورد انتظار بنابر شانس باشد، ۰ می‌گیرد.
طبقه‌بندی زمانی اتصال‌گرا نوعی خروجی شبکه عصبی و تابع امتیازدهی مرتبط، برای آموزش شبکه‌های عصبی بازگشتی مانند شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند مدت برای مقابله با مشکلات دنباله‌ای که در آن زمان‌بندی متغیر است می‌باشد. از آن می‌توان برای کارهایی مانند تشخیص دست‌خط آنلاین یا تشخیص واج‌ها در فایل صوتی استفاده کرد. CTC به خروجی‌ها و امتیازدهی اشاره دارد و مستقل از ساختار شبکه عصبی زیربنایی است. در سال ۲۰۰۶ معرفی شد. ورودی دنباله ای از مشاهدات است و خروجی‌ها دنباله ای از برچسب‌ها هستند که می‌تواند شامل خروجی‌های خالی
از برچسب‌ها هستند که می‌تواند شامل خروجی‌های خالی باشد. دشواری آموزش از آنجا ناشی می‌شود که مشاهدات بسیار بیشتر از برچسب‌های موجود است. برای مثال، در فایل صوتی می‌توان چندین برش زمانی وجود داشته باشد که مربوط به یک واج واحد است. از آنجایی که ما تراز بودن دنباله مشاهده شده با برچسب‌های هدف را نمی‌دانیم، توزیع احتمال را در هر مرحله زمانی پیش‌بینی می‌کنیم. یک شبکه CTC یک خروجی پیوسته دارد (به عنوان مثال softmax)، که از طریق آموزش مدل‌سازی احتمال یک برچسب تطبیق داده می‌شود. CTC سعی نمی‌کند مرزها و زمان‌بندی‌ها
داده می‌شود. CTC سعی نمی‌کند مرزها و زمان‌بندی‌ها را یاد بگیرد: دنباله‌های برچسب در صورتی معادل در نظر گرفته می‌شوند که فقط در تراز متفاوت باشند، بدون توجه به جاهای خالی. دنباله‌های برچسب معادل می‌توانند به روش‌های مختلفی رخ دهند - که باعث می‌شود امتیازدهی به یک کار غیر ضروری تبدیل شود، اما یک الگوریتم رو به عقب کارآمد برای آن وجود دارد. سپس امتیازات CTC را می‌توان با الگوریتم پس انتشار برای به روز رسانی وزن شبکه عصبی استفاده کرد. رویکردهای جایگزین برای یک شبکه عصبی مجهز به CTC شامل مدل مارکوف پنهان است.
شبکه عصبی مجهز به CTC شامل مدل مارکوف پنهان است. منابع. https://en.wikipedia.org/wiki/Connectionist_temporal_classification
جان هنری دورهام (زاده ۱۶ مارس 1950) یک وکیل آمریکایی است که در میان سال‌های ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۱ به عنوان دادستان ایالات متحده در ناحیه کانکتیکات خدمت کرده‌است. تا آوریل ۲۰۱۹، دولت ترامپ به او مأموریت داد تا در مورد منشأ تحقیقات اداره تحقیقات فدرال (FBI) در مورد دخالت روسیه در انتخابات ۲۰۱۶ ایالات متحده تحقیق کند و در همین رابطه و در اکتبر ۲۰۲۰ وی به عنوان مشاور ویژه وزارت دادگستری در این زمینه منصوب شد. او پیش از این به مدت ۳۵ سال به عنوان دستیار وکیل ایالات متحده در سمت‌های مختلف در دی سی خدمت کرد. دورهام به خاطر
سمت‌های مختلف در دی سی خدمت کرد. دورهام به خاطر نقشش به عنوان دادستان ویژه در انهدام نوارهای بازجویی ایجاد شده توسط آژانس اطلاعات مرکزی (سیا) در سال ۲۰۰۵ شناخته می‌شود، که طی آن تصمیم گرفت هیچ گونه اتهام جنایی مرتبط با انهدام نوارهای شکنجه در یک مرکز سیا را به مقامات ارائه نکند. تا آوریل ۲۰۱۹، ویلیام بار، دادستان کل ایالات متحده، دورهام را موظف به نظارت بر بررسی منشأ تحقیقات روسیه و تعیین وجاهت جمع‌آوری اطلاعات مربوط به کمپین ترامپ «قانونی و مناسب» کرد. بار در دسامبر ۲۰۲۰ فاش کرد که مقام دورهام را در اکتبر
در دسامبر ۲۰۲۰ فاش کرد که مقام دورهام را در اکتبر ۲۰۲۰ به بازپرس ویژه ارتقا یافته و اطمینان داد که تحقیقات بازرس ویژه دورهام می‌تواند پس از پایان دولت ترامپ نیز ادامه یابد. بعد از سه سال و نیم تعقیب قضایی، نتیجه اقدامات دورهام ارائه یک فقره اعتراف به گناه و یک حکم مشروط برای اتهامی غیرمرتبط با منشأ تحقیقات روسیه و دو محاکمه ناموفق بود. دورهام در دو دادگاه ادعا کرد که FBI توسط متهمان فریب خورده‌است. مشاور ویژه برای بررسی ریشه های تحقیقات ترامپ و روسیه. در ابتدای سال ۲۰۱۷، ترامپ و متحدانش ادعا کردند که
در ابتدای سال ۲۰۱۷، ترامپ و متحدانش ادعا کردند که تحقیقات FBI (معروف به طوفان متقاطع) در مورد تماس‌های احتمالی بین همکارانش و مقامات روسی (که منجر به تحقیقات مولر شد) یک «فریب» یا «شکار جادوگر» بود که توسط دشمنان سیاسی او آغاز شده‌بود. در آوریل ۲۰۱۹، دادستان کل ویلیام بار اعلام کرد که بررسی منشأ تحقیقات FBI در مورد دخالت روسیه در انتخابات ۲۰۱۶ ایالات متحده را آغاز کرده‌است و در ماه مه گزارش شد که او دورهام به رهبری منصوب شده. چند هفته قبل از آن به دورهام این اختیار داده شد که «مجموعه اطلاعاتی دولت را که
این اختیار داده شد که «مجموعه اطلاعاتی دولت را که شامل تعاملات کمپین ترامپ با روس‌ها است، بررسی کند، اسناد دولتی را بررسی کند و اظهارات شاهد داوطلبانه را درخواست نماید.» در دسامبر ۲۰۲۰، بار به کنگره فاش کرد که دورهام را برای رهبری تحقیقات بازپرس ویژه دورهام در ۱۹ اکتبر منصوب کرده‌است او پس از استعفا از سمت دادستان ایالات متحده در این سمت باقی ماند. تا سپتامبر ۲۰۲۲، هزینه‌های تحقیقات او از زمان به عهده گرفتن نقش بازرس ویژه به ۶٫۵ میلیون دلار افزایش یافت. پس از سه سال و نیم تحقیقات، دورهام سه مرد را متهم کرد
سه سال و نیم تحقیقات، دورهام سه مرد را متهم کرد که یکی از آنها به اتهامی غیرمرتبط با منشأ تحقیقات FBI اعتراف کرد و به حبس مشروط محکوم شد. دو مرد دیگر محاکمه و تبرئه شدند. در هر دو محاکمه، دورهام مدعی شد که متهمان اف‌بی‌آی را فریب داده‌اند، نه اینکه ادعا کنند اف‌بی‌آی رفتار نادرست با ترامپ داشته‌است. در ۱۵ مه ۲۰۲۳، دورهام "گزارش در مورد موضوعات مربوط به فعالیت‌های اطلاعاتی و تحقیقات ناشی از کمپین‌های ریاست جمهوری ۲۰۱۶" (معروف به گزارش دورهام) را منتشر کرد. این گزارش به شدت از اف‌بی‌آی انتقاد کرد و به این
این گزارش به شدت از اف‌بی‌آی انتقاد کرد و به این نتیجه رسید که «اف‌بی‌آی هرگز نباید تحقیقات کاملی را دربارهٔ ارتباط بین ستاد انتخاباتی دونالد ترامپ و روسیه در جریان انتخابات ۲۰۱۶ آغاز می‌کرد». در این گزارش همچنین آمده‌است: «اف‌بی‌آی از اطلاعات خام، تحلیل‌نشده و تأیید نشده استفاده کرد» تا تحقیقات «توفان متقاطع» را دربارهٔ ترامپ و روسیه آغاز کند، اما هنگام بررسی نگرانی‌ها در مورد مداخله ادعایی در انتخابات در مبارزات انتخاباتی هیلاری کلینتون، از استاندارد متفاوتی استفاده کرد."
چندزنی (در یونانیγυνή "gyne" به معنی «زن» یا «همسر» است) یک سیستم جفت‌گیری است در که یک نر با چند ماده جفت می‌شود اما هر ماده تنها با یک نر جفت می‌شود. سیستم‌هایی که در آن چندین ماده با چندین نر جفت می‌شوند، به عنوان بی‌بندوباری تعریف می‌شوند. نمایش جفت‌گیری با جفت‌یابی اغلب به عنوان شکلی از چندزنی در نظر گرفته می‌شود، زیرا یک نر با تعداد زیادی ماده جفت می‌شود، اما سیستم‌های جفت‌گیری مبتنی بر لک از این نظر متفاوت است که نر هیچ وابستگی به ماده‌هایی که با آنها جفت می‌شود ندارد و ماده‌های جفت‌شونده بدون
آنها جفت می‌شود ندارد و ماده‌های جفت‌شونده بدون وابستگی به یکدیگر هستند. چندزنی نمونه‌ای از گروه‌های یک نری و چندمادگی است و می‌توان آن را در گونه‌های بسیاری از جمله: فوک فیلی، کفتار خال‌دار، گوریل، پرینیا بال‌سرخ، الیکایی خانگی، بابون مقدس، قرقاول معمولی، گوزن قرمز، ببر بنگال، "زنبور دروگر سونورا", "Anthidium manicatum" و گوزن واپیتی یافت. اغلب در سیستم‌های چندزنی، زنان بیشتر فعالیت‌های مراقبت‌های والدین را انجام می‌دهند. انواع چندزنی. هنگامی که ماده‌ها به‌طور پیاپی حرکت می‌کنند و از نظر فضایی پایدار
به‌طور پیاپی حرکت می‌کنند و از نظر فضایی پایدار نیستند، نرها راهبرد دفاع از جفت را دنبال می‌کنند. وقتی ماده‌ها به صورت دسته‌جمعی هستند، چهار نوع چندزنی رخ می‌دهد. سسک نیزار بزرگ ("Acrocephalus arundinaceus") یکی از چندین گونه‌های پرندگان است که چندزنه و دارای حرمسرا است. نرها منابعی مانند حفاظت از لانه و سطوح مختلف مراقبت از والدین را برای حرمسرای خود فراهم می‌کنند. ماده‌ها در حرمسرا می‌توانند به‌طور همزمان تولیدمثل کنند، که نشان می‌دهد اندازه حرمسرا و تعداد فرزندان نر به هم مرتبط هستند.
سسکک بال‌سرخ یا پرینیای بال‌سرخ یک گونه پرنده از خانواده سبدنشینان است که در گذشته به جنس تک‌نماد "Heliolais" وابسته بود. در بنین، بورکینافاسو، کامرون، جمهوری آفریقای مرکزی، چاد، جمهوری دموکراتیک کنگو، ساحل عاج، اتیوپی، گامبیا، غنا ، گینه ، گینه بیسائو، کنیا، لیبریا، مالاوی، مالی، نیزامب، مالاوی، مالی، نیزامب نیجریه، سنگال، سیرالئون، سودان، تانزانیا، توگو، اوگاندا، زامبیا و زیمبابوه یافت می‌شود که زیستگاه طبیعی آن ساوانای خشک است.
نها باسین (زاده ۱۸ نوامبر ۱۹۸۲) خواننده و ترانه‌سرای هندی است. او برای کارهای پخش در بالیوود، تالیوود، کالیوود و آهنگ‌های مستقل در ژانر موسیقی پاپ هندی و موسیقی محلی پنجابی شناخته شده‌است. باسین هفت نامزدی فیلم فیر را در زبان‌های مختلف دریافت کرده و دو جایزه فیلم فیر را برای ترانه‌های «جاگ گومیا» (هندی) و «پاانی راوی دا» (پنجابی) دریافت کرده‌است. نها بهاسین در دهلی از پدر (آشوک باسین) و مادرش (رخا باسین) به دنیا آمد. نها متعلق به یک خانواده هندو پنجابی است. طایفه او در اصل از ناحیه راولپندی است. نها دو
طایفه او در اصل از ناحیه راولپندی است. نها دو خواهر و برادر دارد، یک خواهر بزرگتر (راشی باسین) و برادر کوچکتر (آنوبهاو باسین). او تحصیلات خود را در مدرسه دولتی فرانک آنتونی به پایان رساند. او از کودکی همیشه آرزو داشت که یک ستاره موسیقی پاپ شود. او برای یادگیری انواع رقص به آکادمی رقص شیامک داور پیوست. او همچنین آموزش آواز کلاسیک را نزد استاد غلام مصطفی خان گذراند.
اسکن سه بعدی بدن، کاربرد فناوری‌های گوناگونی مانند ، حسگر سه بعدی عمق، دید استریوسکوپی و غیره برای تحلیل و بررسی ارگونومیک و آنتروپومتری بدن انسان به عنوان ابر نقطه ای است. فناوری تحقیقات انجام شده نشان داده است که روش‌های استخراج اندازه‌گیری اسکن سه بعدی بدن با تکنیک‌های اندازه‌گیری آنتروپومتریک سنتی قابل مقایسه هستند. کاربردها. در حالی که این فناوری هنوز در کاربرد خود در حال گسترش و توسعه است، این فناوری به‌طور مرتب در زمینه‌های زیر به مورد استفاده قرار گرفته است: اگرچه، علی‌رغم توانایی این فناوری برای
گرفته است: اگرچه، علی‌رغم توانایی این فناوری برای تأثیرگذاری در سفارشی‌سازی انبوه و سفارشی سازی اقلام با ویژگی‌های ارگونومیک، اسکن بدنه سه بعدی هنوز به مرحله اولیه پذیرش یا مرحله اکثریت انتشار نوآوری نرسیده است. این تا حدی به دلیل فقدان نظریه ارگونومیک در رابطه با نحوه شناسایی نقاط عطف در مورفولوژی بدن است. مناسب بودن اسکن سه بعدی بدن نیز به زمینه بستگی دارد زیرا اندازه‌گیری‌های انجام‌شده و دقت دستگاه به‌جای اینکه مطلق باشد، بسیار وابسته به دست انسان است. علاوه بر این، محدودیت اصلی اسکن سه بعدی بدن، هزینه
بر این، محدودیت اصلی اسکن سه بعدی بدن، هزینه اولیه تجهیزات و مهارت‌های مورد نیاز برای جمع‌آوری داده‌ها و اعمال آن در زمینه‌های علمی و فنی بوده است. با این حال، استفاده از دوربین‌های عمق در گوشی‌های هوشمند در این اواخر به کاهش هزینه اسکن سه بعدی کمک می‌کند. یکی از نمونه‌های آن، اپلیکیشن اسکن صورت است که در فروشگاه Apple موجود است. برای بررسی دقیق تغییرات ابعاد بدن، یک سیستم اسکن با سرعت بالا (۴ بعدی) توسط 3dMD و مؤسسه IBV توسعه داده شد. اسکن انسان متحرک با لباس با وضوح بالا (معمولاً ۱۰–۶۰ هرتز) از نظر فنی
لباس با وضوح بالا (معمولاً ۱۰–۶۰ هرتز) از نظر فنی ممکن است، همان‌طور که بارها توسط کریس لین، آلفردو بالستر و یوردان کیوسف گزارش شده است، اما تجزیه و تحلیل و کاربرد این داده‌ها به نظر می‌آید چالش‌برانگیز باشد. رویدادهای جهانی برای تبادل علمی در زمینه اسکن سه بعدی و چهار بعدی بدن، کنفرانس‌های سالانه 3DBody.Tech و لباس-بدن-تعامل می‌باشد. پروتکل اسکن. اگرچه این فرایند برای مدت قابل توجهی با کنفرانس‌های بین‌المللی که سالانه برای صنعت و دانشگاه برگزار می‌شود (به عنوان مثال کنفرانس و نمایشگاه بین‌المللی در زمینه
عنوان مثال کنفرانس و نمایشگاه بین‌المللی در زمینه فناوری‌های اسکن سه بعدی بدن) ایجاد شده است، پروتکل و روند نحوه اسکن افراد هنوز به‌طور جهانی رسمی نشده است. با این حال، تحقیقات قبلی یک پروتکل استاندارد را برای اسکن بدن بر اساس تحقیق و تمرین پیشنهاد کرده است که نشان می‌دهد چگونه پروتکل و وضعیت غیراستاندارد بر اندازه‌گیری‌های بدن از جمله لگن تأثیر می‌گذارد. با این حال، پروتکل اسکن استاندارد، هیچ اندازه‌گیری را تولید نمی‌کند که دقت روش‌های اندازه‌گیری دستی یا تحمل ISO 20685:2010 را برآورده نکند. اما از طریق
تحمل ISO 20685:2010 را برآورده نکند. اما از طریق اسکن متوالی و یک الگوریتم رایگان به نام گریفون، ۹۷٫۵٪ اندازه‌گیری‌ها مطابق با ISO 20685:2010 است. (افزایش دقت ۳۲۷ درصدی).
سسکک پیشانی‌سرخ که با نام‌های سسک پیشانی‌سرخ و آپالیس رخ‌سرخ نیز شناخته می‌شود، گونه‌ای از پرندگان خانواده سبدنشینان است که در چاد، جیبوتی، اریتره، اتیوپی، کنیا، سومالی، سودان، تانزانیا و اوگاندا یافت می‌شود. زیستگاه طبیعی آن ساوانای خشک است. بسیاری از آرایه‌شناسان این گونه را در سردهٔ "سسکک‌ها" قرار می‌دهند تا در سردهٔ تک‌نماد خود "Urorhipis". پشتیبانی از این قرارگیری جایگزین توسط یک مطالعه تبارزایی مولکولی بر روی Cisticolidae است که در سال ۲۰۱۳ منتشر شد، ارائه می‌شود که نشان می‌دهد که سسکک پیشانی‌سرخ
ارائه می‌شود که نشان می‌دهد که سسکک پیشانی‌سرخ ارتباط نزدیکی با سسکک‌ها دارد.
در بوم‌شناسی رفتاری، چندشوهری رده‌ای از سیستم جفت‌گیری است که در آن یک ماده با چندین نر در یک فصل تولیدمثلی جفت می‌شود. چندشوهری اغلب بر اساس هزینه و مزایایی که اعضای هر جنس متحمل می‌شوند با سیستم چندزنی مقایسه می‌شود. چندزنی جایی است که یک نر با چندین ماده در یک فصل تولیدمثلی جفت می‌شود (مانند شیرها، آهوها، برخی پستانداران، و بسیاری از سیستم‌هایی که یک نر آلفا وجود دارد). نمونه رایج جفت‌گیری چندشوهری را می‌توان در جیرجیرک صحرایی ("Gryllus bimaculatus") از راسته راست‌بالان Orthoptera (شامل جیرجیرک‌ها،
از راسته راست‌بالان Orthoptera (شامل جیرجیرک‌ها، ملخ‌ها و ملخ‌های زمینی) یافت. رفتار چندشوهری در بسیاری از گونه‌های دیگر حشرات از جمله سوسک آرد سرخ و گونه عنکبوت "Stegodyphus lineatus" نیز برجسته است. چندشوهری همچنین در برخی از پستانداران مانند مارموست‌ها، گروه‌های پستانداران، سردهٔ کیسه‌دار "انتیکاینس" و باندیکوت‌ها دیده می‌شود. چندشوهری همچنین در حدود ۱٪ از همه گونه‌های پرندگان، رخ می‌دهد. مانند برکه‌نوردها و صعوه‌های جنگلی، حشرات مانند زنبور عسل، و ماهی مانند لوله‌ماهی.
ناامید (; ) فیلم نئو-نوآر دلهره‌آور سال ۲۰۲۳ کره جنوبی به کارگردانی کیم چانگ هون و با بازی هونگ سا بین، سونگ جونگ کی و بی‌بی است. این فیلم داستان یون گیو، پسر نوجوانی را روایت می‌کند.
پرواز عروسی گام مهمی در تولیدمثل بیشتر مورچه‌ها، موریانه‌ها و برخی گونه‌های زنبور عسل است. همچنین در برخی از گونه‌های مگس مانند "Rhamphomyia longicauda" دیده می‌شود. در طول پرواز، ملکه‌های باکره با نرها جفت‌گیری می‌کنند و سپس فرود می‌آیند تا یک کلنی جدید راه‌اندازی کنند، یا دربارهٔ زنبورهای عسل، جایگزینی کلنی کندوی موجود را ادامه دهند. نوع بالدار مورچه‌ها و موریانه‌ها به نام alates شناخته می‌شود.
موقعیت یابی مغناطیسی یک سیستم موقعیت یابی فضاهای داخلی است که از ناهنجاری‌های میدان مغناطیسی معمولی در تنظیمات داخلی با استفاده از آنها به عنوان امضاهای تشخیص مکان متمایز استفاده می‌کند. اولین استناد از موقعیت یابی بر اساس ناهنجاری مغناطیسی را می‌توان به کاربردهای نظامی در سال ۱۹۷۰ ردیابی کرد. استفاده از ناهنجاری‌های میدان مغناطیسی برای موقعیت یابی داخل ساختمان برای اولین بار در مقالات مربوط به رباتیک در اوایل سال ۲۰۰۰ ادعا شد. بیشتر برنامه‌های کاربردی اخیر می‌توانند از داده‌های سنسور مغناطیسی از تلفن
اخیر می‌توانند از داده‌های سنسور مغناطیسی از تلفن هوشمند استفاده کنند که برای مکان‌یابی بی‌سیم اجسام یا افراد در داخل ساختمان استفاده می‌شود. در حال حاضر هیچ استانداردی برای IPS وجود ندارد، با این حال به نظر می‌رسد موقعیت یابی مغناطیسی کامل‌ترین و مقرون به صرفه‌ترین باشد. این دقت بدون نیاز به سخت‌افزار و هزینه کل مالکیت نسبتاً پایین را ارائه می‌دهد. بر اساس تحقیقات Opus، موقعیت یابی مغناطیسی به عنوان یک فناوری مکان یابی داخلی «بنیادی» ظاهر خواهد شد. شرکت‌ها. GiPStech. تحقیقات مستقل در سال ۲۰۱۱ تیمی از
GiPStech. تحقیقات مستقل در سال ۲۰۱۱ تیمی از محققان را گرد هم آورد تا بر روی ناهنجاری‌های میدان ژئومغناطیسی به عنوان یک میدان طبیعی در دسترس برای بومی سازی دستگاه‌های الکترونیکی مصرفی استفاده شود. پس از چند سال تحقیق و آزمایش، آنها توانستند یک پلتفرم محلی سازی داخلی را پیاده‌سازی کنند که بر اساس اثرانگشت یک میدان ژئومغناطیسی ساختمان و همجوشی حسگر پیشرفته، قادر به مکان یابی دقیق دستگاه و کاربر آن بدون هیچ گونه زیرساختی بود. علاوه بر این، این پلتفرم همچنین قادر به جبران بسیاری از مسائل شناخته شده تغییرپذیری
به جبران بسیاری از مسائل شناخته شده تغییرپذیری میدان مغناطیسی محلی بود. در سال ۲۰۱۴، این تیم GiPStech را - به عنوان آکادمیک فرعی دانشگاه دلا کالابریا - برای تکمیل تحقیق و توسعه و تجاری‌سازی پلتفرم تأسیس کرد. Indoor Atlas. پروفسور Janne Haverinen و Anssi Kemppainen نیز روی رویکرد مغناطیسی کار کردند. با توجه به اینکه اعوجاج مغناطیسی ساختمان‌ها باعث گمراهی ماشین‌ها می‌شود، در نهایت مشکل را تغییر دادند و توجه را بر تداخل‌های مغناطیسی ناشی از سازه‌های فولادی متمرکز کردند. چیزی که آنها دریافتند این بود که
متمرکز کردند. چیزی که آنها دریافتند این بود که اختلالات درون آنها ثابت بود و یک اثر انگشت مغناطیسی منحصر به فرد برای یک ساختمان ایجاد کرد. پروفسور Janne Haverinen در سال ۲۰۱۲ شرکت IndoorAtlas را برای تجاری سازی راه حل موقعیت یابی مغناطیسی با دفتر مرکزی دوگانه در مانتین ویو، کالیفرنیا(Mountain View, CA) و اولو(Oulu) فنلاند تأسیس کرد. مشکلات. میدان مغناطیسی محلی تحت تأثیر اجسام فلزی متحرک مانند بالابرها یا کابینت‌های فلزی قرار می‌گیرد.
جون گیبنز (زاده ۱۱ آوریل ۱۹۶۳) و جنیفر گیبنز (۱۱ آوریل ۱۹۶۳–۹ مارس ۱۹۹۳) دوقلوهای همسانی بودند که در ولز بزرگ شدند. آن‌ها بعداً "دوقلوهای خاموش" لقب گرفتند، زیرا تنها با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کردند. این دو خواهر، چند آثار داستانی نوشتند. همچنین هر دو آن‌ها، به مدت یازده سال در بیمارستان برادمور بستری بودند. اوایل زندگی. جون و جنیفر، دختران مهاجران کارائیبی، گلوریا و آبری گیبنز بودند. خانواده گیبنز در اوایل دهه ۱۹۶۰ به عنوان بخشی از نسل ویندراش از باربادوس به بریتانیا نقل مکان کردند. گلوریا خانه‌دار بود و
به بریتانیا نقل مکان کردند. گلوریا خانه‌دار بود و آبری به عنوان تکنسین برای نیروی هوایی سلطنتی کار می‌کرد. این زوج، سه فرزند دیگر نیز داشتند: گرتا زادهٔ ۱۹۵۷، دیوید ۱۹۵۹ و رزی ۱۹۶۷. در سال ۱۹۶۰، آبری برای اقامت، نزد یکی از بستگانش در کاوِنتری رفت و خیلی زود، به عنوان تکنسین کارکنان، واجد شرایط شد. گلوریا چند ماه بعد به‌همراه گرتا و دیوید به‌دنبال او راهی شد. دوقلوها در ۱۱ آوریل ۱۹۶۳، در یک بیمارستان نظامی در عدن، یمن، جایی که پدرشان در آن‌جا مستقر شده‌بود، به دنیا آمدند. خانواده به زودی نقل مکان
شده‌بود، به دنیا آمدند. خانواده به زودی نقل مکان کردند–ابتدا به انگلستان، و در سال ۱۹۷۴، به هاورفوردوست، ولز. این دوقلوها، جدایی‌ناپذیر بودند و زبان آن‌ها که یک زبان باجان کریول تسریع‌شده، بود، درک این دو خواهر را برای مردم دشوار می‌کرد. گیبنزها، تنها کودکان سیاه‌پوست جامعه بودند و اغلب در مدرسه طرد می‌شدند. مشخص شد که این موضوع، برای دوقلوها آسیب‌زا بوده و در نهایت باعث شد مدیران مدرسه هر روز آن‌ها را زودتر مرخص کنند تا بلکه از قلدری شدن آن‌ها، اجتناب کنند. زبان آن‌ها در این زمان حتی عجیب‌تر و به زودی
زبان آن‌ها در این زمان حتی عجیب‌تر و به زودی برای دیگران نامفهوم شد. زبان آن‌ها، یا idioglossia، به عنوان نمونه‌ای از کریپتوفازی یاد می‌شود و مثالی از آن، اقدامات همزمان دوقلوها بود، که اغلب دقیقاً شبیه کارهای یکدیگر را انجام می‌دادند. دوقلوها به طرز فزاینده‌ای محتاط شدند و در نهایت با هیچ‌کس به جز یکدیگر و خواهر کوچک‌ترشان رز، صحبت نکردند. دختران به تحصیل در مدرسه ادامه دادند، هرچند از خواندن و نوشتن خودداری می‌کردند. در سال ۱۹۷۴، پزشکی که واکسیناسیون را در مدرسه انجام می‌داد، متوجه رفتار آن‌ها شد و به یک
مدرسه انجام می‌داد، متوجه رفتار آن‌ها شد و به یک روان‌شناس کودک اطلاع داد. دوقلوها شروع به دیدن شماری از درمانگران کردند که تلاش‌های ناموفقی برای وادار کردن آن‌ها به برقراری ارتباط با دیگران انجام دادند. آن‌ها برای شکستن انزوای خود به مدارس شبانه‌روزی جداگانه فرستاده شدند، اما این زوج پس از جدایی، کاملاً منزوی شدند. حرفه. هنگامی که این دو خواهر دوباره به هم ملحق شدند، چندین سال، خود را در اتاق خوابشان منزوی کرده و مشغول بازی‌های مفصلی با عروسک‌ها شدند. آن‌ها نمایشنامه‌ها و داستان‌های آبکی بسیاری خلق کردند