payamvha/North_RAG huggingface dataset:
یادگیری خود نظارت شده ( SSL ) یک الگوی یادگیری ماشین و روش‌ های مرتبط برای پردازش داده‌های بدون برچسب است که برای به دست آوردن بازنمایی های مفیدی که در وظایف یادگیری پسین کمک می کنند، قابل استفاده است. برجسته‌ترین ویژگی روش‌ SSL این است که نیازی به برچسب‌ های انسانی ندارد و به گونه‌ای طراحی شده‌است که برای پردازش، از مجموعه داده هایی که بدون برچسب هستند، استفاده کند. مرحله اول، مرحله معمول SSL شامل سیگنال‌های نظارتی یادگیری (برچسب‌ های تولید شده به صورت خودکار) است، که در مراحل دوم و بعدی برای برخی از وظایف
است، که در مراحل دوم و بعدی برای برخی از وظایف یادگیری تحت نظارت از آن استفاده می شود. به همین دلیل، SSL می تواند به عنوان یک شکل میانی از یادگیری بدون نظارت و یادگیری با نظارت توصیف شود. &lt;br&gt;روش معمول SSL بر اساس شبکه عصبی مصنوعی یا مدل دیگری مانند می باشد. در این روش، مدل دو مرحله یادگیری دارد. در مرحله اول با استفاده از برچسب های مصنوعی، مسئله برای یک وظیفه ی کلاس بندی فرعی یا پیش فرض حل می شود. این برچسب ها به مقداردهی اولیه ی پارامترهای مدل کمک می کنند. در مرحله ی دوم، وظیفه ی اصلی با استفاده از
کنند. در مرحله ی دوم، وظیفه ی اصلی با استفاده از یادگیری تحت نظارت یا بدون نظارت انجام می شود. وظایف فرعی دیگر، شامل تکمیل الگو از پترن های ورودی پوشانده شده می باشند. &lt;br&gt;در سال 2013، یادگیری خود نظارت شده به عنوان "خود برچسب گذاری" نامیده شد. خود برچسب‌ گذاری بر اساس مقادیر متغیرهای ورودی، برچسب ها را تولید می‌ کند. به عنوان مثال، اجازه می‌دهد تا از روش‌ های یادگیری با نظارت در سری‌های زمانی بدون برچسب استفاده شود.&lt;br&gt;یادگیری خود نظارت شده در سال های اخیر نتایج قابل قبولی را به دست آورده است
سال های اخیر نتایج قابل قبولی را به دست آورده است و در پردازش سیگنال‌های صوتی به کار گرفته شده است و همچنین توسط فیس‌ بوک و بقیه ی شرکت ها برای تشخیص گفتار استفاده می‌شود. یکی از مزایای اصلی یادگیری خودنظارت شده این است که آموزش می تواند با داده های با کیفیت پایین هم انجام شود به جای اینکه بهبود نتایج نهایی مورد هدف قرار گرفته باشد. یادگیری خود نظارت شده، به روشی که انسان ها برای طبقه بندی اشیاء یاد می گیرند، نزدیک تر است که باعث کاربرد و جذابیت بیشتر این روش می شود. انواع. برای یک وظیفه ی طبقه بندی
این روش می شود. انواع. برای یک وظیفه ی طبقه بندی دودویی، داده های آموزشی می توانند به دو دسته نمونه مثبت و نمونه منفی تقسیم شوند. نمونه های مثبت آنهایی هستند که با هدف مورد نظر مطابقت دارند. برای مثال، اگر در حال یادگیری شناسایی پرندگان هستید، داده های آموزشی مثبت، تصاویری هستند که شامل پرنده می باشند. نمونه های منفی نمونه هایی هستند که با هدف مطابقت ندارند. یادگیری خود نظارت شده مقایسه اییادگیری خود نظارت شده مقایسه ای از هر دو نمونه ی مثبت و منفی استفاده می‌ کند. تابع هزینه یادگیری مقایسه ای، فاصله ی بین
کند. تابع هزینه یادگیری مقایسه ای، فاصله ی بین نمونه های مثبت را به حداقل می رساند و فاصله بین نمونه های منفی را به حداکثر می رساند.یادگیری خود نظارت شده غیر مقایسه ایدر یادگیری خود نظارت شده غیر مقایسه ای (NCSSL)، تنها از نمونه های مثبت استفاده می شود. به طور متضاد، NCSSL به جای اینکه به یک راه حل بی اهمیت با ضرر صفر برسد، به یک حداقل مفید محلی می رسد. برای مثال در طبقه‌ بندی دودویی، به طور ساده یاد می‌گیرد که هر نمونه را به عنوان مثبت طبقه‌ بندی کند. برای اینکه NCSSL موثر باشد، به یک پیش‌ بینی‌ کننده
اینکه NCSSL موثر باشد، به یک پیش‌ بینی‌ کننده اضافی در سمت آنلاین نیاز دارد که در سمت هدف عقب نشینی نمی کند. تفاوت میان یادگیری خودنظارت شده و بدون نظارت. بسیاری از افراد این دو شکل یادگیری را با یکدیگر اشتباه می‌گیرند و برای رفع این مشکل در این بخش درباره‌ی تفاوت این دو شکل یادگیری صحبت می‌شود. به طور کلی هرکدام از دو تکنیک دارای اهداف متفاوت از هم می‌باشند اما اشتراک اصلی آنها این است که هردو نیازی به مجموعه‌داده‌های برچسب‌زده شده نیازی ندارند. روش‌های یادگیری خودنظارت شده و یادگیری بدون نظارت را می‌توان
خودنظارت شده و یادگیری بدون نظارت را می‌توان به عنوان تکنیک‌های یادگیری مکمل در نظر گرفت و همان طور که در سطر قبل به آن اشاره شد به این دلیل است که برای انجام فرایند یادگیری به داده‌های برچسب‌گذاری شده نیازی ندارند. یادگیری خودنظارت شده زیر مجموعه یادگیری بدون نظارت می‌باشد زیرا یادگیری بدون نظارت فاقد حلقه بازخورد می‌باشد.برعکس آن یادگیری خودنظارت شده سیگنالهای نظارتی زیادی دارند که در فرایند آموزش به عنوان بازخورد عمل می‌کنند. یک تعریف ساده‌ برای بیان تفاوت این دو مدل این است که تکنیک یادگیری بدون نظارت
این دو مدل این است که تکنیک یادگیری بدون نظارت بیشتر برروی مدل تمرکز می‌کند نه برروی داده‌ها و برعکس آن تکنیک یادگیری خودنظارت شده برروی داده تمرکز می‌کند تا برروی مدل.با این حال روش‌های یادگیری بدون‌نظارت در خوشه‌بندی و کاهش ابعاد خوب عمل می‌کنند در حالی که یادگیری خودنظارت شده مناسب برای کارهای رگرسیون و طبقه‌بندی می‌باشد.
در ، سه بعدی شامل تشخیص و تعیین اطلاعات سه بعدی، مانند ، حجم، یا شکل، یا انتخابی کاربر در یک عکس یا است. به‌طور معمول، نمونه‌ای از شیئی که باید شناسایی شود به یک سیستم بینایی در یک محیط کنترل‌شده ارائه می‌شود و سپس برای یک ورودی دلخواه مانند یک ، سیستم، شیء ارائه‌شده قبلی را مکان‌یابی می‌کند. این را می‌توان هم به صورت آفلاین یا هم در زمان انجام داد. حل این مشکل برای مکان‌یابی یک شی از پیش شناسایی شده، تخصصی هستند و می‌توانند با الگوریتم‌هایی که بر روی کلاس‌های کلی اشیاء کار می‌کنند، مانند یا تشخیص شی‌های
کلی اشیاء کار می‌کنند، مانند یا تشخیص شی‌های عمومی سه بعدی، مقایسه شوند. با توجه به هزینه کم و سهولت گرفتن عکس، تحقیقات قابل توجهی به تشخیص اشیاء سه بعدی در عکس‌ها اختصاص یافته است. تشخیص سه بعدی یک شی در عکس‌ها. روش تشخیص یک شی سه بعدی به ویژگی‌های یک شی بستگی دارد. برای سادگی، بسیاری از الگوریتم‌های موجود بر روی تشخیص اجسام صلب متشکل از یک بخش متمرکز شده‌اند، یعنی اجسامی که تبدیل فضایی آنها یک است. دو روش کلی برای این مشکل در نظر گرفته شده است: روش‌های از اطلاعات ظاهری تصویر سطح پایین، برای مکان‌یابی یک
اطلاعات ظاهری تصویر سطح پایین، برای مکان‌یابی یک شی استفاده می‌کنند، در حالی که روش‌های هندسی مبتنی بر ویژگی، مدلی را برای شیئی که باید شناسایی شود، می‌سازند و مدل را با آن مطابقت می‌دهند. روش‌های تشخیص الگو. این روش‌ها از اطلاعات ظاهری جمع‌آوری‌شده از پیش‌بینی‌های از پیش گرفته شده یا از پیش محاسبه شده یک شی استفاده می‌کنند تا با شی در صحنهٔ بالقوه به هم ریخته مطابقت داشته باشند. با این حال، آنها محدودیت‌های هندسی سه بعدی شی را در طول تطبیق در نظر نمی‌گیرند و همچنین معمولاً انسداد و رویکردهای مبتنی بر
و همچنین معمولاً انسداد و رویکردهای مبتنی بر ویژگی را کنترل نمی‌کنند. روش‌های هندسی مبتنی بر ویژگی. روش‌های مبتنی بر ویژگی برای اشیایی که متمایزی دارند به خوبی کار می‌کنند. تاکنون، اشیایی که دارای ویژگی‌های لبه یا ویژگی‌های هستند با موفقیت شناسایی شده‌اند. برای مثال الگوریتم‌های تشخیص، به ترتیب به و مراجعه کنید. به دلیل عدم وجود خصیصه یاب‌های مناسب، اجسام بدون سطوح صاف و بافت دار در حال حاضر با این روش قابل کنترل نیستند. تشخیص‌دهنده‌های شی مبتنی بر ویژگی عموماً با از پیش گرفتن تعدادی نماهای ثابت از شی مورد
با از پیش گرفتن تعدادی نماهای ثابت از شی مورد شناسایی، استخراج ویژگی‌ها از این نماها و سپس در فرایند تشخیص، تطبیق این ویژگی‌ها با صحنه و اعمال محدودیت‌های هندسی کار می‌کنند. به عنوان مثال از یک سیستم نمونه اولیه که این روش را اتخاذ می‌کند، ما یک طرح کلی از روش استفاده شده توسط [Rothganger et al. 2004]، با برخی از جزئیات حذف شده ارائه خواهیم کرد. این روش با این فرض شروع می‌شود که اشیاء تحت دگرگونی‌های صلب جهانی قرار می‌گیرند؛ زیرا سطوح صاف به صورت موضعی مسطح هستند، ویژگی‌های ثابت پیوسته برای تطبیق مناسب
هستند، ویژگی‌های ثابت پیوسته برای تطبیق مناسب هستند: مقاله مناطق بیضی شکل مورد نظر را با استفاده از ویژگی‌های لبه مانند و لکه مانند می‌دهد و طبق [Lowe 2004]، جهت گرادیان غالب بیضی را پیدا می‌کند، بیضی را به متوازی الاضلاع تبدیل می‌کند و یک توصیفگر (تبدیل ویژگی مقیاس‌نابسته) روی متوازی الاضلاع حاصل می‌گیرد. اطلاعات رنگ نیز فقط برای بهبود تمیز نسبت به ویژگی‌های SIFT استفاده می‌شود. در مرحله بعد، با توجه به تعدادی نماهای دوربین از شی (۲۴ در مقاله)، این روش یک مدل سه بعدی برای شی می‌سازد که شامل موقعیت مکانی و
سه بعدی برای شی می‌سازد که شامل موقعیت مکانی و جهت‌گیری سه بعدی هر ویژگی است. از آنجایی که تعداد نماهای شی زیاد است، معمولاً هر ویژگی در چندین نمای مجاور وجود دارد. نقاط مرکزی چنین ویژگی‌های تطبیقی مطابقت دارند، و ویژگی‌های شناسایی شده در جهت گرادیان غالب تراز می‌شوند، بنابراین نقاط (۱، ۰) در سیستم ویژگی مختصات دکارتی متوازی الاضلاع نیز مطابق دارند مانند نقاط (۰، ۱) در سیستم مختصات دکارتی متوازی الاضلاع؛ بنابراین برای هر جفت ویژگی منطبق در نماهای نزدیک، مطابق جفت سه نقطه مشخص است. با توجه به حداقل دو ویژگی
جفت سه نقطه مشخص است. با توجه به حداقل دو ویژگی تطبیق، یک ساختار وابسته چند نما از الگوریتم (ببینید [Tomasi and Kanade 1992]) می‌تواند برای ساخت تخمینی از موقعیت نقاط (تا یک تبدیل دلخواه) استفاده شود؛ بنابراین مقاله Rothganger و همکاران دو نمای مجاور را انتخاب می‌کند، از یک روش مانند (اجماع نمونه تصادفی) برای انتخاب دو جفت ویژگی متناظر استفاده می‌کند، و ویژگی‌های جدیدی را به مدل جزئی ساخته‌شده توسط RANSAC تا زمانی که تحت یک عبارت خطا هستند، اضافه می‌کند؛ بنابراین برای هر جفت نمای مجاور معین، الگوریتم یک
بنابراین برای هر جفت نمای مجاور معین، الگوریتم یک مدل جزئی از همه ویژگی‌های قابل مشاهده در هر دو نما ایجاد می‌کند. برای تولید یک مدل یکپارچه، مقاله بزرگ‌ترین مدل جزئی را می‌گیرد و به صورت تدریجی همه مدل‌های جزئی کوچکتر را با آن تراز می‌کند. کمینه سازی سراسری برای کاهش خطا استفاده می‌شود، سپس از ارتقای اقلیدسی برای تغییر موقعیت ویژگی‌های مدل از مختصات سه بعدی منحصر به فرد تا تبدیل وابسته به مختصات سه بعدی استفاده می‌شود که تا منحصر به فرد هستند. در پایان این مرحله، یک مدل از شی مورد نظر، متشکل از ویژگی‌هایی
مرحله، یک مدل از شی مورد نظر، متشکل از ویژگی‌هایی است که در یک فضای سه بعدی مشترک پیش‌بینی شده است. برای تشخیص یک شی در یک تصویر ورودی دلخواه، مقاله ویژگی‌ها را شناسایی می‌کند و سپس از برای یافتن ماتریس پیش‌نمایش وابسته استفاده می‌کند که بهترین تناسب را با مدل شی یکپارچه با فضای دوبعدی دارد. اگر این رویکرد RANSAC دارای خطای کافی کم باشد، سپس با موفقیت، الگوریتم هم شیء را تشخیص می‌دهد و هم وضعیت جسم را بر حسب یک پیش‌بینی نزدیک به آن می‌دهد. تحت شرایط مفروض، روش به‌طور معمول به نرخ تشخیص حدود ۹۵٪ دست
مفروض، روش به‌طور معمول به نرخ تشخیص حدود ۹۵٪ دست می‌یابد.
پیتر کولوسیمو با نام مستعار پیر دومنیکو کولوزیمو ؛ (زاده ۱۵ دسامبر ۱۹۲۲ – درگذشته ۲۳ مارس ۱۹۸۴)، روزنامه‌نگار و نویسنده ایتالیایی بود. او در زمره بنیانگذاران شبه باستان‌شناسی قرار می‌گیرد، موضوعی بحث‌برانگیز که در آن تفسیرهایی از گذشته ارائه می‌شود که توسط جامعه علمی باستان‌شناسی پذیرفته نشده است و روش‌های جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل پذیرفته شده این رشته را رد می‌کند. او همچنین نظریه‌های فضانوردان باستانی در مورد تماس موجودات فرازمینی و تمدن‌های بشری باستانی را رایج کرد. در اواخر دهه ۱۹۵۰ و دهه ۱۹۶۰، مقالات او
رایج کرد. در اواخر دهه ۱۹۵۰ و دهه ۱۹۶۰، مقالات او در برخی از اولین مجلات علمی تخیلی ایتالیا، مانند "رمانزی دل کوسمو" (رمان‌های کیهانی) منتشر شد و به طور مرتب در مجله علمی/علمی تخیلی "اولتری ال چرو" منتشر شد. او کتاب‌های بسیار بیشتری منتشر کرد که همگی در چند زبان از جمله روسیه، ژاپن و چین ترجمه شده‌اند. در دهه ۱۹۷۰ و اوایل دهه ۱۹۸۰ تا زمان مرگش، او سردبیر بسیاری از مجلات، از جمله "پی کاپا" ، مجله فانتاکیالوجیا بود که همان موضوعاتی را که کولوسیمو در کتاب‌هایش می‌نوشت را پوشش می‌داد. در اواخر زندگی، او با
می‌نوشت را پوشش می‌داد. در اواخر زندگی، او با همسرش، کاترینا، که یک دختر به نام الساندرا (متولد ۱۹۷۰) داشت، چند کتاب نوشت. کولوسیمو انجمن ایتالیایی مطالعات ماقبل تاریخ (ASP) را تأسیس کرد. ادعاهای کولوسیمو در مورد تأثیر فضانوردان باستانی بر تمدن های بشری به عنوان شبه تاریخ در نظر گرفته می شود. جیسون کولویتو در بررسی کتاب «نه از این جهان» اثر کولوسیمو ادعا کرده است که این کتاب شواهدی را جعل می‌کند، منابع را اشتباه ترجمه می‌کند و داستان‌های علمی تخیلی و واقعیت را با هم ترکیب می‌کند. او در سال ۱۹۸۴ در میلان
را با هم ترکیب می‌کند. او در سال ۱۹۸۴ در میلان درگذشت.
پورنا داس باول معروف به پورنا داس باول سمرت، (زادهٔ ۱۸ مارس ۱۹۳۳) یک موسیقی‌دان و خواننده هندی است. پورنا داس همچنین در فیلم‌های متعددی ظاهر شده‌است. او به همراه شاگردش سلینا تیلمن یک کتاب در مورد فلسفه باول‌ها به زبان انگلیسی نوشت. در سال ۲۰۱۹، او در مستندی دربارهٔ رابطه عاشقانه طولانی باب دیلن با نام "«اگر نه برای تو»" حضور داشت.
دودل ، طراحی است که درحالی که توجه شخص به گونه ای دیگر به خود مشغول شده‌است. دودل‌ها نقاشی‌های ساده ای هستند که می‌توانند معنای نمایشی مشخصی داشته باشند یا ممکن است فقط از خطوط یا اشکال تصادفی و انتزاعی تشکیل شده باشند، به‌طور کلی بدون برداشتن نوشت‌افزار از روی کاغذ، در این صورت معمولاً به آن خط‌خطی می‌گویند. دودل‌سازی و خط‌خطی اغلب با کودکان خردسال و نوپا مرتبط است، زیرا عدم هماهنگ‌سازی دست و چشم و رشد ذهنی پایین آنها اغلب حفظ تلاش‌های رنگ‌آمیزی خود را در خط هنر موضوع برای هر کودک خردسالی دشوار می‌کند. با
هنر موضوع برای هر کودک خردسالی دشوار می‌کند. با وجود این، دیدن چنین رفتاری با بزرگسالان غیرمعمول نیست، که در این صورت عموماً با شوخی و از روی کسالت انجام می‌شود. نمونه‌های معمولی دودل‌سازی در دفترچه‌های مدرسه، اغلب در حاشیه، توسط دانش‌آموزانی که درحال خیال‌بافی یا از دست‌دادن علاقه خود در طول کلاس هستند، پیدا می‌شود. در صورت در دسترس بودن قلم و کاغذ، نمونه‌های رایج دیگر از دودل‌سازی در طول مکالمات تلفنی طولانی تولید می‌شوند. ریشه‌شناسی. کلمه "دودل" اولین بار در اوایل قرن هفدهم به معنای احمق یا ساده لوح
بار در اوایل قرن هفدهم به معنای احمق یا ساده لوح ظاهر شد. ممکن است از "Dudeltopf" یا "Dudeldop" آلمانی مشتق شده باشد، به معنای ساده یا رشته فرنگی (به معنای واقعی کلمه "شب‌کلاه"). منشأ فعل اوایل قرن هجدهم "to doodle" است که به معنای «کلاهبرداری کردن یا احمق‌کردن» است. معنای نوین به عنوان اصطلاحی برای سیاستمداری که هیچ کاری در مقام خود به قیمت از دست‌دادن رای‌دهندگان خود انجام نمی‌داد، پدیدار شد. این منجر به فعل تعمیم‌یافته‌تر «doodle» شد که به معنای انجام ندادن است. در آخرین صحنه دادگاه فیلم "آقای دیدز به
است. در آخرین صحنه دادگاه فیلم "آقای دیدز به شهر می‌رود" در سال ۱۹۳۶، شخصیت اصلی مفهوم «دودل» را برای قاضی ناآشنا با این کلمه توضیح می‌دهد و می‌گوید: «مردم وقتی فکر می‌کنند احمقانه‌ترین تصاویر را می‌کشند». این شخصیت که از یک شهر خیالی در ورمونت سفر کرده‌است، کلمه "ولنگاشت‌گر" را به عنوان «نامی که در خانه ساخته‌ایم» برای افرادی توصیف می‌کند که وقتی ذهنشان روی چیز دیگری است، روی کاغذ «طرح‌های احمقانه» می‌سازند. معنای «احمق، ساده‌لوح» در عنوان آهنگ «احمق آمریکایی» در نظر گرفته شده‌است که در ابتدا توسط نیروهای
در نظر گرفته شده‌است که در ابتدا توسط نیروهای استعماری بریتانیا در طول جنگ انقلابی آمریکا خوانده شد.
مدیسون هوپ هدریک (زاده ۵ دسامبر ۱۹۹۳) ، کارولینای شمالی ، یک مدل اهل ایالات متحده آمریکا است. اوایل زندگی و حرفه. مدیسون هوپ در کارولینای شمالی متولد شد و بعد از آن او اغلب در چارلستون، کارولینای جنوبی و در نزدیکی مانت پلیزنت ، ایالات متحده مشغول زندگی بود. بعدها مدیسون قبل از تبدیل شدنش به یک مدل در سنین ۱۶ سالگی فارغ التحصیل می شود. او در دبیرستان واندو تحصیل نمود و بعد از آن در سال ۲۰۱۲ از همان دبیرستان فارغ التحصیل می شود. مدیسون پیش از فارغ التحصیلی اش در دبیرستان واندو، به یادگیری زبان لاتین پرداخت.
در دبیرستان واندو، به یادگیری زبان لاتین پرداخت. او اغلب دوران نخستین زندگی اش را در مونت پلیسنت، کارولینای جنوبی، در حومه ای در حوالی چارلستون، کارولینای جنوبی رشد پیدا کرد.
دودل فور گوگل ، همچنین به سبک دودل‌فورگوگل، مسابقه‌ای سالانه در کشورهای مختلف است که توسط گوگل برگزار می‌شود تا کودکان یک دودل ایجادکنند که در آغازه محلی گوگل به‌عنوان گوگل دودل نمایش داده می‌شود. تاریخ. گوگل آرم‌ها را در صفحه آغازهٔ خود، معمولاً برای تعطیلات رسمی، نشان می‌دهد. در گذشته رویدادهایی مانند آغاز بهار، سالگرد شناخت دی‌ان‌ای یا اختراع لیزر جشن گرفته می‌شد. اولین «دودل» گوگل درسال ۱۹۹۸ زمانی بود که سرگی برین و لارنس ای پیج در جشنواره برنینگ من شرکت می‌کردند تا نشان دهند که آنها خارج از دفتر هستند
می‌کردند تا نشان دهند که آنها خارج از دفتر هستند و نمی‌توانند در صورت خراب شدن سیستم‌ها کمک کنند. دودل برای گوگل ایالات متحده. ارسالی‌هایی از همه دانش آموزان در مدارس ایالات متحده از مهدکودک تا کلاس دوازدهم. والدین / مربیان موظفند برای دانش آموزان خود دودل ارسال کنند. جوایز. دودل برنده در صفحه آغازه گوگل ظاهر می‌شود. آنها همچنین یک بورسیه تحصیلی ۳۰۰۰۰ دلاری برای کالج مورد نظر خود، یک تی شرت با دودل خود، یک کروم‌بوک گوگل، تبلت طراحی دیجیتال وکوم و کمک هزینه فناوری ۱۰۰۰۰۰ دلاری تبلت‌ها یا کروم بوک‌ها به
فناوری ۱۰۰۰۰۰ دلاری تبلت‌ها یا کروم بوک‌ها به مدرسه خود دریافت خواهند کرد. در سال ۲۰۱۹، برنده ۳۰۰۰۰ دلار بورس تحصیلی کالج و ۵۰۰۰۰ دلار کمک هزینه فناوری برای مدرسه خود دریافت کرد. پیش از این برنده یک بورسیه تحصیلی ۳۰۰۰۰ دلاری، کمک مالی ۵۰۰۰۰ دلاری فناوری برای مدرسه خود یا یک سازمان غیرانتفاعی، یک سفر به دفتر مرکزی گوگل در کالیفرنیا، سخت‌افزار گوگل و «فان گوگلی سوایج» دریافت کرده بود.
تانک سبک ام‌کی ۶ یک تانک سبک بریتانیایی تولید شرکت ویکرز-آرمسترانگز در اواخر دهه ۱۹۳۰ بود که در جنگ جهانی دوم به کار گرفته شد. طراحی و تاریخچه عملیاتی. تانک سبک ام‌کی ۶ ششمین نمونه از تانک‌های سبک تولیدی شرکت ویکرز بود. این تانک‌ها از نفربر کاردن-لوید توسعه یافتند. ام‌کی ۶ نمونه بهبود یافته ام‌کی ۵ به حساب می‌آمد که برخی جزئیات در آن تغییر کرده بود. در این تانک همانند نمونه پیشین از دو مسلسل ۳۰۳. و ۵۰. ویکرز به عنوان تسلیحات در یک برجک دو نفره استفاده شد. اواخر تولید انواع مسلسل بسا با کالیبرهای ۷٫۹۲ و ۱۵
تولید انواع مسلسل بسا با کالیبرهای ۷٫۹۲ و ۱۵ میلی‌متر جای مسلسل ۵۰. را گرفت. تسلیحات جدید قدرتمندتر بودند اما دقت آتش کمتری داشتند. پیش‌ران در طرف راست و برجک مقداری به سمت چپ قرار می‌گرفت. راننده در جلو سمت چپ می‌نشست و جایگاه فرمانده و توپچی\بیسیم‌چی در برجک بود. در این تانک بیسیم قدیمی شماره ۱ با نمونه جدیدتر شماره ۷ جایگزین گردید که در پشت برجک نصب می‌شد. مدل بی تانک سبک ام‌کی ۶ پر شمارترین تانک نیروهای بریتانیایی در نبرد فرانسه در جریان جنگ جهانی دوم در سال ۱۹۴۰ بود. با وجود این که صرفاً مناسب عملیات
سال ۱۹۴۰ بود. با وجود این که صرفاً مناسب عملیات شناسایی بودند، از آن‌ها به عنوان تانک رزمی استفاده شد که نتیجتاً به از دست رفتن تعداد زیادی از آن‌ها منجر گشت.
سر مار یک فیلم اکشن، دلهره‌آور، درام و جنایی آمریکایی محصول سال ۲۰۲۱ به تدوین، تهیه‌کنندگی، نویسندگی و کارگردانی ایوان جکسون لئونگ با بازی شویا چانگ، جید وو و سانگ کانگ است. این فیلم برای اولین بار در بخش کشف در جشنواره بین‌المللی فیلم تورنتو ۲۰۲۱ به نمایش درآمد. داستان الهام گرفته از داستان خواهر پینگ، یک قاچاقچی انسان است که از سال ۱۹۸۴ تا ۲۰۰۰ عملیاتی را بین هنگ کنگ و شهر نیویورک انجام داد. خلاصه داستان. فیلم در مورد یک مهاجر چینی که تلاش می‌کند زندگی بهتری برای خانواده خود بسازد، در یک حلقه جنایت بین
برای خانواده خود بسازد، در یک حلقه جنایت بین المللی قاچاق انسان معروف به «سر مار» گرفتار می‌شود، می‌باشد. انتشار فیلم. این فیلم اولین بار در جشنواره بین‌المللی فیلم تورنتو ۲۰۲۱ و پس از آن در بیستمین جشنواره فیلم آسیایی نیویورک به نمایش درآمد. در ۱۶ ژوئن ۲۰۲۱، حقوق این فیلم توسط ساموئل گلدوین فیلم و جاذبه‌های جاده‌ای برای اکران فیلم در آمریکای شمالی به دست آمد. در ابتدا، تاریخ انتشار در ایالات متحده برای ۱۰ اکتبر ۲۰۲۱ تعیین شده بود، اما به سرعت به ۲۹ اکتبر تغییر یافت.
مایکروسافت هولولنز یک هدست [نفرستید! هم[واقعیت افزوده]]/واقعیت ترکیبی است که توسط مایکروسافت توسعه و تولید شده‌است. هولولنز پلتفرم ویندوز هولوگرافیک را تحت سیستم عامل ویندوز ۱۰ اجرا می‌کند. نسخه پیش تولید هولولنز و نسخه توسعه، در ۳۰ مارس ۲۰۱۶ ارسال شد و برای توسعه دهندگان در آمریکا و کانادا با قیمت لیست ۳۰۰۰ دلار هدف قرار گرفت. که به علاقمندان، حرفه ای‌ها و شرکت‌ها اجازه می‌داد در آزمایش نسخه پیش تولید هولولنز شرکت کنند. در ۱۲ اکتبر ۲۰۱۶، مایکروسافت فروش جهانی هولولنز را اعلام کرد و گفت که هولولنز برای
جهانی هولولنز را اعلام کرد و گفت که هولولنز برای پیش‌فروش در استرالیا، ایرلند، فرانسه، آلمان، نیوزلند و بریتانیا در دسترس خواهد بود. از ماه می ۲۰۱۷، این دستگاه به قیمت ۵۰۰۰ دلار آمریکا فروخته شد. در ۲۴ فوریه ۲۰۱۹، هولولنز ۲ در همایش جهانی گوشی همراه (MWC) در بارسلون، اسپانیا معرفی شد. و با قیمت پیش خرید ۳۵۰۰ دلار در دسترس قرار گرفته بود.
«پادام پادام» () ترانه‌ای از خوانندهٔ استرالیایی کایلی مینوگ است که در ۱۸ مهٔ ۲۰۲۳ از طریق بی‌ام‌جی رایتز منیج‌منت و درنوت به‌عنوان تک‌آهنگ آغازین شانزدهمین آلبوم استودیویی‌اش "تنش" منتشر شد. خواننده-ترانه‌سرای نروژی اینا رولدسن این ترانه را به‌همراه تهیه‌کننده‌اش لاست‌بوی نوشت. «پادام پادام» ترانه‌ای دنس پاپ و سینث-پاپ با عناصر موسیقی الکترونیک و آوای اروپای شرقی است. عنوان آن نوعی نام‌آوا برای تپش قلب است و اشعار آن به موضوع برخورد جنسی می‌پردازد. این ترانه از سوی منتقدان مورد تحسین قرار گرفت و بسیاری
از سوی منتقدان مورد تحسین قرار گرفت و بسیاری جذابیت و گوش‌ربایی آن را ستایش کردند. منتقدان همچنین آن را قطعه‌ای متمایز و برتر در آلبوم دانستند. این ترانه در شصت و ششمین مراسم جوایز گرمی برندۀ جایزهٔ بهترین ضبط دنس پاپ شد. «پادام پادام» در جدوال فروش بریتانیا و استرالیا به‌ترتیب در میان ده و بیست ترانهٔ برتر قرار گرفت و در هر دو کشور گواهی‌نامه دریافت کرد. همچنین در صدر جدول اسرائیل و صربستان بود، در کشورهای مختلف اروپایی به جایگاه ده‌تای برتر رسید و در چندین جدول ترکیبی در ایالات متحده و کانادا ظاهر شد.
در زیر فهرستی از واژه‌های به‌کاررفته در پیکرنگاری پرندگان یا کالبدشناسی بیرونی پرندگان آمده‌است:
درحوزه سخت‌افزارهای کامپیوتری، کنترلرمیزبان، آداپتور میزبان یا آداپتور گذرگاه میزبا (HBA)، گذرگاه‌های سیستم کامپیوتری (که به عنوان سیستم میزبان عمل می‌کند) را به دیگر شبکه‌ها و دستگاه‌های ذخیره‌سازی متصل می‌نماید. آداپتورهای میزبان عمدتاً به دستگاه‌هایی اشاره دارند که برای اتصال به SCSI , SAS , Fiber Channel و SATA مورد استفاده قرار می‌گیرند. دستگاه‌های اتصال به FireWire، USB و سایر دستگاه‌ها را می‌توان کنترل‌کننده میزبان یا آداپتور میزبان نیز نامید. آداپتورهای میزبان را می‌توان با مادربرد ادغام کرد یا روی
میزبان را می‌توان با مادربرد ادغام کرد یا روی یک کارت توسعه جداگانه قرار داد . اصطلاح کنترلر رابط شبکه (NIC) بیشتر برای دستگاه‌هایی استفاده می‌شود که به شبکه‌های کامپیوتری متصل می‌شوند، در حالی که اصطلاح آداپتور شبکه همگرا را می‌توان زمانی به کار برد که پروتکل‌هایی مانند iSCSI یا کانال فیبر روی اترنت اجازه ذخیره‌سازی و عملکرد شبکه را از طریق یک اتصال فیزیکی مشابه می‌دهند. آداپتورهای میزبان را می‌توان با مادربرد ادغام کرد یا روی یک کارت توسعه جداگانه قرار داد . آداپتور میزبان SCSI یک سیستم میزبان و یک SCSI
. آداپتور میزبان SCSI یک سیستم میزبان و یک SCSI یا سیستم ذخیره‌سازی را متصل می‌کند. این آداپتورها ارتباط سرویس و وظیفه بین میزبان و هدف را مدیریت می‌کنند.. به‌طور معمول درایور دستگاه، متصل به سیستم عامل، خود آداپتور میزبان را کنترل می‌کند. در یک زیرسیستم SCSI موازی متداول، هر دستگاه یک شناسه عددی منحصر به فرد را به آن اختصاص داده‌است. به عنوان یک قاعده، آداپتور میزبان به عنوان SCSI ID 7 ظاهر می‌شود، که بیشترین اولویت را در گذرگاه SCSI به آن می‌دهد (اولویت با پایین آمدن شناسه SCSI کاهش می‌یابد؛ در یک گذرگاه
پایین آمدن شناسه SCSI کاهش می‌یابد؛ در یک گذرگاه ۱۶ بیتی یا «عریض»، ID 8 کمترین اولویت را دارد. یک ویژگی که سازگاری با طرح اولویت گذرگاه ۸ بیتی یا «باریک» را حفظ می‌کند). آداپتور میزبان معمولاً نقش آغازگر SCSI را بر عهده می‌گیرد، به این صورت که دستورات را به سایر دستگاه‌های SCSI صادر می‌کند. یک کامپیوتر می‌تواند شامل بیش از یک آداپتور میزبان باشد و این ممکن است موجب شود که تعداد دستگاه‌های SCSI موجود، تا حد زیادی افزایش یابد. تولیدکنندگان اصلی آداپتورهای SCSI HP, ATTO Technology, Promise Technology,
SCSI HP, ATTO Technology, Promise Technology, Adaptec و LSI Corporation می‌باشند. شرکت‌های LSI, Adaptec و ATTO، آداپتورهای PCIe SCSI را ارائه می‌کنند که برای Apple Mac، رایانه‌های شخصی اینتل، و مادربردهای کم‌حجمی مناسب هستند و به دلیل وجود اتصال SAS و/یا SATA فاقد پشتیبانی SCSI هستند. کانال فیبری. اصطلاح آداپتور باث میزبان (HBA) ممکن است برای به کارت رابط کانال فیبر اشاره داشته باشد. آداپتور باث میزبان به دستگاه‌های موجود در یک شبکه فضای ذخیره‌سازی کانال فیبر اجازه می‌دهد تا داده‌ها بین یکدیگر ارتباط
فیبر اجازه می‌دهد تا داده‌ها بین یکدیگر ارتباط برقرار کنند. همچنین آنها ممکن است یک سرور را به یک سوئیچ یا دستگاه ذخیره‌سازی متصل کنند، یا چندین سیستم ذخیره‌سازی یا چندین سرور را را به هم متصل نماید. آداپتور باث میزبان کانال فیبری، برای سیستم‌های باز، معماری‌های کامپیوتری، و گذرگاه‌ها، از جمله PCI و SBus منسوخ شده در دسترس هستند. هر کانال فیبر HBA یک نام جهانی منحصر به فرد (WWN) دارد که شبیه به یک آدرس MAC اترنت است که از طرف یک OUI اختصاص داده شده توسط IEEE استفاده می‌کند. با این حال، WWNها طولانی‌تر
IEEE استفاده می‌کند. با این حال، WWNها طولانی‌تر هستند (۸ بایت). دو نوع WWN در HBA وجود دارد. یک گره WWN (WWNN)، که توسط همه پورت‌ها روی یک آداپتور گذرگاه میزبان مشترک است، و یک پورت WWN (WWPN)، که برای هر پورت منحصر به فرد است. مدل‌های HBA با سرعت‌های مختلف وجود دارند که عبارتند از: 1Gbit/s, 2Gbit/s, 4Gbit/s, 8Gbit/s, 10Gbit/s, 16Gbit/s, 20Gbit/s and 32Gbit/s. تولیدکنندگان عمده کانال فیبر HBA QLogic و Broadcom هستند. از اواسط سال ۲۰۰۹، این فروشندگان تقریباً ۹۰ درصد از بازار را به اشتراک گذاشته بودند.
۹۰ درصد از بازار را به اشتراک گذاشته بودند. تولیدکنندگان دیگر عبارتند از Agilent , ATTO، و Brocade. HBA همچنین به عنوان آداپتور با پهنای باند بالا در موارد کنترلرهای کانال فیبر تعبیر می‌شود. InfiniBand. عبارت آداپتور کانال میزبان (HCA) معمولاً برای توصیف InfiniBand مورد استفاده قرار می‌گیرد. ATA. آداپتورهای میزبان ATA با مادربردهای اکثر رایانه‌های شخصی مدرن ادغام شده‌اند. آنها اغلب به‌طور نادرست کنترلر دیسکی نامیده می‌شوند. اصطلاح صحیح برای قطعه ای که به رایانه اجازه می‌دهد با یک گذرگاه جانبی صحبت کند،
رایانه اجازه می‌دهد با یک گذرگاه جانبی صحبت کند، آداپتور میزبان است. یک کنترل‌کننده دیسک مناسب فقط به دیسک اجازه می‌دهد تا با همان گذرگاه صحبت کند. SAS و SATA. SAS یا SCSI متصل به سریال اتصال فعلی برای جایگزینی دستگاه‌های SCSI موازی (PAS) نسل قبلی است. Ultra320 بالاترین سطح SCSI موازی موجود بود، اما SAS از آن زمان به عنوان فناوری SCSI با بالاترین عملکرد جایگزین آن شده‌است. SATA یک فناوری مشابه از جنبه گزینه‌های اتصال است. HBAها را می‌توان با استفاده از یک کانکتور برای اتصال هر دو دستگاه SAS و SATA ایجاد