payamvha/North_RAG huggingface dataset:
شد، منتشر کرد. همان‌طور که تکنولوژی همچنان در حال پیشرفت است، روش کار و تشخیص رشته‌های پزشکی را به سرعت افزایش داده‌است. کاربردهای مختلف هوش مصنوعی می‌توانند بهره‌وری را بهبود بخشند و خطاهای پزشکی مانند تشخیص و انتخاب درمان و ایجاد پیش‌بینی خطر و طبقه‌بندی بیماری‌ها را کاهش دهند. هوش مصنوعی همچنین با ارائه داده‌های بیماران، سوابق الکترونیکی سلامت، برنامه‌های تلفن همراه و دسترسی آسان به دستگاه‌ها و حسگرها برای بیماران خاصی که به چنین فناوری‌هایی نیاز دارند، به بیماران کمک می‌کند. نیاز به حفاظت از داده‌های
به بیماران کمک می‌کند. نیاز به حفاظت از داده‌های بیماران بسیار زیاد است. استفاده از سوابق الکترونیکی برای پنهان کردن داده‌های بیمار با ادغام داده‌ها در مراقبت‌های بالینی به‌طور فزاینده ای دشوار می‌شود. دسترسی به داده‌های بیماران ممکن است برای بیمار آسان باشد، اما در مورد حفاظت از داده‌ها نیز تردید ایجاد می‌کند. فناوری و هوش مصنوعی با هم ترکیب شده‌اند تا فرصت‌هایی را برای مدیریت بهتر اطلاعات بهداشتی و یکپارچه سازی فناوری در صنعت پزشکی فراهم کنند. هوش مصنوعی برای تشخیص ناهنجاری‌ها و سوء ظن به داده‌های حساس
برای تشخیص ناهنجاری‌ها و سوء ظن به داده‌های حساس که توسط شخص ثالث قابل دسترسی است پیاده‌سازی شده‌است. از سوی دیگر، بازنگری در مورد محرمانگی و سایر اصول اصلی اخلاق پزشکی به منظور پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری عمیق ضروری خواهد بود، زیرا نمی‌توانیم صرفاً بر فناوری تکیه کنیم. هوش مصنوعی در رایانش ابری. هنگام ادغام هوش مصنوعی در مهندسی ابر، می‌تواند به چندین زمینه حرفه ای در به حداکثر رساندن جمع‌آوری داده‌ها کمک کند. می‌تواند عملکرد و کارایی را از طریق مدیریت دیجیتال بهبود بخشد. مهندسی ابر از روش‌های مهندسی برای
بهبود بخشد. مهندسی ابر از روش‌های مهندسی برای اعمال در رایانش ابری پیروی می‌کند و بر خدمات ابر تکنولوژیکی تمرکز دارد. در تصور، توسعه، بهره‌برداری و نگهداری سیستم‌های رایانش ابری، رویکردی سیستماتیک برای تجاری سازی، استانداردسازی و حاکمیت اتخاذ می‌کند. در میان جنبه‌های متنوع آن می‌توان به مشارکت‌های مهندسی توسعه، مهندسی نرم‌افزار، توسعه وب، مهندسی عملکرد، مهندسی امنیت، مهندسی پلت فرم، مهندسی ریسک و مهندسی کیفیت اشاره کرد. پیاده‌سازی هوش مصنوعی در چارچوب فناوری اطلاعات برای ایجاد بار کاری روان و خودکارسازی
اطلاعات برای ایجاد بار کاری روان و خودکارسازی فرآیندهای تکراری. با استفاده از این ابزار، سازمان‌ها می‌توانند داده‌ها را بهتر مدیریت کنند زیرا مقادیر بیشتری از داده‌های جمعی را توسعه می‌دهند و فرآیندهای شناسایی، طبقه‌بندی و مدیریت داده‌ها را با گذشت زمان یکپارچه می‌کنند. با هوش مصنوعی، می‌تواند کارایی را برای سازمان‌ها به ارمغان بیاورد، روش‌های استراتژیک را به ارمغان بیاورد و در زمان از کارهای تکراری صرفه‌جویی کند. با اجرای تحلیل، سازمان‌ها می‌توانند در زمان صرفه جویی کرده و کارآمدتر باشند.
ییلدیز کولتور (؛ زاده ۳۱ دسامبر ۱۹۴۴) یک بازیگر اهل ترکیه است . از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به منکشه و خلیل و خواهر و برادرانم اشاره کرد. ‌ منبع.
اپ اینونتور (انگلیسی: MIT App Inventor) یک محیط توسعه یکپارچه برنامه وب است که در ابتدا توسط گوگل ارائه شده بود و اکنون توسط مؤسسه فناوری ماساچوست (MIT) نگهداری می‌شود. این به تازه واردان برنامه‌نویسی رایانه اجازه می‌دهد تا نرم‌افزارهای کاربردی (برنامه‌ها) را برای دو سیستم عامل (OS) ایجاد کنند: Android و iOS، که ، در حال آزمایش بتا نهایی است. این نرم‌افزار رایگان و منبع باز است که تحت مجوز دوگانه منتشر شده‌است: اجازه‌نامه کرییتیو کامنز و مجوز آپاچی برای کد منبع. از یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) بسیار شبیه به
از یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) بسیار شبیه به زبان‌های برنامه‌نویسی Scratch و StarLogo استفاده می‌کند که به کاربران اجازه می‌دهد اشیاء بصری را بکشند و رها کنند تا برنامه‌ای ایجاد کنند که می‌تواند بر روی دستگاه‌های Android و iOS آزمایش شود و برای اجرا به عنوان یک برنامه اندروید ساخته شود. این برنامه از یک برنامه همراه همراه استفاده می‌کند که امکان آزمایش و اشکال زدایی زنده را می‌دهد. در ایجاد App Inventor، گوگل از تحقیقات قبلی قابل توجهی در زمینه محاسبات آموزشی و کارهای انجام شده در Google در محیط‌های توسعه
و کارهای انجام شده در Google در محیط‌های توسعه آنلاین استفاده کرد. App Inventor و پروژه‌های دیگر مبتنی بر تئوری‌های یادگیری عملی هستند که بر این نکته تأکید دارند که برنامه‌نویسی می‌تواند وسیله‌ای برای درگیر کردن ایده‌های قدرتمند از طریق یادگیری فعال باشد. به این ترتیب، این بخشی از یک جنبش مداوم در کامپیوتر و آموزش است که با کار سیمور پیپرت و گروه آرم MIT در دهه ۱۹۶۰ آغاز شد و همچنین با کار میچل رزنیک روی طوفان‌های ذهنی لگو و StarLogo خود را نشان داد. App Inventor همچنین از استفاده از داده‌های ابری از طریق
همچنین از استفاده از داده‌های ابری از طریق مؤلفه CloudDB خود پشتیبانی می‌کند. تاریخچه. این برنامه از طریق درخواست در ۱۲ ژوئیه ۲۰۱۰ در دسترس قرار گرفت و در ۱۵ دسامبر ۲۰۱۰ به صورت عمومی منتشر شد. تیم App Inventor توسط هال آبلسون و مارک فریدمن رهبری می‌شد. در نیمه دوم سال ۲۰۱۱، گوگل کد منبع را منتشر کرد، سرور خود را خاتمه داد، و بودجه ای را برای ایجاد "مرکز آموزش موبایلی MIT"، به رهبری هال آبلسون، خالق App Inventor و اریک کلوپفر و میچل رسنیک، استادان MIT فراهم کرد. نسخه MIT در مارس ۲۰۱۲ راه اندازی شد در ۶
کرد. نسخه MIT در مارس ۲۰۱۲ راه اندازی شد در ۶ دسامبر ۲۰۱۳ (شروع ساعت کد)، MIT App Inventor 2 را منتشر کرد و نام نسخه اصلی را به "App Inventor Classic" تغییر داد تفاوت‌های عمده عبارتند از: "ویرایشگر بلوک‌ها" در نسخه اصلی با استفاده از کتابخانه "Open Blocks" Java برای ایجاد زبان‌های برنامه‌نویسی بلوک‌های بصری و برنامه‌نویسی در یک فرایند جاوا جداگانه اجرا شد. Open Blocks توسط "برنامه آموزش معلمان Scheller" MIT (STEP) توزیع شده‌است و از تحقیق پایان‌نامه کارشناسی ارشد توسط Ricarose Roque مشتق شده‌است. پروفسور
ارشد توسط Ricarose Roque مشتق شده‌است. پروفسور اریک کلوپفر و دانیل وندل از برنامه شلر از توزیع بلوک‌های باز تحت مجوز MIT حمایت کردند. برنامه‌نویسی بصری Open Blocks ارتباط نزدیکی با StarLogo TNG، پروژه STEP، و Scratch، پروژه ای از گروه مهدکودک مادام العمر آزمایشگاه رسانه MIT به رهبری میچل رسنیک دارد. App Inventor 2 جایگزین Open Blocks با Blockly شد، یک ویرایشگر بلوک‌ها که در یک مرورگر وب اجرا می‌شود. رنامه MIT AI2 Companion اشکال زدایی بلادرنگ را در دستگاه‌های متصل از طریق Wi-Fi یا گذرگاه سریال جهانی (USB)
متصل از طریق Wi-Fi یا گذرگاه سریال جهانی (USB) امکان‌پذیر می‌کند. علاوه بر این، کاربر می‌تواند از شبیه‌ساز «روی رایانه» در دسترس برای مایکروسافت ویندوز، مک‌اواس و لینوکس استفاده کند. محصولات فرعی. در ژوئن ۲۰۱۸، یک نسخه پخته شده از App Inventor 2 به نام Kodular راه اندازی شد. این به عنوان یک نسخه «بهبود» و مدرن تر App Inventor 2 تبلیغ می‌شود
سو مین وو (به ؛ ۸ فوریهٔ ۱۹۸۵ – ۲۵ مارس ۲۰۱۸) خواننده و بازیگر اهل کره جنوبی و لیدر و وکالیست گروه پسرانهٔ کره‌ای صددرصد زیر نظر تاپ مدیا بود. مرگ. در ۲۵ مارس ۲۰۱۸، پیکر سو مین وو در خانه‌اش در ناحیهٔ گانگنام، سئول، کره جنوبی با علائم ایست قلبی یافت شد. امدادگران اورژانس به محض ورود به خانه‌اش اعلام کردند که وی مرده‌است. مراسم خاکسپاری سو مین وو در ۲۷ مارس ۲۰۱۸ برگزار شد.
مهساالسادات پوررحمتی خلجان معروف به مهسا پوررحمتی (زاده ۱۱ فروردین ۱۳۷۱ در تبریز) عضو تیم ملی شمشیربازی ایران در اسلحه اپه است. پوررحمتی در سال 1384 شمشیربازی را در شهر تبریز آغاز کرد. او در سال 1386 به عضویت تیم ملی ایران درآمد و اولین مدال انفرادی آسیایی در تاریخ شمشیربازی زنان ایران در اسلحه اپه را به‌دست‌آورد. تاریخ‌سازی در کویت. مهسا پوررحمتی در ۲۱ سالگی و در اولین حضورش در مسابقات قهرمانی زیر ۲۳ساله‌های آسیا، توانست اولین مدال شمشیربازی زنان ایران در بخش انفرادی را بعد از انقلاب اسلامی توانست از آن
بخش انفرادی را بعد از انقلاب اسلامی توانست از آن خود کند. پوررحمتی در شرایطی که شمشیربازی زنان ایران در بخش انفرادی نتوانسته بود در رده بزرگسالان و امیدهای آسیا مدال‌آور باشد، در رقابت‌های شمشیربازی زیر ۲۳ساله‌های (امید) آسیا ۲۰۱۳ به میزبانی کشور کویت توانست مدال برنز را از آن خود کند. طلسم‌شکنی در تایلند. رقابت‌های شمشیر بازی قهرمانی آسیا ۲۰۱۸ در تایلند در حالی به پایان رسید که تیم ایران در بخش اپه تیمی توانست برای نخستین‌بار در حضور قدرت‌های آسیایی و جهانی به جمع ۸ تیم برتر برسد. مهسا پوررحمتی که در این
به جمع ۸ تیم برتر برسد. مهسا پوررحمتی که در این تاریخ‌سازی نقش پررنگی داشت، بعد از موفقیت به‌دست آمده در رقابت‌های قهرمانی آسیا گفت: «در دوره‌های گذشته بهترین رتبه ما تیم ۱۳ یا ۱۴ آسیا بود اما امسال با ۴ ماه تمرین متوالی، توانستیم استرالیا را شکست دهیم. ۲ شمشیرباز استرالیا در جمع ۱۶ نفر برتر حضور داشتند و امتیازشان از ما بالاتر بود اما به لطف خدا این تیم را حذف کردیم و به جمع ۸ تیم برتر آسیا رسیدیم». پوررحمتی هدف بعدی خود را کسب سهمیه المپیک عنوان کرده‌است.
کیم هیونگ سو (؛ زادهٔ ۲۷ سپتامبر ۱۹۹۸) که به‌طور حرفه‌ای با نام بی‌بی () شناخته می‌شود، خواننده و بازیگر اهل کره جنوبی است. بی‌بی در سال ۲۰۱۸ در برنامه "د فن" حضور پیدا کرد و نفر دوم شد. در سال ۲۰۲۲، او نخستین آلبوم استودیویی خود را با نام "Lowlife Princess: Noir" منتشر کرد.
گلادیس لسلی (؛ – ) بازیگر اهل ایالات متحده آمریکا بود. او کارش را حوالی سال ۱۹۱۵ با ایفای نقش در فیلم‌های کوتاه استودیوهای ادیسون آغاز کرد. با آنکه وی کمتر از برخی سوپراستارهای همدوره‌اش چون مری پیکفورد در یادها مانده‌است، اما در چندین نقش برجسته مابین سال‌های ۱۹۱۷ تا اوایل دههٔ ۱۹۲۰ هنرنمایی کرد. در واقع وی و یکی دیگر از ستاره‌های استودیو ویتاگراف به نام بسی لاو، در فیلم‌های فراوانی در نقش‌های دخترک جوان که در آن زمان بسیار محبوب بودند، هنرنمایی کردند. در ضمن او شباهت ظاهری زیادی به مری پیکفورد داشت. از
ضمن او شباهت ظاهری زیادی به مری پیکفورد داشت. از فیلم‌هایی که وی در آن‌ها نقش داشته است، می‌توان به "شاید تو باشی" و "کودکی برای فروش" اشاره نمود.
کودکی برای فروش () یک درام صامت گمشدهٔ آمریکایی است که در سال ۱۹۲۰ منتشر شد. کارزار تبلیغاتی اکران این فیلم شامل یک آگهی ساختگی برای فروش یک کودک بود.
ایوان آبرامسون (؛ ۱۸۶۹ – ۱۵ سپتامبر ۱۹۳۴) کارگردان، فیلم‌نامه‌نویس و تهیه‌کننده فیلم‌های صامت اهل ایالات متحده آمریکا در دهه‌های ۱۹۱۰ و ۱۹۲۰ میلادی بود. او با ویلیام راندولف هرست «شرکت فیلم گرافیک» (GFC) را بنیان نهاد. از فیلم‌هایی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "کودکی برای فروش" اشاره نمود.
بِـر مکینتاش (؛ – ) عکاس، بازیگر و ناشر «"ماهنامهٔ بِـر"» اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی مابین سال‌های ۱۹۱۴ تا ۱۹۳۴ میلادی در ۵۳ فیلم نقش‌آفرینی کرد. وی دانش‌آموختۀ کالج لافایت و یک و قهرمان ورزشی بود.. «"ماهنامهٔ بِـر"» یک نشریهٔ ماهانه بود که مابین سال‌های ۱۹۰۳ تا ۱۹۱۰ منتشر می‌شد و عمدتاً از عکس‌های افراد مشهور و مناظر زیبا را چاپ می‌کرد و با شیوه‌ای صحافی می‌شد تا کادربندی صحیح عکس‌ها را تشویق و امکان‌پذیر کند. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "در دوردست شرق"،
در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "در دوردست شرق"، "آخرین اخطار"، "آواز یاغی" و "ماجراهای جدید جی. روفوس والینگفورد" اشاره کرد.
مکس فیگمن (؛ ۹ مارس ۱۸۶۶ – ۱۳ فوریهٔ ۱۹۵۲) و لولیتا رابرتسون (؛ ۷ مارس ۱۸۸۸ – ۱ مه ۱۹۵۹) زن و شوهری بودند که در کنار هم در شماری از نمایش‌های برادوِی و همچنین فیلم‌های کوتاه صامت نقش‌آفرینی کردند. مکس فیگمن ۲۲ سال بزرگتر از همسرش بود اما این زوج زندگی موفق طولانی‌مدتی داشتند و تا زمان مرگ مکس در سال ۱۹۵۲ به یکدیگر وفادار ماندند. آنها دو فرزند داشتند و مکس فیگمن در یک خانهٔ سالمندان در کویینز در سن ۸۵ سالگی درگذشت. این زوج در تشکیل شرکت فیلم‌سازی لَسکی در سال ۱۹۱۴ نقش داشتند که بعدها تبدیل به شرکت فیلم‌سازی
۱۹۱۴ نقش داشتند که بعدها تبدیل به شرکت فیلم‌سازی پارامونت پیکچرز شد. از فیلم‌هایی که این زوج در آن‌ها نقش‌آفرینی نمودند، می‌توان به "ماجراهای جدید جی. روفوس والینگفورد" و "مردی درجعبه" اشاره نمود.
دونالد ترامپ، چهل و پنجمین رئیس‌جمهور ایالات متحده، کمپین انتخاباتی خود را برای رسیدن به دومین دوره غیر متوالی ریاست جمهوری در یک سخنرانی در مار-ئه-لاگو در پام بیچ فلوریدا در ۱۵ نوامبر ۲۰۲۲ اعلام کرد. بنا بر گزارش‌ها، ترامپ از بلافاصله پس از شکست در انتخابات ریاست جمهوری آمریکا در سال ۲۰۲۰ در برابر جو بایدن، رقیب خود از حزب دموکرات، در حال بررسی نامزدی ریاست جمهوری ۲۰۲۴ بود. در هفته ۹ نوامبر ۲۰۲۰، ترامپ به سناتور جمهوری‌خواه کوین کریمر، تلویحاً اعلام کرد: «اگر این کار به نتیجه نرسد، من چهار سال دیگر دوباره
این کار به نتیجه نرسد، من چهار سال دیگر دوباره کاندید خواهم شد.» در دسامبر ۲۰۲۱، سی‌ان‌ان گزارش داد که «رویکرد صبر کن و ببین ترامپ در انتخابات ۲۰۲۴، انتخابات مقدماتی بعدی ریاست جمهوری حزب جمهوری‌خواه را منجمد کرده است» و رقبای منتظر تصمیم رسمی ترامپ در مورد این موضوع هستند. بعداً، ترامپ در جریان حمله ۶ ژانویه به کنگره ایالات متحده یک تلاش خودکودتایی ناموفق را در تلاش برای برانداختن نتیجه انتخابات و غصب اختیارات کنگره برای تأیید نتایج انتخابات و نگه داشتن ترامپ در قدرت با زور ترتیب داد. پس از ماه‌ها
ترامپ در قدرت با زور ترتیب داد. پس از ماه‌ها گمانه‌زنی، ترامپ نامزدی خود را برای ریاست‌جمهوری در ۱۵ نوامبر ۲۰۲۲ در یک سخنرانی در جمع حامیانش در عمارت مار-ئه-لاگو در فلوریدا اعلام کرد. اعلان او با پوشش رسانه ای گسترده و واکنش متفاوتی از سوی دموکرات‌ها و جمهوری خواهان مواجه شد. برخی از دموکرات‌ها با احتیاط از این کمپین استقبال کردند و ترامپ را قابل شکست دادن می‌دانستند، در حالی که برخی دیگر با استناد به اثرات منفی آن بر دموکراسی ایالات متحده با آن مخالفت کردند. برخی از جمهوری‌خواهان، که عمدتاً متشکل از
کردند. برخی از جمهوری‌خواهان، که عمدتاً متشکل از وفاداران ترامپ بودند، از کارزار انتخاباتی استقبال کردند، در حالی که برخی دیگر (از جمله بسیاری از مقامات منتخب جمهوری‌خواه) با آن مخالفت کردند و ترامپ را یک نامزد ضعیف و شکست دادنی می‌دانستند که در چند دوره انتخابات گذشته باعث شکست جمهوری‌خواهان شده بود. اگر نامزدی ترامپ موفقیت‌آمیز باشد، او رکورد بایدن را به عنوان مسن‌ترین نامزدی خواهد شکست. اگر او دوباره با بایدن رقابت کند، این اولین مسابقه مجدد ریاست جمهوری از سال ۱۹۵۶ خواهد بود، زمانی که دوایت دی.
جمهوری از سال ۱۹۵۶ خواهد بود، زمانی که دوایت دی. آیزنهاور برای انتخاب مجدد در برابر آدلای استیونسون دوم نامزد و پیروز شد. اگر ترامپ بایدن را شکست دهد، پس از گروور کلیولند در سال ۱۸۹۲، دومین فردی خواهد بود که در انتخابات ریاست‌جمهوری شکست می‌خورد و سپس در انتخابات مجدد پیروز می‌شود، و همچنین دومین رئیس‌جمهور (پس از کلیولند) خواهد بود که دو دوره متوالی در این انتخابات به عنوان رئیس‌جمهور فعالیت می‌کند. در ۳۰ مارس ۲۰۲۳، ترامپ به دلیل ۳۴ فقره کلاهبرداری ناشی از نقش او در پرداخت‌های پولی پنهانی به استورمی دنیلز
نقش او در پرداخت‌های پولی پنهانی به استورمی دنیلز بازیگر فیلم‌های پورنوگرافی قبل از انتخابات ریاست جمهوری آمریکا در سال ۲۰۱۶ متهم شد. ترامپ کیفرخواست خود را آزار و اذیت سیاسی و دخالت در انتخابات خواند. در ۹ ماه مه، ترامپ به اتهام آزار جنسی و افترا علیه روزنامه‌نگار جین کارول شناخته شد. ترامپ گفت که به این تصمیم اعتراض خواهد کرد و آن را «ساکت کردن غیرقانونی» توصیف کرد.
فرانسیس وایت (؛ ۱ ژانویه ۱۸۹۶ – ۲۴ فوریه ۱۹۶۹) بازیگر، خواننده و هنرمند وودویل اهل ایالات متحده آمریکا بود. فرانسیس کِیپلز دختر ادوارد تی. کِیپلز و کارولین لیبفرید کِیپلز بود. پدربزرگ او یک بانکدار ثروتمند در تگزاس بود. او ممکن است اهل تگزاس، سانفرانسیسکو، لس آنجلس، یا سیاتل بوده باشد (منابع در این مورد متفاوت است). از فیلم‌هایی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "ماجراهای جدید جی. روفوس والینگفورد" اشاره نمود.
در ، یک دید تحقق یافته یک شی است که شامل نتایج یک است.برای مثال، ممکن است یک کپی محلی از داده‌های از راه دور باشد، یا ممکن است زیر مجموعه‌ای از ردیف‌ها و / یا ستون‌های یک جدول یا نتیجه باشد، یا ممکن است یک خلاصه با استفاده از یک باشد. فرآیند ایجاد یک دیدگاه تحقق یافته گاهی تحقق یافته نامیده می‌شود.این شکلی از نتایج یک است، مشابه با ارزش یک عملکرد در زبان‌های کاربردی، و گاهی اوقات به عنوان شکلی از توصیف می‌شود.همانند دیگر اشکال پیش محاسبه، کاربران پایگاه‌داده معمولا از دیدگاه‌های مادیت شده برای دلایل عملکرد
معمولا از دیدگاه‌های مادیت شده برای دلایل عملکرد استفاده می‌کنند،به عنوان یک شکل بهینه‌سازی. دید تحقق یافته ای که داده‌ها را براساس جدول ها از راه دور ذخیره می‌کنند نیز به عنوان شناخته می‌شوند. در هر که از پیروی می‌کند، یک یک مجازی است که نتیجه یک را نشان می‌دهد.هر زمان که یک پرس و جو یا یک به روز رسانی یک جدول مجازی منظره عادی را نشان می‌دهد، DBMS این موارد را به کوئری هایش تبدیل می‌کند یا آنها را در برابر جدول های پایه اساسی به روز رسانی می‌کند.دید تحقق یافته رویکردی متفاوت را اتخاذ می‌کند: نتیجه کوئری
یافته رویکردی متفاوت را اتخاذ می‌کند: نتیجه کوئری را به عنوان یک جدول آمیخته شده (‏تحقق یافته)‏(‏به جای چنین دیدگاهی)‏که ممکن است از جدول های پایه اصلی هر چند وقت یکبار به روز رسانی شود، می‌شود.این امر دسترسی بسیار کارآمدتر، با هزینه ذخیره‌سازی اضافی و برخی از داده‌ها که به طور بالقوه به روز نیستند را ممکن می‌سازد.دیدهای تحقق یافته به خصوص در سناریوهای استفاده می‌شوند، که در آن کوئری های پر تکرار جدول های پایه واقعی می‌تواند گران‌قیمت باشد. در یک دید تحقق یافته، می‌توانند بر روی هر ستون ساخته شوند.در
یافته، می‌توانند بر روی هر ستون ساخته شوند.در مقابل، در یک دیدگاه نرمال، به طور معمول تنها امکان بهره‌برداری از شاخص‌ها بر روی ستون‌هایی که مستقیما از (‏یا دارای یک نقشه برای)‏ستون‌های ایندکس شده در جداول پایه می‌آیند، وجود دارد؛اغلب این عملکرد به هیچ وجه ارائه نمی‌شود. پیاده سازی ها. اوراکل. دیدهای تحقق یافته ابتدا توسط اجرا شدند: ویژگی بازنویسی کوئری از نسخه ۸i اضافه شد. CREATE MATERIALIZED VIEW MV_MY_VIEW REFRESH FAST START WITH SYSDATE NEXT SYSDATE + 1 ;&lt;AS SELECT * FROM &lt;table_n پستگرس کیوال. در
SELECT * FROM &lt;table_n پستگرس کیوال. در ، نسخه ۹.۳ و دیدهای تحقق یافته جدیدتر پشتیبانی می‌شوند.در نسخه ۹.۳، یک دید تحقق یافته از نو احیا نمی‌شود و تنها در زمان ایجاد پر می‌شود (‏مگر اینکه از هیچ داده‌ای استفاده شود)‏.ممکن است بعدا به صورت دستی با استفاده از دید حرارتی شده رفرش، تجدید قوا شود.در نسخه ۹.۴،رفرش ممکن است همزمان با انتخاب در دید تحقق یافته باشد اگر به طور "همزمان" مورد استفاده قرار گیرد. مثالی از نوع ساختاری برای ایجاد یک دید تحقق یافته در پستگرس کیوال: CREATE MATERIALIZED VIEW MV_MY_VIEW [
کیوال: CREATE MATERIALIZED VIEW MV_MY_VIEW [ WITH (storage_parameter [= value] [, ... ]) ] [ TABLESPACE tablespace_name ] ;&lt;AS SELECT * FROM &lt;table_name سرور اس کیو ال. Microsoft SQL Server differs from other RDBMS by the way of implementing materialized view via a concept known as "Indexed Views". The main difference is that such views do not require a refresh because they are in fact always synchronized to the original data of the tables that compound the view. To achieve this, it is necessary that
the view. To achieve this, it is necessary that the lines of origin and destination are "deterministic" in their mapping which limits the types of possible queries to do this. This mechanism has been realised since the 2000 version of SQL Server. مثالی از نوع ساختاری برای ایجاد یک دید تحقق یافته در سرور اس کیو ال: CREATE VIEW MV_MY_VIEW WITH SCHEMABINDING AS SELECT COL1, SUM(COL2) AS TOTAL &lt;FROM &lt;table_name ;GROUP BY COL1 GO CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX XV ;ON MV_MY_VIEW (COL1) جریان پردازش فریم
INDEX XV ;ON MV_MY_VIEW (COL1) جریان پردازش فریم ورک. همه (since v0.10.2), (since v2.0), Apache Flink, , Materialize, and RisingWave از دید تحقق یافته ای در جریان اطلاعات پشتیبانی میکنند. بیشتر. دیدگاه‌های تحقق یافته نیز در پشتیبانی می‌شوند.در ، آن‌ها "جدول کوئری تحقق یافته" نامیده می‌شوند. از دیدگاه‌های تحقق یافته ای پشتیبانی می‌کند که به طور خودکار در ادغام احیا می‌شوند.مای اس کیو ال دیدگاه‌های تحقق یافته را پشتیبانی نمی‌کند، اما راه‌حل‌های ممکن را می توان با استفاده از محرک‌ها یا روش‌های ذخیره یا با
توان با استفاده از محرک‌ها یا روش‌های ذخیره یا با استفاده از کنترل دستی برنامه منبع باز اجرا کرد.دیدگاه‌های تحقق یافته شده را می توان در با استفاده از رویداده‌ای اصلاح داده گرفته‌شده توسط جریان دینامو دی بی اجرا کرد.گوگل اعلام کرد که در ۸ آوریل ۲۰۲۰ در دسترس بودن دیدگاه‌های تحقق یافته برای بیگ کوئری به عنوان یک انتشار بتا اعلام شد.
فردریک دو بلویل (؛ ۱۷ فوریه ۱۸۵۵ – ۲۵ فوریهٔ ۱۹۲۳) بازیگر بلژیکی‌الاصل اهل ایالات متحده آمریکا بود. از فیلم‌هایی که وی در آن‌ها نقش داشته است، می‌توان به "ماجراهای جدید جی. روفوس والینگفورد" اشاره نمود.
DataOps مجموعه ای از روشها، فرآیندها و تکنولوژی‌هایی است که دیدگاهی یکپارچه و فرآیندگرا در ارتباط با داده‌ها را با خودکارسازی روش‌های سریع مهندسی نرم‌افزار برای توسعه و بهبود کیفیت، سرعت و همکاری و ترویج فرهنگ توسعه مداوم در زمینه تحلیل داده‌ها ترکیب میکند. DataOps که بصورت مجموعه ای از بهترین شیوه‌ها شروع بکار کرد، اکنون به یک رویکرد جدید و مستقل برای تحلیل داده‌ها تبدیل شده است. DataOpsبرای کل چرخه داده از آماده‌سازی داده تا گزارش‌دادن اعمال می‌شود و ماهیت به‌هم‌پیوسته تیم تحلیل داده‌ها و عملیات فناوری
به‌هم‌پیوسته تیم تحلیل داده‌ها و عملیات فناوری اطلاعات را نیز تشخیص می‌دهد. DataOps اصول Agile را برای کوتاه‌تر کردن چرخه زمانی توسعه تجزیه و تحلیل در راستای اهداف تجاری ترکیب می‌کند. DevOps با استفاده از منابع IT بر پایه تقاضا و خودکارسازی آزمون‌ها و گسترش نرم‌افزارها بر تحویل مداوم و یکپارچه تمرکز دارد. این ادغام توسعه نرم‌افزار و عملیات‌های IT، سرعت، کیفیت، قابلیت پیش‌بینی و مقیاس مهندسی نرم‌افزار و گسترش و استقرار را بهبود بخشیده است. DataOps با استفاده از روش‌های DevOps، به دنبال ایجاد همین پیشرفت‌ها
از روش‌های DevOps، به دنبال ایجاد همین پیشرفت‌ها در تحلیل داده‌ها است. DataOps از کنترل آماری فرایندها (SPC) برای نظارت و کنترل بر خط لوله تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. باوجود SPC داده هایی که از طریق یک سیستم عملیاتی جریان میابند، دائماً تحت نظارت هستند و فعال بودن آن‌ها تأیید می‌شود. اگر ناهنجاری‌ای رخ دهد، تیم تحلیل داده توسط هشدار خودکاری مطلع می‌شوند. DataOps به یک فناوری، معماری، ابزار، زبان و یا چهارچوب خاص وابسته نیست. ابزارهایی که از DataOps پشتیبانی می‌کنند، همکاری، هماهنگی، کیفیت، امنیت، دسترسی
می‌کنند، همکاری، هماهنگی، کیفیت، امنیت، دسترسی و آسانی استفاده را بهبود بهبود می‌بخشند و ارتقاء می‌دهند. تاریخچه. DataOps اولین بار توسط Lenny Liebman، ویراستار کمکی در مجله اینفورمیشن‌ویک، در یک پست وبلاگی در IBM Big Data &amp; Analytics Hub با عنوان " ۳ دلیل برای اینکه چرا DataOps برای موفقیت کلان‌داده ضروری است" در ۱۹ ژوئن ۲۰۱۴ معرفی شد. اصطلاح DataOps بعدها توسط Andy Palmer از Tamr and Steph رایج شد. DataOps کوتاه شده و نام خودمانی "Data Operations" است. سال ۲۰۱۷ با توسعه قابل توجه اکوسیستم، پوشش
است. سال ۲۰۱۷ با توسعه قابل توجه اکوسیستم، پوشش تحلیل‌گران، افزایش جستجوی کلمات کلیدی، نظرسنجی‌ها، انتشارات و پروژه‌های منبع‌باز، سال مهمی برای DataOps بود. گارتنر DataOps را در چرخه محبوبیت برای مدیریت داده در سال ۲۰۱۸ نام برد. اهداف و فلسفه. پیش‌بینی می‌شود که حجم داده‌ها تا سال ۲۰۲۵ با نرخ ۳۲ درصد CAGR به ۱۸۰ زتابایت افزایش یابد( منبع: IDC). DataOps به‌دنبال ارائه ابزارها، فرآیندها و ساختارهای سازمانی است تا از عهده این افزایش قابل‌توجه داده‌ها بربیاید. خودکارسازی، نیازهای روزانه مدیریت پایگاه‌ داده‌های
نیازهای روزانه مدیریت پایگاه‌ داده‌های یکپارچه بزرگ را ساده می‌کند و تیم داده را آزاد می‌کند تا تجزیه و تحلیل‌های جدید را به روشی کارآمدتر و مؤثرتر توسعه دهند. DataOps به دنبال افزایش سرعت، قابلیت اطمینان و کیفیت تحلیل داده‌ها است. این بر ارتباط، همکاری، ادغام، خودکارسازی، اندازه‌گیری و همکاری بین دانشمندان داده، تحلیل‌گران داده، مهندسین داده/ETL()، فناوری اطلاعات(IT) و تضمین کیفیت/نظارت تأکید دارد. اجرا. Toph Whitmore در Blue Hill Research این اصول رهبری DataOps را برای بخش فناوری اطلاعات ارائه می‌دهد:
هوراس بی. کارپنتر (؛ – ) فیلم‌نامه‌نویس، کارگردان و بازیگر اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی بین سال‌های ۱۹۱۴ تا ۱۹۴۵ میلادی فعالیت می‌کرد. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به "بربادرفته"، "کارمن"، "عرب"، "دلقک"، "مردی درجعبه" و "بچه آریزونا" اشاره کرد.
در زمینه ریاضیات نظریه گراف (ریاضی)، خود ریختی یک گراف، حالتی تقارن است که در آن گراف به خود نگاشت دارد در حالی که اتصال بین راس-یال را حفظ می‌کند. به‌طور عمومی، خود ریختی یک گراف "G" = ("V", "E") یک جایگشت از رئوس مجموعه "V" است به طوری که جفت رئوس ("u", "v") یک یال را تشکیل بدهند اگر و تنها اگر جفت رئوس ("σ"("u"), "σ"("v")) نیز یک یال را تشکیل دهند. و این یک ریختی گراف "G" به خودش است. خود ریختی می‌تواند به همین شکل برای گراف‌ها جهت دار و بدون جهت تعریف شود. ترکیب دو خود ریختی یک خود ریختی دیگر است، و
شود. ترکیب دو خود ریختی یک خود ریختی دیگر است، و مجموعه ای از خود ریختی‌ها در یک گراف مشخص، تحت فرایند ترکیب، یک گروه تحت عنوان گروه خود ریختی یک گراف را تشکیل می‌دهند. در جهت مخالف طبق نظریه فروخت، تمامی گروه‌ها را می‌توان به عنوان گروه خود ریختی یک گراف متصل در واقع یک گراف مکعب نشان داد. پیچیدگی محاسباتی. ساختن یک گروه خود ریختی حداقل به اندازه حل مسئله یک ریختی گراف (از لحاظ پیچیدگی محاسباتی) دشوار است، تعیین اینکه دو گراف مشخص یال به یال و راس به راس مطابقت دارند یا خیر، زیرا "G" و "H" هم شکل هستند
مطابقت دارند یا خیر، زیرا "G" و "H" هم شکل هستند اگر و تنها اگر گراف منفصل تشکیل شده توسط اتحاد گراف‌های منفصل G و H دارای یک خود ریختی باشد که دو جز را مبادله می‌کند. در حقیقت، فقط شمارش خود ریختی‌ها معادل زمان چند جمله ای یک گراف یک ریخت است. مسئله خودریختی گراف، یک مسئله برای آزمایش این است که آیا یک گراف دارای خود ریختی غیر معمول است یا خیر. این مسئله به کلاس پیچیدگی NP تعلق دارد. مشابه مسئله یک ریختی مشخص نیست که آیا این مسئله الگوریتم زمان اجرای چند جمله ای دارد یا جز NP (پیچیدگی) است. یک الگوریتم
جمله ای دارد یا جز NP (پیچیدگی) است. یک الگوریتم زمان اجرای چند جمله ای برای حل مسئله خود ریختی گراف برای گراف‌های که درجات رئوس به یک مقدار ثابت محدود شده‌اند وجود دارد. مسئله خود ریختی گراف چند جمله ای زمان چند جمله ای است که قابل تقلیل به مسئله یک ریختی گراف است، اما کاهش معکوس ناشناخته است. در مقابل دشواری کار زمانی خود را نشان می‌دهد که خود ریختی به شیوه خاصی محدود شده باشد. برای مثال، تعیین وجود یک خود ریختی بدون نقطه ثابت (خود ریختی که هیچ راسی را ثابت نمی‌کند) NP (پیچیدگی) است و مسئله شمارش چنین