payamvha/North_RAG huggingface dataset:
آدام بوکسا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل لهستان است. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال لخیا گدانسک و باشگاه فوتبال نووارا اشاره کرد. وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۱۹ سال لهستان، زیر ۲۱ سال لهستان، و لهستان بازی کرده‌است.
مؤسسه هوش مصنوعی Mila - Quebec (در اصل "مؤسسه مونترال برای الگوریتم‌های یادگیری") یک مؤسسه تحقیقاتی در مونترال، کبک است که عمدتاً بر روی تحقیقات یادگیری ماشین تمرکز دارد. تقریباً ۸۰۰ محقق، از جمله استادان و دانشجویان، بخشی از میلا در سال ۲۰۲۱ بودند. تاریخ. میلا پایه‌های خود را به "آزمایشگاه اطلاعاتی سیستم‌های سازگار" (LISA) در دانشگاه مونترال و آزمایشگاه استدلال و یادگیری (RL-Lab) در دانشگاه مک گیل ردیابی می‌کند. LISA در سال ۱۹۹۳ توسط Yoshua Bengio، برنده جایزه تورینگ و یکی از بنیانگذاران حوزه یادگیری عمیق
تورینگ و یکی از بنیانگذاران حوزه یادگیری عمیق تأسیس شد، در حالی که RL-Lab در سال ۲۰۰۱ تأسیس شد و در حال حاضر توسط پروفسورها کارگردانی می‌شود. Prakash Panangaden , Doina Precup , Joëlle Pineau، و Jackie Chi Kit Cheung. در سال ۲۰۱۷، مؤسسه هوش مصنوعی Mila-Quebec به عنوان مشارکت بین دانشگاه مونترال و دانشگاه مک گیل با École Polytechnique de Montréal و HEC Montréal تأسیس شد. در دسامبر ۲۰۲۰، میلا با IBM برای تسریع تحقیقات هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین با استفاده از فناوری منبع باز در تلاش برای ادغام نرم‌افزار
از فناوری منبع باز در تلاش برای ادغام نرم‌افزار منبع باز مؤسسه کبک، Oríon، با شتاب‌دهنده یادگیری ماشینی Watson IBM، یک مدل هوش مصنوعی، همکاری کرد. ابزار آموزشی و استنتاجی که غول فناوری به مشاغل ارائه می‌دهد. محققان قابل توجه. علاوه بر Bengio، اعضای هیئت علمی میلا شامل Joëlle Pineau و Doina Precup هستند. برخی از فارغ التحصیلان آن عبارتند از Marc Bellemare (MSc 2007 - RL-Lab)، هوگو لاروشل (PhD 2009 - LISA) و Ian Goodfellow (PhD 2014 - LISA). فعالیت‌های تحقیقاتی. تحقیقات در میلا عمدتاً، اما نه منحصراً بر
تحقیقات در میلا عمدتاً، اما نه منحصراً بر یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی متمرکز است. موضوعات تحقیقاتی خاص عبارتند از: فعالیتهای دیگر. میلا هم یک مؤسسه تحقیقاتی و آموزشی است که موقعیت‌های پسادکتری و کارآموزی را ارائه می‌کند و یک محیط تحقیقاتی برای دانشجویانی که در دانشگاه‌های مرتبط خود ثبت‌نام کرده‌اند و برای مدارک تحصیلات تکمیلی خود مانند دکترا و کارشناسی ارشد در یادگیری ماشینی کار می‌کنند، فراهم می‌کند. اعضای Mila همچنین به نرم‌افزار منبع باز کمک کرده‌اند. Theano، یکی از چارچوب‌های برنامه‌نویسی اولیه برای
Theano، یکی از چارچوب‌های برنامه‌نویسی اولیه برای یادگیری عمیق در Mila سرچشمه گرفت. در سال ۲۰۲۰، پروژه‌های فعال شامل myia، یک چارچوب یادگیری عمیق برای پایتون، و baby-ai، پلتفرمی برای شبیه‌سازی یادگیری زبان با یک انسان در حلقه بود. علاوه بر این، میلا همچنین در شراکت های متعدد با شرکت های خصوصی درگیر است.
دومینگوس دوارته (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل پرتغال است. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به گروه ورزشی شاوش، باشگاه فوتبال اسپورتینگ، باشگاه فوتبال دپورتیوو لا کرونیا و باشگاه فوتبال بلننسس اشاره کرد. وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۱۹ سال پرتغال، زیر ۲۰ سال پرتغال، زیر ۲۱ سال پرتغال و پرتغال بازی کرده‌است.
لشکر ۷۴ یئوماندری () لشکر پیاده‌نظام نیروی زمینی بریتانیا بود، که در سال ۱۹۱۷ تأسیس شد و در سال ۱۹۱۹ منحل گردید. لشکر ۷۴ (یئومانری) یک لشکر پیاده نظام نیروی زمینی بود که در اوایل سال ۱۹۱۷ در فلسطین از سه تیپ پیاده نظام یئومانری تشکیل شد. این لشکر در نبرد سینا و فلسطین در جنگ جهانی اول، عمدتاً به عنوان بخشی از سپاه بیستم، فعالیت کرد. در ماه مه ۱۹۱۸ به جبهه غرب اعزام شد و تا پایان جنگ در آنجا ماند. نشان این لشکر یک خار شکسته بود که نشان می‌داد واحدهای آن زمانی سواره‌نظام بودند اما اکنون به عنوان پیاده‌نظام
سواره‌نظام بودند اما اکنون به عنوان پیاده‌نظام خدمت می‌کنند.
لشکر ۵۵ پیاده لانکاشر غربی () لشکر پیاده‌نظام موتوریزه نیروی زمینی بریتانیا بود، که در سال ۱۹۲۰ تأسیس شد و در سال ۱۹۴۵ منحل گردید. لشکر ۵۵ پیاده لنکشایر غربی یک لشکر پیاده نظام از ارتش سرزمینی ارتش بریتانیا بود که در سال ۱۹۲۰ تشکیل شد و در طول جنگ جهانی دوم وجود داشت، اگرچه در هیچ جنگی شرکت نکرد. این لشکر در ابتدا در سال ۱۹۰۸ به عنوان لشکر غرب لنکشایر، بخشی از نیروی سرزمینی ارتش بریتانیا، تشکیل شده بود. این لشکر در جنگ جهانی اول، به عنوان لشکر ۵۵ (لنکشایر غربی) جنگید و پس از جنگ منحل شد. در سال ۱۹۲۰، لشکر
جنگید و پس از جنگ منحل شد. در سال ۱۹۲۰، لشکر ۵۵ (لنکشایر غربی) شروع به اصلاح کرد. این لشکر در طول دهه‌های ۱۹۲۰ و ۱۹۳۰ در شهرستان لنکشایر مستقر بود و با کمبود بودجه و پرسنل مواجه بود. در اواخر دهه ۱۹۳۰، این لشکر از سه تیپ پیاده نظام به دو تیپ کاهش یافت و برخی از توپخانه و سایر واحدهای پشتیبانی را واگذار کرد تا به یک تشکیلات موتوری، لشکر موتوری ۵۵ (لنکشایر غربی) تبدیل شود. این بخشی از تغییر دکترین ارتش بریتانیا بود که با هدف افزایش تحرک در میدان نبرد طراحی شده بود. پس از اشغال چکسلواکی توسط آلمان، این لشکر
بود. پس از اشغال چکسلواکی توسط آلمان، این لشکر واحدهای جدیدی را حول کادر پرسنل خود ایجاد کرد، فرآیندی که "تکثیر" نامیده می‌شود. سپس این لشکر از این تشکیلات جدید برای ایجاد "تکثیر" خود، لشکر موتوری ۵۹ (استافوردشایر) استفاده کرد. لشکر ۵۵ پس از شروع جنگ جهانی دوم در بریتانیا و در نقش دفاعی باقی ماند. در سال ۱۹۴۰، پس از نبرد فرانسه، مفهوم لشکر موتوری کنار گذاشته شد. این لشکر تیپ سوم پیاده نظام خود را بازیابی کرد و به لشکر پیاده نظام ۵۵ (لنکاشر غربی) تبدیل شد. این لشکر در بریتانیا باقی ماند، برای عملیات آینده و
لشکر در بریتانیا باقی ماند، برای عملیات آینده و همچنین آموزش جایگزین‌های واحدهای رزمی آموزش دید و به وظایف ضد تهاجم اختصاص یافت. تا سال ۱۹۴۴، این لشکر از بسیاری از دارایی‌های خود تخلیه شده بود. بقایای این لشکر در عملیات استقامت، یک تلاش فریب که از حمله متفقین به فرانسه پشتیبانی می‌کرد، مورد استفاده قرار گرفت. در پایان جنگ، این لشکر منحل شد و هیچ گونه بازسازی و نوسازی در آن صورت نگرفت.
درمورتوئیه، روستایی در دهستان احمدی بخش احمدی شهرستان حاجی‌آباد در استان هرمزگان است. جمعیت. بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت این روستا برابر با ۲۰۱ نفر (۶۵ خانوار) بوده است.
ارتش پادشاهی پروس (آلمانی: Königlich Preußische Armee) به عنوان ارتش پادشاهی پروس بین سال‌های ۱۷۰۱–۱۹۱۹ میلادی به عنوان یک قدرت اروپایی فعالیت می‌کرد. ارتش پروس در طول جنگ سی ساله ۱۶۱۸–۱۶۴۸ ریشه در نیروهای مزدور اصلی براندنبورگ داشت. انتخابگر فردریک ویلیام آن را به یک ارتش پایدار با دوام تبدیل کرد، در حالی که فردریش ویلهلم یکم پادشاه پروس به‌طور چشمگیری اندازه آن را افزایش داد و دکترین‌های آن را بهبود بخشید. پادشاه فردریک کبیر، یک فرمانده جنگی بزرگ، نیروهای منظم پروس را در طول جنگ‌های سیلزی قرن هجدهم به
منظم پروس را در طول جنگ‌های سیلزی قرن هجدهم به پیروزی رساند و اعتبار پادشاهی پروس را بسیار افزایش داد. ارتش پروس که با آغاز جنگ‌های ناپلئونی منسوخ شده بود و فرانسه در جنگ چهارم ائتلاف در سال ۱۸۰۶ پروس را شکست داد. با این حال، تحت رهبری گرهارد فون شارنهورست، اصلاح طلبان پروس شروع به مدرنیزه کردن ارتش پروس کردند که ارتش پروس کمک زیادی به شکست ناپلئون بناپارت در جنگ ائتلاف ششم کرد. با این حال محافظه کاران برخی از اصلاحات را متوقف کردند و ارتش پروس متعاقباً به سنگری برای دولت محافظه کار پروس تبدیل شد. در قرن
سنگری برای دولت محافظه کار پروس تبدیل شد. در قرن نوزدهم ارتش پروس جنگ‌های موفقیت‌آمیزی را علیه دانمارک، اتریش و فرانسه انجام داد و به پروس اجازه داد تا آلمان را به غیر از اتریش متحد کند و در سال ۱۸۷۱ امپراتوری آلمان را تأسیس کرد. ارتش پروس هسته اصلی ارتش امپراتوری آلمان را تشکیل داد که با رایشسور پس از جنگ جهانی اول جایگزین شد. امپراتوری آلمان. ارتش امپراتوری آلمان وارث بسیاری از سنت‌ها و مفاهیم ارتش پروس بود که بزرگ‌ترین ارتش تشکیل دهنده آن بود. طبق ماده ۶۱ قانون اساسی امپراتوری، قانون نظامی پروس قرار بود
قانون اساسی امپراتوری، قانون نظامی پروس قرار بود در سراسر رایش آلمان معرفی شود. پادشاهی باواریا، ساکسون و وورتمبرگ به استفاده از واحدهای نظامی خود ادامه دادند. رهبران محافظه کار ارتش نقش فزاینده ای در سیاست‌های داخلی و خارجی داشتند.
تصادفی در کراش یک نمایش تبلیغاتی یک روزه در ایالت تگزاس آمریکا بود که در ۱۵ سپتامبر ۱۸۹۶ اتفاق افتاد و در آن دو لوکوموتیو بدون خدمه با سرعت زیاد به یکدیگر برخورد کردند. ویلیام جورج کراش، مأمور عمومی مسافربری راه‌آهن میسوری-کانزاس-تگزاس، این ایده را به منظور نشان دادن یک حادثه تصادف قطار به عنوان یک نمایش عمومی در نظر گرفته بود. هیچ هزینه ای به عنوان ورودیه نمایش دریافت نشد و هزینه قطار از هر مکانی در تگزاس به محل تصادف - به نام Crush، که به عنوان مقصدی موقت برای رویداد راه اندازی شده بود - با نرخ کاهش یافته
رویداد راه اندازی شده بود - با نرخ کاهش یافته ارائه شد. در نتیجه، حدود ۴۰۰۰۰ نفر - بیشتر از جمعیتی که در آن زمان در دومین شهر بزرگ ایالت زندگی می‌کردند - در این مراسم شرکت کردند. به‌طور غیرمنتظره ای این ضربه باعث شد که هر دو دیگ موتور منفجر شوند و در نتیجه بارانی از قطعات خرد شده در حال پرواز رخ دهد که منجر به کشته شدن دو نفر و جراحات متعدد در بین تماشاگران شد.
شناخت عواطف فرایند شناسایی عواطف انسانی است. دقت افراد در تشخیص احساسات دیگران، معمولاً بسیار متفاوت است. استفاده از فناوری برای کمک به افراد در حوزهٔ تشخیص احساسات، یک حوزه تحقیقاتی نسبتاً نوپا است. به‌طور کلی، این فناوری در صورتی که از روش‌های چندوجهی در پردازش داده‌ها استفاده کند، بسیار کارآمد خواهد بود. تا به امروز، بیشترین کار روی تشخیص خودکار حالات چهره از دادهٔ تصویری، عبارات گفتاری از داده‌های صوتی، عبارات نوشتاری از داده‌های متنی، و فیزیولوژی که توسط ابزارهای پوشیدنی اندازه‌گیری می‌شود، انجام
توسط ابزارهای پوشیدنی اندازه‌گیری می‌شود، انجام شده‌است. تشخیص عواطف از طریق انسان. انسان‌ها انعطاف زیادی در توانایی‌های خود برای تشخیص عواطف نشان می‌دهند. نکته کلیدی که هنگام یادگیری در مورد تشخیص خودکار عواطف باید به خاطر داشت این است که چندین منبع "حقیقت پایه" یا حقیقت در مورد اینکه عواطف واقعی چیست، وجود دارد. فرض کنید سعی داریم که احساسات فردی به نام الکس را شناسایی کنیم. یک منبع این است که "بیشتر مردم چه می‌گویند در مورد این که الکس چه احساسی دارد؟" در این مورد، "حقیقت" ممکن است با آنچه الکس احساس
در این مورد، "حقیقت" ممکن است با آنچه الکس احساس می‌کند منطبق نباشد، اما ممکن است با آن عواطفی که اکثر مردم می‌گویند که به نظر می‌رسد الکس آن‌ها را احساس می‌کند، مطابقت داشته باشد. به عنوان مثال، الکس ممکن است واقعاً احساس غمگینی کند، اما در ظاهر لبخند بزرگی می‌زند، درنتیجه اکثر مردم می‌گویند که او خوشحال به نظر می‌رسد. اگر یک روش خودکار به نتایجی یکسان با گروهی از ناظران دست یابد، ممکن است آن روش، روش دقیقی به حساب بیاید، حتی اگر واقعاً آنچه را که الکس واقعاً احساس می‌کند اندازه‌گیری نکند. منبع دیگر برای
احساس می‌کند اندازه‌گیری نکند. منبع دیگر برای «حقیقت» این است که از خود الکس بپرسید که واقعاً چه احساسی دارد. این منبع هنگامی کارا است که الکس درک خوبی از وضعیت درونی خود داشته باشد و بخواهد که به شما بگوید که آن وضعیت درونی‌اش چیست، و همچنین توانایی بیان دقیق آن وضعیت درونی را با کلمات یا یک عدد داشته باشد. با این حال، برخی از افراد دارای نارسایی هیجانی هستند (افراد دارای نارسایی هیجانی، افرادی هستند که از بیان احساسات و عواطف خود عاجزند) و درک خوبی از احساسات درونی خود ندارند، یا با استفاده کلمات و
احساسات درونی خود ندارند، یا با استفاده کلمات و اعداد، قادر به برقراری یک ارتباط دقیق با این احساسات درونی نیستند. به‌طور کلی، دستیابی به این حقیقت که واقعاً عواطف چه چیزی را بیان می‌کنند، نیاز به تحقیقات بیشتری دارد، و بسته به انتخاب شاخص‌ها، چگونگی این تحقیقات می‌تواند متفاوت باشد و معمولاً مستلزم درنظر گرفتن مقداری از عدم قطعیت است. تشخیص عواطف خودکار. دهه‌هاست که تحقیقات علمی برای توسعه و ارزیابی روش‌هایی برای تشخیص خودکار عواطف انجام شده‌است. در حال حاضر ادبیات گسترده‌ای وجود دارد که صدها نوع روش
حاضر ادبیات گسترده‌ای وجود دارد که صدها نوع روش مختلف را پیشنهاد و ارزیابی می‌کند، تکنیک‌هایی را از حوزه‌های مختلف، مانند پردازش سیگنال، یادگیری ماشین، بینایی رایانه و پردازش گفتار به کار می‌گیرد. ممکن است روش‌ها و تکنیک‌های مختلفی برای تفسیر عواطف استفاده شود، مانند شبکه‌های بیزی استفاده شود. مدل‌های مخلوط گاوسی و مدل‌های مارکوف پنهان و شبکه‌های عصبی عمیق. رویکردها. دقت تشخیص احساسات معمولاً زمانی بهبود می‌یابد که تجزیه و تحلیل عبارات انسانی را از اشکال چندوجهی مانند متون، فیزیولوژی، صدا یا ویدیو ترکیب
چندوجهی مانند متون، فیزیولوژی، صدا یا ویدیو ترکیب کند. انواع مختلف احساسات از طریق ادغام اطلاعات از حالات چهره، حرکات بدن و ژست‌ها و گفتار شناسایی می‌شوند. گفته می‌شود که این فناوری در پیدایش اینترنت به اصطلاح عاطفی یا احساسی کمک می‌کند. رویکردهای موجود در تشخیص احساسات برای طبقه‌بندی کردن انواع خاص عواطف را می‌توان به‌طور کلی به سه دسته اصلی طبقه‌بندی کرد: تکنیک‌های مبتنی بر دانش، روش‌های آماری و رویکردهای ترکیبی. تکنیک‌های مبتنی بر دانش. تکنیک‌های مبتنی بر دانش (که گاهی به عنوان تکنیک‌های مبتنی بر واژگان
دانش (که گاهی به عنوان تکنیک‌های مبتنی بر واژگان شناخته می‌شوند)، از دانش حوزه و ویژگی‌های معنایی و نحوی زبان برای تشخیص انواع خاص احساسات استفاده می‌کنند. در این رویکرد، استفاده از منابع مبتنی بر دانش در طول فرایند طبقه‌بندی احساسات، مانند WordNet , SenticNet, ConceptNet و EmotiNet, رایج است. یکی از مزایای این رویکرد، دسترسی و صرفه اقتصادی‌ای است که به سبب دسترسی زیاد به چنین منابع مبتنی بر دانش، به ارمغان آمده‌است. از سوی دیگر، یک محدودیت این تکنیک، ناتوانی آن در رسیدگی به مفاهیم ظریف و قوانین پیچیده
آن در رسیدگی به مفاهیم ظریف و قوانین پیچیده زبانی است. تکنیک‌های دانش محور را می‌توان عمدتاً در دو دسته، طبقه‌بندی کرد: رویکردهای مبتنی بر فرهنگ لغت و رویکردهای مبتنی بر پیکره. رویکردهای مبتنی بر فرهنگ لغت، کلمات بذر نظرات یا احساسات را در فرهنگ لغت پیدا می‌کنند و مترادف و متضاد آنها را جستجو می‌کنند تا فهرست اولیه نظرات یا احساسات را گسترش دهند. از سوی دیگر، رویکردهای مبتنی بر پیکره، با یک لیست اولیه از نظرات یا کلمات احساسات شروع می‌شوند و با یافتن کلمات دیگری با ویژگی‌های زمینه خاص در یک مجموعه بزرگ،
دیگری با ویژگی‌های زمینه خاص در یک مجموعه بزرگ، دادگان را گسترش می‌دهند. در حالی که رویکردهای مبتنی بر پیکره، زمینه را در نظر می‌گیرند، عملکرد آنها همچنان در حوزه‌های مختلف متفاوت است زیرا یک کلمه در یک حوزه می‌تواند جهت‌گیری متفاوتی در حوزه‌ای دیگر داشته باشد. روش‌های آماری. روش‌های آماری معمولاً شامل استفاده از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین تحت نظارت است که در آن مجموعه بزرگی از داده‌های مشروح به الگوریتم‌ها وارد می‌شود تا سیستم یاد بگیرد و انواع احساسات مناسب را پیش‌بینی کند. الگوریتم‌های یادگیری
مناسب را پیش‌بینی کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین عموماً دقت طبقه‌بندی معقول‌تری را در مقایسه با سایر رویکردها ارائه می‌کنند، اما یکی از چالش‌های دستیابی به نتایج خوب در فرایند طبقه‌بندی، نیاز به مجموعه آموزشی به اندازه کافی بزرگ است. برخی از متداول‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، بیز ساده و Maximum Entropy هستند. یادگیری عمیق، که زیرمجموعه‌ای از خانواده یادگیری ماشین بدون نظارت است، نیز به‌طور گسترده در تشخیص احساسات به کار می‌رود. الگوریتم‌های معروف یادگیری عمیق شامل
کار می‌رود. الگوریتم‌های معروف یادگیری عمیق شامل معماری‌های مختلف شبکه عصبی مصنوعی (ANN) مانند شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)، حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و ماشین یادگیری افراطی (ELM) می‌باشد. محبوبیت رویکردهای یادگیری عمیق در حوزه تشخیص احساسات عمدتاً به دلیل موفقیت آن در کاربردهای مرتبط با بینایی رایانه، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی (NLP) است. رویکردهای ترکیبی. رویکردهای ترکیبی در تشخیص عواطف، اساساً ترکیبی از تکنیک‌های مبتنی بر دانش و روش‌های آماری هستند که از ویژگی‌های مکمل هر دو تکنیک استفاده می‌کنند.
که از ویژگی‌های مکمل هر دو تکنیک استفاده می‌کنند. برخی از آثاری که مجموعه‌ای از عناصر زبانی دانش محور و روش‌های آماری را به کار گرفته‌اند، شامل محاسبات حسی و iFeel هستند، که هر دو از منابع مبتنی بر دانش SenticNet در سطح مفهومی استفاده کرده‌اند. نقش چنین منابع دانش بنیان در اجرای رویکردهای ترکیبی در فرایند طبقه‌بندی احساسات بسیار مهم است. از آنجایی که تکنیک‌های ترکیبی از مزایای ارائه شده توسط هر دو رویکرد مبتنی بر دانش و آماری به دست می‌آیند، در مقایسه با استفاده از روش‌های مبتنی بر دانش یا آماری به‌طور
استفاده از روش‌های مبتنی بر دانش یا آماری به‌طور مستقل، عملکرد طبقه‌بندی بهتری دارند. اما یک نقطه ضعف استفاده از تکنیک‌های ترکیبی، پیچیدگی محاسباتی در طول فرایند طبقه‌بندی است. دادگان‌ها. داده بخشی جدایی ناپذیر از رویکردهای موجود در تشخیص احساسات هستند و یک چالش در اکثر موارد، به دست آوردن داده‌های حاشیه نویسی است که برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین ضروری هستند. برای فرایند طبقه‌بندی انواع احساسات مختلف از منابع چندوجهی در قالب متون، صدا، ویدئو یا سیگنال‌های فیزیولوژیکی، دادگان‌های زیر موجود است:
سیگنال‌های فیزیولوژیکی، دادگان‌های زیر موجود است: کاربردها. تشخیص احساسات به دلایل مختلفی در جامعه مورد استفاده قرار می‌گیرد. Affectiva که توسط MIT توسعه داده شده‌است، یک نرم‌افزار هوش مصنوعی را ارائه می‌کند که انجام کارهایی که قبلاً به صورت دستی توسط افراد انجام می‌شد را کارآمدتر می‌کند. این نرم‌افزار عمدتاً برای جمع‌آوری اطلاعات حالت چهره و حالت صوتی مربوط به زمینه‌های خاصی است که بینندگان رضایت داده‌اند این اطلاعات را به اشتراک بگذارند. به عنوان مثال، به جای پر کردن یک نظرسنجی طولانی دربارهٔ احساس شما
جای پر کردن یک نظرسنجی طولانی دربارهٔ احساس شما در هر مرحله از تماشای یک فیلم آموزشی یا یک تبلیغات، می‌توانید موافقت کنید که یک دوربین چهره شما را تماشا کند و به آنچه می‌گویید گوش فرا دهد، و توجه کند که در چه بخش‌هایی از تجربه، شما حالاتی مانند خستگی، علاقه‌مندی، سردرگمی یا لبخند زدن را نشان می‌دهید. (توجه داشته باشید که این به معنای خواندن احساسات درونی شما نیست - بلکه فقط آنچه را که شما به صورت ظاهری بیان می‌کنید می‌خواند) از دیگر کاربردهای نرم‌افزار Affectiva می‌توان به کمک به کودکان مبتلا به اوتیسم،
می‌توان به کمک به کودکان مبتلا به اوتیسم، کمک به افراد نابینا برای خواندن حالات چهره، کمک به روبات‌ها برای تعامل هوشمندانه‌تر با مردم و نظارت بر علائم هشدار هنگام رانندگی به منظور افزایش ایمنی راننده اشاره کرد. اسنپ چت در سال ۲۰۱۵ یک ثبت اختراع انجام داد. این اختراع، روشی را برای استخراج داده‌های مربوط به جمعیت در رویدادهای عمومی، با اجرای الگوریتمی شناسایی احساسات بر روی سلفی‌های برچسب جغرافیایی‌دار کاربران شرح می‌دهد. Emotient یک شرکت استارتاپی بود که از تشخیص احساسات برای خواندن اخم‌ها، لبخندها و سایر
تشخیص احساسات برای خواندن اخم‌ها، لبخندها و سایر حالات روی صورت، یعنی هوش مصنوعی برای پیش‌بینی «نگرش‌ها و اعمال بر اساس حالات چهره» استفاده می‌کرد. اپل در سال ۲۰۱۶ Emotient را خرید و از فناوری تشخیص احساسات برای افزایش هوش هیجانی محصولات خود استفاده می‌کند. nViso تشخیص احساسات بی‌درنگ را برای برنامه‌های وب و تلفن‌همراه از طریق یک API بی‌درنگ فراهم می‌کند. Visage Technologies AB تخمین احساسات را به عنوان بخشی از Visage SDK خود، برای بازاریابی و تحقیقات علمی و اهداف مشابه ارائه می‌دهد. Eyeris یک شرکت تشخیص
و اهداف مشابه ارائه می‌دهد. Eyeris یک شرکت تشخیص احساسات است که برای ادغام نرم‌افزار تجزیه و تحلیل چهره و شناسایی احساسات خود، با سازندگان سیستم‌های تعبیه شده از جمله خودروسازان و شرکت‌های رباتیکی (ساخت ربات‌های) اجتماعی کار می‌کند، همچنین این شرکت با سازندگان محتوای ویدیویی هم همکاری دارد، به این‌صورت که به آنها کمک می‌کند اثربخشی درک شده از خلاقیت ویدیویی کوتاه و بلند خود را اندازه‌گیری کنند. همچنین بسیاری از محصولات برای جمع‌آوری اطلاعات از احساسات مخابره شدهٔ برخط، از جمله از طریق فشار دادن دکمه
مخابره شدهٔ برخط، از جمله از طریق فشار دادن دکمه «پسندیدم» و از طریق تعداد عبارات مثبت و منفی موجود در متن وجود دارند. همچنین تشخیص تأثیر در برخی از انواع بازی‌ها و واقعیت مجازی، هم برای اهداف آموزشی و هم برای این هدف که به بازیکنان کنترل طبیعی بیشتری بر روی آواتارهای اجتماعی خود بدهد، به‌طور فزاینده‌ای استفاده می‌شود. زیرمجموعه‌های تشخیص عواطف. تشخیص احساسات چنانچه به صورت اعمال چندین روش با ترکیب اشیاء مختلف، از جمله متن (مکالمه)، صدا، ویدیو و فیزیولوژی باشد، احتمالاً بهترین نتیجه را در شناسایی احساسات
باشد، احتمالاً بهترین نتیجه را در شناسایی احساسات به دست می‌دهد. تشخیص عواطف در متن. داده‌های متنی هنگامی که در همه جای زندگی انسان در دسترس و رایگان باشند، یک هدف تحقیقاتی مطلوب برای تشخیص احساسات است. در مقایسه با انواع دیگر داده‌ها، ذخیره‌سازی داده‌های متنی، به دلیل تکرار مکرر کلمات و کاراکترها در زبان‌ها، کم حجم‌تر است و فشرده‌سازی آن آسان است. احساسات را می‌توان از دو گونه اساسی متنی استخراج کرد: متون نوشتاری و متون مکالمه (دیالوگ‌ها). برای متون نوشتاری، بسیاری از محققان بر روی کار در سطح جمله برای
بسیاری از محققان بر روی کار در سطح جمله برای استخراج «کلمات/عبارات» معرف احساسات تمرکز می‌کنند. تشخیص عواطف در صوت. در استخراج احساسات از صدا، جدای شناسایی احساسات در متن، سیگنال‌های صوتی هم برای شناسایی استفاده می‌شوند. تشخیص عواطف در ویدیو. داده‌های ویدیویی ترکیبی از داده‌های صوتی، داده‌های تصویری و گاهی داده‌های متنی (در شکل زیرنویس) است. تشخیص عواطف در مکالمات. تشخیص احساسات در مکالمه (ERC) نظرات بین شرکت‌کنندگان را از داده‌های عظیم مکالمه‌ای در پلتفرم‌های اجتماعی، مانند فیس‌بوک، توییتر، یوتیوب و
اجتماعی، مانند فیس‌بوک، توییتر، یوتیوب و دیگران استخراج می‌کند. تشخیص احساسات در مکالمه می‌تواند داده‌های ورودی مانند متن، صدا، ویدئو یا یک فرم ترکیبی را برای تشخیص چندین احساس مانند ترس، شهوت، درد و لذت دریافت کند.
آخرین لحظه زندگی یا آخرین بار زنده دیده شد یک فیلم اکشن و دلهره‌آور آمریکایی محصول سال ۲۰۲۲ به کارگردانی برایان گودمن و نویسندگی مارک فریدمن با بازی جرارد باتلر، جیمی الکساندر و راسل هرنزبی است. این فیلم مردی را دنبال می‌کند که پس از شروع به جستجوی همسر گمشده‌اش، قانون را به دست خود می‌گیرد. فیلم در ۳ ژوئن ۲۰۲۲ در ایالات متحده منتشر شد. و در تاریخ ۱ اکتبر ۲۰۲۲ از طریق نتفلیکس در ایالات متحده پخش شد. این فیلم با دوبله فارسی و عنوان «زنده دیده شده» از شبکه نمایش پخش شد. داستان. وقتی لیزا، همسر ویل که از او
پخش شد. داستان. وقتی لیزا، همسر ویل که از او جدا شده‌است، در حین توقف در پمپ بنزین ناپدید می‌شود، ویل باید دست به اقدامی دیوانه وار برای نجات او بزند، در حالی که پلیسی که او را به بازی ناپسند مظنون می‌کند، فرار می‌کند. بازخوردها. در راتن تومیتوز، این فیلم بر اساس ۱۳ نقد، با میانگین امتیاز ۳٫۹ از ۱۰، دارای ۱۵٪ تاییدیه است. Common Sense Media به فیلم ۲ ستاره از ۵ ستاره داد و مدعی شد که فیلم نتوانسته «در مورد هیچ یک از شخصیت‌هایش حس فتنه ایجاد کند».
هواپیما یک فیلم اکشن و دلهره‌آور آمریکایی محصول سال ۲۰۲۳ به کارگردانی ژان فرانسوا ریشه، نویسندگی چارلز کامینگ و جی پی دیویس با بازی جرارد باتلر، مایک کولتر و تونی گلدوین است. داستان این فیلم حول محور خلبانی است که پس از یک فرود اضطراری در قلمرو متخاصمان باید جان سالم به در ببرد. "هواپیما" در تاریخ ۱۳ ژانویه ۲۰۲۳ توسط لاینزگیت در سینماهای ایالات متحده اکران شد. این فیلم ۷۴٫۱ میلیون دلار فروش داشت و به‌طور کلی نقدهای مطلوبی دریافت کرد. داستان. خلبان تجاری برودی تورنس (با بازی باتلر) پس از یک طوفان مهیب به
تورنس (با بازی باتلر) پس از یک طوفان مهیب به هواپیما فرود اضطراری را انجام می‌دهد. هواپیما در جزیره متخاصم جولو، فیلیپین فرود می‌آید. به زودی، مسافران توسط شبه نظامیان محلی جزیره گروگان گرفته می‌شوند. برودی تصمیم می‌گیرد از محکوم فراری (با بازی کولتر) که در طول پرواز تجاری خود حمل می‌کرد کمک بگیرد. آنها با هم همکاری می‌کنند تا مسافران را نجات دهند و از جزیره فرار کنند. تولید. تصویربرداری اصلی در اوت ۲۰۲۱ در پورتوریکو آغاز شد. و در اکتبر به پایان رسید. انتشار. "هواپیما" در تاریخ ۱۳ ژانویه ۲۰۲۳ توسط لاینزگیت
"هواپیما" در تاریخ ۱۳ ژانویه ۲۰۲۳ توسط لاینزگیت در سینماهای ایالات متحده اکران شد. این فیلم قبلاً برای انتشار در ۲۷ ژانویه ۲۰۲۳ تنظیم شده بود. بازخورد. گیشه. این فیلم در ایالات متحده و کانادا، در کنار فیلم‌های مهمانی خانگی و مردی بنام اتو اکران شد و پیش‌بینی می‌شد در آخر هفته افتتاحیه خود از ۳۰۲۳ سینما ۷ تا ۱۰ میلیون دلار بفروشد. این فیلم در روز اول اکران ۳ میلیون دلار از جمله ۴۳۵٫۰۰۰ دلار از پیش نمایش‌های پنجشنبه شب به دست آورد. این فیلم به ۱۰٫۲ میلیون دلار رسید و در رتبه پنجم قرار گرفت. پاسخ انتقادی.
دلار رسید و در رتبه پنجم قرار گرفت. پاسخ انتقادی. تماشاگرانی که توسط سینماسکور مورد بررسی قرار گرفتند به فیلم نمره متوسط «B+» در مقیاس A+ تا F دادند، در حالی که آنهایی که توسط پست‌ترک شرکت کردند ۸۳٪ نمره مثبت به فیلم دادند و ۶۳٪ گفتند که قطعاً آن را توصیه می‌کنند.
اترکت ()(که مخفف Ethernet for Control Automation Technology است) یک سیستم فیلدباس مبتنی بر اترنت است که توسط Beckhoff Automation اختراع شده‌است. این پروتکل در استاندارد IEC 61158 استاندارد شده‌است و برای نیازهای محاسباتی بلادرنگ سخت و نرم در فناوری اتوماسیون مناسب است. هدف در طول توسعه اترکت استفاده از اترنت برای برنامه‌های اتوماسیونی بود که به زمان‌های کوتاه به‌روزرسانی داده‌ها (که زمان‌های چرخه نیز نامیده می‌شود؛ ≤ ۱۰۰ میکروثانیه) با لرزش ارتباطی کم (برای اهداف هماهنگ‌سازی دقیق؛ ≤ ۱ میکروثانیه) و کاهش
اهداف هماهنگ‌سازی دقیق؛ ≤ ۱ میکروثانیه) و کاهش هزینه‌های سخت‌افزاری نیاز داشتند.
لشکر ۲۹ () لشکر پیاده‌نظام نیروی زمینی بریتانیا بود، که در سال ۱۹۱۵ تأسیس شد و در سال ۱۹۱۹ منحل گردید. لشکر ۲۹، معروف به لشکر بی‌نظیر، یک لشکر پیاده‌نظام ارتش بریتانیا بود که در اوایل سال ۱۹۱۵ با ترکیب واحدهای مختلف ارتش منظم که به عنوان پادگان در اطراف امپراتوری بریتانیا فعالیت می‌کردند، تشکیل شد. این لشکر تحت فرماندهی سرلشکر آیلمر هانتر-وستون، در طول نبرد گالیپولی، از جمله فرود اولیه در کیپ هلس، جنگید. از سال ۱۹۱۶ تا پایان جنگ، این لشکر در جبهه غربی در بلژیک و فرانسه جنگید. طبق تاریخچه منتشر شده لشکر، کل
و فرانسه جنگید. طبق تاریخچه منتشر شده لشکر، کل تلفات لشکر ۲۹ چیزی حدود ۹۴۰۰۰ نفر بود. گالیپولی به تنهایی ۳۴۰۰۰ نفر تلفات داشت. این تلفات اگر نگوییم یک رکورد، در میان بالاترین مجموع تلفات در هر لشکری به‌شمار می‌آید. تعداد صلیب‌های ویکتوریا که توسط اعضای این لشکر کسب شد ۲۷ (۱۲ در گالیپولی) بود، که این نیز یک رکورد محسوب می‌شود. یک هرم سنگی یادبود بزرگ پورتلند، که در سال ۱۹۲۱ برای یادبود بازدید لشکر توسط شاه جورج پنجم قبل از اعزام به گالیپولی ساخته شد، در میدانی در جاده ای۴۵ درست در شمال استرتون-آن-دانستمور،
در جاده ای۴۵ درست در شمال استرتون-آن-دانستمور، وارویکشایر واقع شده است. یادبودی برای لشکر ۲۹ در نیوفاندلند بومونت-هامل قرار دارد. سپهبد بووار دو لیل، فرمانده زمان جنگ لشکر ۲۹ بریتانیا، صبح روز افتتاح رسمی این مکان در ۷ ژوئن ۱۹۲۵ از این بنای یادبود رونمایی کرد.