payamvha/North_RAG huggingface dataset:
خانگی بسیار زیاد شده است. انواع اصلی لوازم خانگی که قابل بازبافت هستند عبارتند از تلویزیون، یخچال، کولر گازی، ماشین لباسشویی و رایانه. وقتی لوازم خانگی بازیافت می‌شوند، می‌توان به آنها به عنوان منابعی ارزشمند نگاه کرد؛ اگر به‌طور نادرست دفع شوند، می‌توانند برای محیط زیست مضر باشند و اکوسیستمها را مسموم کرده و تولید آلودگی کنند. قدرت قوانین بازیافت لوازم خانگی و درصد لوازم بازیافتی در سراسر جهان متفاوت است. جداسازی قطعات. بخش کلیدی بازیافت لوازم خانگی، جداسازی دستی هر محصول، حذف اجزای خطرناک و بازیابی مواد
دستی هر محصول، حذف اجزای خطرناک و بازیابی مواد و قطعات قابل استفاده مجدد است. روش‌ها متفاوت هستند و به نوع دستگاه بستگی دارند. میزان اجزای خطرناکی که می‌توان حذف کرد، به نوع دستگاه نیز بستگی دارد. نرخ پایین حذف اجزای خطرناک، قابلیت بازیافت مواد ارزشمند را کاهش می‌دهد. هر نوع دستگاه، مجموعه ای از ویژگی‌ها و اجزای خاص خود را دارد. این امر، توصیف مشخصات لوازم خانگی را برای مرتب‌سازی و جداسازی قطعات ضروری می‌کند. تحقیقات در مورد برچیدن لوازم خانگی به یک حوزه فعال تبدیل شده است و هدف آن کمک به بازیافت برای
فعال تبدیل شده است و هدف آن کمک به بازیافت برای رسیدن به حداکثر بهره‌وری است. طبقه‌بندی. یک فرایند خاص برای بازیابی مواد از لوازم خانگی وجود دارد. قطعات معمولاً به ترتیب از بزرگ‌ترین به کوچک‌ترین برداشته می‌شوند. ابتدا فلزات و سپس پلاستیک‌ها استخراج می‌شوند. مواد بر اساس اندازه، شکل یا چگالی مرتب می‌شوند. اندازه وسیله خوبی برای مرتب‌سازی و تسریع پردازش‌های آینده است. مواد بر اساس ابعاد اولیه، چقرمگی یا شکنندگی، به کسرهای بزرگتر یا ریزتر گزارش می‌شوند. طبقه‌بندی شکل به دینامیک ماده کمک می‌کند. طبقه‌بندی بر
شکل به دینامیک ماده کمک می‌کند. طبقه‌بندی بر اساس چگالی هنگام تعیین کاربرد یک ماده مهم است. مثال. در مرحله نخست، باتری‌ها و مس به‌منظور کنترل کیفیت تفکیک می‌شوند. سپس مواد جمع‌آوری‌شده فشرده‌سازی می‌گردند. در مرحله بعد، آهن و فولاد (فلزات فرومغناطیسی) با استفاده از آهن‌رباهای الکترومغناطیسی جدا شده و برای فروش آماده می‌شوند. سپس فلزات از مواد غیر فلزی به‌وسیله جریان‌های گردابی که توسط میدان‌های مغناطیسی با تناوب سریع ایجاد می‌شوند، جدا می‌گردند؛ این جریان‌ها باعث می‌شوند فلزات از مواد غیر فلزی جدا شده و به
باعث می‌شوند فلزات از مواد غیر فلزی جدا شده و به بیرون پرتاب شوند. در ادامه، از روش جداسازی با آب برای تفکیک پلاستیک‌ها و شیشه‌ها از بردهای الکترونیکی و سیم‌های مسی استفاده می‌شود. در نهایت، بردهای الکترونیکی و مس موجود برای فروش عرضه می‌شوند و پلاستیک‌ها و شیشه‌ها نیز برای استفاده مجدد بیشتر فشرده می‌گردند. بازیافت بر اساس منطقه. اگرچه بازیافت لوازم خانگی نسبتاً جدید است، اما چندین کشور قوانین و مقرراتی در مورد زباله‌های برقی وضع کرده‌اند. اولین کشورهایی که بازیافت لوازم خانگی را آغاز کردند شامل ژاپن،
که بازیافت لوازم خانگی را آغاز کردند شامل ژاپن، سوئیس، سوئد، هلند و آلمان بودند. ای پی آر. مسئولیت گسترده تولیدکننده (EPR) به عنوان یک استراتژی حفاظت از محیط زیست تعریف می‌شود که تولیدکننده دستگاه را در کل چرخه عمر آن و به ویژه در قبال «بازپس‌گیری»، بازیافت و در دفع نهایی محصول مسئول می‌داند. کشورهایی که این استراتژی برای لوازم خانگی زباله در آنها اتخاذ شده است عبارتند از: سوئیس (۱۹۹۸)، دانمارک (۱۹۹۹)، هلند (۱۹۹۹)، نروژ (۱۹۹۹)، بلژیک (۲۰۰۱)، ژاپن (۲۰۰۱)، سوئد (۲۰۰۱) و آلمان (۲۰۰۵)
گروه ویژه آلفا اوکراین () تنها واحد نیروهای ویژه سطح یک سرویس امنیتی اوکراین و جانشین گروه آلفای اتحاد جماهیر شوروی است. گروه آلفا یکی از برترین بخش‌های نیروهای ویژه اوکراین است. ماموریت‌های این واحد عمدتاً شامل عملیات نظامی ضد نامنظم، عملیات سیاه، مبارزه با تروریسم، اقدام مستقیم، حفاظت اجرایی، دستگیری یا حذف اهداف با ارزش بالا، نجات گروگان، جنگ نامنظم، نفوذ در برد بلند، عملیات ویژه با ریسک بالا و بسیار حساس و شناسایی ویژه است. در ۲۸ ژوئیه ۱۹۷۴ گروه آلفا به دستور رئیس کاگ‌ب؛ یوری آندروپوف، پس از کشتار
به دستور رئیس کاگ‌ب؛ یوری آندروپوف، پس از کشتار المپیک مونیخ در سال ۱۹۷۲ ایجاد شد. ممکن است این گروه در پاسخ به ایجاد گروه ۹ حفاظت مرزی پلیس فدرال تأسیس شده باشد.
آب و هوای ترکیه متنوع و عموماً معتدل است. مناطق هم‌مرز با دریای مدیترانه و دریای سیاه به شدت تحت تأثیر آب و هوای سواحل قرار دارند و مناطق داخلی خشک‌تر و قاره‌ای‌تر هستند. مناطق ساحلی در نیمه جنوبی کشور، از جمله آنتالیا، ازمیر، آدانا، دارای اقلیم مدیترانه‌ای بسیار معمولی هستند، با تابستان‌های گرم و خشک و زمستان‌های معتدل و بارانی. مناطق ساحلی شمال خنک‌تر هستند یا اقلیم معتدله مرطوب یا نیمه‌مدیترانه‌ای دارند، با زمستان‌های خنک، اغلب بارانی و گاهی برفی و تابستان‌های گرم. فلات‌های پایین‌تر داخلی عموماً قاره‌ای
گرم. فلات‌های پایین‌تر داخلی عموماً قاره‌ای هستند و تابستان‌های گرم و خشک و زمستان‌های سرد و برفی دارند. میزان بارندگی زمستانی بسیار متغیر است و منجر به رژیم‌های بارندگی مرطوب در نزدیکی مناطقی مانند بدلیس می‌شود، در حالی که مناطق سایه باران دارای اقلیم نیمه خشک هستند. در ارتفاعات بالاتر، فلات‌هایی مانند قارص و اردهان، ارتفاعات قاره‌ای و گاهی اوقات اقلیم جنب‌شمالگان دارند، با زمستان‌های سرد و برفی و تابستان‌های معتدل و بارانی. تابستان‌های خشک در جنوب و غرب، همراه با خشکی متوسط در مناطق داخلی، این کشور را در
با خشکی متوسط در مناطق داخلی، این کشور را در برابر تغییرات اقلیمی در ترکیه آسیب‌پذیر می‌کند. مناطق. آب و هوای مدیترانه‌ای. آب و هوای مدیترانه‌ای «واقعی». یک آب و هوای «واقعی» یا به عبارت بهتر، مدیترانه‌ای اروپایی در سطح دریا از سواحل انطاکیه تا اطراف موغله و از شمال تا اطراف مانیسا، که عموماً مرز شمالی آن در نظر گرفته می‌شود، وجود دارد. میانگین دما بین است؛ زمستان‌ها در حدود است. در حالی که تابستان‌ها میانگین دما بین است. کوه‌های اطراف این منطقه هنوز الگوی بارندگی مدیترانه‌ای را نشان می‌دهند، اما
الگوی بارندگی مدیترانه‌ای را نشان می‌دهند، اما تابستان‌های معتدل و دمای زیر صفر در زمستان دارند و منطقه‌ای را ایجاد می‌کنند که می‌توان آن را اورو-مدیترانه‌ای نامید. آب و هوای پیش از مدیترانه. آب و هوای پیش از مدیترانه در مناطق نسبتاً قاره‌ای تحت تأثیر سیستم آب و هوایی مدیترانه‌ای، به ویژه در اطراف منطقه اژه داخلی و آناتولی جنوب شرقی وجود دارد. میانگین دما بین است با زمستان یعنی حدود و تابستان‌هایی به گرمی (یا حتی گرم‌تر) مدیترانه. منطقه انتقالی. آب و هوای معتدل خشک و تابستانی مرمره. آب و هوای اطراف دریای
معتدل خشک و تابستانی مرمره. آب و هوای اطراف دریای مرمره پیچیده، انتقالی و اغلب خرداقلیمی است. این رود دور دریا را فرا گرفته و بورسا، بیله‌جک، جنوب ازمیت و استانبول و همچنین تکیرداغ را در بر می‌گیرد. اغلب در سطح دریا کیفیتی مزو یا فوق مدیترانه‌ای دارد؛ پوشش گیاهی آن در سطح دریا شبیه به کوه‌های کم‌ارتفاع منطقه «واقعی» مدیترانه است، با بلوط‌های پهن‌برگ مقاوم به گرما و گاهی درختان مزوفیل مانند راش. بنابراین، در منابع ترکی عموماً مناطق معتدل در نظر گرفته می‌شود و نه نیمه‌گرمسیری و علاوه بر این، در بررسی پوشش
و نه نیمه‌گرمسیری و علاوه بر این، در بررسی پوشش گیاهی و آب و هوای اروپا، آب و هوای "شبه قاره‌ای را نیمه مدیترانه‌ای" می‌نامد. آب و هوای نیمه مرطوب تراکیا. مناطق داخلی شمال غربی دریای مرمره دارای آب و هوای نیمه مرطوب انتقالی هستند که میانگین دما در آنها با میانگین دمای دریای مرمره مطابقت دارد، البته با زمستان‌های سردتر و برفی‌تر و تابستان‌های گرم‌تر. پوشش گیاهی اینجا پیش از استپی، عمدتاً بلوط ساوانا است. این منطقه شباهت‌هایی به آب و هوای پیش از مدیترانه در جنوب دارد، اما تابش کمتر آفتاب، بارش کم زمستان و
جنوب دارد، اما تابش کمتر آفتاب، بارش کم زمستان و تابستان‌های معتدل‌تر و مرطوب‌تر، این دو را از هم متمایز می‌کند. فصل رعد و برق این منطقه در ماه مه و اوایل ژوئن به اوج خود می‌رسد، که منجر به فصلی کمی زودتر از دریای مرمره می‌شود.
پوشش داده (ِData Blanket) یک شرکت نوپای فناوری هوش مصنوعی پهپادها در ایالات متحده است که در مدیریت آتش‌سوزی‌های جنگلی تخصص دارد و دفتر مرکزی آن در بلوویو، واشینگتن واقع شده است.این استارتاپ نرم‌افزار اختصاصی خود را توسعه داده که با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، محیط پیرامون آتش‌سوزی‌ها را نقشه‌برداری می‌کند و اطلاعات بلادرنگ بیشتری از شرایط زمینی را در اختیار آتش‌نشانان حاضر در محل قرار می‌دهد. پهپادهای این شرکت به‌صورت خودران پرواز کرده و قادر به فرود خودکار هستند. تاریخچه. Data Blanket در مارس 2022 توسط عمر
تاریخچه. Data Blanket در مارس 2022 توسط عمر بار-یوهی و یار کتز تأسیس شد؛ هر دو از مدیران سابق شرکت Eviation Alice، یک شرکت هواپیمایی الکتریکی که بار-یوهی آن را نیز تأسیس کرده بود. بار-یوهی و کتز هر دو کهنه‌کاران نیروهای دفاعی اسرائیل هستند، جایی که کتز عملیات ویژه را رهبری می‌کرد. یکی دیگر از بنیان‌گذاران این استارتاپ گور کیمچی است که پیش‌تر در پروژه تحویل با پهپاد Amazon Prime Air نقش کلیدی داشت. کیمچی ده سال در مایکروسافت در پروژه‌هایی مانند Virtual Earth و جستجو فعالیت داشت و همچنین یکی از اعضای
Earth و جستجو فعالیت داشت و همچنین یکی از اعضای بنیان‌گذار کمیته مشاوره پهپادهای FAA (سازمان هواپیمایی فدرال ایالات متحده) است. تا سال 2023، این استارتاپ بیش از 4 میلیون دلار تأمین مالی دریافت کرده است، از جمله از Breakthrough Energy Ventures به رهبری بیل گیتس و Innovation Endeavors که توسط اریک اشمیت، مدیرعامل پیشین گوگل، بنیان‌گذاری شده است. تا اوت 2023، این استارتاپ در حال انتظار برای تأیید دو معافیت از سازمان هواپیمایی فدرال ایالات متحده (FAA) است، یکی برای استفاده بدون محدودیت از پهپادهای بدون سرنشین
برای استفاده بدون محدودیت از پهپادهای بدون سرنشین (UAV) و دیگری برای پرواز فراتر از محدوده دید اپراتور، یعنی پرواز خارج از خط دید بصری. کتز اعلام کرده که انتظار دارد این تأیید "بسیار زود" دریافت شود. در حال حاضر، Data Blanket دارای 14 عضو است. سیستم. این استارتاپ از پهپادهای کواکسیال تولید شده توسط Ascent Aerosystems استفاده می‌کند که بر اساس نرم‌افزار داخلی توسعه داده شده توسط Data Blanket عمل می‌کنند. این پهپادها به دوربین‌های RGB و مادون قرمز، نرم‌افزار محاسباتی مبتنی بر هوش مصنوعی، فناوری‌های 5G/Wi-Fi
محاسباتی مبتنی بر هوش مصنوعی، فناوری‌های 5G/Wi-Fi و ویژگی‌های پیشرفته ناوبری مجهز هستند. پهپادها به‌طور خودکار پرواز می‌کنند و قادرند به‌طور مستقل به محل‌ها اعزام شده و آن‌ها را نظارت کنند، سپس به محل اصلی خود بازگشته و به‌طور خودکار فرود بیایند. با این حال، یک اپراتور انسانی برای نظارت بر پرواز و جلوگیری از تداخل با پهپادهای دیگر یا هواپیماها نیاز است. در صورت وقوع آتش‌سوزی، پهپادها به‌منظور ارائه دید "چشم پرنده" از آتش برای آتش‌نشانان در زمین، به‌طور خودکار در بالای شعاع آتش پرواز می‌کنند. تقریباً چهار
در بالای شعاع آتش پرواز می‌کنند. تقریباً چهار پهپاد از این سیستم می‌توانند یک شعاع 2 مایلی را پوشش دهند. این سیستم از فناوری‌های 5G/Wi-Fi برای انتقال سریع داده‌ها استفاده می‌کند، که سپس توسط مدل تولیدی آن پردازش می‌شود و به‌طور دقیق محیط پیرامونی آتش را به‌صورت "نقشه" ارائه می‌دهد. علاوه بر این، اطلاعات 3D و دیگر داده‌ها که می‌تواند برای تلاش‌های آتش‌نشانان حیاتی باشد، شامل توپوگرافی، پوشش گیاهی و شرایط سوخت را نیز ارائه می‌دهد. Data Blanket همچنین اعلام کرده است که قصد دارد در نهایت قادر به تولید داده‌های
است که قصد دارد در نهایت قادر به تولید داده‌های میکروهواشناسی باشد، علاوه بر پیش‌بینی بهبود یافته رفتار آتش‌سوزی از طریق آموزش مداوم بر روی داده‌های جمع‌آوری شده از آتش‌سوزی‌های قبلی.
شبکه داده (به انگلیسی: "Data Mesh") رویکردی فنی‌اجتماعی برای ساخت یک معماری داده غیرمتمرکز است. این رویکرد با تکیه بر طراحی مبتنی بر دامنه و خدمات خودگردان (در چارچوب توسعه نرم‌افزار) عمل می‌کند و از نظریهٔ طراحی دامنه-محور اریک اوانز و نظریهٔ توپولوژی تیمی مانوئل پایس و متیو اسکلتون بهره می‌گیرد. تمرکز اصلی شبکه داده، خود داده‌ها هستند؛ و منابعی مانند دریاچه‌های داده و خط لوله داده در اولویت دوم قرار دارند. هدف اصلی این رویکرد، گسترش‌پذیری تحلیل داده‌ها از طریق تمرکززدایی دامنه‌محور است. با استفاده از شبکه
تمرکززدایی دامنه‌محور است. با استفاده از شبکه داده، مسئولیت داده‌های تحلیلی از تیم مرکزی داده به تیم‌های دامنه محور منتقل می‌شود، و این تیم‌ها توسط یک تیم زیرساخت داده پشتیبانی می‌شوند که یک سکوی داده بدون وابستگی به دامنه فراهم می‌کند. این معماری موجب کاهش آشفتگی داده‌ها یا جلوگیری از شکل‌گیری جزایر داده‌ای ایزوله می‌شود؛ زیرا یک سامانهٔ مرکزی وجود دارد که تضمین می‌کند اصول پایه‌ای میان گره‌های مختلف در شبکه داده به‌طور یکپارچه به اشتراک گذاشته می‌شوند، و امکان تبادل داده میان حوزه‌های گوناگون را فراهم
و امکان تبادل داده میان حوزه‌های گوناگون را فراهم می‌سازد. تاریخچه. اصطلاح «شبکه داده» نخستین‌بار در سال ۲۰۱۹ توسط ژماک دهقانی تعریف شد، زمانی که او به‌عنوان مشاور ارشد در شرکت فناوری Thoughtworks فعالیت می‌کرد. ژماک دهقانی اصطلاح «شبکه داده» را در سال ۲۰۱۹ معرفی کرد و در طول سال ۲۰۲۰ جزئیات بیشتری دربارهٔ اصول و معماری منطقی آن ارائه داد. پیش‌بینی شده بود که این رویکرد در سال ۲۰۲۲ به یکی از گزینه‌های اصلی برای شرکت‌ها تبدیل شود. معماری شبکه داده تاکنون توسط شرکت‌هایی مانند زالاندو، نتفلیکس ، اینتویت،
توسط شرکت‌هایی مانند زالاندو، نتفلیکس ، اینتویت، ویستاپرینت، پی‌پل و دیگر سازمان‌ها به‌کار گرفته شده است. در سال ۲۰۲۲، ژماک دهقانی شرکت Thoughtworks را ترک کرد تا شرکت Nextdata Technologies را بنیان‌گذاری کند و تمرکز خود را بر توسعهٔ داده‌های غیرمتمرکز بگذارد. اصول. شبکه داده بر پایهٔ چهار اصل بنیادین بنا شده‌است: علاوه بر این اصول، ژماک دهقانی تأکید می‌کند که محصولات داده‌ای ایجادشده توسط هر تیم دامنه‌ای باید دارای ویژگی‌هایی از جمله قابلیت کشف، قابلیت آدرس‌دهی، قابل‌اعتماد بودن، دارا بودن معنا و ساختار
قابل‌اعتماد بودن، دارا بودن معنا و ساختار خودتوصیف‌گر، قابلیت تعامل‌پذیری، امنیت و پیروی از استانداردها و کنترل‌های دسترسی سراسری باشند. به‌عبارت دیگر، داده باید همانند یک محصول قابل استفاده و قابل اطمینان تلقی شود. در عمل. پس از معرفی «شبکهٔ داده» در سال ۲۰۱۹، شرکت‌های متعددی شروع به پیاده‌سازی این معماری کردند و تجربه‌های خود را به اشتراک گذاشتند. چالش‌ها (چ) و بهترین رویه‌ها (ب‌ر) برای متخصصان این حوزه شامل موارد زیر است: چ۱. حاکمیت داده فدرال‌شده شرکت‌ها در پذیرش ساختار حاکمیتی فدرال‌شده برای فعالیت‌ها
در پذیرش ساختار حاکمیتی فدرال‌شده برای فعالیت‌ها و فرایندهایی که پیش‌تر به‌صورت متمرکز اداره و اجرا می‌شدند، با دشواری‌هایی مواجه هستند. این مسئله به‌ویژه در زمینه‌های امنیت، حریم خصوصی و مقررات‌گذاری مشهود است. چ۲. انتقال مسئولیت در معماری مش داده‌ای، افراد هر حوزه به‌طور کامل مسئول تولید و نگهداری محصولات داده‌ای مربوط به حوزهٔ خود هستند. این مسئولیت جدید می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، زیرا معمولاً برای آن پاداشی در نظر گرفته نمی‌شود و اغلب سود آن به سایر حوزه‌ها می‌رسد. چ۳. درک مفهوم پژوهش‌ها نشان داده‌اند
می‌رسد. چ۳. درک مفهوم پژوهش‌ها نشان داده‌اند که در میان کارکنان شرکت‌هایی که در حال پیاده‌سازی معماری مش داده‌ای هستند، درک مناسبی از این الگو وجود ندارد. ب‌ر۱. واحد میان‌حوزه‌ای در پاسخ به چ۱، سازمان‌ها باید یک واحد راهبری میان‌حوزه‌ای ایجاد کنند که مسئول برنامه‌ریزی راهبردی، اولویت‌بندی موارد استفاده، و اجرای قوانین مشخص حاکمیتی باشد به‌ویژه در زمینه‌های امنیت، مقررات، و حریم خصوصی. با این حال، چنین واحدی صرفاً می‌تواند ساختار حاکمیت فدرالی را تکمیل و پشتیبانی کند و ممکن است با افزایش بلوغ مش داده‌ای،
کند و ممکن است با افزایش بلوغ مش داده‌ای، ضرورت خود را از دست بدهد. ب‌ر۲. پایش و مشاهده در پاسخ به چ۲، سازمان‌ها باید کیفیت محصولات داده‌ای را مشاهده و ارزیابی کنند؛ زیرا پایش و رتبه‌بندی محصولات داده‌ای کلیدی می‌تواند ارائه‌های باکیفیت را تشویق کرده، مالکان حوزه‌ها را انگیزه‌بخشیده و از مذاکرات بودجه‌ای پشتیبانی کند. ب‌ر۳. پذیرش آگاهانه سازمان‌ها باید سامانه‌های داده‌ای موجود خود را به‌دقت ارزیابی کرده، عوامل سازمانی را در نظر بگیرند و مزایای بالقوه را پیش از پیاده‌سازی مش معماری داده بسنجند. هنگام معرفی
از پیاده‌سازی مش معماری داده بسنجند. هنگام معرفی مش معماری داده، توصیه می‌شود اصطلاحات مربوط به آن با دقت و به‌صورت آگاهانه معرفی شوند تا درک روشنی از این مفهوم حاصل شود (چ۳). جامعه. اسکات هیرلمان جامعه‌ای پیرامون شبکه داده راه‌اندازی کرده‌است که در کانال اسلکشان بیش از ۷٬۵۰۰ عضو وجود دارد.
احیای گرگ شامل معرفی دوباره گونه بخشی از گرگ‌های خاکستری در مناطقی است که گرگ‌های بومی در آنجا انقراض محلی داشتند. بیش از ۳۰ زیرگونه در فهرست زیرگونه‌های گرگ شناخته شده است، و گرگ‌های خاکستری، زیرگونه‌های غیراهلی/وحشی را تشکیل می‌دهند. احیای این گرگ فقط در مناطقی در نظر گرفته می‌شود که در آن جا هنوز مناطق وسیعی از طبیعت بکر و مناسب وجود داشته باشد و گونه‌های خاصی از طعمه به اندازه کافی فراوان باشند تا از جمعیت از پیش تعیین‌شده گرگ‌ها پشتیبانی کنند. ایالات متحده. آریزونا و نیومکزیکو. پنج گرگ خاکستری مکزیکی
آریزونا و نیومکزیکو. پنج گرگ خاکستری مکزیکی وحشی که آخرین نمونه شناخته شده بودند، در سال ۱۹۸۰ طبق توافقی بین ایالات متحده و مکزیک که با هدف نجات این زیرگونه در معرض خطر انقراض انجام شد، به دام افتادند. بین سال‌های ۱۹۸۲ تا ۱۹۹۸، یک برنامه جامع پرورش در اسارت، گرگ‌های مکزیکی را از آستانه انقراض بازگرداند. بیش از ۳۰۰ گرگ مکزیکی بخشی از برنامه احیا بودند. توزیع و جمعیت. تا مارس ۲۰۲۴، حداقل ۲۵۷ گرگ وحشی مکزیکی در ایالات متحده وجود داشت: ۱۴۴ قلاده در نیومکزیکو (۳۶ گله) و ۱۱۳ قلاده در آریزونا (۲۰ گله). این نشان
گله) و ۱۱۳ قلاده در آریزونا (۲۰ گله). این نشان دهنده ۸ سال رشد متوالی جمعیت است. کل جمعیت گرگ‌های مکزیکی ۳۸۰ قلاده است که در بیش از ۶۰ مرکز نگهداری می‌شوند. کلرادو. گرگ‌ها تا دهه ۱۹۴۰ از کانادا تا مکزیک از مسیر کوه‌های راکی عبور می‌کردند. متخصصان حیات وحش آنها را برای تعادل بومی گونه‌ها، تعاملات گونه‌ها و سلامت اکوسیستم ضروری می‌دانند. سازمان پارک‌ها و حیات وحش کلرادو (CPW) یک گروه کاری چندرشته‌ای ایجاد کرد که پیش‌نویس یک طرح مدیریت گرگ‌ها را برای احیای احتمالی آنها تهیه کرد. کمیسیون حیات وحش کلرادو این
آنها تهیه کرد. کمیسیون حیات وحش کلرادو این طرح را در ماه مه ۲۰۰۵ تصویب کرد. کوه‌های راکی شمالی. گله‌های گرگ خاکستری از سال ۱۹۹۵ دوباره به پارک ملی یلواستون و آیداهو معرفی شدند. این گرگ‌ها طبق ماده 10(j) قانون گونه‌های در معرض خطر (ESA) به عنوان جمعیت‌های «آزمایشی و غیرضروری» در نظر گرفته شدند. چنین طبقه‌بندی به مقامات دولتی آزادی عمل بیشتری در مدیریت گرگ‌ها برای حفاظت از دام‌ها می‌داد، که این یکی از مجموعه‌ای از مصالحه‌هایی بود که طرفداران احیای گرگ با دامداران محلیِ نگران انجام دادند. گروه‌های صنعتی و
محلیِ نگران انجام دادند. گروه‌های صنعتی و زیست‌محیطی محلی دهه‌ها بر سر تلاش برای احیای گرگ‌های یلوستون و آیداهو با هم مبارزه کردند. ایده بازگرداندن گرگ‌ها برای اولین بار در سال ۱۹۶۶ توسط زیست‌شناسانی که نگران جمعیت بسیار بالای واپیتی در یلواستون و آسیب‌های زیست‌محیطی ناشی از گله‌های بیش از حد بزرگ آنها به زمین بودند، به کنگره ارائه شد. رسماً، سال ۱۹۲۶ زمانی بود که آخرین گرگ‌ها در مرزهای یلوستون کشته شدند. وقتی گرگ‌ها ریشه‌کن شدند و شکار ممنوع شد، جمعیت گوزن‌های شمالی به شدت افزایش یافت. در طول دهه‌های
گوزن‌های شمالی به شدت افزایش یافت. در طول دهه‌های بعدی، جمعیت گوزن‌های شمالی آنقدر زیاد شد که تعادل اکوسیستم محلی را به هم زد. تعداد گوزن‌های شمالی و دیگر حیوانات شکاری بزرگ به حدی افزایش یافت که آنها در گله‌های بزرگ در امتداد کف دره‌ها و چمنزارها جمع می‌شدند چرای بی‌رویه گیاهان تازه رشد کرده می‌کردند. به دلیل چرای بیش از حد، گونه‌های گیاهی برگ‌ریز، مانند صنوبر لرزان کوهستانی و صنوبر لرزان ساحلی، به‌طور جدی کاهش یافتند.
مرحله حذفی جام لیگ‌ها ۲۰۲۴ دومین و آخرین مرحله این رقابت‌ها پس از مرحله گروهی بود. مرحله حذفی که از ۲ تا ۱۹ اوت برنامه ریزی شده است با فینال به پایان می‌رسد. دو تیم برتر هر گروه به مرحله حذفی راه یافتند تا در مسابقات تک حذفی به رقابت بپردازند. ۳۲ مسابقه در مرحله حذفی، از جمله بازی پلی آف مقام سوم، بین دو تیم بازنده نیمه نهایی برگزار شد. فرمت. مرحله حذفی جام لیگ‌ها ۲۰۲۴ بین ۳۰ تیم راه یافته از مرحله گروهی و دو تیمی که به دلیل قهرمانی در لیگ داخلی به قرعه استراحت خوردند، برگزار می‌شود. مسابقات در مرحله حذفی
خوردند، برگزار می‌شود. مسابقات در مرحله حذفی تا پایان انجام می‌شود. اگر در پایان ۹۰ دقیقه بازی، نتیجه بازی مساوی می‌شد، وقت اضافه انجام نمی‌شد و برنده بازی با ضربات پنالتی مشخص می‌شد. تیم‌های راه یافته. دو تیم برتر از هر یک از پانزده گروه به مرحله حذفی راه یافتند و به آمریکا و کلمبوس کرو ملحق شدند که از این دور، مسابقات را شروع کردند.
آرمین بچی (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان است که در حال حاضر برای لیورپول در پست دروازه‌بان بازی می‌کند. وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۱۷ سال، زیر ۱۹ سال و زیر ۲۱ سال مجارستان بازی کرده است. دوران باشگاهی. بچی از سن ۱۶ سالگی تمرین با تیم نخست پوشکاش آکادمیا را آغاز کرد و در همان سن در یک بازی دوستانه مقابل بروژ به میدان رفت. او در فصل ۲۵–۲۰۲۴ به دروازه‌بان اصلی تیم تبدیل شد و در تمامی رقابت‌ها ۳۶ بازی انجام داد که در ۱۱ بازی از دریافت گل جلوگیری کرد. وی به همراه این باشگاه، فصل را در رتبهٔ دوم
کرد. وی به همراه این باشگاه، فصل را در رتبهٔ دوم لیگ دسته اول فوتبال مجارستان (۲۰۲۵–۲۰۲۴) به پایان رساند. در پایان فصل، او یکی از سه دروازه‌بانی بود که برای دریافت جایزهٔ پسر طلایی نامزد شدند. در ۷ ژوئن ۲۰۲۵، تأیید شد که او با باشگاه لیگ برتر لیورپول قرارداد امضا کرده‌است. دوران ملی. بچی که در اتریش زاده شده اما در رده‌های پایه برای مجارستان بازی کرده‌است.
هوش مصنوعی عاملی(خودمختار) (به انگلیسی: Agentic AI) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر سامانه‌های خودمختار تمرکز دارد؛ سامانه‌هایی که می‌توانند بدون دخالت انسان تصمیم‌گیری کرده و وظایف را انجام دهند. این سامانه‌ها به‌طور خودکار براساس شرایط واکنش نشان داده و نتایج فرآیندی تولید می‌کنند. این حوزه با «خودکارسازی عاملی» (سامانه‌های مدیریت فرآیند مبتنی‌بر عامل) در زمینه اتوماسیون فرآیند ارتباط تنگاتنگی دارد. کاربردهایی مانند توسعه نرم‌افزار، پشتیبانی مشتری، امنیت سایبری و هوش تجاری را شامل می‌شود. مروری کلی. مفهوم
و هوش تجاری را شامل می‌شود. مروری کلی. مفهوم اصلی هوش مصنوعی عاملی، استفاده از «عامل‌های هوش مصنوعی» برای انجام وظایف به‌صورت خودکار و بدون دخالت انسان است. در حالی که اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) و عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای خودکارسازی وظایف خاص یا پشتیبانی از تصمیم‌گیری مبتنی بر قاعده برنامه‌ریزی شوند، قواعد آن‌ها معمولاً ثابت هستند. هوش مصنوعی عاملی به‌صورت مستقل عمل کرده و با یادگیری پیوسته و تحلیل داده‌های بیرونی و مجموعه‌های داده پیچیده، تصمیم‌گیری می‌کند. عامل‌ها براساس محیط ممکن است از
می‌کند. عامل‌ها براساس محیط ممکن است از تکنیک‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و بینایی رایانه‌ای بهره‌جویند. به‌ویژه، یادگیری تقویتی نقش کلیدی در انتخاب‌های خودهدایت‌شونده دارد. عامل‌ها در این روش از طریق آزمون و خطا با دریافت پاداش یا جریمه تصمیمات خود را بهبود می‌بخشند. همچنین یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی چندلایه، به جای استفاده از سیستم‌های قانون‌محور، ویژگی‌ها را از داده‌های پیچیده استخراج می‌کند. ترکیب این دو روش باعث می‌شود هوش مصنوعی عاملی بتواند به‌صورت پویا عمل کرده و رفتارهای پیچیده
بتواند به‌صورت پویا عمل کرده و رفتارهای پیچیده را با کنترل کم از سوی انسان انجام دهد. تاریخچه. برخی ریشه‌های مفهومی هوش مصنوعی عاملی را به آقای آلن تورینگ درباره هوش ماشینی و پژوهش‌های نوربرت وینر درباره سیستم‌های بازخوردی نسبت می‌دهند. واژه «سامانه مدیریت فرآیند مبتنی‌بر عامل» از سال ۱۹۹۸ برای توصیف استفاده از عامل‌های خودمختار در مدیریت فرآیند کسب‌وکار به‌کار رفته‌است. همچنین نظریه «عاملیت» توسط آلبرت بندورا در سال ۲۰۰۸ مطرح شد. پیشرفت‌هایی مانند دیپ بلو آی‌بی‌ام، توسعهٔ یادگیری ماشین، ادغام هوش مصنوعی
آی‌بی‌ام، توسعهٔ یادگیری ماشین، ادغام هوش مصنوعی در رباتیک و ظهور مدل‌های زایشی نظیر GPT و پلتفرم نیروی کارگزاری سیلزفورس، گام‌هایی مهم در مسیر رشد این حوزه بوده‌اند. در دههٔ گذشته، پیشرفت در یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی امکان یادگیری و تصمیم‌گیری خودکار را فراهم کرده‌است. کاربرد در خودروی خودران، خودکارسازی صنعتی و مراقبت شخصی‌سازی‌شده گواهی بر این امر هستند. در سال ۲۰۲۵، مؤسسه فورستر هوش مصنوعی عاملی را به‌عنوان یکی از فناوری‌های نوظهور برجسته نام برد. کاربردها. کاربردهای هوش مصنوعی عاملی
نام برد. کاربردها. کاربردهای هوش مصنوعی عاملی عبارتند از: مفاهیم مرتبط. خودکارسازی عاملی به کاربرد هوش مصنوعی عاملی در ساخت و اجرای گردش‌کار گفته می‌شود. مدل‌های زبانی بزرگ قادرند گردش‌کاری خودکار تعریف و اجرا کنند. در حالی که هوش مصنوعی عاملی بر تصمیم‌گیری تمرکز دارد، هوش مصنوعی مولد بر تولید محتوای جدید است. اتوماسیون فرایند رباتیک به ابزارهایی اشاره دارد که وظایف تکراری را با جریان‌های کاری از پیش تعریف‌شده انجام می‌دهند. هوش مصنوعی عاملی پویا است و می‌تواند داده‌های غیرساختاریافته را پردازش کرده و با
داده‌های غیرساختاریافته را پردازش کرده و با کاربران تعامل کند.
چوب‌پیمای چوچیلا (به لاتین: "Orthonyx spaldingii") یک پرنده گنجشک‌سان از تیرهٔ چوب‌پیمایان (Orthonychidae) و گونه بومی استرالیا است. چوب‌پیمای چوچیلا محدود به جنگل‌های بارانی گرمسیری بلندبوم و پست‌بوم شمال شرقی کوئینزلند است. جیرهٔ غذایی عمدتاً از بی‌مهرگان است، اما مهره‌داران کوچک نیز وجود دارند.
معماری زمان‌محرک (مخفف TTA)، که به عنوان یک سیستم زمان‌محرک نیز شناخته می‌شود، یک سیستم کامپیوتری است که یک یا چند مجموعه از وظایف را طبق یک برنامه زمان‌بندی از پیش تعیین شده اجرا می‌کند. پیاده‌سازی یک سیستم TT معمولاً شامل استفاده از یک وقفه واحد است که به سرریز دوره‌ای یک تایمر مرتبط است. این وقفه ممکن است یک برنامه‌ریز وظیفه (نوعی سیستم‌عامل بی‌درنگ محدود) را فعال کند. برنامه‌ریز سپس وظایف سیستم را در نقاط زمانی از پیش تعیین شده آزاد خواهد کرد. تاریخچه و توسعه. به دلیل رفتار زمان‌بندی بسیار
تاریخچه و توسعه. به دلیل رفتار زمان‌بندی بسیار پیش‌بینی‌پذیرشان، سیستم‌های TT برای سال‌ها در توسعه سیستم‌های حساس به ایمنی در صنایع هوافضا و سیستم‌های مرتبط استفاده شده‌اند. یکی از متون اولیه که اصول معماری زمان‌محرک، ارتباطات و رویکردهای زمان محدود را معرفی می‌کند، کتاب "سیستم‌های real-time: اصول طراحی برای برنامه‌های توزیع‌شده و جاسازی‌شده" در سال 1997 است. استفاده از سیستم‌های TT با انتشار کتاب "Patterns for Time-Triggered Embedded Systems (PTTES)" در سال 2001 و کتاب مقدمه‌ای مرتبط به نام "Embedded C"
2001 و کتاب مقدمه‌ای مرتبط به نام "Embedded C" در سال 2002 گسترش یافت. کتاب PTTES همچنین مفاهیم برنامه‌ریزهای ترکیبی زمان‌محرک (یک معماری برای سیستم‌های زمان‌محرک که نیاز به پیش‌امپشن وظایف دارند) و برنامه‌ریزهای ساعت مشترک (یک معماری برای سیستم‌های توزیع‌شده زمان‌محرک که شامل چندین گره همگام شده است) را معرفی کرد. از زمان انتشار کتاب PTTES، تحقیقات گسترده‌ای در زمینه سیستم‌های TT انجام شده است. کاربردهای کنونی. سیستم‌های زمان‌محرک اکنون معمولاً با استانداردهای ایمنی بین‌المللی مانند IEC 61508 (سیستم‌های