payamvha/North_RAG huggingface dataset:
تا برای کاهش خطرات و برنامه‌ریزی بهتر آماده باشیم. داده‌های مربوط به رویدادهای نادر اغلب زیرمجموعه‌ای از داده‌های مربوط به رویدادهای معمول‌تر هستند. به عنوان مثال، داده‌های مربوط به زلزله‌های شدید در دل داده‌های مربوط به فعالیت‌های لرزه‌ای کوچک‌تر قرار دارند. در ادامه، فهرستی از مجموعه داده‌هایی که در حوزه‌های مختلف مورد توجه هستند و رویدادهای نادر در آن‌ها می‌توانند پیامدهای مخربی داشته باشند، آورده شده است. این داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری شده‌اند و می‌توانند برای تحقیقات و سیاست‌گذاری مفید باشند.
تخمین وضعیت سه بعدی فرآیندی است که در آن تغییر مکان یک جسم از یک وضعیت مرجع تعریف‌شده توسط کاربر، با توجه به یک تصویر یا اسکن سه‌بعدی پیش‌بینی می‌شود. این موضوع در بینایی کامپیوتر یا روباتیک مطرح می‌شود، جایی که وضعیت یا تغییر مکان یک جسم می‌تواند برای تراز کردن مدل‌های طراحی به کمک رایانه، شناسایی، گرفتن یا دستکاری شی مورد استفاده قرار گیرد. داده‌های تصویری که از آن‌ها وضعیت یک جسم تعیین می‌شود می‌تواند شامل یک تصویر تکی، یک جفت تصویر استریو، یا یک توالی تصویری باشد که در آن دوربین معمولاً با سرعتی مشخص
تصویری باشد که در آن دوربین معمولاً با سرعتی مشخص حرکت می‌کند. اشیائی که مورد بررسی قرار می‌گیرند می‌توانند بسیار عمومی باشند، از جمله یک موجود زنده یا بخش‌هایی از بدن مانند سر یا دست‌ها. با این حال، روش‌هایی که برای تعیین وضعیت یک جسم استفاده می‌شوند معمولاً مخصوص یک دسته از اشیاء هستند و نمی‌توان انتظار داشت که برای انواع دیگر اشیاء به خوبی عمل کنند. از یک دوربین 2 بعدی کالیبره نشده. اگر یک مدل تقریبی سه بعدی از شی و نقاط مربوطه در تصویر دو بعدی مشخص باشد، می توان چرخش و ترجمه سه بعدی یک شی سه بعدی را از
می توان چرخش و ترجمه سه بعدی یک شی سه بعدی را از روی یک عکس دو بعدی تخمین زد. یک تکنیک رایج برای حل این موضوع اخیراً وجود داشته "POSIT" است، که در آن ژست سه بعدی مستقیماً از نقاط مدل سه بعدی و نقاط تصویر دو بعدی تخمین زده می شود و اشتباهات را به طور مکرر تصحیح می کند تا زمانی که یک تخمین خوب از یک تصویر پیدا شود. اکثر پیاده‌سازی‌های POSIT فقط روی نقاط غیرهمسطح کار می‌کنند (به عبارت دیگر، با اجسام یا سطوح مسطح کار نمی‌کند). روش دیگر ثبت یک مدل سه بعدی CAD بر روی عکس یک شی شناخته شده با بهینه سازی اندازه
بر روی عکس یک شی شناخته شده با بهینه سازی اندازه گیری فاصله مناسب با توجه به پارامترهای وضعیت است. اندازه گیری فاصله بین جسم در عکس و طرح ریزی مدل 3D CAD در یک حالت مشخص محاسبه می شود. طرح ریزی پرسپکتیو یا طرح ریزی متعامد بسته به نمایش وضعیت استفاده شده امکان پذیر است. این رویکرد برای برنامه هایی مناسب است که در آن یک مدل CAD سه بعدی از یک شی شناخته شده (یا دسته بندی شی) در دسترس است. از یک دوربین 2 بعدی کالیبره شده. با داشتن یک تصویر دو‌بعدی از یک جسم و دوربینی که نسبت به سیستم مختصات جهانی کالیبره شده
دوربینی که نسبت به سیستم مختصات جهانی کالیبره شده است، می‌توان وضعیتی را یافت که جسم سه‌بعدی را در سیستم مختصات جسم نشان دهد که به صورت زیر عمل می‌کند: استخراج سه بعدی از دو بعدی. با استفاده از یک تصویر 2 بعدی، نقاط تصویر که مطابق با گوشه های یک تصویر هستند استخراج می شوند. پرتوهای برآمده از نقاط تصویر از نقاط 2 بعدی بازسازی می شوند تا نقاط سه بعدی که باید با پرتوهای بازسازی شده برخورد کنند، مشخص شوند. شبه کد. الگوریتم برای تعیین تخمین وضعیت بر اساس الگوریتم تکراری نزدیکترین نقطه است. ایده اصلی تعیین تناظر
تکراری نزدیکترین نقطه است. ایده اصلی تعیین تناظر بین ویژگی های تصویر دو بعدی و نقاط روی منحنی مدل سه بعدی است. (الف) پرتوهای برآمده را از نقاط تصویر بازسازی کنید (ب) نزدیکترین نقطه هر پرتوی برونتابی را به نقطه ای در کانتور سه بعدی تخمین بزنید (ج) موقعیت کانتور را با استفاده از این مجموعه مکاتبات تخمین بزنید (د) رفتن (ب) الگوریتم بالا تصاویر حاوی یک شی که تا حدی مسدود شده است را در نظر نمی گیرد. الگوریتم زیر فرض می‌کند که همه خطوط به‌طور صلب با هم جفت شده‌اند، به این معنی که موقعیت یک کانتور، موقعیت یک
به این معنی که موقعیت یک کانتور، موقعیت یک کانتور دیگر را مشخص می‌کند. (الف) پرتوهای برآمده را از نقاط تصویر بازسازی کنید (ب) برای هر پرتو برآمده R: (ج) برای هر کانتور سه بعدی: (c1) نزدیکترین نقطه P1 پرتو R را به نقطه ای از کانتور تخمین بزنید (c2) اگر (n == 1) P1 را به عنوان P واقعی برای مطابقت خط نقطه انتخاب کنید (c3) P1 را با P مقایسه کنید: اگر dist (P1, R) کوچکتر از dist (P, R) باشد P1 را به عنوان P جدید انتخاب کنید (د) از (P, R) به عنوان مجموعه مکاتبات استفاده کنید. (ه) وضعیت را با این مجموعه مکاتبات
استفاده کنید. (ه) وضعیت را با این مجموعه مکاتبات تخمین بزنید (f) تبدیل خطوط، رفتن (ب) تخمین وضعیت از طریق مقایسه. سیستم‌هایی وجود دارند که از پایگاه داده‌ای از یک شی در چرخش‌ها و ترجمه‌های مختلف برای مقایسه یک تصویر ورودی با تخمین وضعیت استفاده می‌کنند. دقت این سیستم‌ها محدود به موقعیت‌هایی است که در پایگاه داده‌های تصاویر آن‌ها نشان داده می‌شوند، با این حال، هدف به جای تعیین یک حالت، تشخیص آن است.
حالا چه؟ به من یادآوری کن (به ) یک فیلم مستند پرتغالی محصول سال ۲۰۱۳ به کارگردانی خواکیم پینتو است. این فیلم در هشتاد و هفتمین دوره جوایز اسکار به عنوان نامزد ورود به بهترین فیلم خارجی زبان پرتغالی انتخاب شد، اما در نهایت نامزد نشد. این فیلم یک مستند اول شخص دربارهٔ زندگی پینتو با اچ‌آی‌وی است، که هم زندگی خانوادگی او با همسرش نونو لئونل و هم تجربیات او در آزمایش‌های بالینی داروهای ضدرتروویروسی مختلف را مستند می‌کند.
نسبت‌دهی رویدادهای شدید () یک حوزه علمی نسبتاً جدید است که در هواشناسی و علوم اقلیمی کاربرد دارد. این علم سعی می‌کند بررسی کند که آیا تغییرات آب و هوایی باعث شده‌اند که رویدادهای حاد و شدید آب و هوایی (مثل سیل، طوفان، خشکسالی و موج گرما) بیشتر یا شدیدتر شوند یا نه. به عبارت دیگر، این علم می‌خواهد مشخص کند که آیا این رخدادهای نادر صرفاً ناشی از تغییرات طبیعی هستند یا اینکه گرمایش زمین هم در وقوع و شدت آنها نقش داشته است. تاریخچه. علم نسبت‌دهی برای اولین بار در سال ۲۰۱۱ در نشریه «وضعیت آب و هوا» منتشر شده
در سال ۲۰۱۱ در نشریه «وضعیت آب و هوا» منتشر شده توسط انجمن هواشناسی آمریکا، که بیان می‌کرد تغییر اقلیم با شش رویداد شدید آب و هوایی مورد مطالعه مرتبط است، ذکر شد. هدف، روش‌ها و یافته‌ها. فریدریکه اوتو، دانشمند اقلیم‌شناس آلمانی، می‌گوید هدف علم نسبت‌دهی این است که بفهمیم آیا تغییرات اقلیمی باعث شده‌اند یک اتفاق آب و هوایی شدید (مثل سیل یا موج گرما) رخ دهد یا نه. این بررسی باید خیلی سریع و در عرض دو هفته بعد از اتفاق انجام شود. برای این کار، دانشمندان چهار مرحله را طی می‌کنند: البته بررسی بعضی از اتفاقات
مرحله را طی می‌کنند: البته بررسی بعضی از اتفاقات مثل موج‌های گرما راحت‌تر است. نکته مهم این است که تغییرات اقلیمی می‌توانند هم باعث شوند یک اتفاق بیشتر رخ دهد و هم شدت آن را تغییر دهند؛ مثلاً موج گرمای شدید روسیه در سال ۲۰۱۰ در روسیه به خاطر تغییرات اقلیمی خیلی محتمل‌تر شده بود، اما شدت آن تغییری نکرده بود. کاربردها و پیامدها. علم نسبت‌دهی می‌تواند بر شکایت‌های مربوط به تغییرات اقلیمی تأثیر بگذارد. این علم می‌تواند باعث افزایش شکایت‌ها علیه شرکت‌هایی شود که باعث تغییرات اقلیمی شده‌اند و همچنین علیه
شود که باعث تغییرات اقلیمی شده‌اند و همچنین علیه دولت‌هایی که در مقابله با این تغییرات کوتاهی کرده‌اند. نمونه‌ها. در یک مطالعه مروری، ارتباط بین تغییرات اقلیمی و شدت، احتمال وقوع و هزینه‌های ناشی از بلایای طبیعی بررسی شد. این مطالعه نشان داد که تغییرات اقلیمی می‌تواند هزینه‌های اقتصادی و مالی بلایای طبیعی را افزایش دهد و منجر به تلفات جانی بیشتری شود. همچنین، راهکارهایی برای بهبود این حوزه پیشنهاد شد، از جمله ثبت بهتر اثرات آب و هوای شدید در سراسر جهان، گسترش مطالعات نسبت‌دهی به مناطق و رویدادهای مختلف، و
مطالعات نسبت‌دهی به مناطق و رویدادهای مختلف، و بررسی تأثیر عوامل اقلیمی و غیر اقلیمی در ایجاد این اثرات. دانشمندان پروژه بین‌المللی نسبت‌دهی هوای جهانWorld Weather Attribution در یک مطالعه دیگر نشان دادند که تغییرات اقلیمی ناشی از انسان، احتمال وقوع آتش‌سوزی‌های گسترده ۲۰۱۹ در استرالیا را حداقل ۳۰ درصد افزایش داده است. آنها معتقدند که تأثیر تغییرات اقلیمی بر این آتش‌سوزی‌ها بیشتر از آن چیزی است که مدل‌های اقلیمی نشان می‌دهند. در این پژوهش، همچنین، موج گرمای شدید شمال غرب آمریکای شمالی در سال ۲۰۲۱ نیز به
شدید شمال غرب آمریکای شمالی در سال ۲۰۲۱ نیز به تغییرات اقلیمی نسبت داده شده است. یک مطالعه دیگر که در "نیچر کامیونیکیشنز" منتشر شد نشان داد که تغییرات اقلیمی ناشی از انسان، میزان بارش شدید طوفان‌های ۳ ساعته را ۱۰ درصد و میزان بارندگی انباشته شده ۳ روزه را ۵ درصد افزایش داده است. این افزایش برای طوفان‌های قوی‌تر به ۱۱ و ۸ درصد می‌رسد.
آدالاین‌( نورون خطی تطبیقی ​​یا عنصر خطی تطبیقی ) یک شبکه عصبی مصنوعی تک لایه و نام دستگاهی است که این شبکه را پیاده سازی کرده است. شبکه از ممیستورها استفاده می کند. این توسط پروفسور برنارد ویدرو و دانشجوی دکترای او تد هاف در دانشگاه استنفورد در سال 1960 توسعه یافت. بر اساس پرسپترون است. این از یک وزن، جانبداری و یک تابع جمع تشکیل شده است. تفاوت بین آدالاین و پرسپترون استاندارد (مک کالوخ-پیتس) در نحوه یادگیری آنهاست. وزن واحد آدالاین برای مطابقت با سیگنال آموزنده، قبل از اعمال تابع Heaviside تنظیم می شود
آموزنده، قبل از اعمال تابع Heaviside تنظیم می شود (شکل را ببینید)، اما وزن واحد پرسپترون استاندارد برای مطابقت با خروجی صحیح، پس از اعمال تابع Heaviside تنظیم می شود. یک شبکه چند لایه از واحدهای آدالاین (ADALINE) یک مادالین (MADALINE) است. تعریف ها. آدالاین یک شبکه عصبی تک لایه با چندین گره است که هر گره چندین ورودی را می پذیرد و یک خروجی تولید می کند. با توجه به متغیرهای زیر: formula_6 اگر در ادامه درنظر بگیریم که سپس خروجی به نتیجه زیر کاهش می یابد: formula_9 قانون یادگیری. قانون یادگیری مورد استفاده
قانون یادگیری. قانون یادگیری مورد استفاده توسط آدالاین الگوریتم LMS ( حداقل میانگین مربعات )، یک مورد خاص از گرادیان نزولی است. نمادهای زیر را تعریف کنید: الگوریتم LMS ( حداقل میانگین مربعات ) وزن ها را بر اساس زیر بروز رسانی می کند: formula_14 این قانون را به حداقل می رساند، مربع خطا و در واقع گرادیان تصادفی نزولی برای رگرسیون خطی است. مادالاین. مادالاین (آدالاین چندتایی) یک معماری شبکه عصبی مصنوعی سه لایه (ورودی، مخفی، خروجی)، کاملاً متصل و پیشخور برای دسته بندی آماری است که از واحدهای آدالاین در لایه
دسته بندی آماری است که از واحدهای آدالاین در لایه های مخفی و خروجی خود استفاده می کند، یعنی تابع فعال سازی آن تابع علامت است. شبکه سه لایه از ممیستورها استفاده می کند. سه الگوریتم آموزشی متفاوت برای شبکه‌های مادالاین، که نمی‌توان با استفاده از پس انتشار به دلیل متمایز نبودن تابع علامت، یاد گرفت. پیشنهاد شده است که Rule II ، Rule I و Rule III نامیده می‌شوند. علاوه بر تلاش های فراوان، آنها هرگز موفق به تمرین بیش از یک لایه وزنه در یک مادالاین نشدند. این تا زمانی بود که ویدرو الگوریتم پس انتشار را در کنفرانسی
بود که ویدرو الگوریتم پس انتشار را در کنفرانسی سال 1982 دید. قانون 1 مادالاین (MRI) - اولین این قوانین به سال 1962 باز می گردد. از دو لایه تشکیل شده است. لایه اول از واحدهای آدالاین ساخته شده است. اجازه دهید خروجی formula_15-امین واحد آدالاین formula_16 باشد. لایه دوم دارای دو واحد است. یکی واحد رای اکثریت است: همه را می گیرد o، و اگر موارد مثبت بیشتر از منفی باشد، واحد خروجی 1+ می دهد و بالعکس. دیگری "تعیین کننده کار" است. فرض کنید خروجی مورد نظر و خروجی با رای اکثریت متفاوت است، فرض کنید خروجی مورد نظر
با رای اکثریت متفاوت است، فرض کنید خروجی مورد نظر 1- است، سپس تعیین کننده کار حداقل تعداد واحدهای آدالاین را محاسبه می کند که باید خروجی های خود را از مثبت به منفی تغییر دهند, سپس آن دسته از واحدهای آدالین را که نزدیک به منفی هستند انتخاب می کند و آنها را وادار می کند وزن خود را مطابق قانون یادگیری آدالاین به روز کنند. این به عنوان شکلی از "قاعده حداقلی اغتشاش" در نظر گرفته شد. بزرگترین دستگاه مادالاین ساخته شده, دارای 1000 وزن بوده که هر کدام توسط یک ممیستور اجرا می شد. قانون مادالاین 2 (MRII) - دومین
اجرا می شد. قانون مادالاین 2 (MRII) - دومین الگوریتم آموزشی که بهبود یافته قانون I است و در سال 1988 شرح داده شد. الگوریتم آموزشی Rule II بر اساس اصلی به نام «اغتشاش حداقلی» است. با چرخش بر نمونه های آموزشی و سپس برای هر مثال، آن را: قانون 3 مادالاین - سومین "قانون" برای یک شبکه اصلاح شده با فعال سازی های سیگموئید به جای signum اعمال می شود. بعدها مشخص شد که معادل پس انتشار است. علاوه بر آن، زمانی که چرخاندن علائم واحدهای واحد خطا را برای یک مثال خاص به صفر نمی رساند، الگوریتم آموزشی شروع به چرخاندن جفت
نمی رساند، الگوریتم آموزشی شروع به چرخاندن جفت علائم واحد، سپس سه برابر واحد و غیره می کند.
نسبت‌دهی هوای جهان () یا «دبلیودبلیو‌اِی» (WWA) یک پروژهٔ همکاری دانشگاهی است که در زمینه مطالعه نسبت‌دهی رویدادهای شدید و محاسبه تأثیر تغییرات اقلیمی بر هوای غیرعادی مانند موج گرما، خشک‌سالی و طوفان فعالیت می‌کند. هنگامی که یک رخداد نادر یا رویداد حاد و شدید رخ می‌دهد، این پروژه احتمال وقوع، شدت و مدت زمان این رویداد را به دلیل تغییرات اقلیمی محاسبه می‌کند. این پروژه در تولید گزارش‌های سریع، در حالی که اخبار مربوط به رویداد هنوز تازه است، تخصص دارد. پروژهٔ نسبت‌دهی هوای جهان در سال ۲۰۱۴ توسط اقلیم‌شناسان
نسبت‌دهی هوای جهان در سال ۲۰۱۴ توسط اقلیم‌شناسان فریدریکه اتو، که همچنان رهبری آن را بر عهده دارد، و خیرت یان فان الدن‌برخ تأسیس شد. مؤسسات مشارکت‌کننده شامل امپریال کالج لندن، مؤسسه هواشناسی سلطنتی هلند، آزمایشگاه علوم اقلیم و محیط زیست، دانشگاه پرینستون، مرکز ملی تحقیقات جوی ایالات متحده، مؤسسه فناوری فدرال زوریخ، آی‌آی‌تی دهلی و متخصصان تأثیر اقلیم در مرکز اقلیم صلیب سرخ/هلال احمر هستند. واکنش «دبلیودبلیو‌اِی» به یک رویداد شدید هواشناسی سه بخش دارد: نتایج در یک گزارش ترکیب می‌شوند و ابتدا به سرعت و سپس
در یک گزارش ترکیب می‌شوند و ابتدا به سرعت و سپس در نهایت از طریق فرایند بررسی علمی منتشر می‌شوند. نمونه‌هایی از رخدادها. در زیر نمونه‌هایی از رویدادهای سرمای شدید، سیل، گرما و خشکسالی که توسط «دبلیودبلیو‌اِی» مورد مطالعه قرار گرفته‌اند، آورده شده است.
دیویزوم یک کمپلکس پروتئینی در باکتری ها است که مسئول تقسیم سلولی می باشد، فرایند انقباض غشاهای درونی و بیرونی در طول تقسیم و سنتز پپتیدوگلیکان (PG) در محل تقسیم. دیویزوم یک کمپلکس پروتئین-غشائی است که پروتئین هایی در دوطرف غشاء سیتوپلاسمی دارد. در باکتری های گرم منفی، این کمپلکس در غشاء درونی قرار گرفته است. کمپلکس دیویزوم در تمامی باکتری ها وجود دارد اما ترکیبات آن می تواند بین گونه های مختلف، متفاوت باشد. الانگوزوم نسخه تغییر یافته دیویزوم است که حلقه انقباضی غشائی FtsZ و کمپلکس همراهش را ندارد. الانگوزوم
غشائی FtsZ و کمپلکس همراهش را ندارد. الانگوزوم تنها در باکتری های غیرکروی یافت می شود و پپتیدوگلیکان را به صورت جانبی در محور طولی سلول تزریق می کند و بنابراین موجب رشد استوانه ای (برخلاف رشد کروی در کوکسی ها) می شود. تاریخچه. برخی از ژن های تقسیم سلول "اشرشیا کلی" توسط تیم تحقیقاتی فرانسوی فرانکوئیس جیکوب در دهه 1960 کشف شد. آنها نام fts را به این ژن ها دادند زیرا جهش هایی در این ژن ها باعث ایجاد فنوتیپ رشته ای حساس به دما (Filamentous Temperature-Sensitive) می شد. در دمای کنترل نشده (معمولا 42 درجه سانتی
می شد. در دمای کنترل نشده (معمولا 42 درجه سانتی گراد)، گونه های موتانت fts، بدون تقسیم به طویل شدن ادامه می دادند و رشته هایی با طول حدود 150 میکرومتر (برخلاف طول معمول 2 تا 3 میکرومتر در گونه وحشی) را تولید می کردند. سه پیشرفت بزرگ بعد از این کشف به وقوع پیوست که عبارت بودند از: کشف ژن ftsZ در سال 1980، درک محل قرارگیری پروتئین های FtsZ در صفحه تقسیم در سلول در حال تکثیر و در نهایت درک تشابه ساختاری پروتئین های FtsZ و توبولین‌ها و جد مشترک آنها در روابط تکاملی. ترکیبات. ترکیبات دقیق دیویزوم و الانگوزوم
تکاملی. ترکیبات. ترکیبات دقیق دیویزوم و الانگوزوم همچنان ناشناخته است، اما آنها کمپلکس های پروتئینی پویایی هستند که در طول تقسیم پروتئین های مختلفی را دریافت و آزاد می کنند. با اینحال، بیش از 20 پروتئین شناخته شده اند که عضوی از دیویزوم در "E. coli" هستند و همین تعداد پروتئین نیز برای باکتری های گرم مثبت (مانند "باسیلوس سابتیلیس") شناخته شده است؛ با اینکه همه پروتئین ها در میان گونه های باکتریایی محافظت شده نیستند. چندین ژن دیگر fts مانند ftsA, ftsW, ftsQ, ftsI, ftsL, ftsK, ftsN و ftsB یافت شده اند که در
ftsI, ftsL, ftsK, ftsN و ftsB یافت شده اند که در فرایند تقسیم سلول مهم بوده و در ارتباط با کمپلکس دیویزوم و حلقه FtsZ باشند. پروتئین FtsA مستقیما در سیتوپلاسم به FtsZ متصل می شود و FtsB و FtsL و FtsQ یک زیرمجموعه غشائی ضروری را می سازند. FtsK و FtsW پروتئین های بزرگتری با چندین دامین عرض غشائی هستند. FtsI همچنین به عنوان PBP3 شناخته شده که یک ترانس‌پپتیداز اختصاصی دیویزوم، موردنیاز برای سنتز سپتوم تقسیمی می‌باشد. همانندسازی DNA و تقسیم سلول. همانندسازی DNA در باکتری ها بسیار مرتبط با تقسیم سلولی است. برای
در باکتری ها بسیار مرتبط با تقسیم سلولی است. برای مثال، مهار همانندسازی در "باسیلوس سابتیلیس" موجب کشیدگی سلول بدون تقسیم آن می شود. همانندسازی DNA در باکتری با اتصال DnaA (یک نوع ATPase) به منشا همانندسازی (oriC) در میانه ژنوم آغاز می شود. به نظر می رشد مونتاژ سیستم FtsZ با همانندسازی موفق DNA، از طریق MatP و ZapB که به گونه ای هماهنگی بین سیستم تقسیم و همانندسازی ژنوم را در طول جداسازی کروموزوم "E.coli" انجام می دهند، مرتبط است. مونتاژ و تجمع کمپلکس دیویزوم. فرایند دقیق مونتاژ دیویزوم کاملا مشخص نیست.
فرایند دقیق مونتاژ دیویزوم کاملا مشخص نیست. این اتفاق با پروتئین های اولیه FtsZ و لنگر غشائی خود یعنی FtsA کلید می‌خورد و سپس پروتئین های ZipA به همراه EzrA و پروتئین های Zap (شامل ZapA, ZapB, ZapC, ZapD) که تشکیل حلقه FtsZ را القا می کنند، اضافه می شوند. اگرچه FtsA و مخصوصا FtsZ در میان باکتری های مختلف بسیار حفاظت شده است، پروتئین ZipA که لنگر غشائی دوم برای FtsZ است تنها در گاماپروتئوباکتری‌ها یافت می شود و پروتئین EzrA و پروتئین های Zap کمتر محافظت شده هستند و در برخی گونه ها حضور ندارند. پس از پروتئین
و در برخی گونه ها حضور ندارند. پس از پروتئین های اولیه، زیرمجموعه FtsQLB و پس از آن FtsI (ترانس‌پپتیداز)، FtsW (ترانس‌گلیکوزیلاز) و FtsN اضافه می شوند. هر دو پروتئین FtsI و FtsW برای سنتز دیواره سپتال مورد نیاز هستند. FtsW به ترانس‌گلیکوزیلاز RodA (ترانس‌گلیکوزیلاز اختصاصی ازدیاد طولی) که یکی دیگر از پروتئین های دیویزوم است، مرتبط می باشد. به نظر می رسد که FtsN چندین عملکرد داشته باشد: موجب پایداری دیویزوم می شود (حداقل زمانیکه بیش از حد بیان شود)، به عنوان محرکی برای فرایند سیتوکینز عمل می کند (طی برهمکنش
محرکی برای فرایند سیتوکینز عمل می کند (طی برهمکنش با FtsI و FtsW)، و به کمک اتصال مستقیم با FtsA، موجب خبرکردن کمپلکس FtsQLB می گردد. با اینحال، اگرچه FtsA و FtsQLB و FtsI و FtsW به طورگسترده ای محافظت شده اند، FtsN تنها به ارگانیسم های گرم منفی (مانند "E. coli") محدود می شود و درنتیجه برای تقسیم ضرورت آنچنانی ندارد. دیویزوم میتوکندریایی (یوکاریوتی). کمپلکس پروتئینی که تقسیم میتوکندری های یوکاریوت‌ها را پیش می برد، «دیویزوم میتوکندریایی» نامیده شده است. این کمپلکس از نظر مفهومی و عملکردی مانند سیستم تقسیم
کمپلکس از نظر مفهومی و عملکردی مانند سیستم تقسیم باکتریایی است اما اغلب، پروتئین های گوناگونی دارد. گرچه به نظر می رسد چندین نمونه تشابه وجود داشته باشد؛ مثلا در جلبک های قرمز "Cyanidioschyzon merolae"، یک پروتئین FtsZ میتوکندریایی، این اندامک را تا حدی منقبض می کند تا موجب اتصال و تجمع پروتئین های Dnm1 (همولوگ داینامین) روی سطح سیتوزولی حلقه تقسیم‌کننده میتوکندری (MDR) شود و سپس تقسیم دوتایی القا گردد. با اینحال، در بسیاری از یوکاریوت‌ها (مانند مخمرها و جانوران)، دیویزوم کاملا در غیاب حلقه انقباضی FtsZ
جانوران)، دیویزوم کاملا در غیاب حلقه انقباضی FtsZ عمل می کند.
در زمینه‌های محاسبات و بینایی کامپیوتر ، وضعیت (یا حالت فضایی ) نشان‌دهنده موقعیت و جهت یک شی معمولا در سه بعد است. وضعیت ها اغلب به عنوان ماتریس های تبدیل ذخیره می شوند. اصطلاح "وضعیت" تا حد زیادی با اصطلاح "تبدیل" مترادف است، اما تبدیل ممکن است اغلب شامل مقیاس باشد، در حالی که برای وضعیت اینطور نیست. در بینایی کامپیوتری، موقعیت یک جسم اغلب از ورودی دوربین توسط فرآیند "تخمین وضعیت" تخمین زده می شود. سپس از این اطلاعات میتوان، به عنوان مثال، برای اجازه دادن به یک ربات برای دستکاری یک شی یا جلوگیری از حرکت
به یک ربات برای دستکاری یک شی یا جلوگیری از حرکت به داخل آن بر اساس موقعیت و جهت گیری درک شده آن در محیط استفاده کرد. از دیگر بکاربرد های آن می توان به تشخیص حرکات اسکلتی اشاره کرد. تخمین وضعیت. وظیفه خاص تعیین وضعیت یک شی در یک تصویر (یا تصاویر استریو، توالی تصویر) به عنوان "تخمین وضعیت" شناخته می شود. بسته به پیکربندی سنسور تصویر و انتخاب روش، مشکلات تخمین وضعیت را می توان به روش های مختلفی حل کرد. سه دسته از متدولوژی ها را می توان متمایز کرد: وضعیت دوربین. بازسازی دوربین فرایندی است که پارامترهای یک مدل
بازسازی دوربین فرایندی است که پارامترهای یک مدل دوربین سوراخ دار را برآورد می‌کند که تقریباً دوربینی را که عکس یا ویدئوی داده شده را تولید کرده‌است، تقریب زده‌است؛ این فرایند مشخص می‌کند که هر پرتو نور ورودی با هر پیکسل در تصویر نهایی چگونه ارتباط دارد. به طور کلی، این فرآیند وضعیت دوربین سوراخ دار را تعیین می‌کند. معمولاً پارامترهای دوربین در یک ماتریس پروژکشن 3 × 4 به نام ماتریس دوربین نمایش داده می‌شوند. پارامترهای خارجی وضعیت دوربین (موقعیت و جهت) را تعریف می‌کنند در حالی که پارامترهای درونی فرمت تصویر
می‌کنند در حالی که پارامترهای درونی فرمت تصویر دوربین را مشخص می‌کنند (فاصله کانونی، اندازه پیکسل و منشأ تصویر). این فرآیند اغلب به عنوان کالیبراسیون دوربین هندسی یا فقط کالیبراسیون دوربین نامیده می‌شود، با این حال این عبارت ممکن است به کالیبراسیون دوربین فوتومتریک اشاره داشته باشد یا به تعیین تنها پارامترهای درونی محدود شود. جهت خارجی و جهت داخلی به ترتیب به تعیین فقط پارامترهای خارجی و درونی اشاره دارد. کالیبراسیون کلاسیک دوربین نیاز به اشیاء ویژه‌ای در صحنه دارد، که در کالیبراسیون اتوماتیک دوربین لازم
صحنه دارد، که در کالیبراسیون اتوماتیک دوربین لازم نیست. بازسازی دوربین اغلب در برنامه‌های بینایی استریو استفاده می‌شود که در آن ماتریس‌های پروژکشن دو دوربین برای محاسبهٔ مختصات سه بعدی یک نقطه‌ای که توسط هر دو دوربین دیده شده‌اند، استفاده می‌شود.
فهرست هواپیماهای در حال خدمت نیروی دریایی ارتش ایالات متحده شامل انواعی است که در حال حاضر توسط نیروی دریایی ایالات متحده مورد استفاده قرار می گیرند.
ندا دهی (به انگلیسی: Sonification) استفاده از صدا، برای ادراک بیشتر یا انتقال اطلاعات است. از آنجا که ادراک شنوایی، دارای مزایایی در: تفکیک زمانی، مکانی، دامنه و فرکانس است، جایگزین یا مکمل مناسبی برای تکنیک های تصویر یا تجسم است. از ساده ترین نمونه های ندادهی و صدا سازی برای رویدادی ، می توان به هشدار سرعت در وسایل جابجاگر و نقلیه، یا نمایشگرهای شنوایی کابین خلبان اشاره کرد. و در آخرین مورد نیز، ناسا تصاویر آبجکت های فضایی را به صدا تبدیل نموده است. تکنیک های ندا دهی. بسیاری از اجزای مختلف تصویر یا آبجکت
های ندا دهی. بسیاری از اجزای مختلف تصویر یا آبجکت را می توان به عنوان پارامترهای آوایی و صدایی تفسیر کرد تا درک کاربر از آن صدا، باعث درک بهتر او از اطلاعات تصویری آبجکت شود. معمولا افزایش یا کاهش سطح در برخی از اطلاعات، با افزایش یا کاهش در فرکانس ، پیتچ (pitch)، چند کانالی، دامنه (amplitude) یا ضرباهنگ (tempo) نشان داده می شود ، اما می تواند با تغییر سایر مؤلفه های کمتر مورد استفاده نیز نشان داده شود. به عنوان مثال، قیمت بازار سهام را می توان با افزایش پیتچ صدا به هنگام افزایش قیمت سهام، و کاهش پیتچ در
صدا به هنگام افزایش قیمت سهام، و کاهش پیتچ در هنگام کاهش آن، به تصویر کشید. از آنجایی که حوزه سونفیکیشن هنوز در مراحل ابتدایی خود در نظر گرفته می‌شود، مطالعات کنونی در جهت تعیین بهترین مجموعه از اجزای صوتی برای تغییر در موقعیت‌های مختلف کار می‌کنند.
کتاب الدریاق (به عربی: کتاب الدریاق یا «کتاب تریاق»)، کتابی از ضد سم های جالینوسی است، یک کتاب عربی قرون وسطایی که ظاهراً بر اساس نوشته‌های جالینوس تالیف شده است. در این اثر استفاده از تریاق (Theriac) که یک ترکیب دارویی باستانی است و در ابتدا به عنوان درمانی برای نیش مارهای سمی استفاده می شده توضیح داده شده است. نسخه ها. دو نسخه خطی مصور از این کتاب موجود است که به شمال عراق و سوریه منسوب هستند. این نسخ با مینیاتورهای زیبایی که زمینه اجتماعی پزشکی سنتی را در زمان نشر آنها انعکاس می‌دهد، آراسته شده اند. این
زمان نشر آنها انعکاس می‌دهد، آراسته شده اند. این کتاب ها پزشکان مختلف دوران باستان، از جمله پزشکان یونانی مانند اندروماخس بزرگ، و تکنیک های پزشکی آنها را توصیف می کند.
شبکه مدیریت ارتباطات یک مدل پروتکلی است که توسط برای مدیریت سیستم های باز در یک شبکه ارتباطی تعریف شده است. این بخشی از توصیه های ITU-T سری M.3000 است و بر اساس مشخصات مدیریت OSI در سری توصیه ITU-T است. TMN چارچوبی را برای دستیابی به اتصال و ارتباط بین سیستم های عملیاتی ناهمگن و شبکه های مخابراتی فراهم می کند. برای دستیابی به این هدف، TMN مجموعه ای از نقاط رابط را برای عناصری که پردازش ارتباطات واقعی را انجام می دهند (مانند سوئیچ پردازش تماس) تعریف می کند تا عناصری مانند ایستگاه های کاری مدیریت به آنها
تا عناصری مانند ایستگاه های کاری مدیریت به آنها دسترسی داشته باشند تا آنها را نظارت و کنترل کند. رابط استاندارد به عناصر سازنده مختلف اجازه می دهد تا تحت یک کنترل مدیریت واحد در یک شبکه گنجانده شوند. برای ارتباط بین سیستم‌های عملیاتی و NE (عناصر شبکه)، از (CMIP) یا دستگاه‌های میانجی استفاده می‌کند که از رابط Q3 استفاده می‌کند. سازمان لایه ای TMN به عنوان پایه ای اساسی برای نرم افزار مدیریت شبکه های ISDN، B-ISDN، ATM، SDH/SONET و GSM استفاده می شود. به طور معمول برای شبکه های داده صرفاً سوئیچینگ بسته
طور معمول برای شبکه های داده صرفاً سوئیچینگ بسته استفاده نمی شود. شبکه های مخابراتی مدرن عملکردهای مدیریت خودکار را ارائه می دهند و توسط نرم افزار (OSS) اجرا می شوند. اینها شبکه‌های مخابراتی مدرن را مدیریت می‌کنند و داده‌هایی را که در اجرای روزانه شبکه‌های مخابراتی مورد نیاز است، فراهم می‌کنند. نرم افزار OSS همچنین مسئول صدور دستورات به زیرساخت شبکه برای فعال کردن خدمات جدید، شروع خدمات برای مشتریان جدید و شناسایی و تصحیح خطاهای شبکه است. معماری. طبق ITU-T M.3010 TMN دارای 3 معماری است: معماری فیزیکی
M.3010 TMN دارای 3 معماری است: معماری فیزیکی معماری امنیتی معماری لایه ای منطقی لایه های منطقی. چارچوب چهار لایه منطقی مدیریت شبکه را شناسایی می کند: مدیریت بازرگانی : شامل کارکردهای مرتبط با جنبه های تجاری، تجزیه و تحلیل روندها و مسائل کیفیت، به عنوان مثال، یا ارائه مبنایی برای صورتحساب و سایر گزارش های مالی. مدیریت خدمات فناوری اطلاعات : خدمات در شبکه را مدیریت می کند: تعریف، مدیریت و شارژ خدمات. مدیریت شبکه : منابع شبکه را توزیع می کند، وظایف: پیکربندی، کنترل و نظارت بر شبکه را انجام می دهد. کنترل منفرد