payamvha/North_RAG huggingface dataset:
اینابا ماساتسوگو ؛ ۱۵۹۱ – ۲۷ ژوئن ۱۶۲۸ میلادی) هاتاموتو در دوره ادو اهل ژاپن بود. پسر ارشد اینابا ماساناری از همسر اولش دختر اینابا شیگه‌میچی بود که زودهنگام درگذشته بود. پس از مرگ همسر اول ماساناری با کاسوگا نو تسوبونه دایه شوگون توکوگاوا ایه‌میتسو ازدواج کرد. برادر او اینابا ماساکاتسو نام داشت.
Video Core Next نام تجاری برای سخت افزاری اختصاصی است. این یک خانواده از برای رمزگذاری و رمزگشایی ویدیو است و از زمانی که منتشر شد، در ژانویه 2018 در و های AMD تعبیه شده است. پیش زمینه. Video Core Next جانشین AMD برای هر دو طرح و است که به ترتیب شتاب دهنده های سخت افزاری برای رمزگشایی و رمزگذاری ویدیو هستند. می توان از آن برای رمزگشایی، رمزگذاری و ("همگام سازی") جریان های ویدئویی استفاده کرد، به عنوان مثال، یک یا به فرمت مناسب، برای مثال، یک .بر خلاف رمزگذاری ویدئو در یک CPU یا ، Video Core Next یک هسته سخت
ویدئو در یک CPU یا ، Video Core Next یک هسته سخت افزاری اختصاصی روی قالب پردازنده است. این امکان پردازش ویدئویی با قدرت کارآمدتری را فراهم می کند. ویژگی ها. همه نسخه‌های VCN پشتیبانی می‌کنند: Decode، Decode، AVC Encode/Decode، (H.265) Encode/Decode، و Decode. رنگ 10 بیتی در قالب P010 پشتیبانی می شود. VCN 1.0 تا رزولوشن 4K را پشتیبانی می کند.VCN 2.0 و بالاتر از 8K پشتیبانی می کند. پشتیبانی از روش‌های کدگذاری H.264 و H.265 بین نسل‌ها متفاوت است (به زیر مراجعه کنید). Decode تا VCN 3.0.33 پشتیبانی می شود. VCN
کنید). Decode تا VCN 3.0.33 پشتیبانی می شود. VCN 2.0 با محصولات Navi و APU Renoir پیاده سازی شده است. مجموعه ویژگی ها مانند VCN 1.0 باقی می ماند. VCN 3.0 با محصولات Navi 2 پیاده سازی شده است. VCN 3.0 فریم های H.264 B را پیاده سازی می کند که در 2.0 وجود داشت اما با VCE 3.0 خارج شد. VCN 4.0 کد AV1 را اضافه می کند. کیفیت H.264 با VCN 4.0 (به عنوان بخشی از RDNA 3) در مقایسه با نسل های قبلی بالاتر است، اما همچنان از کدک های سخت افزاری اینتل و انویدیا عقب است. هیچ پشتیبانی برای رمزگذاری یا رمزگشایی در YUV422 و
پشتیبانی برای رمزگذاری یا رمزگشایی در YUV422 و YUV444 در H.264 و H.265 وجود ندارد. کیفیت. AMD VCN در مقایسه با محصولات اینتل و انویدیا کیفیت کلی () پایین تری دارد. قاب B فاصله را کم می کند، اما آن را از بین نمی برد. با فعال کردن پیش تجزیه و تحلیل نیز، این شکاف تقریبا بسته شده است. با وجود عدم پشتیبانی از فریم B، H.265 کیفیت بهتر () و سرعت تقریباً یکسانی را برای همان میزان بیت در مقایسه با H.264 در VCN 2.0، 3.0 و 4.0 ارائه می‌کند. جستار های وابسته. فناوری های سخت افزاری ویدئویی Nvidia AMD intel Qualcomm
تکنولوژی فرضی یا فناوری فرضی فناوری‌ای است که هنوز وجود ندارد اما ممکن است در آینده وجود داشته باشد. این مقاله، نمونه‌هایی از فناوری‌هایی را ارائه می‌دهد که به عنوان فرضیه مطرح شده‌اند یا پیشنهاد شده‌اند، اما هنوز توسعه نیافته‌اند. نمونه‌ای از فناوری فرضی، دورنوردی می‌باشد. هوش مصنوعی عمومی. هوش مصنوعی عمومی (AGI) یک هوش مصنوعی فرضی است که توانایی یادگیری شبه‌انسان را نشان می‌دهد. هوش مصنوعی عمومی، ماشینی است که می‌تواند همه فعالیت‌های انسانی را با کارایی یک ماشین انجام دهد. این ماشین، هدف اولیه تحقیقات هوش
ماشین انجام دهد. این ماشین، هدف اولیه تحقیقات هوش مصنوعی و موضوعی رایج در میان نویسنده های داستان‌های علمی-تخیلی و آینده‌پژوه ها می‌باشد. هوش مصنوعی عمومی، به عنوان هوش مصنوعی قوی،هوش مصنوعی کامل یا هوش مصنوعی دارای توانایی انجام "عمل هوشمند عمومی" نیز نامیده می‌شود.هوش مصنوعی عمومی با ویژگی‌هایی مانند هوشیاری، احساس، خردمندی، و خودآگاهی، مرتبط است که در موجودهای زنده مشاهده می‌شوند. بارگذاری ذهن. تقلید کل مغز (WBE) یا بارگذاری ذهن (گاهی اوقات کپی‌کردن ذهن یا انتقال ذهن نامیده می‌شود)، فرآیند فرضی کپی‌کردن
انتقال ذهن نامیده می‌شود)، فرآیند فرضی کپی‌کردن محتوای ذهنی (شامل حافظه بلند مدت و "خود") از یک بستر خاص مغز و کپی‌کردن آن در دستگاه محاسباتی یا ذخیره‌سازی مانند شبکه عصبی مصنوعی دیجیتال، آنالوگ، شبکه عصبی مصنوعی مبتنی بر کوانتوم یا مبتنی بر نرم‌افزار می‌باشد. سپس، دستگاه محاسباتی می‌تواند یک مدل شبیه‌سازی از پردازش اطلاعات مغز را اجرا کند، به گونه‌ای که اساساً به همان روش مغز اصلی (یعنی غیرقابل تشخیص از مغز برای همه اهداف مرتبط) و تجربه داشتن یک ذهن هوشیار، پاسخ ‌دهد. بارگذاری ذهن، به طور بالقوه ممکن است
پاسخ ‌دهد. بارگذاری ذهن، به طور بالقوه ممکن است با حداقل دو روش انجام شود: کپی و انتقال، یا جایگزینی تدریجی نورون‌ها. در روش اول، بارگذاری ذهن، بوسیله اسکن و نقشه برداری از ویژگی‌های برجسته یک مغز بیولوژیکی، و سپس با کپی‌کردن، انتقال و ذخیره آن حالت اطلاعات در یک سیستم کامپیوتری یا دستگاه محاسباتی دیگر انجام می‌شود. ذهن شبیه‌سازی‌شده می‌تواند در یک واقعیت مجازی یا دنیای شبیه‌سازی شده باشد که توسط یک مدل شبیه‌سازی بدن سه‌بُعدی آناتومیک پشتیبانی می‌شود. از سوی دیگر، ذهن شبیه‌سازی‌شده می‌تواند در رایانه‌ای
سوی دیگر، ذهن شبیه‌سازی‌شده می‌تواند در رایانه‌ای داخل (یا متصل به) یک ربات انسان‌نما یا یک بدن بیولوژیکی ساکن شود. پرواز فضایی. شکل‌های زیادی از پرواز فضایی پیشنهاد شده‌اند که تاکنون توسعه نیافته‌اند، اما تصور می‌شود امکان‌پذیر باشند. برخی از آنها، مانند آسانسور فضایی در حال توسعه فعال هستند. سایرین، مانند پروژه اریون (Orion)، یک سیستم پیش‌رانش بمب هسته‌ای، تمرین های کاملاً کاغذی هستند. همانطور که به وقوع پیوست، تصور می‌شود که اُریون، با فناوری موجود، کاملاً قابل دستیابی باشد (موانع، بیشتر محیطی و سیاسی
قابل دستیابی باشد (موانع، بیشتر محیطی و سیاسی هستند تا اینکه، موانع فناوری باشند)، در حالیکه آسانسور فضایی، به توسعه موادی با مقاومت ویژه بسیار بالا برای کابل بستگی دارد. آسانسور فضایی. آسانسور فضایی، نوع پیشنهادی سیستم حمل و نقل فضایی است. جزء اصلی آن، یک کابل نوار مانند (موسوم به مهارکننده) است که از سطح سیاره یا نزدیک آن شروع می‌شود و تا فضا ادامه می‌یابد. این سیستم، طراحی شده است تا بدون استفاده از راکت‌های بزرگ، امکان حمل و نقل وسیله نقلیه در طول کابل را به طور مستقیم به فضا یا مدار فراهم کند. یک
را به طور مستقیم به فضا یا مدار فراهم کند. یک آسانسور فضایی مبتنی بر زمین، شامل کابلی است که یک سر آن، به سطح نزدیک استوا متصل است و سر دیگر آن، به فضایی فراتر از مدار زمین ثابت (ارتفاع 35800 کیلومتر) متصل است. نیروهای رقیب گرانش، که در انتهای پایین‌تر، قوی‌تر هستند، و نیروی گریز از مرکز به سمت بیرون/بالا، که در انتهای بالایی، قوی‌تر است، باعث می‌شود کابل تحت کشش باقی بماند، و در یک موقعیت منفرد روی زمین، ساکن بماند. پس از استقرار، مهارکننده، بارها و بارها با وسایل مکانیکی به مدار صعود می‌کرد، و برای
با وسایل مکانیکی به مدار صعود می‌کرد، و برای بازگشت به سطح، از مدار فرود می‌آمد. با گرانش نسبتا قوی‌ای که بر روی زمین وجود دارد، فناوری کنونی، قادر به تولید مواد مهارکننده‌ای نیست که به اندازه کافی قوی و سبک باشند تا یک آسانسور فضایی بسازند. با این حال، مفاهیم اخیر برای یک آسانسور فضایی، به دلیل برنامه‌های آنها برای استفاده از نانولوله‌های کربنی یا مواد مبتنی بر نانولوله نیترید بور به عنوان عنصر کششی در طراحی مهارکننده، قابل توجه هستند. قلاب فضایی (اسکای‌هوک) دوار. قلاب فضایی دوار، یا مهارکننده تبادل
دوار. قلاب فضایی دوار، یا مهارکننده تبادل تکانه، ایده‌ای است که مرتبط با مفهوم آسانسور فضایی می‌باشد. یکی از چندین کاربرد پیشنهادی مهارکننده‌های فضایی است که شامل برخی سیستم‌های پیش‌رانش می‌شود. مهارکننده، از یک وسیله نقلیه مدارگرد سنگین، چرخانده می‌شود، به طوری که انتهای دور، با یک ایستگاه بارانداز، به صورت دوره‌ای وارد جو زمین می‌شود. با زمان‌بندی مناسب، یک هواپیمای سریع می‌تواند در مدت کوتاهِ قرارگیری قلاب فضایی در انتهای چرخه خود و ساکن بودن این قلاب فضایی نسبت به سطح زمین، بار و مسافران را منتقل کند.
نسبت به سطح زمین، بار و مسافران را منتقل کند. بادبان نوری. بادبان نوری، یک سیستم پیشرانه پیشنهادی است که از تکانه انتقال‌یافته به یک بادبان در اثر برخورد نور به آن استفاده می‌کند. یک بادبان نوری می‌تواند از نور خورشید برای دستیابی به سفر بین‌سیاره‌ای، بدون حمل مقادیر زیادی سوخت در هواپیما استفاده کند. همانطور که یک قایق بادبانی روی زمین می‌تواند به باد بچسبد، بادبان نوری را می‌توان برای سفر بازگشت از سیاره ها دوردست، بر خلاف جهت نور بکار گرفت. در آغاز قرن بیست و یکم، بادبان‌های نوری هنوز کاملاً فرضی بودند.
و یکم، بادبان‌های نوری هنوز کاملاً فرضی بودند. فضاپیمای ژاپنی ایکاروس در سال 2010 به عنوان یک ماموریت اثبات مفهوم برای بادبان نوری، به فضا پرتاب شد. این فضاپیما، با استفاده از یک بادبان نوری به عنوان وسیله اصلی پیش‌رانش خود، پرواز از کنار سیاره زهره را با موفقیت به پایان رساند. همچنین ببینید. فناوری‌های نوظهور مهندسی اکتشافی فناوری تخیلی آینده‌پژوهی فهرست فناوری‌های فرضی
جایزه بزرگ اتریش ۲۰۲۴ (که به‌طور رسمی با نام Formula 1 Qatar Airways Austrian Grand Prix 2024 شناخته می‌شود) یک مسابقه موتوری فرمول یک است که در ۳۰ ژوئن ۲۰۲۴ در ردبول رینگ واقع در اشتایرمارک اتریش برگزار شد. این مسابقه یازدهمین دور از مسابقات فرمول یک فصل ۲۰۲۴ بود. زمینه. این رویداد که برای بیستمین بار در تاریخ پیست ردبول رینگ برگزار شد، در آخر هفته ۲۸ ژوئن تا ۳۰ ژوئن اجرا شد. این جایزه بزرگ یازدهمین دور مسابقات فرمول یک فصل ۲۰۲۴ و سی و هفتمین اجرای جایزه بزرگ اتریش بود. این سومین جایزه بزرگ از ۶ جایزه
بزرگ اتریش بود. این سومین جایزه بزرگ از ۶ جایزه بزرگ‌های مسابقات فرمول یک فصل ۲۰۲۴ بود که از فرمت اسپرینت استفاده می‌کردند. ورودی‌ها. تیم‌ها تغییری از پیش تعیین شده به ورودی‌های مسابقه وارد نکردند. انتخاب لاستیک. پیرلی، شرکت سازندهٔ لاستیک‌های فرمول یک، لاستیک‌های سی۳، سی۴ و سی۵ (نرم‌ترین انتخاب لاستیک‌ها) را برای این جایزه بزرگ انتخاب کرد. جایگاه قهرمانی قبل از مسابقه. قبل از آخر هفته، ماکس فرستاپن از ردبول با ۲۱۹ امتیاز در جایگاه اول رده‌بندی رانندگان قرار داشت. لاندو نوریس از مک‌لارن و شارل لکلرک از
قرار داشت. لاندو نوریس از مک‌لارن و شارل لکلرک از فراری به‌ترتیب با ۱۳۱ و ۱۳۸ امتیاز دوم و سوم بودند. در رده‌بنده سازندگان ردبول با ۳۳۰ امتیاز در جایگاه اول رده‌بندی سازندگان قرار داشت. فراری و مک‌لارن به‌ترتیب با ۲۷۰ و ۲۳۷ امتیاز دوم و سوم بودند. تمرین. تنها تمرین آزاد این رویداد در ۲۸ ژوئن ۲۰۲۴، ساعت ۱۲:۳۰ به‌وقت محلی () برگزار شد که با ماکس فرستاپن از ردبول در مقام اول و اسکار پیاستری از مک‌لارن و شارل لکلرک از فراری در مقام‌های دوم و سوم به پایان رسید. تعیین‌خط اسپرینت. تعیین‌خط اسپرینت در روز ۲۸ ژوئن
تعیین‌خط اسپرینت. تعیین‌خط اسپرینت در روز ۲۸ ژوئن ۲۰۲۴، ساعت ۱۶:۳۰ به‌وقت محلی () برگزار شد و رده شروع رانندگان برای مسابقه اسپرینت را تعیین کرد. اسپرینت. اسپرینت در روز ۲۹ ژوئن ۲۰۲۴، ساعت ۱۲:۰۰ به‌وقت محلی () برگزار شد و به‌دلیل یک شروع لغو شده یک دور کمتر از ۲۴ دور برنامه‌ریزی شده طول کشید. تعیین‌خط. تعیین‌خط در روز ۲۹ ژوئن ۲۰۲۴، ساعت ۱۶:۰۰ به‌وقت محلی () برگزار شد و رده شروع رانندگان برای مسابقه اصلی را تعیین کرد. مسابقه. مسابقه در روز ۳۰ ژوئن ۲۰۲۴، ساعت ۱۵:۰۰ به‌وقت محلی () برگزار شد و برای طبق
ساعت ۱۵:۰۰ به‌وقت محلی () برگزار شد و برای طبق برنامه‌ریزی برای ۷۱ دور طول کشید. قرارگیری در مسابقه. نکات
در رایانش، یک الگوریتم کش-ناآگاه (یا الگوریتم فراگیر کش) الگوریتمی است که برای استفاده از حافظه کش پردازنده طراحی شده است، بدون این که اندازه کش (یا طول خطوط کش و غیره) به عنوان یک پارامتر صریح در نظر گرفته شود. یک الگوریتم کش-ناآگاه بهینه، الگوریتمی است که به طور بهینه از کش استفاده می‌کند (به طور مجانبی، با نادیده گرفتن عوامل ثابت). بنابراین، یک الگوریتم کش-ناآگاه به گونه‌ای طراحی شده است که بدون نیاز به تغییر، در ماشین‌های مختلف با اندازه‌های مختلف کش، یا در یک سلسله‌مراتب حافظه با سطوح مختلف کش و
کش، یا در یک سلسله‌مراتب حافظه با سطوح مختلف کش و اندازه‌های متفاوت، به خوبی عمل کند. الگوریتم‌های کش-ناآگاه در مقایسه با صریح قرار می‌گیرند، که به طور صریح یک مسئله را به بلوک‌هایی تقسیم می‌کند که برای یک کش مشخص بهینه شده‌اند. الگوریتم‌های کش-ناآگاه بهینه برای ضرب ماتریس، ترانهاده ماتریس، مرتب‌سازی و چند مسئله دیگر شناخته شده‌اند. برخی از الگوریتم‌های عمومی‌تر، مانند FFT کوولی-توکی، تحت انتخاب‌های معینی از پارامترها به طور بهینه کش-ناآگاه هستند. از آنجایی که این الگوریتم‌ها تنها به طور مجانبی بهینه هستند
که این الگوریتم‌ها تنها به طور مجانبی بهینه هستند (با نادیده گرفتن عوامل ثابت)، ممکن است برای دستیابی به عملکرد تقریباً بهینه به تنظیمات خاص ماشین نیاز باشد. هدف الگوریتم‌های کش-ناآگاه کاهش میزان چنین تنظیماتی است که لازم است. معمولاً یک الگوریتم کش-ناآگاه با یک الگوریتم تقسیم و غلبه بازگشتی کار می‌کند، جایی که مسئله به زیرمسائل کوچک‌تر و کوچک‌تر تقسیم می‌شود. در نهایت، به اندازه‌ای از زیرمسئله می‌رسیم که در کش جا می‌گیرد، بدون توجه به اندازه کش. برای مثال، یک ضرب ماتریس کش-ناآگاه بهینه با تقسیم بازگشتی هر
یک ضرب ماتریس کش-ناآگاه بهینه با تقسیم بازگشتی هر ماتریس به چهار زیرماتریس برای ضرب، و ضرب زیرماتریس‌ها به صورت عمقی به دست می‌آید.[citation needed] در تنظیم برای یک ماشین خاص، ممکن است از یک الگوریتم چندگانه استفاده شود که از کاشی‌بندی حلقه که برای اندازه‌های کش خاص در سطح پایین تنظیم شده است، استفاده می‌کند، اما در غیر این صورت از الگوریتم کش-ناآگاه استفاده می‌کند. مدل کش ایده‌آل. به طور کلی، یک برنامه می‌تواند به صورت بهتری به کش توجه کند: الگوریتم‌های کش-ناآگاه معمولاً با استفاده از یک مدل ایده‌آل از
کش-ناآگاه معمولاً با استفاده از یک مدل ایده‌آل از کش تحلیل می‌شوند که گاهی به آن مدل کش-ناآگاه گفته می‌شود. این مدل برای تحلیل کردن، بسیار ساده‌تر از مشخصات کش واقعی (که دارای همبستگی پیچیده، سیاست‌های جایگزینی و غیره هستند) می‌باشد؛ اما در بسیاری از موارد ثابت شده که با یک عامل ثابت از عملکرد یک کش واقعی قابل مقایسه است. این مدل با مدل حافظه خارجی متفاوت است زیرا الگوریتم‌های کش-ناآگاه اندازه بلاک یا اندازه کش را نمی‌دانند. کاربرد. یک مقایسه تجربی بین دو الگوریتم مبتنی بر RAM، یک الگوریتم آگاه از کش، و دو
مبتنی بر RAM، یک الگوریتم آگاه از کش، و دو الگوریتم کش-ناآگاه که صف‌های اولویت‌دار را پیاده‌سازی می‌کنند نشان داد که: یک بررسی دیگر، جدول‌های هش (به عنوان مبتنی بر RAM یا بی‌توجه به کش)، درخت‌های B (به عنوان کش-آگاه)، و یک ساختار داده بی‌توجه به کش به نام «مجموعه بندر» را مقایسه کرد. برای هر دو معیار زمان اجرا و استفاده از حافظه، جدول هش بهترین بود و پس از آن درخت B قرار داشت و مجموعه بندر در تمامی موارد بدترین بود. استفاده از حافظه در همه آزمایش‌ها از حافظه اصلی فراتر نرفت. جدول‌های هش به عنوان «ساده برای
اصلی فراتر نرفت. جدول‌های هش به عنوان «ساده برای پیاده‌سازی» توصیف شدند، در حالی که مجموعه بندر «نیاز به تلاش بیشتری برای پیاده‌سازی صحیح داشت».
دیکتاتور عزیز فیلمی محصول سال ۲۰۱۸ و به کارگردانی لیزا آداریو و جو سیراکوس است. در این فیلم بازیگرانی همچون مایکل کین، کیتی هلمز، اودیا راش، ست گرین و جیسن بیگز ایفای نقش کرده‌اند.
کلارک هاوس () یک خانه ایتالیایی متعلق به اوایل قرن بیستم در هابسونویل، اوکلند، نیوزیلند است که توسط Heritage New Zealand به عنوان ساختمان رده اول فهرست شده است. ساخت این خانه در اواخر دهه ۱۸۹۰ به عنوان خانه خانوادگی رایس اوون کلارک دوم، مالک ثروتمند یک تجارت سفالگری در آن نزدیکی آغاز شد. خانه کلارک یک ویلای دو طبقه است که به خلیج لیمبورنرز و بندر وایتماتا چشم‌انداز دارد. فضای داخلی شامل یک راه پله منحنی، پنجره‌های شیشه ای رنگی، پانل‌های Art Nouveau Dado، ویژگی‌های چوب کائوری و کاشی‌های تزئینی است. طبق گفته
چوب کائوری و کاشی‌های تزئینی است. طبق گفته Heritage نیوزیلند، خانه کلارک اولین اقامتگاه در نیوزیلند بود که از بلوک‌های سرامیکی توخالی استفاده کرد، قبل از ان از بلوک‌های بتنی توخالی استفاده می‌شد.
بازار سیتی خدیجه (مالایی:Pasar Besar Siti Khadijah) یک بازار در شهر کوتا بهارو، ایالت کلانتان، مالزی است. نام بازار. نامگذاری بازار به یاد همسر حضرت محمد، خدیجه که در آن دوران یک تاجر بود، انجام گرفته است. تمام فروشندگان در این بازار، زن هستند. تاریخچه. در ابتدا این بازار در سال ۱۹۸۵، تحت نام بازار بولوه کوبوه (مالایی: Pasar Besar Buluh Kubu) ایجاد شد و توسط سلطان اسماعیل پترا برای استفاده عموم افتتاح شد. سنگ بنای ساخت این بازار را تنگکو رزالیق حمزه گذاشت. نام این بازار در سال ۱۹۹۷، توسط منتری بسار ایالت
نام این بازار در سال ۱۹۹۷، توسط منتری بسار ایالت کلانتان، نیک عبدالعزیز نیک مت تغییر پیدا کرد. معماری. بازار دارای چهار طبقه و به شکل هشت ضلعی است. اجناس بازار. مواد خوراکی تازه، غدای آماده، تنقلات و نوشیدنی‌های محلی در این بازار عرضه می‌شود. طبقه پایین به مواد غذایی دارای رطوبت همچون ماهی، مرغ، سبزیجات و این چنین مواد اختصاص داده شده است. طبقه اول مختص به مواد غذایی خشک همچون سروندنگ است. اضافه بر این، در این طبقه انواع کیک سنتی کلانتان، اسپیکد فیش (spiked fish)، نودل برنج، ناسی داگانگ، لاکسامانا و سالاد
fish)، نودل برنج، ناسی داگانگ، لاکسامانا و سالاد پاپایای سبز به فروش می‌رسد. طبقه دوم و سوم به مواد غیر خوراکی اختصاص داده شده است.
تغییر زمین فیلمی محصول سال ۲۰۱۹ و به کارگردانی ست گرین است. در این فیلم بازیگرانی همچون ست گرین، برکین مایر، برندا سونگ، مکالی کالکین، کلیر گرانت، رندی اورتن، رز ویلیامز و کیدر ویلیامز-استیرلینگ ایفای نقش کرده‌اند.
LiveCode (که قبلاً Revolution و MetaCard نامیده می‌شد) یک سیستم زمان اجرا توسعه سریع برنامه‌های کاربردی بین پلتفرمی است که از HyperCard الهام گرفته شده است. دارای زبان برنامه‌نویسی "LiveCode Script" (متا تاک سابق) است که به خانواده زبان‌های برنامه‌نویسی xTalk مانند HyperCard 's HyperTalk تعلق دارد. این محیط در سال ۲۰۰۱ معرفی شد. سیستم توسعه "Revolution" مبتنی بر فناوری موتور متا کارت بود که Runtime Revolution بعداً در سال ۲۰۰۳ از شرکت MetaCard به دست آورد. این پلتفرم در سال ۲۰۰۴ برنده جایزه انتخاب ویرایشگر
پلتفرم در سال ۲۰۰۴ برنده جایزه انتخاب ویرایشگر سالانه Macworld برای "بهترین نرم افزار توسعه" شد. "Revolution" در پاییز ۲۰۱۰ به "LiveCode" تغییر نام داد. "LiveCode" توسط Runtime Revolution Ltd. مستقر در ادینبورگ، اسکاتلند توسعه یافته و به فروش می‌رسد. در مارس ۲۰۱۵، این شرکت به "LiveCode Ltd." تغییر نام داد تا نام شرکت با محصول یکسان شود. در آوریل ۲۰۱۳، پس از یک کمپین موفقیت‌آمیز سرمایه‌گذاری جمعی در Kickstarter، یک نسخه رایگان/متن باز «LiveCode Community Edition 6.0» منتشر شد. پایه کد مجدداً مجوز گرفت و به
6.0» منتشر شد. پایه کد مجدداً مجوز گرفت و به عنوان نرم‌افزار منبع باز و رایگان با نسخه ای در آوریل ۲۰۱۳ در دسترس قرار گرفت. LiveCode بر روی iOS، Android، OS X، Windows 95 تا Windows 10، Raspberry Pi و چندین نسخه یونیکس از جمله Linux, Solaris و BSD اجرا می‌شود. می‌توان از آن برای موبایل، دسکتاپ و برنامه‌های کاربردی سرور/CGI استفاده کرد. نسخه iOS (iPhone و iPad) در دسامبر ۲۰۱۰ منتشر شد. اولین نسخه برای استقرار در وب در سال ۲۰۰۹ منتشر شد. این پرکاربردترین کلون HyperCard/HyperTalk است، و تنها موردی که بر روی
HyperCard/HyperTalk است، و تنها موردی که بر روی تمام سیستم عامل‌های اصلی اجرا می‌شود. انتشار نسخه ۸ توسط توسعه دهندگان در ۱۲ مارس ۲۰۱۵ در نیویورک اعلام شد. این پیشرفت عمده در محصول شامل یک زبان توسعه جدید و جداگانه است که به نام "LiveCode Builder" شناخته می‌شود که قادر به ایجاد کلاس‌های جدید شی گرایی به نام "ویجت هاً است. در نسخه‌های قبلی، مجموعه کلاس‌های شی ثابت بود و تنها از طریق استفاده از زبان‌های رویه‌ای معمولی مانند C قابل ارتقا بود. زبان جدید که IDE مخصوص به خودش را دارد یک سازمان است که از شیوه
مخصوص به خودش را دارد یک سازمان است که از شیوه سنتی X-talk گرفته شده که اجازه تایپ متغیرها را می‌دهد. اما این دو محیط کاملاً یکپارچه هستند و جدا از توانایی ایجاد اشیاء جدید، توسعه در LiveCode به روش عادی و در داخل IDE ایجاد شده پیش می‌رود. دومین کمپین تأمین مالی جمعی برای آوردن HTML5 به LiveCode به هدف تأمین نزدیک به ۴۰۰۰۰۰ دلار آمریکا در ۳۱ ژوئیه ۲۰۱۴ رسید. نسخه 8.0 DP4 توسعه دهنده LiveCode (31 اوت ۲۰۱۵) اولین نسخه ای بود که یک گزینه استقرار مستقل را در HTML5 گنجاند. در ۳۱ اوت ۲۰۲۱، با شروع نسخه ۹٫۶٫۴،
HTML5 گنجاند. در ۳۱ اوت ۲۰۲۱، با شروع نسخه ۹٫۶٫۴، نسخه LiveCode Community با مجوز GPL متوقف شد. شرح. نرم‌افزار LiveCode با استفاده از یک گردش کار بدون کامپایل، برنامه‌هایی را ایجاد می‌کند که در بسیاری از محیط‌های پشتیبانی شده اجرا می‌شوند. همان کد رایانه در LiveCode می‌تواند در چندین دستگاه و پلتفرم پخش شود. LiveCode از یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و شبیه به انگلیسی به نام Transcript استفاده می‌کند که به صورت پویا تایپ می‌شود. Transcript و گردش کار بدون کامپایل کدی تولید می‌کند که خود مستند است و درک آن
کدی تولید می‌کند که خود مستند است و درک آن برای برنامه‌نویسان معمولی آسان است. یادگیری نحوه طبیعی سینتکس LiveCode مانند انگلیسی برای مبتدیان آسان است. متغیرها بدون نوع هستند و در زمان کامپایل صرفاً بر اساس زمینه تایپ می‌شوند. این کار خواندن و حفظ زبان را ساده می‌کند و سرعت نسبتاً کم را از دست می‌دهد. این زبان دارای ویژگی‌های پیشرفته ای از جمله آرایه‌های انجمنی، عبارات منظم، چند رسانه ای، پشتیبانی از انواع پایگاه‌های داده SQL و کتابخانه‌های TCP/IP است. موتور LiveCode از چندین فرمت تصویر رایج (از جمله BMP,
LiveCode از چندین فرمت تصویر رایج (از جمله BMP, PNG, GIF، و JPEG)، گرافیک‌های برداری ضد مستعار، لینک‌های متنی به سبک HTML، رفتارهای زنجیره ای و مرورگرهای وب جاسازی شده پشتیبانی می‌کند. دسترسی به این عملکردهای سطح بالاتر به گونه ای ساده طراحی شده است. عمق. LiveCode دارای حدود ۲۹۵۰ اصطلاح زبان داخلی و کلیدواژه است که ممکن است توسط کتابخانه‌های خارجی نوشته شده به زبان C و سایر زبان‌های سطح پایین‌تر گسترش داده شده باشند. عواقب. فایل‌های پروژه LiveCode در همه پلتفرم‌ها با دودویی سازگار هستند. آنها ظاهر و احساس
با دودویی سازگار هستند. آنها ظاهر و احساس و رفتار هر پلتفرم را به ارث می‌برند. دکمه‌ها، نوارهای اسکرول، نوارهای پیشرفت و منوها بر روی پلتفرم مورد نظر بدون هیچ گونه مداخله‌ای از جانب کسی که برنامه LiveCode را می‌نویسد، رفتار می‌کنند. کامپایل یک LiveCode «مستقل» یک فایل اجرایی واحد (حداقل اندازه ۱٫۵ مگابایت) برای هر پلتفرم مورد نظر تولید می‌کند. هیچ زمان اجرا جداگانه ای لازم نیست. مقاله ویکی‌پدیا در مورد HyperCard شامل یک بحث مفصل‌تر در مورد اصول اولیه یک محیط توسعه مشابه و زبان برنامه‌نویسی است. LiveCode
توسعه مشابه و زبان برنامه‌نویسی است. LiveCode مدرن یک سوپرمجموعه وسیع از هایپر کارت سابق است اما سادگی خود را حفظ کرده است. LiveCode شامل تعدادی ویژگی است که در برنامه اصلی HyperCard وجود ندارد، از جمله استقرار پلتفرم‌های متعدد، ارتباط با دستگاه‌های خارجی و بسیاری از برنامه‌های افزودنی زبان اصلی. جعبه ابزار LiveCode، در مقایسه با HyperCard، توانایی دسترسی به منابع متنی و رسانه ای مبتنی بر اینترنت را دارد که امکان ایجاد برنامه‌های دسکتاپ با قابلیت اینترنت را فراهم می‌کند.
جوخه تیراندازی (به انگلیسی: The Firing Squad) یک فیلم ماجراجویی و زندگی‌نامه‌ای آمریکایی محصول سال ۲۰۲۴ به کارگردانی و نویسندگی تیموتی آ. چی با بازی کوین سوربو، اریک رابرتس و کوبا گودینگ جونیور است. در حال حاضر قرار است، این فیلم در تاریخ ۲ اوت ۲۰۲۴ منتشر شود. خلاصه داستان. این فیلم بر اساس داستان واقعی سه زندانی مسیحی است که در معرض اعدام قرار دارند. تولید. در نوامبر ۲۰۲۳، اعلام شد که فیلمبرداری تمام شده است. کوبا گودینگ گفت وقتی برای اولین بار فیلمنامه را خواند، گریه کرد.
شبیه‌سازهای کوانتومی (به انگلیسی: Quantum simulators)اجازه مطالعه و بررسی سیستم‌های کوانتومی را به شیوه قابل برنامه‌ریزی میسر می‌کند. در این حالت، شبیه‌سازها، دستگاه‌هایی خاص منظوره هستند که طراحی شدند تا برای ما بینشی دربارهٔ مشکلات ویژه فیزیک فراهم کنند.شبیه‌سازهای کوانتومی ممکن است با کامپیوترهای کوانتوم «دیجیتال»، که قادر به حل یک کلاس گسترده‌تر از مشکلات کوانتوم هستند، در مقایسه باشند. یک شبیه‌ساز کوانتومی جهانی یک کوانتوم کامپیوتر است که توسط یوری مانین در سال 1980 و ریچارد فاینمن در سال ۱۹۸۲ پیشنهاد
در سال 1980 و ریچارد فاینمن در سال ۱۹۸۲ پیشنهاد شد. یک سیستم کوانتومی متشکل از بسیاری از ذرات می‌تواند بوسیله یک کامپیوتر کوانتومی با استفاده از تعدادی بیت کوانتومی شبیه به تعداد ذرات در سیستم اصلی، شبیه‌سازی شود.این به کلاس‌های بسیار بزرگتر سیستم‌های کوانتومی گسترش یافته است. شبیه‌سازهای کوانتومی بر روی بسیاری از پلتفرم‌های آزمایشی از جمله سیستم‌های گازهای کوانتومی سرد (به انگلیسی: gases)، مولکول‌های قطبی، یون‌های حبس شده، سیستم‌های فوتونیک، نقاط کوانتومی و مدارهای ابررسانا تحقق یافته‌اند. حل مسائل فیزیک.
مدارهای ابررسانا تحقق یافته‌اند. حل مسائل فیزیک. بسیاری از مسائل مهم در فیزیک بویژه فیزیک دمای پایین و فیزیک چند پیکره، هنوز به خوبی درک نشدند به دلیل اینکه مکانیک کوانتومی پایه ان بسیار پیچیده است. کامپیوترهای سنتی، از جمله سوپرکامپیوترها، برای شبیه‌سازی سیستم‌های کوانتومی حتی با تعداد کم ۳۰ ذره هم کافی نیستند چرا که بعد فضای هیلبرت به صورت نمایی با تعداد ذرات رشد می‌کند. ابزارهای محاسباتی بهتری نیاز داریم تا موادی که خواص آنها با رفتارکوانتومی گروه‌های بسیار زیاد ذرات وابسته است، را درک کنیم و بصورت
بسیار زیاد ذرات وابسته است، را درک کنیم و بصورت معقولانه طراحی کنیم.شبیه‌سازهای کوانتومی یک مسیر جایگزین برای فهمیدن و درک خواص این سیستم‌ها، فراهم می‌کند. این شبیه‌سازها فهم درستی از سیستم‌های خاصی که به ان علاقه‌مند هستیم ایجاد می‌کند که این امر به درک دقیق خصوصیات آنها اجاز می‌دهد.کنترل دقیق روی پارامترهای سیستم و قابلیت تنظیم پذیری گسترده آنها، اجازه می‌دهد تا تأثیر پارامترهای مختلف به خوبی از هم جدا شوند. شبیه‌سازهای کوانتومی می‌توانند مسائلی را که بر روی کامپیوترهای کلاسیک، شبیه‌سازی آنها دشوار است،
روی کامپیوترهای کلاسیک، شبیه‌سازی آنها دشوار است، حل کنند زیرا آنها بصورت مستقیم از خصوصیات کوانتومی ذرات واقعی استفاده می‌کنند. به خصوص، آنها از ویژگی‌های مکانیک کوانتومی به نام برهم نهی استفاده می‌کنند که در ان یک ذره کوانتومی ایجاد می‌شود تا بصورت همزمان در دو حالت مختلف باشد، به عنوان مثال، همسو و ناهمسو با یک میدان مغناطیسی خارجی. مهم‌تر از ان، شبیه‌سازها از ویژگی دوم کوانتوم به نام درهم تنیدگی هم استفاده می‌کنند، که به رفتار ذرات، حتی آنها که بصورت فیزیکی از هم دور هستند، با هم همبستگی داشته باشند.
از هم دور هستند، با هم همبستگی داشته باشند. اخیراً شبیه‌سازهای کوانتومی برای بدست آوردن کریستال زمان و استفاده شده است. شبیه‌سازهای یون‌های حبس شده. سیستم مبتنی بر یک محیط ایده‌آل برای شبیه‌سازی فعل و انفعالات در مدل‌های کوانتومی اسپین می‌سازد.یک شبیه‌ساز ، ساخته شده توسط یک تیم شامل NIST می‌تواند فعل و انفعالات میان صدها بیت کوانتومی (کیو بیت) را مهندسی و کنترل کند.تلاش‌های قبلی نتوانستند فراتر از ۳۰ کیوبیت بروند. قابلیت این شبیه‌ساز ۱۰ برابر بیشتر از دستگاه‌های قبلی است. این شبیه‌ساز از مجموعه ای از