payamvha/North_RAG huggingface dataset:
این خانه را برای سکونت به او پیشنهاد کنند. با این حال، اقامت هوهانس شیراز در این مکان دیری نپایید و تنها یک سال در این خانه زندگی کرد. او در سال ۱۹۸۷ در همین خانه درگذشت. پس از مرگ شاعر ارمنی، برای حفظ میراث او، این ساختمان با تصمیم دولت ارمنستان به خانه-موزه تبدیل شد. اما به دلیل زمین‌لرزه سال ۱۹۸۸ ارمنستان، بازسازی موزه متوقف شد و ۸ خانواده زلزله‌زده در آن اسکان یافتند تا اینکه در سال ۲۰۰۳ با همکاری دولت ارمنستان و شهرداری گیومری خانه‌هایی برای زلزله‏‌زدگان تهیه شد و ساختمان را به عنوان خانه‌موزه هوهانس
تهیه شد و ساختمان را به عنوان خانه‌موزه هوهانس شیراز بازسازی کردند. وضعیت فعلی. موزه هوهانس شیراز یک بنای یک طبقه با معماری ارمنی مربوط به قرن ۱۹ میلادی است. امروزه نمای غربی دارای یک دروازه مجلل است که به حیاط بزرگی منتهی می‌شود. این خانه‌موزه از شش اتاق تشکیل شده است. اتاق نخست اطلاعاتی دربارهٔ دوران کودکی هوهانس شیراز ارائه می‌دهد. اتاق دوم مانند زمان زندگی شیراز مبله است. چهار اتاق دیگر آثار خلاق نویسنده، نقاشی‌ها، مجسمه‌ها و غیره را در خود جای داده‌اند. در موزه بازدیدکننده با زندگی غزل‌سرای بزرگ، مسیر
در موزه بازدیدکننده با زندگی غزل‌سرای بزرگ، مسیر خلاقیت ادبی، داستان‌ها و قسمت‌هایی از زندگی آشنا می‌شود. در این موزه همچنین آثار هنرمندان دیگر درباره زندگی شیراز به نمایش گذاشته شده است. نمای غربی این خانه‌موزه دارای یک دروازه مجلل از جنس سنگ توف است که به حیاط بزرگی منتهی می‌شود. این موزه از شش اتاق تشکیل شده است. در اتاق نخست اطلاعاتی دربارهٔ دوران کودکی شاعر ارائه می‌دهد. چیدمان اتاق دوم به صورتی که در زمان حیات شاعر بوده است حفظ شده. چهار اتاق دیگر آثار هوهانس شیراز، نقاشی‌ها، مجسمه‌ها و غیره را در
هوهانس شیراز، نقاشی‌ها، مجسمه‌ها و غیره را در خود جای داده‌اند. تابلویی از جان استاین‌بک, نویسنده آمریکایی به نمایش گذاشته شده است که از هوهانس شیراز به خاطر مهمان‌نوازی‌اش در ایروان تشکر می‌کند. در سال ۲۰۲۴، به مناسبت جشن ۱۱۰ سالگی این شاعر ارمنی، صندوق موزه نمایشگاه‌های جدیدی دریافت کرد. دانشگاه دولتی شیراک اسناد آرشیوی را به موزه اهدا کرد، از جمله سفارش‌های مؤسسه آموزشی لنیناکان از سال ۱۹۳۵ تا ۱۹۳۶ در مورد دانشجوی «هوانس شیراز».
محاسبات غیر متمرکز به فرآیندی اطلاق می شود که در آن داده ها و منابع پردازشی در چندین دستگاه یا گره مختلف توزیع شده اند و هیچ مرکز واحدی بر تمامی فعالیت ها نظارت نمی کند. این نوع معماری,به افزایش انعطاف پذیری,بهبود مقیاس پذیری و کاهش وابستگی به نهاد های مرکزی کمک می کند. ویژگی ها عدم تمرکز:در این نوع سیستم ها,هیچ نهاد یا گره ای به تنهایی کنترل تمامی فرآیند ها را در اختیار ندارد و منابع به طور مساوی میان گره ها تقسیم می شود. گسترش پذیری:سیستم های غیرمتمرکز می توانند به راحتی با اضافه کردن گره های جدید مقیاس
توانند به راحتی با اضافه کردن گره های جدید مقیاس پذیر شوند و عملکرد آن ها بطور قابل توجهی بهبود یابد. پایداری در برابر خرابی:چنانچه یکی از گره ها دچار مشکل شود,گره های دیگر قادر خواهند بود به فعالیت خود ادامه دهند و عملکرد کلی سیستم تحت تاثیر قرار نخواهد گرفت. افزایش امنیت:در این شبکه ها,معمولا از الگوریتم های رمز نگاری برای حفظ حریم خصوصی و جلوگیری از دسترسی های غیرمجاز به داده ها استفاده می شود. اجزای اصلی گره ها(nodes):هر دستگاه یا واحدی که در شبکه برای پردازش و ذخیره سازی اطلاعات مشارکت دارد.
برای پردازش و ذخیره سازی اطلاعات مشارکت دارد. شبکه:مجموعه ای از گره ها که با استفاده از پروتکل های خاص به هم متصل شده و داده ها بین خود منتقل می کنند. پروتکل ها :مجموعه ای از قواعد و روش هایی که برای هماهنگ سازی گره ها و مدیریت تبادل اطلاعات در شبکه به کار می روند. مزایا: کاهش وابستگی به مرکز واحد:سیستم های غیرمتمرکز به دلیل توزیع منابع و پردازش,کمتر به یک نقطه آسیب پذیر وابسته اند. مقیاس پذیری بهتر:افزودن گره های جدیددر این سیستم ها بدون افت عملکرد امکان پذیر است,که باعث بهبود مقیاس پذیری می شود. امنیت
پذیر است,که باعث بهبود مقیاس پذیری می شود. امنیت بیشتر:به دلیل اینکه داده ها در چندین نقطه ذخیره می شوند می شوند و هر گره به طور جدا فعالیت می کند,احتمال وقوع حملات کم می شود. معایب: پیچیدگی در مدیریت:کنترل و نظارت بر یک شبکه غیر متمرکز به دلیل عدم وجود یک مرکز واحد ممکن است پیچیده و زمان بر باشد. هزینه های بالاتر:به دلیل نیاز به هماهنگی و استفاده از منابع متعدد,ممکن است هزینه های عملیاتی سیستم های غیر متمرکز بیشتر از سیستم های متمرکز باشد. کابرد ها: بلاک چین:یکی از مهم ترین کاربرد های محاسبات غیر
بلاک چین:یکی از مهم ترین کاربرد های محاسبات غیر متمرکز,بلاک چین است که در آن اطلاعات بطور توزیع شده و بدون نیاز به یک مرجع مرکزی ذخیره می شود. سیستم های هوشمند:در کاربرد هایی مانند اینترنت اشیا,این مدل به دستگاه ها این امکان را می دهد که به طور مستقل و یا به صورت هماهنگ با سایر گره ها عمل کنند. چشم انداز آینده: با پیشرفت فناوری هایی مانند بلاک چین,رایانش ابری و اینترنت اشیا,سیستم های غیر متمرکز به طور افزاینده ای به راه حل درست برای مشکلات مقیاس پذیری,امنیت و کارایی در صنایع مختلف تبدیل خواهند شد.این روند
و کارایی در صنایع مختلف تبدیل خواهند شد.این روند احتمالا در آینده به رشد و توسعه بیشتر این نوع معماری ها منجر خواهد شد.
دستگاه معماری نرم‌افزار مجازی (VISA) یک واسط برنامه نویسی کاربردی (API) رایج است که در صنعت تست و اندازه گیری (T&amp;M) برای ارتباط گرفتن با ابزار دقیق در کامپیوتر استفاده میشود. ویسا یک استاندارد به کار گرفته شده توسط تعدادی از شرکت های تی اند ام مانند Anritsu, Bustec و Tektronix است. این یک چارچوب نرم‌افزار استاندارد است که مجموعه‌ای از APIها و درایورهای ابزار را فراهم می‌کند. این APIها ارتباط بین کامپیوترهای کنترل کننده و ابزار در سیستم های ابزار دقیق مجازی را امکان پذیر می کنند. هدف و کاربرد:. استاندارد
را امکان پذیر می کنند. هدف و کاربرد:. استاندارد ویسا شامل مشخصاتی برای ارتباط گرفتن با منابع واسطی مانند جی پی آی بی و VXI است. همچنین بعضی از خصوصیات ویسا برای شیوه نامه ارتباطاتت در کامپیوتر های شخصی استفاده میشود. کتابخانه VISA ارائه عملیات خود را بر روی چندین مکانیسم استفاده مجدد از نرم افزار استاندارد کرده است، از جمله از طریق یک واسط برنامه نویسی کاربردی C که از ویندوز DLL سرچشمه میگیرد و از طریق یک واسط برنامه نویسی کاربردی .NET در معرض دید قرار گرفته است. اگرچه چندین فروشنده و پیاده‌سازی VISA وجود
است. اگرچه چندین فروشنده و پیاده‌سازی VISA وجود دارد، برنامه‌هایی که علیه VISA نوشته شده‌اند، به لطف استانداردسازی ارائه و عملیات/قابلیت‌های VISA، (به طور اسمی) با فروشنده قابل تعویض هستند. پیاده‌سازی‌هایی از فروشندگان خاص برای زبان‌های برنامه‌نویسی کمتر رایج و فناوری‌های استفاده مجدد نرم‌افزار نیز در دسترس هستند. تاریخچه. VISA در ابتدا از طریق VXIplug&amp;play Alliance، یک بدنه استاندارد T&amp;M که اکنون منحل شده است، استاندارد شد. استاندارد فعلی، "ویزا مشخصات 5.0" توسط بنیاد IVI نگهداری می شود. بنیاد IVI
5.0" توسط بنیاد IVI نگهداری می شود. بنیاد IVI یک کنسرسیوم باز است که برای ارتقای مشخصات ابزارهای تست برنامه نویسی که قابلیت تعویض را ساده می کند، عملکرد بهتری ارائه می دهد و هزینه توسعه و نگهداری برنامه را کاهش می دهد، تأسیس شده است.
NetFPGA پروژه ای برای توسعه سخت‌افزار و نرم‌افزار منبع باز برای نمونه سازی سریع دستگاه‌های شبکه کامپیوتری است. جامعه هدف این پروژه محققان دانشگاهی، کاربران صنعت و دانشجویان هستند. این اولین پلتفرم در نوع خود در جامعه شبکه نبوده است. NetFPGA از یک رویکرد و روش مبتنی بر FPGA برای ساختن نمونه اولیه دستگاه‌های شبکه استفاده می‌کند. این به کاربران اجازه می‌دهد تا طرح‌هایی را توسعه دهند که قادر به پردازش بسته‌ها با نرخی خطی باشند، قابلیتی که به‌طور معمول به وسیلهٔ رویکردها و روش‌های مبتنی بر نرم‌افزار امکان‌پذیر
رویکردها و روش‌های مبتنی بر نرم‌افزار امکان‌پذیر نیست. NetFPGA برای پشتیبانی از توسعه دهندگانی متمرکز شده است که می‌توانند پروژه‌ها و بلوک‌های سازنده IP یکدیگر را به اشتراک بگذارند و آنها را توسعه دهند. تاریخچه. این پروژه در سال ۲۰۰۷ به عنوان یک پروژه تحقیقاتی در دانشگاه استنفورد به نام NetFPGA-1G شروع گردید. 1G در ابتدا به عنوان ابزاری برای آموزش معماری و طراحی سخت‌افزار شبکه به دانشجویان طراحی شد. پلتفرم 1G شامل یک برد PCI با یک FPGA Xilinx Virtex-II pro بود که توسط رابط‌های 4x1 1GigE تغذیه می‌شد، به
بود که توسط رابط‌های 4x1 1GigE تغذیه می‌شد، به همراه یک مخزن کد دارای قابلت دانلود و حاوی یک کتابخانه IP و چند نمونه طرح. این پروژه رشد کرد و تا پایان سال ۲۰۱۰ بیش از ۱۸۰۰ برد 1G به بیش از ۱۵۰ مؤسسه آموزشی در ۱۵ کشور فروخته شد. در زمان رشد این پروژه، 1G نه تنها به عنوان ابزاری برای آموزش، بلکه به‌طور گسترده‌ای به عنوان ابزاری برای تحقیق محبوبیت پیدا کرد. تا سال ۲۰۱۱ بیش از ۴۶ مقاله آکادمیک در مورد تحقیقاتی که از پلتفرم NetFPGA-1G استفاده می‌کردند، منتشر شد. علاوه بر این، بیش از ۴۰ پروژه تا پایان سال ۲۰۱۰
علاوه بر این، بیش از ۴۰ پروژه تا پایان سال ۲۰۱۰ به مخزن کد 1G اضافه گردید. در سال ۲۰۰۹ کار به صورت پنهانی بر روی NetFPGA-10G با رابط‌های 4x10 GigE آغاز شد. برد 10G همچنین با یک FPGA بسیار بزرگتر، حافظه بیشتر و چند ارتقاء دیگر طراحی شده است. اولین انتشار این پلتفرم با اسم رمز «Howth» برای ۲۴ دسامبر ۲۰۱۰ برنامه‌ریزی شد و شامل مخزنی مشابه به 1G است و شامل یک کتابخانه IP کوچک و دو طرح مرجع است. از نظر طراحی پلتفرم، 10G از جهات قابل توجهی متفاوت از پلتفرم 1G است. به عنوان مثال، استانداردهای رابط برای IP
1G است. به عنوان مثال، استانداردهای رابط برای IP سخت‌افزاری کاملاً از نو طراحی شدند، این بار با تکیه بر استانداردهای صنعتی به جای پروتکل‌های داخلی. علاوه بر این، پلتفرم به‌جای اسکریپت‌های سفارشی، اکنون بیشتر به ابزارهای استاندارد صنعتی برای رسیدگی به ترکیب طراحی، نقشه‌برداری ثبت خودکار و مدیریت کتابخانه IP متکی شده است. نسخه دوم پلتفرم NetFPGA-10G با اسم رمز “Skellig” قرار بود قبل از سه‌ماهه دوم سال ۲۰۱۱ منتشر شود. “Skellig” بر اساس نسخه اول با نام مستعار “Howth” ساخته شده و شامل چندین بهبود نسبت به نسخه
“Howth” ساخته شده و شامل چندین بهبود نسبت به نسخه قبلی است. پلتفرم NetFPGA-10G دارای یک FPGA Xilinx Virtex-5 TX240T و چهار رابط اترنت ۱۰ گیگابیتی (رابط‌های SFP+) است. NetFPGA-1G. ویژگی‌های هیئت مدیره. http://www.digilentinc.com/Products/Detail.cfm را ببینید؟ Prod=NETFPGA برای اطلاعات فنی دقیق تر. مجوز. کد NetFPGA-1G با استفاده از یک مجوز از نوع BSD توزیع می‌شود. NetFPGA-10G. ویژگی‌های هیئت. برای اطلاعات فنی دقیق تر به http://www.hitechglobal.com/Boards/PCIExpress_SFP+.htm مراجعه کنید. مجوز. پایه کد
مراجعه کنید. مجوز. پایه کد NetFPGA-10G حاوی کدهایی است که تحت انواع مجوزهای مختلف پوشش داده شده است، اگرچه مجوز پیش فرض GNU LGPL نسخه ۳ است.
باشگاه فوتبال دپورتیوو تاچیرا (به انگلیسی: Deportivo Táchira) یک باشگاه فوتبال واقع در سن کریستوبال، تاچیرا در کشور ونزوئلا است. این تیم در لیگ سطح اول فوتبال ونزوئلا بازی می‌کند و سابقه ۱۱ قهرمانی در این رقابت‌ها را نیز دارد. این باشگاه در زمان تاسیس، باشگاه فوتبال سن کریستوبال نام داشت.
هنر ایمیل به آثار هنري اشاره دارد که برای استفاده در محیط ایمیل طراحی شده اند. هنر ایمیل شامل گرافیک های رایانه ای ‌، پویانمایی رایانه ای ،اسکرین سیور ها، اسکن های دیجیتال از آثار هنری در سایر رسانه ها و حتی هنر اسکی می باشد.هنر ایمیلی میتواند بر روی صفحه نمایش کامپیوتر یا دستگاه های مشابه نمایش داده شود،یا میتوان آن را چاپ کرد و به نمایش گذاشت. هنري ایمیل تکاملی از جنبش هنر نامه‌نگاری شبکه ای است که در اوایل دهه ی ۱۹۹۰ آغاز شد . چاک ولش که با نام کرکر جک کید نیز شناخته میشود با ایجاد لینک تلنت کار شبکه ای
نیز شناخته میشود با ایجاد لینک تلنت کار شبکه ای هنرمندان آنلاین اولیه را به هم دیگر متصل کرد.توسعه و تکامل تاریخی اصطلاح "هنر ایمیل" در کتاب شبکه ابدی: نتولوژی هنر پستی که توسط چاک ولش نوشته شده است و توسط انتشارات دانشگاه کلگری منتشر و ویرایش شده است، مستند شده است. تا پایان دهه ی ۱۹۹۰ میلادی، بسیاری از هنرمندان پستی، به علت هزینه های پستی و دسترسی آسان تر به اینترنت ، به صورت تدریجی شروع به انتقال پروژه های هنری جمعی به فضای وب و اشکال جدید و ارزان ارتباط دیجیتال کردند.اینترنت امکان انتشار سریع تر دعوت
دیجیتال کردند.اینترنت امکان انتشار سریع تر دعوت نامه های هنر پستی را فراهم کرد و وبلاگ ها و وبسایت های هنر پستی به عنوان پلتفرم های رایج برای نمایش آثار و مستند سازی پروژه ها شناخته شده اند.شمار فزاینده ای از پروژه ها هنرمندان را به ارسال هنر ایمیل به صورت دیجیتالی دعوت کردند ،چه به عنوان روش اصلی و چه عنوان گزینه ای برای ارسال آثار از طریق پست. در سال ۲۰۰۶ ،رمز ترکی یک ایمیل دریافت کرد که حاوی یک اثز اسکن شده از هنرمند بلژیکی ، لوک فیرنس بود.او این تصویر را به حدود ۷۰۰۰ آدرس ایمیل هنرمندان ارسال کرد و به
به حدود ۷۰۰۰ آدرس ایمیل هنرمندان ارسال کرد و به دنبال آن حدود ۲۰۰ اثر و پاسخ جمع آوری شد.
AlexNet نام یک معماری شبکه عصبی کانولوشن (CNN) است که توسط Alex Krizhevsky با همکاری ایلیا Sutskever و Geoffrey Hinton ، که دکترای کریژفسکی بود، طراحی شد. مشاور در دانشگاه تورنتو &lt;/link&gt;[ "" ] 60 میلیون پارامتر و 650000 نورون داشت. نتیجه اولیه مقاله اصلی این بود که عمق مدل برای عملکرد بالای آن ضروری بود، که از نظر محاسباتی گران بود، اما به دلیل استفاده از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) در طول آموزش امکان پذیر شد. این سه تیم SuperVision را تشکیل دادند و AlexNet را در چالش تشخیص تصویری در مقیاس بزرگ
و AlexNet را در چالش تشخیص تصویری در مقیاس بزرگ ImageNet در 30 سپتامبر 2012 ارائه کردند. این شبکه به خطای 5 برتر 15.3 درصدی دست یافت که بیش از 10.8 درصد بهتر از رتبه دوم بود. معماری بر تعداد زیادی از کارهای بعدی در یادگیری عمیق ، به ویژه در کاربرد شبکه های عصبی در بینایی کامپیوتر ، تأثیر گذاشت. معماری. AlexNet شامل هشت لایه است: پنج لایه اول لایه های کانولوشن هستند، برخی از آنها لایه های max-pooling و سه لایه آخر لایه های کاملاً متصل هستند. شبکه، به جز آخرین لایه، به دو نسخه تقسیم می شود که هر کدام روی یک
لایه، به دو نسخه تقسیم می شود که هر کدام روی یک GPU اجرا می شوند. کل ساختار را می توان به صورت نوشتاری نوشت (CNN → RN → MP)² → (CNN³ → MP) → (FC → DO)² → خطی → softmax اگر از تابع فعال‌سازی ReLU غیراشباع استفاده می‌کرد که بهتر از tanh و sigmoid تمرین می‌کرد. از آنجایی که شبکه روی یک پردازنده گرافیکی 3 گیگابایتی Nvidia GTX580 قرار نمی گرفت، به دو نیمه تقسیم شد، یکی در هر GPU. : بخش 3.2 آموزش. مجموعه آموزشی ImageNet 1.2 میلیون تصویر داشت. این برای 90 دوره آموزش داده شد، که پنج تا شش روز بر روی دو پردازنده
داده شد، که پنج تا شش روز بر روی دو پردازنده گرافیکی NVIDIA GTX 580 3GB، که دارای عملکرد تئوری 1.581 TFLOPS در float32 و قیمت انتشار 500 دلار است، آموزش داده شد. این با نزول گرادیان تکانه با اندازه دسته ای 128 نمونه، تکانه 0.9 و کاهش وزن 0.0005 آموزش داده شد. نرخ یادگیری شروع شد formula_1 و هر زمان که خطای اعتبارسنجی متوقف می شود، به صورت دستی 10 برابر کاهش می یابد. در طول تمرین سه بار کاهش یافت و به پایان رسید formula_2 . از دو شکل افزایش داده استفاده می‌کرد، که هر دو به‌طور مستقیم روی CPU محاسبه می‌شدند،
که هر دو به‌طور مستقیم روی CPU محاسبه می‌شدند، بنابراین «رایگان محاسباتی»: از نرمال‌سازی پاسخ موضعی و منظم‌سازی ترک تحصیل با احتمال افت 0.5 استفاده کرد. همه وزن ها به صورت گاوسی با میانگین صفر و انحراف معیار 01/0 مقداردهی اولیه شدند . بایاس ها در لایه های کانولوشن 2، 4، 5، و همه لایه های کاملاً متصل، به ثابت 1 مقداردهی اولیه شدند تا از مشکل ReLU در حال مرگ جلوگیری شود. تاریخچه. کار قبلی. AlexNet یک شبکه عصبی کانولوشنال است. در سال 1980، کونیهیکو فوکوشیما یک CNN اولیه به نام نئوگنیترون را پیشنهاد کرد. توسط
CNN اولیه به نام نئوگنیترون را پیشنهاد کرد. توسط یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت آموزش داده شد. LeNet-5 ( Yann LeCun et al., 1989) توسط یادگیری نظارت شده با الگوریتم پس انتشار ، با معماری که اساساً مشابه AlexNet در مقیاس کوچک است، آموزش داده شد. (J. Weng، 1993) حداکثر جمع آوری را اضافه کرد. در طول دهه 2000، با بهبود سخت افزار GPU ، برخی از محققین این موارد را برای محاسبات همه منظوره ، از جمله آموزش شبکه عصبی، تطبیق دادند. (K. Chellapilla و همکاران، 2006) یک CNN را بر روی GPU آموزش دادند که 4 برابر سریعتر از
را بر روی GPU آموزش دادند که 4 برابر سریعتر از یک CPU معادل بود. یک CNN عمیق (Dan Cireșan "و همکاران" ، 2011) در IDSIA 60 برابر سریعتر از یک پیاده سازی CPU معادل بود. بین 15 مه 2011 و 10 سپتامبر 2012، CNN آنها برنده چهار مسابقه تصویر شد و SOTA برای پایگاه داده های تصویری متعدد را به دست آورد. با توجه به مقاله AlexNet، شبکه قبلی Cireșan "تا حدودی مشابه است." هر دو با CUDA نوشته شده بودند تا روی GPU اجرا شوند. بینایی کامپیوتر. در طول دوره 1990-2010، شبکه‌های عصبی بهتر از سایر روش‌های یادگیری ماشین مانند
عصبی بهتر از سایر روش‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون هسته ، ماشین‌های بردار پشتیبانی ، AdaBoost ، تخمین ساخت‌یافته، و غیره نبودند. به ویژه برای بینایی کامپیوتر، پیشرفت زیادی از مهندسی ویژگی های دستی حاصل شد، مانند ویژگی های SIFT ، ویژگی های SURF ، ویژگی های HoG ، کیسه های کلمات بصری ، و غیره. موقعیتی که پس از AlexNet غالب شد. در سال 2011، جفری هینتون شروع به برقراری ارتباط با همکارانش کرد در مورد "چه کاری باید انجام دهم تا شما را متقاعد کنم که شبکه های عصبی آینده هستند؟"، و Jitendra Malik ، یک بدبین به
آینده هستند؟"، و Jitendra Malik ، یک بدبین به شبکه های عصبی، چالش کلاس های شی بصری PASCAL را توصیه کرد. هینتون گفت مجموعه داده آن بسیار کوچک است، بنابراین مالیک چالش ImageNet را به او توصیه کرد. در حالی که AlexNet و LeNet اساساً طراحی و الگوریتم یکسانی دارند، AlexNet بسیار بزرگتر از LeNet است و بر روی مجموعه داده بسیار بزرگتر روی سخت افزار بسیار سریعتر آموزش داده شده است. در طی 20 سال، هم داده ها و هم محاسبات به صورت ارزان در دسترس قرار گرفتند. کارهای بعدی. AlexNet بسیار تأثیرگذار است و در نتیجه کارهای
AlexNet بسیار تأثیرگذار است و در نتیجه کارهای بعدی در استفاده از CNN برای بینایی رایانه و استفاده از GPU برای تسریع یادگیری عمیق انجام شد. طبق گفته Google Scholar تا اواسط سال 2024، مقاله AlexNet بیش از 157000 بار مورد استناد قرار گرفته است. در زمان انتشار، هیچ چارچوبی برای آموزش شبکه عصبی مبتنی بر GPU و استنتاج وجود نداشت. پایگاه کد برای AlexNet تحت مجوز BSD منتشر شد و برای چندین سال بعد معمولاً در تحقیقات شبکه های عصبی استفاده می شد. در یک جهت، کارهای بعدی با هدف آموزش CNN های عمیق و فزاینده ای انجام شد
با هدف آموزش CNN های عمیق و فزاینده ای انجام شد که به عملکرد بالاتری در ImageNet دست یافتند. در این خط از تحقیقات GoogLeNet (2014)، VGGNet (2014)، شبکه بزرگراه (2015) و ResNet (2015) هستند. جهت دیگر با هدف بازتولید عملکرد AlexNet با هزینه کمتر بود. در این خط از تحقیقات SqueezeNet (2016)، MobileNet (2017)، EfficientNet (2019) هستند.
موزهٔ طراحی ویترا در وایل آم راین (آلمان)، نزدیک بازل (سوئیس)، در ساختمانی که توسط معمار کانادایی فرانک گری طراحی شده، واقع شده است و یکی از مهم‌ترین موزه‌های معماری و طراحی صنعتی در جهان است. این موزه میزبان نمایشگاه‌ها و رویدادهای موقتی در زمینهٔ معماری، طراحی و طراحی مبلمان است. از سال ۱۹۸۹ میلادی، ویترا تولیدکنندهٔ مبلمان سوئیسی، محدودهٔ شرکت خود را در وایل آم راین به یک پارک معماری واقعی تبدیل کرده است که در آن می‌توانید نمونه‌هایی از آثار فرانک گری، زها حدید، نیکولاس گریمشاو، آلوارو سیزا و تادائو آندو
حدید، نیکولاس گریمشاو، آلوارو سیزا و تادائو آندو را تحسین کنید.
سول‌میت ("سبک‌دهی‌شده به‌صورت SOULM8TE)" یک فیلم اروتیک دلهره‌آور علمی تخیلی آمریکایی به نویسندگی و کارگردانی کیت دولان، برگرفته از داستانی از جیمز وان، اینگرید بیسو و رافائل جردن است. این فیلم به عنوان یک اسپین‌آف از "مگان" (۲۰۲۲) عمل می‌کند. لیلی سالیوان، دیوید ریسدال و کلودیا دومیت بازیگران آن هستند. جیسون بلام و جیمز وان به‌عنوان تهیه‌کننده در زیر پرچم‌های بلوم‌هاوس پروداکشنز و اتومیک مانستر فعالیت می‌کنند. "سول‌میت" قرار است در تاریخ ۹ ژانویه ۲۰۲۶ در ایالات متحده منتشر شود. تولید. در ژوئن ۲۰۲۴، اعلام
متحده منتشر شود. تولید. در ژوئن ۲۰۲۴، اعلام شد که اسپین‌آفی از "مگان" (۲۰۲۲) در حال توسعه است. کیت دولان بر اساس فیلمنامه‌ای که خودش نوشته بود، با داستانی از جیمز وان و اینگرید بیسو، برای کارگردانی قرارداد امضا کرد. در ماه اوت، لیلی سالیوان، دیوید ریسدال و کلودیا دومیت به بازیگران پیوستند. تصویربرداری اصلی تا نوامبر ۲۰۲۴ به پایان رسید. انتشار. "SOULM8TE" قرار است در تاریخ ۹ ژانویه ۲۰۲۶ توسط یونیورسال پیکچرز در ایالات متحده منتشر شود. تاریخ انتشار پیش از این برای ۲ ژانویه تعیین شده بود.
"این مقاله درحال ترجمه از ویکی انگلیسی است" "این صفحه درحال ویرایش است" لوله محاسبات موازی(Computron tube) یک لوله الکترونی بود که برای انجام جمع و ضرب موازی اعداد دیجیتالی و به کل تمام محاسبات کامپیوتری طراحی شده بود. این ایده توسط ریچارد ال. اسنایدر ، جونیور، یان ای مطرح شد و توسعه آن در سال 1941 تحت قرارداد OEM-sr-591 با بخش 7 کمیته تحقیقات دفاع ملی دفتر تحقیق و توسعه ایالات متحده آغاز و ادامه داده شد. تابع عددی لوله محاسبات موازی برای حل معادله formula_1 بود که در آن A، B، C و D ورودی های 14 بیتی و S یک
بود که در آن A، B، C و D ورودی های 14 بیتی و S یک خروجی 28 بیتی است. چنین رویکردی راه حل پیشنهادی RCA برای تولید یک سیستم کنترل آتش مبتنی بر کامپیوتر غیر آنالوگ و بدون استفاده از اطلاعات کد دهی شده برای استفاده در هدف گیری توپخانه در طول جنگ جهانی دوم بود. برای توضیح ساده از لوله محاسبات موازی که یک سیستم فیزیکی پیچیده است، میتوان آن را به این شکل توصیف کرد: یک ساختار لامپ اشعه کاتدی (Cathode Ray Tube) که به شکل یک استوانه ی قائم دوّار طراحی شده است و در مرکز آن یک ساختار کاتدی عمودی قرار دارد. این استوانه
آن یک ساختار کاتدی عمودی قرار دارد. این استوانه از 14 صفحه مجزا تشکیل شده که هر صفحه شامل 14 پرتو شعاعی رو به بیرون است. در مجموع، 196 پرتو منفرد وجود دارد که هرکدام توسط چندین صفحه انحرافی (Deflection Plates) به سمت دو هدف هدایت میشوند. برخی از این صفحات انحرافی به مدارهایی خارج از لوله محاسبات موازی متصل هستند و به عنوان ورودیهای داده عمل میکنند. سایر صفحات انحرافی به اهداف داخلی متصل هستند و به محاسبات جزئی (مجموعها و ضربهای جزئی) از مراحل دیگر در داخل این سیستم اختصاص دارند. بعضی از اهداف به مدارهای
این سیستم اختصاص دارند. بعضی از اهداف به مدارهای خارجی وصل شدهاند و به عنوان نتایج محاسبات عمل میکنند. عملکرد الکترونیکی طراحی لوله محاسبات موازی شامل استفاده از پرتوهای الکترونی هدایت شده به جای پرتوهای دروازه بندی شده بود. علاوه بر این این روش بر اساس توانایی یک هدف انتشار ثانویه الکترون طراحی شده بود که تحت بمباران الکترونی، پتانسیل نزدیکترین الکترود جمعکننده را به خود میگرفت. در مقابل، طراحی Additron Tube توسط یوسف کیتز (Josef Kates)، از پرتوهای الکترونی با مسیر ثابت استفاده میکرد. این پرتوها توسط
با مسیر ثابت استفاده میکرد. این پرتوها توسط چندین شبکه کنترلی مدیریت میشدند که جریان را یا عبور میدادند و یا مسدود میکردند. به طور خلاصه: - Computron یک لامپ اشعه کاتدی پیچیده بود که از پرتوهای الکترونی هدایتشده استفاده میکرد. - Additron یک تریود بود که از چندین شبکه و اهداف برای کنترل پرتوها و جریان بهره میبرد. این دو طراحی به شیوههای متفاوتی با پرتوهای الکترونی کار میکردند و در عملکرد و پیچیدگی فنی تفاوت داشتند. بخش فرعی لوله محاسبات موازی آزمایش شد و مفهوم آن تایید شد، اما ساخت یک دستگاه کامل از آن هرگز
آن تایید شد، اما ساخت یک دستگاه کامل از آن هرگز انجام نشد. لوله محاسبات موازی در سال 22 ژوئیه 1947 در اداره ثبت اختراع و نشان تجاری ایالات متحده تایید شد مفاهیم مدرن. طراحی کامپیترون یکی از تلاش‌های اولیه برای تولید مدار مجتمع لامپ خلأ بود که نه تنها به لحاظ اندازه و مسائل مربوط به قابلیت اطمینان (طول عمر)، بلکه برای به حداقل رساندن اتصالات الکتریکی خارجی بین عناصر فعال انجام می‌شد. هدف از ادغام، صرفاً کاهش اتصالات سیگنال خارجی به داخل و خارج یک پکیج با گنجاندن چندین دستگاه فعال در یک پکیج، مانند لامپ
گنجاندن چندین دستگاه فعال در یک پکیج، مانند لامپ Loewe 3NF نیست. هدف این است که عملکرد دستگاه‌های فعال برای دستیابی به هم‌افزایی فنی ادغام شود. یک مثال مدرن می‌تواند ترانزیستور چند امیتر از مدارهای مجتمع منطقی ترانزیستور به ترانزیستور (TTL) باشد. یکی دیگر از ساختارهای مدرن مورد انتظار بعد از لوله های محاسبات موازی، مدار شیفتر بشکه است که در بسیاری از ریزپردازنده‌های سبک برای محاسبات عددی استفاده می‌شود.
شبه بهشت یک فیلم کمدی بریتانیایی محصول ۱۹۴۳ است که توسط Two Cities Films ساخته شده است. لارنس اولیویه در نقش یک مخترع روسی شوروی که برای ساخت پره کشتی جدید خود به انگلستان سفر می‌کند و پنه لوپه دادلی وارد در نقش زنی که عاشق او می‌شود بازی می‌کنند. فیلم طنزی ملایم در مورد تفاوت ارزش‌های انگلیسها با شیوه تفکر شرقی است و برای تشویق همدردی بین بریتانیا و اتحاد جماهیر شوروی طراحی شده است. خلاصه. ایوان کوزنتسوف (لارنس اولیویه)، مخترع روسی، درست قبل از شروع جنگ دوم جهانی به انگلستان سفر می‌کند تا صنعت کشتیرانی
دوم جهانی به انگلستان سفر می‌کند تا صنعت کشتیرانی بریتانیا را با تیغه ملخ تازه اختراع شده و بهبود یافته خود آشنا کند. در آنجا با آن تیسدال (پنه لوپه دادلی وارد) آشنا می‌شود و عاشق او می‌شود. ملاقات با آن و شنیدن نظرات او تصورات قبلی او را در مورد نظام سرمایه‌داری و منحط بودن آن وارونه می‌کند. به انگلیسها انتقادات شدیدی وارد می‌کند نسبت به اینکه آنها سرد و بی‌احساس هستند نمی‌خندند و دنیا را استعمار کرده‌اند. در مقابل آن و خانواده او کوچک‌ترین حس ناراحتی نشان نمی‌دهند و می‌گویند ما همیشه نسبت به خودمان
نشان نمی‌دهند و می‌گویند ما همیشه نسبت به خودمان انتقاد می‌کنیم. آنها می‌گویند ما نیز در مواقع لزو م می‌خندیم و نیز ما دنیا را اشغال نکرده‌ایم بلکه سیاحانی برای اولین بار به آن کشورها رفته‌اند و آنها افراد بوده‌اند و بعداً سود تجاری هم به میان آمده است ولی ما نسیت به مستعمرات مسیولانه رفتار می‌کنیم و … او با پدربزرگ آن در مورد اینکه نظام سرمایه‌داری مردم را استثمار می‌کند بحث می‌کند و در پاسخ می‌شنود که کارفرمای خوب و کارفرمای بد وجود دارند. پس از نزاع عاشقان، ایوان به کشورش برمی گردد تا یک سال بعد به
عاشقان، ایوان به کشورش برمی گردد تا یک سال بعد به انگلستان فراخوانده شود تا عیوب طراحی خود را برطرف کند. اینبار آلمان به شوروی حمله کرده است که باعث می‌شود مردم با او مهربانتر باشند. علی‌رغم تلاش‌های او، تغییرات او ثابت می‌شود که نادرست هستند و به نظر می‌رسد مقدر است که با شرمندگی به اتحاد جماهیر شوروی بازگردد. در این موقع آن کارگران را متقاعد می‌کند که شبانه روز کار کنند تا پروانه انقلابی را درست کنند. به زودی آنها مشکل را حل می‌کنند و کشتی موفقیت آمیز به آب انداخته می‌شود. حال ایوان می‌تواند با افتخار به
انداخته می‌شود. حال ایوان می‌تواند با افتخار به اتحاد جماهیر شوروی بازگردد تا به تلاش‌های جنگی که با عشق آن غنی شده است، کمک کند.