payamvha/North_RAG huggingface dataset:
دارد که حملات در کویت توسط عواملی انجام شده که به‌گفته آن‌ها «توسط ایران مصادره شده بودند». در فوریه ۲۰۰۷، خبرنگاران گزارش دادند که جمال جعفر محمد، که در سال ۲۰۰۵ به‌عنوان عضوی از جناح اعلای انقلاب اسلامی عراق (SCIRI/بدر) از ائتلاف متحد عراق (UIA) به پارلمان این کشور راه یافته بود، در کویت به اتهام طراحی بمب‌گذاری‌های منتسب به حزب الدعوه به اعدام محکوم شده است.
حسن عزالدین (به متولد ) یک تبعه لبنانی است که توسط دولت ایالات متحده تحت تعقیب است. پیشینه کیفری. حسن عزالدین یکی از اعضای ادعایی حزب‌الله است. او در حال حاضر به دلیل ادعای دست‌داشتن در ربودن پرواز ۸۴۷ ترنس‌ورلد در ۱۴ ژوئن ۱۹۸۵، تحت تعقیب دولت ایالات متحده است. این حمله منجر به مرگ رابرت استتم، غواص نیروی دریایی ایالات متحده، شد. در ۱۰ اکتبر ۲۰۰۱، عزالدین به همراه دو نفر دیگر که گفته می‌شود در این هواپیماربایی دست داشته‌اند، در فهرست اولیه ۲۲ تروریست تحت تعقیب اف‌بی‌آی قرار گرفتند، که توسط رئیس‌جمهور جورج
اف‌بی‌آی قرار گرفتند، که توسط رئیس‌جمهور جورج دبلیو بوش منتشر شد. در حال حاضر پاداشی معادل ۵ میلیون دلار برای اطلاعاتی که منجر به دستگیری و محکومیت او شود، ارائه شده است. گفته می‌شود که او لبنان ساکن است.
ستردی نایتز مین اونت مجموعه‌ای از برنامه‌های ویژه تلویزیونی کشتی حرفه‌ای است که توسط پروموشن آمریکایی دبلیودبلیوئی (سابقا با نام دبلیودبلیواف) تولید می‌شود. این برنامه توسط ان‌بی‌سی پخش می‌شد و در طول سال، جایگزین برنامه "پخش زنده شنبه شب" در ساعات پایانی شب می‌شد. در آن زمان که برنامه‌های هفتگی کشتی حرفه‌ای معمولا شامل مسابقات کوتاه ستارگان مشهور در مقابل کشتی‌گیران ناآشنا و محلی بود، ستردی نایتز مین اونت تقریبا شامل مسابقات ستاره در مقابل ستاره بود که به ندرت آن زمان در تلویزیون دیده می‌شد، از جمله دفاع
ندرت آن زمان در تلویزیون دیده می‌شد، از جمله دفاع از عناوین قهرمانی و مسابقات مخصوص. این برنامه همزمان با اوج عصر طلایی کشتی حرفه‌ای در دهه ۱۹۸۰ بود. در دهه ۱۹۹۰، رتبه‌بندی نیلسن برنامه کاهش پیدا کرد و منجر به قطع این برنامه از ان‌بی‌سی در سال ۱۹۹۱ شد. در سال ۱۹۹۲، دو نسخه از این ویژه برنامه از فاکس پخش شد. در سال ۲۰۰۶، ستردی نایتز مین اونت به عنوان بخشی از توافق دبلیودبلیوئی با ان‌بی‌سی یونیورسال برای پخش شوی راو در یواس‌ای نتورک مجددا به آنتن ان‌بی‌سی بازگشت و ۵ ویژه برنامه آن در بین سال‌های ۲۰۰۶ تا ۲۰۰۸
و ۵ ویژه برنامه آن در بین سال‌های ۲۰۰۶ تا ۲۰۰۸ پخش شد. در سپتامبر ۲۰۲۴، به عنوان بخشی از توافقنامه‌ای برای انتقال اسمک‌داون از فاکس به یو‌اس‌ای نتورک، دبلیودبلیوئی اعلام کرد که این ویژه برنامه مجددا از ان‌بی‌سی و پیکاک پخش خواهد شد و کشتی‌گیرانی از راو و اسمک‌داون در آن حضور خواهند داشت. رویداد ها. ستردی نایتز مین اونت ۳۷. سی و هفتمین ویژه برنامه ستردی نایتز مین اونت در ۱۴ دسامبر ۲۰۲۴ از یونیوندایل، نیویورک در ورزشگاه کولزئوم، همان مکانی که نخستین ویژه برنامه در آن رخ داده بود، برگزار شد. این رویداد در
در آن رخ داده بود، برگزار شد. این رویداد در ایالات متحده از ان‌بی‌سی و در بازارهای بین‌المللی از طریق پیکاک و یوتیوب پخش شد. در ۶ دسامبر اعلام شد که جسی ونتورا، عضو تالار مشاهیر دبلیودبلیوئی به عنوان گزارشگر مهمان در این برنامه حضور خواهد داشت. پت مک‌آفی نیز برای گزارش در این رویداد بازگشت. ستردی نایتز مین اونت ۳۸. سی و هشتمین ویژه برنامه ستردی نایتز مین اونت در ۲۵ ژانویه ۲۰۲۵ از سن آنتونیو، تگزاس برگزار شد. این رویداد در ایالات متحده از ان‌بی‌سی و در بازارهای بین‌المللی از طریق پیکاک و یوتیوب پخش شد. این
بین‌المللی از طریق پیکاک و یوتیوب پخش شد. این رویداد شامل امضای قرارداد بین کودی رودز و کوین اونز برای مسابقه نردبانی آنها بر سر عنوان قهرمانی بی چون و چرای دبلیودبلیوئی رودز و قهرمانی «طرح عقاب» دبلیودبلیوئی (که اونز در ویژه برنامه قبلی از رودز دزدید) در رویداد رویال رامبل با حضور شاون مایکلز، عضو تالار مشاهیر دبلیودبلیوئی بود. ستردی نایتز مین اونت ۳۹. سی و نهمین ویژه برنامه ستردی نایتز مین اونت در ۲۴ مه ۲۰۲۵ در تمپا، فلوریدا برگزار شد. این رویداد در ایالات متحده از ان‌بی‌سی و در بازارهای بین‌المللی از
متحده از ان‌بی‌سی و در بازارهای بین‌المللی از طریق پیکاک و یوتیوب پخش شد. این رویداد با برگشت کودی رودز به میادین پس از رسلمنیا ۴۱ و برانسون رید به‌خاطر مصدومیت پس از سروایور سریز ۲۰۲۴ بود و به تیم سث رالینز، پاول هیمن و بران بریکر پیوست. ستردی نایتز مین اونت ۴۰. چهلمین ویژه برنامه ستردی نایتز مین اونت در ۱۲ ژوئیه ۲۰۲۵ در آتلانتا، جورجیا برگزار خواهد شد. این رویداد در ایالات متحده از ان‌بی‌سی و در بازارهای بین‌المللی از طریق پیکاک و یوتیوب پخش خواهد شد و همزمان با پی‌پرویوی آل این ۲۰۲۵ پروموشن ای‌ئی‌دبلیو
با پی‌پرویوی آل این ۲۰۲۵ پروموشن ای‌ئی‌دبلیو برگزار می‌شود. این رویداد، اولین مسابقه گلدبرگ پس از الیمینیشن چمبر ۲۰۲۲ و مسابقه بازنشستگی او پس از ۲۸ سال فعالیت در کشتی حرفه‌ای خواهد بود.
شابِر ابزاری تک‌لبه است که برای تراشیدن فلز یا مواد دیگر از سطح استفاده می‌شود. عملیات شابرزنی استفاده از یک ابزار تیز به وسیله یک صنعتگر ماهر به منظور خروج مقادیر بسیار کوچک فلز از روی سطوحی است که قرار است روی یکدیگر بلغزند و در بین آنها روغن قرار داشته باشد. این کار ممکن است زمانی مورد نیاز باشد که یک سطح باید تراز شود، برای اتصال به بخش جفت خود اصلاح شود، روغن را نگه دارد (معمولاً روی سطح تازه آسیاب شده) یا دارای پرداخت تزئینی شود. نام این ابزار از واژهٔ آلمانی Schaber گرفته شده که از فعل schaben به
آلمانی Schaber گرفته شده که از فعل schaben به معنی تراشیدن گرفته شده است. شابر را از فولاد آلیاژی سخت‌سازی شده می‌سازند؛ شابر را از سوهان کهنه نیز می‌توان ساخت. شابرها بر سه نوع‌اند: لبهٔ برندهٔ شابر تخت در سر آن قرار دارد. از این نوع شابر برای شابر زدن سطوح تخت استفاده می‌شود. شابر نیم‌گِرد دو لبهٔ تیز دارد و می‌توان از آن برای شابرزنی توپی، فلکه (پولی)، یاتاقان و سطوح توخالی مشابه استفاده کرد. شابر سه‌پهلو یا سه‌گوش برای شابرزنی قطعات کوچک با سطح خمیده به کار می‌رود. شابرزنی فرایند حذف برجستگی‌های سطح
به کار می‌رود. شابرزنی فرایند حذف برجستگی‌های سطح کار است. شابرزنی عمل دشواری است و معمولاً در کارگاه‌های آموزشی انجام نمی‌شود. برای شابر زدن هر قطعه باید عملیات زیر را انجام داد: ۴. این عملیات را تکرار کنید تا وقتی که تمام سطح قطعه‌کار رنگ جوهر بگیرد.
ترجمه ماشینی عصبی (NMT) رویکردی در ترجمه ماشینی است که از یک شبکه عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی احتمال یک توالی از کلمات استفاده می‌کند و معمولاً جملات کامل را در یک مدل یکپارچه پردازش می‌کند. این روش امروزه رویکرد غالب محسوب می‌شود و می‌تواند ترجمه‌هایی با کیفیتی نزدیک به ترجمه انسانی ارائه دهد، به‌ویژه هنگام ترجمه بین زبان‌های دارای منابع غنی و تحت شرایط خاص. با این حال، همچنان چالش‌هایی وجود دارد، به‌ویژه برای زبان‌هایی که داده‌های باکیفیت کمتری در دسترس دارند و همچنین در تغییر دامنه بین داده‌هایی که سیستم
و همچنین در تغییر دامنه بین داده‌هایی که سیستم بر اساس آن آموزش دیده و متونی که باید ترجمه کند. سیستم‌های NMT همچنین تمایل دارند ترجمه‌هایی نسبتاً تحت‌اللفظی ارائه دهند. مرور کلی. در وظیفه ترجمه، یک جمله formula_1 (شامل formula_2 توکن formula_3) در زبان مبدأ باید به یک جمله formula_4 (شامل formula_5 توکن formula_6) در زبان مقصد ترجمه شود. توکن‌های مبدأ و مقصد (که در ساده‌ترین حالت برای یکدیگر استفاده می‌شوند) به‌صورت بردار نمایش داده می‌شوند تا بتوان آن‌ها را به‌صورت ریاضی پردازش کرد. مدل‌های NMT یک احتمال
به‌صورت ریاضی پردازش کرد. مدل‌های NMT یک احتمال formula_7 را به ترجمه‌های احتمالی y اختصاص می‌دهند و سپس زیرمجموعه‌ای از ترجمه‌های ممکن را برای یافتن ترجمه‌ای با بالاترین احتمال جستجو می‌کنند. بیشتر مدل‌های NMT "خودبازگشتی" هستند: آن‌ها احتمال هر توکن مقصد را به‌عنوان تابعی از جمله مبدأ و توکن‌های مقصد پیش‌بینی‌شده قبلی مدل‌سازی می‌کنند. احتمال کل ترجمه سپس حاصل‌ضرب احتمالات توکن‌های پیش‌بینی‌شده فردی خواهد بود: formula_8 مدل‌های NMT در نحوه مدل‌سازی این تابع formula_9 تفاوت دارند، اما بیشتر آن‌ها از نوعی
formula_9 تفاوت دارند، اما بیشتر آن‌ها از نوعی معماری "رمزگذار-رمزگشا" استفاده می‌کنند: ابتدا یک شبکه رمزگذار برای پردازش formula_10 و تبدیل آن به یک بردار یا ماتریس نمایشی از جمله مبدأ به کار گرفته می‌شود. سپس یک شبکه رمزگشا استفاده می‌شود که معمولاً یک کلمه مقصد را در هر مرحله تولید می‌کند، با در نظر گرفتن نمایش مبدأ و توکن‌هایی که قبلاً تولید شده‌اند. به محض اینکه رمزگشا یک توکن ویژه "پایان جمله" تولید کند، فرایند رمزگشایی به پایان می‌رسد. از آنجا که رمزگشا به خروجی‌های قبلی خود ارجاع می‌دهد، این روش
به خروجی‌های قبلی خود ارجاع می‌دهد، این روش رمزگشایی "خودبازگشتی" نامیده می‌شود. تاریخچه. رویکردهای اولیه. در سال ۱۹۸۷، رابرت بی. آلن استفاده از شبکه‌های عصبی پیش‌خور را برای ترجمه جملات انگلیسی تولیدشده خودکار با واژگان محدود ۳۱ کلمه‌ای به اسپانیایی نشان داد. در این آزمایش، اندازه لایه‌های ورودی و خروجی شبکه به‌گونه‌ای انتخاب شد که فقط برای طولانی‌ترین جملات در زبان مبدأ و مقصد کافی باشد، زیرا شبکه هیچ مکانیزمی برای رمزگذاری توالی‌هایی با طول دلخواه در یک نمایش با اندازه ثابت نداشت. در خلاصه‌اش، آلن
یک نمایش با اندازه ثابت نداشت. در خلاصه‌اش، آلن همچنین به امکان استفاده از مدل‌های خودهمبسته اشاره کرد، یکی برای رمزگذاری مبدأ و دیگری برای رمزگشایی مقصد. لونی کریسمن در سال ۱۹۹۱ بر اساس کار آلن، شبکه‌های حافظه خودهمبسته بازگشتی (RAAM) جداگانه‌ای را آموزش داد که توسط جردن بی. پولاک توسعه یافته بود، برای زبان مبدأ و مقصد. هر یک از شبکه‌های RAAM آموزش داده شدند تا یک جمله با طول دلخواه را به یک نمایش پنهان با اندازه ثابت رمزگذاری کنند و سپس جمله اصلی را از آن نمایش رمزگشایی کنند. علاوه بر این، دو شبکه همچنین
نمایش رمزگشایی کنند. علاوه بر این، دو شبکه همچنین آموزش داده شدند تا نمایش پنهان خود را به اشتراک بگذارند؛ به این ترتیب، رمزگذار مبدأ می‌تواند نمایشی تولید کند که رمزگشای مقصد قادر به رمزگشایی آن باشد. فورکادا و نکو در سال ۱۹۹۷ این روش را ساده کردند تا مستقیماً یک رمزگذار مبدأ و یک رمزگشا برای مقصد را در چیزی که آن را "حافظه ناهمبسته بازگشتی" نامیدند، آموزش دهند. همچنین در سال ۱۹۹۷، کاستانیو و کاساکوبرتا از شبکه عصبی بازگشتی المان در یک وظیفه دیگر ترجمه ماشینی با واژگان و پیچیدگی بسیار محدود استفاده کردند.
با واژگان و پیچیدگی بسیار محدود استفاده کردند. با وجود شباهت این رویکردهای اولیه به NMT مدرن، منابع محاسباتی آن زمان برای پردازش مجموعه داده‌هایی که به اندازه کافی بزرگ باشند تا پیچیدگی محاسباتی مسئله ترجمه ماشینی در متون واقعی را مدیریت کنند، کافی نبود. در عوض، روش‌های دیگر مانند ترجمه ماشینی آماری در دهه‌های ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰ به عنوان فناوری پیشرو مطرح شدند. رویکردهای ترکیبی. در دوره‌ای که ترجمه ماشینی آماری رایج بود، برخی پژوهش‌ها از روش‌های عصبی برای جایگزینی بخش‌های مختلف در ترجمه ماشینی آماری استفاده
بخش‌های مختلف در ترجمه ماشینی آماری استفاده کردند، در حالی که همچنان از رویکرد خطی-لگاریتمی برای یکپارچه‌سازی آن‌ها بهره می‌بردند. به‌عنوان مثال، در پژوهش‌های مختلف همراه با سایر محققان، هولگر شوئنک مدل معمول مدل زبانی n-gram را با یک مدل عصبی جایگزین کرد و احتمال ترجمه عبارات را با استفاده از یک شبکه پیش‌خور تخمین زد. سک۲سک. در سال‌های ۲۰۱۳ و ۲۰۱۴، ترجمه ماشینی عصبی انتها به انتها با استفاده از روش‌های جدید به موفقیت چشمگیری دست یافت. کالچبرنر و بلانسوم از یک شبکه عصبی پیچشی (CNN) برای رمزگذاری مبدأ
از یک شبکه عصبی پیچشی (CNN) برای رمزگذاری مبدأ استفاده کردند، در حالی که چو و همکاران و سوتسکِوِر و همکاران از یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) بهره بردند. هر سه مدل از یک RNN که بر اساس یک رمزگذاری ثابت از مبدأ تنظیم شده بود، به‌عنوان رمزگشا برای تولید ترجمه استفاده کردند. با این حال، این مدل‌ها در ترجمه جملات طولانی عملکرد ضعیفی داشتند. این مشکل زمانی برطرف شد که باهداناو و همکاران مکانیزم توجه را به معماری رمزگذار-رمزگشا معرفی کردند: در هر مرحله رمزگشایی، وضعیت رمزگشا برای محاسبه یک نمایش از مبدأ که بر
وضعیت رمزگشا برای محاسبه یک نمایش از مبدأ که بر بخش‌های مختلف آن تمرکز دارد، استفاده می‌شود و این نمایش در محاسبه احتمالات توکن بعدی به کار می‌رود. بر اساس این معماری‌های مبتنی بر RNN، بایدو در سال ۲۰۱۵ اولین «سیستم ترجمه ماشینی عصبی در مقیاس بزرگ» را راه‌اندازی کرد، و در سال ۲۰۱۶ ترجمه ماشینی عصبی گوگل معرفی شد. از آن سال به بعد، مدل‌های عصبی به انتخاب غالب در کنفرانس اصلی ترجمه ماشینی، یعنی کارگاه ترجمه ماشینی آماری، تبدیل شدند. گهرینگ و همکاران در سال ۲۰۱۷ یک رمزگذار CNN را با مکانیزم توجه ترکیب کردند،
یک رمزگذار CNN را با مکانیزم توجه ترکیب کردند، که وابستگی‌های بلندمدت در مبدأ را بهتر از رویکردهای قبلی مدیریت می‌کرد و همچنین سرعت ترجمه را افزایش داد، زیرا رمزگذار CNN قابلیت پردازش موازی دارد، در حالی که رمزگذار RNN به دلیل ماهیت بازگشتی خود باید هر توکن را به‌صورت جداگانه رمزگذاری کند. ترانسفورمر. یکی از معماری‌های شبکه‌ای که امکان پردازش موازی را فراهم می‌کند، ترانسفورمر است که توسط واسوانی و همکاران در سال ۲۰۱۷ معرفی شد. مانند مدل‌های قبلی، ترانسفورمر همچنان از مکانیزم توجه برای وزن‌دهی خروجی رمزگذار
همچنان از مکانیزم توجه برای وزن‌دهی خروجی رمزگذار در مراحل رمزگشایی استفاده می‌کند. با این حال، شبکه‌های رمزگذار و رمزگشای ترانسفورمر خودشان نیز بر اساس توجه طراحی شده‌اند، نه بازگشت یا پیچش: هر لایه خروجی لایه قبلی را در فرآیندی به نام "توجه به خود" وزن‌دهی و تبدیل می‌کند. از آنجا که مکانیزم توجه هیچ درکی از ترتیب توکن‌ها ندارد، اما ترتیب کلمات در یک جمله اهمیت دارد، توکن‌های تعبیه‌شده با یک رمزگذاری صریح موقعیت آن‌ها در جمله ترکیب می‌شوند. از آنجا که هم رمزگذار و هم رمزگشای ترانسفورمر فاقد عناصر بازگشتی
و هم رمزگشای ترانسفورمر فاقد عناصر بازگشتی هستند، هر دو می‌توانند در طول آموزش به‌صورت موازی پردازش شوند. با این حال، رمزگشای اصلی ترانسفورمر همچنان خودبازگشتی است، به این معنی که رمزگشایی باید در زمان استنتاج به‌صورت توکن‌به‌توکن انجام شود. مدل ترانسفورمر به‌سرعت به انتخاب غالب برای سیستم‌های ترجمه ماشینی تبدیل شد و همچنان در سال‌های ۲۰۲۲ و ۲۰۲۳ پرکاربردترین معماری در کارگاه ترجمه ماشینی آماری بود. معمولاً وزن‌های مدل‌های NMT به‌صورت تصادفی مقداردهی اولیه می‌شوند و سپس با آموزش روی مجموعه داده‌های موازی
می‌شوند و سپس با آموزش روی مجموعه داده‌های موازی یادگرفته می‌شوند. با این حال، از آنجا که استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند BERT که روی حجم زیادی از داده‌های تک‌زبانه از پیش آموزش دیده‌اند، به‌عنوان نقطه شروع برای یادگیری وظایف دیگر در NLP بسیار موفق بوده است، این پارادایم در NMT نیز رایج‌تر شده است. این روش به‌ویژه برای زبان‌های کم‌منبع که مجموعه داده‌های موازی بزرگی ندارند، مفید است. نمونه‌ای از این رویکرد مدل mBART است که ابتدا یک ترانسفورمر را روی یک مجموعه داده چندزبانه برای بازیابی توکن‌های
روی یک مجموعه داده چندزبانه برای بازیابی توکن‌های ماسک‌شده در جملات آموزش می‌دهد و سپس رمزگذار خودکار حاصل را برای وظیفه ترجمه ریزتنظیم می‌کند. مدل‌های سازنده LLM. به‌جای ریزتنظیم یک مدل زبانی از پیش آموزش‌دیده برای وظیفه ترجمه، مدل سازنده به‌اندازه کافی بزرگ می‌توانند مستقیماً برای ترجمه یک جمله به زبان موردنظر فراخوانی شوند. این رویکرد نخستین بار در سال ۲۰۲۳ توسط هندی و همکاران برای جی‌پی‌تی ۳.۵ به‌طور جامع آزمایش و ارزیابی شد. آن‌ها دریافتند که «سیستم‌های GPT می‌توانند خروجی‌های ترجمه‌ای بسیار روان و
GPT می‌توانند خروجی‌های ترجمه‌ای بسیار روان و رقابتی تولید کنند، حتی در تنظیم zero-shot، به‌ویژه برای ترجمه‌های زبان‌های دارای منابع غنی». WMT23 همین رویکرد را (اما با استفاده از جی‌پی‌تی ۴ ) ارزیابی کرد و دریافت که این مدل در ترجمه به زبان انگلیسی با فناوری‌های پیشرفته هم‌سطح است، اما در ترجمه به زبان‌های کم‌منبع عملکرد ضعیف‌تری دارد. این مسئله منطقی به نظر می‌رسد، زیرا مدل‌های GPT عمدتاً بر روی متون انگلیسی آموزش دیده‌اند. مقایسه با ترجمه ماشینی آماری. NMT چندین چالش موجود در ترجمه ماشینی آماری (SMT) را
چندین چالش موجود در ترجمه ماشینی آماری (SMT) را برطرف کرده است: روش آموزش. تابع زیان آنتروپی متقاطع. مدل‌های NMT معمولاً برای بیشینه‌سازی احتمال مشاهده داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شوند. به‌عبارت دیگر، برای مجموعه‌ای از formula_11 جملات مبدأ formula_12 و جملات مقصد متناظر formula_13، هدف یافتن پارامترهای مدل formula_14 است که مجموع احتمال هر جمله مقصد در داده‌های آموزشی را با توجه به جمله مبدأ متناظر بیشینه کند: formula_15 گسترش به سطح توکن به‌صورت زیر خواهد بود: formula_16 از آنجا که تنها بیشینه مقدار
بود: formula_16 از آنجا که تنها بیشینه مقدار موردنظر است، می‌توان به‌جای آن بیشینه لگاریتم را جستجو کرد (که مزیت آن جلوگیری از خطای محاسباتی ناشی از مقادیر بسیار کوچک است). formula_17 با استفاده از این واقعیت که لگاریتم حاصل‌ضرب برابر با مجموع لگاریتم‌های عوامل آن است و تغییر علامت، تابع زیان کلاسیک آنتروپی متقاطع حاصل می‌شود: formula_18 در عمل، این کمینه‌سازی به‌صورت تکراری بر روی زیرمجموعه‌های کوچک (مینی‌بچ‌ها) از مجموعه آموزشی با استفاده از گرادیان نزولی تصادفی انجام می‌شود. اجبار تدریس. در زمان
نزولی تصادفی انجام می‌شود. اجبار تدریس. در زمان استنتاج، رمزگشاهای خودبازگشتی از توکن تولیدشده در مرحله قبلی به‌عنوان ورودی استفاده می‌کنند. با این حال، واژگان توکن‌های مقصد معمولاً بسیار بزرگ است؛ بنابراین، در ابتدای مرحله آموزش، مدل‌های آموزش‌ندیده تقریباً همیشه توکن اشتباه را انتخاب می‌کنند؛ و مراحل بعدی باید با ورودی‌های اشتباه کار کنند که باعث کاهش سرعت آموزش می‌شود. به‌جای این روش، در مرحله آموزش از "اجبار تدریس" استفاده می‌شود: مدل (که در این استعاره نقش «دانش‌آموز» را دارد) همیشه توکن‌های صحیح قبلی
نقش «دانش‌آموز» را دارد) همیشه توکن‌های صحیح قبلی را به‌عنوان ورودی برای تولید توکن بعدی دریافت می‌کند، صرف‌نظر از آنچه در مرحله قبلی پیش‌بینی کرده است. ترجمه با مهندسی پرسش در مدل‌های زبانی بزرگ. همان‌طور که در بخش تاریخچه توضیح داده شد، به‌جای استفاده از یک سیستم NMT که بر روی متن‌های موازی آموزش دیده است، می‌توان یک مدل زبانی سازنده را برای ترجمه متن فراخوانی کرد. این مدل‌ها از سیستم‌های NMT مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا در چندین جنبه متفاوت هستند: یک مدل زبانی سازنده را می‌توان به‌صورت zero-shot فراخوانی
سازنده را می‌توان به‌صورت zero-shot فراخوانی کرد، یعنی فقط از آن خواسته شود که یک متن را به زبان دیگر ترجمه کند بدون ارائه مثال‌های بیشتر در درخواست. یا می‌توان یک یا چند نمونه ترجمه را در درخواست گنجاند و سپس از مدل خواست که متن موردنظر را ترجمه کند. این روش به‌ترتیب یادگیری تک‌نمونه‌ای یا چندنمونه‌ای نامیده می‌شود. به‌عنوان مثال، درخواست‌های زیر توسط هندی و همکاران (۲۰۲۳) برای ترجمه بدون نمونه و تک‌نمونه‌ای استفاده شده‌اند:
مولینگ یک شهر (در سطح شهرستان) در چین است که در تابعیت شهر مودان‌جیانگ (شهر در سطح ولایت)، استان هئی‌لونگ‌جیانگ واقع شده‌است. نام این شهر برگرفته شده از نام رودخانهٔ عبوری از این منطقه، رود مولینگ (穆棱河) می‌باشد. نام این رودخانه در زبان چینی گرفته شده از نام منچوی آن، مورین () به معنای «اسب» می‌باشد. تقسیمات اداری. شهر مولینگ به ۶ شهرک، ۱ قصبه، و ۱ قصبه قومیتی (مشترکا مختص کره‌ای‌ها و منچوها) تابعه تقسیم شده است. دو «میدان و اداره» هم‌سطح قصبه نیز تابع این شهرستان می‌باشند.
دختران امروز یک فیلم صامت درام آمریکایی است که در سال ۱۹۲۴ به نمایش درآمد، کارگردانی فیلم را رولین اس. استورجن بر عهده داشت و بازیگران اصلی پتسی روت میلر، رالف گریوز و ادنا مورفی بودند.
سقوط حیفا () در سال ۱۲۶۵ به وقوع پیوست که طی آن بیبرس بندقداری، ضمن شکست شوالیه‌های مهمان‌نواز و تصرف قلعه حیفا، تمامی استحکامات آن قلعه را از میان برد، استحکاماتی که در زمان جنگ صلیبی هفتم توسط لوئی نهم بازسازی شده بود.
بی‌ام‌و آر۶۹اس موتورسیکلت‌هایی با انجین دوسیلندر موتور تخت ۵۹۴ سی‌سی بودند که توسط ب‌ام‌و موتوراد در مونیخ، آلمان تولید می‌شودند. از سال ۱۹۵۵ تا ۱۹۶۹، ۱۵٫۳۴۷ عدد از این موتورسیکلت‌های دوسیلندر ۵۹۴ سی‌سی با محور متحرک ساخته شد. ۳۵ اسب بخار (۲۶ کیلووات) آر۶۹ از سال ۱۹۵۵ تا ۱۹۶۰، ۴۲ اسب بخار (۳۱ کیلووات) آر۶۹اس از سال ۱۹۶۰ تا ۱۹۶۹ تولید شد، و آر۶۹ یو. اس با قدرت ۴۲ اسب بخار از سال ۱۹۶۸ تا ۱۹۶۹ تولید شد.
محاصره صفد ()، بخشی از لشکرکشی بیبرس بندقداری برای بازپس‌گیری بخش‌های مانده اراضی مقدس از پادشاهی اورشلیم بود که با پیروزی ممالیک همراه بود.
آقای زالو با نام سابق زالو فیلمی کمدی به کارگردانی و تهیه‌کنندگی مهران احمدی و نویسندگی حمید اکبری خامنه است آقای زالو بعد از فیلم های مصادره و سگ بند سومین ساخته مهران احمدی است.
سقوط قلعه مونتفورت () بخشی از لشکرکشی بیبرس بندقداری برای بازپس‌گیری اراضی باقی‌مانده در کنترل پادشاهی اورشلیم بود که با پیروزی ممالیک و سقوط مرکز و پایگاه شوالیه‌های تتونیک به پایان رسید.
محاصره طرابلس () در سال بخشی از تلاش بیبرس بندقداری علیه دولت‌های صلیبی کنت‌نشین طرابلس و شاهزاده‌نشین انطاکیه در ادامه محاصره و سقوط انطاکیه در سال ۱۲۶۸ میلادی بود که در نهایت بدون نتیجه خاصی به پایان رسید.
اثر مکانیک سیالات در عملکرد خودروهای فرمول یک (به انگلیسی: "Fluid Mechanics in Formula One Performance") به بررسی کاربرد اصول مکانیک سیالات در طراحی، تحلیل و بهینه‌سازی خودروهای مسابقات فرمول یک می‌پردازد. در این رقابت‌ها، رفتار جریان هوا در اطراف خودرو تأثیر مستقیمی بر سرعت، چسبندگی، مصرف سوخت و پایداری دارد. در دهه‌های اخیر، آیرودینامیک به یکی از عوامل اصلی برتری تیم‌ها تبدیل شده‌است. اهمیت آیرودینامیک در فرمول یک. در سرعت‌های بالای ۳۰۰ کیلومتر بر ساعت، مقاومت هوا (درگ) و نیروهای ناشی از جریان سیال تأثیر
هوا (درگ) و نیروهای ناشی از جریان سیال تأثیر قابل‌توجهی بر عملکرد خودرو دارند. تیم‌های فرمول یک با بهره‌گیری از شبیه‌سازی دینامیک سیالات (CFD)، آزمایش در تونل باد و طراحی دقیق قطعات، تلاش می‌کنند تا تعادل بهینه‌ای بین درگ و داون‌فورس برقرار کنند. نیروی داون‌فورس (Downforce). داون‌فورس نیرویی است که خودرو را به سطح زمین می‌فشارد و باعث افزایش اصطکاک تایر با زمین می‌شود. افزایش داون‌فورس، پایداری خودرو در پیچ‌ها را بالا می‌برد. این نیرو از طریق قطعاتی مانند باله جلو، باله عقب، دیفیوزر و کف خودرو تولید
باله جلو، باله عقب، دیفیوزر و کف خودرو تولید می‌شود. سیستم DRS. سیستم کاهش درگ ("Drag Reduction System" یا DRS)، یک مکانیزم فعال است که در مسیرهای مستقیم به راننده اجازه می‌دهد زاویهٔ باله عقب را کاهش دهد. این کار منجر به کاهش درگ و افزایش سرعت در شرایط مجاز سبقت‌گیری می‌شود. شبیه‌سازی و آزمایش. برای بهینه‌سازی آیرودینامیک، تیم‌ها از شبیه‌سازی‌های عددی (CFD) و تونل‌های باد استفاده می‌کنند. اطلاعات به‌دست‌آمده با داده‌های حسگرهای خودرو در پیست تطبیق داده می‌شود تا تصمیم‌گیری مهندسی دقیق‌تری انجام شود.
می‌شود تا تصمیم‌گیری مهندسی دقیق‌تری انجام شود. تحولات تاریخی. در دهه ۱۹۷۰، تیم لوتوس برای اولین‌بار داون‌فورس را به‌صورت مؤثر به کار گرفت. در دهه ۲۰۰۰ استفاده از باله‌های پیچیده و بارج‌بوردها به اوج رسید، اما قوانین FIA در سال‌های ۲۰۰۹ و ۲۰۱۷ برای ساده‌سازی آیرودینامیک تغییر کرد. از سال ۲۰۲۲، قوانین جدید با هدف کاهش اثر "هوای کثیف" و امکان سبقت‌گیری مؤثرتر طراحی شدند. تأثیر مقررات FIA. مقررات فنی فدراسیون جهانی اتومبیل‌رانی (FIA) نقش مهمی در طراحی آیرودینامیکی دارند. این قوانین محدودیت‌هایی در ابعاد
دارند. این قوانین محدودیت‌هایی در ابعاد باله‌ها، ارتفاع کف خودرو، نوع جریان زیر بدنه و نحوهٔ استفاده از سیستم‌های متحرک تعیین می‌کنند تا ایمنی، برابری و سبقت‌گیری در مسابقات افزایش یابد. تأثیر در طراحی خودروهای جاده‌ای. تحقیقات آیرودینامیکی فرمول یک تأثیر مستقیمی بر صنعت خودروسازی دارد. بسیاری از فناوری‌های به‌کاررفته در خودروهای سوپر اسپرت، خودروهای برقی و حتی وسایل پرنده بدون سرنشین، از دانش حاصل از این مسابقات الهام گرفته‌اند.
نبرد قاقون ()، درگیری میان نیروهای صلیبی و ممالیک در نزدیکی قاقون بود که صلیبیون به رهبری شاهزاده ادوارد حمله‌ای را علیه ممالیک ترتیب داد که در نهایت با پیروزی ممالیک و ناکامی صلیبیون در گرفتن قلعه قاقون همراه بود.
منطقه شی‌آن (به چینی: 西安区) یک منطقه در شهر مودان‌جیانگ، استان هئی‌لونگ‌جیانگ چین است. مناطق شهریِ اصلیِ مرکز «شهر در سطح ولایت» مودان‌جیانگ متشکل از ۴ منطقه می‌باشد. این منطقه، یکی از این مناطق چهارگانه را تشکیل می‌دهند. نواحی شرقی شهر (در شمال رودخانهٔ مودان)، در حوزهٔ منطقه یانگ‌مینگ، مرکز شهر (در شمال رودخانه) و نواحی جنوب رودخانه در حوزهٔ منطقه دونگ‌آن، نواحی شمالی شهر در حوزهٔ منطقه آی‌مین، و غرب شهر (در شمال رودخانه)، در حوزهٔ منطقه شی‌آن قرار دارند. خصوصیات. منطقه شی‌آن ۳۷۵٫۸۲ کیلومترمربع مساحت و
خصوصیات. منطقه شی‌آن ۳۷۵٫۸۲ کیلومترمربع مساحت و ۲۴۲٬۴۱۲ نفر جمعیت دارد. تقسیمات اداری. منطقه شی‌آن به ۶ ناحیه، ۱ شهرک، و ۱ قصبه قومیتی (مختص کره‌ای‌ها) تابعه تقسیم شده است.
محاصره مرقب () در سال ۱۲۸۵ به وقوع پیوست زمانی که ممالیک قلعه المرقب را از صلیبیون گرفتند. گرفتن این قلعه مسیر و راه را برای محاصره عکا در سال ۱۲۹۱ باز کرد.
سینمای مالدیو، صنعت فیلم‌سازی به زبان مالدیوی است که در شهر ماله، مالدیو قرار دارد. سبک غالب سینمای مالدیو، سینمای ملودرام است که از دهه ۱۹۹۰ توسعه یافت و تا به امروز، مشخصه بیشتر فیلم‌ها است. سینما در سال ۱۹۷۹ در مالدیو مطرح شد. از نظر زبانی، فیلم‌های مالدیوی تمایل دارند از زبان دیوهی استفاده کنند که برای گویندگان بازیگران بومی قابل فهم است، در حالی که فیلم‌های امروزی مالدیوی به‌طور فزاینده‌ای زبان انگلیسی را نیز در خود جای داده‌اند. در طول دهه ۱۹۹۰، بسیاری از فیلم‌های مالدیوی از بالیوود الهام گرفته شدند و
از فیلم‌های مالدیوی از بالیوود الهام گرفته شدند و برخی از این فیلم‌ها، بازساخته‌های غیررسمی از آن فیلم‌ها بودند. این صنعت به رشد خود ادامه داد و برخی از فیلم‌های موفق مالدیوی تولید شدند.
سازمان فرودگاه‌های تانزانیا (به اختصار TAA) در سال ۱۹۹۹ با تصویب قانون مجلس تأسیس شد. این سازمان مسئول ارائه خدمات فرودگاهی، پشتیبانی زمینی، زیرساخت‌ها و ساخت فرودگاه‌ها در تانزانیا است. این سازمان تحت نظارت وزارت توسعه زیرساخت فعالیت می‌کند. دفاتر اصلی TAA در دارالسلام و فرودگاه بین‌المللی ژولیوس نیرر واقع شده‌اند.
مسجد دیماوکوم که به آن مسجد صورتی نیز می‌گویند، مسجدی در داتو سعودی آمپاتوان، ماگوئیندانائو، فیلیپین است. تاریخچه. شهردار وقت، سامسودین دیماوکوم، مسئول تأمین مالی ساخت این مسجد بود. زمینی که مسجد در آن ساخته شده، متعلق به خانوادهٔ شهردار بوده است. این مسجد توسط کارگران مسیحی ساخته شده است تا نمادی از وحدت و برادری بین ادیان باشد. این مسجد در ماه رمضان سال ۲۰۱۴ افتتاح شد. معماری و طراحی. مسجد دیماوکوم به خاطر نمای صورتی‌رنگش مورد توجه است. صورتی نماد صلح و عشق است. به گفتهٔ شهردار دیماوکوم، که از رنگ صورتی
است. به گفتهٔ شهردار دیماوکوم، که از رنگ صورتی مورد علاقه‌اش به عنوان رنگ کمپین انتخاباتی‌اش استفاده کرده بود، منظور از عشق انواع مختلفی از عشق، از جمله عشق به خدا و جامعه است. اقدام برای رنگ‌آمیزی مسجد همچنین تلاشی برای تقویت صنعت گردشگری محلی داتو سعودی آمپاتوان بود، چرا که پیش از این در سایر نقاط شعر ساختمان‌های صورتی رنگ‌آمیزی یا ساخته شده بودند.