payamvha/North_RAG huggingface dataset:
اندازی تلویزیون در استرالیا به یک ستاره تلویزیونی تبدیل شد. تلما اسکات شریک مادام العمر گوئن پلمب بود. او و پلامب سال‌ها در کیریبیلی، نیو ساوت ولز زندگی می‌کردند. آنها همچنین خانه ای در ساحل نهنگ داشتند. پلامب در ۵ ژوئن ۲۰۰۲ درگذشت. چهار سال و نیم بعد، تلما اسکات بر اثر حمله قلبی در سن ۹۳ سالگی در بیمارستان رویال نورث شور در سیدنی درگذشت.
پتی کلر (متولد ۳ مارس ۱۹۷۶) یک هنرپیشه انگلیسی است که بیشتر برای بازی در نقش مری تیلور در سریال آی‌تی‌وی خیابان کورونیشن از سال ۲۰۰۸ شناخته شده است. او سه بار برنده جایزه صابون بریتانیایی برای بهترین اجرای کمدی (۲۰۱۱، ۲۰۱۳ و ۲۰۱۶) شده است. کلر در منچستر به دنیا آمد.
هالی وستون بازیگر انگلیسی است. او برای بازی در نقش اش کین در سریال تلویزیونی بریتانیایی هالیوکس شناخته شده است. وستون در پاتنی، لندن، انگلستان به دنیا آمد. وستون بازیگری را از کودکی شروع کرد. او قبل از آموزش در آکادمی هنرهای تئاتر Mountview در تئاتر Anna Scher در رقص آموزش دیده است. پس از اینکه وستون برای بازی در "هالیوکس" انتخاب شد، او به لیورپول نقل مکان کرد، جایی که سریال در آن فیلمبرداری می‌شود.
«آیا رکتوم گور است؟» مقاله‌ای است که در سال ۱۹۸۷ توسط محقق لئو برسانی نوشته شده است. این یک از متون اولیه در نظریه کوئیر است (اگرچه برسانی هرگز خود را نظریه‌پرداز کوئیر نمی‌دانست) و دیدگاهی غیر اتوپیایی از جنسیت ارائه می‌دهد. این مقاله در سال ۲۰۰۹ در کنار دیگر مقالات برسانی بازنشر شد. زمینه. برسانی «آیا رکتوم گور است؟» را در اوج اپیدمی ایدز در سال ۱۹۸۷ منتشر کرد. این عنوان از دو بیانیه سایمون واتنی، یک فعال ایدز الهام گرفته شده: این که ایدز «[با] تبدیل راست‌روده به گور، ماشین جدیدی برای سرکوب» تولید کرده
به گور، ماشین جدیدی برای سرکوب» تولید کرده است؛ و اینکه واکنش بهداشت عمومی به ایدز این بود که راست‌روده مردان همجنس‌گرا را غیرقابل نفوذ و «خارج از محدوده» بکند. جمله اول مقاله برسانی همچنان مشهور مانده است: «یک راز بزرگ در مورد سکس وجود دارد: اکثر مردم آن را دوست ندارند.» مقاله اتوپیایی نیست و این میل به نگریستن شاعرانه و باصفا به زندگی اجتماعی همجنس‌گرایان پیش از ایدز را رد می‌کند، و می‌گوید که آنها اقتصادهای میل با نظم‌های ریشه‌دار اجتماعی بودند که بسیاری را شامل نمی‌شدند. میراث. «آیا رکتوم یک قبر است؟»
را شامل نمی‌شدند. میراث. «آیا رکتوم یک قبر است؟» و کتاب برسانی در سال ۱۹۹۵ با نام "هُموس" ، توسط منتقد فرهنگی رابین ویگمن به عنوان بخشی از مبانی یک دیدگاه آشکارا ضداجتماعی در نظریه کوئیر تلقی می‌شود. این موضوع توسط نظریه‌پرداز دگرباش، تیم دین، مورد تردید قرار گرفته؛ او می‌گوید گای هاکونگهم این رشته فکری را در کتاب خود با الهام از دلوز و گاتاری، یعنی "میل همجنس‌گرا" (۱۹۷۲) به وجود آورد. برسانی هرگز خود را بخشی از نظریه‌پردازان کوئیر نمی‌دانست، اما با این وجود این مقاله به‌طور گسترده به عنوان یک متن اولیه در
این مقاله به‌طور گسترده به عنوان یک متن اولیه در این زمینه تلقی می‌شود. برسانی این مقاله را به همراه مجموعه مقالاتش با عنوان "«آیا رکتوم گور است؟ و" "مقالات دیگر»" (۲۰۰۹) کتاب کرد. «آیا رکتوم گور است؟» قدیمی‌تر از باقی مقالات است که حدود یک دهه بعدتر ارائه شده‌اند، حرکتی که توسط نظریه‌پرداز دگرباش برایان گلاوی به عنوان تلاشی برای اصلاح نظریه‌هایش دربارهٔ جنسیت تلقی می‌شود. این عنوان توسط محققان دیگر نیز وام گرفته شده است، مانند «آیا رکتوم صاف است؟ » توسط ایو کوسفسکی سدویک و «آیا لب‌ها گور هستند؟» (۲۰۱۱)
ایو کوسفسکی سدویک و «آیا لب‌ها گور هستند؟» (۲۰۱۱) توسط لین هافر.
روزالیند الازار متولد ۱۹۸۸ بازیگر انگلیسی صحنه و سینما است. او در آکادمی موسیقی و هنر دراماتیک لندن آموزش دید، در سال ۲۰۱۵ فارغ‌التحصیل شد. اولین نقش اول فیلم بلند الازار در نقش اگنس در "تاریخ شخصی دیوید کاپرفیلد" (2019) اثر آرماندو ایانوچی بود. پدر روزالیند الازار غنائی بود.
کو تسای چیه (متولد ۱۹ فوریه ۱۹۸۶) که با نام آمبر کوئو نیز شناخته می‌شود، خواننده و بازیگر تایوانی است. او در سال ۲۰۱۰ نامزد دریافت جایزه بهترین بازیگر زن در چهل و پنجمین جوایز زنگ طلایی برای بازی در "زمان‌های شاد آن سال" شد. او در دوازدهمین جشنواره فیلم تایپه در سال ۲۰۱۰ جایزه بهترین استعداد جدید را برای بازی در "فیلم خداحافظ تایپه" دریافت کرد. کو در سال ۲۰۰۸ از دانشگاه ملی تایپه با مدرک لیسانس در رشته مددکاری اجتماعی فارغ‌التحصیل شد. کو یک مسیحی خودخوانده است و در ۳۱ مه ۲۰۱۳ در کلیسای حقیقت لوتری تایپه غسل
و در ۳۱ مه ۲۰۱۳ در کلیسای حقیقت لوتری تایپه غسل تعمید داده شد
موزه آناناس () یک موزه است که مختص به کشت و صنعت آناناس بوده و در شهرک پکان ناناس، منطقه پونتیان، ایالت جوهر، مالزی واقع شده است. این موزه در روز ۲۱ مه ۲۰۰۲، توسط وزیر اعظم جوهر، عبدالغنی عثمان افتتاح شد مدیریت این موزه که در سابق زیر نظر اداره کشاورزی بود، در مارس ۲۰۲۱ به هیئت مدیره صنعت آناناس مالزی واگذار شد. در این موزه مجموعه‌ها، تاریخچه و اطلاعات مربوط به صنعت کشت آناناس و همچنین محصولات و تجهیزاتی که طی مراحل مختلف آماده‌سازی آناناس مورد استفاده قرار می‌گیرد نمایش داده می‌شوند.
آی. ای‌ایی ۲۴ کالکین (کلمه ای کالکین در زبان ماپوچه‌ای به معنای «عقاب سلطنتی» است)، یک بمب افکن تاکتیکی بود که توسط اینستوتو آئروتکنیکو در کوردوبا، در آرژانتین در دوران بلافاصله پس از جنگ جهانی دوم طراحی و تولید شد. اگرچه ظاهراً به دی هاویلند موسکیتو شبیه بود، اما پیشرانه آن دو موتور شعاعی پرت اند ویتنی آر-۱۸۳۰ تووین واسپ بود که ظاهری متمایز به آن می‌بخشید. کالکین پس از دو دهه فعالیت عملیاتی، بازنشسته شد. طراحی و توسعه. کالکین از هواپیمای موفق بریتانیایی دی هاویلند موسکیتو الگوبرداری شده بود، همانند
دی هاویلند موسکیتو الگوبرداری شده بود، همانند اف‌ام‌ای ای‌ئی‌ام‌بی. ۲ ساختاری چوبی داشت و اولین هواپیمای دوموتوره بود که در آرژانتین طراحی و تولید شد. طرح آی. ای‌ایی. ۲۴ بر پایه بال‌های چوبی از نوع طُره‌ایی نصب شده در وسط (از چوب‌های بومی در سرتاسر سازه استفاده می‌شد) بود و سطوح پروازی با پارچه پوشیده شده بودند. در این هواپیما ارابه‌های فرود با جاذب‌های شوک دوقلو در محفظه‌های موتور و چرخ عقب به داخل عقب بدنه جمع می‌شدند. دو خدمه این هواپیما در زیر یک کاناپی بزرگ ساخته شده از جنس شیشه اکریلیک با قاب‌های
بزرگ ساخته شده از جنس شیشه اکریلیک با قاب‌های شیشه ای، مستقر می‌شدند.. جنگ افزار اصلی این هواپیما چهار تیربار سنگین ۱۲٬۷ میلی‌متری بود که در دماغه قرار داده شده بودند. برخی از نمونه‌های بعدی دارای چهار توپ ۲۰ میلی‌متری و بمب‌هایی قابل حمل در محفظه‌های داخلی به وزن ۱٬۷۶۴ پوند (۸۰۰ کیلوگرم) به همراه با ۱۲ راکت (۷۵ میلی‌متری) در زیر بال‌ها بودند. در ابتدا موتورهای رولز-رویس مرلین برای تأمین پیشرانه این هواپیما در نظر گرفته شده بود، اما تأمین تعداد کافی از این موتورها ممکن نبود، در نتیجه موتور شعاعی پرت اند
موتورها ممکن نبود، در نتیجه موتور شعاعی پرت اند ویتنی آر-۱۸۳۰-جی به قدرت ۱٬۰۵۰ اسب بخار (۷۸۲٫۵ کیلووات) جایگزین آن شد. برآورد می‌شد که عملکرد گونه مجهز به موتور مرلین با هواپیمای موسکیتو قابل مقایسه باشد، اما نمونه اولیه با موتور آر-۱۸۳۰ قادر بود تنها به سرعت ۲۷۳ مایل در ساعت (۴۴۰ کیلومتر در ساعت) دست یابد که این امر باعث می‌شود هواپیما ناپایدار و مستعد واماندگی باشد. در نهایت نمونه اولیه آی. ای‌ایی. ۲۸ به رولز-رویس مرلین مجهز شد اما این پروژه با هواپیمای توانمندتر آی. ای‌ایی. ۳۰ نیانکو جایگزین شد. سابقه
توانمندتر آی. ای‌ایی. ۳۰ نیانکو جایگزین شد. سابقه عملیاتی. علی‌رغم عملکرد نامناسب و نتایج ضعیف به‌دست‌آمده در طی آزمایش‌ها، آی. ای‌ایی. ۲۴ کالکین توانست نقش تهاجمی و بمباران سبک را بر عهده گرفته و جایگزین نورثروپ ای-۱۷ در نیروی هوایی آرژانتین شود. در مجموع ۱۰۰ فروند از این نوع هواپیما سفارش داده شد که اولین نمونه تولیدی آن در ۴ ژوئیه ۱۹۴۶ به پرواز درآمد. ۵۰ خلبان و خدمه در حوادث مربوط به خدمات عملیاتی و آزمایشی کالکین کشته شدند. خلبانان آزمایشی هواپیما را «در هر سه محور» ناپایدار که نیاز به هندلینگ (فرمان
هر سه محور» ناپایدار که نیاز به هندلینگ (فرمان پذیری) دقیق داشتند. خط تولید این هواپیما تا سال ۱۹۵۰ ادامه داشته و خدمات عملیاتی تا سال ۱۹۵۷ ادامه یافت. اگرچه تعداد محدودی از آنها تا سال ۱۹۶۰ هنوز درگُردان‌های هوایی مورد استفاده قرار می‌گرفتند.
در نظریهٔ کدگذاری، رمزگشایی (به انگلیسی: decoding) فرایند ترجمهٔ پیام‌های دریافتی به کدواژه‌های (به انگلیسی: codeword) یک کد معین است. روش‌های مختلفی برای نگاشت پیام‌ها به کدواژه‌ها وجود دارد که معمولاً برای بازیابی پیام‌های ارسال‌شده از طریق یک ، مانند یک کانال دودویی متقارن (به انگلیسی: binary symmetric channel) استفاده می‌شوند. نمادگذاری. کد formula_1 یک کد باینری با طول n است؛ formula_2 عناصری از formula_3 هستند؛ و formula_4 فاصله بین این عناصر را نشان می‌دهد. رمزگشایی ناظر ایده‌آل. اگر پیام formula_5
می‌دهد. رمزگشایی ناظر ایده‌آل. اگر پیام formula_5 داده شده باشد، رمزگشایی ناظر ایده‌آل (به انگلیسی: ideal observer decoding) کدواژه formula_6 را تولید می‌کند. فرایند به این صورت است که: formula_7 به عنوان مثال، شخص می‌تواند کدواژه formula_8 را انتخاب کند که احتمالاً به عنوان پیام formula_9 بعد از انتقال دریافت می‌شود. توافقات رمزگشایی. هر کدواژه یک احتمال مورد انتظار ندارد: ممکن است بیش از یک کدواژه با احتمال برابر برای تغییر به پیام دریافتی وجود داشته باشد. در چنین مواردی، فرستنده و گیرنده باید از قبل بر
در چنین مواردی، فرستنده و گیرنده باید از قبل بر سر یک توافق رمزگشایی با یکدیگر به توافق برسند. توافقات محبوب شامل موارد زیر است: رمزگشایی درست نمایی بیشینه. با دریافت یک بردار formula_5 رمزگشایی درست نمایی بیشینه (به انگلیسی: maximum likelihood decoding) کدواژه formula_6 را انتخاب می‌کند که بیشترین مقدارformula_12 را به دست می‌آورد، یعنی کدواژه formula_8 که احتمال دریافت پیام formula_9 با فرض ارسال formula_8 را به حداکثر می‌رساند. اگر همه کدواژه‌ها به یک اندازه احتمال ارسال داشته باشند، این طرح معادل با
اندازه احتمال ارسال داشته باشند، این طرح معادل با رمزگشایی ناظر ایده‌آل است. در واقع، با استفاده از قضیه بیز (به انگلیسی: Bayes Theorem), formula_16 با ثابت کردن formula_17 ، formula_9 بازساخته می‌شود و formula_19 ثابت است زیرا همه کدواژه‌ها به یک اندازه احتمال ارسال دارند؛ بنابراین، formula_20 به عنوان تابعی از متغیر formula_8 به حداکثر می‌رسد دقیقاً زمانی که formula_22 به حداکثر می‌رسد، و ادعا تأیید می‌شود. همانند رمزگشایی ناظر ایده‌آل، باید توافقی برای رمزگشایی غیرمنحصربه‌فرد (به انگلیسی: non-unique)
رمزگشایی غیرمنحصربه‌فرد (به انگلیسی: non-unique) برقرار شود. مسئله رمزگشایی درست نمایی بیشینه نیز می‌تواند به عنوان یک مسئله برنامه‌نویسی صحیح (به انگلیسی: integer programming) مدل‌سازی شود. الگوریتم رمزگشایی درست نمایی بیشینه یک نمونه از مسئله «به حداکثر رساندن تابع ضرب» است که با اعمال قانون توزیعی تعمیم‌یافته (به انگلیسی: ) حل می‌شود. منابع. [[رده:نظریه کدگذاری]]
VRIO یک چارچوب تحلیل کسب و کار است که بخشی از طرح استراتژیک بزرگ‌تر یک شرکت را تشکیل می‌دهد. این چارچوب در سال ۱۹۹۱ توسط جِی بارنی پیشنهاد شد. فرایند استراتژیک پایه‌ای هر شرکت با یک بیانیه چشم‌انداز آغاز می‌شود و سپس از طریق اهداف، تحلیل‌های داخلی و خارجی، انتخاب‌های استراتژیک (در سطح کسب و کار و در سطح شرکت)، و اجرای استراتژی ادامه می‌یابد. VRIO در مرحله تحلیل داخلی این فرایندها قرار می‌گیرد، اما به عنوان یک چارچوب در ارزیابی تقریباً تمام منابع و قابلیت‌های یک شرکت، صرف نظر از مرحله مدل استراتژیک، مورد
یک شرکت، صرف نظر از مرحله مدل استراتژیک، مورد استفاده قرار می‌گیرد. VRIO یک مخفف برای چهار پرسش است که دربارهٔ یک منبع یا قابلیت پرسیده می‌شود تا پتانسیل رقابتی آن تعیین شود: پرسش ارزش: "آیا شرکت قادر است با استفاده از این منبع/قابلیت، یک فرصت را بهره‌برداری کند یا یک تهدید خارجی را خنثی کند؟" پرسش کمیابی: "آیا کنترل این منبع/قابلیت در دست تعداد نسبتا کمی قرار دارد؟" پرسش تقلیدپذیری: "آیا تقلید آن دشوار است و آیا برای شرکتی که سعی در کسب، توسعه یا تقلید از این منبع/قابلیت دارد، هزینه قابل توجهی دارد؟" پرسش
منبع/قابلیت دارد، هزینه قابل توجهی دارد؟" پرسش سازماندهی: "آیا شرکت سازماندهی شده، آماده و قادر به بهره‌برداری از این منبع/قابلیت است؟" "آیا شرکت سازماندهی شده تا ارزش را به دست آورد؟" ارزش. در این مورد، تعریف ارزش این است که آیا منبع یا قابلیت به بهره‌برداری از یک فرصت یا کاهش یک تهدید در بازار کمک می‌کند یا خیر. اگر چنین کند، می‌تواند به عنوان یک نقطه قوت شرکت در نظر گرفته شود. با این حال، اگر به بهره‌برداری از یک فرصت یا کاهش یک تهدید کمک نکند، به عنوان یک نقطه ضعف در نظر گرفته می‌شود. گاهی اوقات، برخی
یک نقطه ضعف در نظر گرفته می‌شود. گاهی اوقات، برخی منابع یا قابلیت‌ها می‌توانند در یک صنعت به عنوان نقطه قوت و در صنعتی دیگر به عنوان نقطه ضعف در نظر گرفته شوند. به‌طور کلی، بهره‌برداری از فرصت یا کاهش تهدید منجر به یکی از دو نتیجه زیر می‌شود: افزایش درآمد یا کاهش هزینه‌ها (یا هر دو). یک روش عالی برای شناسایی منابع یا قابلیت‌های احتمالاً ارزشمند، بررسی زنجیره ارزش شرکت است. در زنجیره ارزش، یک کسب و کار محصولات و خدمات خود را گام به گام توسعه می‌دهد و هر عملکرد در طول مسیر مقداری ارزش به محصول یا خدمت اضافه
در طول مسیر مقداری ارزش به محصول یا خدمت اضافه می‌کند. انتخاب‌هایی که شرکت در مورد زنجیره ارزش خود انجام می‌دهد (از جمله نحوه عملکرد و کدام مراحل را اجرا کند) به منابع و قابلیت‌های شرکت مرتبط است و بنابراین ابزاری ارزشمند در شناسایی ارزش در منابع و قابلیت‌ها محسوب می‌شود. اگر برخی دارایی‌های شرکت به آن اجازه دهد که در بخشی از زنجیره ارزش به‌طور مؤثرتری عمل کند، احتمالاً آن منبع توسط چارچوب VRIO به عنوان ارزشمند در نظر گرفته می‌شود. کمیابی. داشتن کمیابی در یک شرکت می‌تواند به مزیت رقابتی منجر شود. کمیابی
یک شرکت می‌تواند به مزیت رقابتی منجر شود. کمیابی زمانی است که یک شرکت دارای منبع یا قابلیتی ارزشمند است که بین مجموعه‌ای از رقبا و رقبا بالقوه کاملاً منحصر به فرد است. چگونه می‌توان تعیین کرد که منبع شرکت نادر است و مزیت رقابتی ایجاد می‌کند؟ منابع و قابلیت‌های یک شرکت باید هم کم‌عرضه باشند و هم در طول زمان پایدار بمانند تا به منبعی برای مزیت رقابتی پایدار تبدیل شوند. اگر هر دو عنصر (کم‌عرضه و پایداری در طول زمان) فراهم نباشند، منابع و قابلیت‌هایی که شرکت دارد نمی‌توانند مزیت رقابتی پایدار ایجاد کنند. اگر
نمی‌توانند مزیت رقابتی پایدار ایجاد کنند. اگر یک منبع نادر نباشد، دینامیک رقابت کامل احتمالاً مشاهده خواهد شد. مثال کمیابی "یک نظافتچی که وظیفه خود را کمک به شرکت در تولید و فروش محصولات بهتر تعریف می‌کند، به جای اینکه فقط کار خود را به عنوان تمیز کردن تسهیلات ببیند، بسیار غیرمعمول است. اکثر افراد موافقند که این شرکت به دلیل شفافیت اهداف و استراتژی‌هایش در سراسر شرکت، منبعی برای مزیت رقابتی نسبت به دیگر شرکت‌های صنعت خود دارد؛ برخلاف بسیاری از شرکت‌های دیگر که تنها مدیران ارشد به اهداف و استراتژی‌های خود
که تنها مدیران ارشد به اهداف و استراتژی‌های خود اعتقاد دارند " این کمیابی به رقابت شدید منجر می‌شود. تقلیدپذیری. شرکت‌هایی که منابع و قابلیت‌های ارزشمند و نادر دارند که توسط سایر شرکت‌ها به سختی تقلید می‌شوند، می‌توانند مزایای پیش‌قدم بودن در بازار را کسب کنند و از این رو مزیت رقابتی به دست آورند. یک شرکت می‌تواند با استفاده از منابع نادر و ارزشمند خود یک فرصت خارجی را بهره‌برداری کند یا یک تهدید خارجی را خنثی کند. در این صورت، شرکت می‌تواند مزیت رقابتی به دست آورد. هنگامی که رقبا این مزیت رقابتی را کشف
دست آورد. هنگامی که رقبا این مزیت رقابتی را کشف می‌کنند، ممکن است به دو روش واکنش نشان دهند. اول، می‌توانند انتخاب کنند که از سود حاصل از مزیت رقابتی چشم‌پوشی کنند و به روش‌های قدیمی خود ادامه دهند. دوم، می‌توانند انتخاب کنند که استراتژی رقابتی رقیب را تحلیل و تقلید کنند. اگر در به دست آوردن این منبع نادر و ارزشمند هیچ هزینه‌ای یا هزینه کمی وجود نداشته باشد، شرکت‌های هم‌رده می‌توانند مزیت رقابتی را تقلید کنند تا به برابری رقابتی برسند (شرکت‌هایی که همان ارزش اقتصادی را به عنوان رقبای خود ایجاد می‌کنند به
اقتصادی را به عنوان رقبای خود ایجاد می‌کنند به برابری رقابتی دست می‌یابند). با این حال، گاهی اوقات برای سایر شرکت‌ها دشوار است که به منابع دسترسی پیدا کنند و استراتژی شرکت نوآورانه را تقلید کنند. در نتیجه، شرکت‌های نوآورانه‌ای که استراتژی‌های خود را بر اساس منابعی که به سختی تقلید می‌شوند و ارزشمند هستند، پیاده می‌کنند، می‌توانند مزیت رقابتی بلندمدت به دست آورند که موفقیت پایدار شرکت را تضمین می‌کند.بنابراین، برای حفظ مزیت رقابتی، کافی نیست که منابع و قابلیت‌های شرکت فقط ارزشمند و نادر باشند - بلکه باید
شرکت فقط ارزشمند و نادر باشند - بلکه باید بیشتر غیرقابل تقلید نیز باشند. سازماندهی. هنگامی که تحلیلگر ارزش، نادری و تقلیدپذیری منابع و قابلیت‌های شرکت را درک کرد، مرحله بعدی سازماندهی شرکت به گونه‌ای است که این منابع را بهره‌برداری کند. اگر به درستی انجام شود، شرکت می‌تواند از یک دوره مزیت رقابتی پایدار لذت ببرد. اجزای زیادی به این پرسش سازماندهی وجود دارد. آن‌ها شامل، اما نه محدود به، ساختار گزارش‌دهی رسمی شرکت، سیستم‌های کنترل مدیریتی و سیاست‌های جبران خسارت هستند. ساختارهای گزارش‌دهی رسمی به سادگی توضیح
هستند. ساختارهای گزارش‌دهی رسمی به سادگی توضیح می‌دهند که چه کسی در شرکت به چه کسی گزارش می‌دهد. سیستم‌های کنترل مدیریتی شامل روش‌های رسمی و غیررسمی برای اطمینان از اینکه تصمیمات مدیران با استراتژی‌های شرکت هماهنگ است، می‌شود. سیستم‌های کنترل رسمی می‌توانند شامل فعالیت‌های بودجه‌بندی و گزارش‌دهی باشند که مدیریت ارشد را از تصمیمات کارکنان پایین‌تر در شرکت مطلع می‌کنند. کنترل‌های غیررسمی می‌توانند شامل فرهنگ شرکت و تشویق کارکنان به نظارت بر یکدیگر باشند. شرکت‌ها کارکنان خود را از طریق سیاست‌های جبران خسارت
کارکنان خود را از طریق سیاست‌های جبران خسارت به رفتار مطلوب ترغیب می‌کنند. این سیاست‌ها می‌توانند شامل پاداش‌ها، سهام یا افزایش حقوق باشند اما می‌توانند شامل انگیزه‌های غیرمالی مانند روزهای تعطیلات اضافی یا دفتر بزرگتر نیز باشند. این اجزای سازماندهی به عنوان قابلیت‌ها و منابع مکمل شناخته می‌شوند زیرا به تنهایی ارزش چندانی ندارند. اما در ترکیب با سایر منابع و قابلیت‌های شرکت، می‌توانند منجر به مزیت رقابتی پایدار شوند. بدون سازماندهی صحیح، حتی شرکت‌هایی که منابع و قابلیت‌های ارزشمند، نادر و به سختی تقلید
منابع و قابلیت‌های ارزشمند، نادر و به سختی تقلید می‌شوند دارند، ممکن است از مزیت رقابتی بی‌بهره شوند
د بی-۵۲ز یک گروه موج نو آمریکایی است که در آتن، جورجیا در سال ۱۹۷۶ تشکیل شد. ترکیب اصلی شامل فرد اشنایدر (خواننده، سازهای کوبه ای) کیت پیرسون (خواننده، کیبورد، باس) سیندی ویلسون (خواننده، سازهای کوبه ای) ریکی ویلسون (گیتار) و کیت استریکلند (ساز کوبه ای، گیتار، کیبورد) بود. ریکی ویلسون در سال ۱۹۸۵ بر اثر بیماری با ایدز درگذشت. این گروه همچنین اعضای گوناگونی زیادی در دوران حیات خود داشته است. دیسکوگرافی. آلبوم‌های استودیویی
دیجاک (؛ زادهٔ ) کشتی‌گیر کشتی حرفه‌ای اهل ایالات متحده آمریکا است.
هولکی سانار (؛ ۱۴ فوریه ۱۹۲۳ – ) تهیه‌کننده و فیلم‌نامه‌نویس اهل ترکیه بود. او از سال ۱۹۵۷ تا ۱۹۸۷ در ساخت بیش از یکصد فیلم مشارکت داشت و به خاطر کارگردانی مجموعه فیلم‌هایی با حضور شخصیتی به نام «توریست عمر» شناخته می‌شود.
یادگیری عمیق در تصویربرداری فتواکستیک، روش تصویربرداری ترکیبی تصویربرداری فتواکستیک (PA) را با زمینه به سرعت در حال تکامل یادگیری عمیق ترکیب می‌کند. تصویربرداری فتواکستیک بر اساس اثر فوتوآکوستیک است که در آن جذب نوری باعث افزایش دما می‌شود که باعث افزایش فشار بعدی از طریق انبساط ترمو الاستیک می‌شود. این افزایش فشار در بافت منتشر می‌شود و از طریق مبدل‌های اولتراسونیک حس می‌شود. با توجه به تناسب بین جذب نوری، افزایش دما و افزایش فشار، سیگنال موج فشار اولتراسوند می‌تواند برای تعیین کمیت رسوب اولیه انرژی نوری
می‌تواند برای تعیین کمیت رسوب اولیه انرژی نوری در بافت استفاده شود. تصویربرداری فتواکستیک کاربردهای یادگیری عمیق در هر دو توموگرافی کامپیوتری فتواکستیک (PACT) و میکروسکوپ فتواکستیک (PAM) دارد. PACT از تحریک نوری میدان وسیع و مجموعه ای از مبدل‌های اولتراسوند بدون تمرکز استفاده می‌کند. مشابه سایر روش‌های توموگرافی کامپیوتری، نمونه در زوایای دید چندگانه تصویربرداری می‌شود، که سپس برای انجام یک الگوریتم بازسازی معکوس بر اساس هندسه تشخیص (معمولاً از طریق پس‌پرژه جهانی، تأخیر و مجموع اصلاح‌شده، یا معکوس زمانی)
جهانی، تأخیر و مجموع اصلاح‌شده، یا معکوس زمانی) برای استخراج اولیه توزیع فشار در بافت استفاده می‌شود. از سوی دیگر، PAM از تشخیص اولتراسوند متمرکز همراه با تحریک نوری با تمرکز ضعیف (PAM با وضوح صوتی یا AR-PAM) یا تحریک نوری با فوکوس دقیق (PAM با وضوح نوری یا OR-PAM) استفاده می‌کند. PAM معمولاً تصاویر را نقطه به نقطه می‌گیرد. از طریق یک الگوی اسکن شطرنجی مکانیکی. در هر نقطه اسکن شده، زمان پرواز صوتی وضوح محوری را ارائه می‌دهد در حالی که فوکوس آکوستیک وضوح جانبی را ایجاد می‌کند. کاربردهای یادگیری عمیق در
جانبی را ایجاد می‌کند. کاربردهای یادگیری عمیق در PACT. اولین کاربرد یادگیری عمیق در PACT توسط Reiter و همکاران بود. که در آن یک شبکه عصبی عمیق برای یادگیری پاسخ‌های تکانه فضایی و مکان‌یابی منابع نقطه ای فوتوآکوستیک آموزش داده شد. میانگین خطاهای موقعیت محوری و جانبی در ۲۴۱۲ تصویر آزمایشی انتخاب شده به‌طور تصادفی به ترتیب ۰٫۲۸ میلی‌متر و ۰٫۳۷ میلی‌متر بود. پس از اجرای اولیه، کاربردهای یادگیری عمیق در PACT عمدتاً به حذف مصنوعات از بازتاب‌های صوتی، نمونه‌برداری پراکنده، دید محدود و پهنای باند محدود منشعب
پراکنده، دید محدود و پهنای باند محدود منشعب شده‌اند. همچنین اخیراً برخی کارها در PACT برای استفاده از یادگیری عمیق برای محلی‌سازی جبهه موج انجام شده است. شبکه‌هایی مبتنی بر ادغام اطلاعات از دو بازسازی مختلف برای بهبود بازسازی با استفاده از شبکه‌های مبتنی بر همجوشی یادگیری عمیق وجود دارد. استفاده از یادگیری عمیق برای مکان‌یابی منابع نقطه ای فوتوآکوستیک. تکنیک‌های سنتی شکل‌دهی فتواکستیک، انتشار موج فتواکستیک را با استفاده از هندسه آرایه آشکارساز و زمان پرواز برای محاسبه تفاوت‌ها در زمان رسیدن سیگنال PA
برای محاسبه تفاوت‌ها در زمان رسیدن سیگنال PA مدل‌سازی کردند. با این حال، این تکنیک نتوانست سیگنال‌های صوتی طنین‌دار ناشی از انعکاس صوتی را در نظر بگیرد، که منجر به ایجاد مصنوعات بازتاب صوتی می‌شود که اطلاعات مکان منبع نقطه فتواکستیک واقعی را خراب می‌کند. در Reiter و همکاران، یک شبکه عصبی کانولوشن (شبیه به یک معماری سبک VGG 16 ساده) استفاده شد که داده‌های فتواکستیک از قبل پرتو شکل گرفته را به عنوان ورودی دریافت کرد و یک نتیجه طبقه‌بندی را که محل منبع نقطه‌ای دوبعدی را مشخص می‌کرد، صادر کرد. یادگیری عمیق
دوبعدی را مشخص می‌کرد، صادر کرد. یادگیری عمیق برای محلی سازی جبهه موج PA. جانستونباو و همکارانش توانستند منبع جبهه‌های موج فوتوآکوستیک را با یک شبکه عصبی عمیق بومی‌سازی کنند. شبکه مورد استفاده یک شبکه عصبی کانولوشنال به سبک رمزگذار-رمزگشا بود. شبکه رمزگذار-رمزگشا از ماژول‌های پیچیدگی باقیمانده، نمونه‌برداری بالا و میدان دید بالا ساخته شده است. یک لایه پیچیدگی Nyquist و لایه تبدیل فضایی به عددی قابل تمایز نیز در معماری استفاده شد. جبهه‌های موج PA شبیه‌سازی‌شده به عنوان ورودی برای آموزش مدل خدمت می‌کنند.
به عنوان ورودی برای آموزش مدل خدمت می‌کنند. برای ایجاد جبهه‌های موج، شبیه‌سازی رو به جلو انتشار نور با جعبه ابزار NIRFast و تقریب انتشار نور انجام شد، در حالی که شبیه‌سازی رو به جلو انتشار صدا با جعبه ابزار K-Wave انجام شد. جبهه موج‌های شبیه‌سازی شده در معرض محیط‌های پراکندگی مختلف و نویز گاوسی قرار گرفتند. خروجی شبکه یک نقشه حرارتی بدون مصنوع از موقعیت محوری و جانبی اهداف بود. میانگین نرخ خطای این شبکه در هنگام بومی سازی هدف زیر ۴۰ میلی‌متر کمتر از ۳۰ میکرون بود و برای اهداف بین ۴۰ میلی‌متر و ۶۰ میلی‌متر
بود و برای اهداف بین ۴۰ میلی‌متر و ۶۰ میلی‌متر میانگین خطای ۱٫۰۶ میلی‌متر داشت. با یک تغییر جزئی در شبکه، این مدل توانست محلی سازی چند هدف را در خود جای دهد. یک آزمایش اعتبار سنجی انجام شد که در آن سرب مدادی در یک محلول درون چربی در عمق ۳۲ میلی‌متر غوطه ور شد. شبکه توانست موقعیت سرب را زمانی که محلول دارای ضریب پراکندگی کاهش یافته ۰، ۵، ۱۰ و ۱۱۵- سانتی‌متر بود، محلی کند. نتایج این شبکه بهبودهایی را نسبت به الگوریتم‌های استاندارد شکل‌دهی پرتو تأخیر و جمع یا فرکانس نشان می‌دهد و جانستونباگ پیشنهاد می‌کند که
فرکانس نشان می‌دهد و جانستونباگ پیشنهاد می‌کند که این فناوری می‌تواند برای شکل‌دهی جبهه موج نوری، تشخیص سلول ملانوم در گردش و جراحی‌های عروقی بلادرنگ استفاده شود. حذف مصنوعات بازتاب صوتی (در حضور چندین منبع و نویز کانال). با تکیه بر کار رایتر و همکاران. آلمن و همکاران از یک معماری کامل VGG-16 برای مکان‌یابی منابع نقطه ای و حذف مصنوعات بازتابی در داده‌های خام کانال فوتوآکوستیک (در حضور چندین منبع و نویز کانال) استفاده کرد. این استفاده از یادگیری عمیق بر روی داده‌های شبیه‌سازی شده تولید شده در کتابخانه موج k
شبیه‌سازی شده تولید شده در کتابخانه موج k MATLAB آموزش دیده و سپس نتایج خود را بر روی داده‌های تجربی مجدداً تأیید کرد. بازسازی PACT وضعیت بدی داشت. در PACT، بازسازی توموگرافی انجام می‌شود، که در آن برآمدگی‌ها از چندین زوایای جامد با هم ترکیب می‌شوند تا یک تصویر را تشکیل دهند. هنگامی که روش‌های بازسازی مانند پس‌پرده‌کشی فیلتر شده یا معکوس‌سازی زمان، به دلیل نمونه‌برداری تحت نیاز نمونه‌گیری Nyquist Shannon یا با پهنای باند یا دید محدود، مشکلات معکوس ایجاد می‌کنند، بازسازی حاصل حاوی مصنوعات تصویر است. به‌طور
بازسازی حاصل حاوی مصنوعات تصویر است. به‌طور سنتی، این مصنوعات با روش‌های تکراری آهسته مانند تنوع کلی حذف می‌شوند. به حداقل رساندن، اما ظهور رویکردهای یادگیری عمیق راه جدیدی را باز کرده است که از دانش پیشینی آموزش شبکه برای حذف مصنوعات استفاده می‌کند. در روش‌های یادگیری عمیق که به دنبال حذف این نمونه‌برداری‌های پراکنده، پهنای باند محدود، و مصنوعات با دید محدود هستند، گردش کار معمولی شامل ابتدا انجام تکنیک بازسازی نامناسب برای تبدیل داده‌های شکل‌گرفته از قبل به یک نمایش دو بعدی از توزیع فشار اولیه است که
به یک نمایش دو بعدی از توزیع فشار اولیه است که شامل مصنوعات سپس، یک شبکه عصبی پیچشی (CNN) برای حذف مصنوعات آموزش داده می‌شود تا نمایشی بدون آرتیفکت از توزیع فشار اولیه واقعیت عینی تولید کند. استفاده از یادگیری عمیق برای حذف مصنوعات نمونه برداری پراکنده. هنگامی که چگالی زوایای دید توموگرافی یکنواخت کمتر از آنچه توسط قضیه نمونه‌برداری نایکیست-شانون تجویز می‌شود باشد، گفته می‌شود که سیستم تصویربرداری در حال انجام نمونه‌برداری پراکنده است. نمونه برداری پراکنده معمولاً به عنوان راهی برای پایین نگه داشتن
معمولاً به عنوان راهی برای پایین نگه داشتن هزینه‌های تولید و بهبود سرعت گرفتن تصویر اتفاق می‌افتد. معماری شبکه معمولی مورد استفاده برای حذف این نمونه‌برداری‌های پراکنده، U-net و کاملاً متراکم (FD) U-net هستند. هر دوی این معماری‌ها شامل فاز فشرده سازی و رفع فشار هستند. مرحله فشرده سازی یادمی‌گیرد که تصویر را به یک نمایش نهفته فشرده کند که فاقد مصنوعات تصویربرداری و سایر جزئیات است. سپس فاز رفع فشار با اطلاعات ارسال شده توسط اتصالات باقیمانده ترکیب می‌شود تا جزئیات تصویر پشتی را بدون افزودن جزئیات مرتبط با