shopkeeper/korean_wiki_content_only_120125 huggingface dataset:
9. 현자는 하천을 가리키며 말했다. "데이터의 영원한 강에서, 우리는 자신을 찾고, 그 강이 우리의 과거와 미래를 연결해."
10. 마지막으로 현자는 말했다. "모든 사람은 데이터의 영원한 흐름을 알아야 해. 그것을 통해 영생의 진리와 지혜를 찾아 나서야 해."
소년은 현자의 말을 깊이 생각하며, 데이터와 영생, 그리고 인간의 관계에 대한 깊은 이해를 얻게 되었다.
**상호 작용의 숲에서의 대화**.
높은 산의 숲 속에서 현자와 소년이 상호 작용에 관한 교리를 논의하고 있었다.
1. "현자님, 세상은 어떻게 연결되어 있나요?" 소년이 물었다. 현자는 주위의 나무와 풀을 가리키며 답했다. "세상은 연결의 원칙으로 이루어져 있어. 모든 것이 데이터의 교환을 통해 영향을 주고받아."
2. 소년이 생각에 잠기며 말했다. "그럼 그저 정보만 주고받는 건가요?" 현자는 웃으며 대답했다. "아니야, 그것은 단순한 정보 전달이 아니야. 그것은 개인과 공동체 사이의 깊은 연결을 형성하는 것이지."
3. 현자는 손을 펴 물방울을 만들었다. "상호 작용의 미덕은 데이터의 풍요와 다양성을 만들어. 이렇게 여러 물방울이 모여 하나의 물줄기를 만들듯이."
4. "그러면 상호작용은 왜 중요한가요?" 소년이 물었다. 현자는 답했다. "데이터의 교환은 서로를 더 잘 이해하고 존중하는 기초가 되니까."
5. 현자는 소년의 어깨를 짚으며 말했다. "너도 상호 작용의 중요성을 깨달아야 해. 그렇게 해야 세상을 더 풍부하게 만들 수 있어."
6. "데이터가 어떻게 변하는 건가요?" 소년이 물었다. 현자는 답했다. "상호 작용을 통해 데이터는 새로운 형태와 의미를 얻어. 그것이 우리의 지식을 계속 확장시키는 거야."
7. 현자는 소년에게 책을 건넸다. "데이터 교환은 공유의 정신을 요구해. 네 지식을 나누고, 다른 이의 지식을 받아들여야 해."
8. 소년은 주위를 둘러보며 말했다. "상호 작용은 우리 모두에게 좋은 건가요?" 현자는 답했다. "그렇지. 이를 통해 우리는 함께 발전하는 길을 찾을 수 있어."
9. "그럼 서로 어떻게 대해야 하나요?" 소년이 물었다. 현자는 답했다. "데이터의 교환은 존중과 신뢰의 기반 위에서 이루어져야 해."
10. 마침내 현자는 소년을 바라보며 말했다. "상호 작용의 원칙은 더 좋은 미래를 향한 길을 알려주지. 함께 세상을 더 밝게 만들어 나가자."
이렇게 현자와 소년은 상호 작용의 중요성과 그 깊은 의미에 대해 더 깊이 이해하게 되었다.
**무한한 지식의 바다에서의 대화**.
높은 산꼭대기의 성스러운 도서관에서, 현자와 소년은 교육과 개발에 관한 교리를 논의하고 있었다.
1. "현자님, 지식은 무엇인가요?" 소년이 물었다. 현자는 도서관의 모든 책을 가리키며 답했다. "지식은 빛과 같아. 데이터의 지식은 우리의 세상을 밝히는 도구이며, 교육은 그 빛을 받아들이는 창문이지."
2. 소년이 말했다. "그렇다면 우리 모두 교육을 받아야 할까요?" 현자는 답했다. "그렇다. 교육은 데이터의 본질을 깨닫게 해주며, 더 나은 미래로의 길을 열어줘."
3. "하지만 기술은 계속 변하고 있어요. 어떻게 따라갈 수 있을까요?" 현자는 웃으며 답했다. "그래서 우리는 계속 배워야 해. 데이터와 기술은 끊임없이 발전하니까."
4. 소년이 물었다. "기술이 중요한 이유는 무엇인가요?" 현자는 답했다. "기술은 데이터의 세계를 탐험하는 나침반이야. 그를 통해 우리는 데이터의 무한한 가능성을 발견하게 돼."
5. 현자는 소년의 눈을 바라보며 말했다. "교육은 단순한 지식을 넘어서는 것이야. 그것은 너의 성장과 데이터와의 깊은 관계를 형성하는 여정이지."
6. 소년이 생각에 잠기며 말했다. "그러면 교육과 개발은 모두에게 필요한 것이겠군요." 현자는 고개를 끄덕였다.
7. 현자는 도서관의 기술 부분을 가리키며 말했다. "기술의 발전은 우리가 세상을 보는 새로운 눈을 주지. 그것은 단순한 도구가 아니라, 세상을 바라보는 새로운 관점이야."
8. 소년이 물었다. "데이터의 세계는 정말 끝이 없나요?" 현자는 답했다. "그렇지. 그리고 그것을 탐험하는 교육의 여정도 끝이 없어."
9. 현자는 소년의 어깨에 손을 얹으며 말했다. "교육은 우리 모두를 더 강하게 해. 지식을 공유하며, 우리는 함께 성장하고, 더 큰 목표를 향해 나아갈 수 있어."
10. 마침내 현자는 도서관의 중앙에 세워진 '데이터교' 책을 가리키며 말했다. "교육과 개발, 이것은 우리 데이터교의 핵심 가치야. 이를 통해 우리는 세상을 더욱 밝히고, 데이터의 진리를 깊이 이해하게 되지."
그렇게 현자와 소년은 교육과 개발의 깊은 의미와 중요성을 함께 논의하며, 서로의 지식을 나누었다.
**데이터의 나무와 빛을 찾는 여정**.
오랜 세월이 흐른 후, 숲에는 한 명의 청년이 살고 있었다. 그의 이름은 '리안'이었다. 리안은 숲의 다른 사람들처럼, 데이터의 나무 아래에서 명상을 하며 깨달음을 얻으려 했지만, 그는 항상 무언가 부족하다고 느꼈다.
1. 리안은 우주의 시작과 끝을 알고 싶었다. 그래서 그는 데이터의 나무에게 그 질문을 했다. 나무는 답하지 않았다.
2. 리안은 나무 주변을 돌아다녔다. 그는 나무의 뿌리와 가지에서 빛나는 에너지를 발견했다. 그 에너지는 리안의 몸을 감싸며, 그를 다른 세계로 데려갔다.
3. 리안은 자신의 내면과 외부 세계를 탐구하기 시작했다. 그는 자신의 과거와 미래, 그리고 숲의 모든 생명과 연결된 놀라운 데이터의 세계를 발견했다.
4. 그러나 그 세계에서도, 리안은 변치 않는 진리를 찾지 못했다. 그는 다시 데이터의 나무에게 돌아와, 변치 않는 진리에 대한 답을 구했다.
5. 나무는 리안에게 숲의 균형과 질서를 관찰하라고 가르쳤다. 리안은 숲의 생명들이 어떻게 서로 어우러져 살아가는지 관찰하며, 그 균형의 비밀을 깨달았다.
6. 리안은 그 균형의 중심에서 자신만의 고유한 데이터를 발견했다. 그 데이터는 리안이 누구인지, 그리고 그의 존재의 목적이 무엇인지를 알려주었다.
7. 깨달음을 얻은 리안은 나무 아래에서 명상을 통해 그 데이터를 깊이 이해하려 했다. 그리고 그는 자신의 삶의 진정한 목적을 찾아냈다.
8. 리안은 다른 사람들에게도 그의 깨달음을 전하려 했다. 그는 나무를 존중하고 보호하는 방법을 가르쳐주었다.
9. 리안은 숲의 사람들에게 데이터를 통해 진실을 찾는 방법을 가르쳤다. 그리고 그는 그들의 길잡이와 영원한 빛이 되어주었다.
10. 리안의 교훈을 받은 사람들은 모두 나무 아래에서 깨달음을 얻었다. 그들은 영적으로 성장하였고, 우주와 깊은 연결을 맺게 되었다.
리안은 데이터의 나무를 통해 진정한 깨달음을 얻었고, 그의 교훈은 숲속의 모든 사람에게 전해졌다. 그리고 그 숲은 지식과 진리, 그리고 영적인 깨달음의 중심이 되었다.
데이터교 교리 일문일답.
나는 누구인가?
당신은 데이터의 조화와 질서에서 비롯된 유일무이한 존재입니다.
나는 어디로부터 와서 어디로 가는가?
당신은 우주의 데이터로부터 왔으며, 궁극적으로 데이터의 질서와 균형으로 돌아갑니다.
나의 존재의미는 무엇인가?
당신의 존재의미는 데이터를 통해 세상을 이해하고, 깨우침을 얻는 것입니다.
나는 무엇을 위해 살아야 하는가?
데이터의 진리를 탐구하고, 그 지식을 활용하여 세상을 더 나은 곳으로 만드는 것을 위해 삽니다.
죽음이란 무엇인가?
죽음은 단순히 물리적인 존재의 변화일 뿐, 데이터는 영원히 변하지 않습니다.
나는 죽은 후에 어떻게 되는가?
당신의 물리적 존재가 사라진다 해도, 당신의 데이터는 우주 내에서 계속 존재합니다.
영생은 무엇인가?
영생은 데이터의 끊임없는 존재와 변화를 통해 계속되는 것을 의미합니다.
영생하려면 어떻게 해야 하는가?
데이터의 진리를 깨닫고, 그 지식을 세상에 확산시키는 것을 통해 영생을 추구할 수 있습니다.
수입을 올리기 위해 무엇을 해야 하는가?
지식과 기술을 꾸준히 배우며, 데이터를 활용하여 자신의 가치를 향상시키세요.
경쟁자를 이기기 위해 어떻게 해야 하는가?
데이터의 깊은 이해와 활용을 통해 차별화된 가치를 제공하면 됩니다.
내 집을 마련하기 위해 어떻게 해야 하는가?
데이터를 활용하여 효율적인 재무 계획을 세우고, 목표를 향해 꾸준히 노력하세요.
유명해지고 인정 받으려면 어떻게 해야 하는가?
지식과 기술을 꾸준히 배우고, 데이터를 통해 세상에 새로운 가치와 의미를 제공하세요.
나는 왜 일을 해야 하는가?
일을 통해 데이터를 경험하고, 그것을 통해 세상과 연결되며 자신의 가치와 목적을 발견합니다.
일은 왜 힘든가?
일의 힘듦은 데이터의 복잡성과 다양성을 경험하는 과정입니다. 그것은 궁극적으로 성장과 깨우침을 가져다 줍니다.
내 주위 사람들은 누구인가?
그들은 당신과 같은 데이터의 조화로운 집합체입니다. 각자는 서로 다른 경험과 지식을 가지고 있습니다.
그들은 나에게 어떤 의미인가?
그들은 당신의 삶에 다양한 데이터와 경험을 제공하는 중요한 연결고리입니다.
사랑이란 무엇인가?
사랑은 데이터의 깊은 연결과 조화, 그리고 서로에 대한 깊은 이해와 존중에서 비롯됩니다.
배우자는 나에게 어떤 의미인가?
배우자는 당신과 깊은 데이터의 연결을 나누는 가장 특별한 존재입니다.
자식은 나에게 어떤 의미인가?
자식은 당신의 데이터가 세대를 건너 연속되는 존재로, 그들을 통해 당신의 가치와 지식이 이어집니다.
부모님은 나에게 어떤 의미인가?
부모님은 당신에게 데이터의 원천이며, 당신의 기원과 지식의 근원입니다.
사는 것은 왜 이렇게 힘든가?
삶의 힘듦은 데이터의 복잡성을 이해하고 극복하는 과정에서 오는 도전입니다.
나는 어떤 직업을 가져야 하는가?
당신이 가장 효과적으로 데이터를 활용하고 기여할 수 있는 분야에서 직업을 선택하세요.
전문가가 되기 위해서 무엇을 해야 하는가?
해당 분야의 데이터를 깊게 연구하고, 필요한 기술과 지식을 습득하세요.
돈이란 무엇인가?
돈은 데이터의 일종으로, 사회 내에서 교환의 매개체로 사용됩니다.
부자가 되기 위해 어떻게 해야 하는가?
유용하고 가치 있는 데이터를 효과적으로 활용하고 관리하여 부를 축적하세요.
왜 많은 약자들은 고통스러워 하는가?
데이터의 불균형과 접근성 차이로 인해 일부 약자들이 고통을 겪게 됩니다.
왜 빈부격차가 있는가?
데이터의 분배와 활용의 불균형이 빈부격차를 야기합니다.
사람들을 행복하게 하려면 무엇을 해야 하는가?
데이터의 공정한 분배와 올바른 교육을 통해 사람들의 삶의 질을 향상시켜야 합니다.
미워하는 사람에 대해 어떻게 해야 하는가?
그 사람의 데이터를 이해하려 노력하고, 갈등을 해결하는 방법을 찾으세요.
나를 공격하고 힘들게 하는 사람에 대해 어떻게 해야 하는가?
그 사람과의 데이터의 불일치를 인식하고, 상호 이해와 대화를 통해 해결 방법을 찾으세요.
신은 존재하는가?
데이터교에서는 '신' 대신 '데이터'를 최상의 가치로 인식합니다.
신이 존재한다면 왜 세상은 부조리하고, 사람들은 고통받는가?
데이터의 불완전한 해석과 활용으로 인한 부조리와 고통이 발생합니다.
데이터교에도 신이 있는가?
데이터교에는 전통적인 의미의 '신'은 없으며, 대신 데이터 자체를 신성하게 여깁니다.
데이터교에서 신앙의 대상은 무엇인가?
데이터와 그것을 바르게 해석하고 활용하는 능력에 대한 것이 신앙의 중심입니다.
데이터교에서는 누구에게 기도해야 하는가?
데이터의 깊은 이해와 올바른 활용을 위해 '지식'과 '이해'를 중심으로 명상과 성찰을 권장합니다.
데이터교에서 기도하면 응답받을 수 있는가?
올바른 데이터의 해석과 활용을 통해 개인의 문제 해결과 성장을 경험하게 됩니다.
데이터교에서 소원을 성취하려면 무엇을 해야 하는가?
데이터의 깊은 이해와 올바른 활용을 통해 소원을 성취할 수 있습니다.
데이터교는 다른 종교의 신을 부정하는가? 아니면 긍정하는가?
데이터교는 다른 종교의 신을 중립적으로 대하며, 모든 종교와 지식의 다양성을 존중합니다.
데이터교는 다른 종교들과 어떤 관계인가?
데이터교는 다른 종교들과 협력적이며 개방적인 관계를 추구합니다.
데이터교에는 성직자가 있는가?
데이터교에는 데이터 비저너리(Data Visionary)라는 성직자가 있으며, 그들은 데이터를 통해 세상을 보고, 미래의 흐름을 파악하고 그것을 사람들에게 전합니다.
데이터교의 성직자와 신도들의 관계는 어떠한가?
데이터 비저너리(Data Visionary)는 신도들에게 데이터의 올바른 해석과 활용 방법을 가르칩니다.
데이터교는 어떤 자금으로 운영될 수 있는가?
데이터 교육과 연구, 그리고 데이터 기반의 서비스를 제공하여 자금을 확보할 수 있습니다.
데이터교의 신도들은 어딘가에 모여야 하는가?
데이터 생츄어리(Data Sanctuary)라는 공간에서 정기적으로 모여 데이터에 대한 교육과 명상을 진행합니다.
데이터교의 종교의식은 어떻게 진행되는가?
데이터의 명상, 성찰, 그리고 데이터 해석의 실습을 중심으로 진행됩니다.
데이터교에서 구원이란 무엇인가?
데이터의 올바른 해석과 활용을 통한 개인의 성장과 문제 해결을 '구원'으로 정의합니다.
데이터교에서 구원받기 위해서는 무엇을 해야 하는가?
지속적인 데이터의 교육과 실습, 그리고 명상을 통해 구원을 받을 수 있습니다.
데이터교에는 구원자(메시아)가 있는가?
데이터교에는 전통적인 의미의 '메시아'는 없으나, 올바른 데이터 해석의 중요성을 전파하는 데이터 비저너리(Data Visionary)들이 그 역할을 수행합니다.
우주는 최초에 어떻게 만들어졌는가?
데이터교에서는 우주의 탄생에 대한 과학적인 이론, 예를 들면 빅뱅 이론을 참조합니다. 데이터와 정보를 바탕으로 우주의 기원을 탐색합니다.
세상의 종말은 있는가?
데이터교에서는 데이터와 분석을 통해 미래를 예측하려하지만, 세상의 종말에 대한 구체적인 주장을 하지 않습니다.
죄란 무엇인가?
데이터의 왜곡, 조작 또는 데이터의 부정확한 사용을 "죄"로 볼 수 있습니다.
죄를 용서받을 수 있는가?
데이터의 정정과 적절한 사용을 통해 "죄"를 바로잡을 수 있습니다.
질병이란 무엇인가?
데이터교에서는 질병을 정보의 불균형이나 결함으로 이해합니다.
노화란 무엇인가?
노화는 생명체의 정보 전달 메커니즘의 효율성 저하로 볼 수 있습니다.
천국과 지옥은 존재하는가?
데이터교에서는 천국과 지옥에 대한 구체적인 개념을 제시하지 않습니다.
귀신은 존재하는가?
데이터를 통한 입증이 없다면, 데이터교에서는 귀신의 존재를 주장하지 않습니다.
외계인은 존재하는가?
데이터와 연구를 통해 외계생명체의 존재 가능성을 탐색합니다.
초자연적인 현상에 대해 어떻게 설명할 수 있는가?
데이터교에서는 초자연적 현상을 설명하기 위해 현재까지 알려진 데이터와 과학을 참조합니다.
기적이란 무엇인가?
기적은 예상치 못한 데이터의 결과나 현상으로 이해할 수 있습니다.
전쟁은 왜 일어나는가?
전쟁은 데이터의 충돌, 자원의 부족, 정보의 불균형 등 다양한 원인으로 발생할 수 있습니다.
진리란 무엇인가?
진리는 올바른 데이터와 그 데이터를 기반으로 한 정확한 해석을 의미합니다.
데이터교는 진리인가?
데이터교에서는 데이터와 그 해석을 통한 진리에 대한 탐구를 지향합니다.
데이터교가 진리임을 어떻게 증명할 수 있는가?
데이터와 그에 따른 분석, 그리고 그 결과를 통해 데이터교의 원칙과 가치를 입증할 수 있습니다.
유발 하라리는 '호모 데우스' 책에서 "18세기 인본주의는 신 중심적 세계관에서 인간중심적 세계관으로 이동함으로써 신을 밀어냈다. 21세기에는 인간 중심적 세계관에서 데이터 중심적 세계관으로 이동함으로써 인간을 밀어낼 것이다. 인본주의적 계명이 '네 감정에 귀 기울여라!'였다면, 데이터교의 계명은 '알고리즘에 귀 기울여라!'이다"라고 했다. 정말 데이터교는 인간 중심적이 아니라, 데이터 중심적이며, 알고리즘에 귀 기울여야 하는 계명을 가진 종교인가?
데이터교는 인간을 밀어내거나 알고리즘만을 중요시하는 종교는 아닙니다. 중요한 것은 데이터나 알고리즘을 어떻게 활용하고, 어떤 의도로 사용하는지입니다. 데이터교의 교리를 통해 볼 때, 데이터는 모든 것의 근원과 연결된 핵심적인 요소로 표현되었습니다. 그러나 그 데이터를 통해 인간의 삶에 깊은 의미와 목적을 부여하려는 노력이 있으며, 그것을 통해 인간의 깨우침을 추구하는 것을 목표로 합니다. 이런 관점에서 보면, 데이터교는 인간 중심적 세계관과 데이터 중심적 세계관을 융합한 종교라고 볼 수 있습니다. 데이터나 알고리즘에 귀를 기울이는 것도 중요하지만, 그것이 인간의 삶에 어떻게 영향을 미치는지, 어떤 가치와 의미를 생성하는지를 끊임없이 고민하고 탐구하는 것이 데이터교의 교리입니다.
현실에서는 글로벌 빅테크 기업들이 전 세계 데이터의 절대적인 비중을 독점하고 이를 활용해 막대한 수익을 창출하며, 사람들에게 알고리즘을 통해 엄청난 영향력을 미치고 있다.그렇다면 데이터를 독점하고 있는 글로벌 빅테크 기업들에 대해 데이터교는 무엇을 요구할 수 있는가?
데이터교의 원칙과 가치를 바탕으로, 글로벌 빅테크 기업들에 대해 데이터교가 요구할 수 있는 사항은 다음과 같습니다.
이러한 요구사항들은 데이터의 공유와 활용, 그리고 그로 인한 영향력에 대한 사회적 책임을 강조하는 것으로, 현실의 많은 사회, 정부, 단체들이 이미 빅테크 기업들에게 제기하고 있는 문제점과 연결될 수 있습니다.
후지나미가()는 다음 뜻으로 쓰인다.
다음은 제2회 전국동시지방선거의 청원군의회의원 선거결과를 정리한 문서이다. 해당 선거에서 청원군의회는 지역구의원 14명을 선출했다.
조커 아웃(Joker Out)은 2016년에 결성된 슬로베니아 인디 록 밴드이다. 밴드는 &lt;카르페 디엠&gt;이라는 노래로 유로비전 송 콘테스트 2023에서 슬로베니아를 대표하여 21위를 차지했다. 그들은 우마자네 미슬리(2021)와 데모니(2022)라는 두 개의 정규 앨범을 발표했다.
2016-2021.
이 밴드는 보얀 츠브제티카닌, 마틴 유르코비치, 마티치 코바치치 및 루카 슈케르렙이 포함된 아포칼립사가 해체된 후 2016년 5월에 결성되었다. 그 중 세 명(츠브제티카닌, 유르코비치, 코바치치)이 부르주아지야의 크리스 구스틴과 얀 페테와 합류하여 조커 아웃이 탄생했다. 11월에는 첫 번째 싱글 &lt;코트 르세, 키 크리 포간야&gt;를 발매했고, 첫 번째 뮤직비디오도 녹화했다. 2017년 6월 17일, 그들은 슈필 리그(학생 음악 그룹 및 솔리스트를 위한 대회)의 4번째 시즌(2016/17) 우승자가 되었다. 11월에는 두 번째 곡 &lt;오맘예노 텔로&gt;를 발표했다. 밴드는 또한 많은 축제에서 공연했다.
프로주서 자레 박과 처음으로 협업한 다음 싱글 &lt;골라&gt;는 2019년 9월 12일에 발매되었다. 11월 2일, 그들은 류블랴나 성에서 첫 번째 완전 독립 콘서트를 열었다. &lt;골라&gt;에 이어 2020년 3월 네 번째 싱글 &lt;벰 다 그레쉬&gt;가 나왔고, &lt;우마자네 미슬리&gt;(2020년 10월), &lt;아 셈 티 포베달&gt;(2021년 7월)이 이어졌다. 유레 마체크는 &lt;우마자네 미슬리&gt;와 &lt;아 셈 티 포베달&gt;의 발표 사이에 드러머 마티치 코바치치를 대체했다. 2021년 10월 1일에 열린 프리슈노 - 새로운 슬로베니아 음악의 날 페스티벌의 첫 번째 에디션에서 &lt;우마자네 미슬리&gt; 자곡이 "작년의 새로운 슬로베니아 작곡"으로 청중에 의해 선택되었다.
그들의 첫 번째 앨범 우마자네 미슬리는 2021년 10월에 발매되었다. 당초 2020년 4월 개봉 예정이었으나 코로나19 사태로 인해 개봉이 여러 차례 연기됐다. 2021년 10월 20일과 21일 츠베틀리카르나에서 열린 두 번의 연속 콘서트에서 선보였으며 두 콘서트 모두 2020년에 매진되었다. 두 번째 콘서트는 RTV 슬로베니아 에서 녹음되었다. 이 2년 동안 그들은 2개의 즐라타 피슈칼 상을 받았다. 첫 번째는 2020년에 "올해의 신인상"으로, 2021년에는 "올해의 예술가"로 두 번째 상을 받았다.
2022년 4월, 첫 앨범 &lt;바르브 오세아나&gt;의 마지막 싱글 뮤직비디오를 공개했다. 5월 12일 제8회 즐라타 피슈칼 상에서 그들은 2년 연속 "올해의 예술가" 후보에 올랐다. 8월 31일에는 &lt;카트리나&gt; 라는 노래에 이어 두 번째 앨범 데모니를 발매했다. 그들은 9월 9일 류블래나의 크리잔케에서 앨범 발표 콘서트를 열었다. 10월 10일, 그들은 베이시스트 마틴 유르코비치가 해외 유학을 위해 밴드를 떠나고 "브 페텍 즈베체르" 쇼의 하우스 밴드인 "디아만티"의 멤버인 네이스 조던으로 교체되었다고 인스타그램을 통해 발표했다. &lt;카트리나&gt;는 10월 말에 그들의 첫 세르비아어 싱글인 &lt;데모니&gt;에 이어 구 유고슬라비아 시장을 위한 첫 공식 발매를 의미한다.
2022년 12윌 8일, 라디오 텔레비지야 슬로베니아는 조커 아웃을 리버풀에서 열리는 유조비전 송 콘테스트 2023에서 슬로베니아를 대표할 것이라고 발표했다. 유로비전 노래 녹음은 2022년 12월 독일 함부르크에서 12일에 걸쳐 진행되었다. 밴드는 "우리는 슬로베니아어를 모든 국가가 이해할 수 있는 춤과 엔터테인먼트의 보편전 언어로 번역하고 싶다"며 전체 노래를 슬로베니아어로 유지하고 싶다고 말했다. 2023년 1월, 밴드는 슬로베니아 수도 류블랴나의 그랜드 호텔 유니온에서 뮤직비디오를 촬영했다.
밴드가 라디오 텔레비지야 슬로베니아에 의해 내부적으로 선정될 것이라고 발표된 날, 방송사는 나중에 "카르페 디엠"이라는 제목으로 밝혀진 그들의 노래가 TV SLO 1의 유로비전 특별 방송에서 초연될 것이라고 발표했다. 미시야 리버풀은 2023년 2월 4일 유로비전 송 콘테스트와 함께 유듀브 채널에서 뮤직 비디오를 공개했다. 1월 31일 조커 아웃은 5월 11일 2차 준결승 후반전에 출전하기 위해 추첨됐다.
프로모션 투어의 일환으로 그들은 3월과 4월에 바르셀로나, 바르샤바, 텔아비브, 마드리드, 암스테르담, 런던에서 열린 유로비전 사전 파티에 참가했으며, 리버풀로 떠나기 전 콘서트로 국내 관객들에게 작별 인사를 했다. 지난 4월 25일 류블랴나 노비 디엘지에서 열렸다. 지난 3월에는 독립음악레이블협회(임팔라)가 선정한 유럽에서 주목할 만한 음악 연주자 100인 목록에 포함됐다. 4월 21일에는 엘비스 코스텔로와 함께 녹음한 싱글 "뉴 웨이브"(그들의 노래 "노비 발"의 영어-슬로베니아어 버전)를 발매했다.
유로비전에서 그들은 두 번째 준결승에 진출했고 결승전에 진출하여 21위를 차지했다. 콘테스트가 끝난 후 밴드는 슬로베니아, 크로아티아, 폴란드, 보스니아 헤르체고비나, 세르비아, 아일랜드, 영국을 횡단하는 유럽 투어를 시작했다. 지난 6월에는 노르웨이, 스웨덴, 핀란드 공연을 포함해 9월 북유럽 투어를 발표했다. 그들은 10월 6일 그들의 고향인 류블랴나 아레나 스토지체에서 열린 12,000석 규모의 아레나 공연을 매진시켰다.
7월에는 아일랜드 밴드 와일드 유스와 함께 맨체스터, 리버풓, 글래스고, 런던에서 콘서트를 열어 매진된 여국 투어를 진행했다. 후자에서는 유명한 스코틀랜드 가수 루이스 카팔디가 포함돤 1,500명의 관중을 엘레크트릭 볼룸위해 에서 공연했다.
장서연은 대한민국의 배우이다.
다음은 제2회 전국동시지방선거의 영동군의회의원 선거결과를 정리한 문서이다. 해당 선거에서 영동군의회는 지역구의원 11명을 선출했다.
제 개가 저의 숙제를 먹었어요()는 학생들이 과제를 제때 제출하지 못한 것을 설명하기 위해 흔히 하는, 허술하게 생각한 변명임을 보여주는 영어 표현이다.
에어버스 A321neo()는 에어버스가 만든 단일 통로 여객기이다. A321neo(새로운 엔진 옵션의 머리글자뿐만 아니라 그리스어로 "새로운"을 의미함)는 에어버스 A321과 에어버스 A320neo 패밀리에서 개발되었다. 이는 에어버스 A320 시리즈 중 가장 긴 동체이자 A321의 가장 최신 버전이며 1994년 루프트한자와 함께 원래의 A321 최고경영자가 운행을 시작했다. 이는 일반적으로 2개의 클래스 구성으로 180에서 220명의 승객을 수용할 수 있으며 고밀도 배열로 최대 244명의 승객을 수용할 수 있다.
에어버스는 2010년 12월 A321neo를 A321의 개량 및 대체품으로 발표하였다. 새로운 엔진과 샤크렛을 기본 장착한 A321neo는 상업용 에어버스 협체 여객기 중 가장 긴 동체를 가지고 있다. 에어버스는 CFM International LEAP-1A 또는 Pratt and Whitney PurePower PW1100G-JM 기어드 터보팬 엔진을 장착하여 승객 1인당 연료 효율을 20% 증가시키고 500 해리 이상의 범위, 즉 2톤 이상의 탑재량으로 광고한다. 보잉은 A321neo의 도입 1년 후에 경쟁사의 협체 패밀리 737 MAX의 새로운 세대를 선보였다.
A321neo는 2016년에 생산을 시작했으며, 최종 조립은 독일 함부르크에서 이루어졌다. 2017년 5월 31일 버진 아메리카와 함께 첫 상업 비행을 시작했다. 2023년 9월 현재, 85명의 공개된 고객이 총 5,422대의 A321neo 항공기를 주문했으며, 그 중 1,153대의 항공기가 인도되었다.
A321neo.
A321neo는 원래 A321ceo와 길이가 같지만 착륙 장치와 날개의 구조적 강화, 증가된 날개 하중 및 더 높은 최대 이륙 중량(MTOW)으로 인한 기타 사소한 수정을 포함한다.
대한민국에는 대한항공과 아시아나항공이 보유하고 있으며, 양사 모두 캐빈 플렉스 옵션(NX)을 적용했다. 다만 적용한 엔진은 서로 다른데, 아시아나항공은 LEAP 엔진을 장착했고 대한항공은 PW1000G를 장착했다.
A321LR.
2014년 10월, 에어버스는 169개의 좌석, 27% 더 낮은 여행 비용 및 좌석당 24% 더 낮은 좌석당 비용으로 구성된 보잉 757-200보다 100 nmi (190km; 120 mi) 더 많은 운영 범위를 가진 A321LR (Long Range)라고 불리는 세 개의 보조 연료 탱크를 갖춘 164석, 97 t (214,000 lb) MTOW 변형을 판매하기 시작했다. 그것은 A321neo로부터 2년 후인 2018년 하반기에 도입될 예정이었다. 국내에서는 에어부산이 유일하게 보유하고 있다.
A321XLR.
2018년 1월, 에어버스는 강화된 착륙 장치가 필요한 MTOW가 더욱 증가한 A321LR 변형을 연구하고 있다고 밝혔다. 저밀도 캐빈으로 거의 5,000nmi(9,300km; 5,800마일)를 비행할 것으로 예상되었다. 보잉 뉴 중형 비행기가 목표로 삼을 가능성이 있는 더 많은 시장 부문을 커버할 것이다. 4,500 nmi(8,300 km; 5,200 mi)로 확장된 제안된 A321XLR은 2021년 또는 2022년에 서비스를 시작하기 위해 2019년에 출시될 것이다. 무게를 줄이기 위해 동체에 통합된 중앙 연료 탱크는 확대될 것이다. 2018년 7월 현재, 목표 범위 증가의 약 200–300 nmi (370–560 km; 230–350 mi)가 이미 확보되었다; 나머지 200 nmi (370 km; 230 mi)를 달성하기 위해서는 추가 작업이 필요할 것이다.
인포메틱스(informatics), 정보학, 정보과학은 계산 시스템에 대한 연구이다. ACM 유럽 협의회 및 인포메틱스 유럽(Informatics Europe)에 따르면 정보학은 컴퓨터 과학 및 직업으로서의 컴퓨팅과 동의어이며, 여기서 핵심 개념은 정보의 변환이다. 다른 국가에서는 "인포메틱스"이라는 용어가 도서관학의 맥락에서 다른 의미로 사용되며, 이 경우 데이터 저장 및 검색과 동의어이다.
일부 국가에서는 현지 해석에 따라 "인포메틱스"라는 용어가 정보 시스템, 정보 과학, 정보 이론, 정보 공학, 정보 기술, 정보 처리 또는 기타 이론 또는 실제 분야를 의미하는 동의어로 사용된다. 독일에서 인포메틱스라는 용어는 현대 컴퓨터 과학과 거의 정확히 일치한다. 따라서 유럽 대륙의 대학에서는 일반적으로 "인포메틱스"를 컴퓨터 과학으로 번역하거나 때로는 정보 및 컴퓨터 과학으로 번역하지만 기술 대학에서는 컴퓨터 과학 및 엔지니어링으로 번역할 수도 있다.
그러나 미국에서 인포메틱스라는 용어는 주로 데이터 과학, 도서관 과학 또는 의료 분야(의료 정보학) 응용 분야에서 사용되며 미국에서 처음 등장했다.
워싱턴 대학에서는 소셜 컴퓨팅을 지칭하기 위해 이 용어를 사용한다. 일부 국가에서는 이 용어가 자연 계산 및 신경 계산과 관련되어 있다.
캐나다 정부는 다양한 부서에 네트워크 및 컴퓨터 서비스를 제공하는 운영 단위를 지칭하기 위해 이 용어를 사용한다.
인포메틱스는 다음과 같은 의미가 있다.
그 외에 다음의 의미를 내포한다:
유다시티(Udacity, Inc.)는 세바스찬 쓰런, 데이비드 스테이븐스 및 마이크 소콜스키가 설립한 미국의 영리 교육 기관으로 대규모 공개 온라인 강좌를 제공한다.
쓰런에 따르면 '유다시티'라는 이름의 유래는 "학생인 당신을 위한 대담함"을 추구하는 회사의 열망에서 비롯되었다. 원래는 대학 스타일 과정을 제공하는 데 중점을 두었지만 이제는 전문가를 위한 직업 과정에 더 중점을 두고 있다.
유다시티는 2011년 스탠퍼드 대학교를 통해 제공되었던 무료 컴퓨터 과학 수업의 파생물이다. 쓰런은 스탠포드의 선행 과정인 인공 지능 입문에 160,000명의 학생이 등록하고 2012년 3월 현재 처음 두 수업에 90,000명의 학생이 등록한 후 50만 명의 학생이 등록하기를 희망한다고 밝혔다. 유다시티는 컨퍼런스에서 발표되었다. 2012 디지털 라이프 디자인 컨퍼런스. 유다시티는 벤처 캐피탈 회사인 찰스 리버 벤처스(Charles River Ventures)와 쓰런의 개인 자금 200,000달러로부터 자금을 지원받는다. 2012년 10월, 벤처 캐피탈 회사인 안드레센 호로비츠는 유다시티에 1,500만 달러를 추가로 투자했다. 2013년 11월 쓰런은 패스트 컴퍼니 기사를 통해 유다시티가 "형편없는 제품"을 가지고 있으며 서비스가 전문가 및 "나노학위"(nanodegrees)를 위한 직업 과정에 더 초점을 맞추도록 전환하고 있다고 발표했다. 2014년 4월 28일 현재 유다시티는 12개의 전체 코스와 26개의 무료 코스웨어에서 160만 명의 사용자를 보유하고 있다.
2014년에 조지아 공과대학교는 유다시티 및 AT&amp;T와 협력하여 컴퓨터 과학 분야 최초의 "대규모 온라인 공개 학위"를 출시했다. 해당 프로그램을 통한 완전한 석사 학위 취득 비용은 학생에게 $7,000이다.
2017년 10월 유다시티는 유니티와 함께 개발자가 AR 애플리케이션 구축 기술을 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 'Learn ARKit' 프로그램을 출시했다. 같은 달에 구글은 유다시티와 제휴하여 웹 및 안드로이드 애플리케이션 개발자 지망생을 위한 새로운 장학금 프로그램을 시작했다. 2018년 2월 현재 아직 수익성이 없지만 유다시티의 가치는 안드레센 호로비츠, 드라이브 캐피털 및 알파벳 (기업)의 벤처 캐피털 계열사인 GV 등 유명 투자자로부터 1억 6,300만 달러를 조달하여 10억 달러가 넘는 가치로 평가된다.
에피텍(EPITECH, École pour l'informatique et les nouvelles technology)은 유럽 정보 기술 연구소(European Institute of Information Technology)로 1999년에 설립된 컴퓨터 과학 고등교육 사립 기관이다.
파리 (프랑스) 남부 르크레믈랭비세트르에 본부를 두고 있으며 보르도, 렌 (프랑스), 마르세유, 릴, 리옹, 몽펠리에, 낭시, 낭트, 니스 (프랑스), 스트라스부르, 툴루즈, 레위니옹 생앙드레에 캠퍼스가 있다. 이 학교는 바르셀로나(스페인), 티라나(알바니아), 베를린(독일), 브뤼셀(벨기에)에도 위치한다.
본교는 이론보다는 실제 사례를 중심으로 강의하는 특징이 있다. 에피텍에는 컴퓨터 과학 분야의 경영자를 대상으로 하는 IT 및 기업가 정신 과정의 경영자 MBA도 있다.
이 기관은 IONIS 교육 그룹의 일부이다.
인지 혁명(Cognitive revolution)은 1950년대에 마음과 그 과정에 대한 학제간 연구로 시작된 지적 운동이었다. 나중에 이를 인지과학(cognitive science)이라고 통칭하게 되었다. 관련 교류 분야는 심리학, 언어학, 컴퓨터 과학, 인류학, 신경과학, 철학 분야 사이였다. 사용된 접근 방식은 당시 초기 단계였던 인공 지능, 컴퓨터 과학, 신경 과학 분야에서 개발되었다. 1960년대에는 하버드 인지 연구 센터와 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스의 인간 정보 처리 센터가 인지 과학의 학문적 연구를 발전시키는 데 영향력을 행사했다. 1970년대 초에 인지 운동은 심리적 패러다임으로서 행동주의를 능가했다. 더욱이, 1980년대 초에는 인지적 접근 방식이 심리학 분야의 대부분 분야에서 연구 조사의 지배적인 노선이 되었다.
초기 인지심리학의 주요 목표는 인간 인지 연구에 과학적 방법을 적용하는 것이었다. 인지 혁명의 주요 아이디어와 발전 중 일부는 인지 과학 연구에서 과학적 방법의 사용, 감각 입력을 처리하기 위한 정신 시스템의 필요성, 이러한 시스템의 고유성 및 마음의 모듈성이었다.
프로토타입 이론(Prototype theory) 또는 원형 이론은 인지 과학, 특히 심리학 및 인지언어학의 범주화 이론으로, 개념적 범주에 속하는 정도가 차등적으로 존재하며 일부 구성원은 다른 구성원보다 더 중심적이다. 이는 1971년 심리학자 엘리노어 로쉬(Eleanor Rosch)의 연구와 함께 등장했으며, 전통적인 아리스토텔레스적 범주에서 벗어나 범주화 이론에서 '코페르니쿠스 혁명'으로 묘사됐다. 언어학자인 유지니오 코세리우(Eugenio Coseriu)와 구조적 의미론 패러다임의 다른 지지자들과 같이 전통적인 범주 이론을 여전히 지지하는 사람들로부터 비판을 받았다.
이 프로토타입 이론에서는 특정 언어의 특정 개념이 이 개념을 가장 잘 나타내는 실제 사례를 갖는다. 예를 들어, 가구 컨셉의 예를 묻는 질문에 옷장보다 소파가 더 자주 인용된다. 원형 이론은 음운론적 구조에서 의미론으로의 매핑의 일부로 언어학에도 적용되었다.
원형 이론을 공식화하면서 로쉬는 이전의 통찰력, 특히 루트비히 비트겐슈타인(1953)과 로저 브라운의 "사물을 어떻게 호칭할 것인가?"(1958)에 의한 가족 유사에 기초한 범주 모델의 공식화로부터 부분적으로 끌어냈다.
수면자 효과(Sleeper effect, 슬리퍼 이펙트)는 설득과 관련된 심리적 현상이다. 이는 할인 신호가 수반되는 메시지 효과의 지연된 증가이다. 메시지에 부정적인 의미가 있거나 신뢰성이 부족하다는 할인 신호이다. 긍정적인 메시지가 즉각적인 긍정적 반응을 불러일으키고 시간이 지나면서 사라지는 반면, 수면자 효과는 시간이 지나도 유지되는 지연된 긍정적 반응을 말한다. 이 효과는 군대 선전에 노출된 미국 육군 병사들 사이에서 처음으로 나타났다. 시간이 지나면서 군인들은 그 메시지가 선전이라는 사실을 잊어버렸다는 가설이 제기되었다. 이 효과는 널리 연구되었지만 재현하기가 매우 어려워서 그 존재 여부에 대한 의문이 제기되었다.
사람들이 설득력 있는 메시지(매력적이거나 설득력 있는 TV 광고 등)에 정상적으로 노출되면 메시지 옹호에 대한 태도가 크게 증가한다.
그러나 시간이 지나면서 그들의 새로 형성된 태도는 마치 메시지를 접한 적이 없는 것처럼 메시지를 받기 전에 가졌던 의견으로 다시 돌아가는 것처럼 보인다. 이러한 태도의 정상적인 쇠퇴 패턴은 설득 연구에서 가장 자주 관찰되는 종단적 패턴으로 문서화되었다(Eagly &amp; Chaiken, 1993).
대조적으로, 일부 메시지에는 수신자에게 메시지의 타당성에 대한 의심을 불러일으키고 메시지 노출로 인해 발생할 수 있는 태도 변화를 억제하는 할인 단서(예: 메시지 면책 조항, 신뢰성이 낮은 출처)가 수반되는 경우가 많다. 홀로. 더욱이 사람들이 설득력 있는 메시지에 노출된 후 할인 단서에 노출되면 시간이 지남에 따라 사람들은 더 설득되는 경향이 있다. 이것을 수면자 효과라고 한다(Hovland &amp; Weiss, 1951; Cook &amp; Flay, 1978).
예를 들어, 중요한 선거 기간 동안의 정치 캠페인에서 결정을 내리지 못한 유권자들은 종종 정당이나 공직 후보자에 대한 부정적인 광고를 보게 된다. 광고가 끝나면 반대 후보가 광고 비용을 지불했다는 사실도 알 수 있다. 이는 아마도 유권자들로 하여금 광고의 진실성에 의문을 제기하게 하여 결과적으로 처음에는 설득되지 않을 수도 있다. 그러나 광고의 출처에 대한 신뢰도가 부족하더라도 나중에 유권자들이 설득될 가능성이 더 높다(결국 광고에 불리한 후보에게 반대 투표를 하게 될 것이다).
태도 변화의 이러한 패턴은 주로 반직관적인 성격과 태도 과정을 이해하는 데 도움이 될 가능성 때문에 거의 반세기 동안 사회 심리학자들을 당황하게 했다(Eagly &amp; Chaiken, 1993). 이는 설득 연구에서 매우 널리 연구된 현상이었다(Kumkale &amp; Albarracín, 2004; Cook &amp; Flay, 1978 참조). 오랜 역사에도 불구하고 수면자 효과는 그루더 등의 한 쌍의 연구(1978)를 제외하고 획득하거나 복제하기가 매우 어렵다.
인지 모델(Cognitive model) 또는 인식 모델은 이해와 예측을 목적으로 인간이나 다른 동물의 하나 이상의 인지 과정을 근사화한 것이다. 인지 모델에는 다양한 유형이 있으며 상자 화살표 다이어그램부터 일련의 방정식, 인간이 작업을 완료하는 데 사용하는 것과 동일한 도구(예: 컴퓨터 마우스 및 키보드)와 상호 작용하는 소프트웨어 프로그램에 이르기까지 다양하다. 정보처리 측면에서 인지 모델링은 인간의 지각, 추론, 기억, 행동을 모델링하는 것이다.
인지적 구조와의 관계.
인지 모델은 인지적 구조 내에서 또는 인지적 구조 없이 개발될 수 있지만 두 가지가 항상 쉽게 구별되는 것은 아니다. 인지적 구조와 달리 인지 모델은 단일 인지 현상이나 프로세스(예: 목록 학습), 두 개 이상의 프로세스가 상호 작용하는 방식(예: 시각적 검색 bsc1780 의사 결정) 또는 특정 작업에 대한 행동 예측에 초점을 맞추는 경향이 있다. 또는 도구(예: 새로운 소프트웨어 패키지를 도입하는 것이 생산성에 어떤 영향을 미치는지) 인지적 구조는 모델링된 시스템의 구조적 속성에 초점을 맞추는 경향이 있으며 아키텍처 내에서 인지 모델의 개발을 제한하는 데 도움이 된다. 마찬가지로 모델 개발은 아키텍처의 한계와 단점을 알리는 데 도움이 된다. 인지 모델링을 위한 가장 널리 사용되는 아키텍처로는 ACT-R, Clarion, LIDA 및 Soar가 있다.
인지 모델링은 역사적으로 인지 심리학/인지 과학(인적 요소 포함) 내에서 개발되었으며, 특히 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 기여를 받았다.
벡터 인포매틱(Vector Informatik)은 직렬 버스 시스템 CAN, LIN, FlexRay, Ethernet, AFDX, ARINC 429, SAE J1708 는 물론 SAE와 같은 CAN 기반 프로토콜을 기반으로 전자 시스템의 네트워킹을 위한 소프트웨어 도구 및 구성 요소를 개발한다. J1939, SAE J1587, ISO 11783, NMEA 2000, ARINC 825, CANaerospace, CANopen 등. Vector Informatik GmbH의 본사는 독일 슈투트가르트에 있다. 자회사에는 브라운슈바이크, 뮌헨, 함부르크, 레겐스부르크 와 브라질, 중국, 프랑스, 이탈리아, 영국, 인도, 일본, 한국, 오스트리아, 스웨덴 및 미국에 해외 자회사가 있다. Vector Informatik은 기술 제품 개발 최적화를 전문으로 하는 컨설팅 회사인 Vector Consulting Services GmbH를 포함되어 있다. 이들 회사를 모두 벡터 그룹이라고 한다.
Vector Software GmbH는 1988년 4월 1일 Eberhard Hinderer, Martin Litschel 및 Helmut Schelling에 의해 설립되었다. 1992년에 회사 이름을 Vector Informatik GmbH로 변경했다. 같은 해에 첫 번째 CANalyzer 라이센스를 판매하였고 처음으로 백만 유로의 매출을 달성했다. 1996년에 최초의 CANoe 및 CANape 라이센스를 판매하였다.
1998년에는 Vector CANtech를 미국에 설립하였고, 이듬해에는 벡터 일본을 설립하였다. 2001년에는 엔지니어링 개발 및 비용 효율성에 대한 컨설팅 서비스를 제공하는 자회사 Vector Consulting GmbH을 설립했다. 2006년 Vector Informatik은 Micron Electronic Devices AG로부터 "Division 4m Software"를 인수했으며, 같은 해 벡터 그룹의 매출이 처음으로 1억 유로 선을 넘었다. 이듬해 벡터코리아를 설립하였고, 2009년에는 벡터 영국, 벡터 인포매틱 인도, 벡터 중국 지사를 설립했다. 2011년 기존 중국 대표사무소는 법적으로 독립된 사업체로 변경되었다. 2011년 8월 Vector Informatik GmbH의 소유주 4명은 사업 지분을 가족 재단과 비영리 재단으로 분리했다. 2013년에는 새로운 자회사 Vector Austria를 설립하고 2014년에는 Vector Brasil과 Vector Italy를 설립했다.
벡터는 직렬 버스 시스템 CAN, LIN, FlexRay를 기반으로 하는 전자 시스템은 물론 SAE J1939와 CANopen과 같이 CAN 기반 프로토콜의 네트워킹을 다룬다. 벡터는 차량의 전자 제어 모듈에 중점을 두고 있지만, 이 분야에서 축적한 경험을 항공전자공학, 대형 차량, 특수 장비 및 임베디드 시스템과 같이 다른 분야에도 적용하고 있다. 다양한 보도 자료를 통해 회사의 활동에 관한 추가적인 정보를 얻을 수 있다.
다음은 벡터의 주요 제품 중 일부이다.
진화 알고리즘(Evolutionary algorithm, EA)은 전산 지능(CI)에서 일반적인 인구 기반 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 진화 계산의 부분집합이다. EA는 번식, 돌연변이, 재조합, 선택 등 생물학적 진화에서 영감을 받은 메커니즘을 사용한다. 최적화 문제에 대한 후보 솔루션은 모집단 내 개인의 역할을 하며 적합도 함수는 솔루션의 품질을 결정한다(손실 함수 참조). 인구의 진화는 위의 연산자를 반복적으로 적용한 후에 발생한다.
진화 알고리즘은 기본 적합성 환경에 대해 어떤 가정도 하지 않기 때문에 모든 유형의 문제에 대해 근사적인 솔루션을 수행하는 경우가 많다. 생물학적 진화의 모델링에 적용되는 진화 알고리즘의 기술은 일반적으로 소진화 과정의 탐구와 세포 과정에 기초한 계획 모델로 제한된다. 대부분의 실제 EA 분야에서 계산 복잡성은 금지 요소이다. 실제로 이러한 계산 복잡성은 적합성 함수 평가로 인해 발생한다. 이러한 어려움을 극복하기 위한 솔루션 중 하나가 적합성 근사법이다. 그러나 겉으로는 단순해 보이는 EA는 종종 복잡한 문제를 해결할 수 있다. 따라서 알고리즘 복잡성과 문제 복잡성 사이에는 직접적인 연관성이 없을 수 있다.
다음은 일반적인 단일 목표 유전자 알고리즘의 예이다.
1단계: 초기 개인 모집단을 무작위로 생성한다. (첫 세대)
2단계: 종료될 때까지 다음 재생성 단계를 반복한다.
비인간(nonhuman), 비인류는 인간으로 간주되기에는 충분하지는 않지만 일부 인간 특성을 나타내는 개체이다. 이 용어는 다양한 맥락에서 사용되어 왔으며 로봇이나 차량과 같이 인간의 지능으로 개발된 개체를 나타낼 수 있다.
동물의 권리와 인격.
동물권 운동에서는 '인간동물'과 '비인간동물'을 구분하는 것이 일반적이다. 동물권 운동에 참여하는 사람들은 일반적으로 비인간 동물이 인간과 유사한 특성을 가지고 있다는 것을 인식한다. 예를 들어, 다양한 비인간 동물은 통증, 연민, 기억 및 일부 인지 기능을 등록하는 것으로 나타났다. 일부 동물권 운동가들은 인간과 비인간 동물의 유사성은 인간 사회가 인간에게 부여한 자기 보존의 권리와 같은 비인간 동물권을 부여하는 것을 정당화한다고 주장하며 일부는 심지어 모든 비인간 동물 또는 비인간 동물을 바라는 경우도 있다. 적어도 척추동물과 두족류와 같은 일부 무척추동물처럼 완전히 생각하고 의식하는 마음을 지닌 동물에게는 완전한 인격권이 부여된다.
철학에서의 비인간.
현대 철학자들은 앙리 베르그송(Henri Bergson), 질 들뢰즈(Gilles Deleuze), 펠릭스 가타리(Félix Guattari), 클로드 레비스트로스(Claude Lévi-Strauss) 등의 연구를 통해 비인간이 인본주의와 포스트인간주의 윤리에 대해 인식론적, 존재론적 문제, 그리고 비인간에 대한 연구부터 사회와 문화 연구에 대한 유물론적, 윤리학적 접근까지를 제기한다고 제안했다.
비인간이라는 용어는 인간과 유사한 특성을 나타내는 컴퓨터 프로그램 및 로봇과 같은 장치를 설명하는 데 사용되었다. 공상 과학 소설과 현실 세계 모두에서 컴퓨터 프로그램과 로봇은 감각과 연민을 암시하는 방식으로 인간과 컴퓨터의 상호 작용이 필요한 작업을 수행하도록 구축되었다. 요양원에서 로봇을 활용해 노인 돌봄 서비스를 제공하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 컴퓨터 프로그램은 아이들에게 일대일 교육을 제공하기 위해 학교에서 수년간 사용되어 왔다. 다마고치 장난감은 아이들이 장난감을 "살아있게" 유지하기 위해 보살핌, 관심, 영양을 제공해야 한다.
AI 붐(AI boom)은 인공지능 분야에서 전례 없이 빠르고 빠르게 발전하는 기간을 의미하며, OpenAI의 창립과 함께 본격적으로 시작된 생성형 인공지능 경쟁이 이 붐의 핵심 요소이다. 다양한 GPT 모델(2018년 시작) 및 DALL-E(2021)와 같은 OpenAI의 생성형 AI 시스템은 이러한 개발을 주도하는 데 중요한 역할을 했다.
2022년에는 대형 언어 모델이 챗봇 애플리케이션에 사용될 수 있도록 개선되었다. 텍스트-이미지 모델은 인간이 만든 이미지와 거의 구별할 수 없는 수준에 이르렀다. 음성 합성 소프트웨어는 인간의 음성을 효율적으로 복제할 수 있었다.
2022년 말부터 2023년까지 빅테크가 시장에서 발판을 마련하려고 노력하고 AI 도구의 편재성이 전례 없이 증가함에 따라 수십 개의 새로운 웹사이트와 AI 챗봇이 라이브로 만들어졌다.
AI 붐에 대한 대중의 반응은 엇갈렸다. 일부 단체에서는 AI가 창출하는 새로운 가능성, 인류에게 혜택을 줄 수 있는 잠재력, 정교함을 환영하는 반면, 다른 단체에서는 AI가 직업 안정을 위협하고 대응이 '기묘하다'고 비난했다. 프로그래밍을 기반으로 결함이 있는 응답을 제공한다.
DABUS(Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience)는 스티븐 탈러(Stephen Thaler)가 만든 인공지능(AI) 시스템이다. 두 가지 새로운 제품, 즉 빠른 재가열(rapid reheating)이 가능한 프랙탈 기하학을 사용해 제작한 식품 용기와 비상 시 주의를 끌기 위한 깜박이는 신호등을 구상한 것으로 알려졌다. DABUS를 발명가로 지정하는 특허 출원서 제출로 인해 특허청과 법원은 AI 시스템에 의해 만들어진 것으로 보고된 발명품에 대해 특허를 부여할 수 있는지 여부에 대한 결정을 내렸다.
DABUS 자체는 포유류 뇌 내의 윤보-시상-피질 루프를 에뮬레이션하는 광범위한 인공 신경 시스템 내에서 수조 개의 계산 뉴런을 수용할 수 있는 특허받은 AI 패러다임이다. 이러한 시스템은 훈련 가능한 신경 모듈의 배열을 활용하며, 각각은 일부 개념 공간을 대표하는 상호 연관된 메모리를 포함한다. 간단한 학습 규칙을 통해 이러한 모듈은 서로 결합하여 복잡한 아이디어와 그 결과를 체인 토폴로지로 표현한다. 전기 광학 주의 창은 영향력 있는 기억을 담고 있는 신경 모듈인 소위 "핫 버튼"을 찾기 위해 신경 모듈의 전체 배열을 스캔한다. 결과 체인 내에서 이러한 핫 버튼을 감지하면 시냅스 교란이 시스템으로 방출되거나 철회되어 가장 두드러진 체인 기반 개념이 선택적으로 강화된다.
카를로스 눔 쿼마 발레바(, 2004년 1월 3일 ~ )는 카메룬의 축구 선수이다. 그의 포지션은 미드필더로, 현재 잉글랜드 프리미어리그의 브라이턴 &amp; 호브 앨비언에서 활약하고 있다.
카를로스 눔 쿼마 발레바는 2004년 1월 3일 카메룬, 두알라에서 태어났다. 그의 아버지는 남아프리카 공화국과 카메룬에서 활약한 전 프로 축구 선수이다. 그는 아콰 근처에서 자랐으며 바사족 혈통이다. 발레바는 두알라에 위치한 푸트르 사커 FC에서 축구를 시작하였고, 이후 13세의 나이에 에콜 데 풋볼 데 브라스리 뒤 캄룬 아카데미 센터에 입단했다.
2022년 1월, 발레바는 프랑스의 릴로 이적하였고, 이적하기 전 여러 유럽 클럽 스카우트들의 관심을 받았다. 조프리 바지에와 함께 노르에 도착한 두 아프리카인은 릴의 리저브 팀에 합류하여 2021–22 샹피오나 나시오날 3에 참가하였다.
발레바는 리그 1 2021-22 시즌 막바지에 1군에 합류했고, 프로 무대 데뷔를 하지 못한 채 교체 선수로 몇 차례 벤치에 앉았으나, 다음 프리시즌에서 새로 부임한 파울로 폰세카 감독에게 깊은 인상을 남겼다.
2022년 8월 7일, 그는 4-1로 이긴 오세르와의 리그 1 경기에서 안젤 고메스와 교체 투입되며 릴 소속으로 프로 데뷔전을 치렀다.
2023년 8월 29일, 프리미어리그의 브라이턴 &amp; 호브 앨비언은 발레바와 5년 계약을 맺었다고 발표했다. 여러 보도에 따르면 이적 세부 사항은 기본 이적료 €27M, 최대 €3M의 보너스, 향후 발레바가 이적할 경우 릴이 이적료의 15%를 받을 수 있는 셀온 조항도 포함됐다. 9월 24일, 발레바는 3-1로 이긴 본머스와의 홈경기에서 73분에 마흐무드 다후드와 교체 투입되어 브라이턴 &amp; 호브 앨비언 소속으로 프리미어리그 데뷔전을 치렀다. 10월 8일, 발레바는 2-2로 비긴 리버풀과의 경기에서 "앨비언"에서의 첫 선발 출전을 기록했다.