stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
دينا رحمان
وصلات خارجية

دينا عبد الرحمن على موقع Soccerway.com (الإنجليزية)
الملف الشخصي في نادي فولهام
دينا رحمان  على سكروي
بوابة إنجلترا
بوابة البحرين
بوابة المرأة
بوابة رياضة
بوابة عقد 1980
بوابة كرة القدم
روان (اسم)

لمعانٍ أخرى، طالع روان (توضيح).
| روان | روان |
| --- | --- |
الجنس: اسم  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
روان ( /ˈroʊən/ ) (بالإنجليزية: Rowan) هو اسم ايرلندي الذي يطلق كاسم شخصي و لقب . وتشمل المتغيرات من اسم روان،  Ruadhán، وRuadh وRoan. الاسم يأتي من اللقب الأيرلندي Ó Ruadháin .
لقب

أندرو سمرز روان (1857-1943) ، ضابط بالجيش الأمريكي
أرشيبالد هاميلتون روان (1751-1834) ، إيرلندي مشهور وعضو مؤسس في جمعية دبلن للأيرلنديين المتحدين
أثول روان (1921–1998) ، لاعب الكريكيت الجنوب أفريقي
كارل روان (من مواليد 1925-2000) ، صحفي أمريكي ومؤلف
السير تشارلز روان( ق. 1782   - 1852) ، ضابط في الجيش البريطاني ومفوض الشرطة في (لندن) متروبوليس
دان روان (توفي عام 1987) ، الممثل والكوميدي، روان ومارتن اضحك
ديف روان (1882-1955) ، لاعب بيسبول كندي
ديف روان (مواليد 1946) ، المعالج الأسترالي
دومينيك روان (مواليد 1970) ، ممثل إنجليزي
إليس روان (1847-1922) ، عالمة طبيعة ورسامة أسترالية
إريك روان (1909-1993) ، لاعب الكريكيت الجنوب أفريقي
إريك روان (مواليد 1981) ، اسم الحلبة للمصارع الأمريكي جوزيف رود
إيف روان (1902-1956) ، لاعب كرة قدم أمريكي
فورد روان، مراسل تلفزيوني أمريكي، وأحد أعضاء فريق " لقاء الصحافة"
جورج روان، لاعب كرة القدم الإسكتلندي
جوردون لي روان، أمريكي قُتل في الجزائر في أزمة الرهائن بعين أميناس
هنري روان (1923–2015) ، المهندس الأمريكي، يحمل الاسم نفسه لجامعة روان
جون روان (الغموض)
جوناثان روان (مواليد 1981) ، لاعب كرة قدم إنجليزي
جوزيف روان (1870-1930) ، ممثل الولايات المتحدة من نيويورك
كيلي روان (مواليد 1965) ، الممثلة الكندية وعارضة الأزياء
لو روان (مواليد 1925) ، حكم الكريكيت الأسترالي
لويس ر. روان (1911-1988) ، رجل أعمال أمريكي ومالك ومربي لسباق الأحصنة
ماتيو روان (توفي عام 1769) القائم بأعمال حاكم ولاية كارولينا الشمالية، 1753-1754
بيتر روان (مواليد 1942) ، موسيقي وملحن أميركي من البلو جراس
رون روان (مواليد 1962) ، لاعب كرة السلة الأمريكي
شيلا روان (فيزيائية) ، فيزيائية بريطانية
ستيفن كليج روان (1808-1890) ، نائب أميرال
ويليام روان (1789-1879) ، القائد العسكري البريطاني
الاسم الشخصي

روان الكسندر ، لاعب كرة القدم الإسكتلندي ومدير
روان أتكينسون (مواليد 1955) ، الممثل الإنجليزي، الكوميدي، وكاتب السيناريو
روان بلانشارد (مواليد 2001) ، الممثلة الأمريكية
روان هيسايو بوكانان، كاتب أمريكي
روان كراذرز (مواليد 1997) ، سباح أسترالي
روان كرونجي ( 1937–2014 ) ، سياسي روديسي
روان بيلينغ (مواليد 1968) ، محرر صحفي بريطاني
روان فاين (مواليد 1982) ، لاعب كرة قدم
روان ويليامز (مواليد 1950) ، رئيس أساقفة كانتربري
السير ويليام روان هاميلتون (1805-1865) ، عالم رياضيات
في الخيال

روان، الشخصية الرئيسية في سلسلة روايات روان من رين لإميلي رودا.
روان خانا، شخصية في لعبة المحمول هاري بوتر: لغز هوجورتس
روان لافونتين، شخصية في فيلم جيسون إكس
روان مايفير، شخصية في ثلاثية حياة مايفير الساحرات التي كتبها آن رايس
روان ميلز، شخصية في المسلسل التلفزيوني على إن بي سي القائمة السوداء
روان موريسون، شخصية في The Wicker Man .
في طبعة عام 2006 ، تمت إعادة تسمية الشخصية روان وودوارد.
روان ذيرين (ني غيرين) ، شخصية في Dragon Age: The Stolen Throne by David Gaider
الروان / Angharad Gwyn ، شخصية في البرج وسلسلة كتب Hive للكاتب آن ماكافري
ليلي روان، شخصية في سلسلة من الروايات والسرد عن المحقق نيرو وولف من تأليف ريكس ستاوت
البروفيسور روان، شخصية في ألعاب الفيديو بوكيمون دايمند ويرل و بوكيمون بلاتينم
روان ويتيثورن، شخصية في سلسلة كتب عرش الزجاج من تأليف سارا ج. ماس
روان، واحد من اثنين من الأبطال الرئيسيين في حريق شعار المحاربين
المصادر

↑  "Roan – meaning of Roan – name Roan". مؤرشف من الأصل في 2019-05-24. اطلع عليه بتاريخ 2012-07-19.
↑  "Behind the Name: Meaning, Origin and History of the Name Rowan". مؤرشف من الأصل في 2019-05-11. اطلع عليه بتاريخ 2012-07-19.
↑  "Al-Ahram Weekly / Living / What's in a name?" en. مؤرشف من الأصل في 2015-01-13. اطلع عليه بتاريخ 2020-01-01. {{استشهاد ويب}}: الوسيط غير صالح |script-title=: بادئة مفقودة (مساعدة)
↑  "Abdelmalek Sellal: Canadian ID'd as Shadad coordinated Algeria attack". UPI. مؤرشف من الأصل في 2017-02-16. اطلع عليه بتاريخ 2013-01-23.
↑  ADAM NOSSITER and ALAN COWELL (1 مارس 2011). "Official says 38 hostages were killed at gas field". Herald Tribune. مؤرشف من الأصل في 2016-03-04. اطلع عليه بتاريخ 2013-01-23.
بوابة اللغة
لعنة الأبعاد

تشير لعنة الأبعاد إلى العديد من الظواهر التي تنشأ عند تحليل وتنظيم البيانات في فضاءات متعددة الأبعاد لا تحدث في البيئات منخفضة الأبعاد مثل الفضاء المادي ثلاثي الأبعاد المعتاد يومياً.
تحدث الظواهر الملعونة في مجالات مثل التحليل العددي، أخذ العينات، التوافيقيات، التعلم الآلي، استخراج البيانات وقواعد البيانات. السمة الشائعة لهذه المسائل هي أنه عندما يزداد البعد، يزداد حجم الفضاء بسرعة كبيرة بحيث تصبح البيانات المتاحة قليلة. هذا التفرقة يمثل مشكلة بالنسبة لأي طريقة تتطلب دلالة إحصائية. من أجل الحصول على نتيجة إحصائية سليمة وموثوق بها، فإن كمية البيانات اللازمة لدعم النتيجة غالبا ما تنمو باطراد مع البعد. أيضًا، يعتمد تنظيم البيانات والبحث عنها غالبًا على اكتشاف المناطق التي تشكل فيها الكائنات مجموعات لها نفس الخصائص؛ ومع ذلك، في البيانات عالية الأبعاد، تبدو جميع الكائنات متناثرة ومختلفة في نواح كثيرة، مما يمنع استراتيجيات تنظيم البيانات الشائعة من أن تكون فعالة.
المجالات > التوافقية

في بعض المسائل، يمكن أن يأخذ كل متغير واحدة من عدة قيم منفصلة، أو يتم تقسيم مجموعة القيم الممكنة لإعطاء عدد محدود من الاحتمالات. عند أخذ المتغيرات معًا، يجب مراعاة عدد كبير من مجموعات القيم. يُعرف هذا التأثير أيضًا باسم الانفجار التوافيقي. حتى في أبسط الحالات ل  d من المتغيرات الثنائية، يكون عدد التراكيب الممكنة بالفعل  O(2^{d}) ، أسي البعد. ببساطة، يضاعف كل بُعد إضافي الجهد اللازم لتجربة كل التراكيب .
المجالات > أخذ العينات

هناك زيادة هائلة في الحجم مرتبطة بإضافة أبعاد إضافية إلى الفضاء الرياضي. على سبيل المثال، 102=100 من نقاط العينة المتباعدة بشكل متساو تكفي لتمثيل مجال وحدة ("مكعب أحادي البعد") بمسافة لا تزيد عن 10−2=0.01 بين النقاط، أي ما يعادل أخذ العينات من وحدة مكعب فائق ذي 10 أبعاد مع شبيكة لها تباعد 10−2=0.01 بين نقطتين متجاورتين يتطلب 1020=[(102)10] نقطة عينة. بشكل عام، بمسافة تباعد تبلغ 10−n ، يبدو أن المكعب الفائق ذي 10 أبعاد "أكبر" بعامل 10n (10-1)=[(10n)10/(10n)] من المكعب الفائق أحادي البعد، وهو الذي يمثل فترة الوحدة. في المثال أعلاه n=2: عند استخدام مسافة عينة 0.01 يبدو المكعب الفائق ذي 10 أبعاد «أكبر» بعامل 1018 من فترة الوحدة. هذا التأثير هو مزيج من المشاكل التوافقيه المذكورة أعلاه ومسائل دالة المسافة هو موضح أدناه.
المجالات > الاستمثال

عند حل مشاكل التحسين الديناميكي عن طريق الاستقراء الرجعي العددي، يجب حساب الوظيفة الموضوعية لكل مجموعة من القيم. هذه عقبة كبيرة عندما يكون بُعد «متغير الحالة» كبيرًا.
المجالات > التعلم الالي

في مشاكل التعلم الآلي التي تتضمن تعلم «حالة طبيعية» من عدد محدود من عينات البيانات في فضاء سمات عالي الأبعاد حيث كل سمة لها مجموعة من القيم المحتملة، عادة ما تكون هناك حاجة إلى كمية هائلة من بيانات التدريب لضمان أن هناك عدة عينات مع كل مجموعة من القيم. هناك قاعدة نموذجية تتمثل في أنه ينبغي أن يكون هناك 5 أمثلة تدريبية على الأقل لكل بُعد في التمثيل. مع وجود عدد ثابت من عينات التدريب، تزداد القوة التنبؤية لأحد المصنفين أو التراجع أولاً مع زيادة عدد الأبعاد / الميزات المستخدمة ولكن بعد ذلك تتناقص، والتي تعرف باسم ظاهرة هيوز أو الظواهر القصوى.
المجالات > وظائف المسافة

عندما يتم تحديد مقياس مثل المسافة الإقليدية باستخدام العديد من الإحداثيات، هناك اختلاف بسيط في المسافات بين أزواج مختلفة من العينات.
تتمثل إحدى الطرق لتوضيح «اتساع» مساحة الإقليدية عالية الأبعاد في مقارنة نسبة منطقة فرط الغلاف المدرج بنصف القطر r والبعد d إلى نسبة فائق السرعة ذي الحواف الطولية 2r. حجم مثل هذا المجال هو {\frac {2r^{d}\pi ^{d/2}}{d\;\Gamma (d/2)}}, أين  {\displaystyle \Gamma }توجد وظيفة جاما، في حين أن حجم المكعب هو مع زيادة البعد من الفضاء، يصبح الفضاء الفائق حجمًا ضئيلًا بالنسبة إلى حجم المكعب الزائد. يمكن رؤية ذلك بوضوح من خلال مقارنة النسب حيث أن البعد يذهب إلى ما لا نهاية:
وعلاوة على ذلك فإن المسافة بين المركز والزوايا هو  r{\sqrt {d}}الذي يزيد من دون متجهة ثابتة r.
في هذا المعنى، تقريبا كل من عالية الأبعاد الفضاء «بعيدا» من المركز. لوضع الأمر بطريقة أخرى، عالية الأبعاد وحدة المكعب الزائدي يمكن القول أن تتكون بالكامل تقريبا من «زوايا» المكعب الزائدي، مع ما يقرب من أي «الأوسط».
هذا يساعد أيضًا على فهم التوزيع التربيعي. في الواقع، يكون التوزيع التربيعي (غير المركزي) المرتبط بنقطة عشوائية في الفاصل الزمني [-1، 1] هو نفس توزيع الطول التربيعي لنقطة عشوائية في المكعب d. بموجب قانون الأعداد الكبيرة، يركز هذا التوزيع في نطاق ضيق حول d أضعاف الانحراف المعياري (σ2) للاشتقاق الأصلي. هذا ينير التوزيع التربيعي ويوضح أيضًا أن معظم حجم المكعب d يتركز بالقرب من سطح دائرة نصف قطرها
.
وهناك تطور آخر لهذه الظاهرة على النحو التالي. أي توزيع ثابت على ℝ يحفز توزيع المنتج على النقاط في ℝ d . للحصول على أي الثابتة ن، تبين أن الحد الأدنى والحد الأقصى للمسافة بين Q نقطة مرجعية عشوائي وقائمة ن عشوائية نقاط البيانات P 1. . . ف ن تصبح غير قابلة للفهم بالمقارنة مع الحد الأدنى للمسافة:
غالبًا ما يتم الاستشهاد بهذا كوظائف عن بُعد تفقد فائدتها (بالنسبة لمعيار الجوار الأقرب في خوارزميات مقارنة الميزات، على سبيل المثال) بأبعاد عالية. ومع ذلك، فقد أظهرت الأبحاث الحديثة أن هذا لا يتم إلا في السيناريو المصطنع عندما تكون التوزيعات أحادية البعد ℝ مستقلة و موزعة بشكل متطابق. عندما تكون السمات مرتبطة، يمكن أن تصبح البيانات أسهل وتوفر تباينًا أعلى للمسافة، ووجد أن نسبة الإشارة إلى الضوضاء تلعب دورًا مهمًا، وبالتالي يجب استخدام اختيار الميزة.
المجالات > بحث الجار الأقرب

يعقد التأثير بحث الجار الأقرب في فضاء كثير الأبعاد. لا يمكن رفض المرشحين بسرعة باستخدام الفرق في إحداثي واحد كحد أدنى للمسافة بناءً على جميع الأبعاد.
ومع ذلك، فقد لوحظ مؤخرًا أن مجرد عدد الأبعاد لا يؤدي بالضرورة إلى صعوبات، نظرًا لأن الأبعاد الإضافية ذات الصلة يمكن أن تزيد أيضًا من التباين. بالإضافة إلى ذلك، بالنسبة للترتيب الناتج، يظل من المفيد تمييز الجيران القريبين والبعيدين. ومع ذلك، فإن الأبعاد غير ذات الصلة («الضوضاء») تقلل من التباين بالطريقة الموضحة أعلاه. في تحليل السلاسل الزمنية، حيث تكون البيانات عالية الأبعاد بطبيعتها، تعمل وظائف المسافة أيضًا بشكل موثوق طالما كانت نسبة الإشارة إلى الضوضاء مرتفعة بدرجة كافية.
المجالات > بحث الجار الأقرب > ك أقرب تصنيف الجار

تأثير آخر من الأبعاد عالية على مسافة وظائف المخاوف k-أقرب جار (ك-ن ن) الرسوم البيانية التي شيدت من مجموعة البيانات باستخدام المسافة وظيفة. كما البعد يزيد، توزيع شكل ك-ن ن يصبح منحرفا مع الذروة على الحق بسبب ظهور عدد غير متناسب من المحاور ، وهذا هو، نقاط البيانات التي تظهر في العديد من ك-ن ن قوائم البيانات الأخرى نقاط من المتوسط. هذه الظاهرة يمكن أن يكون لها أثر كبير على مختلف تقنيات التصنيف (بما في ذلك <i id="mwmA">ك</i>-ن ن المصنف), شبه إشراف التعلمو المجموعات، كما أنه يؤثر على استرجاع المعلومات.
المجالات > إكتشاف عيب خلقي

في دراسة حديثة، Zimek et al. تحديد المشاكل التالية عند البحث عن الشذوذ في بيانات عالية الأبعاد:
تركيز النقاط والمسافات: تصبح القيم المشتقة مثل المسافات متشابهة عدديًا
سمات غير ذات صلة: في البيانات عالية الأبعاد، قد يكون عدد كبير من السمات غير ذي صلة
تعريف مجموعات المراجع: بالنسبة للطرق المحلية، غالبًا ما تكون مجموعات المراجع قائمة على الجوار
درجات لا تضاهى للأبعاد المختلفة: تنتج المساحات الفرعية المختلفة درجات لا تضاهى
قابلية تفسير النتائج: في الغالب، لم تعد النتائج تنقل معنى دلاليًا
مساحة البحث الأسية: لم يعد من الممكن مسح مساحة البحث بشكل منهجي
تحسس البيانات المتطفل: بالنظر إلى مساحة البحث الكبيرة، يمكن العثور على فرضية لكل دلالة مطلوبة
محور نيس: كائنات معينة تحدث بشكل متكرر في قوائم الجوار أكثر من غيرها.
تعالج العديد من الطرق المتخصصة التي تم تحليلها مشكلة أو أخرى من هذه المسائل، ولكن لا يزال هناك العديد من الأسئلة البحثية المفتوحة.
مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية

مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية
| 0 | 1 |
| --- | --- |
البداية:  1987 
الاسم المختصر:  NeurIPS (بالإنجليزية) (2018 – ) 
العنوان:  Conference on Neural Information Processing Systems (بالإنجليزية)  
الموضوع الرئيس:  التعلم العميق شبكة عصبونية اصطناعية 
اللُّغة المُستخدَمة:  الإنجليزية 
موقع الويب:  neurips.cc (الإنجليزية) 
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
مؤتمر ورشة عمل حول نظم معالجة المعلومات العصبية (مختصر النحو NeurIPS وسابقا NIPS) هو التعلم الآلي وعلم الأعصاب الحاسوبية المؤتمر الذي يعقد كل شهر ديسمبر/ كانون الأول. المؤتمر حاليًا عبارة عن اجتماع مزدوج المسار (مسار واحد حتى عام 2015) يتضمن محادثات لشخصيات مدعوة بالإضافة إلى عروض شفهية وملصقات للأوراق المُحكمة، تليها ورش عمل ذات مسار متوازي عقدت حتى عام 2013 في منتجعات التزلج.
تاريخ المؤتمر

تم اقتراح اجتماع NeurIPS لأول مرة في عام 1986 باعتباره NIPS في اجتماع سبو بيرد السنوي المخصص للمدعوين فقط حول الشبكات العصبية للحوسبة الذي نظمه معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا ومختبرات بيل. تم تصميم NIPS كاجتماع تكميلي مفتوح متعدد التخصصات للباحثين الذين يستكشفون الشبكات العصبية البيولوجية والاصطناعية. يعكس هذا النهج متعدد التخصصات، بدأ NIPS في عام 1987 مع منظر المعلومات إد بوسنر كرئيس للمؤتمر ومنظر التعلم ياسر أبو مصطفى كرئيس للبرنامج. تضمنت الأبحاث المقدمة في اجتماعات NIPS المبكرة مجموعة واسعة من الموضوعات من الجهود المبذولة لحل المشكلات الهندسية البحتة إلى استخدام نماذج الحاسوب كأداة لفهم الأنظمة العصبية البيولوجية. منذ ذلك الحين، تباينت تيارات أبحاث الأنظمة البيولوجية والاصطناعية، وسيطرت أوراق بحثية حول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والإحصاءات على إجراءات NeurIPS الأخيرة.
تم رعاية المؤتمر الأول من قبل معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات. تم تنظيم المؤتمر التالي بواسطة مؤسسة NeurIPS، التي أنشأها Ed Posner . Terrence Sejnowski هو رئيس مؤسسة NeurIPS منذ وفاة بوسنر في عام 1993. يتكون مجلس الأمناء من الرؤساء العامين السابقين لمؤتمر NeurIPS.
تم نشر الإجراءات الأولى في شكل كتاب من قبل المعهد الأمريكي للفيزياء في عام 1987، وكان يحمل عنوان أنظمة معالجة المعلومات العصبية،  ثم تم نشر وقائع المؤتمرات التالي بواسطة Morgan Kaufmann (1988-1993)، مطبعة MIT (1994-2004) و Curran Associates (2005 إلى الوقت الحاضر) تحت اسم Advances in Neural Information Processing Systems . تم اختصار المؤتمر في الأصل باسم "NIPS". بحلول عام 2018، انتقد عدد قليل من المعلقين الاختصار باعتباره يشجع على التمييز على أساس الجنس بسبب ارتباطه بكلمة حلمات، وباعتباره افتراءً لليابانيين. قام المجلس بتغيير الاختصار إلى "NeurIPS" في نوفمبر 2018.
من عام 1987 حتى عام 2000 عقدت NIPS في مدينة دنفرفي الولايات المتحدة. منذ ذلك الحين، عُقد المؤتمر في فانكوفر، كندا (2001-2010)، غرناطة، إسبانيا (2011)، وبحيرة تاهو، الولايات المتحدة (2012-2013). عُقد المؤتمر في عامي 2014 و 2015 في مونتريال بكندا وبرشلونة بإسبانيا عام 2016 وفي لونج بيتش بالولايات المتحدة عام 2017 وفي مونتريال بكندا عام 2018 وفانكوفر بكندا عام 2019. يعكس الاجتماع أصوله في Snowbird، يوتا، وكان مصحوبًا بورشات عمل تم تنظيمها في منتجع تزلج قريب حتى عام 2013، عندما تفوق على منتجعات التزلج على الجليد.
المواضيع

إلى جانب التعلم الآلي وعلم الأعصاب، تشمل المجالات الأخرى الممثلة في NeurIPS العلوم المعرفية وعلم النفس ورؤية الكمبيوتر واللغويات الإحصائية ونظرية المعلومات. على مر السنين، أصبح NeurIPS مؤتمرًا رئيسيًا حول التعلم الآلي وعلى الرغم من أن "Neural" في اختصار NeurIPS أصبح شيئًا من بقايا تاريخية للمؤتمر، فإن عودة التعلم العميق  في الشبكات العصبية منذ عام 2012، مدعومة بأجهزة كمبيوتر أسرع وكبيرة البيانات، أدت إلى إنجازات في التعرف على الكلام، والتعرف على الأشياء في الصور، والتعليق على الصور، وترجمة اللغة وأداء بطولة العالم في لعبة Go، استنادًا إلى البنى العصبية المستوحاة من التسلسل الهرمي للمناطق في القشرة البصرية (ConvNet) والتعلم المعزز مستوحى من العقد القاعدية (تعلم الفرق الزمني).
ظهرت مجموعات تقارب ملحوظة من مؤتمر NeurIPS وأظهرت التنوع، بما في ذلك Black in AI (في 2017)، و Queer in AI (في 2016)، وغيرها.
المواضيع > المحاضرات المسماة

بالإضافة إلى الندوات والمحادثات المدعوة، تنظم NeurIPS أيضًا محاضرتين مسماة لتكريم الباحثين المتميزين. قدم مجلس إدارة NeurIPS برنامج Posner Lectureship على شرف مؤسس NeurIPS إد بوسنر؛ تم إلقاء محاضرتي بوسنر كل عام حتى عام 2015. من بين المحاضرين السابقين:
2021 - بيتر بارتليت
2018 - جويل بينو
2017 - جون بلات
2016 - يان ليكون
2015 - زوبين قهرماني وفلاديمير فابنيك
2014 - مايكل كيرنز وجون هوبفيلد
2013 - دافني كولر وبيتر ديان
2012 - توماس ديتريتش وتيري سيجنوفسكي
2011 - ريتش ساتون وبرنارد شولكوف
2010 - جوش تينينباوم ومايكل آي جوردان
في عام 2015، قدم مجلس إدارة NeurIPS محاضرة بريمان لتسليط الضوء على العمل في الإحصائيات ذات الصلة بموضوعات المؤتمر. تم تسمية المحاضرة على اسم الإحصائي ليو بريمان، الذي خدم في مجلس إدارة NeurIPS من 1994 إلى 2005. ومن بين المحاضرين السابقين:
2021 - غابور لوغوسي
2020 - مارلوس ماثويس
2019 - بن يو
2018 - ديفيد سبيجهلتر
2017 - يي لماذا تيه
2016 - سوزان هولمز
2015 - روبرت تيبشيراني
تجربة مؤتمر NeurIPS

في NeurIPS 2014، قام رؤساء البرنامج بتكرار 10 ٪ من جميع الطلبات وإرسالها من خلال مراجعين منفصلين لتقييم العشوائية في عملية المراجعة. فسر العديد من الباحثين النتيجة. فيما يتعلق بما إذا كان القرار في NeurIPS عشوائيًا تمامًا أم لا، كتب جون لاتغفورد: «من الواضح أن القرار العشوائي البحت سيكون تعسفيًا بنسبة ~ 78٪. ومع ذلك، فمن الملاحظ أن 60٪ أقرب بكثير إلى 78٪ من 0٪». ويخلص إلى أن نتيجة عملية المراجعة تعسفية في الغالب.
الطبعات

الإصدارات السابقة:
1987-2000: دنفر، كولورادو، الولايات المتحدة
2001-2010: فانكوفر، كولومبيا البريطانية، كندا
2011: غرناطة، إسبانيا، الاتحاد الأوروبي
2012 و 2013: ستيتلاين، نيفادا، الولايات المتحدة
2014 و 2015: مونتريال، كيبيك، كندا
2016: برشلونة، إسبانيا، الاتحاد الأوروبي
2017: لونج بيتش، كاليفورنيا، الولايات المتحدة
2018: مونتريال، كيبيك، كندا
2019: فانكوفر، كولومبيا البريطانية، كندا
2020: فانكوفر، كولومبيا البريطانية، كندا  (مؤتمر افتراضي)
2021 : مؤتمر افتراضي بسبب جائحة كورونا
مراجع

↑  وصلة مرجع: https://www.economist.com/news/science-and-technology/21732081-machine-learnings-big-event-all-buzz-ais-big-shindig. الوصول: 22 ديسمبر 2017.
↑  "الفهرس الرقمي ومشروع المكتبة". اطلع عليه بتاريخ 2021-02-13.
↑  The first NIPS (now NeurIPS) نسخة محفوظة 18 مايو 2021 على موقع واي باك مشين.
↑  Sponsors of the first NIPS نسخة محفوظة 17 نوفمبر 2020 على موقع واي باك مشين.
↑  The first NIPS Proceedings نسخة محفوظة 17 نوفمبر 2020 على موقع واي باك مشين.
↑  Else, Holly (19 Nov 2018). "AI conference widely known as 'NIPS' changes its controversial acronym". Nature News (بالإنجليزية). DOI:10.1038/d41586-018-07476-w. Archived from the original on 2021-11-06. Retrieved 2021-02-17.
↑  The Deep Learning Revolution. MIT Press. أكتوبر 2018. ISBN:9780262038034. مؤرشف من الأصل في 2022-01-11. اطلع عليه بتاريخ 2020-04-30.
↑  "How one conference embraced diversity". Nature (بالإنجليزية). 564 (7735): 161–162. 12 Dec 2018. DOI:10.1038/d41586-018-07718-x. PMID:31123357. Archived from the original on 2021-12-22.
↑  "Why you can't just take pictures at the Queer in AI workshop at NeurIPS". VentureBeat (بالإنجليزية الأمريكية). 10 Dec 2019. Archived from the original on 2021-12-22. Retrieved 2021-12-22.
↑  "24th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), Vancouver 2010 - VideoLectures - VideoLectures.NET". videolectures.net. مؤرشف من الأصل في 2021-08-19. اطلع عليه بتاريخ 2017-07-17.
↑  NIPS 2015 Conference (PDF). Neural Information Processing Systems Foundation. 7 ديسمبر 2015. ص. 10. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2020-01-27. اطلع عليه بتاريخ 2017-07-17.
↑  Lawrence، Neil (16 ديسمبر 2014). "The NIPS Experiment". Inverse Probability. مؤرشف من الأصل في 2015-04-03. اطلع عليه بتاريخ 2015-03-31.
↑  Fortnow، Lance (18 ديسمبر 2014). "The NIPS Experiment". Computational Complexity. مؤرشف من الأصل في 2022-01-11. اطلع عليه بتاريخ 2015-03-31.
↑  Hardt، Moritz (15 ديسمبر 2014). "The NIPS Experiment". Moody Rd. مؤرشف من الأصل في 2022-01-11. اطلع عليه بتاريخ 2015-03-31.
↑  Langford، John (9 مارس 2015). "The NIPS Experiment". Communications of the ACM. مؤرشف من الأصل في 2021-04-21. اطلع عليه بتاريخ 2015-03-31.
↑  Nips.cc - 2016 Conference نسخة محفوظة 2022-01-10 على موقع واي باك مشين.
↑  Nips.cc - 2017 Conference نسخة محفوظة 2021-11-24 على موقع واي باك مشين.
↑  Nips.cc - 2018 Conference نسخة محفوظة 2022-01-04 على موقع واي باك مشين.
1 2  "Vancouver Named NeurIPS 2019 & 2020 Host as Visa Issues Continue to Plague the AI Conference". 5 ديسمبر 2018. مؤرشف من الأصل في 2022-01-11.
الروابط الخارجية

مؤتمر 2019
إجراءات NeurIPS
محاضرات فيديو NIPS 2011
محاضرات فيديو NIPS 2012
مجلة الفيديو لملخصات تعلم الآلة - المجلد 3
| ضبط استنادي  | ضبط استنادي  |
| --- | --- |
دولية: ملف الضبط الاستنادي الافتراضي الدَّولي (VIAF)
وطنية: الملف الاستنادي المتكامِل (GND) مكتبة الكونغرس (LCNAF)
بوابة إحصاء
بوابة ذكاء اصطناعي
بوابة علم الحاسوب
بوابة رياضيات
بوابة علوم عصبية
بوابة تقانة المعلومات
يهودا بيرل في ملصقه في مؤتمر 2013 حول أنظمة معالجة المعلومات العصبية.
لوحات بيرجي

لوحات بيرجي
| 0 | 1 |
| --- | --- |
صنف فرعي من:  tablet   
البداية:  عقد 520 "ق.م" 
المكان:  Villa Giulia   
المُؤَلِّف:  Thefarie Velianas   
لغة العمل أو لغة الاسم:  لغة إترورية اللغة الفينيقية 
مخصص لـ:  عشتروت 
مجموعة:  المتحف الأتروسكاني الوطني  
زمن الاكتشاف أو الاختراع:  1964 
موقع الاكتشاف:  Pyrgi   
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
لوحات پيرجي
لوحات پيرجي هي ثلاث لوحات ذهبية ثنائية اللغة بالفينيقية والإترورية تم اكتشافها في 1964 في أثناء سلسلة تنقيبات عن آثار في پيرجي العتيقة على ساحل البحر التيراني في إيطاليا في موقع لاتيوم. يدل النص على إنشاء معبد وإهداؤه للربة الإترورية أوري المعرفة كعشتروت في النص الفينيقي. اثنان من اللوحان منحوتان باللغة الإترورية، بينما يوجد لوح واحد منحوت باللغة الفينيقية. تعد اللوحات ذات أهمية لما تقدمة من تفسير للغة الإترورية عبر ترجمتها من اللغة الفينيقية، كما يستدل منه على النفوذ والتأثير الفينقي في غربي البحر المتوسط.
النص الفينيقي

| بالفينيقية | نقحرة |
| --- | --- |
𐤋𐤓𐤁𐤕𐤟𐤋𐤏𐤔𐤕𐤓𐤕𐤟𐤀𐤔𐤓𐤟𐤒𐤃𐤔: لربت لعشترت ءشر قدش
𐤀𐤆𐤟𐤀𐤔𐤟𐤐𐤏𐤋𐤟𐤅𐤀𐤔𐤟𐤉𐤕𐤍: ءز ءش‌ پعل وءش يتن
𐤕𐤁𐤓𐤉𐤀𐤟𐤅𐤋𐤍𐤔𐤟𐤌𐤋𐤊𐤟𐤏𐤋: تبريء ولنش ملك عل
·𐤊𐤉𐤔𐤓𐤉𐤀𐤟𐤁𐤉𐤓𐤇𐤟𐤆𐤁𐤇: كيشريء بيرح زبح
𐤔𐤌𐤔𐤟𐤁𐤌𐤕𐤍𐤀𐤟𐤁𐤁𐤕𐤟𐤅𐤁𐤍: شمش بمتنء ببت وبن
𐤕𐤅𐤟𐤊𐤏𐤔𐤕𐤓𐤕𐤟𐤀𐤓𐤔𐤟𐤁𐤃𐤉: تو كعشترت ءرش بدي
𐤋𐤌𐤋𐤊𐤉𐤟𐤔𐤍𐤕𐤟𐤔𐤋𐤔𐤟𐤛𐤟𐤁𐤉: لملكي شنت شلش ٣ بي
𐤟𐤓𐤇𐤟𐤊𐤓𐤓𐤟𐤁𐤉𐤌𐤟𐤒𐤁𐤓: رح كرر بيم قبر
𐤟𐤀𐤋𐤌𐤟𐤅𐤔𐤍𐤕𐤟𐤋𐤌𐤀𐤔𐤟𐤀𐤋𐤌⁠: ءلم وشنت لمءش ءلم
𐤁𐤁𐤕𐤉𐤟𐤔𐤍𐤕𐤟𐤊𐤌𐤟𐤄𐤊𐤊𐤁𐤌: ببتي شنت كم هككبم
𐤀𐤋: ءل
مراجع

↑  The specific dialect has been called "Mediterranean Phoenician" by Schmitz، Philip C. (1995). "The Phoenician Text from the Etruscan Sanctuary at Pyrgi". Journal of the American Oriental Society. JSTOR. ج. 115 ع. 4: 559–575. DOI:10.2307/604727. ISSN:0003-0279. JSTOR:604727. Full bibliography of Pyrgi and the tablets
في كومنز مواد ذات صلة بـ لوحات بيرجي.
بوابة إيطاليا
بوابة اللغات السامية
بوابة علم الآثار
بوابة كتابة