stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
(26157)

| (26157) 1994 WA1 | (26157) 1994 WA1 |
| --- | --- |
المكتشف: تاكاو كوباياشي  
موقع الاكتشاف: مرصد أويزومي الفلكي  
تاريخ الاكتشاف: 25 نوفمبر 1994  
الأسماء البديلة: 1978 NR5، و1994 WA1، و2000 EG175  
فئة الكوكب الصغير: حزام الكويكبات  
الأوج: 2.953 وحدة فلكية، و2.952620613971083 وحدة فلكية  
الحضيض: 1.9508702 وحدة فلكية، و1.953778694092435 وحدة فلكية  
نصف المحور الرئيسي: 2.4517923 وحدة فلكية، و2.453199654031759 وحدة فلكية  
اختلاف مركز المدار: 0.20  0.2043085  0.2035794188697773   
فترة الدوران: 3.84 سنة، و1403.452663346374 يوم  
الخاصة المتوسطة: 202.60456 درجة، و253.2885347867953 درجة  
ميل المدار: 3.14597 درجة، و3.145044729116877 درجة  
زاوية نقطة الاعتدال: 42.36015 درجة 42.32348594345643 درجة  
زاوية الحضيض: 287.98478 درجة، و287.9216620283642 درجة  
تابع إلى: الشمس  
القدر المطلق(H): 14.7 ، و14.84   
  (26156) 1994 WT    (26158) 1994 WH1    :   (26156) 1994 WT    (26158) 1994 WH1    
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
1994 دابليو أي 1 (ويعرف أيضًا باسم (26157) 1994 دابليو أي 1 وفق تسمية الكوكب الصغير) (بالإنجليزية: 1994 WA1)‏؛ هو كويكب ضمن حزام الكويكبات.
اكتُشف هذا الجُرم الفلكي بواسطة تاكاو كوباياشي في 25 نوفمبر 1994، وترتيبه 26157 من حيث الاكتشاف.
الوصف

اكتُشف 261571994WA في 25 نوفمبر 1994 في مرصد أويزومي الفلكي، الواقع في أويزومي، محافظة غونما في اليابان، بواسطة عالم الفلك الياباني تاكاو كوباياشي. وقد رصد المشروع 1,737 مشاهدة للكويكب إلى غاية 5 فبراير 2022 بتوقيت منطقة المحيط الهادئ، أي في مدة قدرها 10,936 يومًا (30.0 عام). تستغرق الفترة المدارية للكويكب 1,400 يومًا (3.8 عام).
الخصائص المدارية

يتميز مدار هذا الكويكب بنصف محور رئيسي يبلغ 2.45 وحدة فلكية، وحضيض قدره 1.95 وحدة فلكية، وانحراف قدره 0.204 وزاوية ميلان 3.15 درجة بالنسبة لمسار الشمس. بسبب هذه الخصائص، أي نصف المحور الرئيسي بين 2 و3.2 وحدة فلكية وحضيض أكبر من 1,666 وحدة فلكية، يُصنف هذا الجُرم الفلكي وفقًا لقاعدة بيانات مختبر الدفع النفاث لأجرام النظام الشمسي الصغيرة كائنًا من حزام الكويكبات الرئيسي.
قائمة المساجد الكبيرة
انظر أيضا

قائمة أقدم المساجد
مراجع

1 2  Atlas Al-sīrah Al-Nabawīyah. Darussalam. 2004. ص. 279. ISBN:978-9960-897-71-4. مؤرشف من الأصل في 2013-05-27.
↑  "Sahn(Courtyards) Around the Holy Shrine". Imam Reza (A.S.) Network. مؤرشف من الأصل في 2017-09-17. اطلع عليه بتاريخ 2009-05-25.
↑  "The Glory of the Islamic World". Imam Reza (A.S.) Network. مؤرشف من الأصل في 2017-06-20. اطلع عليه بتاريخ 2009-05-25.
↑  Leslie Noyes Mass (15 سبتمبر 2011). Back to Pakistan: A Fifty-Year Journey. Rowman & Littlefield Publishers. ص. 170. ISBN:978-1442213197. مؤرشف من الأصل في 2019-12-17. اطلع عليه بتاريخ 2012-07-01.
↑  Jackie Craven. "Sacred Buildings". About.com Home. مؤرشف من الأصل في 2016-05-16. اطلع عليه بتاريخ 2015-03-15.
↑  "Masjid Al-Akbar". Humas Jakarta Islamic Centre and 27th ISLAND (بالإندونيسية). DuniaMasjid.com. Archived from the original on 2013-02-07. Retrieved 2013-01-06.
↑  "Al-Saleh Mosque in Yemen". Islamic Arts and Architecture. مؤرشف من الأصل في 2018-06-21. اطلع عليه بتاريخ 2015-03-15.
↑  Sheikh Zayed Bin Sultan Al Nahyan Mosque – Abu Dhabi نسخة محفوظة 01 يونيو 2009 على موقع واي باك مشين.
↑  مسجد جاميا بسريناغار
↑  "State Mosque to be named after Imam Abdul Wahhab". Gulf-Times. مؤرشف من الأصل في 2015-09-24. اطلع عليه بتاريخ 2015-03-15.
↑  Peter Neville-Hadley. Frommer's China. Frommer's, 2003. ISBN 978-0-7645-6755-1. Page 302.
↑  Makhachkala organizes charity iftars, islamdag.info, 23.8.2011, read 12.1.2014 نسخة محفوظة 28 أبريل 2019 على موقع واي باك مشين.
↑  Russia's Chechnya inaugurates vast new mosque, 17.10.2008, reuters.com, read 16.1.2015 نسخة محفوظة 17 نوفمبر 2015 على موقع واي باك مشين.
↑  مسجد الجمعة (ديربان)
↑  مسجد نيزامي
↑  Мечеть имени Аймани Кадыровой в Аргуне откроют 9 мая نسخة محفوظة 4 مارس 2016 على موقع واي باك مشين.
بوابة آسيا
بوابة الإسلام
بوابة عمارة
(17074)

| (17074) 1999 GQ36 | (17074) 1999 GQ36 |
| --- | --- |
المكتشف: بحث لنكولن عن الكويكبات القريبة من الأرض  
تاريخ الاكتشاف: 12 أبريل 1999  
الأسماء البديلة: 1999 GQ36  
فئة الكوكب الصغير: حزام الكويكبات  
الأوج: 2.907 وحدة فلكية، و2.908642295501233 وحدة فلكية  
الحضيض: 2.2467561 وحدة فلكية، و2.242791553106438 وحدة فلكية  
نصف المحور الرئيسي: 2.5767306 وحدة فلكية، و2.575716924303836 وحدة فلكية  
اختلاف مركز المدار: 0.13  0.1280594  0.1292554193576146   
فترة الدوران: 4.14 سنة، و1509.891096822356 يوم  
فترة التناوب: 33.375 ساعة  
الخاصة المتوسطة: 229.26570 درجة، و32.28799878198595 درجة  
ميل المدار: 15.09819 درجة، و15.12085135760769 درجة  
زاوية نقطة الاعتدال: 214.22484 درجة 214.01465618 درجة  
زاوية الحضيض: 309.77786 درجة، و311.1664892250158 درجة  
تابع إلى: الشمس  
القدر المطلق(H): 13.9 ، و14.04   
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
1999 جي كيو 36 (ويعرف أيضًا باسم (17074) 1999 جي كيو 36 وفق تسمية الكوكب الصغير) (بالإنجليزية: 1999 GQ36)‏؛ هو كويكب ضمن حزام الكويكبات.
اكتُشف هذا الجُرم الفلكي بواسطة بحث لنكولن عن الكويكبات القريبة من الأرض في 12 أبريل 1999، وترتيبه 17074 من حيث الاكتشاف.
الوصف

اكتُشف 170741999GQ في 12 أبريل 1999 في مرصد ماغدالينا ريدج، الواقع في مقاطعة سوكورو، نيومكسيكو في الولايات المتحدة، بواسطة مشروع بحث لنكولن عن الكويكبات القريبة من الأرض (بالإنجليزية: Lincoln Near-Earth Asteroid Research)‏ LINEAR. وقد رصد المشروع 2,226 مشاهدة للكويكب إلى غاية 5 فبراير 2022 بتوقيت منطقة المحيط الهادئ، أي في مدة قدرها 11,716 يومًا (32.1 عام). تستغرق الفترة المدارية للكويكب 1,510 يومًا (4.1 عام).
الخصائص المدارية

يتميز مدار هذا الكويكب بنصف محور رئيسي يبلغ 2.58 وحدة فلكية، وحضيض قدره 2.25 وحدة فلكية، وانحراف قدره 0.128 وزاوية ميلان 15.1 درجة بالنسبة لمسار الشمس. بسبب هذه الخصائص، أي نصف المحور الرئيسي بين 2 و3.2 وحدة فلكية وحضيض أكبر من 1,666 وحدة فلكية، يُصنف هذا الجُرم الفلكي وفقًا لقاعدة بيانات مختبر الدفع النفاث لأجرام النظام الشمسي الصغيرة كائنًا من حزام الكويكبات الرئيسي.
الإلمام بالذكاء الاصطناعي

الإلمام بالذكاء الاصطناعي أو محو الأمية بالذكاء الاصطناعي أو المعرفة بكيفية توظيف الذكاء الاصطناعي هي القدرة على فهم التطبيقات المختلفة للذكاء الاصطناعي واستخدامها بشكل فعال ومراقبتها ونقد مختلف جوانبها. يٌقصد بالمصطلح عادةً تعليم عامة الناس ممّن يجهلون بالذكاء الاصطناعي واستخدامه مهارات التعامل معه وتوظيفه، وليس الأشخاص المهرة في هذا المجال.
إن الإلمام والوعي باستخدام الذكاء الاصطناعي أصبح ضرورة ملحّة لطلاب المدارس والجامعات بمختلف كلياتها في الوقت الحالي،  فنرى استخدامات الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية متمثلة بمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة، والمساعدين الافتراضيين كَـ سيري ومساعد غوغل، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT، إذ أصبحت جزءاً أٍساسياً من الحياة في العصر الحديث، مما أدى لزيادة ضرورة إصدار أحكام واعية ومستنيرة مبنية على الوعي باستخدام الذكاء الاصطناعي من قبل مستخدمي هذه الأدوات. علاوةً على ذلك، فإنه من المرجح أيضًا أن يكون لمحو الأمية بالتعامل مع الذكاء الاصطناعي تأثير على فرص العمل المستقبلية للخريجين والطلاب.
تعاريف

من أحد التعريفات الشائعة لمحو الأمية بالذكاء الاصطناعي هو أنه "مجموعة المهارات التي تمكن الأفراد من فهم تقنيات الذكاء الاصطناعي وتقييمها بشكل نقدي، والتواصل والتعاون بشكل فعال مع الذكاء الاصطناعي، بالإضافة لاستخدامه كأداة عبر الإنترنت، سواءً في المنزل، أو في مكان العمل."
بينما جاءت لاحقاً تعاريف تصف محو الأمية بالذكاء الاصطناعي باعتباره القدرة على فهم التطبيقات المختلفة للذكاء الاصطناعي، واستخدامها، والتفكير النقدي في محتوياتها ومخرجاتها،  أو القدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي وتقييمه وفهم أخلاقيات التعامل معه.
يرتبط محو الأمية بالذكاء الاصطناعي مع أشكال أخرى من محو الأمية، إذ تتطلب المعرفة باستخدام الذكاء الاصطناعي إلماماً بالتعامل مع الأنظمة الرقمية، كما تتداخل المعرفة العلمية، و الإلمام الحسابي، والإلمام بالتعامل مع البيانات معها بشكل كبير.
فئات

يشمل محو الأمية بالذكاء الاصطناعي فئات متعددة، بما في ذلك الفهم النظري لآلية عمل برامج الذكاء الاصطناعي، واستخدام تقنياته، والتقييم النقدي له، ولأخلاقياته.
فئات > معرفة و فهم الذكاء الاصطناعي

تُعرّف "معرفة وفهم الذكاء الاصطناعي" على انها الفهم الأساسي لما هو الذكاء الاصطناعي، وآلية عمل الخوارزميات المرتبطة به. يتضمن ذلك الإلمام بخوارزميات التعلم الآلي والقيود والتحيزات الموجودة في هذا النوع من الأنظمة،  كما يجب على المستخدمين الواعين والملمّين بالذكاء الاصطناعي أن يكونوا على دراية بالتقنيات المختلفة التي يُوظَّف فيها، بما في ذلك الأنظمة المعرفية والروبوتات والتعلم الآلي.
فئات > استعمال وتوظيف الذكاء الاصطناعي

يُقصد باستعمال الذكاء الاصطناعي على انه القدرة على توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات وأداء مهام مثل البرمجة وتحليل البيانات الضخمة.
فئات > تقييم وإنشاء الذكاء الاصطناعي

يُقصد بالتقييم بأنه القدرة على تقييم جودة وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي. ويشير أيضًا إلى تصميم وبناء أنظمة ذكاء اصطناعي عادلة وأخلاقية. لإجراء التقييم الصحيح، يجب على المستخدمين أيضًا أن يكونوا على دراية بالمجالات التي يكون فيها الذكاء الاصطناعي قويًا، والمجالات التي يكون ضعيفاً فيها.
فئات > أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

يُعنى بِـأخلاقيات الذكاء الاصطناعي فهم الآثار الأخلاقية التي يفرضها الذكاء الاصطناعي، واتخاذ قرارات مستنيرة فيما يتعلق باستخدام هذه الأدوات. يتضمن هذا المجال اعتبارات من مثل:
المساءلة : تحميل الجهات الفاعلة في مجال الذكاء الاصطناعي المسؤولية عن تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي والالتزام بالمُثُل الأخلاقية.
الدقة: تحديد مصادر الخطأ وعدم اليقين في الخوارزميات وقواعد البيانات والإبلاغ عنها.
إمكانية التدقيق: تمكين أطراف أخرى من القيام بعمليات التدقيق وتقييم سلوك الخوارزمية من خلال تبادل المعلومات بشكل شفاف.
القدرة على التفسير : تأكد من إمكانية تقديم الأحكام الخوارزمية والبيانات الأساسية بلغة بسيطة ومفهومة.
العدالة: منع التحيزات والنظر في وجهات النظر المختلفة،  وللقيام بذلك، يجب زيادة تنوع الباحثين والنقاد في هذا المجال.
التركيز على الإنسان وسلامته : إعطاء الأولوية لسلامة الإنسان في تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره.
الالتزام بمادئ حقوق الإنسان: التأكد من أن الخوارزميات التكنولوجية لا تنتهك حقوق الإنسان المعترف بها دوليًا.
الشمولية: جعل الذكاء الاصطناعي في متناول الجميع دون تمييز.
التقدم: اختيار المبادرات ذات القيمة العالية.
المسؤولية والمساءلة والشفافية: تعزيز الثقة من خلال المسؤولية والمساءلة والعدالة.
المتانة والأمان: جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي آمنة ومأمونة ومقاومة للتلاعب أو خرق البيانات.
الاستدامة: اختر التنفيذات التي تولد فوائد مفيدة طويلة الأمد.
فئات > تمكين الذكاء الاصطناعي

تعزيز فهم الناس بالذكاء الاصطناعي عبر تعليم وتطوير المعارف والمهارات المرتبطة به مثل البرمجة والإحصاء.
تعزيز الإلمام بالذكاء الاصطناعي

نتيجةً للتطور الحاصل والمتسارع في أنظمة الذكاء الاصطناعي، أدركت العديد من الحكومات الحاجة إلى تعزيز الإلمام به، بما في ذلك بين البالغين، لذا تم نشر مثل هذه البرامج في الولايات المتحدة والصين وألمانيا وفنلندا . إذ تتكون البرامج الموجهّة لعامة الناس عادةً من وحدات دراسية قصيرة وسهلة الفهم عبر الإنترنت، أمّا البرامج المخصصة للأطفال فغالباً ما تكون مبنية على المشاريع، بينما غالبًا ما تعالج تلك الموجهّة للطلاب في الكليات الجامعية الاحتياجات المهنية المحددة والضرورية للطالب اعتمادًا على مجال دراسته.
بعيدًا عن المناهج و نُظم التعليم، من الممكن أيضًا تطوير المعرفة بالذكاء الاصطناعي في المجتمع، مثلاً في المتاحف.
تعزيز الإلمام بالذكاء الاصطناعي > المدارس

تستخدم بعض المدارس أساليب تربوية متنوعة لتعزيز مهارات الوعي والإلمام بالذكاء الاصطناعي لدى الجيل الجديد. وتشمل:
إجراء اختبار تورينج باستخدام وكيل ذكي
إنشاء روبوتات الدردشة
إنشاء تطبيقات باستخدام البرمجة المستندة إلى Blockly
التعلم القائم على المشاريع
بناء الروبوتات
تصور البيانات
تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي
كما يمكن للمناهج التي تركز على الذكاء الاصطناعي ان تعزز فهم الطلاب لمواضيع مثل التعلم الآلي والشبكات العصبونية الصنعية والتعلم العميق.
تعزيز الإلمام بالذكاء الاصطناعي > المدارس > دراسة حالة: برنامج DAILy

تم تطوير برنامج DAILy (Developing AI Literacy) من قبل معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة بوسطن بهدف زيادة الإلمام بالذكاء الاصطناعي واستخداماته بين طلاب المدارس المتوسطة في الولايات المتحدة الأمريكية. إذ تم تصميم البرنامج كورشة عمل مدتها 30 ساعة تتضمن مواضيع أساسية تعريفية بالذكاء الاصطناعي، والأنظمة المنطقية (أشجار القرار )، والتعلم الخاضع للإشراف ، والشبكات العصبونية ، والتعلم الحاسوبي ، والتزييف العميق ، ومولدات اللغة الطبيعية. حيث يقوم الطلاب بفحص مختلف الآثار الأخلاقية والاجتماعية والمهنية لكلٍ من تلك المواضيع.
تعزيز الإلمام بالذكاء الاصطناعي > التعليم العالي

قبل العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين، اقتصر تدريس الخوارزميات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي على الدورات والمحاضرات في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات بشكل رئيسي. ولكن سرعان ما ظهرت مشاريع لزيادة الوعي والإلمام بهكذا تقنيات، وتحديدًا لتعزيز المعرفة بالذكاء الاصطناعي.
تبدأ معظم الدورات بوحدة دراسية واحدة أو أكثر تتناول أسئلة أساسية مثل: ما هو الذكاء الاصطناعي؟، ومن أين يأتي؟، وما الذي يمكنه فعله؟ وما لا يمكنه فعله؟، كما تتناول أيضًا مواضيع متعلقة به كـالتعلم الآلي، والتعلم العميق.
تعزيز الإلمام بالذكاء الاصطناعي > التعليم العالي > دراسة الحالة: جامعة فلوريدا

في جامعة فلوريدا في الولايات المتحدة الأمريكية، تم بذل محاولات لدمج شامل للذكاء الاصطناعي في المناهج الدراسية الجامعية لطلاب جميع التخصصات، فكان هدف هذه الخطوة هو تزويد طلاب هذه الجامعة بالمهارات اللازمة للدخول بقوة في أسواق عمل القرن الحادي والعشرين. وفي إطار هذا المشروع، تم تعيين أكثر من 100 عضو هيئة تدريس جديد، كما كان يُطلب من كل طالب أن يكمل دورة تدريبية في أساسيات الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى أُخرى في الأخلاقيات والمعلومات والتكنولوجيا، واختار كل طالب دورة إضافية من مجموعة متنوعة من الدورات في مختلف المجالات الأكاديمية، بما في ذلك الطب والأعمال، وحصل الذين أكملوا الدورات الثلاث بنجاح على شهادة رسمية.
كما رافق هذا التحول زيادة في توجّه الطلاب إلى التعلم العملي في الجامعة، إذ تم عقد عدد من الدورات بالتعاون مع منشآت الصناعة، حيث حاول الطلاب ومحترفو الصناعة حل المشكلات العملية معًا، وبمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي.
للإشراف على إنجاز البرنامج، تم تشكيل فريق لتحليل المناهج والدورات الدراسية الحالية والجديدة، ورسم خريطة لمجالات محو الأمية بالذكاء الاصطناعي التي تغطيها. تم تحديد كل دورة من خلال مجالات محو الأمية التي تتعلق بها، مما سمح للطلاب باختيار الدورات التي تناسبهم وللمسؤولين باكتشاف الثغرات أو العجز في مجالات معينة.
اقرأ أيضا

الذكاء الاصطناعي
محو الأمية الرقمية
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
ذكاء البرمجيات

ذكاء البرمجيات هو نظرة ثاقبة للحالة الهيكلية لأصول البرامج التي تنتجها البرامج المصممة لتحليل بنية قاعدة البيانات وإطار البرنامج وكود المصدر لفهم أنظمة البرامج المعقدة والتحكم فيها بشكل أفضل في بيئات تكنولوجيا المعلومات. وعلى غرار الذكاء التجاري، يجري إنتاج ذكاء البرمجيات من خلال مجموعة من أدوات وتقنيات البرمجيات لاستخراج البيانات والبرمجيات الداخلية. النتائج النهائية هي المعلومات التي يستخدمها أصحاب المصلحة في الأعمال والبرمجيات لاتخاذ قرارات مبتكرة، وقياس كفاءة منظمات تطوير البرمجيات، والتواصل بشأن صحة البرمجيات، ومنع الكوارث الحاسوبية.
التاريخ

اسُخدم ذكاء البرمجيات من قبل كيرك بول لافلر، وهو مهندس أمريكي ورائد أعمال ومستشار ومؤسس شركة Software Intelligence Corporation في عام 1979. في ذلك الوقت كان متعلقًا بشكل أساسي بأنشطة SAS، التي كان خبيرًا فيها منذ عام 1979. في أوائل الثمانينيات شارك فيكتورباسيلي أوراقً مختلفة توضح بالتفصيل منهجية لجمع بيانات هندسة البرمجيات الصحيحة وتقييم تطوير البرمجيات والاختلافات. في عام 2004 بدأ بائعو البرمجيات المختصين بتحليل البرمجيات باستخدام المصطلحات كجزء من استراتيجيتهم لتسمية المنتجات وتسويقها. ثم في عام 2010، عرّف أحمد حسن وتاو شي ذكاء البرمجيات بأنها «ممارسة تقدم لممارسي البرمجيات معلومات محدثة وذات صلة لدعم عمليات صنع القرار اليومية ويجب أن تدعم ذكاء البرمجيات عمليات صنع القرار طوال عمر نظام البرمجيات». يستمر بائعو البرمجيات بتعريف ذكاء البرمجيات على أنه «تأثير قوي على ممارسة البرمجيات الحديثة» للعقود القادمة.
القدرات

بسبب التعقيد والنطاق الواسع من المكونات والموضوعات الضمنية في البرمجيات، يجري اشتقاق ذكاء البرمجيات من جوانب مختلفة من البرمجيات:
تكوين البرمجيات هو بناء مكونات تطبيقات البرمجيات. المكونات ناتجة عن ترميز البرمجيات، وكذلك تكامل كود المصدر من المكونات الخارجية: المصدر المفتوح ومكونات الطرف الثالث أو الأطر. يمكن دمج المكونات الأخرى باستخدام واجهة برمجة التطبيقات مع المكتبات أو الخدمات.
تشير بنية البرمجيات إلى هيكل وتنظيم عناصر النظام والعلاقات والخصائص فيما بينها.
عيوب البرامج هي التي تحدد المشكلات التي يمكن أن تسبب الأمن والاستقرار والمرونة والنتائج غير المتوقعة. لا يوجد تعريف قياسي لعيوب البرامج ولكن الأكثر قبولًا هو من شركة MITRE حيث يجري تصنيف العيوب الشائعة على أنها تعداد الضعف الشائع.
تقييم درجات البرمجيات هي سمات البرنامج. تاريخيًا، جرى استخلاص تصنيف ومصطلحات الصفات من 9126-3 المنظمة الدولية للتوحيد القياسي والمعيار الدولي لتوحيد المقاييس 25000:2005 نموذج الجودة.
يشير اقتصاد البرمجيات إلى تقييم موارد البرمجيات في الماضي أو الحاضر أو المستقبل لاتخاذ القرارات والحكم.
المكونات

تشمل منصات ذكاء البرمجيات عددًا متزايدًا من المكونات:
محلل الرموز ليكون بمثابة أساس معلومات لمكونات ذكاء البرمجيات الأخرى التي تحدد الكائنات التي تُنشأ بواسطة لغة البرمجة، أو الكائنات الخارجية من المصدر المفتوح، أو كائنات الأطراف الثالثة، أو الأطر، أو واجهة برمجة التطبيقات، أو الخدمات.
التصور الرسومي والتخطيط للبنية الداخلية لمنتج البرمجيات أو التطبيق الذي جرى النظر فيه  بما في ذلك التبعيات، بدءًا من الحصول على البيانات (التقاط البيانات آليًا وفي الوقت الفعلي وإدخالات المستخدم النهائي) وحتى تخزين البيانات والطبقات المختلفة  داخل البرنامج والاقتران بين جميع العناصر.
قدرات التنقل ضمن المكونات وسمات تحليل الأثر.
قائمة بالعيوب والانتهاكات المعمارية والترميزية ضد أفضل الممارسات الموحدة، يمنع مانع السحابة التنقل إلى بيئة سحابية  والمكالمات المتحايلة للبيانات التي تمس أمن البرمجيات وسلامتها.
تتماشى درجات الجودة الهيكلية والبرمجية مع معايير الصناعة مثل OMG أو CISQ أو SEI لتقييم الموثوقية والأمان والكفاءة والصيانة وإمكانية التوسع في السحابة أو الأنظمة الأخرى.
قياسات وتقدير اقتصاديات البرمجيات بما في ذلك جهد العمل والحجم والديون التقنية.
تسمح المراجع الصناعية والمعايير المرجعية بإجراء مقارنات بين نواتج التحليل ومعايير الصناعة.
جانب المستخدم

يجب وضع بعض الاعتبارات من أجل دمج استخدام أنظمة ذكاء البرمجيات في الشركة بنجاح. في نهاية المطاف، يجب قبول نظام استخبارات البرمجيات واستخدامه من قبل المستخدمين حتى يضيف قيمة إلى المنظمة. إذا لم يضف النظام قيمة إلى مهمة المستخدمين، فإنهم ببساطة لا يستخدمونه كما ذكر ستوري في عام 2003.
على مستوى الكود وتمثيل النظام، يجب أن توفر أنظمة ذكاء البرمجيات مستوى مختلفًا من التجريدات: عرض مجرد للتصميم والشرح والتوثيق وعرض مفصل لفهم وتحليل نظام البرمجيات.
على مستوى الحوكمة، يغطي قبول المستخدم لذكاء البرمجيات مجالات مختلفة تتعلق بالأداء الداخلي للنظام وكذلك ناتج النظام. وهي تشمل هذه المتطلبات:
شامل: قد يؤدي نقص المعلومات إلى قرار خاطئ أو غير مناسب، كما أنه عامل يؤثر على قبول المستخدم للنظام.
دقيق: تعتمد الدقة على كيفية جمع البيانات لضمان رأي وحكم عادلين لا جدال فيهما.
الدقة: عادة ما يُحكم على الدقة من خلال مقارنة عدة قياسات من نفس المصادر أو من مصادر مختلفة.
قابل للتطوير: يعد نقص قابلية التوسع في صناعة البرمجيات عاملاً حاسمًا يؤدي إلى الفشل.
مصداقية: يجب الوثوق بالنواتج والتصديق بها.
قابل للنشر وقابل للاستخدام.
التطبيقات

لذكاء البرمجيات العديد من التطبيقات في جميع الأعمال المتعلقة ببيئة البرمجيات، سواء كانت برمجيات للمحترفين أو الأفراد أو البرامج الضمنية. اعتمادًا على الارتباط واستخدام المكونات، تتعلق التطبيقات بما يلي:
التغيير والتحديث: التوثيق الموحد والتخطيط لجميع المكونات الداخلية أو الرمز الخارجي المتكامل أو الاتصال بالمكونات الداخلية أو الخارجية للبرمجيات
المرونة والأمن: قياس معايير الصناعة لتشخيص العيوب الهيكلية في بيئة تكنولوجيا المعلومات. التحقق من الامتثال فيما يتعلق بالأمن أو الأنظمة المحددة أو المسائل التقنية.
اتخاذ القرارات والحوكمة: تقديم تحليلات عن البرمجيات نفسها أو أصحاب المصلحة المشاركين في تطوير البرمجيات، مثل قياس الإنتاجية لإعلام رجال الأعمال وقادة تكنولوجيا المعلومات بالتقدم المحرز نحو أهداف الأعمال. التقييم والمقارنة لمساعدة قادة الأعمال وتكنولوجيا المعلومات على اتخاذ قرار مستنير وقائم على الحقائق بشأن البرامج.
السوق

الذكاء البرمجي هو نظام رفيع المستوى وقد نما تدريجياً ليغطي التطبيقات المذكورة أعلاه. هناك العديد من الأسواق التي تدفع الحاجة إليها:
تحليل محفظة التطبيقات (APA) بهدف تحسين أداء المؤسسة.
تقييم البرمجيات لإنتاج برمجيات KPI  وتحسين الجودة والإنتاجية.
تدابير أمن البرمجيات ومرونتها والتحقق من صحتها.
تطور البرامج الحاسوبية أو التحديث الموروث، ولا يلزم وضع مخطط لنظم البرمجيات ولا أدوات لتحسين وتيسير التعديلات
(29964)

| (29964) 1999 JO100 | (29964) 1999 JO100 |
| --- | --- |
المكتشف: بحث لنكولن عن الكويكبات القريبة من الأرض  
تاريخ الاكتشاف: 12 مايو 1999  
الأسماء البديلة: 1999 JO100  
فئة الكوكب الصغير: حزام الكويكبات  
الأوج: 3.544 وحدة فلكية، و3.539541724634434 وحدة فلكية  
الحضيض: 2.6890564 وحدة فلكية، و2.714050824387104 وحدة فلكية  
نصف المحور الرئيسي: 3.1164475 وحدة فلكية، و3.126796274510769 وحدة فلكية  
اختلاف مركز المدار: 0.14  0.1371405  0.1320026678707249   
فترة الدوران: 5.5 سنة، و2019.518359114071 يوم  
الخاصة المتوسطة: 298.99884 درجة، و261.5865729603637 درجة  
ميل المدار: 12.17652 درجة، و12.15430965075675 درجة  
زاوية نقطة الاعتدال: 121.40745 درجة 121.1372111536743 درجة  
زاوية الحضيض: 37.66074 درجة، و37.60480675683601 درجة  
تابع إلى: الشمس  
القدر المطلق(H): 13.5 ، و13.7   
  (29963) 1999 JH100    (29965) 1999 JX102    :   (29963) 1999 JH100    (29965) 1999 JX102    
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
1999 جاي أو 100 (ويعرف أيضًا باسم (29964) 1999 جاي أو 100 وفق تسمية الكوكب الصغير) (بالإنجليزية: 1999 JO100)‏؛ هو كويكب ضمن حزام الكويكبات.
اكتُشف هذا الجُرم الفلكي بواسطة بحث لنكولن عن الكويكبات القريبة من الأرض في 12 مايو 1999، وترتيبه 29964 من حيث الاكتشاف.
الوصف

اكتُشف 299641999JO في 12 مايو 1999 في مرصد ماغدالينا ريدج، الواقع في مقاطعة سوكورو، نيومكسيكو في الولايات المتحدة، بواسطة مشروع بحث لنكولن عن الكويكبات القريبة من الأرض (بالإنجليزية: Lincoln Near-Earth Asteroid Research)‏ LINEAR. وقد رصد المشروع 1,669 مشاهدة للكويكب إلى غاية 8 أكتوبر 2021 بتوقيت منطقة المحيط الهادئ، أي في مدة قدرها 9,094 يومًا (24.9 عام). تستغرق الفترة المدارية للكويكب 2,010 يومًا (5.5 عام).
الخصائص المدارية

يتميز مدار هذا الكويكب بنصف محور رئيسي يبلغ 3.12 وحدة فلكية، وحضيض قدره 2.69 وحدة فلكية، وانحراف قدره 0.136 وزاوية ميلان 12.2 درجة بالنسبة لمسار الشمس. بسبب هذه الخصائص، أي نصف المحور الرئيسي بين 2 و3.2 وحدة فلكية وحضيض أكبر من 1,666 وحدة فلكية، يُصنف هذا الجُرم الفلكي وفقًا لقاعدة بيانات مختبر الدفع النفاث لأجرام النظام الشمسي الصغيرة كائنًا من حزام الكويكبات الرئيسي.
الخصائص الفيزيائية

يُقدر القدر المطلق (H) لـ299641999JO بـ13.67 ووضاءته بـ0.059، مما يمكِّن تقدير قطره بـ 11.422كم. استُخلصت هذه النتائج بفضل ملاحظات مستكشف الأشعة تحت الحمراء عريض المجال (WISE)، وهو مرصد فضائي أمريكي وُضع في المدار في عام 2009 ويراقب السماء بأكملها بالأشعة تحت الحمراء، في عام 2011، نُشرت النتائج الأولى المتعلقة بالكويكبات من الحزام الرئيسي.
قلعة الخطم

قلعة الخطم
| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع المبنى:  قلعة تاريخية
البلد:   السعودية ، جازان
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
قلعة الخطم هي قلعة تاريخية تقع في جنوب شرق محافظة الداير بني مالك شرقي منطقة جازان في السعودية. تقع القلعة على جرف صخري كبير يحيط بها من ثلاث جهات وبذلك يكون نمطها العمراني مميزا، وهي تحتوي على عدد من الأبراج وتتكون من عدة طوابق، وهي بحالة جيدة.
انظر أيضاً

قلعة الدوسرية
قلعة أبو عريش
وصلات خارجية

قلاع وآثار جبال بني مالك بجازان مفردات تاريخية وشواهد نادرة
دون إف. بورتر

| دون إف>  بورتر | دون إف>  بورتر |
| --- | --- |
معلومات شخصية  : معلومات شخصية  
الميلاد: 1 مارس 1931     سيويكلي  
الوفاة: 7 سبتمبر 1952 (21 سنة)       كوريا  
مكان الدفن: مقبرة أرلينغتون الوطنية  
مواطنة:  الولايات المتحدة 
الحياة العملية  : الحياة العملية  
المهنة: عسكري  
الخدمة العسكرية : الخدمة العسكرية 
الولاء: الولايات المتحدة  
الفرع: القوات البرية للولايات المتحدة  
المعارك والحروب: الحرب الكورية  
الجوائز : الجوائز 
 وسام الشرف   وسام القلب الأرجواني  :  وسام الشرف   وسام القلب الأرجواني  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
دون إف. بورتر (بالإنجليزية: Donn F. Porter)‏ هو عسكري أمريكي، ولد في 1 مارس 1931 في سيويكلي في الولايات المتحدة، وتوفي في 7 سبتمبر 1952 في كوريا في ممالك كوريا الثلاث.
مراجع

↑   https://ancexplorer.army.mil/publicwmv/index.html#/arlington-national/. {{استشهاد ويب}}: |url= بحاجة لعنوان (مساعدة) والوسيط |title= غير موجود أو فارغ (من ويكي بيانات) (مساعدة)
↑  Special Forces Roll of Honor نسخة محفوظة 4 مارس 2016 على موقع واي باك مشين.
↑  Hall of Valor نسخة محفوظة 5 يونيو 2012 على موقع واي باك مشين.
↑  ""DONN F. PORTER" entry". Medal of Honor recipients: Korean War. مركز التاريخ العسكري لجيش الولايات المتحدة. 8 يونيو 2009. مؤرشف من الأصل في 2019-02-03. اطلع عليه بتاريخ 2007-12-31.
في كومنز مواد ذات صلة بـ دون إف. بورتر.
بوابة أعلام
بوابة الولايات المتحدة