stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
هونگچی ال‌اس۷

Motor vehicle
| هونگچی ال‌اس۷ | هونگچی ال‌اس۷ |
| --- | --- |
دید کلی: دید کلی
شرکت: هونگچی
تولید: ۲۰۲۲–اکنون
مونتاژ: چانگچون، چین
بدنه و شاسی: بدنه و شاسی
کلاس: شاسی‌بلند اندازه بزرگ لوکس
شکل بدنه: ۵ در شاسی‌بلند
طرح‌بندی: موتور جلو-محور جلو
پیشرانه: پیشرانه
موتور: ۴٫۰ لیتری هونگچی وی۸تی‌دی توربو وی۸
جعبه‌دنده: ۸ سرعتهٔ زداف۸اچ‌پی خودکار
ابعاد: ابعاد
فاصله بین محورها: ۳٬۳۰۹ میلیمتر (۱۳۰٫۳ اینچ)
درازا: ۵٬۶۹۵ میلیمتر (۲۲۴٫۲ اینچ)
پهنا: ۲٬۰۹۵ میلیمتر (۸۲٫۵ اینچ)
بلندی: ۱٬۹۸۵ میلیمتر (۷۸٫۱ اینچ)
گاه‌شمار: گاه‌شمار
پیشین: هونگچی ال‌اس۵
هونگچی ال‌اس۷ یک شاسی‌بلند اندازه بزرگ لوکس است که توسط شرکت خودروساز چینی هونگچی، یکی از شرکت‌های زیرمجموعهٔ گروه فاو تولید خواهد شد.
این خودرو به‌طور رسمی در ۲۵ اکتبر ۲۰۲۱ به‌عنوان بزرگ‌ترین اس‌یووی ساخت چین و رقیب مستقیم شاسی‌بلندهای اندازه بزرگ داخلی همچون بایک بی‌جی۹۰ و مدل‌های وارداتی خارجی از جمله کادیلاک اسکالید، لینکلن ناویگیتور و مرسدس-بنز کلاس-جی‌ال‌اس معرفی شد.
ویژگی‌های فنی

هونگچی ال‌اس۷ از یک موتور ۴٫۰ لیتری توربوشارژر وی۸ بهره می‌برد که ۴۸۰ کیلووات (۶۴۴ اسب بخار؛ ۶۵۳ اسب بخار متری) قدرت و ۸۵۰ نیوتن متر (۶۲۷ پوند-فوت؛ ۸۷ کیلوگرم متر) گشتاور تولید می‌کند.
نمای عقب
گوتارینگ

| Guttaring | Guttaring |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
Guttaringموقعیت در اتریش: Guttaringموقعیت در اتریش
مختصات: ۴۶°۵۳′ شمالی ۱۴°۳۱′ شرقی﻿ / ﻿۴۶٫۸۸۳°شمالی ۱۴٫۵۱۷°شرقی﻿ / 46.883; 14.517: مختصات: ۴۶°۵۳′ شمالی ۱۴°۳۱′ شرقی﻿ / ﻿۴۶٫۸۸۳°شمالی ۱۴٫۵۱۷°شرقی﻿ / 46.883; 14.517
کشور: اتریش
ایالت: کرنتن
ناحیه: Sankt Veit an der Glan
حکومت: حکومت
 • شهردار: Herbert Kuss
مساحت: مساحت
 • کل: ۵۵٫۲۹ کیلومتر مربع (۲۱٫۳۵ مایل مربع)
ارتفاع: ۶۲۴ متر (۲۰۴۷ فوت)
جمعیت (۱۱ دی ۱۳۹۴): جمعیت (۱۱ دی ۱۳۹۴)
 • کل: ۱٬۴۴۴
 • تراکم: ۲۶/کیلومتر مربع (۶۸/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (CET)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (CEST)
کدهای پستی: ۹۳۳۴
پیش‌شماره‌ها: ۰۴۲۶۲
وبگاه: www.guttaring.at
گوتارینگ (به آلمانی: Guttaring) یک منطقهٔ مسکونی در اتریش است که در Sankt Veit an der Glan District واقع شده‌است. گوتارینگ ۱٬۵۰۹ نفر جمعیت دارد.
گودو ویسکونتی

| گودو ویسکونتی | گودو ویسکونتی |
| --- | --- |
کومونه: کومونه
گودو ویسکونتی: گودو ویسکونتی
کشور: ایتالیا
ناحیه: لمباردی
استان / شهرستان: استان میلان (MI)
حکومت: حکومت
 • شهردار: Paola Tedoldi
مساحت: مساحت
 • کل: ۶٫۰ کیلومتر مربع (۲٫۳ مایل مربع)
ارتفاع: ۱۱۶ متر (۳۸۱ فوت)
جمعیت (2006): جمعیت (2006)
 • کل: ۱٬۳۰۹
 • تراکم: ۲۲۰/کیلومتر مربع (۵۷۰/مایل مربع)
اهلیت‌نام: Gudesi
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانه)
کد پستی: 20088
پیش‌شماره تلفن: 02
وبگاه: وبگاه رسمی
گودو ویسکونتی (به ایتالیایی: Gudo Visconti) یک کومونه در ایتالیا است که در استان میلان واقع شده‌است.
خصوصیات

گودو ویسکونتی ۶٫۰ کیلومترمربع مساحت و ۱٬۳۰۹ نفر جمعیت دارد و ۱۱۶ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
درن جکسون-پرات

درن جکسون-پرات
درن جکسون-پرات(به انگلیسی: Jackson-Pratt drain) که به طور مخفف، JP Drain نیز نامیده می‌شود؛ ابزاری پزشکی بوده که به‌طور رایج جهت جمع آوری مایعات بدن از فضای جراحی و پس از عمل جراحی بکار می‌رود.

این ابزار از یک لوله پلاستیکی و محفظه حبابی شکل و انعطاف پذیر تشکیل شده است.

حباب (بالب) انعطاف پذیر، دارای یک درپوش می‌باشد که جهت تخلیه مایعات، ایجاد محیط خلاء می‌نماید و بدین صورت که با هربار فشردن حباب محفظه، سیستم بسته‌ای ایجاد می‌شود که مایعات اضافی را به سمت مکان جمع آوری، هدایت می‌کند.

درن جکسون_پرات به‌صورت‌های مسطح و مدور ساخته می‌شود و سایز بندی گوناگونی دارد.
موارد استفاده

از درن های ساکشن بسته در تمام موارد دایورژن ادرار حمایت می شود.درن های ساکشن بسته سیلیکونی جکسون پرات ترجیح داده می شوند زیرا پتانسیل کمتری برای آسیب بافتی یا مهاجرت به داخل پاچ ها دارند.
ماستکتومی
جراحی ارتوپدی
جراحی قلب و سینه
هینگام، ویسکانسین

| هینگام، ویسکانسین | هینگام، ویسکانسین |
| --- | --- |
Census-designated place: Census-designated place
هینگام، ویسکانسینموقعیت هینگام، ویسکانسین در نقشه: هینگام، ویسکانسینموقعیت هینگام، ویسکانسین در نقشه
مختصات: ۴۳°۳۸′۲۰″ شمالی ۸۷°۵۴′۵۱″ غربی﻿ / ﻿۴۳٫۶۳۸۸۹°شمالی ۸۷٫۹۱۴۱۷°غربی﻿ / 43.63889; -87.91417: مختصات: ۴۳°۳۸′۲۰″ شمالی ۸۷°۵۴′۵۱″ غربی﻿ / ﻿۴۳٫۶۳۸۸۹°شمالی ۸۷٫۹۱۴۱۷°غربی﻿ / 43.63889; -87.91417
کشور: ایالات متحده آمریکا
ایالت آمریکا: ویسکانسین
شهرستان: شهرستان شیبویگان، ویسکانسین
مساحت: مساحت
 • کل: ۲٫۷۸۶ مایل مربع (۷٫۲۲ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲٫۶۹۵ مایل مربع (۶٫۹۸ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰۹۱ مایل مربع (۰٫۲۴ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۸۰۴ فوت (۲۴۵ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۸۸۶
 • تراکم: ۳۲۰/مایل مربع (۱۲۰/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (منطقه زمانی مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
زیپ‌کد: ۵۳۰۳۱
کد منطقه: 920
شماره GNIS: ۱۵۶۶۴۸۱
هینگام (به انگلیسی: Hingham) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان شیبویگان، ویسکانسین واقع شده‌است. هینگام ۸۸۶ نفر جمعیت دارد و ۲۴۵٫۰۶ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
هونگه پایین

| هونگه پایین | هونگه پایین |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: خوزستان
شهرستان: دزفول
بخش: بخش سردشت
دهستان: دره‌کاید
جمعیت: ۱۸ نفر (سرشماری ۹۵)
هونگه پایین، روستایی از توابع بخش سردشت شهرستان دزفول در استان خوزستان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان دره‌کاید قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن زیر سه خانوار بوده‌است.
یام کیم-فای

| یام کیم-فای | یام کیم-فای |
| --- | --- |
زادهٔ: ۴ فوریه ۱۹۱۳ نانهای
درگذشت: ۲۹ نوامبر ۱۹۸۹ هنگ کنگ
ملیت: هنگ کنگ
یام کیم-فای (چینی: 任劍輝؛ ۴ فوریه ۱۹۱۳ – ۲۹ نوامبر ۱۹۸۹) همچنین شناخته شده با نام رن جینهی هنرپیشه مشهور اپرای کانتونیدرچین و هنگ کنگ بود.
او برای توانایی منحصر به فردش در آواز خواندن باصدای زیر ستایش می‌شد. صدای او از یک مرد غیرقابل تشخیص بود و این به او اجازه می‌داد نقش یک مرد یا زن را ایفا کند هر چند او معمولاً نقش مردان را بازی می‌کرد.
آخرین اجرای عمومی یام کیم-فای در سال ۱۹۷۲ بود. او در اوایل دهه ۸۰ به کانادا نقل مکان کرد. او به علت بیماری ریوی پلورال افیوژن در خانه‌اش در هنگ کنگ در سال ۱۹۸۹ درگذشت.
در سال ۲۰۱۶ گوگل ۱۰۳مین سالگرد تولد یام کیم-فای را با تغییر گوگل دودل گرامی داشت.
هوش مصنوعی برای نظارت تصویری
تاریخ > بیان مسئله

محدودیت در توانایی بشر برای نظارت دقیق بر تصاویر زنده از طریق نظارت تصویری، منجر به تقاضای هوش مصنوعی شده‌است که می‌تواند در انجام وظیفه، بهتر عمل کند. انسان‌هایی که بیش از بیست دقیقه در حال تماشای یک مانیتور ویدیویی هستند، ۹۵٪ توانایی خود را در حفظ توجه کافی برای تشخیص وقایع مهم از دست می‌دهند. با دو مانیتور، این دوباره به نصف کاهش می‌یابد. با توجه به اینکه بسیاری از تجهیزات ده‌ها یا حتی صدها دوربین دارند، وظیفه به وضوح فراتر از توانایی انسان است. به‌طور کلی، نمای دوربین از راهروهای خالی، تجهیزات ذخیره‌سازی، پارکینگ‌ها یا ساختمان‌ها بسیار کسل کننده است و بنابراین دقت و توجه، به سرعت کاهش می‌یابد. هنگامی که چندین دوربین کنترل می‌شود، معمولاً با استفاده از یک مانیتور دیواری یا بانک مانیتورهایی که دارای صفحه نمایش تقسیم شده هستند و هر چند ثانیه یکبار بین یک مجموعه دوربین می‌چرخند، خستگی چشم به سرعت طاقت فرسا می‌شود. در حالی که دوربین‌های نظارت تصویری با استقبال چشمگیر کاربران از نمایندگی‌های فروش اتومبیل و مراکز خرید گرفته تا مدارس و مشاغل تا تأسیسات بسیار ایمن مانند نیروگاه‌های هسته ای گسترش یافته‌است، با وجود عقاید تشخیص داده شد که نظارت تصویری توسط افسران انسانی (که «اپراتورها» نیز نامیده می‌شود) غیر عملی است و بی اثر است. سیستم‌های گسترده نظارت تصویری پس از وقوع سرقت، آتش‌سوزی، حمله یا حادثه، صرفاً برای استفاده احتمالی قانونی (دادگاهی) برای شناسایی شخصی منتقل شدند. در جاهایی که از نماهای دوربین عریض استفاده شده‌است، مخصوصاً برای مکان‌های بزرگ در فضای باز، محدودیت‌های شدیدی حتی برای این منظور به دلیل وضوح ناکافی کشف شده‌است. در این موارد شناسایی متجاوز یا مرتکب جرم غیرممکن است زیرا تصویر آنها روی مانیتور خیلی کوچک است. فقط می‌توانیم انسان‌ها را جداگانه از حیوانات و وسایل نقلیه تشخیص دهیم.
تاریخ > تلاش‌های قبلی برای یافتن راه حل > دوربین‌های تشخیص حرکت

در پاسخ به کمبودهای نگهبانان انسانی برای تماشای طولانی مدت مانیتورهای نظارتی، اولین راه حل افزودن ردیاب‌های حرکتی به دوربین‌ها بود. دلیل این امر این بود که با اقدام یک متجاوز یا عامل جنایت، هشدار به مأمور نظارت از راه دور ارسال می‌شود و از نیاز به هوشیاری مداوم انسانی جلوگیری می‌کند. مشکل این بود که در یک محیط بیرونی حرکت مداوم یا تغییر پیکسل‌هایی وجود دارد که کل تصویر مشاهده شده روی صفحه را تشکیل می‌دهد. حرکت برگ‌ها روی درختانی که در باد می‌وزند، اشیاء روی زمین، حشرات، پرندگان، سگ‌ها، سایه‌ها، چراغ‌ها، پرتوهای خورشید و غیره همه حرکت را تشکیل می‌دهند. این باعث ایجاد صدها یا حتی هزاران هشدار اشتباه در روز می‌شود و این راه حل را غیر از محیط‌های داخلی در طول ساعات غیرعملیاتی ناکارآمد می‌کند.
تاریخ > تلاش‌های قبلی برای یافتن راه حل > تشخیص پیشرفته حرکت فیلم

تکامل بعدی هشدارهای کاذب را تا حدی کاهش داد اما با هزینه کالیبراسیون دستی پیچیده و زمان بر. در اینجا، تغییرات یک هدف مانند یک فرد یا وسیله نقلیه نسبت به پس زمینه ثابت شناسایی می‌شود. در مواردی که پس زمینه به صورت فصلی یا به دلیل تغییرات دیگر تغییر می‌کند، با گذشت زمان قابلیت اطمینان رو به زوال می‌رود. اقتصادی بودن پاسخ به هشدارهای نادرست بیش از حد، دوباره مانعی را نشان داد و این راه حل کافی نبود.
تاریخ > ظهور تجزیه و تحلیل ویدیوی درست

یادگیری ماشینی تشخیص بصری به الگوها و طبقه‌بندی آن‌ها مربوط می‌شود. تجزیه و تحلیل ویدیوی درست می‌تواند شکل انسان، وسایل نقلیه و قایق‌ها یا اشیاء انتخاب شده را از حرکت کلی همه اشیاء دیگر و ایستای بصری یا تغییرات پیکسل در مانیتور متمایز کند. این کار را با شناخت الگوها انجام می‌دهد. هنگامی که شیء مورد نظر، به عنوان مثال یک انسان، یک قانون از پیش تعیین شده را نقض می‌کند، به عنوان مثال در طی یک بازه زمانی مشخص تعداد افراد در یک منطقه از پیش تعیین شده نباید بیش از صفر باشد، سپس یک هشدار ارسال می‌شود. یک مستطیل قرمز یا اصطلاحاً «جعبه محدود» معمولاً به‌طور خودکار متجاوز شناسایی شده را دنبال می‌کند، و یک کلیپ ویدیویی کوتاه از آن به عنوان هشدار ارسال می‌شود.
کاربرد عملی > اقدامات پیشگیرانه در زمان حقیقی

شناسایی متجاوزان با استفاده از نظارت تصویری، محدودیت‌های اقتصادی و ماهیت دوربین‌های فیلمبرداری دارد. به‌طور معمول، دوربین‌ها در فضای باز بر روی یک زاویه دید عریض تنظیم می‌شوند و با این وجود از مسافت زیادی به بیرون نگاه می‌کنند. نرخ فریم در ثانیه و دامنه پویا برای رسیدگی به مناطق با نور زیاد و مناطق کم نور، دوربین را بیشتر به چالش می‌کشد تا در واقع برای دیدن یک متجاوز انسانی در حال حرکت مناسب باشد. در شب، حتی در مکان‌های بیرونی روشن، سوژه در حال حرکت در هر فریم در هر ثانیه نور کافی را به خود نمی‌گیرد - مگر اینکه کاملاً نزدیک دوربین باشد - و به عنوان یک حلقه نازک یا شبح یا کاملاً نامرئی ظاهر می‌شود. شرایط تابش خیره کننده، تیرگی نسبی، باران، برف، مه و تاریکی همه این مسئله را پیچیده می‌کنند. حتی وقتی انسان در این شرایط مستقیماً به مکان واقعی روی مانیتور یک سوژه نگاه کند، سوژه معمولاً تشخیص داده نمی‌شود. هوش مصنوعی قادر است بی طرفانه به‌طور همزمان به کل تصویر و تصاویر دوربین‌ها نگاه کند. با استفاده از مدل‌های آماریِ درجات انحراف از الگوی آموخته شده خود در مورد آنچه که شکل انسانی را تشکیل می‌دهد، یک متجاوز با قابلیت اطمینان بالا و میزان هشدار کاذب کم حتی در شرایط نامساعد، شناسایی خواهد کرد. یادگیری آن تقریباً بر اساس یک چهارم میلیون تصویر از انسان‌ها در موقعیت‌های مختلف، زاویه‌ها، وضعیت‌ها و غیره شکل گرفته‌است.
یک دوربین یک مگاپیکسلی با تجزیه و تحلیل ویدیویی پردازنده قادر بود انسان را در فاصله حدود ۳۵۰ فوت (معادل ۱۰۷ متر) و زاویه دید حدود ۳۰ درجه در شرایط غیر ایدئال تشخیص دهد. قوانینی را می‌توان برای «حصار مجازی» یا نفوذ به یک منطقه از پیش تعریف شده تنظیم کرد. می‌توان قوانینی را برای حرکت جهت دار، اشیاء به جا مانده، تشکیل جمعیت و برخی شرایط دیگر تعیین کرد. هوش مصنوعی برای نظارت تصویری به‌طور گسترده‌ای در چین استفاده می‌شود. نظارت گسترده در چین را ببینید.
کاربرد عملی > اقدامات پیشگیرانه در زمان حقیقی > بازدارندگی

یکی از قدرتمندترین ویژگی‌های سیستم این است که یک افسر انسانی یا اپراتور، با دریافت هشدار از هوش مصنوعی، می‌تواند بلافاصله از طریق بلندگوهای آدرس عمومی در فضای باز با متجاوز صحبت کند. این از ارزش بازدارندگی بالایی برخوردار بود زیرا بیشتر جنایات فرصت طلبانه هستند و هنگامی که فرد زنده با آن‌ها صحبت می‌کند ریسک نفوذ برای متجاوز به حدی زیاد می‌شود که به احتمال زیاد از نفوذ دست کشیده و عقب‌نشینی می‌کنند. افسر امنیتی اقدامات متجاوز را توصیف می‌کند به طوری که متجاوز شک نخواهد داشت که یک فرد واقعی آن‌ها را تماشا می‌کند. افسر اعلام می‌کند که متجاوز قانون را نقض می‌کند و با نیروی انتظامی تماس گرفته می‌شود و آن‌ها در حال ضبط فیلم هستند.
کاربرد عملی > اقدامات پیشگیرانه در زمان حقیقی > گزارش رخنه تأیید شده

پلیس تعداد عظیمی از هشدارهای کاذب را از طریق دزدگیرها دریافت می‌کند. در حقیقت صنعت امنیت گزارش می‌دهد که بیش از ۹۸٪ این هشدارها اشتباه است. بر این اساس، پلیس با هشدارهای دزدگیر پاسخ بسیار کمتری می‌دهد و پاسخ به سایت می‌تواند از بیست دقیقه تا دو ساعت طول بکشد. در مقابل، جرم کشف شده تحلیلی ویدئویی به افسر نظارت مرکزی گزارش می‌شود، که با چشم خود تأیید می‌کند که این یک جرم واقعی در حال انجام است. وی سپس به پلیس مخابره می‌کند که بیشترین اولویت را به چنین تماس‌هایی می‌دهند.
تجزیه و تحلیل رفتاری > محیط‌های فعال

در حالی که تجزیه و تحلیل ویدئویی مبتنی بر قانون برای بسیاری از برنامه‌های امنیتی، اقتصادی و قابل اعتماد، کار می‌کند، شرایط بسیاری وجود دارد که نمی‌تواند کار کند. برای یک منطقه داخلی یا خارجی که هیچ‌کس در ساعات خاصی از شبانه روز نباید در آن حضور داشته باشد، به عنوان مثال در طول شب، یا برای مناطقی که هیچ‌کس در هر زمانی نباید آن جا باشد مانند برج سلول، تجزیه و تحلیل سنتی مبتنی بر قانون کاملاً مناسب است. در مثال برج سلول، زمان نادری که ممکن است یک تکنسین خدمات برای دسترسی به منطقه مورد نیاز باشد، به سادگی نیاز به کد عبور دارد تا پاسخ نظارت را «در آزمایش» قرار دهد یا برای مدت کوتاهی که شخص مجاز در آنجا است، غیرفعال شود.
اما بسیاری از نیازهای امنیتی در محیط‌های فعال وجود دارد که صدها یا هزاران نفر به‌طور مداوم در آن مکان‌ها حضور دارند. به عنوان مثال، محوطه دانشگاه، یک کارخانه فعال، یک بیمارستان یا هر مرکز عملیاتی فعال. نمی‌توان قوانینی را تعیین کرد که بین افراد قانونی و مجرمان یا افراد ناشایست تبعیض قائل شود.
تجزیه و تحلیل رفتاری > محیط‌های فعال > غلبه بر مشکل محیط‌های فعال

(با استفاده از تجزیه و تحلیل رفتاری، یک هوش مصنوعی مبتنی بر خودآموزی، نامبتنی بر قانون، داده‌ها را از دوربین‌های ویدئویی می‌گیرد و به‌طور مداوم اشیاء و رویدادهایی را که می‌بیند طبقه‌بندی می‌کند. به عنوان مثال، عبور شخص از یک خیابان یک طبقه‌بندی است. گروهی از مردم طبقه‌بندی دیگر است. وسیله نقلیه یک طبقه‌بندی است، اما با یادگیری مداوم یک اتوبوس عمومی از یک کامیون کوچک و از یک موتورسیکلت تفکیک می‌یابد. با افزایش پیچیدگی، سیستم، الگوهای رفتار انسان را تشخیص می‌دهد. به عنوان مثال، ممکن است مشاهده شود که افراد از یک در (ب) دسترسی کنترل شده به‌طور همزمان عبور می‌کنند. در باز می‌شود، فرد کارت مجوز یا برچسب خود را ارائه می‌دهد، فرد از آنجا عبور می‌کند و در بسته می‌شود. این الگوی فعالیت که به‌طور مکرر مشاهده می‌شود، مبنایی برای آنچه در دید دوربین مشاهده آن صحنه عادی است، می‌شود. حال اگر شخص مجاز در را باز کند اما شخص غیرمجاز دوم، قبل از بسته شدن در از آن عبور کند، این نوعی ناهنجاری است که هشدار ایجاد می‌کند. این نوع تحلیل بسیار پیچیده‌تر از تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون است. در حالی که تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون عمدتاً برای شناسایی متجاوزان به مناطقی است که در اوقات مشخصی از روز معمولاً هیچ‌کس در آن حضور ندارد، تجزیه و تحلیل رفتاری در جایی انجام می‌شود که افراد برای شناسایی چیزهای غیرعادی فعال هستند.
آتش‌سوزی در فضای باز، همچنین ابر دود در حال افزایش یک اتفاق غیرمعمول است و باعث ایجاد هشدار می‌شود. وسایل نقلیه ای که از مسیر اشتباهی به یک مسیر عبور یک طرفه می‌روند، نوع رویدادی را که دارای یک امضای بصری قوی است، مشخص می‌کند و از الگوی مکرر مشاهده شده از وسایل نقلیه ای که یک مسیر یک طرفه را به‌طور صحیح می‌روند، منحرف می‌شود. کسی که توسط یک مهاجم به زمین پرتاب شود یک اتفاق غیر معمول است که احتمالاً باعث هشدار می‌شود. این وضعیت خاص است؛ بنابراین اگر دوربین، یک سالن ورزشی را که در آن کشتی انجام می‌شود مشاهده می‌کند، هوش مصنوعی می‌آموزد که معمولاً یک انسان دیگری را به زمین می‌اندازد، در این صورت از این مشاهده هشدار نمی‌دهد.
تجزیه و تحلیل رفتاری > محیط‌های فعال > آنچه هوش مصنوعی «می‌فهمد»

هوش مصنوعی نمی‌داند یا نمی‌فهمد انسان، آتش‌سوزی یا وسیله نقلیه چیست. این به سادگی یافتن خصوصیات این موارد بر اساس اندازه، شکل، رنگ، بازتابندگی، زاویه، جهت‌گیری، حرکت و غیره است. سپس دریافت که اشیاء طبقه‌بندی شده دارای الگوی رفتاری معمولی است. به عنوان مثال، انسان‌ها در پیاده‌روها و گاهی در خیابان‌ها قدم می‌زنند اما زیاد از کناره‌های ساختمان بالا نمی‌روند. وسایل نقلیه در خیابان‌ها حرکت می‌کنند اما در پیاده‌روها حرکت نمی‌کنند؛ بنابراین رفتار ناهنجار کسی که از ساختمان بالا می‌رود یا وسیله نقلیه ای که به سمت پیاده‌رو منحرف می‌شود، باعث هشدار می‌شود.
تجزیه و تحلیل رفتاری > محیط‌های فعال > از ذهنیت سنتی سیستم‌های امنیتی متفاوت است

سیستم‌های هشدار معمولی به گونه ای طراحی شده‌اند که موارد مثبت واقعی (وقایع واقعی جرم) را از دست ندهند و تا حد ممکن کمترین میزان هشدار کاذب را دارند. در این راستا، دزدگیرها موارد مثبت واقعی اندکی را از دست می‌دهند اما حتی در محیط داخلی کنترل شده نیز میزان هشدار کاذب بسیار بالایی دارند. دوربین‌های تشخیص حرکت برخی از موارد مثبت واقعی را از دست می‌دهند اما در یک محیط بیرونی با هشدارهای غلط غافلگیرکننده مواجه هستند. تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون به‌طور قابل اعتماد اکثر موارد مثبت واقعی را تشخیص می‌دهد و دارای نرخ پایین مثبت کاذب است، اما نمی‌تواند در محیط‌های فعال اجرا شود و فقط در محیط‌های خالی انجام می‌شود. همچنین آن‌ها به تبعیض ساده در مورد حضور یا عدم حضور متجاوز محدود می‌شوند.
چیزی همانند درگیری یا شکستن رویه امنیتی توسط یک کارمند، پیچیده و نامحدود است که برای تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون امکان تشخیص یا تبعیض وجود ندارد. با تجزیه و تحلیل رفتاری، این امر امکان‌پذیر است. مکان‌هایی که افراد در آن جابجا می‌شوند و کار می‌کنند مشکلی ایجاد نمی‌کنند. با این حال، هوش مصنوعی ممکن است بسیاری از موارد را که غیرعادی به نظر می‌رسند اما ماهیت آنها عادی است، تشخیص دهد. به عنوان مثال، اگر دانشجویان در محوطه در یک میدان پیاده‌روی کنند، این امر به صورت عادی آموخته می‌شود. اگر چند دانشجو تصمیم بگیرند که یک ملحفه بزرگ را به بیرون برده و در معرض باد قرار دهند، ممکن است باعث هشدار شود. به افسر نظارت هشدار داده می‌شود تا به مانیتور خود نگاه کند و ببیند که این رویداد تهدیدی نیست و سپس آن را نادیده می‌گیرد. درجه انحراف از هنجار را که باعث هشدار می‌شود می‌توان طوری تنظیم کرد که فقط غیرعادی‌ترین موارد گزارش شود. با این حال، این هنوز هم روش جدیدی از تعامل انسان و هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد که با ذهنیت سنتی صنعت هشدار مشخص نمی‌شود. این به این دلیل است که هشدارهای کاذب زیادی وجود دارد که ممکن است ارسال آن‌ها برای یک افسر انسانی که می‌تواند به سرعت بررسی کند و تشخیص دهد آیا صحنه نیاز به پاسخ دارد یا نه، ارزشمند باشد. از این نظر، این یک «ضربه به شانه» از هوش مصنوعی است تا انسان به چیزی نگاه کند.
تجزیه و تحلیل رفتاری > محیط‌های فعال > محدودیت‌های تجزیه و تحلیل رفتاری

از آنجا که بسیاری از موارد پیچیده به‌طور مداوم در حال پردازش هستند، این نرم‌افزار با رزولوشن بسیار پایین و تنها ۱ CIF نمونه برداری می‌کند تا تقاضای محاسباتی را حفظ کند. وضوح ۱ CIF بدین معنی است که اگر دوربینی که استفاده می‌کند زاویه بازداشته باشد و انسان بسته به شرایط بیش از شصت تا هشتاد فوت فاصله داشته باشد، شیئی به اندازه انسان تشخیص داده نمی‌شود. اجسام بزرگتر مانند وسایل نقلیه یا دود در فواصل بیشتر قابل تشخیص هستند.
هیده‌آکی تاکیزاوا

| هیده‌آکی تاکیزاوا | هیده‌آکی تاکیزاوا |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۹ مارس ۱۹۸۲ ‏(۴۲ سال) هاچی‌اوجی، توکیو
ملیت: ژاپن
هیده‌آکی تاکیزاوا (انگلیسی: Hideaki Takizawa؛ زادهٔ ۲۹ مارس ۱۹۸۲) یک خواننده، و هنرپیشه اهل ژاپن است.
قطعنامه ۷۷۴ شورای امنیت

| قطعنامهٔ شمارهٔ ۷۷۴  (سازمان ملل متحد) | قطعنامهٔ شمارهٔ ۷۷۴  (سازمان ملل متحد) |
| --- | --- |
تاریخ: ۲۶ اوت {{{year}}}
نوبت جلسه: ۳۱۰۹
کُد: S/RES/774 (سند)
موضوع: قبرس
رأی‌گیری: ۱۵ موافق بدون مخالف بدون ممتنع
نتیجه: تصویب
اعضای شورای امنیت: اعضای شورای امنیت
اعضای دائم:  چین  فرانسه  روسیه  بریتانیا  ایالات متحده آمریکا
اعضای غیر دائم:  اتریش  بلژیک  کیپ ورد  اکوادور  مجارستان  هند  ژاپن  مراکش  ونزوئلا  زیمبابوه
قطعنامه  ۷۷۴ شورای امنیت سازمان ملل متحد که در تاریخ ۲۶ اوت ۱۹۹۲ تصویب شد، سندی بین‌المللی دربارهٔ قبرس است. این قطعنامه طی نشست ۳۱۰۹ام با ۱۵ رای موافق، ۰ مخالف و ۰ ممتنع تصویب شد.
هوش مصنوعی در صنایع سنگین

اهداف هوش مصنوعی: یک ماشین یادگیری که می تواند تکامل یابد و تصمیمات خود را بگیرد.
هوش مصنوعی در اصطلاح مدرن به طور کلی به سیستم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که عملکردهای شناختی انسان را تقلید می‌کنند. این شامل یادگیری مستقل و حل مسئله است . در حالی که این نوع هوش جامع مصنوعی هنوز به دست نیامده است، اکثر پروژه‌های هوش مصنوعی معاصر در حال حاضر به عنوان انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بهتر شناخته می‌شوند که می‌توانند با داده‌های موجود برای درک، طبقه‌بندی و تطبیق مجموعه‌هایی از داده‌ها بدون نیاز به برنامه نویسی صریح ادغام شوند.
سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند الگوها، روندها و ناکارآمدی‌ها را کشف کنند و نتایج آینده را بر اساس روندهای قبلی پیش‌بینی کنند، که در نهایت تصمیم‌گیری آگاهانه را ممکن می‌سازد.
به این ترتیب، آنها به طور بالقوه برای بسیاری از صنایع، به ویژه صنایع سنگین، سودمند هستند.
در حالی که کاربرد هوش مصنوعی در صنایع سنگین هنوز در مراحل اولیه خود است، برنامه‌های کاربردی احتمالاً شامل بهینه‌سازی مدیریت دارایی، عملکرد عملیاتی و همچنین شناسایی کارایی و کاهش زمان خرابی می‌شود.
مزایای بالقوه

ماشین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی فرآیند تولید آسان‌تر را به همراه مزایای بسیاری در هر مرحله جدید از پیشرفت تضمین می‌کنند. فناوری پتانسیل جدیدی برای خودکارسازی وظایف ایجاد می کند و در عین حال هوش تعامل انسان و ماشین را افزایش می دهد. برخی از مزایای هوش مصنوعی عبارتند از: خودکارسازی هدایت شده، تولید 24 ساعته، محیط های عملیاتی امن تر و کاهش هزینه های عملیاتی.
مزایای بالقوه > خودکارسازی هدایت شده

هوش مصنوعی و ربات‌ها می‌توانند اقدامات را به طور مکرر و بدون هیچ خطایی انجام دهند و با ساخت راه‌حل‌های خودکار، مدل‌های تولید شایسته‌تری طراحی کنند. آنها همچنین قادر به حذف خطاهای انسانی و ارائه سطوح بالاتری از تضمین کیفیت به تنهایی هستند.
مزایای بالقوه > تولید 24 ساعته

در حالی که انسان ها باید به صورت شیفتی کار کنند تا خواب و زمان غذا را در نظر بگیرند، ربات ها می توانند خط تولید را به طور مداوم در حال کار نگه دارند. کسب‌وکارها می‌توانند قابلیت‌های تولید خود را گسترش دهند و به دلیل افزایش تولید از این عملکرد کاری شبانه‌روزی، به تقاضاهای بالاتر برای محصولات مشتریان جهانی پاسخ دهند.
مزایای بالقوه > محیط عملیاتی امن تر

هوش مصنوعی بیشتر به این معنی است که کارگران انسانی کمتری کارهای خطرناک و سخت را انجام دهند. از نظر منطقی، با تعداد کمتری از انسان‌ها و بیشتر ربات‌هایی که فعالیت‌های مرتبط با خطر را انجام می‌دهند، تعداد حوادث محل کار باید به طور چشمگیری کاهش یابد. همچنین فرصت عالی ای برای اکتشاف فراهم می کند زیرا شرکت ها مجبور نیستند جان انسان ها را به خطر بیندازند.
مزایای بالقوه > هزینه های عملیاتی فشرده

با در دست گرفتن فعالیت های روزانه توسط هوش مصنوعی، یک کسب و کار هزینه های عملیاتی بسیار کمتری خواهد داشت.  به جای استخدام انسان برای کار در هر شیفت، آنها به سادگی می توانند روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری کنند. تنها هزینه متحمل شده مربوط به تعمیر و نگهداری پس از خرید و راه اندازی ماشین آلات خواهد بود.
مزایای بالقوه > اثرات زیست محیطی

خودروهای خودران به طور بالقوه برای محیط زیست مفید هستند.  آنها می توانند برای پیمایش کارآمدترین مسیر و کاهش زمان بیکاری برنامه ریزی شوند که می تواند منجر به مصرف سوخت فسیلی و انتشار گازهای گلخانه ای (GHG) کمتر  شود.  همین امر را می توان در مورد ماشین آلات سنگین مورد استفاده در صنایع سنگین نیز گفت. هوش مصنوعی می‌تواند با دقت دنباله‌ای از رویه‌ها را به طور مکرر دنبال کند، در حالی که انسان‌ها مستعد خطاهای گاه به گاه هستند.
مزایای بالقوه > مزایای اضافی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و اتوماسیون صنعتی در طول سال ها پیشرفت قابل توجهی داشته اند. بسیاری از تکنیک ها و نوآوری های جدید مانند پیشرفت در حسگرها و افزایش قابلیت های محاسباتی تکامل یافتهاست. هوش مصنوعی به ماشین‌ها در جمع‌آوری و استخراج داده ها، شناسایی الگوها ، سازگاری با روندهای جدید از طریق هوش ماشینی، یادگیری و تشخیص گفتار کمک می‌کند.  همچنین به اتخاذ تصمیمات سریع مبتنی بر داده، پیشبرد اثربخشی فرآیند، به حداقل رساندن هزینه های عملیاتی، تسهیل توسعه محصول و امکان مقیاس پذیری گسترده کمک می کند.
معایب بالقوه > هزینه بالا

اگرچه هزینه در چند سال گذشته در حال کاهش بوده است، اما هزینه‌های توسعه فردی هنوز می‌تواند تا سیصد هزاردلار برای هوش مصنوعی پایه باشد.  کسب‌وکارهای کوچک با سرمایه کم ممکن است در ایجاد وجوه لازم برای استفاده از هوش مصنوعی مشکل داشته باشند.  برای شرکت‌های بزرگ‌تر، بسته به میزان مشارکت هوش مصنوعی در این فرآیند، قیمت هوش مصنوعی ممکن است بالاتر باشد.  به دلیل هزینه‌های بالاتر، امکان‌سنجی استفاده از هوش مصنوعی برای بسیاری از شرکت‌ها به چالش تبدیل می‌شود. با این وجود، هزینه استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند برای شرکت‌ها با ظهور نرم‌افزار هوش مصنوعی متن باز ارزان‌تر باشد.