stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
اسپوندیلوآرتروپاتی

Medical condition
| اسپوندیلوآرتروپاتی | اسپوندیلوآرتروپاتی |
| --- | --- |
تخصص: روماتولوژی 
طبقه‌بندی و منابع بیرونی: طبقه‌بندی و منابع بیرونی
[ویرایش در ویکی‌داده]: [ویرایش در ویکی‌داده]
اسپوندیلوآرتروپاتیها گروهی از بیماریهای استخوان و مفاصل هستند که وجه مشترکشان درگیری ستون فقرات و ایلیاک است مانند آرتریت پسوریاتیک، سندرم رایتر و اسپوندیلیت آنکیلوزان. در این بیماریها اغلب اتوآنتی بادی خاصی دیده نمی‌شود. نوع خاصی از آنتی‌ژن لکوسیت انسانی به نام HLA-B۲۷ در این بیماران شایعتر است.
در این بیماران داکتیلیت نیز رخ می‌دهد.
میلن (دهانه)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
مختصات: ۳۱°۲۴′جنوبی ۱۱۲°۱۲′غربی﻿ / ﻿۳۱٫۴°جنوبی ۱۱۲٫۲°غربی﻿ / -31.4; -112.2
قطر: ۲۷۲ کیلومتر
عمق: نامعلوم
هم‌درازا: ۲۵۲° در طلوع آفتاب
نام‌بخش: ادوارد آرتور میلن
میلن یک دهانه برخوردی در ماه‌ است.
دهانه‌های اقماری

این دهانه ۶ دهانه اقماری دارد.
| Milne | عرض جغرافیایی | طول جغرافیایی | قطر |
| --- | --- | --- | --- |
| K | ۳۲.۵° S | ۱۱۳.۱° E | ۶۵.۰ کیلومتر |
| M | ۳۵.۷° S | ۱۱۲.۱° E | ۵۴.۰ کیلومتر |
| L | ۳۳.۷° S | ۱۱۲.۷° E | ۲۶.۰ کیلومتر |
| N | ۳۵.۵° S | ۱۱۰.۸° E | ۳۷.۰ کیلومتر |
| Q | ۳۴.۳° S | ۱۰۷.۳° E | ۷۵.۰ کیلومتر |
| P | ۳۷.۱° S | ۱۰۷.۷° E | ۹۵.۰ کیلومتر |
مجله آنستزیولوژی

| Anesthesiology   | Anesthesiology   |
| --- | --- |
رشته: هوش‌بری
زبان: انگلیسی
سردبیر: Evan Kharasch
مشخصات ناشر: مشخصات ناشر
ناشر: Lippincott Williams & Wilkins
تاریخچهٔ انتشار: ۱۹۴۰-اکنون
بسامد: ماهانه
ضریب تاثیر (۲۰۱۲): ۵٫۱۶۳
طبقه‌بندی: طبقه‌بندی
شاپا: ۰۰۰۳-۳۰۲۲ (چاپی) ۱۵۲۸-۱۱۷۵ (الکترونیکی) 
شمارهٔ اُسی‌ال‌سی: ۱۴۸۱۱۳۳
پیوندها: پیوندها
 وبگاه رسمی  Online archive :  وبگاه رسمی  Online archive 
مجله آنستزیولوژی، مجله‌ای است در حوزه علوم پزشکی که به صورت اختصاصی به علم بیهوشی پرداخته و توسط انجمن متخصصین بیهوشی آمریکا نگاشته شده و توسط انتشارات (به انگلیسی: Lippincott Williams & Wilkins) منتشر می‌شود. طبق گزارش استنادی مجلات، ضریب تأثیر این مجله در سال ۲۰۱۲ میزان ۵٫۱۶۳ بوده و در بین ۲۹ مجله بیهوشی رتبه دوم را داراست.
قندیلو

| قندیلو | قندیلو |
| --- | --- |
روستا: روستا
قندیلوموقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانقندیلوقندیلو (استان آذربایجان شرقی)نمایش نقشه استان آذربایجان شرقی: قندیلوموقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانقندیلوقندیلو (استان آذربایجان شرقی)نمایش نقشه استان آذربایجان شرقی
مختصات: ۳۷°۴۷′۵۹″ شمالی ۴۶°۱۰′۲۵″ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۷۹۹۷۲°شمالی ۴۶٫۱۷۳۶۱°شرقی﻿ / 37.79972; 46.17361: مختصات: ۳۷°۴۷′۵۹″ شمالی ۴۶°۱۰′۲۵″ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۷۹۹۷۲°شمالی ۴۶٫۱۷۳۶۱°شرقی﻿ / 37.79972; 46.17361
کشور: ایران
استان: آذربایجان شرقی
شهرستان: اسکو
بخش: بخش مرکزی شهرستان اسکو
دهستان: گنبر
جمعیت: 
قندیلو یکی از روستاهای استان آذربایجان شرقی است که در دهستان گنبر بخش مرکزی شهرستان اسکو واقع شده‌است.این روستا ۱۰۵ نفر جمعیت دارد.
بورانوو (شهرستان اوست-کالمانسکی، سرزمین آلتای)

| بورانوو Бураново | بورانوو Бураново |
| --- | --- |
Selo: Selo
بورانوونمایش نقشه Altai Kraiبورانوونمایش نقشه روسیه: بورانوونمایش نقشه Altai Kraiبورانوونمایش نقشه روسیه
مختصات: ۵۲°۰۱′ شمالی ۸۲°۵۶′ شرقی﻿ / ﻿۵۲٫۰۱۷°شمالی ۸۲٫۹۳۳°شرقی﻿ / 52.017; 82.933: مختصات: ۵۲°۰۱′ شمالی ۸۲°۵۶′ شرقی﻿ / ﻿۵۲٫۰۱۷°شمالی ۸۲٫۹۳۳°شرقی﻿ / 52.017; 82.933
کشور: روسیه
ناحیه‌های فدرال روسیه: سرزمین آلتای
شهر: شهرستان اوست-کالمانسکی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۷:۰۰
بورانوو (به لاتین: Buranovo) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در سرزمین آلتای واقع شده‌است.
میلوش گوردیچ

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Miloš Gordić
زادروز:  ۵ مارس ۲۰۰۰ ‏(۲۴ سال)
زادگاه:  بلگراد
قد:  1.91 m
پست:  دروازه‌بان
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  AEK Larnaca (on loan from باشگاه فوتبال ستاره سرخ بلگراد)
شمارهٔ پیراهن:  ۲۵
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
–۲۰۱۹:  باشگاه فوتبال ستاره سرخ بلگراد
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۲۰– |  باشگاه فوتبال ستاره سرخ بلگراد |  ۳ |  (۰) |
| ۲۰۲۰–۲۰۲۱ |  ← Mačva Šabac (قرضی) |  ۳۴ |  (۰) |
| ۲۰۲۲– |  ← AEK Larnaca (قرضی) |  ۰ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۶–۲۰۱۷ |  Serbia U17 |  ۱۱ |  (۰) |
| ۲۰۱۷–۲۰۱۸ |  Serbia U18 |  ۳ |  (۰) |
| ۲۰۱۸–۲۰۱۹ |  Serbia U19 |  ۹ |  (۰) |
| ۲۰۲۱–۲۰۲۲ |  تیم ملی فوتبال زیر ۲۱ سال صربستان |  ۱۲ |  (۰) |
| ۲۰۲۱– |  تیم ملی فوتبال صربستان |  ۱ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱ اوت ۲۰۲۲.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۷ ژوئن ۲۰۲۲:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱ اوت ۲۰۲۲.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۷ ژوئن ۲۰۲۲
میلوش گوردیچ (سیریلیک صربی: Милош Гордић؛ زادهٔ ۵ مارس ۲۰۰۰) بازیکن فوتبال اهل صربستان است.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال صربستان، و صربستان بازی کرده‌است.
آنجیلا تومباپو ساببا

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Anjila Tumbapo Subba
زادروز:  ۲۸ مهٔ ۱۹۹۶ ‏(۲۸ سال)
زادگاه:  نپال
پست:  دروازه‌بان
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۲– |  Armed Police Force |  ۵۰ |  (۰) |
تیم ملی: تیم ملی
| ۲۰۱۶– |  تیم ملی فوتبال زنان نپال |  ۲۸ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
آنجیلا تومباپو ساببا (انگلیسی: Anjila Tumbapo Subba؛ زادهٔ ۲۸ مهٔ ۱۹۹۶) بازیکن فوتبال اهل نپال است.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال زنان نپال بازی کرده‌است.
لاوری لویک

| لاوری لویک | لاوری لویک |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۳ آوریل ۱۹۸۲ هاپسالو
ملیت: استونی
لاوری لویک (استونیایی: Lauri Luik؛ زادهٔ ۲۳ آوریل ۱۹۸۲)  سیاستمدار و نماینده سابق مجلس اهل استونی است.
آهوی پیشانی‌سرخ

| آهوی پیشانی‌سرخ | آهوی پیشانی‌سرخ |
| --- | --- |
وضعیت حفاظت: وضعیت حفاظت
 آسیب‌پذیر  (IUCN 3.1):  آسیب‌پذیر  (IUCN 3.1)
رده‌بندی علمی : رده‌بندی علمی 
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: پستانداران
تیره:: گاوان
زیرخانواده:: شاخ‌درازیان
سرده:: خوش‌شاخ‌ها
گونه:: E. rufifrons
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Eudorcas rufifrons (Gray, 1846): Eudorcas rufifrons (Gray, 1846)
Subspecies: Subspecies
 5 subspecies, see text:  5 subspecies, see text
دامنه پراکنش آهوی پیشانی‌سرخ: دامنه پراکنش آهوی پیشانی‌سرخ
مترادف: مترادف
 Gazella rufifrons:  Gazella rufifrons
آهوی پیشانی‌سرخ (نام علمی: Eudorcas rufifrons) آهویی است که به‌طور گسترده پراکنده است اما آهویی در وسط آفریقا از سنگال تا شمال شرق اتیوپی پراکنده شده‌است. این گونه به‌طور عمده در ساکن منطقهٔ ساحل صحرا، یک نوار باریک در جنوب صحرای بزرگ آفریقا است، جایی که در آن علفزار خشک، گرم‌دشت پوشیده از درخت و استپ‌های پوشیده از بوته را ترجیح می‌دهد.
آرایه‌شناسی

نام علمی آهوی پیشانی‌سرخ Eudorcas rufifrons است. نخستین بار توسط جان ادوارد گری جانورشناس بریتانیایی توصیف شد.
Eudorcas rufifrons centralis دبلیو. شوارتز، ۱۹۱۴ - آهوی پیشانی‌سرخ چاد شرقی
E. r. hasleri پوکوک، ۱۹۱۲ - آهوی پیشانی‌سرخ شمال نیجریه
E. r. kanuri شوارتز، ۱۹۱۴ - آهوی پیشانی‌سرخ کانوری
E. r. laevipes سوندوال، ۱۸۴۷ - آهوی پیشانی‌سرخ نوبی
E. r. rufifrons گری، ۱۸۴۶ - آهوی پیشانی‌سرخ سنگال
اسی ادوگیان

| اسی ادوگیان | اسی ادوگیان |
| --- | --- |
زاده: ۱۹۷۷ (۴۶–۴۷ سال) کلگری، آلبرتا
پیشه: نویسنده
ملیت: کانادایی
دوره: ۲۰۰۴–اکنون
کار(های) برجسته: Half-Blood Blues
همسر(ها): استفن پرایس
 جوایز Scotiabank Giller Prize   2011 Half-Blood Blues    :  جوایز Scotiabank Giller Prize   2011 Half-Blood Blues    
اسی ادوگیان (به انگلیسی: Esi Edugyan) رمان‌نویس کانادایی است.
آثار وی در چندین گلچین ادبی منتشر شده که «بهترین صداهای آمریکای جدید» در سال ۲۰۰۳ از جمله آن هاست. نخستین رمانش را وقتی ۱۵ ساله بود نوشت که به نام «زندگی دوم ساموئل تین» منتشر شد. «بلوز دورگه» در فهرست جایزه من بوکر ۲۰۱۱ نیز جای داشت و برنده جایزه اسکوشیابنک ۲۰۱۱ کانادا شد.
اسی ادوگیان زاده و بزرگ‌شده شهر کالگری کانادا است و پدر و مادر او از مهاجران غنایی به کانادا هستند. اسی دانش‌آموخته دانشگاه جان هاپکینز ویکتوریا است.
قلعه سقاوه

| قلعه سقاوه | قلعه سقاوه |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۰°۵۷′۳۹″ شمالی ۵۱°۶′۲۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۹۶۰۸۳°شمالی ۵۱٫۱۰۸۰۶°شرقی﻿ / 30.96083; 51.10806: مختصات: ۳۰°۵۷′۳۹″ شمالی ۵۱°۶′۲۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۹۶۰۸۳°شمالی ۵۱٫۱۰۸۰۶°شرقی﻿ / 30.96083; 51.10806
کشور: ایران
استان: کهگیلویه و بویراحمد
شهرستان: مارگون
بخش: بخش مرکزی شهرستان مارگون
دهستان: مارگون
جمعیت: ۱۰۳ نفر (سرشماری ۹۵)
قلعه سقاوه، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان مارگون شهرستان مارگون در استان کهگیلویه و بویراحمد ایران است.
جمعیت

این روستا در بخش مرکزی شهرستان مارگون قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۹۴ نفر (۱۹خانوار) بوده‌است.
دان‌لرینگ، ویرجینیا

| دان‌لرینگ، ویرجینیا | دان‌لرینگ، ویرجینیا |
| --- | --- |
حوزه سرشماری: حوزه سرشماری
موقعیت دان‌لرینگ، ویرجینیا در نقشه: موقعیت دان‌لرینگ، ویرجینیا در نقشه
دان‌لرینگ، ویرجینیانمایش نقشه ویرجینیای شمالیدان‌لرینگ، ویرجینیانمایش نقشه ویرجینیادان‌لرینگ، ویرجینیانمایش نقشه ایالات متحده آمریکا: دان‌لرینگ، ویرجینیانمایش نقشه ویرجینیای شمالیدان‌لرینگ، ویرجینیانمایش نقشه ویرجینیادان‌لرینگ، ویرجینیانمایش نقشه ایالات متحده آمریکا
مختصات: ۳۸°۵۳′۳۱″ شمالی ۷۷°۱۳′۵۲″ غربی﻿ / ﻿۳۸٫۸۹۱۹۴°شمالی ۷۷٫۲۳۱۱۱°غربی﻿ / 38.89194; -77.23111: مختصات: ۳۸°۵۳′۳۱″ شمالی ۷۷°۱۳′۵۲″ غربی﻿ / ﻿۳۸٫۸۹۱۹۴°شمالی ۷۷٫۲۳۱۱۱°غربی﻿ / 38.89194; -77.23111
County:  شهرستان فرفکس، ویرجینیا
مساحت: مساحت
 • کل: ۲٫۴ مایل مربع (۶٫۱ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲٫۴ مایل مربع (۶٫۱ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰ مایل مربع (۰٫۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۴۳۶ فوت (۱۳۳ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۸۸۰۳
 • تراکم: ۳۷۴۱/مایل مربع (۱۴۴۴٫۶/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
زیپ‌کد: ۲۲۰۲۷
کد منطقه: 703
کد FIPS: 51-23984
شماره GNIS: 1495484
دان‌لرینگ (به انگلیسی: Dunn Loring) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان فرفکس، ویرجینیا واقع شده‌است. دان‌لرینگ ۶٫۱ کیلومتر مربع مساحت و ۸٬۸۰۳ نفر جمعیت دارد و ۱۳۳ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
نئوهسپریدین دی هیدرو کالکون

| نئوهسپریدین دی هیدرو کالکون | نئوهسپریدین دی هیدرو کالکون |
| --- | --- |
نام‌گذاری آیوپاک1-[4-[[(2S3R4S5S6R)-45-Dihydroxy-6-(hydroxymethyl)-3-[[(2S3R4R5R6S)-345-trihydroxy-6-methyl-2-tetrahydropyranyl]oxy]-2-tetrahydropyranyl]oxy]-26-dihydroxyphenyl]-3-(3-hydroxy-4-methoxyphenyl)propan-1-one: نام‌گذاری آیوپاک1-[4-[[(2S3R4S5S6R)-45-Dihydroxy-6-(hydroxymethyl)-3-[[(2S3R4R5R6S)-345-trihydroxy-6-methyl-2-tetrahydropyranyl]oxy]-2-tetrahydropyranyl]oxy]-26-dihydroxyphenyl]-3-(3-hydroxy-4-methoxyphenyl)propan-1-one
شناساگرها: شناساگرها
شماره ثبت سی‌ای‌اس: 20702-77-6 Y
پاب‌کم: 30231
جی‌مول-تصاویر سه بعدی: Image 1
 SMILES C[C@H]1[C@@H]([C@H]([C@H]([C@@H](O1)O[C@@H]2[C@H]([C@@H]([C@H](O[C@H]2OC3=CC(=C(C(=C3)O)C(=O)CCC4=CC(=C(C=C4)OC) O)O)CO)O)O)O)O)O :  SMILES C[C@H]1[C@@H]([C@H]([C@H]([C@@H](O1)O[C@@H]2[C@H]([C@@H]([C@H](O[C@H]2OC3=CC(=C(C(=C3)O)C(=O)CCC4=CC(=C(C=C4)OC) O)O)CO)O)O)O)O)O 
خصوصیات: خصوصیات
فرمول مولکولی: C28H36O15
جرم مولی: 612.58 g/mol
به استثنای جایی که اشاره شده‌است در غیر این صورت، داده‌ها برای مواد به وضعیت استانداردشان داده شده‌اند (در 25 °C (۷۷ °F)، ۱۰۰ kPa): به استثنای جایی که اشاره شده‌است در غیر این صورت، داده‌ها برای مواد به وضعیت استانداردشان داده شده‌اند (در 25 °C (۷۷ °F)، ۱۰۰ kPa)
 Y (بررسی) (چیست: Y/N؟):  Y (بررسی) (چیست: Y/N؟)
Infobox references: Infobox references
:   
نئوهسپریدین دی هیدرو کالکون (به انگلیسی: Neohesperidin dihydrochalcone) با فرمول شیمیایی C28H36O15 یک ترکیب شیمیایی است. که جرم مولی آن ۶۱۲٫۵۸ گرم بر مول می‌باشد.
استدلال عقلانی

استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به شبیه‌سازی توانایی انسان در اتخاذ پیش فرضهایی پیرامون نوع و ماهیت شرایط متداولی که هر روز با آن روبرو می‌شود، می‌پردازد. این مفروضات شامل قضاوت دربارهٔ خواص فیزیکی، هدف، مقصود و رفتار افراد و اشیاء، و همچنین نتایج احتمالی اعمال و تعاملات آن‌ها است. دستگاهی با توانایی استدلال بر پایه قضاوت عقلانی، قادر به پیش‌بینی نتایج و انجام نتیجه‌گیری‌هایی است که شبیه روان‌شناسی عامیانه انسان (توانایی ذاتی انسان برای تفکر در مورد رفتار و نیات مردم) و فیزیک ساده (درک طبیعی انسان از دنیای فیزیکی) است.
دانش مبتنی بر قضاوت عقلانی

در هوش مصنوعی، دانش مبتنی بر قضاوت عقلانی مجموعه اطلاعات پس زمینه ای است که هر فردی بایستی بداند یا بتواند فرض کند بعلاوهٔ توانایی استفاده از این اطلاعات در زمان مناسب. این دانشی مشترک است (بین همه انسان‌ها یا فقط افراد دارای یک فرهنگ یا گروه سنی خاص). راه به دست آوردن قضاوت عقلانی از طریق یادگیری یا تجربه آن است. در ارتباطات، قضاوت عقلانی به چیزهایی گفته می‌شود که لازم نیست فرد به زبان بیاورد، زیرا انتظار می‌رود که مخاطب آن را بداند یا فرض کند.
دانش مبتنی بر قضاوت عقلانی > مسئلهٔ دانش مبتنی بر قضاوت عقلانی

مسئلهٔ دانش مبتنی بر قضاوت عقلانی، پروژه ای جاری در حوزه هوش مصنوعی است که به دنبال ایجاد یک پایگاه داده حاوی اطلاعات عمومی است که انتظار می‌رود بیشتر افراد داشته باشند، ارائه شده در قالبی قابل دستیابی برای برنامه‌های هوش مصنوعی که از زبان طبیعی استفاده می‌کنند. با توجه به گستره وسیع دانش قضاوت عقلانی، این موضوع یکی از سخت‌ترین موارد در حوزه تحقیقاتی AI است. به منظور انجام هر کاری به شیوه ای مشابه شیوه مدیریتی ذهن انسان، ماشین بایستی به اندازه یک انسان، هوشمند ظاهر شود. چنین وظایفی شامل تشخیص شئ، ترجمه ماشینی و متن کاوی است. برای انجام این وظایف، ماشین باید از همان مفاهیمی که یک فرد برخوردار از دانش قضاوت عقلانی تشخیص می‌دهد، آگاه باشد.
قضاوت عقلانی در کارهای هوشمند

در سال ۱۹۶۱، بار هیلل نخستین بار نیاز به دانش عملی برای پردازش زبان طبیعی در زمینه ترجمه ماشینی را مورد بحث قرار داد. برخی ابهامات با استفاده از قوانین ساده و سهل الوصول رفع می‌شوند. برخی دیگر نیاز به تصدیق کلی جهان پیرامونی دارند، به همین دلیل به میزان بیشتری دانش قضاوت عقلانی محتاجند. به عنوان مثال زمانی که یک ماشین برای ترجمه یک متن استفاده می‌شود، مسائل ابهام آفرین ظاهر می‌شود، که با درک درست و واقعی زمینهٔ متن به راحتی قابل رفع هستند. مترجمان آنلاین ابهامات را اغلب با استفاده از کلمات قابل قیاس یا مشابه حل می‌کنند. به عنوان مثال، ماشین برای ترجمه جملات "برقکار کار می‌کند" و "تلفن کار می‌کند" به آلمانی، به‌طور صحیح در جمله اول "کار" را به وسیله عبارت "کار کردن" و در جمله دوم به صورت "به طور صحیح عمل کردن " ترجمه می‌کند. این ماشین در بدنه متون دیده و خوانده‌است که واژه‌های آلمانی برای "کار کردن" و "برق" به کرّات در ترکیب با هم استفاده می‌شوند و در کنار هم یافت می‌شوند. همین امر در مورد "تلفن" و "به طور صحیح عمل کردن" نیز صادق است. با این حال، پروکسی آماری که در موارد ساده جوابی درست می‌دهد در موارد پیچیده غالباً شکست می‌خورد. برنامه‌های کامپیوتری موجود، با استفاده از عبارات کوتاه یا کلمات جداگانه، وظایف ساده زبان را انجام می‌دهند، اما کوششی برای دستیابی به درکی عمیقتر انجام نمی‌دهند و بر نتایج کوتاه مدت تمرکز می‌کنند.
قضاوت عقلانی در کارهای هوشمند > بینایی کامپیوتر

مسائلی از این دست در بینایی کامپیوتر به وجود می‌آیند. به عنوان مثال هنگام نگاه کردن به عکس حمام (شکل ۱)، برخی از اقلامی که کوچکند و تنها قسمتیشان دیده می‌شود، مثلاً حوله یا لوسیون بدن، با توجه به اشیاء پیرامون (توالت، رو شور، وان حمام) که هدف اتاق را نشان می‌دهند، قابل تشخیص هستند. در صورتی که در یک تصویر جدا شده شناسایی آن‌ها دشوار خواهد بود. در مورد فیلم‌ها کار به مراتب سخت‌تر می‌شود. برخی از فیلم‌ها حاوی صحنه‌ها و لحظاتی است که نمی‌توان آن‌ها را تنها از طریق مطابقت دادن الگوهای ذخیره شده با تصاویر درک کرد. به عنوان مثال، برای درک زمینه فیلم، لازم است که بیننده نیات شخصیت‌ها را استنباط نموده و با توجه به رفتار آن‌ها فرضیاتی را در نظر داشته باشد. در حال حاضر، ساخت و مدیریت برنامه ای که وظایفی همچون استدلال، یعنی پیش‌بینی اعمال شخصیت‌ها، را انجام دهد غیرممکن است. بیشترین کاری که می‌توان انجام داد عبارت است از شناسایی اعمال پایه و دنبال کردن شخصیتها.
قضاوت عقلانی در کارهای هوشمند > دستکاری رباتیک

نیاز به استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی و اهمیت آن در روبات‌های خود مختار که در محیط کنترل نشدهٔ زندگی واقعی کار می‌کنند امری آشکار است. به عنوان مثال، اگر رباتی که برای انجام وظایف یک پیشخدمت در یک مهمانی کوکتل برنامه‌نویسی شده‌است ببیند لیوانی که برداشته شکسته‌است، نباید در آن لیوان نوشیدنی بریزد، بلکه به جای لیوان شکسته، باید لیوان دیگری را بردارد. چنین کاری زمانی که فردی دارای قوه استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی است واضح به نظر می‌رسد، اما تضمین اینکه یک ربات از چنین اشتباهاتی اجتناب ورزد، امری چالش‌برانگیز است.
موفقیتهایی در استدلال مبتنی بر قضاوتِ عقلانی خودکار

پیشرفت قابل توجهی در حوزه استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی خودکار در زمینه‌های استدلال مرتبط با طبقه‌بندی، استدلال مربوط به اقدامات و تغییر و نیز استدلال دربارهٔ زمان حاصل شده‌است. هر کدام از این حوزه‌ها دارای یک نظریهٔ پذیرفته شده برای طیف گسترده‌ای از استنتاج‌های مبتنی بر قضاوت عقلانی است.
استدلال مرتبط با طبقه‌بندی

طبقه‌بندی عبارت است از مجموعه ای از اشیاء و دسته‌ها و روابط آنها. طبقه‌بندی‌ها اغلب به عنوان شبکه‌های معنایی مورد اشاره قرار می‌گیرند. شکل ۲ یک طبقه‌بندی برای چند دسته از اشیاء و حیوانات را نشان می‌دهد.
سه رابطه اساسی نشان داده شده‌اند:
یک شئ یک نمونه از یک دسته است. به عنوان مثال، شئ توئیتی یک نمونه از دسته سینه سرخ است.
یک دسته زیر مجموعه دسته دیگری است. مثلاً سینه سرخ زیرمجموعه پرنده است.
دو دسته نسبت به هم ناسازگارند. به عنوان مثال سینه سرخ و پنگوئن نسبت به هم ناسازگارند.
تعدّی نوعی روش استنتاج در طبقه‌بندی است. از آنجا که توئیتی یک نمونه سینه سرخ و سینه سرخ هم زیرمجموعه پرنده است، نتیجه می‌گیریم که توئیتی یک نمونه پرنده است. ارث بری نوع دیگری از استنتاج است. چون توئیتی یک نمونه سینه سرخ است و سینه سرخ زیرمجموعه پرنده است و پرنده دارای ویژگی «توانایی پرواز» است، در نتیجه توئیتی و سینه سرخ هم دارای ویژگی «توانایی پرواز» هستند. زمانیکه یک شئ در دسته‌های با ماهیت مجازی طبقه‌بندی می‌شود، مشخص کردن و تعیین حدود دسته‌های خاص مشکلتر می‌شود. ساختارهای طبقه‌بندی ساده به وفور در برنامه‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. مثلاً Wordnet منبعی شامل یک طبقه‌بندی است که عناصر آن عبارتند از معانی لغات انگلیسی. سیستم‌های وِب کاوی که برای جمع‌آوری دانش مبتنی بر قضاوت عقلانی از اسناد موجود در وِب مورد استفاده قرار می‌گیرند، بر روی روابط تاکسونومی و به‌طور خاص روابط طبقه‌بندی انجمنی متمرکزند.
استدلال مرتبط با طبقه‌بندی > اقدام و تغییر

تئوری اقدام، رخدادها و تغییر، طیف دیگری از استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی است. روش‌های استدلال منطقی برای دامنه‌هایی که محدودیت‌های ذکر شده در زیر را برآورده می‌کنند وجود دارد:
رخدادها اتمیک هستند، به این معنی که یک رخداد در یک زمان اتفاق می‌افتد و استدلال گر بایستی حالت و وضعیت جهان را در ابتدا و انتهای رخداد خاص، اما نه در حین حالتها، در نظر بگیرد، در حالی که هنوز شواهدی مبنی بر تغییرات در حال انجام (پیشرفت) وجود دارد.
هر تغییری نتیجه یک رخداد است.
رخدادها قطعی هستند، به این معنی که حالت جهان در پایان رخداد توسط حالت جهان در آغاز و مشخصات رخداد قابل تعریف است.
یک بازیگر واحد وجود دارد و همه رخدادها اقدامات او هستند.
حالت آغازین جهان یا شناخته شده‌است یا قابل محاسبه.
استدلال مرتبط با طبقه‌بندی > استدلال زمانی

استدلال زمانی عبارت است از توانایی اتخاذ پیش فرض‌هایی در مورد دانش انسان از زمان‌ها، طول زمان‌ها و فواصل زمانی. به عنوان مثال، اگر فردی می‌داند که موتزارت پس از هادین متولد شده و قبل از او فوت کرده‌است، می‌تواند از دانش استدلال زمانی خود استفاده کند تا به این نتیجه برسد که موتزارت در زمان مرگ جوانتر از هادین بوده‌است. استنتاجات مذکور را می‌توان تا حد حل سیستم‌های نامعادلات خطی تقلیل داد. ادغام این نوع استدلال با اهداف خاص، مانند تفسیر زبان طبیعی، چالش برانگیزتر است، زیرا عبارات طبیعی زبان دارای تفسیر وابسته به زمینه هستند. وظایف ساده مانند انتساب برچسب زمانی به رویه‌ها نمی‌تواند با دقت کامل انجام شود.
استدلال مرتبط با طبقه‌بندی > استدلال کیفی

استدلال کیفی شکلی از استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی است که با موفقیت قطعی تحلیل می‌شود. این نوع از استدلال به جهت تغییرات در کمیتهای به هم مرتبط می‌پردازد. به عنوان مثال، اگر قیمت یک سهام افزایش یابد، مقدار سهامی که قرار است به فروش برسد، کاهش خواهد یافت. اگر اکوسیستمی حاوی گرگ و بره باشد و تعداد گرگ‌ها کاهش یابد، میزان مرگ و میر بره‌ها نیز کاهش خواهد یافت. این تئوری در ابتدا توسط یوهان د کلیر، که یک جسم در حال حرکت بر روی ترن هوایی شهربازی را مورد بررسی قرار داد، تدوین شده‌است. نظریه استدلال کیفی در بسیاری از حوزه‌ها مانند فیزیک، زیست‌شناسی، مهندسی، محیط زیست و غیره کاربرد دارد. این نظریه پایه ای برای بسیاری از برنامه‌های عملی، نقشه‌برداری قیاسی و درک متن است.
چالش‌های خودکار سازی استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی

از سال ۲۰۱۴، تعدادی سیستم تجاری در تلاشند تا استفاده از استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی را مهم و قابل توجه سازند. با این حال، آن‌ها از اطلاعات آماری به عنوان جانشینی برای دانش مبتنی بر قضاوت عقلانی استفاده می‌کنند، که در آن استدلال وجود ندارد. برنامه‌های فعلی کلمات منفرد را دستکاری می‌کنند، اما تلاش نمی‌کنند تا درک بیشتری بدست بیاورند. پنج مانع عمده بر سر راه ایجاد یک «استدلال گر مبتنی بر قضاوت عقلانی» رضایت بخش وجود دارد.
اول، برخی از حوزه‌هایی که در استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی دخیل اند، تنها تا حدی و نه به‌طور کامل درک شده‌اند. درک جامعی از حوزه‌هایی همچون ارتباطات و دانش، تعاملات بین فردی یا فرایندهای فیزیکی وجود ندارد.
دوم، شرایطی که به نظر می‌رسد به راحتی قابل پیش‌بینی هستند یا می‌توان فرضیاتی برایشان در نظر گرفت، ممکن است پیچیدگی منطقی ای داشته باشند که دانش مبتنی بر قضاوت عقلانی انسان آن را پوشش ندهد. برخی از جنبه‌های موقعیت‌های مشابه مورد مطالعه قرار گرفته و به خوبی درک شده‌اند، اما روابط زیادی وجود دارد که ناشناخته باقی مانده است، حتی به لحاظ اصول پایه و نحوه نمایش آن‌ها به فرمی که توسط کامپیوتر قابل استفاده باشد.
سوم، استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی استدلال محتمل را نیز در بر می‌گیرد. این استدلال نیازمند دستیابی به نتیجه ای معقول بر اساس دانسته‌های قبلی است. استدلال محتمل سالیان زیادی مورد مطالعه قرار گرفته‌است و نظریه‌های بسیاری در این حوزه ارائه شده‌اند که از جمله آن‌ها استدلال احتمالاتی و منطق غیر یکنواخت را می‌توان نام برد. این استدلال اَشکال مختلفی دارد که شامل استفاده از داده‌ها و قوانین غیرقابل اطمینانی هستند که نتایجشان گاهی اوقات قطعی نیست.
چهارم، دامنه‌های زیادی هستند که تعداد کمی نمونه با تکرار زیاد در آن‌ها یافت می‌شود، در حالی که شمار زیادی نمونه نادر و غیر مکرر در این دامنه‌ها وجود دارد.
پنجم، هنگام تهیه پیش فرض‌ها تشخیص و تعیین سطح انتزاع امری چالش‌برانگیز است.
در مقایسه با انسان‌ها، تمام برنامه‌های کامپیوتری موجود در آزمون‌های استاندارد «استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی» مدرنی همچون Winograd Schema Challenge خیلی ضعیف عمل کرده‌اند. به نظر می‌رسد مسئله دستیابی به صلاحیتی در حد یک انسان در وظایف مربوط به "دانش مبتنی بر قضاوت عقلانی" احتمالاً مسئله ای از نوع "هوش مصنوعی کامل " است (به این معنا که حل آن نیاز به توانایی تولید هوش هم سطح هوش انسانی دارد).
رویکردها و تکنیک‌ها

دو نوع رویکرد در مطالعه استدلال مبتنی بر قضاوت عقلانی وجود دارد، یکی رویکردهای مبتنی بر دانش و دیگری رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین با استفاده از یک مجموعه بزرگ اطلاعات، و تعامل محدودی بین این دو نوع رویکرد وجود دارد. همچنین یک سری رویکردهای جمع‌سپاری وجود دارد که در تلاشند تا از طریق پیوند دادن دانش جمعی و داده‌های ورودی توسط افراد غیر متخصص مبنای دانشی را به وجود بیاورند. رویکردهای مبتنی بر دانش را می‌توان بر اساس منطق ریاضی به چند دسته رویکرد تقسیم نمود.
در رویکردهای مبتنی بر دانش، کارشناسان ویژگی‌های استنتاجهایی که برای انجام استدلال در یک حوزه خاص یا یک کار مخصوص مورد نیاز است را تحلیل می‌کنند. رویکردهای مبتنی بر دانش شامل رویکردهای مبتنی بر ریاضیات، رویکردهای غیررسمی مبتنی بر دانش و رویکردهای بزرگ مقیاس می‌شود. رویکردهای مبتنی بر ریاضیات صرفاً نظری هستند و نتیجه آن‌ها یک مقاله چاپی به جای یک برنامه است. کار در این زمینه محدود به طیف دامنه‌ها و تکنیک‌های استدلال است. در رویکردهای غیررسمی مبتنی بر دانش، نظریه‌های استدلال بر مبنای داده‌های غیرمعمول و شهود است که از روانشناسی رفتاری تجربی منتج می‌شوند. رویکردهای غیررسمی در برنامه‌نویسی کامپیوتر رایج هستند. دو تکنیک محبوب دیگر برای استخراج دانش مبتنی بر قضاوت عقلانی شامل وب‌کاوی و جمع‌سپاری می‌شود.
الحاجی‌کند

| الحاجی‌کند Алхаджакент | الحاجی‌کند Алхаджакент |
| --- | --- |
Selo: Selo
الحاجی‌کندنمایش نقشه داغستانالحاجی‌کندنمایش نقشه روسیه: الحاجی‌کندنمایش نقشه داغستانالحاجی‌کندنمایش نقشه روسیه
مختصات: ۴۲°۲۰′ شمالی ۴۷°۴۷′ شرقی﻿ / ﻿۴۲٫۳۳۳°شمالی ۴۷٫۷۸۳°شرقی﻿ / 42.333; 47.783: مختصات: ۴۲°۲۰′ شمالی ۴۷°۴۷′ شرقی﻿ / ﻿۴۲٫۳۳۳°شمالی ۴۷٫۷۸۳°شرقی﻿ / 42.333; 47.783
کشور: روسیه
ناحیه‌های فدرال روسیه: داغستان
شهر: شهرستان کایاکنتسکی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۰۰
الحاجی‌کند (به لاتین: Alkhadzhakent) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در شهرستان کایاکنتسکی واقع شده‌است.
بیلی تلنت

| بیلی تلنت | بیلی تلنت |
| --- | --- |
بیلی تلنت در سال ۲۰۰۷: بیلی تلنت در سال ۲۰۰۷
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
نام(های) دیگر: پز (۱۹۹۳–۹۹)
خاستگاه: میسیساگا، انتاریو، کانادا
ژانر: آلترنتیو راک، پست هاردکر, پاپ پانک، پانک راک، پست-پانک
سال‌های فعالیت: ۱۹۹۳ (۱۹۹۳)–اکنون
ناشر(ان): آتلانتیس رکورد، رودرانر رکوردز، وارنر
همکاری‌های مرتبط: رایز اگنست، آنتی‌فلگ، ای.اف. آی، رویال ریپابلیک، سام ۴۱، هولرادو، ایندین هندکرافتس، مانستر تراک
وبگاه: billytalent.com
بیلی تلنت (انگلیسی: Billy Talent) یک گروه پانک راک کانادایی از میسیساگا انتاریو است. این گروه را سال ۱۹۹۳ بنجامین کووالویچ (خواننده)، یان دی‌سا (گیتار)، جان گالانت (بیس) و آرون سولوونیوک (سازهای کوبه‌ای) تشکیل دادند. این گروه حداقل یک دهه قبل از موفقیت و شهرتش وجود داشت و مشغول فعالیت بود. اعضای این گروه در دوره دبیرستان با یکدیگر آشنا شده و تحت نام پز شروع به اجرای موسیقی کردند.
آلبوم‌شناسی

واتوش! (۱۹۹۹ - با نام گروه پز)
بیلی تلنت (۲۰۰۳)
بیلی تلنت ۲ (۲۰۰۶)
بیلی تلنت ۳ (۲۰۰۹)
سکوت مرگ (۲۰۱۲)
ترس از ارتفاع (۲۰۱۶)