stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تداعی افتراقی

تداعی افتراقی (به انگلیسی: Differential association) در جرم‌شناسی نظریه‌ای است که توسط ادوین ساترلند (۱۳ اوت ۱۸۸۳-۱۱ اکتبر ۱۹۵۰) جامعه‌شناس آمریکایی ارائه شده‌است که از طریق تعامل با دیگران، افراد ارزش‌ها، نگرش‌ها، تکنیک‌ها و انگیزش‌های رفتار مجرمانه را می‌آموزند.
بیشترین بحث نظریه تداعی افتراقی در مورد نظریه‌های یادگیری انحراف است. این نظریه بر چگونگی یادگیری افراد برای تبدیل شدن به بزهکار تمرکز می‌کند ولی به این موضوع توجهی ندارد که چرا آنها مجرم می‌شوند. نظریه یادگیری ارتباط نزدیکی با دیدگاه کنش متقابل‌گرایی دارد ولی به دلیل اینکه تعامل‌گرایی بر ایجاد مرزها در جامعه و ادراک افراد از آن تمرکز دارد، چنین تلقی نمی‌شود. نظریه یادگیری، رویکردی اثبات‌گرایانه در نظر گرفته می‌شود زیرا بر کنش‌های خاص تمرکز می‌کند، برخلاف موقعیت ذهنی‌تر تأثیرات اجتماعی بر هویت فرد و اینکه چگونه آنها ممکن است مجبور به عمل شوند، آنان یاد می‌گیرند چگونه مرتکب اعمال مجرمانه گردند. آنها انگیزه‌ها‌، عقلانیت و نگرش‌ها را یاد می‌گیرند. این یادگیری سبب می‌شود، از نظر اجتماعی، ارتکاب جرم برای افراد آسان‌تر گردد. الهام‌بخش آنها فرایندهای انتقال و ساخت فرهنگی است. ساترلند ایده «خود» را به عنوان یک ساخت‌گرایی اجتماعی توسعه داده بود، مانند زمانی که تصویر از خود شخص به‌طور مداوم در حال بازسازی است، به ویژه هنگام تعامل با افراد دیگر.
نظریه‌های پدیدارشناسی و روش‌شناسی مردمی نیز مردم را تشویق کردند تا در مورد قطعیت دانش بحث کنند و تجربیات روزمره خود را با استفاده از روش‌های شاخص‌گرایی معنا کنند. مردم زندگی خود را با ارجاع به تجربیات خود تعریف می‌کنند و سپس آن تعاریف را تعمیم می‌دهند تا چارچوب مرجعی برای تصمیم‌گیری در مورد اقدامات آینده ارائه کنند. از منظر پژوهشگران، یک آزمودنی در صورت اشتغال به کار نسبت به بیکار، اگر در یک خانواده حامی یا مورد آزار و اذیت والدین یا نزدیکان فرد قرار گیرد، جهان را بسیار متفاوت می‌بیند. با این حال، افراد ممکن است بسته به اینکه چگونه تجربه آنها را مستعد تعریف محیط کنونی خود می‌کند، به یک موقعیت متفاوت پاسخ دهند.
تداعی افتراقی پیش‌بینی می‌کند زمانی که توازن تعاریف قانون‌شکنی از تعاریف قانون‌مداری فراتر رود، یک فرد مسیر جنایی را انتخاب می‌کند. اگر تداعی اجتماعی افراد فعالی را در زندگی فرد فراهم کند، این تمایل تقویت می‌شود. در اوایل زندگی چون فرد تحت تأثیر افراد دارای موقعیت بالای گروه قرار می‌گیرد، احتمال بیشتری وجود دارد که فرد راه آنها را دنبال کند. این انکار نمی‌کند که ممکن است انگیزه‌های عملی برای جرم وجود داشته باشد. اگر انسان احساس گرسنگی کند ولی پول نداشته باشد، وسوسه دزدی وجود دارد اما استفاده از «نیازها» و «ارزش‌ها» مبهم است. افراد غیر مجرم و مجرم تا حد زیادی به دلیل نیاز به پول و منافع اجتماعی برانگیخته می‌شوند.
نظریه تداعی افتراقی ساترلند

نکات مهم اصول نظریه تداعی افتراقی ساترلند:
رفتار مجرمانه از افراد دیگر آموخته می‌شود.
رفتار مجرمانه در تعامل با افراد دیگر در یک فرایند ارتباطی آموخته می‌شود.
بخش اصلی یادگیری رفتار مجرمانه در گروه‌های شخصی صمیمی رخ می‌دهد.
هنگامی که رفتار مجرمانه آموخته می‌شود، یادگیری شامل می‌شود: الف) فنون ارتکاب جرم که گاهی بسیار پیچیده و گاهی ساده است. ب) جهت خاص انگیزه‌ها، عقلانیت و نگرش‌ها.
جهت خاص انگیزه‌ها و نگرش‌ها از تعاریف قوانین حقوقی به عنوان مطلوب یا نامطلوب آموخته می‌شود.
شخص به دلیل افراط در تعاریف مساعد نقض قانون نسبت به تعاریف نامطلوب برای نقض قانون بزهکار می‌شود.
ارتباط‌های افتراقی ممکن است در فرکانس، مدت، اولویت و شدت متفاوت باشد.
فرایند یادگیری رفتار مجرمانه از طریق همراهی با الگوهای جنایی و ضد جنایی شامل تمام سازوکارهایی است که در هر یادگیری دیگر دخیل است.
رفتار مجرمانه در حالی که بیان نیازها و ارزش‌های کلی است، با آن نیازها و ارزش‌ها تبیین نمی‌شود، زیرا رفتار غیرمجرمانه بیان همان نیازها و ارزش‌هاست.
تبیین

کیفیت مهم نظریه تداعی افتراقی به فراوانی و شدت تعامل مربوط می‌شود. مدت زمانی که یک فرد در معرض یک تعریف خاص قرار می‌گیرد و اینکه در چه مقطعی تعامل آغاز شده‌است، هر دو برای تبیین فعالیت مجرمانه بسیار مهم هستند. فرایند یادگیری رفتار مجرمانه در واقع هیچ تفاوتی با فرایند یادگیری هر نوع رفتار دیگری ندارد. ساترلند باورمند است که هیچ فرایند یادگیری منحصربه‌فردی در ارتباط با دستیابی به روش‌های غیر هنجاری رفتار وجود ندارد.
یکی از جنبه‌های منحصربه‌فرد این نظریه آنست که این نظریه بیشتر بزهکاری و جنایات نوجوانانی را توضیح می‌دهد که توسط افراد طبقه پایین مرتکب شده‌اند. از آنجایی که جرم به عنوان رفتار آموخته شده شناخته می‌شود، این نظریه در مورد جرم یقه سفید، شرکتی و سازمان‌یافته نیز قابل استفاده است.
نقد

یکی از انتقاداتی که علیه این نظریه وارد می‌شود به این ایده مربوط می‌گردد که افراد می‌توانند کنشگرانی مستقل، منطقی و دارای انگیزه فردی باشند. این تصور از مجرم بودن فرد بر اساس محیط خود مشکل‌ساز است. این نظریه ویژگی‌های شخصیتی را که ممکن است بر حساسیت فرد به این تأثیرات محیطی تأثیر بگذارد، در نظر نمی‌گیرد.
ترکیبات آلی ید

تیروکسین (T4)
تری‌یدوتیرونین (T3)
ترکیبات آلی ید(به انگلیسی: Organoiodine compound) دسته ای از ترکیبات آلی هستند که در آن یک یا چند پیوند شیمیایی بین اتم کربن و ید مشاهده می شود.این ترکیبات جز ترکیبات مهم در شیمی آلی هستند ولی به ندرت در طبیعت یافت می شوند.همچنین یکی از ترکیبات شناخته شده از این دست تیروکسین است که یک هورمون انسانی است و کمبود آن موجب بیماری گواتر می شود.بسیار از دولت ها جهت پیشگیری سراسری از کمبود ید، اقدام به یددار کردن نمک خوراکی می کنند.
تاتسیانا خالادوویچ

تاتسیانا خالادوویچ (بلاروسی: Таццяна Уладзіміраўна Халадовіч؛ زادهٔ ۲۱ ژوئن ۱۹۹۱) پرتاب‌گر نیزه زن اهل بلاروس است.
انسان بیدار (فیلم ۱۹۵۹)

| انسان بیدار | انسان بیدار |
| --- | --- |
کارگردان: شاکتی سامانتا
تهیه‌کننده: شاکتی سامانتا
بازیگران: مدهوبالا سونیل دات نظیر حسین بیپین گوپتا مادان پوری
تاریخ‌های انتشار:  ۱۴ آوریل ۱۹۵۹ (۱۹۵۹-04-۱۴)  
کشور: هند
زبان: هندی 
انسان بیدار (به هندی: Insan Jaag Utha) یا بیدار شدن انسان (به انگلیسی: Mankind has awoken) فیلمی هندی محصول سال ۱۹۵۹ و به کارگردانی شاکتی سامانتا است. در این فیلم بازیگرانی همچون مدهوبالا، سونیل دات، نظیر حسین، بیپین گوپتا و مادان پوری ایفای نقش کرده‌اند.
جیمی کاسپر

| 0 | 1 |
| --- | --- |
Casper at the 2008 مسابقه چهار روزه دانکرک: Casper at the 2008 مسابقه چهار روزه دانکرک
مشخصات فردی: مشخصات فردی
نام کامل: Jimmy Casper
زاده: ۲۸ مهٔ ۱۹۷۸ ‏(۴۶ سال) ، فرانسه
قد: ۱٫۷۵ متر (۵ فوت ۹ اینچ)
وزن: ۶۹ کیلوگرم (۱۵۲ پوند)
اطلاعات تیم: اطلاعات تیم
تیم فعلی: Retired
نوع مسابقات: Road
نقش: Rider
نوع راندن: Sprinter
تیم(های) حرفه‌ای: تیم(های) حرفه‌ای
۱۹۹۸–۲۰۰۳: فرانسیس دو ژو
۲۰۰۴–۲۰۰۶: کوفیدیس
۲۰۰۷: سایکل کولستروپ
۲۰۰۸: اگریتوبل
۲۰۰۹–۲۰۱۱: بسو شوسیو-سوجاسون
۲۰۱۲: آژ۲آر لا موندیال
 :  
قهرمانی‌های مهم: قهرمانی‌های مهم
گرند تور تور دو فرانس 1 stage (۲۰۰۶) : گرند تور تور دو فرانس 1 stage (۲۰۰۶) 
 :  
Infobox last updated on ۱ ژانویه ۲۰۱۳: Infobox last updated on ۱ ژانویه ۲۰۱۳
جیمی کاسپر (فرانسوی: Jimmy Casper‎؛ زادهٔ ۲۸ مهٔ ۱۹۷۸) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است.
از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری اگریتوبل، تیم دوچرخه‌سواری سوجاسون، آژ۲آر لا موندیال، سایکل کولستروپ، تیم دوچرخه‌سواری کوفیدیس، و تیم دوچرخه‌سواری اف‌دی‌جی اشاره کرد.
مارتیم مرسیو دا سیلویرا

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Martim Mércio da Silveira
زادروز:  ۲ مارس ۱۹۱۱
زادگاه:  باگه (برزیل)، برزیل
تاریخ مرگ:  ۱۶ اوت ۱۹۷۲ (۶۱ سال)
پست:  هافبک
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۲۹ |  باشگاه فوتبال گوارانی |   |   |
| ۱۹۳۰-۱۹۳۲ |  بوتافوگو |   |   |
| ۱۹۳۳-۱۹۳۴ |  بوکا جونیورز |   |   |
| ۱۹۳۴–۱۹۴۰ |  بوتافوگو |   |   |
تیم ملی: تیم ملی
| ۱۹۳۴–۱۹۳۸ |  تیم ملی فوتبال برزیل |   |   |
دوران مربیگری: دوران مربیگری
۱۹۴۴:  بوتافوگو
۱۹۴۶:  بوتافوگو
۱۹۵۲-۱۹۵۳:  بوتافوگو
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
مارتیم مرسیو دا سیلویرا (به پرتغالی: Martim Mércio da Silveira) هافبک اهل برزیل است که در شهر باگه (برزیل) و در تاریخ ۲ مارس ۱۹۱۱ به دنیا آمده‌است.
مارتیم مرسیو دا سیلویرا در تیم‌های فوتبال باشگاه فوتبال گوارانی، باشگاه فوتبال بوتافوگو و بوکا جونیورز سابقهٔ حضور دارد.
ترانسفورمر بینایی

معماری ترانسفورمر بینایی برای طبقه بندی تصویر
در ابتدا، ترنسفورمرها  عمدتاً برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) مورد استفاده قرار می‌گرفتند، که نمونه‌هایی از آن در مدل‌های زبانی مانند برت و  جی پی تی -۳ بود. از سوی دیگر، شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) معمولاً در سیستم‌های پردازش تصویر استفاده می‌شوند. برخی از پروژه های معروف CNN عبارتند از:
Xception ، رزنت، EfficientNet، دنسنت .
ترنسفورمرها روابط بین جفت نشانه های ورودی، مانند کلمات در داده های متنی را از طریق مکانیزمی به نام توجه تجزیه و تحلیل می کنند. با این حال، هزینه محاسباتی روابط محاسباتی برای هر جفت پیکسل در یک تصویر از نظر حافظه و قدرت پردازش بسیار زیاد است. برای رفع این مشکل، ترانسفورمرهایی  بینایی روابط بین پیکسل‌ها را در بخش‌های کوچک‌تر تصویر (مثلاً 16×16 پیکسل) با هزینه‌ای قابل توجه محاسبه می‌کند. این بخش ها، همراه با جاسازی های موقعیتی، در یک توالی سازماندهی شده اند. جاسازی های موقعیتی بردارهای قابل یادگیری هستند. هر بخش خطی شده و در ماتریس تعبیه ضرب می شود. خروجی حاصل، همراه با تعبیه موقعیت، سپس به ترنسفورمرها تغذیه می شود. مشابه برت ، نشانه کلاس نقش مهمی در وظایف طبقه بندی ایفا می کند. این یک توکن خاص است که تحت تأثیر همه توکن های دیگر قرار می گیرد و به عنوان تنها ورودی برای سر پرسپترون چندلایه نهایی عمل می کند. رایج‌ترین معماری برای طبقه‌بندی تصویر، تنها از رمزگذار ترنسفورمر برای تبدیل نشانه‌های ورودی استفاده می‌کند. با این حال، برنامه های کاربردی دیگری نیز وجود دارد که در آنها از بخش رمزگشای معماری سنتی ترنسفورمر استفاده می شود.
تاریخچه

معماری عمومی ترانسفورماتور، که در سال 2017 از طریق مقاله پیشگامانه "توجه همه آن چیزی است که نیاز دارید" معرفی شد، تأثیر عمیقی بر حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) داشته است. این معماری بر اساس مفهوم مکانیزم های خود توجهی، به سرعت محبوبیت پیدا کرد و به یکی از امیدوارکننده ترین معماری های شبکه عصبی در پرداذش زبان های طبیعی تبدیل شد. در سال 2019، با معرفی معماری ترانسفورنر بینایی  توسط Cordonnier  و همکاران، پیشرفت قابل توجهی رخ داد. هدف این رویکرد جدید پردازش تصاویر بدون تکیه بر عملیات کانولوشنال سنتی است که معمولاً در وظایف بینایی رایانه استفاده می شود. ایده کلیدی پشت ترانسفورمر بینایی این بود که تصاویر ورودی را به مجموعه‌ای از وصله‌ها تقسیم کنند که سپس به بردار تبدیل شدند. این نمایش‌های برداری به‌عنوان «کلمات» در یک ترانسفورماتور معمولی در نظر گرفته می‌شوند و به مدل اجازه می‌دهند تا روابط بین تکه‌های مختلف یک تصویر را ثبت کند. در حالی که مکانیسم های توجه در ترانسفورماتورها در ابتدا برای ثبت روابط بین کلمات در متن طراحی شده بودند، ترانسفورمر هایی بینایی این مفهوم را به قلمرو بینایی کامپیوتر گسترش داد. ترانسفورمر بینایی با استفاده از مکانیسم‌های خودتوجهی، قصد داشت روابط بین مناطق یا تکه‌های مختلف یک تصویر را ثبت کند. این پیشرفت فرصت های جدیدی را برای تجزیه و تحلیل و درک داده های بصری باز کرد. در سال 2021، عملکرد یک مدل ترانسفورماتور خالص از شبکه‌های عصبی پیچشی  (CNN) در وظایف طبقه‌بندی تصویر پیشی گرفت و پتانسیل معماری‌های ترانسفورماتور را در بینایی کامپیوتر به نمایش گذاشت. علاوه بر این، مطالعه ای که در ژوئن 2021 انجام شد، یک بک اند ترانسفورماتور را به شبکه عصبی باقی‌مانده ، یک معماری محبوب شبکه‌های عصبی پیچشی، معرفی کرد. این ادغام منجر به کاهش قابل توجه هزینه ها و افزایش دقت شد و سازگاری و هم افزایی بین ترانسفورماتورها و مدل های بینایی کامپیوتری موجود را برجسته کرد. با پیشرفت این زمینه، محققان انواع مختلفی از معماری ترانسفورمر بینایی را برای افزایش کارایی، دقت و کاربرد در حوزه‌های خاص پیشنهاد کردند. قابل توجه در میان این گونه ها، ترانسفورماتور سویین  است که به نتایج پیشرفته ای در مجموعه داده های تشخیص اشیا مانند کوکو دست یافت. ترانسفورماتور سویین با ایجاد تغییراتی در مکانیسم توجه و اتخاذ یک رویکرد چند مرحله‌ای، بهبود عملکرد قابل توجهی را نشان داد. یکی دیگر از انواع جالب، معروف به تایم اسفورمر، به طور خاص برای وظایف درک ویدیو طراحی شده است. تایم اسفورمر توجه فضا-زمان را تقسیم بندی می کند تا هم اطلاعات مکانی و هم زمانی را به تصویر بکشد و آن را برای تجزیه و تحلیل فیلم ها و توالی فریم ها مناسب می کند. این نوع در استخراج ویژگی های معنی دار و درک پویایی داده های بصری موثر بوده است. تأثیر ترانسفورمر بینایی فراتر از محدوده آزمایشگاه‌های تحقیقاتی و به برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی گسترش یافته است. یک مثال قابل توجه ادغام آنها در سیستم های رانندگی مستقل است. ترانسفورمر بینایی کارایی خود را در پردازش اطلاعات بصری از حسگرها در وسایل نقلیه خودمختار نشان داده‌اند که درک بهتر، تشخیص اشیا و درک صحنه را ممکن می‌سازد. به طور خلاصه، معرفی معماری ترانسفورمر بینایی با اعمال مکانیسم های توجه مبتنی بر ترانسفورماتور بر روی تصاویر، بینایی کامپیوتر را متحول کرد. این پیشرفت منجر به بهبود عملکرد، افزایش کارایی و رویکردهای جدید برای تجزیه و تحلیل داده های بصری شد. این زمینه با تمرکز بر روی پالایش و گسترش قابلیت‌های ترانسفورمر بینایی در حوزه‌ها و کاربردهای مختلف، به تکامل خود ادامه می‌دهد.
ساختار

ترانسفورمر بینایی بر اساس معماری ترانسفورمر است که در ابتدا برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) توسعه داده شد. اجزای اصلی معماری ترانسفورمر بینایی شامل تعبیه پچ، استخراج ویژگی از طریق رمزگذارهای ترانسفورماتور انباشته، و سر طبقه بندی است.ساختار ترانسفورمر بینایی بدین صورت است که:
۱.  یک تصویر را به وصله ها تقسیم کنید: تصویر ورودی به وصله های با اندازه ثابت  تقسیم می شود.
۲.صاف کردن تکه ها: هر وصله به یک بردار یک بعدی  صاف می شود .
۳.ایجاد جاسازی های خطی با ابعاد پایین تر: تکه های مسطح شده به صورت خطی در بردارهای با ابعاد پایین تر جاسازی می شوند.
۴. افزودن جاسازی های موقعیتی: جاسازی های موقعیتی برای حفظ اطلاعات مکانی به جاسازی های خطی اضافه می شوند.
۵. دنباله را به عنوان ورودی به یک رمزگذار ترانسفورماتور استاندارد تغذیه کنید: دنباله بردارها، از جمله یک "نشان طبقه بندی" قابل یادگیری اضافی، به یک رمزگذار ترانسفورماتور استاندارد  وارد می شود.
۶. پیش آموزش مدل با برچسب های تصویر: این مدل به شیوه ای کاملاً نظارت شده بر روی یک مجموعه داده بزرگ از قبل آموزش داده شده است.
۷. Finetune در مجموعه داده پایین دستی برای طبقه بندی تصویر: مدل از پیش آموزش داده شده بر روی یک مجموعه داده خاص برای وظیفه طبقه بندی تصویر هدف  تنظیم شده است.
معماری ترانسفورمر بینایی از یک سری بلوک ترانسفورماتور تشکیل شده است که هر بلوک شامل دو لایه فرعی است: یک مکانیسم خودتوجهی چند سر و یک شبکه پیش‌خور از نظر موقعیت . مکانیسم توجه به خود به مدل اجازه می‌دهد تا وابستگی‌های دوربرد بین وصله‌ها را ثبت کند، در حالی که شبکه پیش‌خور هر وصله را به‌طور مستقل پردازش می‌کند. در مقایسه با شبکه‌های عصبی پیچشی سنتی (CNN)، ترانسفورمرهای بینایی  نتایج امیدوارکننده‌ای را از نظر کارایی و دقت محاسباتی نشان داده‌اند. آنها با موفقیت در کارهای مختلف تشخیص تصویر، مانند تشخیص اشیا، تقسیم‌بندی تصویر، طبقه‌بندی تصویر، و تشخیص عمل استفاده شده‌اند. به‌علاوه، ترانسفورمرهای بینایی در مدل‌سازی تولیدی و وظایف چندوجهی، از جمله زمینه‌سازی بصری، پاسخ‌گویی به سؤالات بصری، و استدلال بصری استفاده شده‌اند. برای پیاده‌سازی و آزمایش با معماری‌های ترانسفورمر بینایی، می‌توانید با مدل‌های ترانسفورمر بینایی از پیش آموزش‌دیده شروع کنید و آن‌ها را در وظایف خاص خود تنظیم کنید. هاگینگ فیس پیاده سازی ترانسفورمر بینایی را ارائه می دهد که می توانید برای این منظور از آن استفاده کنید.
نقش یادگیری خود نظارتی در ترانسفورمر بینایی

یادگیری خود نظارتی نقش بسزایی در پیشرفت حوزه بینایی کامپیوتر از جمله کاربرد آن در ترانسفورماتورهای بینایی داشته است. به طور سنتی، یادگیری نظارت شده به مجموعه داده های برچسب گذاری شده بزرگ نیاز دارد، جایی که هر تصویر به صورت دستی با برچسب کلاس مربوطه حاشیه نویسی می شود. با این حال، برچسب‌گذاری مجموعه‌های داده در مقیاس بزرگ می‌تواند زمان‌بر، پرهزینه و گاهی غیرعملی به دلیل حجم وسیع داده‌های موجود باشد. اینجاست که یادگیری خود نظارتی وارد می شود. یادگیری خود نظارتی یک الگوی یادگیری است که هدف آن بهره برداری از ساختار یا محتوای ذاتی در خود داده های بدون برچسب است. به‌جای تکیه بر برچسب‌های صریح، مدل‌های یادگیری خود نظارتی برای پیش‌بینی ویژگی‌ها یا روابط خاص در داده‌ها بدون حاشیه‌نویسی ارائه‌شده توسط انسان آموزش داده می‌شوند. این به مدل‌ها امکان می‌دهد تا نمایش‌های مفیدی را از مقادیر زیادی از داده‌های بدون برچسب یاد بگیرند، که سپس می‌توانند برای کارهای تحت نظارت خاص تنظیم شوند. در زمینه ترانسفورماتورهای بینایی، یادگیری خود نظارتی بسیار ارزشمند است. با استفاده از حجم عظیمی از داده های تصویر بدون برچسب موجود، یادگیری خود نظارتی به ترانسفورماتورهای بینایی اجازه می دهد تا نمایش های بصری معنی دار و قوی را بیاموزند. این نمایش‌ها ویژگی‌های مختلف سطح پایین و سطح بالای تصاویر، مانند بافت‌ها، اشکال و مفاهیم معنایی را به تصویر می‌کشند. یکی از رویکردهای رایج برای یادگیری خود نظارتی برای ترانسفورماتورهای بینایی، استفاده از یادگیری متضاد,  است. هدف یادگیری متضاد این است که نمونه‌های مشابه را در فضای ویژگی‌های آموخته‌شده نزدیک‌تر کند در حالی که نمونه‌های غیرمشابه را از هم جدا می‌کند. در مورد ترانسفورماتورهای بینایی، از افت کنتراست استفاده می‌شود تا مدل را تشویق کند تا بازنمایی‌هایی را بیاموزد که در نماهای مختلف یک تصویر یکسان هستند. به طور معمول، یادگیری خود نظارتی برای ترانسفورماتورهای بینایی شامل ایجاد چندین نما از یک تصویر ورودی با اعمال افزایش یا تبدیل داده است. سپس این مدل برای پیش‌بینی روابط بین دیدگاه‌ها، مانند پیش‌بینی یک دیدگاه از دیدگاه دیگر، آموزش داده می‌شود. این مرحله پیش‌آموزشی با نظارت شخصی، مقداردهی اولیه قدرتمندی را برای مدل فراهم می‌کند و به آن کمک می‌کند تا بازنمایی‌های بصری غنی را بیاموزد که می‌تواند بر روی داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای کارهای پایین‌دستی خاص، بیشتر تنظیم شود. مزایای یادگیری خود نظارتی بر روی ترانسفورماتورهای بینایی بسیار زیاد است. این به این مدل‌ها اجازه می‌دهد از داده‌های بدون برچسب در مقیاس بزرگ، که اغلب فراوان‌تر از داده‌های برچسب‌دار هستند، یاد بگیرند. این به مقابله با چالش کمبود داده کمک می کند، به ویژه در حوزه هایی که در آن به دست آوردن داده های برچسب دار دشوار یا گران است. یادگیری خود نظارتی همچنین مدل‌ها را قادر می‌سازد تا بازنمایی‌های عمومی و قابل انتقال بیشتری را بیاموزند و عملکرد آنها را در طیف وسیعی از وظایف بهبود بخشند. به طور خلاصه، یادگیری خود نظارتی نقش مهمی در افزایش قابلیت‌های ترانسفورماتورهای بینایی ایفا می‌کند. آنها را قادر می سازد تا بازنمایی های بصری معنی دار را از مقادیر زیادی داده های بدون برچسب یاد بگیرند و پایه محکمی برای تنظیم دقیق بعدی در وظایف نظارت شده فراهم می کند. این رویکرد نتایج چشمگیری را در برنامه های مختلف بینایی کامپیوتری نشان داده است و به یک جزء اساسی در پیشرفت این رشته تبدیل شده است.
منابع بیشتر

Are You Ready for Vision Transformer (ViT)
On DINO, Self-Distillation with no labels
ترانسفورمر بینایی
معماری مدل ترانسفورماتور
یواس‌اس ویلیامزبرگ (ای‌جی‌سی-۳۶۹)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
پیشینه: پیشینه
مالک: 
آب‌اندازی::  ۱۹ مارس ۱۹۳۰
آغاز کار::  ۸ دسامبر ۱۹۳۰
به دست آورده شده::  ۱۵ ژانویه ۱۹۳۱
اعزام::  ۷ اکتبر ۱۹۴۱
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  ۱٬۸۰۵ تن بزرگ (۱٬۸۳۴ تن)
درازا::  ۲۴۳ فوت ۹ اینچ (۷۴٫۳۰ متر)
پهنا::  ۳۶ فوت (۱۱ متر)
آبخور::  ۱۴ فوت (۴٫۳ متر)
سرعت::  ۱۳٫۵ گره (۲۵٫۰ کیلومتر بر ساعت؛ ۱۵٫۵ مایل بر ساعت)
یواس‌اس ویلیامزبرگ (ای‌جی‌سی-۳۶۹) (به انگلیسی: USS Williamsburg (AGC-369)) یک کشتی بود که طول آن ۲۴۳ فوت ۹ اینچ (۷۴٫۳۰ متر) بود. این کشتی در سال ۱۹۳۰ ساخته شد.
لیونل امپاسی

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Lionel Mpasi-Nzau
زادروز:  ۱ اوت ۱۹۹۴ ‏(۳۰ سال)
زادگاه:  مو، فرانسه
قد:  ۱٫۸۲
پست:  دروازه‌بان
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  Rodez
شمارهٔ پیراهن:  ۱۶
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۱–۲۰۰۹:  Torcy
۲۰۰۹–۲۰۱۱:  باشگاه فوتبال پاری سن-ژرمن
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۱–۲۰۱۲ |  باشگاه فوتبال پاری سن-ژرمن |  ۳ |  (۰) |
| ۲۰۱۲–۲۰۱۶ |  باشگاه فوتبال تولوز |  ۲۳ |  (۰) |
| ۲۰۱۶– |  Rodez |  ۵ |  (۰) |
| ۲۰۱۸– |  Rodez II |  ۹ |  (۰) |
تیم ملی: تیم ملی
| ۲۰۱۰ |  France U16 |  ۲ |  (۰) |
| ۲۰۱۱ |  تیم ملی فوتبال زیر ۱۷ سال فرانسه |  ۷ |  (۰) |
| ۲۰۱۱ |  تیم ملی فوتبال زیر ۱۸ سال فرانسه |  ۳ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۳ اوت ۲۰۱۹. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۳ اوت ۲۰۱۹. 
لیونل امپاسی (انگلیسی: Lionel Mpasi؛ زادهٔ ۱ اوت ۱۹۹۴) بازیکن فوتبال است.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال France national under-16 football team، زیر ۱۷ سال فرانسه، و زیر ۱۸ سال فرانسه بازی کرده‌است.
انسان بودن (فیلم ۱۹۹۴)

| انسان بودن | انسان بودن |
| --- | --- |
کارگردان: بیل فورسیت
تهیه‌کننده: دیوید پاتنام
نویسنده: بیل فورسیت
بازیگران: رابین ویلیامز جان تورتورو بیل نای گوین ریچاردز مایکل کولتر استیو شیل
راوی: ترزا راسل
توزیع‌کننده: برادران وارنر
تاریخ‌های انتشار:  ۶ مه ۱۹۹۴ (۱۹۹۴-۰۵-۰۶)  
مدت زمان: ۱۲۲ دقیقه
کشور:  بریتانیا
زبان: انگلیسی گیلیکی فریولی
هزینهٔ فیلم: ۴۰ میلیون دلار
فروش گیشه: ۱٬۵۱۹٬۳۶۶ دلار
انسان بودن (به انگلیسی: Being Human) فیلمی است محصول سال ۱۹۹۴ به کارگردانی بیل فورسیت. در این فیلم بازیگرانی همچون رابین ویلیامز، جان تورتورو، بیل نای، وینسنت دن آفریو، رابرت کارلایل، ترزا راسل، هکتور الیزوندو، ویلیام اچ میسی، لورین براکو، جاناتان هاید، ایوان مک‌گرگور، لیندسی کروس، گوین ریچاردز و کلی هانتر ایفای نقش کرده‌اند.
جیمی کارگیل

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  James Cargill
زادروز:  ۲۱ نوامبر ۱۹۱۴
زادگاه:  آربروث
پست:  مهاجم
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
|  |  Arbroath Roselea |   |   |
| ۱۹۳?–۱۹۳۴ |  Arbroath Woodside |   |   |
| ۱۹۳۴ |  Arbroath (trial) |  ۱ |  (۰) |
| ۱۹۳۴–۱۹۳۶ |  باشگاه فوتبال ناتینگهام فارست |  ۱۰ |  (۱) |
| ۱۹۳۶–۱۹۳۹ |  باشگاه فوتبال برایتون اند هوو آلبیون |  ۶۶ |  (۱۹) |
| ۱۹۳۹–۱۹۴۰ |  باشگاه فوتبال بارو |  ۰ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است.:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است.
جیمی کارگیل (انگلیسی: Jimmy Cargill؛ زادهٔ ۲۱ نوامبر ۱۹۱۴) بازیکن فوتبال است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال بارو اشاره کرد.
کلاریس لیسپکتور

| کلاریس لیسپکتور | کلاریس لیسپکتور |
| --- | --- |
لیسپکتور در ۱۹۷۲: لیسپکتور در ۱۹۷۲
زاده: ۱۰ دسامبر ۱۹۲۰ چچلنیک، اوکراین
درگذشته: ۹ دسامبر ۱۹۷۷ (۵۶ سال) ریودوژانیرو، برزیل
تخلص: هلن پالمر
ملیت: برزیلی
فرزند(ان): پدرو، پائولو
وبگاه: www.claricelispector.com.br
کلاریس لیسپکتور (۱۰ دسامبر ۱۹۲۰ – ۹ دسامبر ۱۹۷۷ ) نویسنده و روزنامه‌نگار برزیلی بود. او را مهم‌ترین نویسنده یهودی پس از فرانتس کافکا می‌دانند. ارجاع به آثار او در ادبیات و موسیقی برزیل و آمریکای لاتین فراوان است.
زندگی‌نامه

کلاریس لیسپکتور در دهم دسامبر سال ۱۹۲۰ در روستایی در اوکراین و در خانواده‌ای یهودی چشم به جهان گشود. تنها دو ماه داشت که خانواده‌اش به خاطر جنگ جهانی اول مجبور به مهاجرت به برزیل شدند. کلاریس در شهر ریسیف برزیل به مدرسه رفت. مدتی پس از مرگ مادر، پدر کلاریس به همراه سه دخترش به شهر ریودوژانیرو نقل مکان کرد و در آنجا بود که کلاریس وارد دانشگاه حقوق شد. در سال ۱۹۴۰ پدر درگذشت و در همان سال کلاریس در خبرگزاری برزیل مشغول به کار شد.
اولین رمانش با نام نزدیک به قلب وحشی در سال ۱۹۴۳ منتشر شد. سبک این رمان بسیار نوآورانه بود به‌گونه‌ای که برنده جایزه آرانها برای بهترین رمان اول شد. بسیاری از منتقدان بیان کردند که صدایی منحصربفرد در ادبیات پرتغالی پا به عرصه وجود گذاشته‌است. نگاه او به شخصیت و روایتش از شخصی‌ترین و داخلی‌ترین وجوه زندگی یادآور سبک جیمز جویس و ویرجینیا وولف بود.

کلاریس لیسپکتور در سال ۱۹۴۴ با مائوری والنته دیپلمات جوان برزیلی که در وزرات امور خارجه برزیل کار می‌کرد، ازدواج کرد و به واسطه شغل شوهر چند سالی را در خارج از کشور زندگی کردند.
زندگی دیپلماتیک چندان خوشایند طبع کلاریس نبود و پس از چند سال زندگی در ناپل، برن و واشینگتن‌دی‌سی در نهایت شوهرش را ترک کرد و به همراه دو فرزندش به برزیل بازگشت. الیزابت بیشاپ شاعر و نویسنده آمریکایی که تعدادی از داستان‌های کلاریس را به انگلیسی ترجمه کرده‌است، در نامه‌ای به دوستانش چنین نوشت: «فکر می‌کنم او از خورخه لوییس بورخس هم بهتر است، (بورخس) خوب است اما نه به خوبی کلاریس.»
مرگ

اندکی پس از انتشار رمان ساعت یک ستاره، لیسپکتور در بیمارستان بستری شد. سرطان تخمدانش غیرقابل جراحی تشخیص داده شد، و سرانجام یک روز پیش از سالروز تولد ۵۷ سالگی‌اش درگذشت و در گورستان یهودیان ریودوژانیرو به خاک سپرده شد.
آثار > رمان

نزدیک به قلب وحشی (۱۹۴۳)
چراغ‌آویز (۱۹۴۶)
شهر محصور (۱۹۴۹)
سیب در تاریکی (۱۹۶۱)
مصائب جی. اچ (۱۹۶۴)
کارآموزی یا کتاب لذت (۱۹۶۹)
جریان زندگی (۱۹۷۳)
ساعت یک ستاره (۱۹۷۷)
دَمِ زندگی (۱۹۷۸)
آثار > داستان کوتاه

چند داستان (۱۹۵۲)
روابط خانوادگی (۱۹۶۰)
لژیون خارجی (۱۹۶۴)
شادی پنهان (۱۹۷۱)
تقلید رز (۱۹۷۳)
جایی که شب بودی (۱۹۷۴)
فراموش نکردن (۱۹۷۸)
دیو و دلبر (۱۹۷۹)
آثار > ادبیات کودک

اسرار فکرکردن خرگوش (۱۹۶۷)
زنی که ماهی را کشت. (۱۹۶۸)
زندگی صمیمی لورا (۱۹۷۴)
تقریباً درست (۱۹۷۸)
چگونه ستاره‌ها متولد شدند (۱۹۸۷)
مجسمه کلاریس لیسپکتور در ریسیف برزیل
لیونل امت

| لیونل امت | لیونل امت |
| --- | --- |
زادهٔ: ۸ ژانویهٔ ۱۹۱۳ اکالپور
درگذشت: ۹ اوت ۱۹۹۶ کولچستر
ملیت: هند
لیونل امت (انگلیسی: Lionel Emmett; ۸ ژانویهٔ ۱۹۱۳ – ۹ اوت ۱۹۹۶) بازیکن هاکی روی چمن اهل هند بود.
وی به‌همراه تیم ملی هاکی روی چمن مردان هند به قهرمانی بازی‌های المپیک تابستانی ۱۹۳۶ دست پیدا کرده‌است.