stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
یانیک ژادو

| یانیک ژادو | یانیک ژادو |
| --- | --- |
یانیک ژادو در سال ۲۰۲۱: یانیک ژادو در سال ۲۰۲۱
عضو پارلمان اروپا: عضو پارلمان اروپا
متصدی: متصدی
آغاز به کار  ۱۴ ژوئیه ۲۰۰۹: آغاز به کار  ۱۴ ژوئیه ۲۰۰۹
حوزه انتخاباتی: غرب فرانسه
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۲۷ ژوئیهٔ ۱۹۶۷ ‏(۵۷ سال) دپارتمان ان، فرانسه
ملیت: فرانسوی
حزب سیاسی: حزب سبز فرانسه
شریک زندگی: ایزابل ساپورتا
محل تحصیل: دانشگاه دوفین پاریس
یانیک ژادو (تلفظ فرانسوی: [janik ʒado] (شنیدنپرونده:LL-Q150 (fra)-Fabricio Cardenas (Culex)-Yannick Jadot.wav) زاده ۲۷ ژوئیه ۱۹۶۷) یک فعال محیط زیست و سیاستمدار اهل فرانسه است. وی در سال ۲۰۰۹ پس از پیروزی در انتخابات پارلمان اروپا توانست به‌عنوان یکی از نمایندگان حزب سبز فرانسه به پارلمان اروپا راه یابد.
ژادو نامزد حزب سبز در انتخابات ریاست‌جمهوری ۲۰۲۲ فرانسه بود و سرانجام با کسب تنها ۴/۶ درصد از آرا در دور اول در جایگاه ششم قرار گرفت.
پیش از سیاست

ژادو پیش از ورود به سیاست به‌عنوان یک فعال محیط زیست و فعال حقوق بشر فعالیت می‌کرد. وی بین سال‌های ۲۰۰۲ تا ۲۰۰۸ مدیر گرین پیس در فرانسه بود و فعالیت‌های این سازمان در فرانسه تحت نظارت وی بود.
فعالیت سیاسی

در سال ۲۰۰۹ ژادو اعلام کرد که گرین پیس را ترک می‌کند تا فهرست حزب سبز فرانسه را در انتخابات پارلمان اروپا در غرب فرانسه رهبری کند. لیست تحت رهبری وی برنده ۱۶/۶۵ درصد از آرا شد و او به نمایندگی پارلمان اروپا انتخاب شد. وی در سال‌های ۲۰۱۴ و ۲۰۱۹ نیز مجدداً پیروزی در این منطقه را تکرار کرد.
در سال ۲۰۱۶ ژادو در انتخابات درون حزبی حزب سبز فرانسه برای انتخاب نامزد این حزب در انتخابات ریاست‌جمهوری ۲۰۱۷ فرانسه شرکت کرد و با موفقیت نامزد حزبش در انتخابات شد. ژادو در فوریه ۲۰۱۷ اعلام کرد که به نفع بنوا آمون، عضو حزب سوسیالیست که دارای عقاید اکوسوسیالیستی بود از انتخابات کنار می‌کشد. بنوا آمون سرانجام در دور اول انتخابات پنجم شد و نتوانست به دور دوم راه یابد.
در سال ۲۰۲۱ ژادو مجدداً اعلام کرد که می‌خواهد نامزد حزبش در انتخابات ریاست‌جمهوری شود. رقیب او در انتخابات درون حزبی این‌بار ساندرین روسو، فعال اکوفمینیست و اکوسوسیالیست بود که مواضع چپ‌گرایانه‌اش به شدت با مواضع لیبرال ژادو در تضاد بود. یانیک ژادو درنهایت توانست با نتیجه نزدیک ۵۱ به ۴۹ درصد روسو را شکست دهد و نامزد حزبش در انتخابات ریاست‌جمهوری ۲۰۲۲ فرانسه شود. وی در انتخابات با کسب ۴/۶ درصد از آرا در دور اول در جایگاه ششم قرار گرفت و نتوانست به دور دوم راه یابد.
نوازنده پیانو

یوزف هوفمان، پیانیست و آهنگ‌ساز لهستانی در حال اجرای قطعه‌ای دراُپرای متروپولیتن نیویورک.۲۸ نوامبر ۱۹۳۷ میلادی.
پوستر تبلیغاتیِ شرکت آلمانیِ سی. بِک‌اشتاین در اوایل دههٔ ۱۹۲۰ میلادی، یک پیانیست حرفه‌ای را درحال اجرا در سالن باشکوهی به تصویر کشیده‌است.
نوازندهٔ پیانو یا پیانیست به شخصی می‌گویند که پیانو می‌نوازد. بسیاری از اشکال موسیقی غربی می‌توانند از پیانو استفاده کنند؛ و به همین دلیل، نوازندگان پیانو به مجموعهٔ وسیعی برای انتخاب نغمه‌ها و سبک‌ها دسترسی دارند، از جمله موسیقی کلاسیک، جاز، بلوز و هرگونه موسیقی عامه‌پسند، از جمله راک.
بیشترِ نوازندگان پیانو تا حد زیادی به نواختن دیگر سازهای مشابه نیز می‌پردازند، مانند سینث‌سایزر، هارپسیکورد، سلستا و ارگ.
پیانیست‌ها در گذشته و اکنون

پیانیست‌های کلاسیک معاصر، به جای تقلید و رونویسی از آثار پیانیست‌های پیشین، حرفه‌ٔ خود را وقف اجرا، ضبط، آموزش، تحقیق و یادگیری آثار جدید می‌کنند تا کارنامه خود را گسترش و بهبود دهند.نظیر پیانیست مشهور کانادایی گلن گولد.[نیازمند منبع].
کلاسیک

موتزارت را می‌توان به عنوان اولین پیانیستی نام‌گذاری کرد که قطعات بسیاری را با پیانو اجرا کرد. بتهوون و کلمنتی نیز بخاطر قطعات پیانو معروف بودند. همچنین در دوران رمانتیک، برامس، فرانس لیست و شوپن از جمله نوازندگان پیانو بودند.
جاز

پیانیست جاز بیشتر با دیگر نوازندگان همراهی می‌کند. پهنه ارائه قطعات جاز از کلاسیک گسترده‌تر است و آزادانه‌تر عمل می‌کنند. آن‌ها به‌طور عام، نت موسیقی خود را نمی‌نویسند و بیشتر بداهه می‌نوازند.
پیانیست‌های جاز معروف شامل آرت تیتوم، دوک الینگتون، تلانیوس مانک، اسکار پترسون و باد پاول می‌باشند.
پاپ

پیانیست‌های پاپ بیشتر به‌طور زنده می‌نوازند؛ مانند اجرا در تئاتر، کنسرت، یا بیشتر با سازهای الکترونیک مانند اُرگ و سینث‌سایزر قطعات خود را ارائه می‌دهند.
از معروف‌ترین پیانیست‌های پاپ می‌توان به ویکتور بورگه، ریچارد کلایدرمن و لیبراچی اشاره کرد.
گنبدان (بهار)

مکان
| گنبدان گنبدان، کومَّذان | گنبدان گنبدان، کومَّذان |
| --- | --- |
روستا: روستا
محل : محل 
گنبدان: گنبدان
مختصات: ۳۵°۰۴′۰۰″شمالی ۴۸°۲۳′۰۰″شرقی﻿ / ﻿۳۵٫۰۶۶۷°شمالی ۴۸٫۳۸۳۳°شرقی﻿ / 35.0667; 48.3833: مختصات: ۳۵°۰۴′۰۰″شمالی ۴۸°۲۳′۰۰″شرقی﻿ / ﻿۳۵٫۰۶۶۷°شمالی ۴۸٫۳۸۳۳°شرقی﻿ / 35.0667; 48.3833
استان: همدان
شهرستان: بهار
بخش: لالجین
دهستان: سفالگران
جمعیت: ۱۳۰۱ نفر (سرشماری ۹۵)
گُنبَدان (یا کومذان) یکی از روستاهای استان همدان است که در دهستان سفالگران بخش لالجین شهرستان بهار واقع شده‌است. این روستا در منطقه ای واقع شده که در قدیم الایام به آن خدابنده‌لو گفته می‌شده همچنین خدابنده‌لو یکی از ایلات ترک است که اسمش را از سلطان محمد خدابنده گرفته است
لیگ قهرمانان فوتبال افغانستان ۱۴۰۴

لیگ قهرمانان افغانستان ۱۴۰۴ چهارمین فصل لیگ قهرمانان افغانستان، لیگ افغانستان برای باشگاه‌های فوتبال، از زمان تأسیس آن درسال ۱۴۰۰ بود. این فصل در ۱ اردیبهشت آغاز شد. دوازده تیم در مجموع شصت و شش مسابقه شرکت کردند. تمامی مسابقات در ورزشگاه فدراسیون فوتبال هرات در هرات برگزار شد. و قهرمان این فصل جواز حضور در مرحله پلی‌آف چلنج لیگ آسیا را به دست آورد.
| 0 | 1 |
| --- | --- |
فصل: ۱۴۰۴
تاریخ‌ها: ۱ اردیبهشت ۱۴۰۳ ~ ۲ خرداد ۱۴۰۳
قهرمانان: ابومسلم (نخستین عنوان)
تیم‌های سقوط کرده: عدالت خدیم
پلی‌آف چلنج لیگ آسیا: ابومسلم
شمار بازی‌های برگزار شده: ۶۶ بازی
بهترین بازیکن: ذوالفقار نظری (ابومسلم)
بهترین گل‌زن: فرهاد علیزاده (سرخپوشان) (۱۸ گل)
بهترین دروازه‌بان: فیصل حمیدی (اتک انرژی) (۱۱ کلین شیت)
پرگل‌ترین بازی: ابومسلم ۸–۰ عدالت (۳۰ اردیبهشت ۱۴۰۳)
بیشترین برد پیاپی: ابومسلم (۱۱ بازی)
بیشترین بازی پیاپی بدون شکست: ابومسلم (۱۱ بازی)
بیشترین بازی پیاپی بدون برد: عدالت (۹ بازی)
بیشترین باخت پیاپی: عدالت (۹ بازی)
→ ۱۴۰۵ ۱۴۰۳ ← : → ۱۴۰۵ ۱۴۰۳ ← 
تیم‌ ابومسلم فراه قهرمان این دوره شد و تیم های اتک انرژی و سرخ‌پوشان خوافی به ترتیب دوم و سوم شدند.و تیم های پیروزی و صرافان نخستین حضور خود را در لیگ قهرمانان فوتبال افغانستان تجربه می‌کردند.
در این رقابت‌ها ۱۲ تیم از ولایات مختلف افغانستان شرکت کرده بود که از میان این تیم‌ها، عدالت فراه و خدیم سرپل به لیگ‌های ولایتی خود سقوط کردند.
تیم ها

| # | نام تیم | ولایت |
| --- | --- | --- |
| ۱ | ابومسلم | فراه |
| ۲ | اتک انرژی | هرات |
| ۳ | سرخپوشان | هرات |
| ۴ | استقلال | کابل |
| ۵ | خراسان | فاریاب |
| ۶ | موج ساحل | بلخ |
| ۷ | عینومینه | قندهار |
| ۸ | عدالت | فراه |
| ۹ | سرسبزیاشلر | فاریاب |
| ۱۰ | خدیم | سرپل |
| ۱۱ | صرافان | هرات |
| ۱۲ | پیروزی | کابل |
جدول لیگ > جدول رده‌بندی

| رتبه | تیم | بازی | برد | مساوی | باخت | گل زده | گل خورده  | گل تفاضل  | امتیاز | صعود یا سقوط |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱ | اتک انرژی | ۱۱ | ۱۱ | ۰ | ۰ | ۴۱ | ۰ | ۴۱+ | ۳۳ | صعود به پلی‌آف چلنج لیگ آسیا ۲۵–۲۰۲۴ |
| ۲ | سرخپوشان | ۱۱ | ۹ | ۱ | ۱ | ۲۹ | ۴ | ۲۵+ | ۲۸ |  |
| ۳ | ابومسلم | ۱۱ | ۸ | ۱ | ۲ | ۳۸ | ۱۳ | ۲۵+ | ۲۵ |  |
| ۴ | عینو مینه | ۱۱ | ۶ | ۰ | ۵ | ۳۳ | ۱۶ | ۱۷+ | ۱۸ |  |
| ۵ | موج ساحل | ۱۱ | ۵ | ۱ | ۵ | ۱۷ | ۱۸ | ۱− | ۱۶ |  |
| ۶ | سرسبز یاشلر | ۱۱ | ۵ | ۰ | ۶ | ۱۷ | ۲۴ | ۷− | ۱۵ |  |
| ۷ | استقلال | ۱۱ | ۵ | ۰ | ۶ | ۱۷ | ۲۸ | ۱۱− | ۱۵ |  |
| ۸ | خدیم | ۱۱ | ۴ | ۲ | ۵ | ۱۸ | ۱۹ | ۱− | ۱۴ |  |
| ۹ | خراسان | ۱۱ | ۴ | ۰ | ۷ | ۱۲ | ۲۵ | ۱۳− | ۱۲ |  |
| ۱۰ | عدالت | ۱۱ | ۳ | ۲ | ۶ | ۱۷ | ۱۷ | ۰ | ۱۱ |  |
| ۱۱ | میوند | ۱۱ | ۲ | ۰ | ۹ | ۱۶ | ۵۰ | ۳۴− | ۶ | سقوط به لیگ های استانی |
| ۱۲ | واحدی | ۱۱ | ۰ | ۱ | ۱۰ | ۵ | ۴۶ | ۴۱− | ۱ | سقوط به لیگ های استانی |
منبع: RSSSF
قوانین رتبه‌بندی: ۱) امتیاز؛ ۲) امتیاز رو در رو؛ ۳) تفاضل گل رو در رو؛ ۴) تفاضل گل؛ ۵) گل زده؛ ۶) قرعه کشی
حواشی

تیم خدیم سرپل در تاریخ ۱۴ دی ماه ۱۴۰۳ با ثبت یک اعتراض و شکایت، قبل از اتمام فصل چهارم از این رقابت‌ها کنار کشید. این تیم طی نامه ای رسمی به فدراسیون فوتبال افغانستان از میزبانی ولایت هرات در فصل چهارم لیگ قهرمانان فوتبال افغانستان شکایت کرد.
و در ادامه باشگاه اتک انرژی هم به نحوره قهرمانی باشگاه ابومسلم معترض بود و ابومسلم و عدالت را به تبانی محکوم کرد. و قهرمانی ابومسلم را نادرست و ناحق خواند.
جوایز

| جایزه | گیرنده | تیم |
| --- | --- | --- |
| بهترین گلزن | فرهاد علیزاده | سرخپوشان |
| بهترین بازیکن | ذوالفقار نظری | ابومسلم |
| بهترین دروازه‌بان | فیصل حمیدی | اتک انرژی |
| بهترین بازیکن جوان | عزت‌الله رحیمی | صرافان |
| بهترین مربی | یوسف مهندس زاده | سرخپوشان |
بازی جوانمردانه: عینومینه
لپوندان

مکان در 23x15px|border |alt=|link= ایران
| لپوندان | لپوندان |
| --- | --- |
روستا: روستا
لپوندان: لپوندان
مختصات: ۳۷°۰۳′۵۲″ شمالی ۴۹°۱۷′۴۳″ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۰۶۴۴۴°شمالی ۴۹٫۲۹۵۲۸°شرقی﻿ / 37.06444; 49.29528: مختصات: ۳۷°۰۳′۵۲″ شمالی ۴۹°۱۷′۴۳″ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۰۶۴۴۴°شمالی ۴۹٫۲۹۵۲۸°شرقی﻿ / 37.06444; 49.29528
شهرستان‌های ایران: شهرستان شفت
بخش: بخش احمدسرگوراب
تقسیمات کشوری در ایران: دهستان احمد سرگوراب
جمعیت (۱۳۸۵): جمعیت (۱۳۸۵)
 • کل: ۹۳۷ نفر
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۴:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
لپوندان، روستایی از توابع بخش احمدسرگوراب شهرستان شفت در استان گیلان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان احمد سرگوراب قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۹۳۷ نفر (۲۲۲ خانوار) بوده‌است.
گوان شیائوتنگ

گوان شیائوتنگ (متولد ۱۷ سپتامبر ۱۹۹۷) بازیگر و خواننده چینی‌تبار مانچویی است. او اولین بار در سن چهار سالگی در فیلم نوان بازی کرد. فوربس چین گوان را در فهرست آسیای ۲۰۱۷ خود قرار داد که شامل ۳۰ فرد با نفوذ زیر ۳۰ سال است که تأثیر قابل توجهی در زمینه‌های خود داشته‌اند.
گوان که در چین به عنوان «دختر ملت» شناخته می‌شود، به عنوان یکی از " چهار دان بازیگران نسل بعد از 90" و به عنوان یکی از "بازیگران زن جدید چهار دان در نظر گرفته می‌شود.
سن-اوگوستن، کبک

مکان در 23x15px|border |alt=|link= استان کبک, 23x15px|border |alt=|link= کانادا
| Saint-Augustin | Saint-Augustin |
| --- | --- |
شهرداری: شهرداری
استان:  استان کبک
ناحیه: کوت-نور
منطقه شهری: Le Golfe-du-Saint-Laurent
Constituted: January 1, 1993
حکومت: حکومت
 • Mayor: Randy Maurice
 • Federal riding: Manicouagan
 • Prov. riding: Manicouagan
مساحت: مساحت
 • کل: ۲٬۰۵۸٫۷۰ کیلومتر مربع (۷۹۴٫۸۷ مایل مربع)
 • خشکی: ۱٬۲۵۴٫۲۸ کیلومتر مربع (۴۸۴٫۲۸ مایل مربع)
جمعیت (2011): جمعیت (2011)
 • کل: ۴۷۸
 • تراکم: ۰٫۴/کیلومتر مربع (۱/مایل مربع)
 • Change (2006–11): کاهش۲۰٫۲%
 • Dwellings: ۲۴۳
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۴ (AST)
Postal code(s): G0G 2R0
کد(های) منطقه: 418 and 581
سن-اوگوستن (به فرانسوی: Saint-Augustin) شهری در منطقه شهری خلیج سن-لوران ناحیه کوت-نور در استان کبک کانادا است. در سرشماری سال ۲۰۱۱ این شهر ۸۵۳ نفر جمعیت داشته‌است و مساحت آن ۱٬۴۳۵٫۸۲ کیلومتر مربع است.
گزینش دستورالعمل

انتخاب دستورالعمل در علوم کامپیوتر یک سطح از پشت صحنه کامپایلر(کارهایی که کامپایلر دور از دید و دسترس کاربر انجام می دهد) است که ارائه سطح میانی خود را به یک IR سطح پایین تبدیل میکند. در یک کامپایلر معمولی ، انتخاب دستورالعمل مقدم بر زمانبندی دستورالعمل و تخصیص ثبات(رجیستر ) است. بنابراین  خروجی IR  دارای یک مجموعه نامحدود از ثبات های کاذب (pseudo) (غالباً به عنوان موقت شناخته می شود) است و ممکن است هنوز - و به طور معمول - منوط به بهینه سازی peephole است . در غیر این صورت ، شباهت زیادی به کد ماشین هدف ، کد بایت یا زبان اسمبلی دارد.
به عنوان مثال ، برای کد IR سطح متوسط دنباله ی زیر
t1 = a
t2 = b
t3 = t1 + t2
a = t3
b = t1
دستورالعمل زیر یک توالی دستورالعمل خوب برای معماری x86 است
MOV EAX, a
XCHG EAX, b
ADD a, EAX
برای بررسی جامع در مورد انتخاب دستورالعمل ، به این لینک مراجعه کنید .
گسترش ماکرو

ساده ترین روش انتخاب دستورالعمل به عنوان توسعه ماکرو یا تولید کد تفسیری شناخته می شود. یک اپراتور انتخابگر دستورالعمل گسترش ـ ماکرو با تطبیق الگوها با IR سطح متوسط کار می کند. پس از تطبیق ، ماکرو مربوط با استفاده از قسمت همسان IR به عنوان ورودی ، که دستورالعمل های هدف مناسب را (خارج میکند) منتشر می کند، اجرا می شود. گسترش ماکرو را می توان مستقیماً بر روی نمایش متنی IR سطح متوسط انجام داد و یا IR می تواند ابتدا به نمایش گرافیکی تبدیل شود و سپس در عمق اول عبور کند یا اینکه یک (template) الگو با یک یا چند گره مجاور در گراف مطابقت دارد.
مگر اینکه ماشین مورد نظر بسیار ساده نباشد ، گسترش ماکرو در حالت انزوا معمولاً کد ناکارآمد تولید می کند. برای کاهش این محدودیت، کامپایلرهایی که این روش را اعمال می کنند معمولاً آن را با بهینه سازی peephole ترکیب می کنند تا ترکیب دستورالعمل های ساده را با معادل های پیچیده تر جایگزین کنند که عملکرد را افزایش می دهد و اندازه کد را کاهش می دهد.این روش به روش Davidson-Fraser معروف است و در حال حاضر در GCC اعمال می شود .
پوشش گراف

روش دیگر این است که ابتدا IR سطح متوسط را به نمایش گرافیکی تبدیل کرده و سپس گراف را با استفاده از الگوها پوشش دهیم . الگو یک template است که با بخشی از گراف مطابقت دارد و می تواند با یک دستورالعمل ارائه شده (آماده شده ) توسط ماشین هدف پیاده سازی شود. هدف این است که گراف را به گونه ای پوشش دهیم که هزینه کل الگوهای انتخاب شده به حداقل برسد ، که هزینه به طور معمول تعداد چرخه های اجرای دستورالعمل را نشان می دهد.برای گرافهای  شکل درخت  ، کمترین هزینه پوشش را می توان با استفاده از برنامه نویسی پویا در زمان خطی یافت ،اما برای DAG ها و گرافهای کامل مساله  NP کامل می شود و بنابراین اغلب با استفاده از الگوریتم های حریصانه یا روشهایی از بهینه سازی ترکیبی حل می شود.
استراتژی کمترین مخرج مشترک

استراتژی کمترین مخرج مشترک ، یک روش انتخاب دستورالعمل است که در platformهایی که دستورالعمل های اضافی (مکمل)پردازنده برای ایجاد برنامه های اجرایی قابل حمل در طیف وسیعی از رایانه ها وجود دارد ، استفاده می شود. طبق استراتژی کمترین مخرج ، رفتار پیش فرض کامپایلر ایجاد کمترین معماری مشترک است. استفاده از هر  extension پردازنده موجود به طور پیش فرض خاموش است ، مگر اینکه صریحاً توسط سوئیچ های خط فرمان روشن شود.
استفاده از استراتژی کمترین مخرج مشترک به این معنی است که به طور پیش فرض از دستورالعمل ها و قابلیت های تکمیلی پردازنده استفاده نمی شود.
↑  Floch, A.; Wolinski, C.; Kuchcinski, K. (2010). "Combined Scheduling and Instruction Selection for Processors with Reconfigurable Cell Fabric". Proceedings of the 21st International Conference on Application-Specific Architectures and Processors (ASAP'10): 167–174.
یادگیری چندوجهی

یادگیری چندوجهی (به انگلیسی: Multimodal Learning)  یک زمینه تحقیقاتی چند رشته‌ای پر جنب و جوش است که هدف آن طراحی عوامل کامپیوتری (به انگلیسی: Computer Agents) با قابلیت‌های هوشمندانه مانند درک، استدلال و یادگیری از طریق یکپارچه‌سازی روش‌های ارتباطی متعدد، از جمله پیام‌های زبانی، صوتی، بصری، لمسی و فیزیولوژیکی است.
یادگیری چندوجهی سعی بر مدل‌سازی ترکیبی از روش‌های مختلف داده دارد. این مسئله‌ها اغلب در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی به وجود می‌آیند. نمونه‌ای از داده‌های چندوجهی، داده‌هایی است که متن (معمولاً به صورت بردارهای شمارش کلمات گسسته نشان داده می‌شوند) را با داده‌های تصویربرداری که شامل شدت و برچسب‌های حاشیه‌نویسی پیکسل هستند ترکیب می‌کند. از آنجایی که این روش‌ها ویژگی‌های آماری متفاوتی دارند، ترکیب آن‌ها در نگاه اول بی‌اهمیت است، به همین دلیل است که استراتژی‌ها و الگوریتم‌های مدل‌سازی تخصصی مورد نیاز است.
انگیزه

تجربه ما از جهان چندوجهی است - ما اشیاء را می بینیم، صداها را می شنویم، بافت را احساس می کنیم، بوها را استشمام می کنیم و طعم ها را می چشیم. برای اینکه هوش مصنوعی در درک دنیای اطراف ما پیشرفت کند، باید بتواند چنین سیگنال های چندوجهی را با هم تفسیر کند. به عنوان مثال، تصاویر معمولاً با برچسب ها و توضیحات متن همراه هستند. متون حاوی تصاویری برای بیان واضح تر ایده اصلی مقاله هستند. روش های مختلف با ویژگی های آماری بسیار متفاوت مشخص می شوند.
انگیزه > مدل تک‌وجهی و چندوجهی

همه مدل‌های سنتی هوش مصنوعی تک‌وجهی هستند، زیرا برای انجام یک کار واحد توسعه یافته و مورد نیاز هستند. به عنوان مثال، یک سیستم تشخیص چهره با یک ورودی ارائه می شود، مانند تصویری از یک شخص که آن را تجزیه و تحلیل می کند و با سایر تصاویر مقایسه می کند تا مطابقت پیدا کند.
یک پزشک تا زمانی که تمام داده های موجود را تجزیه و تحلیل نکند، تشخیص کامل نمی دهد، مانند گزارش های پزشکی، علائم بیمار، سابقه بیمار، و غیره.
انگیزه > داده‌های چندوجهی

مدل‌ها و الگوریتم‌های زیادی برای بازیابی و طبقه‌بندی نوع خاصی از داده‌ها پیاده‌سازی شده‌اند، به عنوان مثال، تصویر یا متن (جایی که انسان‌هایی که با ماشین‌ها تعامل دارند می‌توانند تصاویر را به شکلی از عکس و متن استخراج کنند که می‌تواند هر پیامی باشد و غیره). با این حال، داده‌ها معمولاً با روش‌های مختلفی ارائه می‌شوند (درجهی است که اجزای یک سیستم ممکن است جدا یا ترکیب شوند) که اطلاعات متفاوتی را حمل می‌کنند. برای مثال، نوشتن شرح تصویر برای انتقال اطلاعاتی که در خود تصویر ارائه نشده است، بسیار رایج است. به طور مشابه، گاهی اوقات استفاده از یک تصویر برای توصیف اطلاعاتی که ممکن است از متون واضح نباشد، ساده‌تر است. در نتیجه، اگر کلمات متفاوتی در تصاویر مشابه ظاهر شوند، احتمالاً این کلمات یک چیز را توصیف می کنند. برعکس، اگر از کلمه ای برای توصیف تصاویر به ظاهر متفاوت استفاده شود، آنگاه این تصاویر ممکن است همان شی را نشان دهند. بنابراین، در مواردی که با داده‌های چندوجهی سروکار دارند، استفاده از مدلی که قادر به نمایش مشترک اطلاعات باشد، مهم است که مدل بتواند ساختار همبستگی بین روش‌های مختلف را به تصویر بکشد. علاوه بر این، همچنین باید بتواند مدالیته‌های از دست رفته را با توجه به موارد مشاهده شده بازیابی کند (به عنوان مثال پیش بینی اشیا در تصویر بر اساس توضیحات متن).
مزایای یادگیری چندوجهی

بهبود قابلیت: یادگیری چندوجهی قابلیت‌های یک مدل را گسترش می‌دهد. یک سیستم هوش مصنوعی چندوجهی، انواع مختلفی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند و به آن درک وسیع تری از کار می‌دهد. این ویژگی مدل را شبیه انسان می‌کند. برای مثال، یک دستیار هوشمند که از طریق یادگیری چندوجهی آموزش دیده است، می‌تواند از داده‌های تصویری، داده‌های صوتی، اطلاعات قیمت‌گذاری، تاریخچه خرید و حتی داده‌های ویدیویی برای ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده‌تر محصول استفاده کند.
بهبود دقت: یادگیری چندوجهی همچنین می تواند دقت یک مدل هوش مصنوعی را بهبود بخشد. به عنوان مثال، تنها راه تشخیص سیب تنها از طریق تصویر یا دید آنها نیست، زیرا آنها می توانند آن را از طریق صدای گاز گرفتن یا بوی آن نیز شناسایی کنند. به طور مشابه، وقتی به یک مدل هوش مصنوعی تصویری از یک سگ نشان داده می‌شود، و آن را با داده‌های صوتی پارس کردن سگ ترکیب می‌کند، می‌تواند دوباره به خود اطمینان دهد که این تصویر در واقع یک سگ است.
چالش‌ها

توانایی پردازش همزمان داده های چندوجهی برای پیشرفت در هوش مصنوعی حیاتی است. به عنوان مثال، ما را قادر می سازد به یک شی با چندین زبان مانند بصری، متن یا گفتار اشاره کنیم. با این حال، این مستلزم درک جامع از روش‌ها و روابط مختلف بین آنها است. ناهمگونی داده ها، چالش های منحصر به فردی را برای محققان محاسباتی به همراه دارد. برای رسیدن به این هدف، باید به چند چالش کلیدی بپردازیم:
بازنمایی: اولین چالش اساسی این است که یاد بگیریم چگونه داده‌های چندوجهی را به گونه‌ای نمایش دهیم و خلاصه کنیم که از مکمل بودن و افزونگی روش های متعدد استفاده کند. ناهمگونی داده‌های چندوجهی، ساخت چنین نمایش هایی را چالش برانگیز می کند. به عنوان مثال، زبان اغلب نمادین است در حالی که شیوه های صوتی و تصویری به عنوان سیگنال نمایش داده می شوند.
ترجمه: چالش دوم به چگونگی ترجمه (نقشه) داده‌ها از یک روش به روش دیگر می پردازد. نه تنها داده‌ها ناهمگن هستند، بلکه رابطه بین روش‌ها اغلب با پایان باز یا ذهنی است. برای مثال، تعدادی روش صحیح برای توصیف یک تصویر وجود دارد و ممکن است یک ترجمه کامل وجود نداشته باشد.
تراز: چالش سوم، شناسایی روابط مستقیم بین عناصر (فرعی) از دو یا چند روش مختلف است. به عنوان مثال، ممکن است بخواهیم مراحل یک دستور غذا را با ویدیویی که ظرف در حال درست شدن را نشان می دهد، تراز کنیم. برای مقابله با این چالش، باید شباهت بین روش‌های مختلف را اندازه‌گیری کنیم و با وابستگی‌ها و ابهام‌های احتمالی درازمدت مقابله کنیم.
ادغام: چالش چهارم، پیوستن اطلاعات از دو یا چند روش برای انجام یک پیش‌بینی است. به عنوان مثال، برای تشخیص گفتار سمعی و بصری، توصیف بصری حرکت لب با سیگنال گفتار ترکیب می شود تا کلمه‌های گفتاری را پیش بینی کند. اطلاعاتی که از مدالیته‌های مختلف می‌آیند ممکن است دارای قدرت پیش‌بینی و توپولوژی نویز متفاوتی باشند، و احتمالاً داده‌های گمشده در حداقل یکی از مدالیته‌ها وجود دارد.
یادگیری مشترک: چالش پنجم انتقال دانش بین روش‌ها، نمایش آنها و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده آنهاست. این با الگوریتم‌های هم‌آموزشی، زمینه‌سازی مفهومی است. یادگیری مشترک بررسی می‌کند که چگونه یادگیری دانش از یک روش می‌تواند به یک مدل محاسباتی آموزش‌دیده بر روی یک روش متفاوت کمک کند. این چالش به ویژه زمانی مرتبط است که یکی از روش‌ها منابع محدودی داشته باشد (به عنوان مثال، داده‌های حاشیه نویسی).
ویلم بیتر

| ویلم بیتر | ویلم بیتر |
| --- | --- |
بیتر ۱۹۸۴: بیتر ۱۹۸۴
زادهٔ: ۲۶ سپتامبر ۱۹۴۹ ‏(۷۵ سال) لاهه، هلند
ملیت: آمریکایی، بریتانیایی
فعالیت دانشگاهی: فعالیت دانشگاهی
زمینه: علم اقتصاد، دانش مالی، اقتصاد سیاسی
نهاد: دانشگاه پرینستون مدرسه اقتصاد لندن دانشگاه بریستول دانشگاه ییل دانشگاه کمبریج دانشگاه کلمبیا
دانشگاه: دانشگاه کمبریج دانشگاه ییل
اطلاعات در آیدیاز / ری‌پک: اطلاعات در آیدیاز / ری‌پک
 :  
ویلم هندریک بیتر (Willem Hendrik Buiter) ‏CBE (زاده ۲۶ سپتامبر ۱۹۴۹)، یک اقتصاددان از تبار آمریکایی-بریتانیایی است. وی عمدتاً به عنوان یک دانشگاهی خدمت کرد و در دانشگاه‌های مختلف به امر تدریس مشغول بود. اخیراً او به عنوان اقتصاددان ارشد در سیتی گروپ فعالیت می‌کرد.
سال‌های اولیه زندگی و تحصیلات

بیتر در ۲۶ سپتامبر ۱۹۴۹ در لاهه هلند متولد شد. وی تبعه ایالات متحده و بریتانیا محسوب می‌شود. پدر ویلم که نامش هارم بیتر است، یک اقتصاددان هلندی، یک مقام اتحادیه بین‌المللی کارگری و سیاست‌مدار حزب کارگر (PvdA) بوده که در سمت شهردار گرونینگن خدمت کرده‌است.
بیتر از سال ۱۹۶۲ الی ۱۹۶۷ در مدرسه اروپایی در بروکسلِ بلژیک شرکت کرد و در آنجا مدرک لیسانس اروپایی خود را گرفت. بیتر پس از تحصیل در رشته علوم سیاسی و اجتماعی به مدت یک سال در دانشگاه آمستردام از سال ۱۹۶۷ الی ۱۹۶۸، برای تحصیل در رشته اقتصاد به کالج امانوئل در کمبریج رفت و با رتبه ممتاز، مدرک کارشناسی خود را در سال ۱۹۷۱ دریافت کرد. در سال ۱۹۷۲ او مدرک کارشناسی ارشد خود را در اقتصاد و مدرک دانشوری/ام‌فیل خود را در همین رشته در سال ۱۹۷۳ دریافت نمود. رشته‌های اصلی او اقتصاد بین‌الملل و توسعه اقتصادی است.
در سال ۱۹۷۵ بیتر در رشته اقتصاد، دکترای خود را از دانشگاه ییل در نیوهیون، کانکتیکات در ایالات متحده دریافت کرد. در سال ۱۹۷۹ پایان‌نامه او با عنوان «تعادل موقت و تعادل بلندمدت» متعاقباً منتشر شد.
حرفه

از سال ۱۹۷۵ الی ۱۹۷۶ و از ۱۹۷۷ الی ۱۹۷۹، بیتر در سمت استادیار اقتصاد و امور بین‌الملل در مدرسه وودرو ویلسون و دانشگاه پرینستون واقع در پرینستونِ نیوجرسی خدمت کرد. از ۱۹۷۶ الی ۱۹۷۷، وی به عنوان استاد اقتصاد در دانشکده اقتصاد و علوم سیاسی لندن مشغول به کار بود. همچنین از سال ۱۹۸۰ الی ۱۹۸۲، بیتر استاد اقتصاد در دانشگاه بریستول بود.
بیتر از سال ۱۹۷۷ الی ۲۰۱۱، در برنامه بازارهای مالی و اقتصادِ پولیِ دفتر ملی تحقیقات اقتصادی، به عنوان همکار پژوهشی خدمت می‌کرد.
بیتر در ۱ آوریل ۱۹۸۲، به عنوان پروفسورکاسل اقتصاد در دانشکده اقتصاد لندن با تمرکز ویژه بر حوزه پول و بانک‌داری منصوب شد. در سال ۱۹۸۵ وی دانشکده اقتصاد لندن را ترک کرد و از ۱۹۸۵ الی ۱۹۹۴ به تدریس اقتصاد در دانشگاه ییل در نیوهیونِ کانکتیکات پرداخت. بیتر در سال ۱۹۸۹ به عنوان رابط آکادمی سلطنتی هنر و علوم هلند منصوب شد.
بیتر در سال ۱۹۹۴ و در زمانی که به عنوان عضو کالج ترینیتیِ کمبریج و استاد اقتصاد بزرگ بین‌المللی در دانشگاه کمبریج منصوب شد، ایالات متحده را ترک کرد. وی این دو سمت را تا می ۲۰۰۰ حفظ نمود. از ژوئن ۱۹۹۷ الی می ۲۰۰۰، بیتر یکی از اعضای خارجی کمیته سیاست پولی بانک انگلستان بود. وی در ژوئن ۲۰۰۰ در «بانک اروپایی بازسازی و توسعه» به عنوان اقتصاددان کلان و مشاور ویژه رئیس‌جمهور منصوب شد و تا اوت ۲۰۰۵ در این سمت ماند. بیتر از سپتامبر ۲۰۰۵ الی می ۲۰۰۹، استاد اقتصاد سیاسی اروپا در مؤسسه اروپایی دانشکده اقتصاد و علوم سیاسی لندن بود. وی از سال ۲۰۰۵ الی ۲۰۱۰، مشاور بین‌المللی گلدمن ساکس بین‌المللی بود.
بیتر همچنین با فایننشال تایمز همکاری می‌کند و تا دسامبر ۲۰۰۹ وبلاگی با عنوان «ماوِرِکُن» را نوشته می‌کرد. وی در آوریل ۲۰۰۸ با همکاری همسرش «آن سیبرت»، مقاله‌ای دربارهٔ وضعیت بانک‌های ایسلندی برای «لندزبنکی» نوشت و در اواسط ژوئیه ۲۰۰۸، یک نسخه به‌روز شده از آن را به دولت ایسلند ارائه کرد. طرفین ایسلندی، این مقاله را بیش از حد منتقدِ بازار دانستند و لذا موافقت شد که محرمانه باقی بماند.
بیتر از ژوئن ۲۰۰۹ الی اوت ۲۰۱۱ در سمت استاد اقتصاد سیاسی در مرکز عمل‌کرد اقتصادی دانشکده اقتصاد لندن خدمت کرد. بیتر در ژانویه ۲۰۱۰ به عنوان اقتصاددان کلان به سیتی گروه پیوست و به جای لوئیس الکساندر که هشت ماه قبل‌تر، این سمت را برای همکاری با خزانه‌داری ایالات متحده ترک کرده بود، فعالیت کرد. در آوریل ۲۰۰۹ در یک پوست وبلاگ، بیتر از سیتی گروه به عنوان «مجموعه‌ای با بدترین اقدامات در همه زمینه‌های مالی» یاد کرده بود.
بیتر به عنوان عضو انجمن اقتصادی اروپا انتخاب شد و در حال حاضر به عنوان استادیار در دانشکده روابط بین‌الملل و عمومی دانشگاه کلمبیا فعالیت می‌کند.
سایر فعالیت‌ها

هیئت ریسک سیستمیک اروپا (ESRB)، عضو کمیته علمی مشورتی.
زندگی شخصی

بیتر در سال ۱۹۷۳ با ژان آرچر ازدواج کرد. این ازدواج در سال ۱۹۹۷ به طلاق انجامید. حاصل این ازدواج دو فرزند به نام‌های دیوید مایکل آلخاندرو، متولد ۲۲ فوریه ۱۹۹۱ در کالائوِ پرو و الیزابت لورکا، متولد ۶ اوت ۱۹۹۳ در کوچابامبای بولیوی است.
در ۵ ژوئن ۱۹۹۸، بیتر با آن سیبرت، استاد اقتصاد در بیرکبک در دانشگاه لندن که همچنین از سال ۲۰۰۹ الی ۲۰۱۲ عضو خارجی کمیته سیاست پولی بانک مرکزی ایسلند بود، ازدواج کرد. از سیبرت، به دلیل انتقادش از سیستم بانکی و امور مالی اروپا در مرکز تحقیقات سیاست اقتصادی، به عنوان «مفسری است که نمی‌توان به راحتی او را نادیده گرفت» یاد می‌شود.