stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ضرغام‌السلطنه
مبارزه با سلطه گران

وی به خاطر نفرت از انگلیسی‌ها با علیقلی خان سردار اسعد اختلاف داشته است به همین دلیل سردار اسعد تلاش نمود تا ضرغام‌السلطنه را برای همیشه از محیط سیاست خارج و برکنار نماید و خود زمام امور را در دست گیرد. اختلاف بین سردار اسعد و ضرغام‌السلطنه و سایر مجاهدین و سرداران روز به روز بیشتر می‌شد تا عاقبت او از سیاست منزوی گردید.
با به توپ بسته شدن مجلس وی طی نامه‌ای به نام ملت ایران به محمدعلی شاه وی را تهدید به مرگ در برابر مجلس شورای ملی می‌کند.
ضرغام‌السلطنه که به جد پایبند به اصول مشروطیت بود تلاش زیادی کرد تا از انحراف مشروطیت جلوگیری نماید. در راستای این هدف روزی به پارک اتابک محل اقامت ستارخان می‌رود و با وی و تعدادی از مجاهدین دربارهٔ اوضاع پیش آمده گفتگو می‌کند و می‌گوید:
«مقصود از مشروطیت این است که عدل و انصاف جای ظلم و اعتاب بگیرد و کلمه من به ما مبدل شود متأسفانه امروز قضیه بر عکس شده و سردار اسعد خود را رئیس مطلقه می‌داند… باید سردار و سالار و سایر اشخاص که در این راه رنج‌ها برده و زحمت‌ها کشیده‌اند دست به دست هم داده نگذارند که اصول استبداد و خود سری دوباره در مملکت رواج یابد.»
تلاش برای حفظ مشروطیت

وی به همراه ستارخان، باقرخان و عبدالحسین سردار محیی (معز الدین) تشکیل انجمنی با نام هیئت اتحادیه احرار می‌دهند تا بتوانند برای استقرار اصول مشروطیت هماهنگ تلاش کنند.
متن پیمان به شرح ذیل است:
«امضاء کنندگان ذیل به کلام‌الله مجید ربانی و شرف و ناموس وطن قسم یاد کرده‌ایم که از امروز تاریخ ۱۹ شهر رجب المرجب ۱۳۲۸ متحداً و متفقاً در راه دین مبین اسلام و بقای مشروطیت مملکت ایران و دفع اشرار و قلع وقمع ریشه فساد تا وقتی که عمرداریم بکوشیم و از جان و مال واهل و عیال در راه این مقصود مقدس به هیچ وجه من الوجوه مضایقه و خودداری نکنیم و هرگاه خدای ناکرده از این چهار نفرامضاء کنندگان ذیل به دسایس شیطانی از جاده حقیقت و این مقصد عالی منصرف شده و از شرافت قومیت صرف نظر نمود بر سه نفر دیگر فرض و واجب است که به هر وسیله‌ای که باشد آن شخص را ذبح بنماید. خداوند تبارک و تعالی در این اتحاد خودمان حاضر و ناظر دانسته به شرایط فوق عمل خواهیم کرد.» فی تاریخ فوق است عبدالحسین سردار محیی، ابراهیم بختیاری، ستارخان، باقر خان
درگذشت

ضرغام السلطنه در سال ۱۳۳۷ قمری درگذشت و در فرادنبه واقع در شهرستان بروجن دراستان چهارمحال و بختیاری به خاک سپرده شد.
مرد حادثه‌آفرین: تعطیلات آدم‌کش

مرد حادثه‌آفرین: تعطیلات آدم‌کش (به انگلیسی: Accident Man: Hitman's Holiday) (همچنین به عنوان: مرد حادثه‌آفرین ۲ نیز شناخته می‌شود)، یک فیلم رزمی اکشن کمدی دلهره‌آور بریتانیایی-آمریکایی که در ۱۴ اکتبر ۲۰۲۲ به صورت ویدئویی منتشر شد. این فیلم توسط جورج و هری کیربی کارگردانی شده‌است و دنباله مستقیم فیلم مرد حادثه‌آفرین (۲۰۱۸) محسوب می‌شود، در این فیلم، فالون (اسکات ادکینز) باید از پسر یک رئیس جنایتکار که هدف ترور است محافظت کند.
| مرد حادثه‌آفرین: تعطیلات آدمکش Accident Man: Hitman's Holiday | مرد حادثه‌آفرین: تعطیلات آدمکش Accident Man: Hitman's Holiday |
| --- | --- |
کارگردان: جورج کیربی هری کیربی
تهیه‌کننده: اسکات ادکینز کریگ باومگارتن اریک کریتزر بن ژاک جو کریمی-نیک
فیلمنامه‌نویس:  استو اسمال  اسکات ادکنیز 
بر پایه: مرد حادثه‌آفرین اثر پت میلز تونی اسکینز
بازیگران:  اسکات ادکینز  ری استیونسون  پری بنسون  سارا چانگ 
راوی: پت میلز
موسیقی: جان کوتسلینیس
فیلم‌بردار: ریچارد سی بل
تدوین‌گر: جورج کیربی هری کیربی
توزیع‌کننده:  ساموئل گلدوین فیلمز  دستینیشن فیلمز 
تاریخ‌های انتشار:  ۱۴ اکتبر ۲۰۲۲ (۲۰۲۲-10-۱۴) (آمریکا)   ۲۴ اکتبر ۲۰۲۲ (۲۰۲۲-10-۲۴) (بریتانیا)  
مدت زمان: ۹۶ دقیقه
کشور: بریتانیا
زبان: انگلیسی
داستان

مرد حادثه آفرین بازگشته است و این بار باید قاتلان برتر جهان را شکست دهد تا از پسر بی‌عرضه یک رئیس مافیا محافظت کند.
بازیگران

اسکات ادکینز در نقش مایک فالون/مرد حادثه آفرین
ری استیونسون در نقش بیگ ری
پری بنسون در نقش فرد فینیکی
سارا چنگ در نقش وونگ سیو لینگ
فلامینیا سینک در نقش خانم زوزر
بیو فاولر در نقش پوکو دلقک قاتل
تولید

فیلمبرداری در نوامبر ۲۰۲۱ در مالت آغاز شد، اگرچه همه‌گیری کووید ۱۹ مانعی برای آن بود.
کیسه‌داران جنوبی

| کیسه‌داران جنوبی | کیسه‌داران جنوبی |
| --- | --- |
کوالا: کوالا
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
زیرشاخه:: مهره‌داران
رده:: پستانداران
فرورده:: کیسه‌داران
بالاراسته:: Australidelphia کیسه‌داران جنوبی
راسته‌ها: راسته‌ها
 به متن مراجعه کنید.:  به متن مراجعه کنید.
کیسه‌داران جنوبی (نام علمی: Australidelphia) بالاراسته‌ای از پستانداران است که به صورت تقریبی سه چهارم همه کیسه‌داران را، شامل همه آن‌هایی که در استرالیا زندگی می‌کنند به همراه یک گونه که در آمریکای جنوبی زندگی می‌کند، در بر می‌گیرد. دیگر کیسه‌دارانی که جزو این کلان‌راسته نیستند، عضو کلان‌راسته کیسه‌داران آمریکا هستند.
بررسی‌های دی‌ان‌ای هسته چندین گونه از کیسه‌داران نشان می‌دهد که میمونک کوهی ساکن آمریکای جنوبی پایه اصلی این بالاراسته بوده‌است.
رده‌بندی

راسته‌ها و تیره‌های عضو این بالاراسته به شرح زیر هستند:
راسته کولوکولوسانان (۱ گونه)
تیره کولوکولویان: میمونک کوهی
راسته ستبردم‌سانان (۷۱ گونه)
تیره †گرگان تاسمانی: گرگ تاسمانی
تیره ستبردمان: کیسه‌جوجه‌تیغی‌ها، راسوهای کیسه‌دار، شیطان تاسمانی و دیگران
تیره مورچه‌خوران کیسه‌دار: نامبت
راسته کیسه‌داران همه‌چیزخوار (۲۱ گونه)
تیره ماهیچه‌کیسه‌ایان: بزرگ‌گوش‌ها
تیره †خوکان کیسه‌دار: باندیکوت پا-خوکی
تیره باندیکوت‌های راستین: باندیکوت‌ها
راسته موشان کور کیسه‌دار (۲ گونه)
تیره موش کوران کیسه‌دار: موش کورهای کیسه‌دار
راسته کیسه‌داران علف‌خوار (۱۱۷ گونه)
تیره کیسه‌خرسان: کوالا
تیره وامبتیان: وامبت
تیره درخت‌نوردان کیسه‌دار: کوسکوس‌ها و صاریغ‌های دم‌قلمویی
تیره کوتوله‌صاریغان: صاریغ‌های کوتوله
تیره صاریغ‌های شهدخوار: صاریغ شهدخوار
تیره بادپرکیسه‌داران: صاریغ راه‌راه، صاریغ لیدبیتر، بادپر شکم‌زرد، بادپر شکری، بادپر ماهوگنی، بادپر سنجابی
تیره شبه‌دستان: صاریغ‌های دم‌حلقه‌ای و دیگران
تیره کانگوروهای موش‌وار: کانگوروهای خرگوشی، کانگوروهای موشی، کانگوروهای دم‌قلمویی
تیره کوتوله‌پروازان کیسه‌دار: بادپر پردم و صاریغ پردم
تیره هیپسی‌پریمنودونتیده: موش-کانگوروی مشکین
تیره درازپایان: کانگوروها، والابیها، و دیگران
شاهدخت کاسوگا نو اویراتسومه

| شاهدخت کاسوگا نو اویراتسومه> امپراتریس‌های ژاپن | شاهدخت کاسوگا نو اویراتسومه> امپراتریس‌های ژاپن |
| --- | --- |
تصدی: ۴۸۸–۴۹۹ میلادی
همسر(ان): امپراتور نینکین
فرزند(ان):  شاهدخت تاکاراشی-نو-دایراتسومه-هیمه  شاهدخت آسازوما-هیمه  شاهدخت تاشیراکا  شاهدخت کوسوهی  شاهدخت تاچیبانا نو ناکاتسو  امپراتور بوریتسو  شاهدخت ماواکا 
خاندان: دودمان یاماتو
پدر: امپراتور یوریاکو
شاهدخت کاسوگا نو اویراتسومه (انگلیسی: Princess Kasuga no Ōiratsume؛ یکی از امپراتریس‌های ژاپن، دختر امپراتور یوریاکو و همسر امپراتور نینکین اهل ژاپن بود.
کودک (فیلم)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
کارگردان: فیلیپ اشتولتسل
تهیه‌کننده: Frank Kaminski
نویسنده: Wolfgang Kohlhaase David Hamblyn
فیلمنامه‌نویس: Wolfgang Kohlhaase
بازیگران: Filip Peeters Fedja van Huêt Alice Dwyer لارس رودولف Christian Grashof کاترین فلمینگ Arzu Bazman Armin Dallapiccola Luca Maric Gunnar Teuber باربارا فیلیپ
موسیقی: Ingo L. Frenzel
فیلم‌بردار: Michael Mieke
تدوین‌گر: Sven Budelmann
تاریخ‌های انتشار:  ۲ ژوئیه ۲۰۰۲ (۲۰۰۲-0۷-۰۲) (Filmfest München)  ۲۶ فوریه ۲۰۰۴ (۲۰۰۴-0۲-۲۶)  
مدت زمان: ۱۰۴ دقیقه
کشور: آلمان
زبان: آلمانی 
کودک (انگلیسی: Baby) یک فیلم در ژانر درام به کارگردانی فیلیپ اشتولتسل است که در سال ۲۰۰۲ منتشر شد. از بازیگران آن می‌توان به لارس رودولف اشاره کرد.
هوش مصنوعی خودکار

هوش مصنوعی خودکار (هوش مصنوعی خودکار) یک شاخه از یادگیری ماشین خودکار (یادگیری ماشین خودکار) است. این تکنولوژی از خودکار کردن ساخت مدل شروع و به خودکار کردن چرخه کامل مدل یادگیری ماشین منتهی می‌شود. به صورت هوشمند این تکنولوژی وظایف ساخت مدل‌های پیش‌بینی گر یادگیری ماشین را با فراهم نمودن داده‌های آموزشی برای آموزش مدل، شناسایی بهترین نمونه مدل برای داده‌های داده شده و سپس انتخاب ویژگی/ستون‌های داده را که بهترین پشتیبانی برای مدل را دارند خودکار می‌کند. در انتها به صورت خودکار گزینه‌های تنظیم مختلفی را برای رسیدن به بهترین نتایج آزمایش و بر اساس پایپلاین مدل‌های بدست آمده آن‌ها را رتبه‌بندی می‌کند. بهترین پایپ لاین‌های اجرا شده می‌توانند برای پردازش بر روی داده‌های جدید به کار گرفته شوند و پیش‌بینی‌هایی بر پایه آموزش مدل ارائه دهند هوش مصنوعی خودکار همچنین می‌تواند برای اطمینان از اینکه مدل سوگیری ذاتی ندارد و خودکار کردن وظایف برای بهبود مستمر مدل استفاده می‌شود. مدیریت یک مدل هوش مصنوعی خودکار نیازمند نظارت و به‌روزرسانی مکرر است که توسط فرآیندی به نام عملیات مدل یا ModelOps مدیریت می‌شود.
تیم یادگیری خودکار ماشین و علم داده (AMLDS), تیمی کوچک در مرکز تحقیقات IBM بود که با هدف «استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و مدیریت داده‌ها برای سرعت بخشی و بهینه‌ساختن ایجاد جریان‌های کاری یادگیری ماشین و علوم داده» ایجاد شد و با پیشرفت توسعه هوش مصنوعی خودکار شناخته می‌شود.
موارد استفاده

یک مورد معمول استفاده از هوش مصنوعی خودکار آموزش مدلی برای پیش‌بینی نحوه واکنش مشتریان به رویکرد فروش شرکت باشد. این مدل ابتدا با داده‌های واقعی در مورد چگونگی پاسخ مشتریان به تبلیغات آموزش داده شد. با داده‌های جدید ارائه شده، این مدل می‌تواند نحوه پاسخ یک مشتری را پیش‌بینی کند و دقت آن را می‌توان با استفاده از معیارهای آماری بدست آورد. یادگیری ماشین خودکار معمولاً یک پلتفرم یا کتابخانه منبع باز است که هر مرحله از فرایند یادگیری ماشین را ساده می‌کند، از مدیریت یک مجموعه داده خام تا استقرار یک مدل یادگیری ماشین عملی. قبل از ایجاد یادگیری ماشین خودکار، دانشمندان علوم داده باید مدل‌های پیش‌بینی را دستی می‌ساختند، ترکیب‌های مختلفی از الگوریتم‌ها را آزمایش و سپس پیش‌بینی‌ها را با نتایج واقعی مقایسه می‌کردند که این کار به صرف زمان و هزینه بالا نیاز داشت و همچنین امکان خطا در آن بود. همان‌طور که نیاز به اتوماسیون با پیشرفت مدل‌های یادگیری ماشین حس می‌شد، یادگیری ماشین خودکار برخی از فرایند آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش را خودکار نمود و الگوریتم‌هایی را برای پردازش داده‌ها به کار گرفت و در نهایت نتایج را بهبود بخشید. هوش مصنوعی خودکار اتوماسیون هوشمند بزرگتری ارائه می‌دهد که امکان آزمایش ترکیب‌های بسیار بیشتری از عوامل را برای تولید پایپ لاین‌های مدل کاندید را فراهم می‌کند، این مدل‌ها با دقت بیشتری مسئله در حال حل را منعکس و مورد توجه قرار می‌دهد. پس از ساخت، یک مدل می‌تواند برای سوگیری آزمایش و برای بهبود عملکردش به روز رسانی شود.
فرایند هوش مصنوعی خودکار

کاربر با فراهم کردن مجموعه ای از داده‌های آموزشی و شناسایی ستون پیش‌بینی فرایند را آغاز نموده و مسئله را برای حل تنظیم می‌کند. برای مثال، ستون پیش‌بینی ممکن است حاوی مقادیر مانند بله یا خیر در پاسخ به یک پرسش باشد. در مرحله پیش پردازش داده‌ها، هوش مصنوعی خودکار الگوریتم‌ها یا تخمین‌گرهای بسیاری را برای تجزیه و تحلیل و پاکسازی (برای مثال حذف اطلاعات افزوده یا جایگزینی داده‌های گمشده) و آماده‌سازی داده‌های خام ساختاریافته برای یادگیری ماشین (ML) اعمال می‌نماید.
مورد بعدی انتخاب خودکار مدل است که داده‌ها را با بهترین نوع مدلی که با آن تناسب دارد مطابقت دهد، برای نمونه از الگوریتم‌های طبقه‌بندی استفاده کند یا رگرسیون. به عنوان مثال، اگر تنها دو نوع داده در یک ستون پیش‌بینی وجود داشته باشد، هوش مصنوعی خودکار یک مدل طبقه‌بندی باینری مانند رگرسون لوژستیک ایجاد می‌کند. اگر مجموعه ای ناشناخته از پاسخ‌های ممکن وجود داشته باشد، هوش مصنوعی خودکار یک مدل رگرسیون خطی یا غیرخطی را ایجاد می‌کند که مجموعه متفاوتی از الگوریتم‌ها را به کار می‌گیرد یا از تبدیل‌های حل مسئله استفاده می‌کند. هوش مصنوعی خودکار پس از آزمایش الگوریتم‌های کاندید با زیرمجموعه‌های کوچک از داده‌ها رتبه‌بندی می‌شود و اندازه زیرمجموعه را به تدریج برای الگوریتم‌هایی که امیدوارکننده‌ترین آنها برای رسیدن به بهترین تطابق است افزایش می‌دهند. این فرایند یادگیری ماشینی تکرارشونده و افزایشی همان چیزی است که هوش مصنوعی خودکار را از نسخه‌های قبلی یادگیری ماشین خودکار متمایز می‌کند.
مهندسی ویژگی، داده‌های خام را به ترکیبی تبدیل می‌کند که باعث می‌شود مسئله به بهترین دقت در پیش‌بینی برسد. بخشی از این فرایند ارزیابی این است که چگونه داده‌های آموزشی می‌توانند به بهترین شکل از پیش‌بینی دقیق پشتیبانی کنند. با استفاده از الگوریتم‌ها، به برخی از داده‌ها که مهم‌تر از سایرین هستند وزن بیشتری اختصاص می‌دهد تا به نتیجه مطلوب برسد. هوش مصنوعی خودکار ساخت ویژگی‌ها را به شیوه‌ای ساختاریافته خودکار می‌کند، و به تدریج دقت مدل را با استفاده از یادگیری تقویتی حداکثر کند. این نتیجه از دانشی بهینه شده از اطلاعات و تبدیل داده‌ها است که با بهترین الگوریتم‌های انتخاب مدل مطابقت دارد.
در نهایت، هوش مصنوعی خودکار مرحله بهینه‌سازی ابرپارامتر را برای اصلاح و پیشرفت پایپ لاین‌های مدلی با بهترین عملکرد به کار می‌گیرد. پایپ لاین‌ها مدل‌های کاندیدی هستند که با معیارهایی مانند درستی و دقت، ارزیابی و رتبه‌بندی می‌شوند. در پایان فرایند، کاربر می‌تواند پایپ لاین‌ها را بررسی کند و هر کدام مناسب بود انتخاب کند تا پیش‌بینی بر روی داده‌های جدید را ارائه دهد.
تاریخچه

در آگوست ۲۰۱۷، گروه ارئه دهنده هوش مصنوعی خودکار(AMLDS) اعلام کرد که در حال تحقیق در مورد استفاده از مهندسی ویژگی خودکار برای حذف حدس و گمان در علم داده‌است. اعضای گروه شامل: Udayan Khurana, Horst Samulowitz, Gregory Bramble, Deepak Toraga و Peter Kirchner به همراه فاطمه نرگسیان از دانشگاه تورنتو و الیاس خلیل از جورجیا تک تحقیقات اولیه خود را در IJCAI در همان سال در این باره ارائه نمودند.
روش آن‌ها که «مهندسی ویژگی مبتنی بر یادگیری» نام داشت، همبستگی‌های بین توزیع‌های ویژگی، توزیع هدف و تبدیل‌ها را یادگرفت و مدل‌هایی ساخت که از مشاهدات گذشته برای پیش‌بینی تحولات با دوام آینده استفاده می‌کردند. و هزاران مجموعه داده را در حوزه‌های مختلف تعمیم داد. برای پرداختن به بردارهای ویژگی با اندازه‌های مختلف، از رشته چارک کشیده شده برای به تصویر کشیدن ماهیت اصلی یک ویژگی استفاده کرد.
در سال ۲۰۱۸، پژوهشگاه IBM سرویس یادگیری عمیق را معرفی کرد که کتابخانه‌های معروف یادگیری عمیق مانند Caffe, Torch و TensorFlow را برای توسعه‌دهندگان در فضای ابری باز کرد. AMLDS به کار خود ادامه داد و از آن در یک مسابقه معروف Kaggle استفاده کرد. مدل این گروه جزو ده درصد برتر بود. دکتر Jean-Francois Puget، مهندس برجسته متخصص یادگیری ماشین (ML) و بهینه‌سازی در IBM، وارد رقابت شد. او متوجه شد و تصمیم گرفت IBM AI و پلتفرم‌های علم داده مانند IBM Watson را گشترش دهد. در دسامبر ۲۰۱۸، پژوهشگاه IBM مدل NeuNetS را معرفی نمود که دارای یک قابلیت جدید بود که سنتز مدل شبکه عصبی را به‌عنوان بخشی از توسعه و استقرار مدل خودکار هوش مصنوعی، خودکار می‌کند. الگوریتم‌های NeuNetS برای ایجاد مدل‌های شبکه عصبی جدید بدون استفاده مجدد از مدل‌های از پیش آموزش دیده طراحی شده‌اند. این به ما امکان می‌دهد فضای وسیعی از پیکربندی‌های معماری شبکه را بررسی کنیم و در عین حال مدل را برای مجموعه داده خاص ارائه شده توسط کاربر تنظیم کنیم.
در «چارچوبی مبتنی بر ADMM برای پیکربندی پایپ لاین یادگیری ماشین خودکار»، یک مقاله تحقیقاتی AAAI 2020، نویسندگان Sijia Liu, Parikshit Ram, Djallel Bouneffouf, Deepak Vijaykeerthy, Gregory Bramble, Horst Samulowitz, Dakuo Wang, Andrew R Conn روشی را پیشنهاد کردند. برای یادگیری ماشین خودکار که از روش جهت متناوب ضرب‌کننده‌ها (ADMM) برای پیکربندی چندین مرحله پایپ لاین ML، مانند تبدیل‌ها، مهندسی ویژگی و انتخاب مدل، و مدل‌سازی پیش‌بینی‌گرها استفاده می‌کند. این اولین بار بود که پژوهشگاه IBM به‌طور رسمی اصطلاح خودکار را برای یادگیری ماشینی به کار گرفت.
هوش مصنوعی خودکار: تکامل یادگیری ماشین خودکار

سال ۲۰۱۹ سالی بود که یادگیری ماشین خودکار به عنوان یک مفهوم بیشتر مورد بحث قرار گرفت. Forrester New Wave™: Automation-Focused Machine Learning Solutions, Q2 2019، راه حل‌های یادگیری ماشین خودکار را ارزیابی کرد و دریافت که نسخه‌های قدرتمندتری برای مهندسی ویژگی ارائه می‌دهند. یک گزارش مشاوره حرفه ای فنی گارتنر از اوت ۲۰۱۹ گزارش داد که بر اساس تحقیقات آن‌ها، یادگیری ماشین خودکار می‌تواند علم داده و یادگیری ماشین را وسعت ببخشد و باعث تقویت آن دو شود. آنها یادگیری ماشین خودکار را به عنوان مجموعه ای شامل اتوماسیون آماده‌سازی داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها و وظایف مهندسی مدل توصیف کردند. این مجموعه به مرور همه ابعاد چرخه مدل‌سازی را در بر می‌گیرد
هوش مصنوعی خودکار تکامل یادگیری ماشین خودکار است. یکی از مخترعان اصلی هوش مصنوعی خودکار، دکتر Jean-Francois Puget، آن را مجموعه ای اعمال شامل از آماده‌سازی داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها، انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین و بهینه‌سازی ابرپارامتر برای یافتن بهترین مدل یادگیری ماشینی ممکن توصیف می‌کند. الگوریتم بهینه‌سازی ابرپارامتر مورد استفاده در هوش مصنوعی خودکار برای شناسایی و تنظیم هایپرپارامتر با این الگوریتم در یادگیری ماشین خودکار متفاوت است. این الگوریتم بهینه‌سازی شده برای ارزیابی تابع هزینه در آموزش مدل و امتیازدهی که در یادگیری ماشین معمول است استفاده می‌شود. این الگوریتم همگرایی سریع به یک راه حل خوب را ممکن می‌سازد هر چند زمان ارزیابی هر تکرار طولانی باشد.
دانشمندان پژوهشی در پژوهشگاه IBM مقاله‌ای با عنوان «به‌سوی خودکارسازی چرخه حیات عملیات‌های هوش مصنوعی» منتشر کردند، این مقاله مزایا و فناوری‌های موجود برای خودکارسازی بیشتر فرایند ساخت مدل را با هدف محدود کردن مشارکت انسانی در ساخت، آزمایش و نگهداری یک برنامه یادگیری ماشین توضیح می‌دهد. اگرچه، برخی از محققان HCI استدلال می‌کنند که برنامه یادگیری ماشین و توصیه‌های آن ناگزیر توسط اسنان تصمیم گرفته می‌شود؛ بنابراین حذف دخالت انسان در این فرایند غیرممکن است. در عوض، طراحی هوش مصنوعی خودکار شفاف تر و قابل تفسیرتر، کلید جلب اعتماد کاربران انسانی است، اما چنین طراحی به خودی خود یک چالش بزرگ است. و زمان زیادی برای اثبات کارایی و مناسب بودن آن برای جایگزینی سبک قدیمی لازم است.
جوایز هوش مصنوعی خودکار

برنده جایزه بهترین نوآوری در اتوماسیون هوشمند در نشست AIconics AI Summit (2019)، سانفرانسیسکو.
برنده، جایزه راهنمای طراحی iF برای ارتباطات در یک برنامه نرم‌افزاری (2020)
قلمرو شمالی

| قلمرو شمالی Northern Territory | قلمرو شمالی Northern Territory |
| --- | --- |
ایالت: ایالت
  پرچممهر:   پرچممهر
کشور:  استرالیا
مرکز: داروین
بلندترین نقطه: Mount Zeil
حکومتمشروطه سلطنتی: حکومتمشروطه سلطنتی
 • Administrator: Tom Pauling
مساحت: مساحت
 • کل: ۱٬۴۲۰٬۹۷۰ کیلومتر مربع (۵۴۸۶۴۰ مایل مربع)
 • خشکی: ۱٬۳۴۹٬۱۲۹ کیلومتر مربع (۵۲۰۹۰۲ مایل مربع)
 • آب: ۷۱٬۸۳۹ کیلومتر مربع (۲۷۷۳۷ مایل مربع)
ارتفاع: ۵٬۰۲۳ متر (۱۶۴۸۰ فوت)
جمعیت: جمعیت
 • کل: ۲۲۹٬۶۷۵
 • تراکم: ۰٫۱۶/کیلومتر مربع (۰٫۴۲/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی ۹+ (ACST)
کد پستی: NT
کد ایزو ۳۱۶۶: AU-NT
وبگاه: www.nt.gov.au
سرزمین شمالی یا قلمرو شمالی (در انگلیسی: Northern Territory) یکی از سرزمینهای اصلی استرالیا در شمال این کشور است و تنها سرزمینی در استرالیا است که به عنوان ایالت شناخته نمی‌شود و حقوق یک ایالت کامل را ندارد.
مرکز این قلمرو شهر داروین است.
قلمرو شمالی از شرق به کوئینزلند، از غرب به استرالیای غربی و از جنوب به استرالیای جنوبی محدود می‌شود.
قلمرو شمالی در شمال دارای جنگلهای مرطوب با آب و هوای استوایی است اما بیشتر مساحت آن را بیابان تشکیل می‌دهد.
جمعیت این قلمرو در سال ۲۰۲۱ برابر با ۲۳۲٬۶۰۵ نفر بود. شایان ذکر است که این قلمرو کم‌جمعیت‌ترین قسمت استرالیا به حساب می‌آید.
چشمه‌های آلیس و کاترین دو شهر دیگر آن هستند.
بیش از یک چهارم جمعیت این قلمرو را بومیان استرالیا تشکیل می‌دهند که بالاترین نسبت حضور بومیان در استرالیا است.
قلمرو شمالی همچنین تنها قسمت استرالیا در طول تاریخ است که نبرد نظامی را از نزدیک دیده‌است. شهر داروین در طول جنگ جهانی دوم به دفعات از سوی نیروی شاهنشاهی هوایی ژاپن بمباران شد.
جاده‌های این قلمرو تا سال ۲۰۰۷ محدودیت سرعت نداشتند و داروین در سال ۲۰۰۴ برای اولین بار به خط راه آهن ملی وصل شد.
این قلمرو به دلیل حضور یکی از پایگاه‌های ناوبری ماهواره‌ای مهم ایالات متحده دارای جمعیت قابل توجه آمریکایی نیز می‌باشد.
صخره آیرز (نام بومی: اولورو) که از مهم‌ترین آثار طبیعی استرالیا است و جزو آثار شناخته شده میراث فرهنگی جهانی است در ۴۵۰ کیلومتری چشمه‌های آلیس قرار دارد. صنعت توریسم امروزه از مهم‌ترین منابع درآمد این قلمرو به شمار می‌رود.
ویکی‌پدیای انگلیسی

| ن ب وقلمرو شمالی | ن ب وقلمرو شمالی | ن ب وقلمرو شمالی |
| --- | --- | --- |
| موضوعات |  تاریخ  پرچم قلمرو شمالی  جغرافیا  دولت قلمرو  پارلمان قلمرو  دولت محلی  انرژی  ورزش  Fire and Rescue Service  پلیس  جرم  |  |
| مناطق |  آلیس اسپرینگ  آرنهم‌لند  برکلی تیبل‌لند  داروین  کاترین  |  |
| سکونتگاه‌های اصلی |  آلیس اسپرینگز  داروین  کاترین  نهولونبوی  پالمرستون  تننت کریک  |  |
Northern Territory portal: Northern Territory portal
| ن ب وایالت‌ها و ناحیه‌های استرالیا | ن ب وایالت‌ها و ناحیه‌های استرالیا | ن ب وایالت‌ها و ناحیه‌های استرالیا |
| --- | --- | --- |
| خاک اصلی |  استرالیای جنوبی  استرالیای غربی  تاسمانی  قلمرو پایتختی استرالیا  قلمرو شمالی  قلمرو خلیج جرویس  کوئینزلند  نیو ساوت ولز  ویکتوریا  |  |
| بیرون از خاک اصلی |  جزایر دریای مرجان  جزایر کوکوس  جزیره کریسمس  جزیره نورفک  جزیره هرد و جزایر مک‌دونالد  جزیره‌های آشمور و کارتیر  قلمرو جنوبگان استرالیا  |  |
| ناحیه‌های پیشین |  آلیس اسپرینگ  استرالیای شمالی  قلمروی پاپوآ گینه نو  |  |
هنر چیپستی

تصویری از یک بوفالو حک شده بر روی یک فیلتر دیجیتال
هنر چیپستی به اثرهای هنری مندرج بر روی مدارهای مجتمع گفته می‌شود. از آنجایی که این قسم از تراشه‌ها به شیوهٔ طرح‌نگار نوری چاپ می‌شوند افزودن این طرح‌ها به فضای خالی مدار باعث افزایش هزینه نمی‌شود. با توجه به اندازهٔ کوچک چیپست‌ها این نقش‌ها تنها با میکروسکوپ دیده می‌شوند. هنر چیپستی، گاه تخم مرغ عید پاک صنعت سخت‌افزار دانسته شده‌است.
قبل از سال ۰۱۹۸۴ ۱۹۸۴ این نقش‌ها کاربرد عملی داشتند؛ اگر شرکت رقیب چیپ مشابهی تولید می‌کرد و آزمایش‌ها وجود نقش مشابهی را ثابت می‌کردند این مدرک معتبری از نقض حق تکثیر بود. اما پس از این سال با تغییر قانون حق تکثیر در ایالات متحدهٔ آمریکا و سایر کشورها، مطابق قانون جدید تمام انواع جدید از چیپست‌ها تحت قانون حق تکثیر قرار می‌گرفتند و امکان ساخت همان چیپست‌ها بدون نقض حق تکثیر ممکن نبود. از این هنگام این طرح‌ها هدف خاصی را دنبال نمی‌کنند.
تصویری از کوسهٔ زمینی شخصیت برنامهٔ زنده شنبه شب در داخل یک تراشه
چیز بزرگ

| چیز بزرگ | چیز بزرگ |
| --- | --- |
پرونده:250px-DaeMul.jpgپوستر تبلیغاتی: پرونده:250px-DaeMul.jpgپوستر تبلیغاتی
نام‌های دیگر: Daemul The President Lady President ده‌مول
هانگول: 대물
لاتین‌نویسی اصلاح‌شده: Daemul
 :  
ژانر: عاشقانه درام سیاسی
بر پایهٔ: ده‌مول اثر پارک این کوان
نویسنده: یو دونگ یون
کارگردان: اوه جونگ روک جو هیون تاک
بازیگران: گو هیون جونگ کوان سانگ وو چا این پیو لی سو کیونگ
کشور سازنده: کره جنوبی
زبان اصلی: کره‌ای
شمار قسمت‌ها: ۲۴
تولید: تولید
تهیه‌کننده‌های اجرایی: گو بون گون لی میونگ وو
تولیدکننده: ویکتوری کانتنتس
پخش: پخش
شبکهٔ اصلی: اس‌بی‌اس
انتشار اولیه: ۶ اکتبر ۲۰۱۰ (۲۰۱۰-10-۰۶) – ۲۳ دسامبر ۲۰۱۰ (۲۰۱۰-12-۲۳)
وبگاه: وبگاه
چیز بزرگ (انگلیسی: Big Thing؛‏ کره‌ای: Big Thing) یک مجموعه تلویزیونی محصول کره جنوبی سال ۲۰۱۰ با بازی گو هیون جونگ به عنوان اولین رئیس‌جمهور زن کره جنوبی، کوان سانگ وو، چا این پیو و لی سو کیونگ است. این مجموعه بر پایه مانهوای ده‌مول اثر پارک این کوان است. این مجموعه از ۶ اکتبر تا ۲۳ دسامبر ۲۰۱۰، روزهای چهارشنبه و پنجشنبه ساعت ۲۱:۵۵ (کی‌اس‌تی) از اس‌بی‌اس پخش شد. این مجموعه در طول دوره یازده هفته‌ای پخش خود، در جایگاه اول قرار گرفت و به دلیل بازیگران و آرک داستانی و موضوعات بحث‌برانگیز، رتبه‌بندی موفقی به دست آورد.
بازیگران

گو هیون جونگ در نقش سو هه ریم
کوان سانگ وو در نقش ها دو یا
چا این پیو در نقش کانگ ته سان
لی سو کیونگ در نقش جانگ سه جین
آرواره‌پایان

| آرواره‌پایان | آرواره‌پایان |
| --- | --- |
یک میستاکوکارید، Ctenocheilocaris: یک میستاکوکارید، Ctenocheilocaris
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: بندپایان
زیرشاخه:: سخت‌پوستان
رده:: آرواره‌پایان داهل، ۱۹۵۶
زیررده‌ها: زیررده‌ها
 Thecostraca Tantulocarida آبشش‌داران زبانکان (Pentastomida) Mystacocarida پاروپایان:  Thecostraca Tantulocarida آبشش‌داران زبانکان (Pentastomida) Mystacocarida پاروپایان
آرواره‌پایان
آرواره‌پایان (Maxillopoda) یکی از رده‌های جانوری از زیرشاخه سخت‌پوستان هستند. شناسه آن‌ها کاهش بخش شکمی و آویزه‌های آن است. بیشترین گونه‌های آن از راسته مژه‌پایان (کشتی‌چسب) و پاروپایان (copepods) هستند.
استان کیسپلاتینا

استان کیسپلاتینا (پرتغالی: Província Cisplatina، تلفظ پرتغالی:[pɾuˈvĩsjɐ sisplaˈtʃĩnɐ])، یکی از استان‌های برزیل بود که میان سال‌های ۱۸۲۱ تا ۱۸۲۸ در این کشور وجود داشت.  برزیل از ۱۸۱۵ تا ۱۸۲۲، بخشی از کشور پادشاهی متحد پرتغال، برزیل و الگاوره بود. پس از استقلال برزیل و تشکیل شدن امپراتوری برزیل، استان کیسپلاتینا پخشی از این حکومت ماند. در ۱۸۲۸، پس از انعقاد کنوانسین صلح ابتدایی، این منطقه به عنوان بخشی از کشور اروگوئه استقلال یافت.
باستان‌شکم‌پاسانان

| باستان‌شکم‌پاسانان محدودهٔ زمانی: Late Cambrian تا امروزه  PreЄ Є O S D C P T J K Pg N      | باستان‌شکم‌پاسانان محدودهٔ زمانی: Late Cambrian تا امروزه  PreЄ Є O S D C P T J K Pg N      |
| --- | --- |
باستان‌شکم‌پاسانان، Archaeogastropoda: باستان‌شکم‌پاسانان، Archaeogastropoda
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: نرم‌تنان
رده:: شکم‌پایان
راسته:: Archaeogastropoda
باستان‌شکم‌پاسانان (نام علمی: Archaeogastropoda) نام یک راسته از رده شکم‌پایان است.
شهرداری خلیل‌آباد (ایران)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
بنیان‌گذاری: ۱۳۴۶ خورشیدی
گونه: عمومی غیردولتی
ستاد: خلیل‌آباد، میدان امام حسین
شهردار: عباس پاکدل
بودجه (۱۳۹۹): ۱۷۴ میلیارد ریال
وبگاه: asli.khalilabad.ir
شهرداری خلیل‌آباد سازمانی عمومی غیردولتی است که مسئولیت اجرایی مدیریت شهری در خلیل‌آباد را بر عهده دارد. شهرداری خلیل‌آباد در سال ۱۳۴۶ تأسیس شد. عباس پاکدل شهردار کنونی این شهر است.
پساجنسیت‌گرایی

پساجنسیت‌گرایی (Postgenderism) جنبشی اجتماعی، سیاسی، و فرهنگی به منظور جنسیت‌زدایی از نوع بشر و جامعه انسانی است.
پساجنسیت‌گرایان بر این باورند که از طریق فناوری‌های زیستی پیشرفته و فناوری‌های کمکی تولید مثل می‌توان کاری کرد که تفاوت‌های جنسی و زن و مرد بودن در نوع بشر در آینده برچیده شود.
هواداران این جنبش بر این باورند که وجود نقش‌های جنسی مختلف در جامعه، و دسته‌بندی‌های جنسیتی برای فرد و جامعه مضرند. با پیشرفت فناوری‌های کمکی تولید مثل، هواداران این جنبش بر این باورند که در آینده‌ای نزدیک هر فرد، چه زن و چه مرد، قادر خواهد شد بدون داشتن سکس تولید مثل کند و از این رهگذر، نیاز به دسته‌بندی‌های جنسی نیز در جامعه از میان می‌رود.
پساجنسیت‌گرایی از شاخه‌های ترابشریت است.