stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
زن در لباس خواب

| زن در لباس خواب | زن در لباس خواب |
| --- | --- |
پوستر دانمارکی فیلم: پوستر دانمارکی فیلم
کارگردان: جی. لی تامپسون
تهیه‌کننده: فرانک گودوین جی. لی تامپسون
نویسنده: تد ویلیس
بازیگران: اندرو ری  هری لاک
موسیقی: لوئیس لوی
فیلم‌بردار: گیلبرت تیلور
تدوین‌گر: ریچارد بست
تاریخ‌های انتشار: ژوئن ۱۹۵۷ (۱۹۵۷-06)
مدت زمان: ۹۳ دقیقه
کشور: انگلستان
زبان: انگلیسی 
فروش گیشه: £۴۵۰٬۰۰۰ (انگلیس) £۱ میلیون (فروش جهانی)
زن در لباس خواب (به انگلیسی: Woman in a Dressing Gown) یک فیلم سینمایی درام بریتانیایی محصول سال ۱۹۵۷ به کارگردانی جی. لی تامپسون و با بازی ایوون میچل، آنتونی کوایلی، سیلویا سیمز و کارول لسلی است. این فیلم در هفتمین جشنواره بین‌المللی فیلم برلین از جمله «بهترین فیلم خارجی» چهار جایزه کسب کرد. میچل برنده خرس نقره‌ای برای بهترین بازیگر زن شد. این فیلم همچنین برنده جایزه گلدن گلوب سال ۱۹۵۸ برای بهترین فیلم خارجی انگلیسی زبان انگلیسی شد.
پذیرش

این فیلم در گیشه موفق بود و مورد استقبال منتقدین قرار گرفت.
این فیلم یکی از محبوب‌ترین در گیشه انگلیس در سال ۱۹۵۷ بود.
جهیزخانه

| جهیزخانه (مشهد) | جهیزخانه (مشهد) |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۶°۲۹′۲۵″ شمالی ۵۹°۴۰′۳۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۶٫۴۹۰۲۸°شمالی ۵۹٫۶۷۷۵۰°شرقی﻿ / 36.49028; 59.67750: مختصات: ۳۶°۲۹′۲۵″ شمالی ۵۹°۴۰′۳۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۶٫۴۹۰۲۸°شمالی ۵۹٫۶۷۷۵۰°شرقی﻿ / 36.49028; 59.67750
کشور: ایران
استان: خراسان رضوی
شهرستان: مشهد
بخش: بخش مرکزی
دهستان: تبادکان
جمعیت: ۱۰۱ نفر
جهیزخانه (مشهد)، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان مشهد در استان خراسان رضوی ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان تبادکان قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۱۰۱ نفر (۲۸خانوار) بوده‌است.
ابراهیم ترائوره (بازیکن فوتبال)

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Ibrahim Benjamin Traoré
زادروز:  ۱۶ سپتامبر ۱۹۸۸ ‏(۳۶ سال)
زادگاه:  آبیجان
قد:  1.87 m
پست:  هافبک
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال ویکتوریا پلزن
شمارهٔ پیراهن:  ۱۲
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۸–۲۰۱۰ |  CO Korhogo |  ? |  (?) |
| ۲۰۱۱–۲۰۱۳ |  AS Tanda |  ? |  (?) |
| ۲۰۱۳–۲۰۱۴ |  باشگاه فوتبال الاهلی بنغازی |  ? |  (?) |
| ۲۰۱۴–۲۰۱۶ |  Táborsko |  ۴۸ |  (۹) |
| ۲۰۱۶–۲۰۱۹ |  باشگاه فوتبال فاستاو زلین |  ۵۲ |  (۲) |
| ۲۰۱۸ |  ← باشگاه فوتبال اسلاویا پراگ (قرضی) |  ۷ |  (۰) |
| ۲۰۱۹–۲۰۲۳ |  باشگاه فوتبال اسلاویا پراگ |  ۱۰۰ |  (۱۰) |
| ۲۰۲۳– |  باشگاه فوتبال ویکتوریا پلزن |  ۱۷ |  (۲) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۹– |  تیم ملی فوتبال ساحل عاج |  ۱ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۴ ژانویه ۲۰۲۴.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۸ نوامبر ۲۰۱۹:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۴ ژانویه ۲۰۲۴.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۸ نوامبر ۲۰۱۹
ابراهیم ترائوره (انگلیسی: Ibrahim Traoré؛ زادهٔ ۱۶ سپتامبر ۱۹۸۸) بازیکن فوتبال اهل ساحل عاج است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده است می‌توان به باشگاه فوتبال اسلاویا پراگ اشاره کرد.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال ساحل عاج بازی کرده است.
خالد حسن

| خالد حسن | خالد حسن |
| --- | --- |
 رهبر گروه سیاسی سازمان آزادیبخش فلسطین  سال ۱۹۶۸ ریاست کمیته روابط خارجی شورای ملی فلسطین اواخر دهه ۸۰ مسئولیت تبلیغات در جنبش فتح:  رهبر گروه سیاسی سازمان آزادیبخش فلسطین  سال ۱۹۶۸ ریاست کمیته روابط خارجی شورای ملی فلسطین اواخر دهه ۸۰ مسئولیت تبلیغات در جنبش فتح
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۱۳ فوریه ۱۹۲۸ حیفا،
درگذشته: ۹ اکتبر ۱۹۹۴
حزب سیاسی: سازمان آزادیبخش فلسطین
تحصیلات: برای تحصیل در رشته اقتصاد به لندن رفت
خالد حسن (عربی: خالد الحسن)، (زاده: ۱۳ فوریه ۱۹۲۸ – درگذشته: ۹ اکتبر ۱۹۹۴) یکی از رهبران جنبش فتح و یکی از نمادهای مبارزه فلسطین و از بنیانگذاران آن است که عضو کمیته مرکزی فتح بود.
سیر زندگی

خالد حسن در ۱۳ فوریه ۱۹۲۸ در شهر حیفا زاده شد و مدرک تحصیلی خود را از مدارس حیفا گرفت و خانواده اش برای ادامه تحصیل در رشته اقتصاد وی را در سال ۱۹۴۷ به لندن فرستاد. در سال ۱۹۴۸ در جریان ضربه فلسطین به همراه خانواده به لبنان و سپس سوریه رفت و بدنبال آن در جریان پراکندگی فلسطینیان در تبعید به سر می‌برد.
فعالیت‌ها

درجریان تأسیس سازمان آزادیبخش فلسطین وی احمد الشقیری را در کویت ملاقات کرد و جلسه‌ای با دولت و امیر کویت داشتند که منجر به بازگشایی دفتر سازمان فتح در کویت شد. وی همچنین جلساتی با بعضی شخصیت‌های پناهنده فلسطینی برای انتخاب مدیر دفتر سازمان داشت.
سه تن از کاندیداها خیری ابو الجبین و یحیی غنام که یک کاندید مردمی محبوبی بود و رئیس بخش کشاورزی در اداره کار بود، و خالد الحسن که کاندید جنبش فتح شد بودند. الشقیری مشورت‌هایی با طرف‌ها و گروه‌های مختلف فلسطینی آغاز کرد تا مدیر را انتخاب کند. پس از چندین مشاوره، خیری ابو الجیبین انتخاب شد و باعث شد تا خالد الحسن با الشقیری و ابو الجیبین خصومت کند.
مناصب

با این حال، استعفای الشقیری پس از کنفرانس خارطوم و بدست گرفتن زمام امور در سازمان آزادیبخش فلسطین توسط فتح باعث شد که خالد الحسن به عنوان رهبر گروه سیاسی سازمان آزادیبخش فلسطین قرار بگیرد؛ بنابراین او عملاً مسئول الجبین شد و او را از کار برکنار کرد و سپس در طول سال‌های ۱۹۷۱–۱۹۷۴ مسئولیت بسیج و سازماندهی را بر عهده گرفت، و از سال ۱۹۶۸ ریاست کمیته روابط خارجی شورای ملی فلسطین را عهده‌دار شد، بنابراین از زمان رسمیت پیدا کردن جنبش فتح در سال ۱۹۶۷ عضو کمیته مرکزی فتح بوده و از اواخر دهه ۸۰ مسئولیت تبلیغات در جنبش فتح را برعهده گرفت.
درگذشت

خالد حسن در ۹ اکتبر ۱۹۹۴ در مراکش درگذشت.
آیدین‌جیک (بایبورد)

| آیدین‌جیک | آیدین‌جیک |
| --- | --- |
روستا: روستا
آیدین‌جیکموقعیت در ترکیه: آیدین‌جیکموقعیت در ترکیه
مختصات: ۴۰°۲۱′۲۵٫۹″ شمالی ۴۰°۱۸′۵۲٫۲″ شرقی﻿ / ﻿۴۰٫۳۵۷۱۹۴°شمالی ۴۰٫۳۱۴۵۰۰°شرقی﻿ / 40.357194; 40.314500: مختصات: ۴۰°۲۱′۲۵٫۹″ شمالی ۴۰°۱۸′۵۲٫۲″ شرقی﻿ / ﻿۴۰٫۳۵۷۱۹۴°شمالی ۴۰٫۳۱۴۵۰۰°شرقی﻿ / 40.357194; 40.314500
کشور:  ترکیه
استان: استان بایبورد
شهرستان: بایبورد
جمعیت: جمعیت
 • کل: ۱۰۹
آیدین‌جیک {{ترکی|Aydıncık) (به کردی: Melanse) (به ارمنی: Մալասա) یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در بایبورد واقع شده‌است. آیدین‌جیک ۱۰۹ نفر جمعیت دارد.
آکینوری نیشیزاوا

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Akinori Nishizawa
زادروز:  ۱۸ ژوئن ۱۹۷۶ ‏(۴۸ سال)
زادگاه:  شیزوئوکا، Japan
قد:  ۱٫۸۰ متر (۵ فوت ۱۱ اینچ)
پست:  مهاجم (بازنشسته)
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
–:  Shimizu Higashi High School
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| – |  سرزو اوساکا |  ۱۲۴ |  (۴۳) |
| – |  ←Volendam (قرضی) |  ۰ |  (۰) |
| – |  اسپانیول |  ۶ |  (۰) |
| – |  بولتون واندرز |  ۰ |  (۰) |
| – |  سرزو اوساکا |  ۱۴۸ |  (۴۱) |
| – |  شیمیزو اس-پالس |  ۴۳ |  (۵) |
| – |  سرزو اوساکا |  ۱۸ |  (۱) |
تیم ملی: تیم ملی
| ۱۹۹۷–۲۰۰۲ |  تیم ملی فوتبال ژاپن |  ۲۹ |  (۱۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است.:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است.
آکینوری نیشیزاوا (به انگلیسی: Akinori Nishizawa) بازیکن فوتبال اهل ژاپن و عضو تیم ملی فوتبال ژاپن است که در تاریخ ۲۱ مه ۱۹۹۷ میلادی اولین بازی ملی‌اش را انجام داد. او در ۲۹ بازی ملی حضور داشت و آخرین بازی ملی خود را در تاریخ ۰۲۰۰۲−۰۶−۱۸ ۱۸ ژوئن ۲۰۰۲ میلادی انجام داد. آکینوری نیشیزاوا در بازی‌های ملی‌اش
۱۰ گل به ثمر رساند.
ویو استون

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Walter Vivien Aston
زادروز:  ۱۶ اکتبر ۱۹۱۸
تاریخ مرگ:  ۱۹۹۹ (۸۰−۸۱ سال)
پست:  Defender
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۳۶ |  باشگاه فوتبال ای‌اف‌سی بورنموث |  ۰ |  (۰) |
| ۱۹۳۸–۱۹۴۷ |  باشگاه فوتبال بری |  ۲۳ |  (۰) |
| ۱۹۴۸–۱۹۵۱ |  باشگاه فوتبال اولدهام اتلتیک |  ۳۰ |  (۱) |
| ۱۹۵۱ |  Chester City |  ۰ |  (۰) |
| مجموع |   |  ۵۳ |  (۱) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
ویو استون (انگلیسی: Viv Aston؛ ۱۶ اکتبر ۱۹۱۸ – ۱۹۹۹ (۸۰−۸۱ سال)) بازیکن فوتبال اهل بریتانیا بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال بری، باشگاه فوتبال اولدهام اتلتیک، و باشگاه فوتبال ای‌اف‌سی بورنموث اشاره کرد.
خنرال خوزه د سان مارتین (چاکو)

| خنرال خوزه د سان مارتین (چاکو) | خنرال خوزه د سان مارتین (چاکو) |
| --- | --- |
فهرست شهرهای آرژانتین: فهرست شهرهای آرژانتین
Plaza Principal: Plaza Principal
کشور:  آرژانتین
استان‌های آرژانتین:  استان چاکو
Department: Libertador Gen. S. Martín
مساحت: مساحت
 • کل: ۷۹٫۸۹ کیلومتر مربع (۳۰٫۸۵ مایل مربع)
ارتفاع: ۷۴ متر (۲۴۳ فوت)
جمعیت: جمعیت
 • کل: ۳۱۷۵۸
 • تراکم: ۴۰۰/کیلومتر مربع (۱۰۰۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۳ (ART)
سامانه طبقه‌بندی اقلیمی کوپن: اقلیم نیمه‌گرمسیری مرطوب
خنرال خوزه د سان مارتین (به اسپانیایی: General José de San Martín) یک منطقهٔ مسکونی در آرژانتین است که در Libertador General San Martín Department واقع شده‌است. خنرال خوزه د سان مارتین ۷۹٫۸۹ کیلومتر مربع مساحت و ۳۱٬۷۵۸ نفر جمعیت دارد و ۷۴ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
جک هیلی (بسکتبال)

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۷ ژانویهٔ ۱۹۶۴ لانگ بیچ، کالیفرنیا
درگذشتهٔ: ۱۶ مارس ۲۰۱۵ (۵۱ سال) لوس آلامیتوس، کالیفرنیا
ملیت: ایالات متحده آمریکا
قد: ۶ فوت ۱۰ اینچ (۲٫۰۸ متر)
وزن: ۲۴۰ پوند (۱۰۹ کیلوگرم)
اطلاعات حرفه: اطلاعات حرفه
دبیرستان: Huntington Beach (هانتینگتون بیچ، کالیفرنیا)
کالج:  Golden West College (1983–1984)  تیم بسکتبال یوسی‌ال‌ای بروینز (۱۹۸۴–۱۹۸۷) 
درفت ان‌بی‌ای: ۱۹۸۷: راند چهارم، هفتاد و نهم پیک کلی
انتخاب‌شده توسط شیکاگو بولز: انتخاب‌شده توسط شیکاگو بولز
پیشه بازیکنی: ۱۹۸۷–۱۹۹۸
پست: فوروارد قدرتی / سنتر
شماره: ۱۵, ۴۴, ۵۴
تاریخچه فعالیت: تاریخچه فعالیت
۱۹۸۷–۱۹۸۸: RCD Espanyol
1988–1989: شیکاگو بولز
1989–1991: بروکلین نتس
1991–1992: لس آنجلس لیکرز
۱۹۹۳: AEK Athens
1993–1995: سن آنتونیو اسپرز
1995–1996: Chicago Bulls
۱۹۹۶–۱۹۹۷: La Crosse Bobcats
1997–1998: New Jersey Nets
 :  
دستاوردهای حرفه‌ای و جوایز: دستاوردهای حرفه‌ای و جوایز
 NBA champion (1996) :  NBA champion (1996) 
 :  
آمار فعالیت در NBA: آمار فعالیت در NBA
امتیاز: 1,180 (3.5 ppg)
 :  
آمار  در NBA.com: آمار  در NBA.com
آمار در Basketball-Reference.com: آمار در Basketball-Reference.com
جک هیلی (انگلیسی: Jack Haley; ۲۷ ژانویهٔ ۱۹۶۴ – ۱۶ مارس ۲۰۱۵) بازیکن بسکتبال اهل ایالات متحده آمریکا بود. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال اسپانیول، بروکلین نتس، سن آنتونیو اسپرز، لس آنجلس لیکرز، و شیکاگو بولز اشاره کرد.
افزایش داده

داده‌افزایی (افزایش داده)، در داده‌کاوی، به سازوکارهایی برای افزایش شمارِ داده‌ها گفته می‌شود. داده‌های تازه با ساختن رونوشت‌ها و نمونه‌هایی از داده‌های کنونی (دردسترس)، یا ساخت داده‌هایی با الگوگرفتن از داده‌های کنونی (کمی ناهمسان)، ساخته می‌شوند. شیوه‌ی داده‌افزایی را می‌توان یک رگولارایزر (همترازکننده) دانست، که راه‌کاری است برای چالشِ بیش‌برازش در زمان آموزش یک الگوی (مدل) یادگیری ماشین.
تقویت داده برای کلاس بندی تصاویر > دگرسازی تصاویر

تغییرات هندسی، چرخش، اصلاح رنگ، برش، چرخش، تزریق نویز و پاک کردن تصادفی برای تقویت تصویر در یادگیری عمیق استفاده می‌شود.
تقویت داده برای کلاس بندی تصاویر > معرفی تصاویر مصنوعی جدید

اگر با مشکل کمبود داده مواجه شویم، تکنیک‌های ساده و در عین حال مؤثر مانند تبدیل‌ها ممکن است راه‌حل محدودی داشته باشند. اگر یک مجموعه داده خیلی کوچک است، یک تصویر تبدیل شده از طریق چرخش و آینه سازی و غیره تنظیم می‌شود. ممکن است هنوز برای یک مشکل معین خیلی کوچک باشد. راه حل دیگر منبع یابی تصاویر کاملاً جدید و مصنوعی از طریق تکنیک‌های مختلف است، به عنوان مثال استفاده از شبکه‌های زایای دشمنگونه برای ایجاد تصاویر مصنوعی جدید برای تقویت داده‌ها. علاوه بر این، الگوریتم‌های تشخیص تصویر هنگام انتقال از تصاویر مصنوعی تولید شده توسط Unity Game Engine بهبود می‌یابند؛ یعنی برای بهبود یادگیری داده‌های دنیای واقعی با تقویت فرایند آموزش با تصاویر رندر شده از محیط‌های مجازی.
افزایش داده برای پردازش سیگنال > سیگنال‌های بیولوژیکی

تقویت داده‌های مصنوعی برای طبقه‌بندی یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخوردار است، به ویژه برای داده‌های بیولوژیکی، که تمایل به ابعاد بالا و کمیاب دارند. کاربردهای کنترل و تقویت رباتیک در افراد ناتوان و توانا هنوز عمدتاً بر تجزیه و تحلیل‌های موضوعی خاص متکی است. کمبود داده در مشکلات پردازش سیگنال، مانند سیگنال‌های نوار عصب و عضله بیماری پارکینسون، که به سختی انجام می‌شود، قابل توجه است. همچنین که می‌توان از یک شبکه‌های زایای دشمنگونه (به ویژه DCGAN) برای انجام انتقال سبک به منظور تولید سیگنال‌های الکترومیوگرافی مصنوعی استفاده کرد که مطابق با سیگنال‌های نشان داده شده توسط مبتلایان به بیماری پارکینسون است.
این رویکردها در نوار مغزی (امواج مغزی) نیز مهم هستند. وانگ و همکاران با بررسی ایده استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال عمیق برای تشخیص احساسات مبتنی بر EEG، نتایج نشان می‌دهد که با استفاده از تقویت داده‌ها، تشخیص احساسات بهبود می‌یابد.
همچنین اشاره شده‌است که مدل GPT-2 OpenAI قادر به یادگیری و تولید سیگنال‌های بیولوژیکی مصنوعی مانند EEG و EMG است. در این مطالعه، اشاره شد که تشخیص از طریق تقویت داده‌ها بهبود یافته‌است. همچنین اشاره شد که مدل‌های یادگیری ماشین آماری آموزش‌دیده در حوزه مصنوعی می‌توانند داده‌های انسانی را طبقه‌بندی کنند و بالعکس. در تصویر، مقایسه ای با چند نمونه از EEG تولید شده توسط مدل GPT-2 و مغز انسان ارائه شده‌است.
یک رویکرد رایج، تولید سیگنال‌های مصنوعی با تنظیم مجدد اجزای داده‌های واقعی است. Lotte روشی برای «تولید آزمایش مصنوعی بر اساس قیاس» پیشنهاد کرد که در آن سه مثال داده x1, x2 ,x3 مثال‌هایی ارائه می‌کند و یک x_synthetic شکل می‌گیرد که به x3 چه x2 به x1 است. یک تبدیل به x1 اعمال می‌شود تا شبیه‌تر به x2 شود، سپس همان تبدیل برای x3 اعمال می‌شود که x_syntetic را تولید می‌کند.
تحقیقات کنونی نشان می‌دهد که می‌توان تأثیر زیادی از تکنیک‌های نسبتاً ساده به دست آورد. به عنوان مثال، فریر مشاهده کرد که وارد کردن نویز به داده‌های جمع‌آوری شده برای تشکیل نقاط داده اضافی، توانایی یادگیری چندین مدل را بهبود می‌بخشد که در غیر این صورت عملکرد نسبتاً ضعیفی داشتند. سینگانوس و همکاران. رویکردهای تاب‌شدن بزرگی، تجزیه موجک و مدل‌های EMG سطح مصنوعی (رویکردهای مولد) را برای تشخیص ژست دست مورد مطالعه قرار داد و زمانی که داده‌های تقویت‌شده در طول آموزش معرفی شد، عملکرد طبقه‌بندی را تا +۱۶٪ افزایش داد.
اخیراً، مطالعات تقویت داده‌ها شروع به تمرکز بر حوزه یادگیری عمیق کرده‌اند، به‌ویژه بر توانایی مدل‌های مولد برای ایجاد داده‌های مصنوعی که سپس در طی فرایند آموزش مدل طبقه‌بندی معرفی می‌شوند. در سال ۲۰۱۸، لو و همکاران. مشاهده کرد که داده‌های مفید سیگنال EEG می‌تواند توسط شبکه‌های متخاصم مولد شرطی Wasserstein (GANs) تولید شود که سپس به مجموعه آموزشی در یک چارچوب یادگیری کلاسیک آزمون قطار معرفی شد. نویسندگان دریافتند که عملکرد طبقه‌بندی با معرفی چنین تکنیک‌هایی بهبود یافته‌است.
تقویت داده برای تشخیص گفتار

اشاره شده‌است که تولید داده مصنوعی از MFCCهای گفتاری می‌تواند تشخیص یک گوینده از گفته‌های آنها را از طریق انتقال یادگیری از داده‌های مصنوعی که از طریق یک شبکه عصبی بازگشتی در سطح کاراکتر (RNN) ایجاد شده‌است، بهبود بخشد.
افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر > چرخاندن

چرخش محور افقی بسیار رایج‌تر از چرخاندن محور عمودی است. این تقویت یکی از ساده‌ترین‌ها برای پیاده سازی است و در مجموعه داده‌هایی مانند CIFAR-10 و ImageNet مفید است. این یک تبدیل نگهدارنده برچسب در مجموعه داده‌های مربوط به تشخیص متن، مانند MNIST یا SVHN نیست.
افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر > فضای رنگی

داده های تصویر دیجیتال معمولاً به عنوان تانسور ابعاد (ارتفاع × عرض × کانال های رنگ) کدگذاری می شوند. انجام افزایش در فضای کانال های رنگی استراتژی دیگری است که اجرای آن بسیار کاربردی است. تقویت‌های رنگی بسیار ساده شامل جداسازی یک کانال رنگی مانند R، G یا B می‌شود. یک تصویر را می‌توان با جدا کردن آن ماتریس و اضافه کردن 2 ماتریس صفر از کانال‌های رنگی به سرعت به نمایش آن در یک کانال رنگی تبدیل کرد. علاوه بر این، مقادیر RGB را می توان به راحتی با عملیات ماتریسی ساده برای افزایش یا کاهش روشنایی تصویر دستکاری کرد. تقویت‌های رنگی پیشرفته‌تر از استخراج یک هیستوگرام رنگی برای توصیف تصویر حاصل می‌شوند.
افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر > برش

برش تصاویر را می توان به عنوان یک مرحله پردازش عملی برای داده های تصویر با ابعاد مختلف ارتفاع و عرض با برش دادن یک ناحیه مرکزی از هر تصویر استفاده کرد. از برش تصادفی نیز می توان برای ارائه اثری مشابه ترجمه‌ها استفاده کرد. تفاوت بین برش تصادفی و ترجمه این است که برش اندازه ورودی را کاهش می دهد، مانند (256, 256) → (224، 224)، در حالی که ترجمه‌ها ابعاد فضایی تصویر را حفظ می‌کنند. بسته به آستانه کاهش انتخاب شده، این تغییر ممکن است حفظ کننده برچسب نباشد.
افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر > چرخش

این روش با چرخش تصویر به راست یا چپ بر روی محوری بین 1 تا 359 درجه انجام می شود. ایمنی افزایش چرخش به شدت توسط پارامتر درجه چرخش تعیین می شود. چرخش های جزئی، مانند بین 1 و 20 یا - 1 تا - 20 می تواند برای کارهای تشخیص رقم مانند MNIST مفید باشد، اما با افزایش درجه چرخش، برچسب داده ها دیگر پس از تبدیل حفظ نمی شود.
افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر > ترجمه

جابجایی تصاویر به چپ، راست، بالا یا پایین می تواند برای جلوگیری از سوگیری موقعیتی در داده ها مفید باشد. به عنوان مثال، اگر تمام تصاویر در یک مجموعه داده در مرکز قرار گیرند، که در مجموعه داده‌های تشخیص چهره رایج است، این نیاز به آزمایش مدل بر روی تصاویر کاملاً مرکزی دارد. همانطور که تصویر اصلی در یک جهت ترجمه می شود، فضای باقی مانده را می توان با یک مقدار ثابت مانند ۰ یا ۲۵۵ پر کرد، یا می توان آن را با نویز تصادفی یا گاوسی پر کرد. این لایه ابعاد فضایی تصویر را پس از تقویت حفظ می‌کند.
افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر > تزریق نویز

تزریق نویز ماتریسی از مقادیر تصادفی را که معمولاً از توزیع گاوسی گرفته می‌شود، تزریق می‌کند. افزودن نویز به تصاویر می تواند به CNNها کمک کند تا ویژگی‌های قوی‌تری را بیاموزند. تبدیل‌های هندسی راه‌حل‌های بسیار خوبی برای بایاس‌های موقعیتی موجود در داده‌های آموزشی هستند. منابع بالقوه زیادی برای سوگیری وجود دارد که می‌تواند توزیع داده‌های آموزشی را از داده‌های آزمایشی جدا کند.
افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر > دگرگونی‌های فضای رنگی

داده های تصویر در 3 ماتریس انباشته، هر کدام به اندازه ارتفاع × عرض کدگذاری می‌شوند. این ماتریس‌ها مقادیر پیکسلی را برای یک مقدار رنگ RGB نشان می‌دهند. سوگیری‌های نور یکی از رایج‌ترین چالش‌ها برای مشکلات تشخیص تصویر هستند. بنابراین، اثربخشی تبدیل‌های فضای رنگی، که به عنوان تبدیل‌های فتومتریک نیز شناخته می‌شوند، برای مفهوم‌سازی نسبتاً شهودی است. یک راه حل سریع برای تصاویر بیش از حد روشن یا تاریک، کاهش یا افزایش مقادیر پیکسل با یک مقدار ثابت است. یکی دیگر از دستکاری‌های سریع فضای رنگی این است که ماتریس‌های رنگی RGB جداگانه را به هم متصل کنید. تبدیل دیگر شامل محدود کردن مقادیر پیکسل به یک مقدار حداقل یا حداکثر است.
افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر > فیلترهای کرنل

فیلترهای کرنل یک تکنیک بسیار محبوب در پردازش تصویر برای شفاف کردن و محو کردن تصاویر هستند. این فیلترها با لغزش یک ماتریس n × n روی یک تصویر با یک فیلتر تاری گاوسی کار می کنند که منجر به یک تصویر تارتر می شود یا یک فیلتر لبه عمودی یا افقی با کنتراست بالا که منجر به تصویر واضح‌تر در امتداد لبه‌ها می‌شود. تار کردن تصاویر برای افزایش داده‌ها می‌تواند منجر به مقاومت بالاتر در برابر تاری حرکت در طول آزمایش شود. علاوه بر این، شارپ کردن تصاویر برای افزایش داده‌ها می‌تواند منجر به کپسوله کردن جزئیات بیشتر در مورد اشیاء مورد علاقه شود.
یکی از معایب این تکنیک این است که بسیار شبیه به مکانیسم‌های داخلی CNN است. CNN ها دارای کرنل‌های پارامتریک هستند که روش بهینه برای نمایش لایه به لایه تصاویر را یاد می‌گیرند.
افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر > مخلوط کردن تصاویر

اختلاط تصاویر با هم با میانگین‌گیری مقادیر پیکسل‌شان، یک رویکرد بسیار غیرمستقیم برای افزایش داده است. تصاویری که با انجام این کار تولید می شوند، برای یک ناظر انسانی تبدیل مفیدی به نظر نمی‌رسند. یک عیب آشکار این تکنیک این است که از دیدگاه انسانی منطقی نیست. درک یا توضیح افزایش عملکرد حاصل از مخلوط کردن تصاویر بسیار دشوار است. یکی از توضیح های ممکن برای این موضوع این است که افزایش اندازه مجموعه داده ها منجر به نمایش قوی‌تر ویژگی های سطح پایین مانند خطوط و لبه‌ها می‌شود.
افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر > پاک کردن تصادفی

این تکنیک به طور خاص برای مبارزه با چالش های تشخیص تصویر به دلیل انسداد طراحی شده است. انسداد به زمانی گفته می شود که برخی از قسمت های جسم نامشخص باشد. پاک کردن تصادفی با وادار کردن مدل به یادگیری ویژگی های توصیفی در مورد یک تصویر و جلوگیری از تطبیق بیش از حد آن به یک ویژگی بصری خاص در تصویر، این کار را متوقف می کند. جدا از چالش بصری انسداد، پاک کردن تصادفی یک تکنیک امیدوارکننده برای تضمین توجه شبکه به کل تصویر است، نه فقط به زیر مجموعه ای از آن.
افزایش داده ها بر اساس یادگیری عمیق > افزایش فضای ویژگی

شبکه‌های عصبی در نگاشت ورودی‌های با ابعاد بالا به نمایش‌های با ابعاد پایین‌تر بسیار قدرتمند هستند. این شبکه‌ها می‌توانند تصاویر را به کلاس های باینری یا n × 1 بردار در لایه‌های مسطح نگاشت کنند. پردازش متوالی شبکه‌های عصبی را می‌توان به گونه‌ای دستکاری کرد که نمایش‌های میانی را بتوان از شبکه به عنوان یک کل جدا کرد. 
استفاده از خودرمزگذارها به ویژه برای انجام افزایش فضای ویژگی روی داده‌ها مفید است. خودرمزگذارها با داشتن نیمی از شبکه، رمزگذار، کار می‌کنند، تصاویر را به صورت نمایش‌های برداری کم بعدی نگاشت می کنند، به طوری که نیمه دیگر شبکه، رمزگشا، می تواند این بردارها را به تصویر اصلی بازسازی کند. این نمایش کدگذاری شده برای افزایش فضای ویژگی استفاده می شود.
کتابخانه Augmentor تبدیل‌های الاستیک را به منظور تولید تصاویر مصنوعی جدید از مجموعه داده به منظور کاهش مشکلات کمبود معرفی می‌کند.
مقایسه سیگنال‌های EEG تولید شده توسط GPT-2 (سمت چپ) و امواج مغزی واقعی انسان (راست) در کلاس‌های حالت ذهنی "تمرکز"، "آرام" و "خنثی"
خواننده عروسی

| خواننده عروسی | خواننده عروسی |
| --- | --- |
کارگردان: فرانک کوراکی
تهیه‌کننده: رابرت سایموندز
نویسنده: تیم هرلهی
بازیگران: آدام سندلر درو بریمور کریستین تیلور آلن کاورت آنجلا فیدر استون
موسیقی: تدی کاستلوچی
فیلم‌بردار: تیم سارستت
توزیع‌کننده: نیو لاین سینما
تاریخ‌های انتشار:  ۱۳ فوریه ۱۹۹۸ (۱۹۹۸-02-۱۳)  
مدت زمان: ۹۵ دقیقه
کشور: ایالات متحده
زبان: انگلیسی 
هزینهٔ فیلم: ۱۸ میلیون دلار
فروش گیشه: ۱۲۳٬۳۰۶٬۹۸۷
خواننده عروسی (به انگلیسی: The Wedding Singer) فیلمی است کمدی رمانتیک محصول سال ۱۹۹۸ به کارگردانی فرانک کوراکی است. در این فیلم بازیگرانی همچون آدام سندلر، درو بریمور، کریستین تیلور، آلن کاورت و آنجلا فیدر استون، متیو گلاو، الن آلبرتینی دو، راب اشنایدر، آلکسیس آرکت، کریستینا پیکلز، فرانک سیورو، بیلی آیدل، کوین نیلن، استیون بریل، استیو بوشمی ایفای نقش کرده‌اند. این فیلم اولین همکاری مشترک درو بریمور و آدام ساندلر می‌باشد.
خورشیدگرفتگی ۲۲ مه ۲۰۵۸

خورشیدگرفتگی ۲۲ مه ۲۰۵۸ (به انگلیسی: Solar eclipse of May 22, 2058) یک خورشیدگرفتگی از نوع خورشیدگرفتگی جزئی است. این خورشیدگرفتگی در تاریخ ۲۲ مه ۲۰۵۸ میلادی (‎۱ خرداد ۱۴۳۷ خورشیدی) روی خواهد داد که زمان اوج آن، ساعت ۱۰:۳۹:۲۵ به‌وقت ساعت هماهنگ جهانی است.
سزار (دهانه)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
مختصات: ۹°۰۰′شمالی ۱۵°۲۴′شرقی﻿ / ﻿۹٫۰°شمالی ۱۵٫۴°شرقی﻿ / 9.0; 15.4
قطر: ۹۰ کیلومتر
عمق: ۳.۴ کیلومتر
هم‌درازا: ۳۴۵° در طلوع آفتاب
نام‌بخش: ژولیوس سزار
به افتخار: ژولیوس سزار
سزار یک دهانه برخوردی در ماه‌ است. این دهانه را به‌نام ژولیوس سزار نامگذاری کرده‌اند.
امین سابیتوغلو

| امین سابیتوغلو | امین سابیتوغلو |
| --- | --- |
امین سابیتوغلو: امین سابیتوغلو
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
زاده: ۲ نوامبر ۱۹۳۷ باکو، جمهوری آذربایجان
خاستگاه:  باکو، جمهوری آذربایجان
درگذشته: ۱۸ نوامبر ۲۰۰۰ (۶۳ سال) باکو
ژانر: ژانرهای مختلف
پیشه(ها): آهنگ‌ساز، Music editor
امین ثابت‌اوغلو (ترکی آذربایجانی: Emin Sabitoğlu؛ با نام کامل امین ثابت‌اغلو محمودُف ترکی آذربایجانی: Emin Sabit oğlu Mahmudov؛ ۲ نوامبر ۱۹۳۷ – ۱۸ نوامبر ۲۰۰۰) موسیقی‌دان اهل جمهوری آذربایجان بود. پدر او ثابت رحمان از نویسندگان آذربایجان شوروی بود.
ستبانیادو ای پریراتو

| Sotobañado y Priorato, Spain | Sotobañado y Priorato, Spain |
| --- | --- |
کشور: اسپانیا
بخش خودمختار: کاستیا و لئون
استان: استان پالنسیا
دهستان: Sotobañado y Priorato
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۵ کیلومتر مربع (۱۰ مایل مربع)
جمعیت (2004): جمعیت (2004)
 • کل: ۱۷۹
 • تراکم: ۷٫۲/کیلومتر مربع (۱۹/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (زمان)
ستبانیادو ای پریراتو (به اسپانیایی: Sotobañado y Priorato) یک شهرستان در اسپانیا است که در استان پالنسیا واقع شده‌است.
خصوصیات

ستبانیادو ای پریراتو ۲۵ کیلومترمربع مساحت و ۱۷۹ نفر جمعیت دارد.
سابینا گوتسانتی

| سابینا گوتسانتی | سابینا گوتسانتی |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۵ ژوئیهٔ ۱۹۶۳ ‏(۶۱ سال)
ملیت: ایتالیایی
والدین: پائولو گوتسانتی (پدر)
خویشاوندان: کاترینا گوتسانتی (خواهر) کورادو گوتسانتی (برادر)
سابینا گوتسانتی (ایتالیایی: Sabina Guzzanti؛ زادهٔ ۲۵ ژوئیهٔ ۱۹۶۳) یک بازیگر اهل ایتالیا است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته است می‌توان به دلسوزی برای شاه‌میگو اشاره نمود.
خومنگسکا

| خومنگسکا | خومنگسکا |
| --- | --- |
روستا: روستا
خومنگسکا: خومنگسکا
مختصات: ۴۹°۴۰′ شمالی ۲۲°۴′ شرقی﻿ / ﻿۴۹٫۶۶۷°شمالی ۲۲٫۰۶۷°شرقی﻿ / 49.667; 22.067: مختصات: ۴۹°۴۰′ شمالی ۲۲°۴′ شرقی﻿ / ﻿۴۹٫۶۶۷°شمالی ۲۲٫۰۶۷°شرقی﻿ / 49.667; 22.067
کشور:  لهستان
استان: استان پودکارپاتسکیه
شهرستان: شهرستان بژوزوف
گمینا: گمینا بژوزوو
جمعیت: جمعیت
 • کل: ۴۳۰۰
خومنگسکا (به لهستانی:  Humniska) یک روستا در لهستان است که در گمینا بژوزوو واقع شده‌است. خومنگسکا ۴٬۳۰۰ نفر جمعیت دارد.