stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Alınan sinyal gücü göstergesi
802.11 uygulamalarında > Alınan kanal güç göstergesi

Çoğunlukla, 802.11 RSSI, alınan kanal güç göstergesi (RCPI) ile değiştirildi. RCPI, başlangıç ve alınan tüm çerçeve üzerinden seçilen bir kanaldaki alınan radyo frekansı gücünün 802.11 ölçüsüdür ve mutlak doğruluk ve çözünürlük düzeylerini tanımlamıştır. RCPI yalnızca 802.11 ile ilişkilidir ve bu nedenle IEEE 802.11k-2008 aracılığıyla bazı doğruluk ve çözünürlüğe sahiptir. Alınan sinyal gücü seviyesi değerlendirmesi, kablosuz düğümler arasındaki iletişim için bir bağlantı kurulmasında gerekli bir adımdır. Bununla birlikte, RCPI gibi bir güç seviyesi metriği genellikle bağlantının kalitesi, seyahat süresi ölçümü (varış zamanı ) gibi diğer metrikler gibi yorum yapamaz.
Socket 8

Socket 8 işlemci soketi, sadece Intel Pentium Pro ve Pentium II OverDrive bilgisayar işlemcileriyle kullanılmıştır. Pentium II'nin tanıtılmasıyla Slot 1 ve Pentium II Xeon'un satışa çıkarılmasıyla Slot 2, 1999'da Socket 8'in yerini almıştır.
Teknik özellikler

Socket 8, 387 pimli ve dikdörtgen şeklinde farklı bir sokettir. Bu soket; 60 ile 66 Mhz arasında ön yüz veriyolu (FSB) hızlarını, 3.1 ile 3.3 volt arası voltajları ve Pentium Pro ve Pentium II OverDrive işlemcilerini destekler. Ayrıca Soket 8, farklı bir pim dizilim düzenine sahiptir. Soketteki pimler, soketin bir parçasında PGA (pin grid array) örgüsündeyken soketin diğer parçasında SPGA (staggered pin grid array) örgüsündedir.
Pentium II Overdrive işlemcisinin altını gösteren bir mühendislik örneği.
Socket M

Eski bir Sony VAIO laptopun içi (VGN-C140G)
Socket M (mPGA478MT), Intel tarafından Intel Core serisi mobil işlemcileri için 2006'da tanıtılmış bir işlemci arayüzüdür.
Teknik özellikler

Socket M, tüm Intel Core ürünlerine ek olarak Core'den temel alan Sossaman kod adlı çift çekirdekli Xeon işlemcilerinde kullanılır. Bu soket; Intel Core 2 Duo'nun mobil versiyonlarının ilk neslinde de, özellikle (Napa Refresh olarak ifade edilen) T5x00 ve T7x00 Merom serilerinde, kullanılmıştır ancak bu seriler 2007'de Socket P'ye (Santa Rosa) geçmiştir. Bu soket genellikle 667 Mhz'ye kadar FSB (ön yüz veriyolu) destekleyen Intel 945PM/945GB çipsetlerini ve 800 Mhz FSB desteği sağlayan Intel PM965/GM965 yonga setlerini kullanır ancak Socket M-PM965/GM/965 kombinasyonu daha nadirdir. "Sossaman" Xeon işlemcileri, E7520 yonga setini kullanır.
Bu soketin diğer soketlerle ilişkisi

Socket M, masaüstü soketi mPGA 478A ile pim uyumludur ancak elektriksel olarak uyumlu değildir. Socket M, bir pimin konumundan dolayı daha eski olan masaüstü soketi Socket 478 (mPGA478B) veya daha yeni olan mobil soket Socket P ile (mPGA478MN) pim uyumlu değildir; daha eski olan mobil soket Socket 479'un çoğu versiyonuyla da uyumlu değildir. Socket 479'un ilk nesli için tasarlanmış Pentium III-M işlemcileri fiziksel olarak Socket M'ye takılabilir ancak elektriksel olarak bu soketle uyumsuzdur. Çelişkili bilgiler paylaşılmasına rağmen Socket M için herhangi bir 45 nm Penryn işlemcisi çıkarılmamıştır.
Tacikistan bayrağı

| --- | --- |
Tacikistan Bayrağı

Kullanan(lar): Tacikistan
Kabul tarihi: 1992
Oran: 1:2
Tasarlayan: Zuhur Habibullaev
Tacikistan Bayrağı, Tacikistan devletinin resmi bayrağı.
Bayrak kırmızı, beyaz ve yeşil yatay şeritlerden oluşan bir üçrenklidir. Ortada bulunan beyaz şeridin içerisinde üst kısmı 7 adet altın sarısı beş köşeli küçük yıldız ile çevrelenmiş altın sarısı bir taç bulunmaktadır.
Sembolizm

Kırmızı renk ulusun birliğini, zaferi ve güneşin doğuşunu temsil eder. Kırmızı ayrıca eski Sovyet döneminde, işçileri  ve toprağı korumak için hayatlarını feda eden savaşçıları sembolize eder. Beyaz renk saflığı, ahlakı, dağların kar ve buzunu ve pamuğu temsil eder. Yeşil, doğanın cömert cömertliğini, bereketli vadileri, İslam dinini ve Nevruz kutlamalarını sembolize eder.
Tacik adı popüler etimolojide Farsça tâj kelimesi ile bağlantılı olduğundan, taç sembolü Sâmânîleri ve Tacik halkını temsil eder. Tacikistan bayrağı, Fars mitolojisinde mükemmelliği ve mutluluğu temsil eden yedi sayısının önemi nedeniyle yedi yıldıza sahiptir.
Tasarım

|  Renk tonları | Beyaz | Kırmızı | Sarı | Yeşil |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pantone | Safe | 3546c | 7406c | 2273c |
| CMYK | 0-0-0-0 | 0-100-100-20 | 0-21-100-3 | 100-0-100-60 |
| RGB | 255-255-255 | 205-0-0 | 248-196-0 | 0-102-0 |
| Hexadecimal | #FFFFFF | #CD0000 | #F8C400 | #006600 |
Tarihi bayraklar

Tacikistan Özerk Sovyet Sosyalist Cumhuriyeti bayrağı (1924-1929)
Tacikistan Sovyet Sosyalist Cumhuriyeti bayrağı (1929-1931)
Tacikistan Sovyet Sosyalist Cumhuriyeti bayrağı (1931-1935)
Tacikistan Sovyet Sosyalist Cumhuriyeti bayrağı (1935-1936)
Tacikistan Sovyet Sosyalist Cumhuriyeti bayrağı (1936-1938)
Tacikistan Sovyet Sosyalist Cumhuriyeti bayrağı (1938-1940)
Tacikistan Sovyet Sosyalist Cumhuriyeti bayrağı(1940-1953)
Tacikistan Sovyet Sosyalist Cumhuriyeti bayrağı (1953-1991) (ön yüz)
Tacikistan Sovyet Sosyalist Cumhuriyeti bayrağı (1953-1991) (arka yüz)
Galeri

Cumhurbaşkanı bayrağı
Sivil bayrak
Dalgalanan Tacikistan bayrağı
Zune 30

| --- | --- |


Geliştirici(ler): Microsoft
Ürün ailesi: Zune
Tip: Taşınabilir medya oynatıcı
Çıkış tarihi: 14 Kasım 2006
İşletim sistemi: Windows Embedded ce 6.0
Depolama kapasitesi: 30 GB Sabit disk
Giriş: Dairesel yönlü ped
Bağlantı(lar): Wi-Fi, USB, Microsoft PixelSense
Boyutlar/Kasa: 2.4 × 4.4 × 0.58 inç
Önceli: Yok
Ardılı: Zune 80, 120
İlgili makaleler: Zune 4, 8, 16
Zune 30 Microsoft tarafından geliştirilen ilk taşınabilir medya yürütücüsüdür. 14 Kasım 2006'da serbest bırakıldı. Cihazın ilk ismi sadece Zune idi. Farklı sabit disk kapasitelerine sahip daha sonraki sürümlerden sonra orijinal Microsoft Zune, Zune 30 olarak yeniden adlandırıldı. Windows Embedded ce 6.0 sisteminde çalışır. Tüketici baskısı sırasıyla siyah, kahverengi ve inci beyaz olarak sunuldu; bu renk sırasıyla mavi, yeşil ve açık renklerden farklı bir renkte bir "çift katlama" veya yarı saydam bir ışıma ile geldi. Kutular silikon kauçuktan yapıldı. Kontroller, yön için dört düğmeli dairesel bir denetleyici yanı sıra bir şarkı albümü veya menüsü seçmek için orta düğme, sola geri düğme, sağdaki bir oynat/duraklat düğmesi ve oynatıcının yanında bir tutma anahtarı, Kulaklık girişi içerir. 13 Kasım 2007-de Zune 4, 8, 16 serili cihazlar da bırakıldı. Zune 30-un ardılı olaraksa, Zune 80, 120 serili cihazlar bırakıldı.
Zune 30-da görüntü
Kutunun arkasında "Seattle'dan Merhaba" kelimeleri yazılmış ve cihaza önceden yüklenmiş birkaç şarkı, video ve resim içerdi. Zunenin fiyatı, başlangıçta 249.99 USD perakende satış fiyatı ile 5 Eylül 2007'de 199.99 USD'ye düştü. Sınırlı sayıda değişik renk ve desenler geldi ve art arda üç ayda bir teklif edildi. Red Zunes, Ekim 2006'da Los Angeles'taki çeşitli mağazalardaki açık artırmalara açıldı. Pembe ve turuncu Zune, her biri 100 adetlik miktarlarda, numaralandırılmış özgünlük sertifikasıyla birlikte Zune kutularına rastgele yerleştirildi. Aynı renkte olan aygıtlar hediye olarak Zune ekibine verildi.
Halo 3'ün ilham kaynağı olan Zune, oyun yaratıcıları Bungie ile ortak olarak geliştirildi ve Mayıs 2007'de bir Halo 3 etkinliğinde ilan edildi. Halo 3 Zune, koyu kahverengi veya siyah renkte çıktı ve arka tarafında bir Halo simgesi bulunuyor. Her iki versiyona da, Red vs. Blue adlı popüler dizinin bir bölümünü içeren Halo içeriği yüklendi ve oyundan gelen bir şey gibi hissetmek için tasarlandı. Siyah Halo 3 Zune, GameStop aracılığıyla 27 Haziran 2007 tarihinden beri satıldı. 29 Ekim 2007'de piyasaya çıkan Wisin & Yandel özel Zune, yalnızca Wal-Mart mağazalarında satışa sunuluyor.
Donanım

Hacim: 4.4 × 2.4 × 0.58 inç (11.18 × 6.10 × 1.47 cm)
Ağırlık: 5.6 ons (158.8 g)
Ekran: 3 inç (7.62 cm) çapraz, 2.4 inç (6.10 cm) x 1.8 inç (4.57 cm) QVGA LCD, 320 × 240 piksel, 133.33 Piksel hassasiyeti, 65k renk (16 bit renk)
Sabit disk: 30 GB sabit disk, form faktörü kısa FF 1.8 inç
Wi-Fi: Zune-to-Zune şarkı aktarımı, Zune-to-Zune oyun bağlantısı, Zune-to-PC müzik kütüphanesi senkronize etme, Zunetag ve Marketplace Hesabıyla yapılandırıldığında Zune Marketplace Dosyaları (Firmware 3.0 bağımlısı); IEEE 802.11b/g (BB|RF); i, e (MAC)
TV çıkışı: NTSC, PAL, ACP (Macrovision 7)
USB: USB 1.1, 2.0
Radio: 76-108 MHz FM, RDS, RBDS
Pil: Şarj edilebilir lityum iyon pil, 3.7 V, 800 mAh
Tahliye: 13-14 saat müzik (açık-kapalı Wi-Fi), 4 saat video
Ücret: 2-3 saat (% 90- dolu)
CPU ve ekran denetleyicisi: Freescale i. ARM mimarisi ile MX31L işlemci, VFP, IPU
RAM: 64 MB (64 × 220 bayt) 133 MHz Mobil SDR SDRAM, XNA oyunlarında 16 MB, 90 mA
Flash bellek: 2 MB NOR bellek, 1Mx16 önyükleme bloku, 3,3 V
Bus anahtarı: Alçak gerilim sekizli FET bus anahtarı
ATA sürücüsü: 8 bitlik veriyolu vericisi/sürücüsü
Ses: 24 bit D.A.C., 48 kHz (maks.), 0,9 Watt
Ses ve güç yönetimi: 16 bit DAC, 44,1 kHz
Video: 100 saate kadar video saklayabilir
Otomatik hedef tanıma

Otomatik hedef tanıma (Automatic target recognition; ATR), bir algoritmanın veya cihazın, sensörlerden elde edilen verilere dayanarak hedefleri veya diğer nesneleri tanıma yeteneğidir.
Hedef tanıma ilk olarak, radar tarafından aydınlatılan hedefi sınıflandırmak için bu sesi deşifre edecek eğitimli bir operatörün, alınan sinyalin sesli bir temsili kullanılarak yapıldı. Bu eğitimli operatörler başarılı olurken, sınıflandırmada daha fazla doğruluk ve hız sağlayan otomatik yöntemler geliştirildi ve geliştirilmeye devam edilmektedir. ATR, kara ve hava araçları gibi insan yapımı nesnelerin yanı sıra hayvanlar, insanlar ve bitkisel dağınıklık gibi biyolojik hedefleri tanımlamak için de kullanılmaktadır. Bu, bir savaş alanındaki bir nesneyi tanımaktan, Doppler hava radarındaki büyük kuş sürülerinin neden olduğu parazitleri filtrelemeye kadar her şey için faydalı olabilmektedir.
Olası askeri uygulamalar, IFF transponder gibi basit bir tanımlama sistemini içermektedir. Ayrıca insansız hava araçları ve seyir füzeleri gibi diğer uygulamalarda kullanılmaktadır. ATR'nin yerel uygulamalar için de kullanılmasına giderek daha fazla önem verilmiştir. Sınır güvenliği, metro hattındaki nesneleri veya insanları tanımlamak için güvenlik sistemleri, otomatikleştirilmiş araçlar ve diğerleri için ATR'nin kullanılmasına yönelik araştırmalar yapılmıştır.
Tarihçe

Hedef tanıma, neredeyse radardan beri var olmuştur. Radar operatörleri, yansıyan sinyal tarafından alınan ses gösterimi aracılığıyla düşman bombardıman uçaklarını ve savaşçılarını tanımlayacaktı (Örneğin II. Dünya Savaşı'nda kullanılan radar teknikleri).
Hedef tanıma, temel bant sinyalinin operatöre çalınmasıyla yıllarca yapılmıştır. Bu sinyali dinleyen eğitimli radar operatörleri, aydınlatılan hedef hakkında, aracın türü, hedefin boyutu gibi çeşitli bilgileri tanımlayabilir ve potansiyel olarak biyolojik hedefleri bile ayırt edebilmektedir. Ancak, bu yaklaşımın birçok sınırlaması vardır. Operatör, her bir hedefin nasıl ses çıkaracağı konusunda eğitilmelidir. Eğer hedef yüksek hızda hareket ediyorsa artık duyulamayabilir ve bu durum hata olasılığını yükseltir. Bununla birlikte, sinyali sesli olarak temsil etme fikri, hedeflerin otomatik olarak sınıflandırılması için bir temel sağlamıştır. Geliştirilen çeşitli sınıflandırma şemaları, konuşma tanıma gibi diğer ses uygulamalarında kullanılan temel bant sinyalinin özelliklerini kullanmaktadır.
Genel bakış > Mikro-Doppler Etkisi

Radar, iletilen sinyalin bu sinyal tarafından aydınlatılan hedeften geri dönmesinin ne kadar sürdüğünü hesaplayarak bir nesnenin uzaklığını belirler. Bu nesne sabit olmadığında, Doppler etkisi olarak bilinen frekansta bir kaymaya neden olur. Tüm nesnenin öteleme hareketine ek olarak, nesnenin titreşmesi veya dönmesi, frekansta ek bir kaymaya neden olabilir. Bu olduğunda, Doppler kaydırılmış sinyal modüle edilir. Sinyalin modülasyonuna neden olan bu ek Doppler etkisi, mikro-Doppler etkisi olarak bilinir. Bu modülasyon, ATR için algoritmaların geliştirilmesine izin verecek belirli bir desene veya imzaya sahip olabilir. Mikro-Doppler etkisi, hedefin hareketine bağlı olarak zamanla değişecek ayrıca zaman ve frekans değişen bir sinyale neden olacaktır.
Genel bakış > Zaman-frekans analizi

Fourier dönüşümü zamanla değişen bileşeni hesaba katamadığı için bu sinyalin Fourier dönüşümü analizi yeterli değildir. Frekans ve zamanın bir fonksiyonunu elde etmenin en basit yöntemi, kısa zamanlı Fourier dönüşümünü (short-time Fourier transform; STFT) kullanmaktır. Ancak, Gabor dönüşümü veya Wigner dağıtım fonksiyonu gibi daha sağlam yöntemler, frekans ve zaman alanının eşzamanlı bir temsilini sağlamak için kullanılabilir. Ancak tüm bu yöntemlerde, frekans çözünürlüğü ile zaman çözünürlüğü arasında bir değiş tokuş olacaktır.
Genel bakış > Tespit etme

Bulunan spektral bilgi çıkarıldıktan sonra, sistemin tanımlayacağı hedefler hakkında bilgi içeren mevcut bir veritabanı ile karşılaştırılabilir ve aydınlatılan hedefin ne olduğuna karar verilebilir. Bu, alınan sinyalin modellenmesi ve ardından kütüphanedeki hangi hedefin alınan sinyal kullanılarak oluşturulan modele en uygun olduğuna karar vermek için maksimum olabilirlik (maximum likelihood; ML), çoğunluk oylaması (majority voting; MV) veya maksimum a posteriori  (maximum a posteriori MAP) gibi istatistiksel bir tahmin yöntemi kullanılarak yapılır.
Yaklaşım > Özniteliklerin çıkarılması

Sesten ilham alan bu katsayılara dayalı olarak hedefleri tanımlayacak otomatik hedef tanıma sistemleri oluşturmak için konuşma tanımada kullanılan ses özellikleri ile ilgili çalışmalar yapılmıştır. Bu katsayılar şunları içermektedir:
Doğrusal öngörücü kodlama (Linear predictive coding; LPC) katsayıları
Cepstral doğrusal öngörücü kodlama (Cepstral linear predictive coding ; LPCC) katsayıları
Mel frekansı cepstral katsayıları (Mel-frequency cepstral coefficients; MFCC).
Bu katsayıları elde etmek için temel bant sinyali işlenir, ardından veritabanındaki hangi hedefin elde edilen katsayılara en çok benzediğine karar vermek için istatistiksel bir süreç kullanılır. Hangi özelliklerin ve hangi karar şemasının kullanılacağının seçimi sisteme ve uygulamaya bağlıdır.
Bir hedefi sınıflandırmak için kullanılan özellikler, konuşmadan ilham alan katsayılarla sınırlı değildir. ATR'yi gerçekleştirmek için çok çeşitli özellikler ve algılama algoritmaları kullanılabilir.
Yaklaşım > Algılama algoritmaları

Hedeflerin tespitinin otomatik hale getirilmesi için bir eğitim veri tabanının oluşturulması gerekmektedir. Bu genellikle hedef bilindiğinde toplanan deneysel veriler kullanılarak yapılır ve daha sonra ATR algoritması tarafından kullanılmak üzere saklanmaktadır.
Akış şemasında bir algılama algoritması örneği gösterilmektedir. Bu yöntem, M veri bloklarını kullanır, her birinden istenen özellikleri (yani LPC katsayıları, MFCC) çıkarır ve ardından bunları bir Gauss karışım modeli (Gaussian mixture model ; GMM) kullanarak modeller. Toplanan veriler kullanılarak bir model elde edildikten sonra eğitim veri tabanında yer alan her bir hedef için koşullu olasılık oluşturulur. Bu örnekte, M veri bloğu vardır. Bu, veri tabanındaki her hedef için M olasılık koleksiyonu ile sonuçlanır. Bu olasılıklar, hedefin maksimum olabilirlik kararını kullanarak ne olduğunu belirlemek için kullanılır. Bu yöntemin araç tiplerini (örneğin tekerlekli ve paletli araçlar) ayırt edebildiği ve hatta başarı olasılığı yüksek olan üç kişiye kadar kaç kişinin bulunduğuna karar verebildiği gösterilmiştir.
Yaklaşım > CNN Tabanlı Hedef Tanıma

Evrişimli sinir ağı (Convolutional neural network; CNN) tabanlı hedef tanıma, geleneksel yöntemlerden daha iyi performans gösterebilir. Sentetik görüntülerle eğitimden sonra gerçek sahnelerin kızılötesi görüntülerinde hedeflerin (yani muharebe tanklarının) tanınmasında yararlı olduğu kanıtlanmıştır. Çünkü bu hedeflerin gerçek görüntüleri çok azdır. Eğitim setinin sınırlaması nedeniyle, gerçek sahneler test setini tanımak söz konusu olduğunda, sentetik görüntülerin ne kadar gerçekçi olduğu çok önemlidir.
Genel CNN ağ yapısı, çıktı olarak 7 evrişim katmanı, 3 maksimum havuzlama (pooling) katmanı ve bir softmax katmanı içerir. Maksimum havuzlama katmanları, ikinci, dördüncü ve beşinci evrişim katmanından sonra yer alır. Çıktıdan önce bir global ortalama havuzlama da uygulanır. Tüm evrişim katmanları, Leaky ReLU doğrusal olmayan etkinleştirme işlevini kullanır.
Cepstrum Özelliklerini ve GMM'yi Kullanan ATR
Ab Gaç

| Ab Gaç |
| --- | --- |
Köy
Ab Gaç
Ülke:  Afganistan
İl: Badahşan ili
Ab Gaç, kuzeydoğu Afganistan'da Badahşan ilinde bulunan bir köydür.
Ab Gaç, Vahi halkının yaşadığı yerdir. Köyün nüfusu (2003) 342'dir.
Mobil Internet cihazı

Lenovo Ideapad U8
Mobil Internet cihazı, (İngilizce:Mobile Internet device) kablosuz İnternet erişimi sağlayan multimedya özellikli bir mobil cihazdır. Bunlar, kişisel ya da iş amaçlı eğlence, bilgi ve konuma dayalı hizmetleri sunmak üzere tasarlanmıştır. İki yönlü iletişim ve gerçek zamanlı paylaşıma izin verirler. Akıllı telefonlar ve tablet bilgisayarlar arasında dolgu olarak nitelendiriliyorlar.
MID'in tüm özellikleri akıllı telefonlarda ve tabletlerde kullanıma sunulmaya başlandığından, bu terim artık daha çok hem üst seviye hem de düşük kaliteli tabletler için kullanılıyor.
Türevleri

Archos'un mobil İnternet tabletlerinin sınıfında birden fazla işletim sistemi bulunmaktadır: Windows CE, Android ve Windows 7. Form faktörü Lenovo görüntüsüne çok benzemektedir. Android tableti ARM Cortex CPU ve dokunmatik ekran kullanıyor.
Intel, Bahar 2007'de Pekin'de Intel Geliştirici Forumunda bir prototip MID duyurdu. Sophia Systems tarafından Intel Centrino Atom'u kullanan MID geliştirme kiti Nisan 2008'de açıklandı.
Intel MID platformları, x86 türevlerinin çoğundan daha az güç tüketen bir Intel işlemci ve yonga setini temel alır. Aşağıda listelenen birkaç platform açıklandı:
McCaslin platform (2007) - Intel'in ilk nesil MID platformudur (kod adı McCaslin), 600-800 MHz'de çalışan 90 nm Intel A100 / A110 işlemci (Stealey veya Intel A100 kod adı) içerir.
Menlow platform (2008) - 2 Mart 2008'de Intel, yeni bir düşük güç işlemci platformu ailesi için Intel Atom işlemci markasını tanıttı. Bileşenlerin ince, küçük tasarımları var, mobil ve düşük güçlü cihazlarda "en iyi mobil bilgi işlem ve İnternet deneyimini sağlamak" için birlikte çalışıyorlar.
Intel'in ikinci nesil MID platformu (kod adı Menlow), 2.0 GHz'e kadar çıkabilen 45 nm Intel Atom işlemci (kod adı Silverthorne) ve Intel HD Ses (kod adı Azalia) içeren bir Sistem Denetleyicisi Merkezi (kod adı Poulsbo) içerir. Bu platform başlangıçta Centrino Atom markası taşıyor ancak bu uygulama 2008 yılının üçüncü çeyreğinde durduruldu.
Moorestown platform (2010) - Intel'in üçüncü nesil MID / akıllı telefon platformudur (kod adı Moorestown), 45 nm Intel Atom işlemcisi (kod çözümü Lincroft) ve 65 nm Platform Controller Hub (kod adı: Langwell) içermektedir. Bellek denetleyicisi ve grafik denetleyicisi artık tümüyle işlemciye entegre edildiğinden kuzey köprüsü kaldırıldı ve işlemci doğrudan güney köprüsü ile DMI veriyolu arabirimi aracılığıyla iletişim kuruyor.
Medfield platform (2012) - Intel'in dördüncü nesil MID / akıllı telefon platformu (kod adı Medfield) 32 nm Intel Atom SoC (kod adı Penwell) içerir.
Clover Trail+ platform (2012) - Intel'in MID / akıllı telefon platformudur (kod adı Clover Trail +), Clover Trail tablet platformuna dayanıyordu. 32 nm Intel Atom SoC (kod adı Cloverview) içerir.
Merrifield platform (2013) - Intel'in beşinci nesil MID / akıllı telefon platformudur (kod adı Merrifield), 22 nm Intel Atom SoC (kod adı Tangier) içerir.
Moorefield platform (2014) - Intel'in altıncı nesil MID / akıllı telefon platformudur (kod adı Moorefield), 22 nm Intel Atom SoC (kod adı Anniedale) içerir.
Morganfield platform - Intel'in yedinci nesil MID / akıllı telefon platformudur (kod adı Morganfield), 14 nm Intel Atom SoC (kod adı Broxton) içerir.
İşletim sistemi

Intel, Ubuntu Mobile ile bilinen mobil İnternet aygıtları dağıtımı için Ubuntu'yu yaratmak için Ubuntu ile işbirliği yaptığını açıkladı. Ubuntu'nun web sitesinde yeni dağıtımın "Intel'in 2008 Mobil İnternet Aygıtı (MID) platformu kullanıcıları için zengin bir İnternet deneyimi sağlayacağı" söylenildi. Başka bir MID Açık Kaynaklı Linux dağıtımı, Moblin'in yeni MeeGo projesine dahil edildi. LiMo Platform'la Tizen projesine birleştirildi.
Meego Netbook kullanıcı arayüzü
66 Maja

| --- | --- |
Majanın ışık eğrisi tabanlı 3B modeli
Keşif 
Keşfeden: H. P. Tuttle
Keşif yeri: Harvard College Obs.
Keşif tarihi: 9 Nisan 1861
Adlandırmalar
MPC belirtmesi: (66) Maja
Telaffuz: /ˈmeɪ.ə/
Adın kaynağı: Maia (Yunan mitolojisi)
Alternatif adlandırma: 1947 FO · 1974 KR 1992 OX10 · A902 UF A906 QD
Küçük gezegen kategorisi: Asteroit kuşağı · (boşluk)  arka plan 
Sıfatlar: Majan
Yörünge özellikleri 
Dönem 4 Eylül 2017 (JD 2458000,5)
Belirsizlik parametresi 0
Gözlem yayı: 156,54 yr (57.178 gün)
Günöte: 3,1021 AB
Günberi: 2,1884 AB
Yarı büyük eksen: 2,6453 AB
Dış merkezlik: 0,1727
Yörünge periyodu: 4,30 JY (1.571 gün)
Ortalama ayrıklık: 241,56°
Ortalama devinim: 0° 13d 44.76s / gün
Eğiklik: 3,0461°
Çıkış düğümü boylamı: 7,5071°
Perihelyon açısı: 44,071°
Fiziksel özellikler
Tayf tipi: Tholen|Tholen = C  · C  SMASS = Ch  B–V = 0.697 U–B = 0,360 V–R = 0,374±0,010
Mutlak parlaklık (H): 9,18 · 9,18±0,35 · 9,36 · 9,44±0,09 · 9,48 · 9,84
Ortalama çap: 62,87±15,72 km 62,901±19,42 km 71,79±0,92 km 71,82±5,3 km 74,30±21,31 km 82,28±2,11 km
Kütle: ~1,8×1017 kg (calculated)
Ortalama yoğunluk: 1,38 g/cm3 (assumed)
Sinodal dönme süresi: 9,733 s 9,73509±0,00005 h 9,73570±0,00005 h 9,736±0,009 h 9,74±0,05 h 9,761±0,03 h
Geometrik albedo: 0,03±0,01 0,037±0,052 0,05±0,02 0,0618±0,010 0,062±0,002 0,0759±0,0615
  Wikimedia Commons'ta ilgili ortam
  
Maja (Küçük gezegen tanımı: 66 Maja), asteroit kuşağının orta bölgelerinden gelen, yaklaşık 71 kilometre çapında, karbonlu bir arka plan asteroitidir. 9 Nisan 1861'de Amerikalı astronom Horace Parnell Tuttle tarafından Cambridge, Massachusetts, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Harvard Koleji Gözlemevi'nde keşfedildi. Adını Yunan mitolojisinde yer alan Maia'dan almıştır.
Yörünge ve sınıflandırma

Maja, ana  asteroit kuşağının arka plan popülasyonundan aile-dışı bir asteroittir.
Dönme periyodu ve dönüş eksenleri

Maja'nın birkaç dönme ışık eğrisi, 1988'den beri fotometrik gözlemlerden elde edilmiştir. 2016 yılında, çeşitli fotometrik veritabanı kaynaklarından modellenmiş bir ışık eğrisi elde edildi ve 9,73570 saatlik bir yıldız periyodu ve ekliptik koordinatlarda (49,0°, -70,0°) ve (225,0°, -68,0°) olmak üzere iki dönüş ekseni gözlemlendi.
Dönme periyodu ve dönüş eksenleri > Çap ve albedo

Kızılötesi Astronomik Uydu IRAS, Japon Akari uydusu ve NASA'nın Geniş Alan Kızılötesi Araştırma Kaşifi'nin NEOWISE misyonu tarafından yapılan araştırmalara göre Maja'nın çapı 62,87 ile 82,28 kilometre arasında ve yüzeyi 0,03 ile 0,0759 arasında bir albedoya sahiptir.
Uzay aracı ziyaretleri

Şu anda Maja herhangi bir uzay aracı tarafından ziyaret edilmedi. 1988 itibarıyla, Cassini-Huygens uzay aracı için görev planlaması, Maja'nın Mart 1997'de iç güneş sisteminden ayrılırken bir Flyby (uzay uçuşu) yapmasını içeriyordu, ancak gecikmeler nedeniyle, Cassini-Huygens'in fırlatılması Nisan 1996'dan Ekim 1997'ye ertelenmişti. Cassini-Huygens, onun yerine 23 Ocak 2000'de asteroit 2685 Masursky'nin yanından geçti.