سلامت دیجیتال به استفاده از فناوریهای نوین برای نظارت و مدیریت سلامت افراد بهطور آنلاین اطلاق میشود.
Self-Driving Cars یا خودروهای خودران، خودروهایی هستند که بدون نیاز به راننده انسان، قادر به حرکت و انجام وظایف مختلف رانندگی مانند هدایت، ترمز کردن، شتاب گرفتن و تغییر لاین هستند. این خودروها از مجموعهای از حسگرها، دوربینها، رادارها و الگوریتمهای پیچیده برای تجزیه و تحلیل محیط اطراف خود و اتخاذ تصمیمات در زمان واقعی استفاده میکنند. هدف از ایجاد خودروهای خودران این است که تجربه رانندگی را امنتر، راحتتر و کارآمدتر کنند.
یکی از ویژگیهای برجسته Self-Driving Cars این است که این خودروها بهطور مستقل میتوانند محیط اطراف خود را درک کرده و تصمیماتی مانند انتخاب مسیر، ترمز گرفتن در مواجهه با موانع یا تغییر لاین در شرایط مختلف جادهای را اتخاذ کنند. این خودروها از فناوریهایی مانند پردازش تصویر, رادار, لیدار (LIDAR) و حسگرهای اولتراسونیک برای جمعآوری اطلاعات محیطی استفاده میکنند.
در Self-Driving Cars از الگوریتمهای پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تحلیل دادهها و اتخاذ تصمیمات استفاده میشود. بهعنوان مثال، یک خودرو خودران میتواند با استفاده از دادههای جمعآوریشده از حسگرها، وضعیت جاده، ترافیک، موقعیت سایر خودروها و حتی پیادهروها را تجزیه و تحلیل کرده و تصمیم بگیرد که آیا باید ترمز کند، از خط عبور کند یا به مسیر دیگری تغییر دهد.
یکی دیگر از مزایای کلیدی Self-Driving Cars این است که این خودروها میتوانند تصادفات جادهای را کاهش دهند. طبق آمار، بیش از 90٪ تصادفات جادهای به دلیل خطای انسانی اتفاق میافتند. خودروهای خودران با استفاده از الگوریتمهای دقیق و حسگرهای پیشرفته میتوانند تصمیمات سریعتری بگیرند و خطرات را قبل از وقوع شناسایی کنند. این ویژگی میتواند به کاهش تصادفات و مرگومیرهای جادهای کمک کند.
با اینحال، یکی از چالشهای اصلی در Self-Driving Cars نگرانیهای مرتبط با امنیت و اعتماد به فناوری است. از آنجا که خودروهای خودران به فناوریهای پیچیده و الگوریتمهای هوش مصنوعی متکی هستند، ممکن است مشکلاتی مانند خطای نرمافزاری یا اختلال در سیستمها منجر به حوادث ناخواسته شود. علاوه بر این، مسائل مربوط به حقوق و مسئولیت در صورت بروز تصادفات و حوادث نیز از چالشهای اساسی این فناوری است.
برای درک بهتر این واژه میتوانید از سایت saeidsafaei.ir استفاده کنید و از اسلایدهای محمد سعید صفایی بهره ببرید.
این اسلایدها به معرفی ابزارهای مهم در سیستمهای ابری مانند Docker، Kubernetes و Git پرداختهاند. سیستمهای ابری به کاربران این امکان را میدهند که از منابع محاسباتی به صورت مقیاسپذیر و انعطافپذیر استفاده کنند. ویژگیهایی مانند مقیاسپذیری، دسترسپذیری و امنیت از مزایای اصلی این سیستمها هستند. ابزار Git برای مدیریت نسخهها و همکاری تیمی در توسعه پروژهها استفاده میشود، در حالی که Docker و Kubernetes به ترتیب برای مدیریت کانتینرها و هماهنگی آنها در مقیاس بزرگ طراحی شدهاند. این ابزارها به بهبود توسعه و استقرار نرمافزارها در محیطهای ابری کمک میکنند.
سلامت دیجیتال به استفاده از فناوریهای نوین برای نظارت و مدیریت سلامت افراد بهطور آنلاین اطلاق میشود.
عملگر بازگشت برای بازگرداندن یک مقدار از تابع به کار میرود. نوع دادهای که تابع باز میگرداند باید با نوع مشخصشده در اعلان تابع هماهنگ باشد.
میزان دادهای که در واحد زمان توسط یک دستگاه فیزیکی قابل ارسال یا دریافت باشد، معمولاً بر حسب بیت بر ثانیه (bps) اندازهگیری میشود.
نگهداری پیشبینی در صنعت به استفاده از دادههای تاریخچهای و الگوریتمها برای پیشبینی خرابی و نیاز به تعمیر در تجهیزات صنعتی اشاره دارد.
جدولی که شامل اطلاعات مسیرهای مختلف به مقصدهای مختلف است و به روتر برای انتخاب مسیر به مقصد کمک میکند.
عملیات ضرب و تقسیم در مبنای دو که با استفاده از الگوریتمهای خاص برای این سیستم عددی انجام میشود.
حلقه while به طور مکرر یک دستور را اجرا میکند تا زمانی که شرط خاصی برقرار باشد. این حلقه برای مواقعی که تعداد تکرار مشخص نیست، مناسب است.
کامپایلر برنامهای است که کدهای نوشته شده در زبانهای سطح بالا را به زبان ماشین ترجمه میکند.
تولید دادههای مصنوعی به روشهایی اطلاق میشود که از آنها برای تولید دادههای شبیهسازیشده به جای استفاده از دادههای واقعی بهره میبرند.
پروتکلی که برای شبکههای سیسکو طراحی شده است و از معیارهای مختلف مانند پهنای باند و تأخیر برای انتخاب بهترین مسیر استفاده میکند.
این تکنیک در یادگیری ماشین به طور خودکار بهترین معماری شبکه عصبی برای یک مسئله خاص را پیدا میکند. این یکی از روندهای جدید و مهم در تحقیق و توسعه یادگیری عمیق است.
فرآیندی که در آن دادهها از هر لایه دریافت شده و سرآیندها حذف میشود تا دادههای اصلی به مقصد برسند.
میزان صحت دادهها و تاریخچهای که نشان میدهد دادهها از کجا آمدهاند، چه تغییراتی بر آنها اعمال شده و چه کسانی آنها را تغییر دادهاند.
حریم خصوصی دادهها به روشهایی اطلاق میشود که دادههای حساس را از دسترسی غیرمجاز محافظت میکنند.
یادگیری ماشین کوانتومی به استفاده از اصول کوانتومی در الگوریتمهای یادگیری ماشین برای بهبود عملکرد پردازش دادهها اطلاق میشود.
کامپیوتر شخصی است که برای استفاده فردی طراحی شده و شامل انواع مختلفی مانند لپتاپ، دسکتاپ و گوشیهای هوشمند است.
فراخوانی بهوسیله مرجع یعنی زمانی که آدرس حافظه متغیر به تابع ارسال میشود و در نتیجه تغییرات انجامشده در داخل تابع روی متغیر اصلی اثر میگذارد.
رباتهای جمعی به استفاده از رباتها برای انجام کارهای گروهی اشاره دارند که در آنها رباتها با همکاری یکدیگر وظایف را انجام میدهند.
محاسبات ژنومی به استفاده از تکنیکهای محاسباتی برای تجزیه و تحلیل دادههای ژنتیکی و ژنومیک اطلاق میشود.
کانکتور مخصوص کابلهای Twisted Pair که برای اتصال به شبکههای اترنت مورد استفاده قرار میگیرد.
علم اعصاب شناختی به مطالعه نحوه عملکرد مغز و سیستمهای عصبی در پردازش اطلاعات و تصمیمگیری اطلاق میشود.
اطلاعات زیستی به استفاده از دادهها و فناوریهای محاسباتی برای تجزیه و تحلیل اطلاعات زیستی مانند پروتئینها و ژنها اطلاق میشود.
فضای ابری برای واقعیت افزوده که امکان ذخیره و اشتراکگذاری محتواهای AR بین کاربران و سیستمها را فراهم میکند.
شبکهای که به اتصال چند شبکه LAN در یک ناحیه جغرافیایی محدود مانند محوطه دانشگاه پرداخته میشود.
بلاکچین 2.0 به نسخهای پیشرفته از بلاکچین گفته میشود که ویژگیهایی مانند قراردادهای هوشمند و مقیاسپذیری بهتر را ارائه میدهد.
فلش در فلوچارت برای نشان دادن جریان فرایندها و ترتیب انجام مراحل مختلف استفاده میشود.
شبکهبندی فرآیند اتصال چندین دستگاه به یکدیگر است تا اطلاعات بین آنها تبادل شود.
انتزاع به پنهان کردن جزئیات پیچیده و تنها نشان دادن جنبههای ضروری یک شیء یا فرآیند گفته میشود.
فرایند به هم پیوستن یا به هم رسیدن دو یا چند مولفه برای تبادل دادهها در شبکه.
پیامهایی که برای جلوگیری از برخورد در شبکههای بیسیم استفاده میشوند. ابتدا پیام RTS ارسال میشود و سپس اگر مسیر آزاد باشد، پیام CTS به فرستنده ارسال میشود.
شبکهای که مساحتی وسیعتر از یک LAN پوشش میدهد و معمولاً برای ارتباطات بین کشورها و قارهها استفاده میشود.
گراف بدون جهت گرافی است که در آن یالها هیچگونه جهتی ندارند و ارتباط دو طرفه را نشان میدهند.
یکپارچگی هوش مصنوعی در پردازش ابری به استفاده از مدلهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل دادهها در سرویسهای ابری اطلاق میشود.
سمانتیک به معنای بررسی معنای دستورات و کدها در یک زبان برنامهنویسی است. این بخش تعیین میکند که آیا کد نوشته شده به درستی به وظایف خود عمل میکند یا خیر.
رادیو شناختی به استفاده از سیستمهای رادیویی برای تشخیص و استفاده از فرکانسهای موجود در شبکههای بیسیم اشاره دارد.