Notice: file_put_contents(): Write of 5252 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Warning: file_put_contents(): Only 4096 of 9348 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 کانال صنفی جامعه مهندسی | Telegram Webview: EngSociety/878 -
● در پروژه‌های پیچیده، معمولاً چندین فعالیت بطور همزمان در جریان است که نیاز به منابع مشابه دارند. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های مختلف، تعیین کند که چگونه منابع به شکلی بهینه بین این فعالیت‌ها تقسیم شوند.
● شبیه‌سازی مونت‌کارلو (Monte Carlo Simulation): این روش برای پیش‌بینی رفتار منابع در شرایط عدم‌قطعیت استفاده می‌شود. به عنوان مثال اگر منابعی کمبود پیدا کنند، هوش مصنوعی می‌تواند سناریوهای مختلف را شبیه‌سازی کرده و بهینه‌ترین تصمیم را پیشنهاد دهد.
● در طول پروژه ممکن است منابع در دسترس تغییر کنند. این تغییرات ممکن است به دلیل کاهش نیروی کار، تغییر در اولویت‌های پروژه یا تأخیر در تحویل مواد باشد. هوش مصنوعی با شناسایی سریع این تغییرات، می‌تواند برنامۀ تخصیص منابع و زمان‌بندی پروژه را به‌روزرسانی کند. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین به‌صورت پیوسته داده‌ها را تحلیل می‌کنند و اگر تغییری در وضعیت منابع یا شرایط پروژه پیش‌بینی شود، هشدار می‌دهند و پیشنهاداتی برای مواجهه با تغییرات ارائه می‌دهند.
● همچنین سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار (Automated Decision Support Systems) می‌تواند براساس تغییرات در دسترس بودن منابع، تصمیمات خودکار اتخاذ کند (مانند تنظیم دوبارۀ زمان‌بندی‌ها یا تخصیص منابع جایگزین).
● در پروژه‌های پیچیده، معمولاً چندین فعالیت بطور همزمان در جریان است که نیاز به منابع مشابه دارند. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های مختلف، تعیین کند که چگونه منابع به شکلی بهینه بین این فعالیت‌ها تقسیم شوند.
● شبیه‌سازی مونت‌کارلو (Monte Carlo Simulation): این روش برای پیش‌بینی رفتار منابع در شرایط عدم‌قطعیت استفاده می‌شود. به عنوان مثال اگر منابعی کمبود پیدا کنند، هوش مصنوعی می‌تواند سناریوهای مختلف را شبیه‌سازی کرده و بهینه‌ترین تصمیم را پیشنهاد دهد.
● در طول پروژه ممکن است منابع در دسترس تغییر کنند. این تغییرات ممکن است به دلیل کاهش نیروی کار، تغییر در اولویت‌های پروژه یا تأخیر در تحویل مواد باشد. هوش مصنوعی با شناسایی سریع این تغییرات، می‌تواند برنامۀ تخصیص منابع و زمان‌بندی پروژه را به‌روزرسانی کند. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین به‌صورت پیوسته داده‌ها را تحلیل می‌کنند و اگر تغییری در وضعیت منابع یا شرایط پروژه پیش‌بینی شود، هشدار می‌دهند و پیشنهاداتی برای مواجهه با تغییرات ارائه می‌دهند.
● همچنین سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار (Automated Decision Support Systems) می‌تواند براساس تغییرات در دسترس بودن منابع، تصمیمات خودکار اتخاذ کند (مانند تنظیم دوبارۀ زمان‌بندی‌ها یا تخصیص منابع جایگزین).
Official government accounts have also spread fake fact checks. An official Twitter account for the Russia diplomatic mission in Geneva shared a fake debunking video claiming without evidence that "Western and Ukrainian media are creating thousands of fake news on Russia every day." The video, which has amassed almost 30,000 views, offered a "how-to" spot misinformation. "There is a significant risk of insider threat or hacking of Telegram systems that could expose all of these chats to the Russian government," said Eva Galperin with the Electronic Frontier Foundation, which has called for Telegram to improve its privacy practices. "For Telegram, accountability has always been a problem, which is why it was so popular even before the full-scale war with far-right extremists and terrorists from all over the world," she told AFP from her safe house outside the Ukrainian capital. "Markets were cheering this economic recovery and return to strong economic growth, but the cheers will turn to tears if the inflation outbreak pushes businesses and consumers to the brink of recession," he added. That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future.
from us
