- Medical
پزشکی
معنی Medical - جستجوی لغت در جدول جو
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
به طور پزشکی، از نظر پزشکی
اساسی، رادیکال
اساسی، رادیکال
تقدیم کردن، اختصاص دهد، وقف کردن
اساسی، رادیکال
تقدیم کردن، وقف کن، وقف کردن
اساسی، رادیکال
جادویی
موسیقایی، موزیکال
مقدمه مفهومی
واژه گانی (lexical) به ویژگی های مربوط به واژگان و کلمات در زبان های برنامه نویسی یا طبیعی اشاره دارد. در پردازش زبان های برنامه نویسی، مرحله تحلیل واژه گانی (lexical analysis) اولین مرحله در فرآیند کامپایل است که متن منبع را به توکن های معنادار تبدیل می کند. در زبانشناسی محاسباتی، تحلیل واژه گانی به بررسی ساختار و معنای کلمات در متن می پردازد.
تحلیل واژه گانی در کامپایلرها
1) اسکن متن منبع 2) حذف فضاهای خالی و نظرات 3) شناسایی توکن ها 4) تشخیص خطاهای واژه گانی. این مرحله توسط ابزاری به نام lexer یا scanner انجام می شود که معمولاً با عبارات منظم تعریف می شود. خروجی این مرحله دنباله ای از توکن ها است که به مرحله بعدی (تحلیل نحوی) ارسال می شود.
ویژگی های واژه گانی
1) قوانین نام گذاری شناسه ها 2) فرمت اعداد و literals 3) کاراکترهای مجاز 4) کلیدواژه های زبان 5) عملگرها و جداکننده ها. این ویژگی ها برای هر زبان برنامه نویسی منحصر به فرد هستند و در مشخصات زبان تعریف می شوند.
کاربردها در پردازش زبان طبیعی
1) تقسیم متن به توکن ها 2) ریشه یابی کلمات 3) تشخیص بخش های سخن 4) شناسایی موجودیت های نامدار 5) تحلیل احساسات در سطح کلمه. این پردازش ها پایه ای برای سیستم های پیشرفته تر NLP هستند.
چالش ها
1) ابهام در تشخیص توکن ها 2) تفاوت بین زبان ها 3) پردازش زبان های پیچیده (مانند عربی و فارسی) 4) شناسایی اصطلاحات چندکلمه ای 5) مدیریت حروف بزرگ/کوچک در زبان های مختلف. این چالش ها نیاز به الگوریتم های پیشرفته و فرهنگ های واژه گانی دارند.
ابزارها و کتابخانه ها
1) Lex و Flex برای تولید lexer 2) ANTLR برای پردازش زبان 3) NLTK و spaCy برای پردازش زبان طبیعی 4) کتابخانه های تحلیل متن در زبان های برنامه نویسی. این ابزارها پیاده سازی تحلیل واژه گانی را ساده تر می کنند.
روندهای آینده
1) استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل واژه گانی 2) توسعه lexerهای خودآموز 3) پردازش یکپارچه زبان های برنامه نویسی و طبیعی 4) تحلیل واژه گانی برای زبان های کم منبع. این تحولات دقت و انعطاف پذیری سیستم های پردازش زبان را افزایش خواهند داد.
نتیجه گیری
تحلیل واژه گانی پایه ای برای بسیاری از سیستم های پردازش زبان است. درک عمیق این مفهوم برای توسعه دهندگان کامپایلرها، مترجم ها و سیستم های پردازش زبان طبیعی ضروری است. با پیشرفت فناوری های پردازش زبان، اهمیت تحلیل واژه گانی دقیق و هوشمند بیشتر شده است.
واژه گانی (lexical) به ویژگی های مربوط به واژگان و کلمات در زبان های برنامه نویسی یا طبیعی اشاره دارد. در پردازش زبان های برنامه نویسی، مرحله تحلیل واژه گانی (lexical analysis) اولین مرحله در فرآیند کامپایل است که متن منبع را به توکن های معنادار تبدیل می کند. در زبانشناسی محاسباتی، تحلیل واژه گانی به بررسی ساختار و معنای کلمات در متن می پردازد.
تحلیل واژه گانی در کامپایلرها
1) اسکن متن منبع 2) حذف فضاهای خالی و نظرات 3) شناسایی توکن ها 4) تشخیص خطاهای واژه گانی. این مرحله توسط ابزاری به نام lexer یا scanner انجام می شود که معمولاً با عبارات منظم تعریف می شود. خروجی این مرحله دنباله ای از توکن ها است که به مرحله بعدی (تحلیل نحوی) ارسال می شود.
ویژگی های واژه گانی
1) قوانین نام گذاری شناسه ها 2) فرمت اعداد و literals 3) کاراکترهای مجاز 4) کلیدواژه های زبان 5) عملگرها و جداکننده ها. این ویژگی ها برای هر زبان برنامه نویسی منحصر به فرد هستند و در مشخصات زبان تعریف می شوند.
کاربردها در پردازش زبان طبیعی
1) تقسیم متن به توکن ها 2) ریشه یابی کلمات 3) تشخیص بخش های سخن 4) شناسایی موجودیت های نامدار 5) تحلیل احساسات در سطح کلمه. این پردازش ها پایه ای برای سیستم های پیشرفته تر NLP هستند.
چالش ها
1) ابهام در تشخیص توکن ها 2) تفاوت بین زبان ها 3) پردازش زبان های پیچیده (مانند عربی و فارسی) 4) شناسایی اصطلاحات چندکلمه ای 5) مدیریت حروف بزرگ/کوچک در زبان های مختلف. این چالش ها نیاز به الگوریتم های پیشرفته و فرهنگ های واژه گانی دارند.
ابزارها و کتابخانه ها
1) Lex و Flex برای تولید lexer 2) ANTLR برای پردازش زبان 3) NLTK و spaCy برای پردازش زبان طبیعی 4) کتابخانه های تحلیل متن در زبان های برنامه نویسی. این ابزارها پیاده سازی تحلیل واژه گانی را ساده تر می کنند.
روندهای آینده
1) استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل واژه گانی 2) توسعه lexerهای خودآموز 3) پردازش یکپارچه زبان های برنامه نویسی و طبیعی 4) تحلیل واژه گانی برای زبان های کم منبع. این تحولات دقت و انعطاف پذیری سیستم های پردازش زبان را افزایش خواهند داد.
نتیجه گیری
تحلیل واژه گانی پایه ای برای بسیاری از سیستم های پردازش زبان است. درک عمیق این مفهوم برای توسعه دهندگان کامپایلرها، مترجم ها و سیستم های پردازش زبان طبیعی ضروری است. با پیشرفت فناوری های پردازش زبان، اهمیت تحلیل واژه گانی دقیق و هوشمند بیشتر شده است.
حقیر، ضعیف
مقدمه مفهومی
میانه به عنوان یک معیار مقاوم در آمار شناخته می شود که برخلاف میانگین، تحت تأثیر مقادیر پرت و افراطی قرار نمی گیرد. این مفهوم در قرن نوزدهم توسط گالتون معرفی شد و امروزه در تمام شاخه های علمی کاربرد دارد.
کاربرد در علوم داده
در تحلیل های اقتصادی، گزارش های اجتماعی و پژوهش های پزشکی، میانه معیار قابل اعتمادتری برای توصیف مرکز داده ها محسوب می شود، به ویژه وقتی توزیع داده ها نامتقارن باشد.
مثال های کاربردی
در گزارش های درآمدی، میانه درآمد معیار بهتری از میانگین است، چون تحت تأثیر درآمدهای بسیار بالا قرار نمی گیرد. در پزشکی، میانه زمان بقای بیماران معیار واقع بینانه تری ارائه می دهد.
محاسبه
برای محاسبه میانه: 1) داده ها را مرتب کنید 2) اگر تعداد داده ها فرد باشد، مقدار وسط را انتخاب کنید 3) اگر زوج باشد، میانگین دو مقدار وسط را بگیرید.
تفاوت با میانگین
میانه در مقابل داده های پرت مقاوم است، درحالی که میانگین به شدت تحت تأثیر آن ها قرار می گیرد. در توزیع های متقارن، میانه و میانگین برابرند.
پیاده سازی
در Python: numpy.median() یا statistics.median()، در R: median()، در SQL: PERCENTILE_CONT(0.5)، در اکسل: MEDIAN().
چالش ها
در توزیع های چندوجهی یا زمانی که داده ها خوشه بندی شده اند، میانه ممکن است نماینده خوبی نباشد. همچنین برای داده های کیفی قابل استفاده نیست.
کاربردهای پیشرفته
در یادگیری ماشین برای تشخیص پرت، در اقتصادسنجی برای تحلیل های رگرسیونی مقاوم، و در کنترل کیفیت برای تعیین محدوده های طبیعی.
تاریخچه
این مفهوم توسط فرانسیس گالتون در قرن 19 معرفی شد و در قرن 20 با توسعه آمار مقاوم، اهمیت بیشتری یافت.
نتیجه گیری
میانه یک معیار ساده اما قدرتمند در تحلیل داده است که هر تحلیل گر داده باید بر محاسبه و تفسیر آن مسلط باشد.
میانه به عنوان یک معیار مقاوم در آمار شناخته می شود که برخلاف میانگین، تحت تأثیر مقادیر پرت و افراطی قرار نمی گیرد. این مفهوم در قرن نوزدهم توسط گالتون معرفی شد و امروزه در تمام شاخه های علمی کاربرد دارد.
کاربرد در علوم داده
در تحلیل های اقتصادی، گزارش های اجتماعی و پژوهش های پزشکی، میانه معیار قابل اعتمادتری برای توصیف مرکز داده ها محسوب می شود، به ویژه وقتی توزیع داده ها نامتقارن باشد.
مثال های کاربردی
در گزارش های درآمدی، میانه درآمد معیار بهتری از میانگین است، چون تحت تأثیر درآمدهای بسیار بالا قرار نمی گیرد. در پزشکی، میانه زمان بقای بیماران معیار واقع بینانه تری ارائه می دهد.
محاسبه
برای محاسبه میانه: 1) داده ها را مرتب کنید 2) اگر تعداد داده ها فرد باشد، مقدار وسط را انتخاب کنید 3) اگر زوج باشد، میانگین دو مقدار وسط را بگیرید.
تفاوت با میانگین
میانه در مقابل داده های پرت مقاوم است، درحالی که میانگین به شدت تحت تأثیر آن ها قرار می گیرد. در توزیع های متقارن، میانه و میانگین برابرند.
پیاده سازی
در Python: numpy.median() یا statistics.median()، در R: median()، در SQL: PERCENTILE_CONT(0.5)، در اکسل: MEDIAN().
چالش ها
در توزیع های چندوجهی یا زمانی که داده ها خوشه بندی شده اند، میانه ممکن است نماینده خوبی نباشد. همچنین برای داده های کیفی قابل استفاده نیست.
کاربردهای پیشرفته
در یادگیری ماشین برای تشخیص پرت، در اقتصادسنجی برای تحلیل های رگرسیونی مقاوم، و در کنترل کیفیت برای تعیین محدوده های طبیعی.
تاریخچه
این مفهوم توسط فرانسیس گالتون در قرن 19 معرفی شد و در قرن 20 با توسعه آمار مقاوم، اهمیت بیشتری یافت.
نتیجه گیری
میانه یک معیار ساده اما قدرتمند در تحلیل داده است که هر تحلیل گر داده باید بر محاسبه و تفسیر آن مسلط باشد.
مقدمه مفهومی درباره واژه
واژه ’’redial’’ به عمل شماره گیری مجدد یک شماره تلفن اشاره دارد. این فرآیند زمانی به کار می رود که ارتباط قبلی به دلایلی قطع شده باشد یا کاربر قصد تماس دوباره با همان شماره را داشته باشد. این قابلیت در دستگاه های تلفن و سیستم های ارتباطی مختلف از جمله تلفن های همراه و ثابت موجود است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در برنامه نویسی و سیستم های ارتباطی، ’’redial’’ به ویژگی هایی اشاره دارد که در آن سیستم به طور خودکار شماره قطع شده را دوباره شماره گیری می کند. این ویژگی در سیستم های تماس خودکار یا شبکه های مخابراتی برای تسهیل ارتباطات استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
در سیستم های مخابراتی، ویژگی ’’redial’’ در تلفن های همراه و ثابت به طور خودکار شماره قبلی که اتصال آن قطع شده است را دوباره شماره گیری می کند. در بسیاری از سیستم های پشتیبانی مشتری، برای حفظ ارتباط بدون نیاز به وارد کردن مجدد شماره، از این ویژگی استفاده می شود.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های ارتباطی، قابلیت ’’redial’’ به ویژه در طراحی نرم افزارهای پشتیبانی مشتری و سیستم های تلفن هوشمند برای افزایش راحتی کاربر و کارایی سیستم ها پیاده سازی می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
ویژگی ’’redial’’ در ابتدا در سیستم های تلفن ثابت برای تسهیل تماس های مجدد ایجاد شد و با پیشرفت تکنولوژی به دستگاه های تلفن همراه و نرم افزارهای ارتباطی گسترش یافت.
تفکیک آن از واژگان مشابه
واژه ’’redial’’ با ’’recall’’ (یادآوری) مقایسه می شود. در حالی که ’’redial’’ به شماره گیری مجدد یک شماره تلفن اشاره دارد، ’’recall’’ معمولاً به فراخوانی یک تماس قبلی یا بازگردانی داده ها از حافظه اشاره دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در برنامه نویسی، ’’redial’’ می تواند از طریق قابلیت های اتوماتیک یا دکمه های اختصاصی برای شماره گیری مجدد پیاده سازی شود. در سیستم های اتوماسیون تماس، به ویژه در مراکز پشتیبانی مشتری، این ویژگی به طور خودکار تماس های قبلی را دوباره برقرار می کند.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک سوءبرداشت رایج این است که ’’redial’’ فقط در تلفن های همراه استفاده می شود. در واقع، این ویژگی در تمامی سیستم های ارتباطی و مراکز تماس نیز به کار می رود.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
درک فرآیند ’’redial’’ و کاربرد آن در سیستم های ارتباطی برای طراحی نرم افزارهای پشتیبانی و ارتباط با مشتری اهمیت دارد.
سیستم های مخابراتی، تلفن های همراه، نرم افزارهای پشتیبانی مشتری
واژه ’’redial’’ به عمل شماره گیری مجدد یک شماره تلفن اشاره دارد. این فرآیند زمانی به کار می رود که ارتباط قبلی به دلایلی قطع شده باشد یا کاربر قصد تماس دوباره با همان شماره را داشته باشد. این قابلیت در دستگاه های تلفن و سیستم های ارتباطی مختلف از جمله تلفن های همراه و ثابت موجود است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در برنامه نویسی و سیستم های ارتباطی، ’’redial’’ به ویژگی هایی اشاره دارد که در آن سیستم به طور خودکار شماره قطع شده را دوباره شماره گیری می کند. این ویژگی در سیستم های تماس خودکار یا شبکه های مخابراتی برای تسهیل ارتباطات استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
در سیستم های مخابراتی، ویژگی ’’redial’’ در تلفن های همراه و ثابت به طور خودکار شماره قبلی که اتصال آن قطع شده است را دوباره شماره گیری می کند. در بسیاری از سیستم های پشتیبانی مشتری، برای حفظ ارتباط بدون نیاز به وارد کردن مجدد شماره، از این ویژگی استفاده می شود.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های ارتباطی، قابلیت ’’redial’’ به ویژه در طراحی نرم افزارهای پشتیبانی مشتری و سیستم های تلفن هوشمند برای افزایش راحتی کاربر و کارایی سیستم ها پیاده سازی می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
ویژگی ’’redial’’ در ابتدا در سیستم های تلفن ثابت برای تسهیل تماس های مجدد ایجاد شد و با پیشرفت تکنولوژی به دستگاه های تلفن همراه و نرم افزارهای ارتباطی گسترش یافت.
تفکیک آن از واژگان مشابه
واژه ’’redial’’ با ’’recall’’ (یادآوری) مقایسه می شود. در حالی که ’’redial’’ به شماره گیری مجدد یک شماره تلفن اشاره دارد، ’’recall’’ معمولاً به فراخوانی یک تماس قبلی یا بازگردانی داده ها از حافظه اشاره دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در برنامه نویسی، ’’redial’’ می تواند از طریق قابلیت های اتوماتیک یا دکمه های اختصاصی برای شماره گیری مجدد پیاده سازی شود. در سیستم های اتوماسیون تماس، به ویژه در مراکز پشتیبانی مشتری، این ویژگی به طور خودکار تماس های قبلی را دوباره برقرار می کند.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک سوءبرداشت رایج این است که ’’redial’’ فقط در تلفن های همراه استفاده می شود. در واقع، این ویژگی در تمامی سیستم های ارتباطی و مراکز تماس نیز به کار می رود.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
درک فرآیند ’’redial’’ و کاربرد آن در سیستم های ارتباطی برای طراحی نرم افزارهای پشتیبانی و ارتباط با مشتری اهمیت دارد.
سیستم های مخابراتی، تلفن های همراه، نرم افزارهای پشتیبانی مشتری