شرط بندی فوتبال : مارموت ها به دوستان تربیت شده اسیر خود می آموزند که چگونه در طبیعت زندگی کنند


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

جوردین الگر ، نگهدارنده مارموت ، که از کوه کوه واشنگتن در جزیره ونکوور می گذرد ، گیج شده است. او می گوید: “من قبلاً هرگز مارموتی را هنگام قدم زدن در اینجا ندیده ام.” علی رغم تجهیزات ردیابی رادیویی ، این بعد از ظهر گرم ژوئیه کوتاه آمده است. اما در حالی که الجر صحبت می کند ، گویی برای پاداش خوش بینی اش ، مارموی وحشی برچسب خورده ای بر روی چوبی ظاهر می شود و ما را چشم دوخته است.

سازگاری بینایی وی ، یک برنامه توانبخشی فوق العاده مalsثر را نشان می دهد ، مارمویی های جزیره ونکوور که به شدت در معرض خطر هستند (مارموتا ونکوورنسیس) از نزدیک در حال انقراض برگردید.

این گونه از پنج گونه مارموتای آمریکای شمالی – و 14 گونه دیگر در سراسر جهان – با خز قهوه ای تیره متمایز می شود. تغییرات چشم انداز ، که اغلب به درختانی که به فضاهای باز مورد نظرشان حمله می کنند ، در جزیره ونکوور در طول قرن 20 پیوند داده می شود ، زیستگاه کوهستان مارموت ها را از هم پاشید و جمعیت را به انزوا کشاند. تا سال 2003 ، کمتر از 30 نفر در طبیعت باقی مانده بودند و آنها بسیار پراکنده بودند به طوری که بسیاری نتوانستند جفت پیدا کنند.

کارشناسان امیدوار بودند که آنها بتوانند در اسارت مارموت تولید کنند ، جایی که حیوانات بتوانند قبل از رهاسازی در طبیعت سالم و سالم پرورش یابند. اما پرورش اسیر به تنهایی برای برگرداندن مارموتها از آستانه انقراض کافی نبود: حیوانات برای ادغام در زیستگاههای کوهستانی طبیعی خود تلاش می کردند.

چینی جکسون ، هماهنگ کننده میدانی در بنیاد بازیابی مارموت ، توضیح می دهد: “این مارموت های نژاد اسیر وقتی آنها را در طبیعت رها می کنیم چالش های بسیاری دارند.” مارموت های نژاد اسیر و بدون تجربه از دنیای خارج ، نمی دانستند که چگونه حفره های خواب زمستانی را حفر کنند ، تا چه حد می توانند پرسه بزنند یا چگونه به شکارچیان پاسخ دهند. جکسون می گوید: “همه چیز برای آنها جدید است.” آنها غرایز درستی دارند ، اما برای یادآوری آنها نیاز به کمک دارند. بنابراین دانشمندان اولین و تنها مدرسه مارموت جهان را تأسیس کردند.

با ورود مارموت های نژاد اسیر به یک کلونی موجود در مارموت ، دانشمندان می توانند از طریق مارموت هایی که زندگی خود را در طبیعت زندگی کرده اند ، آموزش لازم را کسب کنند. مارموت های سخت و متولد وحشی راه های دامنه کوه را به پسر عموهای نرم ترشان می آموزند. پس از یک سال ، دانشجویان فارغ التحصیل به سایت جدیدی منتقل می شوند تا کلنی های رها شده یا در حال مبارزه را دوباره آباد کنند.

مارموت درست است که مشکوک است: تا پایان تابستان ، دوباره پس گرفته می شود و در مکان دیگری جابجا می شود. جابجایی ها به طرز چشمگیری موفقیت آمیز بوده است – نه تنها شش مستعمره تقویت شده جان سالم به در برده اند ، بلکه آنها چهار مورد دیگر را به تنهایی از بین برده اند. اکنون بیش از 200 مورد از این مارموت ها در طبیعت وجود دارد.

موفقیت این برنامه جلب توجه سایر برنامه های تولید مثل برای گونه های در معرض خطر است و اگرچه هنوز مدرسه ببر در کار نیست اما به راحتی می توان فهمید که چگونه هر حیوان نژاد اسیر می تواند از آموزش کمی بهره مند شود.


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : Google says it won’t build Privacy Sandbox backdoors : technology


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

Vote


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : به روزرسانی فیدر: تایپوگرافی جدید | فیدر – RSS Feed Reader

سایت شرط بندی فوتبال بهترین سایت شرط بندی سایت شرط بندی معتبر فوتبال

بازگشت به وبلاگ

26 مارس 2021 16:45

هنگام ایجاد برنامه های جدید تلفن همراه ، کاربران ما به ما گفتند که مهمترین جنبه هنگام مصرف محتوایی که برای آنها مهم بود ، یک تجربه خواندن عالی بود. باید بهتر از خواندن پست های هر جای دیگر بود. و ما دریافتیم که هسته اصلی یک تجربه عالی خواندن روی صفحه تایپوگرافی بسیار زیبا و خوانا است. ما گوش کردیم و شروع به کار کردیم تا فقط آن را ایجاد کنیم.

ما در قلم ها ، فاصله ها ، طول خط ها ، شبکه ها ، ارتفاع x و غیره غرق می شویم. ما صدها پست را بررسی کردیم و تجزیه و تحلیل کردیم که آنها از چه عناصری استفاده می کنند ، چگونه از آنها استفاده می کنند و مهمترین موارد چیست.

سبک سازی تایپوگرافی برای فیدها آسان نیست. همه فیدها روش منحصر به فردی در ارائه محتوا دارند. روشهای مختلف با استفاده از عناصر. نقل قول در یک پست می تواند موارد مختلفی را نشان دهد. هنگام طراحی برای کاربردهای گسترده ، باید مراقب باشید در راه حل های خود خیلی دقیق نباشید. رسیدن به یک تایپوگرافی عالی یک روند چالش برانگیز بوده است ، اما ما از نتیجه کار احساس هیجان می کنیم.

اینها بهبودهایی است که ما ایجاد کرده ایم:

  • برای خوانایی بهتر ، اندازه قلم ها را افزایش دادیم.
  • نقل قول ها ، زیرنویس ها و سایر عناصر اکنون به روشی گسسته خودنمایی می کنند.
  • سربرگ ها اکنون مانند هدر به نظر می رسند و از یک سبک یکنواخت پیروی می کنند.
  • تایپوگرافی چه در تلفن خواننده و چه در دسک تاپ شما عالی به نظر می رسد.

به عنوان یک پاداش ، در برنامه های تلفن همراه ما اکنون می توانید حتی فونت مناسب خود را انتخاب کنید و حتی متن کامل را انتخاب کنید. آیا شما یک sans serif ساده ترجیح می دهید یا یک serif کلاسیک تر؟ آیا می خواهید متن بیشتری روی صفحه خود مشاهده کنید یا متن بزرگتر را ترجیح می دهید؟

این تغییرات ممکن است اندک به نظر برسند ، اما به ایجاد فضای آرام خواندن ، متناسب با نیازها و تنظیمات کاربران کمک می کنند. ما همچنین اضافه شده است دکمه گزارش مشکلات در پست ها ، امیدواریم که کاربران به ما کمک کنند تا مسائلی را برای بهتر کردن تجربه خواندن در آینده پیدا کنیم. به زودی حتی به روزرسانی های بیشتری در این مورد انجام خواهیم داد ، بنابراین در ادامه با ما همراه باشید.

صحبت از تجربه خواندن است ، خبری که دوست داریم و به شکلی زیبا محتوای عالی تولید می کند vox.com. آنها را به فیدر خود اضافه کنید و از تایپوگرافی جدید و به روز شده ما لذت ببرید!

آیا بازخوردی برای ما دارید؟ به ما اطلاع دهید در

[email protected]

شما پرسیدید ، ما گوش کردیم! →

سایت شرط بندی سایت پیشبینی سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : تکرار سیاست محدودیت استفاده ما


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

حمله به پایتخت آمریكا و تهدیدهای بعدی برای خشونت پیرامون روی كار آمدن دولت جدید آمریكا ، ما را بر آن داشته است تا واقعیت را انعكاس دهیم و دوباره خود را با آن آشنا كنیم ، هرچند اهداف سازنده خوب باشد ، این فن آوری می تواند توانایی صدمه بزرگ را تقویت كند.

این شامل ما و محصولات ما در Basecamp است. بنابراین ، ما یک وظیفه اخلاقی برای مقابله با چنین آسیبی احساس می کنیم. هم از نظر برخورد با مواردی که از Basecamp برای پیشبرد چنین آسیبی استفاده می شود (و مورد سو ab استفاده قرار می گیرد) ، و هم به صراحت اظهار می دارم که Basecamp پناهگاه امنی برای افرادی نیست که مایل به انجام چنین آسیبی هستند.

ما سیاست محدودیت استفاده کامل چندین شکل استفاده را مشخص می کند نه مجاز ، از جمله ، اما محدود به موارد زیر نیست:

  • خشونت ، یا تهدیدهای ناشی از آن: اگر فعالیتی به عنوان جرم خشن در ایالات متحده یا محل زندگی شما واجد شرایط باشد ، نمی توانید از محصولات Basecamp برای برنامه ریزی ، ارتکاب ، تحریک یا تهدید آن فعالیت استفاده کنید.
  • آزار دهنده: اگر از محصولات Basecamp برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات شخصی خصوصی افراد دیگر برای اهداف آزار و اذیت استفاده می کنید ، ما نمی خواهیم کاری با شما انجام دهیم.
  • استثمار کودک ، رابطه جنسی یا سو abuse استفاده: ما هیچ فعالیتی را که باعث آزار و اذیت کودک شود ، انتشار یا در غیر این صورت تحمل کنیم ، تحمل نمی کنیم.
  • بدافزار یا جاسوس افزار: رمز برای خیر ، نه شر. اگر از محصولات ما برای ساخت یا توزیع هر چیزی که واجد شرایط بدافزار یا جاسوسی باشد – از جمله نظارت بر کاربر از راه دور – استفاده می کند استفاده می کنید.
  • فیشینگ یا اقدام به کلاهبرداری دیگر: دروغ گفتن در مورد اینکه کی هستید یا به چه افرادی وابسته هستید برای سرقت ، اخاذی یا آسیب رساندن به دیگران اشکالی ندارد.

هرگونه گزارش در مورد نقض این محدودیت های برجسته یا هر یک از محدودیت های دیگر موجود در شرایط ما ، منجر به بررسی خواهد شد. این تحقیق دارای موارد زیر خواهد بود:

  • نظارت انسانی: کمیته نظارت بر سو abuseاستفاده داخلی شامل مدیران ما ، دیوید و جیسون و نمایندگان چندین بخش در سراسر شرکت است. در موارد نادر برای موقعیت های خاص حساس یا در صورت نیاز قانونی ، ممکن است از متخصصان خارجی نیز مشاوره بگیریم.
  • مسئولیت های متعادل: ما موظفیم از حریم خصوصی و ایمنی مشتریان و افرادی که مسائل را به ما گزارش می دهند ، محافظت کنیم. ما تمام تلاش خود را می کنیم تا در تمام مراحل کار مسئولیت ها را متعادل کنیم.
  • بر شواهد تمرکز کنید: ما تصمیمات خود را بر اساس شواهد موجود در اختیار ما قرار می دهیم: آنچه را که کاربران حساب می گویند و می شنوند می شنویم. ما آنچه را مشاهده می کنیم مستند می کنیم و می پرسیم که آیا این شواهد به استفاده محدود اشاره دارد؟

در حالی که برخی تخلفات کاملاً واضح است ، اما برخی دیگر ذهنی ، ظریف و قضاوت در آنها دشوار است. ما به هر مورد متناسب با تخلف ، حیاتی بودن و شدت اتهام ، وقت و توجه کافی می دهیم.

اگر از هرگونه محصول Basecamp (Basecamp ، HEY ، Backpack ، Highrise ، Ta-da List ، Campfire) مطلع هستید که برای مواردی استفاده می شود که خط مشی محدودیت های استفاده ما را نقض می کند ، لطفا از طریق ایمیل با ما در میان بگذارید report@basecamp.com و ما تحقیق خواهیم کرد اگر 100٪ مطمئن نیستید ، به هر حال گزارش دهید.

شخصی در تیم ما ظرف یک روز کاری پاسخ خواهد داد تا به شما اطلاع دهد که تحقیقات خود را آغاز کرده ایم. ما همچنین نتیجه تحقیقات خود را به شما اطلاع خواهیم داد (مگر اینکه از ما بخواهید این کار را نکنیم ، یا طبق قانون اجازه نداریم).

در حالی که محدودیت های استفاده ما جامع است ، اما نمی تواند جامع باشد – ممکن است جرمی بتواند از طبقه بندی ، برای اولین بار حاضر شود ، یا اختلاف اخلاقی را که ما هنوز در نظر نگرفته بودیم ، روشن کند. گفته شد ، امیدواریم روحیه اساسی روشن باشد: قرار نیست Basecamp برای آسیب ، اعم از ذهنی ، جسمی ، شخصی یا مدنی مورد استفاده قرار گیرد. از دیدگاه های مختلف – فلسفی ، مذهبی و سیاسی – استقبال می شود ، اما ایدئولوژی هایی مانند ناسیونالیسم سفید ، یا جنبش های سوختن نفرت که تحت تأثیر ظلم ، خشونت ، سو abuse استفاده ، نابودی یا سلطه گروهی بر گروه دیگر قرار دارند ، در اینجا پذیرفته نمی شوند.

اگر شما یا فعالیت موجود در حسابتان در نهایت مغایر با این محدودیت ها باشد ، ممکن است حساب شما بسته شود. ممنوعیت دائمی خدمات ما نیز ممکن است منجر شود. بعلاوه ، ما به عنوان یک تجارت مستقل کوچک و خصوصی که ارزشها و وجدان ما را به هر قیمتی جلوتر از رشد قرار می دهیم ، این حق را برای خود محفوظ می داریم که به هر کسی که در نهایت از انجام تجارت با او احساس ناراحتی می کنیم خدمات را انکار کنیم.

متشکرم.

برای مراجعه بیشتر ، لیست کامل شرایط ما در اینجا موجود است: https://basecamp.com/about/policies


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : راکلی از طریق SC Health به عمومی می رود


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

19 مارس 2021

Rockley Photonics Ltd از آکسفورد ، انگلستان و پسادنا ، کالیفرنیا ، ایالات متحده آمریکا ، که تراشه های فوتونیک سیلیکونی یکپارچه را تولید می کند و ماژول های تولیدی برای محصولات سنسور و ارتباطی با حجم بالا را تأمین می کند ، توافق نامه ای قطعی را برای همکاری با SC Health Corp ، یک تجارت ویژه عمومی منعقد کرده است – شرکت کسب هدف این معامله منجر به تبدیل شدن راکلی به یک شرکت تجاری عمومی در بورس اوراق بهادار نیویورک (NYSE) با نماد RKLY خواهد شد و ارزش شرکت را با ارزش تجاری 1.2 میلیارد دلار ارزیابی می کند.

راکلی در سال 2013 توسط یک تیم مدیریتی شکل گرفت که قبلاً در دو شرکت فوتونیک سیلیکون موفق بوده است. دکتر اندرو ریکمن ، بنیانگذار و مدیرعامل ، اولین شرکتی را برای تجاری سازی فوتونیک سیلیکون ، بوکهام فناوری (که دارای IPO در سال 2000 ، در سال 2009 به Oclaro تبدیل شد و اکنون بخشی از Lumentum است) تأسیس کرد و بعداً رئیس Kotura شد (در سال 2013 به Mellanox فروخته شد) )

کمک به مراقبت های بهداشتی از طریق فناوری نظارت بر “کلینیک روی مچ دست”

این معامله برای سرعت بخشیدن به راه اندازی تجاری سکوی سنجش راکلی انجام شده است ، که برای سلامتی و سلامت مصرف کننده طراحی شده است و امکان کنترل مداوم و غیرتهاجمی نشانگرهای زیستی چند حالته مانند لاکتات ، گلوکز ، هیدراتاسیون ، فشار خون و دمای هسته بدن را فراهم می کند.

بر اساس پلت فرم فوتونیک سیلیکون ، ادعا می شود که فناوری “کلینیک روی مچ” Rockley بسیار دقیق تر از سنسورهای LED است که امروزه در پوشیدنی ها مانند ساعت های هوشمند و باندهای تناسب اندام استفاده می شود و امکان نظارت مداوم بر مهمات اصلی بدن در راهی که قبلاً فقط با ماشین های بالینی امکان پذیر بود. راکلی با آوردن تشخیص های دقیق آزمایشگاهی به پوشیدنی ها ، قصد دارد تا مصرف کنندگان را قادر به تشخیص بیماری ها زودتر ، مدیریت بهتر تغذیه و تمرکز بر مراقبت های بهداشتی پیشگیرانه کند.

راکلی می گوید که در حال همکاری نزدیک با بزرگترین شرکتهای الکترونیکی مصرفی و پوشیدنی در جهان است تا یک راه حل کامل از جمله دستگاه های سخت افزاری بسته بندی شده ، الگوریتم های حسگر زیست سنجی ، سیستم عامل و تجزیه و تحلیل داده ها به آنها ارائه دهد تا بتوانند معنی دار و عملی داشته باشند. بینش برای کاربران خود.

فراتر از وسایل الکترونیکی مصرفی ، راکلی با همکاری پزشکان و شرکت های فناوری پزشکی برای گسترش کاربرد سیستم نظارت خود در دستگاه های پزشکی به منظور بهبود تشخیص و پیشگیری از بیماری ، همکاری می کند.

راکلی می گوید که پلت فرم آن از تولید مقرون به صرفه و با حجم بالا پشتیبانی می کند. اكوسيستم توليدي آن (با ظرفيت محفوظ) و جريان فرآيند اختصاصي مي تواند مقياس سريع براي توليد حجم دستگاه هاي نوري / الكترونيكي يكپارچه را امكان پذير كند.

راکلی همچنین از فناوری فوتونیک یکپارچه خود برای ارائه چیپ ست هایی برای دیتا کام پرسرعت و برنامه های دید در ماشین ، از جمله تشخیص و دامنه نور (LiDAR) استفاده کرده است. فناوری آن توسط بیش از 120 اختراع ثبت شده محافظت می شود و شرکت 390 میلیون دلار بودجه از طریق بیش از هفت سال توسعه محصول از مهندسی غیرتکراری ، سرمایه گذاران ، کمک های دولتی ، یارانه ها و طیف وسیعی از VC های فناوری بهداشت و فناوری ، سرمایه گذاران استراتژیک ، جمع آوری کرده است. و موسسات مالی

ریكمن خاطرنشان می كند: “مشاركت ما با SC Health ما را قادر می سازد تا به بازار برای راه حل های جلب كننده سلامتی و سلامتی سرعت بخشیم.” “فن آوری سنسور اثبات شده ما ، شرکای کلاس جهانی و تمرکز بی وقفه در اجرا ، Rockley را قادر می سازد تا مزایای تغییر دهنده زندگی را به تعداد زیادی از افراد تحویل دهد … آوردن تشخیص آزمایشگاهی به مچ دست ، نظارت بر بیمار ، تحویل مراقبت های بهداشتی و سلامت کلی مصرف کننده را تغییر می دهد و سلامتی ، “او معتقد است.

AJ Coloma ، مدیرعامل SC Health می گوید: “ما سرمایه گذار مراقبت های بهداشتی هستیم و خیلی سریع ماهیت تحول آفرین فناوری Rockley و نحوه انقلابی در توانایی مصرف کنندگان در ردیابی ، نظارت و درک بهتر سلامتی و سلامتی روزمره را درک کردیم.” . “بر اساس بازار بزرگ آدرس پذیر Rockley ، تیم کلاس جهانی و برنامه های بی شماری که پلت فرم فوتونیک سیلیکون آنها را قادر می سازد ، ما Rockley را به عنوان یکی از جذاب ترین فرصت ها در کل فضای بهداشت و درمان می دانیم.”

پیش بینی می شود این معامله تا 323 میلیون دلار درآمد ناخالص به شرکت ترکیبی اعطا کند ، از جمله سهم 173 میلیون دلار پول نقد که در حساب اعتماد SC Health نگهداری می شود. این ترکیب بیشتر با کمک 150 میلیون دلار PIPE (سرمایه گذاری خصوصی در سهام عمومی) با قیمت 10 دلار برای هر سهم پشتیبانی می شود ، با مشارکت سرمایه گذاران سطح بالای موسسه از جمله Senvest Management LLC و UBS O’Connor و مشارکت Medtronic. درآمد حاصل از معامله از رشد مداوم راکلی از طریق توسعه مداوم محصول در همکاری نزدیک با مشتریان اولیه پشتیبانی خواهد کرد.

سهامداران موجود راکلی 100٪ سهام خود را در شرکت ترکیبی قرار می دهند. ریکمن بنیانگذار مدیرعامل و رئیس آن خواهد بود.

معامله ، که به اتفاق آرا توسط هیئت مدیره SC Health و مدیران مستقل هیئت مدیره Rockley تأیید شده است ، انتظار می رود در سه ماهه دوم 2021 بسته شود ، مشروط به تصویب سهامداران SC Health و سایر شرایط بسته شدن عادی (از جمله هرگونه مصوبات قانونی اعمال شده) )

موارد مرتبط را مشاهده کنید:

راکلی برای تسریع رشد 65 میلیون دلار اضافی می بندد

راکلی دور 50 میلیون دلاری بودجه رشد را می بندد

راکلی در میان 10 شرکت برتر فناوری انگلیسی برای تماشای لیست قرار گرفت

Rockley Photonics از سرمایه نوآوری Ahren سرمایه گذاری می کند

برچسب ها: فوتونیک سیلیکون

بازدید: www.rockleyphotonics.com

بازدید: www.schealthcorp.com


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : 5 روش برای اینکه کتاب خود را از راحتی کاناپه پرفروش کنید


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

11 فوریه 2021

5 دقیقه خواندن

نظرات بیان شده توسط کارآفرین همکاران خودشان هستند.


هیچ رازی نیست که بحران جهانی بهداشت به شدت تحت تأثیر قرار گرفته است نشر صنعت. با لغو رویدادهای حضوری و تلاش برای ایجاد کتابفروشی ها ، بسیاری از نویسندگان در تلاشند تا راه های جدیدی برای تبلیغ خود پیدا کنند برخط.

از نظر تاریخی ، فروش کتاب با وجود رکود اقتصادی افزایش یافته است. بیش از هر زمان دیگری ، افراد به دنبال اطلاعات ، سرگرمی و انحراف مقرون به صرفه در داخل خانه هستند.

در حالی که درآمد کاغذ شومیز رو به کاهش است ، فروش کتاب الکترونیکی در حال افزایش است. هنوز فرصتی برای سودآوری وجود دارد و حتی وقتی مخاطب خود را به تبلیغات دیجیتال معطوف می کنید مخاطبان حتی بیشتر در انتظار آن هستند.

برای ایجاد سر و صدا برای عناوین خود نیازی به یک مهمانی انتشار زنده یا امضای کتاب ندارید. شما فقط نیاز به سازگاری دارید بازار یابی و کمی ذکاوت.

مربوط: برای عشق به کتاب: نگاهی به تجارت نشر

در اینجا پنج راهی وجود دارد که می توانید در بحران جهانی کتاب را به صورت آنلاین تبلیغ کنید.

1. به تور پادکست بروید

آیا می خواهید بدون هیچ هزینه و ماندگاری در مقابل خوانندگان جدید قرار بگیرید؟ سازماندهی تور پادکست را در نظر بگیرید.

پادکست ها یک کانال تبلیغاتی همیشه سبز با قابلیت تولید سرنخ مدتها پس از پخش قسمت شما هستند. بسیاری از پادکست ها از وفادارانی برخوردار هستند ، بنابراین تأیید میزبان تا رسیدن به اعتبار بسیار کمک خواهد کرد. نیازی به گفتن نیست ، حضور در نمایش ها باعث گسترش شبکه حرفه ای شما می شود.

برنامه ها و جدول زمانی انتشار متفاوت است ، بنابراین در بیشتر قسمت های پخش شده در تاریخ انتشار یا نزدیک به آن ، هدف شما شروع به انجام مصاحبه ها از سه تا شش ماه قبل است. می توانید از طریق وب سایت های نمایشی به طور معمول در پادکست ها ظاهر شوید و برای سایت های دایرکتوری مانند ثبت نام کنید PodcastsGuests.com تا اطمینان حاصل کنید که وقتی کسی به دنبال یک مهمان متخصص است ، از ذهن شما بالا می رود.

2. پیام های صوتی را برای بازرسان ارسال کنید

بررسی و اثبات اجتماعی برای اطمینان از فروش مداوم کتاب شما بسیار مهم است. بسیاری از نویسندگان بخش قابل توجهی از بودجه خود را صرف هدایا مانند کارت های هدیه و نسخه های جلد سخت می کنند.

در واقع ، آنچه خوانندگان هوس می کنند ، یک ارتباط است. اگر خواستار تعامل بیشتری هستید ، در نظر داشته باشید که پیروان خود از طریق پیام مستقیم یا ایمیل ، پیام صوتی شخصی خود را ارائه دهند ، زیرا آنها از مطالعه کتاب خود خارج می شوند و عکس صفحه را به عنوان تأیید ارسال می کنند. ممکن است مجبور باشید با ارز زمان معامله کنید ، اما یک پیام سفارشی و اطلاع رسانی واقعی بیش از 30 ثانیه طول نمی کشد و می تواند باعث مادام العمر بودن فن شود.

3. در کنفرانس های مجازی شرکت کرده و میزبان آنها باشید

با دیجیتالی شدن بسیاری از رویدادها ، نویسندگان اکنون می توانند بدون نیاز به بودجه برای هزینه های سفر یا زمان ، بیشتر در برابر جمعیت زیادی قرار بگیرند. پیام خود را از راحتی اتاق نشیمن خود به خوانندگان جدید برسانید ، در مورد یک موضوع مرتبط صحبت کنید و در پایان کتاب خود را به حاضران در کنفرانس متصل کنید.

در نظر داشته باشید که پس از ارائه ، یک فصل رایگان از کتاب خود را به هرکسی که در لیست ایمیل شما ثبت نام می کند ، اختصاص دهید. همچنین می توانید 15 دقیقه ممیزی یا مشاوره رایگان به شرکت کنندگانی که کتاب شما را پس از کنفرانس خریداری می کنند و رسید ارسال می کنند ، ارائه دهید.

گزینه دیگر میزبانی برنامه خودتان است کنفرانس مجازی بر اساس موضوع کتاب شما اگر در فضای داستان نویسی هستید ، این یک انتقال طبیعی است. به عنوان مثال اگر کتابی در زمینه نکات سلامتی دارید ، می توانید یک رویداد سلامتی مجازی را با سخنرانان مهمان در زیرمجموعه های مختلف برگزار کنید و به هرکسی که کتاب شما را خریداری می کند ، تخفیف بلیط ارائه دهید.

مربوط: چرا وبینارها ، که اکنون 25 سال از عمرش می گذرد ، برای فروش بیشتر از همیشه موثر هستند

4. یک باشگاه کتاب آنلاین راه اندازی کنید

یک کلوپ کتاب مجازی راهی عالی برای درگیر کردن جامعه پیروان اصلی شما است. شما می توانید یک نسخه دیجیتالی رایگان از کتاب خود را به هرکسی که در یک مهلت ثبت نام کرده و جلسات پرسش و پاسخ زنده را هر هفته برگزار کنید ، ارائه دهید.

این گزینه در صورت داشتن لیست پشتیبان ، بهترین نتیجه را خواهد داشت ، بنابراین افرادی که در باشگاه کتاب شرکت می کنند ، تمایل به مشاهده و خرید کارهای بیشتری دارند. همچنین می توانید این کار را با همکاری نویسندگان دیگر انجام دهید ، هر ماه یک کتاب متفاوت ارائه دهید و لیست ها و منابع ایمیل خود را جمع کنید.

5. اجتماعی شوید

موج جدید شبکه های اجتماعی گرایش ها به طور فزاینده ای نسبت به نویسندگان دوستانه است. به جای تصاویر کاملاً منظمی که به طور سنتی توسط الگوریتم ، سیستم عامل مانند و کلاب هاوس مواد را بیش از درخشش تبلیغ می کنند. اگر کتاب شما آموزنده است ، به راحتی می توانید با به اشتراک گذاشتن خبرها و گزیده هایی در پست های اجتماعی ، افراد زیر را جذب کنید تا پیروان خود را برای یادگیری بیشتر فریب دهید.

مربوط: 7 روش کسب درآمد از حساب TikTok

در صورت امکان از گزینه “link in bio” برای هدایت مرورگرهای پروفایل به کتابهای خود استفاده کنید. اطمینان حاصل کنید که فقط محتوای مربوط به ژانر خود را به اشتراک می گذارید و برای تشویق به افزایش میزان کلیک ، یک اقدام واضح اضافه کنید.

می توانید به صورت زنده بروید و از قسمت های کتاب خود قرائت مجازی انجام دهید. محتوای این سیستم عامل های جدید به طور معمول ضبط نمی شود ، بنابراین احساس تعجب برای پیروان وجود دارد. هر جلسه زنده را با یادداشتی سریع درباره اینکه بینندگان می توانند کتاب های شما را در صورت یافتن اطلاعات بیشتر بدانند ، پایان دهید.

با توجه به اینکه مردم بیشتر از هر زمان دیگری با لپ تاپ های خود کار می کنند ، مخاطبان آنلاین کتاب های شما و رویدادهای مرتبط با آن وجود دارند. نویسندگان و کارآفرینانی که اولویت بندی می کنند روش ها و استفاده از سیستم عامل های جدید این پتانسیل را دارند که این سال بالاترین درآمد سال را داشته باشد.

بارگذاری…


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : Data Mesh Principles and Logical Architecture


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

The original writeup, How to Move
Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh

which I encourage you to read before
joining me back here – empathized with today’s pain points of architectural
and organizational challenges in order to become data-driven, use data to
compete, or use data at scale to drive value. It offered an alternative
perspective which since has captured many organizations’ attention, and
given hope for a different future. While the original writeup describes the
approach, it leaves many details of the design and implementation to one’s
imagination. I have no intention of being too prescriptive in this article,
and kill the imagination and creativity around data mesh implementation.
However I think it’s only responsible to clarify the architectural aspects
of data mesh as a stepping stone to move the paradigm forward.

This article is written with the intention of a follow up. It summarizes
the data mesh approach by enumerating
its underpinning principles, and the high level logical architecture
that the principles drive. Establishing the high level logical model
is a necessary foundation before I dive into detailed architecture of
data mesh core components in future articles.
Hence, if you are in search of a prescription around exact tools and recipes
for data mesh, this article may disappoint you. If you are seeking a simple
and technology-agnostic model that establishes a common language, come along.

The great divide of data

What do we really mean by data? The answer depends on whom you ask.
Today’s landscape is divided into operational data and
analytical data. Operational data sits in databases behind business
capabilities served with microservices, has a transactional nature,
keeps the current state and serves the needs of the applications running
the business. Analytical data is a temporal and aggregated view of the
facts of the business
over time, often modeled to provide retrospective or future-perspective
insights; it trains the ML models or feeds the analytical reports.

The current state of technology, architecture
and organization design is reflective of the divergence of these two data
planes – two levels of existence, integrated yet separate.
This divergence has led to a fragile architecture.
Continuously failing ETL (Extract, Transform, Load) jobs and ever growing
complexity of labyrinth of data pipelines, is a familiar sight to many who
attempt to connect these two planes, flowing data from operational data plane
to the analytical plane, and back to the operational plane.

Figure 1: The great divide of data

Analytical data plane itself has diverged into two main architectures
and technology stacks: data lake
and data warehouse
;
with data lake supporting data science access patterns, and data warehouse
supporting analytical and business intelligence reporting access patterns.
For this conversation, I put aside the dance between the two technology stacks:
data warehouse attempting to onboard data science
workflows
and data lake
attempting to serve data analysts and
business intelligence.
The original writeup on data mesh explores the
challenges of the existing
analytical data plane architecture.

Figure 2: Further divide of analytical data – warehouse

Figure 3: Further divide of analytical data – lake

Data mesh recognizes and respects the differences between these two planes:
the nature and topology of the data, the differing use cases, individual personas
of data consumers, and ultimately their diverse access patterns. However it
attempts to connect these two planes under a different structure – an inverted
model and topology based on domains and not technology stack
– with
a focus on the analytical data plane. Differences in today’s available technology
to manage the two archetypes of data, should not lead to separation of organization,
teams and people work on them.
In my opinion, the operational and transactional data technology and topology is
relatively mature, and driven largely by the microservices architecture; data is
hidden on the inside of each microservice, controlled and accessed through the
microserivce’s APIs. Yes there is room for innovation to truly achieve
multi-cloud-native operational database solutions, but from the architectural
perspective it meets the needs of the business. However it’s the management and
access to the analytical data that remains a point of friction at scale. This is
where data mesh focuses.

I do believe that at some point in future our technologies will evolve to
bring these two planes even closer together, but for now, I suggest we keep their
concerns separate.

Core principles and logical architecture of data mesh

Data mesh objective is to create a foundation for getting
value from analytical data and historical facts at scale – scale being
applied to constant change of data landscape, proliferation of both
sources of data and consumers
, diversity of transformation and
processing that use cases require
, speed of response to change.
To achieve this objective, I suggest that there are four
underpinning principles
that any data mesh
implementation embodies to achieve the promise of scale, while delivering
quality and integrity guarantees needed to make data usable : 1) domain-oriented
decentralized data ownership and architecture, 2) data as a product,
3) self-serve data infrastructure as a platform, and 4) federated computational governance.

While I expect the practices, technologies and implementations of these
principles vary and mature over time, these principles remain unchanged.

I have intended for the four principles to be collectively necessary
and sufficient
; to enable scale with resiliency while addressing concerns
around siloeing of incompatible data or increased cost of operation.
Let’s dive into each principle and then design the conceptual architecture
that supports it.

Domain Ownership

Data mesh, at core, is founded in decentralization
and distribution of responsibility to people who are
closest to the data in order to support continuous change and scalability.
The question is, how do we decompose and decentralize the components of the
data ecosystem and their ownership.
The components here are made of analytical data,
its metadata, and the computation necessary to serve it.

Data mesh follows the seams of organizational units as the axis of
decomposition. Our organizations today are decomposed based on their
business domains. Such decomposition localizes the impact of continuous
change and evolution – for the most part – to the domain’s
bounded context.
Hence, making the business domain’s bounded context a good candidate for
distribution of data ownership.

In this article, I will continue to use the same use case as the
original writeup, ‘a digital media company’. One can imagine that the
media company divides its operation, hence the systems and teams that
support the operation, based on domains such as ‘podcasts’, teams and
systems that manage podcast publication and their hosts; ‘artists’,
teams and systems that manage onboarding and paying artists, and so on.
Data mesh argues that the ownership and serving of the analytical data
should respect these domains. For example, the teams who manage
‘podcasts’, while providing APIs for releasing podcasts, should also be
responsible for providing historical data that represents ‘released
podcasts’ over time with other facts such as ‘listenership’ over time.
For a deeper dive into this principle see
Domain-oriented data
decomposition and ownership
.

Logical architecture: domain-oriented data and compute

To promote such decomposition, we need to
model an architecture that arranges the analytical data by domains.
In this architecture, the domain’s interface to the rest of
the organization not only includes the operational capabilities but also
access to the analytical data that the domain serves. For example,
‘podcasts’ domain provides operational APIs to ‘create a new
podcast episode’ but also an analytical data endpoint for retrieving
‘all podcast episodes data over the last <n> months’. This implies
that the architecture must remove any friction or coupling to let
domains serve their analytical data and release the code that computes
the data, independently of other domains. To scale, the architecture
must support autonomy of the domain teams with regard to the release and
deployment of their operational or analytical data systems.

The following example demonstrates the principle of domain oriented
data ownership. The diagrams are only logical representations and
exemplary. They aren’t intended to be complete.

Each domain can expose one or many operational APIs, as well as one or many
analytical data endpoints

Figure 4: Notation: domain, its analytical data
and operational capabilities

Naturally, each domain can have dependencies to other domains’ operational and
analytical data endpoints. In the following example, ‘podcasts’ domain consumes analytical data
of ‘users updates’ from the ‘users’ domain, so that it can provide a picture of the demographic of
podcast listeners through its ‘Podcast listeners demographic’ dataset.

Figure 5: Example: domain oriented ownership of analytical
data in addition to operational capabilities

Note: In the example, I have used an imperative language for accessing
the operational data or capabilities, such as ‘Pay artists’.
This is simply to emphasize the difference
between the intention of accessing operational data vs. analytical data.
I do recognize that in practice operational APIs are implemented
through a more declarative interface such as accessing a RESTful resource
or a GraphQL query.

Data as a product

One of the challenges of existing analytical data architectures is the
high friction and cost of discovering, understanding, trusting, and ultimately using
quality data
. If not addressed, this problem only exacerbates with data
mesh, as the number of places and teams who provide data – domains –
increases. This would be the consequence of our first principle of
decentralization.
Data as a product principle is designed to address the data quality and age-old
data silos
problem; or as Gartner calls it dark data
– “the information assets
organizations collect, process and store during regular business activities,
but generally fail to use for other purposes”. Analytical data provided by
the domains must be treated as a product, and the consumers of that data
should be treated as customers – happy and delighted customers.

The original article enumerates a list of
capabilities, including
discoverability, security, explorability, understandability, trustworthiness,
etc., that a data mesh implementation should support for a domain data
to be considered a product. It also details the roles such as
domain data product owner that
organizations must introduce, responsible for the objective measures that
ensure data is delivered as a product. These measures include data quality,
decreased lead time
of data consumption, and in general data user satisfaction
through net promoter score. Domain data
product owner must have a deep understanding of who the data users are, how do they
use the data,and what are the native methods that they are comfortable with consuming the data.
Such intimate knowledge of data users results in design of data product interfaces that meet their needs.
In reality, for majority of data products on the mesh, there a few conventional personas with
their unique tooling and expectations, data analysts and data scientists. All data products
can develop standardized interfaces to support them. The conversation between users of the data
and product owners is a necessary piece for establishing the interfaces of data products.

Each domain will include data product developer roles, responsible
for building, maintaining and serving the domain’s data products. Data product
developers will be working alongside other developers in the domain.
Each domain team may serve one or multiple data products. It’s
also possible to form new teams to serve data products that don’t naturally
fit into an existing operational domain.

Note: this is an inverted model of responsibility compared to past paradigms.
The accountability of data quality shifts upstream as close to the source of the data
as possible.

Logical architecture:data product the architectural quantum

Architecturally, to support data as a product that domains can
autonomously serve or consume, data mesh introduces the concept of data
product
as its architectural quantum.
Architectural quantum, as defined by
Evolutionary Architecture, is
the smallest unit of architecture that can be
independently deployed with high functional cohesion, and includes all the
structural elements required for its function.

Data product is the node on the mesh that encapsulates three structural components required
for its function, providing access to domain’s analytical data as a product.

  • Code: it includes (a) code for data pipelines responsible for
    consuming, transforming and serving upstream data – data received from domain’s
    operational system or an upstream data product; (b) code for APIs that provide
    access to data, semantic and syntax schema, observability metrics and other metadata;
    (c) code for enforcing traits such as access control policies,
    compliance, provenance, etc.
  • Data and Metadata: well that’s what we are all here for, the underlying
    analytical and historical data in a polyglot form.
    Depending on the nature of the domain data and its
    consumption models, data can be served as events, batch files, relational
    tables, graphs, etc., while maintaining the same semantic.
    For data to be usable there is an associated set of metadata including data
    computational documentation, semantic and syntax declaration,
    quality metrics, etc; metadata that is intrinsic to the data e.g. its semantic definition,
    and metadeta that communicates the traits used by
    computational governance to
    implement the expected behavior e.g. access control policies.
  • Infrastructure:
    The infrastructure component enables building, deploying and running the data product’s
    code, as well as storage and access to big data and metadata.

Figure 6: Data product components as one architectural quantum

The following example builds on the previous section, demonstrating the
data product as the architectural quantum. The diagram only includes
sample content and is not intended to be complete or include all design
and implementation details. While this is still a logical representation it
is getting closer to the physical implementation.

Figure 7:
Notation: domain, its (analytical) data product and operational system

Figure 8: Data products serving the
domain-oriented analytical data

Note: Data mesh model differs from the past paradigms where pipelines (code)
are managed as independent components from the data they produce;
and often infrastructure, like an instance of a warehouse or a lake storage account,
is shared among many datasets.
Data product is a composition of all components – code, data and infrastructure – at
the granularity of a domain’s bounded context.

Self-serve data platform

As you can imagine, to build, deploy, execute, monitor, and access a
humble hexagon – a data product – there is a fair bit of infrastructure
that needs to be provisioned and run; the skills needed to provision this
infrastructure is specialized and would be difficult to replicate in each
domain. Most importantly, the only way that teams can autonomously own
their data products is to have access to a high-level abstraction of
infrastructure that removes complexity and friction of provisioning and
managing the lifecycle of data
products. This calls for a new principle, Self-serve data infrastructure
as a platform to enable domain autonomy
.

The data platform can be considered an extension of the delivery
platform that already exists to run and monitor the services. However the
underlying technology stack to operate data products, today, looks very
different from delivery platform for services. This is simply due to divergence of
big data technology stacks from operational platforms. For example,
domain teams might be deploying their services as
Docker containers and the delivery platform uses Kubernetes for their
orchestration; However the neighboring data product might be running its
pipeline code as Spark jobs on a Databricks cluster. That requires
provisioning and connecting two very different sets of infrastructure,
that prior to data mesh did not require this level of interoperability and
interconnectivity. My personal hope is that we start seeing a convergence
of operational and data infrastructure where it makes sense. For example,
perhaps running Spark on the same orchestration system, e.g.
Kubernetes.

In reality, to make analytical data product development accessible to
generalist developers, to the existing profile of developers that domains
have, the self-serve platform needs to provide a new category of tools
and interfaces in addition to simplifying provisioning. A self-serve data
platform must create tooling that supports a domain data product
developer’s workflow of creating, maintaining and running data products
with less specialized knowledge that existing technologies assume;
self-serve infrastructure must include capabilities to lower the current
cost and specialization needed to build data products. The original
writeup includes a list of capabilities that a self-serve data platform
provides, including access to scalable polyglot data storage, data
products schema, data pipeline declaration and orchestration, data products lineage,
compute and data locality
, etc.

Logical architecture: a multi-plane data platform

The self-serve platform capabilities fall into multiple categories or
planes as called in the model. Note: A plane is representative of a level
of existence – integrated yet separate. Similar to physical and
consciousness planes, or control and data planes in networking. A plane is
neither a layer and nor implies a strong hierarchical access model.

Figure 9: Notation: A platform plane that provides
a number of related capabilities through self-serve interfaces

A self-serve platform can have multiple planes that each serve a
different profile of users. In the following example, lists three different
data platform planes:

  • Data infrastructure provisioning plane: supports the provisioning of
    the underlying infrastructure, required to run the components of a data
    product and the mesh of products. This includes provisioning of a
    distributed file storage, storage accounts, access control
    management system, the orchestration to run data products internal code,
    provisioning of a distributed query engine on a graph of data
    products, etc. I would expect that either other data platform planes
    or only advanced data product developers use this interface directly.
    This is a fairly
    low level data infrastructure lifecycle management plane.
  • Data product developer experience plane: this is the main interface
    that a typical data product developer uses.
    This interface abstracts many of
    the complexities of what entails to support the workflow of a data product developer.
    It provides a higher level of abstraction than the ‘provisioning plane’.
    It uses simple declarative interfaces to manage the lifecycle of a data product.
    It automatically implements the cross-cutting concerns that are
    defined as a set of standards and global conventions, applied to all data
    products and their interfaces.
  • Data mesh supervision plane: there are a set of capabilities that are
    best provided at the mesh level – a graph of connected data products –
    globally. While the implementation of each of these interfaces might rely
    on individual data products capabilities, it’s more convenient to provide
    these capabilities at the level of the mesh. For example, ability to
    discover data products for a particular use case, is best provided by
    search or browsing the mesh of data products; or correlating multiple data
    products to create a higher order insight, is best provided through
    execution of a data semantic query that can operate across
    multiple data products on the mesh.

The following model is only exemplary and is not intending to be
complete. While a hierarchy of planes is desirable, there is no strict
layering implied below.

Figure 10: Multiple planes of self-serve data platform
*DP stands for a data product

Federated computational governance

As you can see, data mesh follows a distributed system architecture;
a collection of independent data products, with independent lifecycle,
built and deployed by likely independent teams. However for the majority
of use cases, to get value in forms of higher order datasets, insights
or machine intelligence there is a need for these independent data
products to interoperate; to be able to correlate them, create unions,
find intersections, or perform other graphs or set operations on them at scale.
For any of these operations to be possible, a data mesh implementation
requires a governance model that embraces decentralization and domain
self-sovereignty, interoperability through global standardization, a dynamic
topology
and most importantly automated execution of decisions by
the platform
. I call this a federated computational governance. A
decision making model led by the federation of domain data product
owners and data platform product owners, with autonomy and domain-local
decision making power, while creating and adhering to a set of global
rules – rules applied to all data products and their interfaces – to
ensure a healthy and interoperable ecosystem. The group has a difficult
job: maintaining an equilibrium between centralization and
decentralization
; what decisions need to be localized to each domain and
what decisions should be made globally for all domains. Ultimately
global decisions have one purpose, creating interoperability and
a compounding network effect through discovery and composition
of data products.

The priorities of the governance in data mesh are different from
traditional governance of analytical data management systems. While they
both ultimately set out to get value from data, traditional data
governance attempts to achieve that through centralization of decision
making, and establishing global canonical representation of data with
minimal support for change. Data mesh’s federated computational governance,
in contrast, embraces change and multiple interpretive contexts.

Placing a system in a straitjacket of constancy can cause fragility to evolve.

— C.S. Holling, ecologist

Logical architecture: computational policies embedded in the mesh

A supportive organizational structure, incentive model and
architecture is necessary for the federated governance model to
function: to arrive at global decisions and standards for
interoperability, while respecting autonomy of local domains, and
implement global policies effectively.

Figure 11: Notation: federated computational
governance model

As mentioned earlier, striking a balance between what shall be
standardized globally, implemented and enforced by the platform for all
domains and their data products, and what shall be left to the domains
to decide, is an art. For instance the domain data
model is a concern that should be localized to a domain who is most
intimately familiar with it. For example, how the semantic and syntax of
‘podcast audienceship’ data model is defined must be left to the
‘podcast domain’ team. However in contrast, the decision around
how to identify a ‘podcast listener’ is a global concern. A podcast listener
is a member of the population of ‘users’ – its
upstream bounded context – who
can cross the boundary of domains and be found in other domains such as ‘users play streams’.
The unified identification allows correlating information about ‘users’
who are both ‘podcast listeners’ and ‘steam listeners’.

The following is an example of elements involved in the data mesh
governance model. It’s not a comprehensive example and only
demonstrative of concerns relevant at the global level.

Figure 12: : Example of elements of a
federated computational governance: teams, incentives, automated implementation,
and globally standardized aspects of data mesh

Many practices of pre-data-mesh governance, as a centralized
function, are no longer applicable to the data mesh paradigm. For example,
the past emphasis on certification of golden datasets – the datasets
that have gone through a centralized process of quality control and
certification and marked as trustworthy – as a central
function of governance is not longer relevant. This had
had stemmed from the fact that in the previous data management
paradigms, data – in whatever quality and format – gets extracted from
operational domain’s databases and gets centrally stored in a warehouse
or a lake that now requires a centralized team to apply cleansing,
harmonization and encryption processes to it; often under the
custodianship of a centralized governance group. Data mesh completely
decentralizes this concern. A domain dataset only
becomes a data product after it locally, within the domain, goes
through the process of quality assurance according to the
expected data product quality metrics and the global standardization
rules. The domain data product owners are best placed to decide how to
measure their domain’s data quality knowing the details of domain
operations producing the data in the first place. Despite such localized
decision making and autonomy, they need to comply with the modeling of
quality and specification of SLOs based on a global standard, defined by
the global federated governance team, and automated by the platform.

The following table shows the contrast between centralized (data
lake, data warehouse) model of data governance, and data mesh.

Pre data mesh governance aspectData mesh governance aspect
Centralized teamFederated team
Responsible for data qualityResponsible for defining how to model what constitutes
quality
Responsible for data securityResponsible for defining aspects of data security i.e. data
sensitivity levels for the platform to build in and monitor
automatically
Responsible for complying with regulationResponsible for defining the regulation requirements for the
platform to build in and monitor automatically
Centralized custodianship of dataFederated custodianship of data by domains
Responsible for global canonical data modelingResponsible for modeling polysemes – data elements that
cross the boundaries of multiple domains
Team is independent from domainsTeam is made of domains representatives
Aiming for a well defined static structure of dataAiming for enabling effective mesh operation embracing a
continuously changing and a dynamic topology of the mesh
Centralized technology used by monolithic lake/warehouseSelf-serve platform technologies used by each domain
Measure success based on number or volume of governed data (tables)Measure success based on the network effect – the
connections representing the consumption of data on the
mesh
Manual process with human interventionAutomated processes implemented by the platform
Prevent errorDetect error and recover through platform’s automated
processing

Principles Summary and the high level logical architecture

Let’s bring it all together, we discussed four principles underpinning
data mesh:

Domain-oriented decentralized data ownership and architectureSo that the ecosystem creating and consuming data can scale out
as the number of sources of data, number of use cases, and diversity
of access models to the data increases;
simply increase the autonomous nodes on the mesh.
Data as a productSo that data users can easily discover, understand and securely
use high quality data with a delightful experience; data that is
distributed across many domains.
Self-serve data infrastructure as a platformSo that the domain teams can create and consume data products
autonomously using the platform abstractions, hiding the complexity
of building, executing and maintaining secure and interoperable data
products.
Federated computational governanceSo that data users can get value from aggregation and
correlation of independent data products – the mesh is behaving as
an ecosystem following global interoperability standards; standards
that are baked computationally into the platform.

These principles drive a logical architectural model that while brings
analytical data and operational data closer together under the same domain, it
respects their underpinning technical differences. Such differences include
where the analytical data might be hosted, different compute technologies for
processing operational vs. analytical services, different ways of querying and
accessing the data, etc.

Figure 13: Logical architecture of data mesh approach

I hope by this point, we have now established a common language and a logical
mental model that we can collectively take forward to detail the blueprint
of the components of the mesh, such as the data product, the platform, and
the required standardizations.



سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : چگونه به راحتی یک تبلیغ ویدیویی در فیس بوک ایجاد کنیم کاربران در واقع مشاهده می کنند


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

برای تبلیغات پولی ، بستر رسانه های اجتماعی تقریباً به همان اندازه موثر است. ویدیو را به این ترکیب بیندازید ، و برند خود را به عنوان فرمول اصلی افزایش موفقیت تبلیغاتی پیدا کردید.

19 نوامبر 2020

4 دقیقه خواندن

نظرات بیان شده توسط کارآفرین همکاران خودشان هستند.


طبق گفته های HubSpot ، تقریبا هشت میلیارد فیلم ها هر روز در فیس بوک مشاهده می شوند – و این فقط به فیلم های گربه ای محدود نمی شود. بازدیدها از محتوای ویدیوی پشتیبانی شده از سال 2016 به میزان قابل توجهی 258 درصد افزایش یافته است. اما حتی پس از نمایش ویدیوی شما در خبرخوان یک فرد ، حفظ توجه او هنوز هم دشوار است. یک بررسی توسط Locowise دریافت که به طور متوسط ​​، بیشتر مردم فقط یک سوم یک کلیپ مشخص را تماشا می کنند. تقریباً 53.2 درصد بینندگان 30 ثانیه تماشا می کنند.

برای کارآفرینان ، این یک چالش دوگانه دارد: ایجاد محتوایی که در واقع مخاطبان شما را درگیر خود کند و اطمینان حاصل کند که در وهله اول به دست آنها می رسد.

روی مخاطب خود تمرکز کنید

در نظر بگیرید که چه کسی است است و چه نوع محتوایی برای آنها جذاب است. شما ممکن است با بودجه ای چند میلیون دلاری کار نکنید ، اما جزئیات ذهنی همچنان تفاوت ایجاد می کند.

به سه ثانیه اول بیشتر توجه کنید. تصویر کوچک یک یا باز کردن تصویر جذاب خواهد شد توجه کاربر را گرفتن و نگه داشتن آنها را از پیمایش گذشته مطالب خود را. سپس ، ویدئو را بر روی یک پیام جذاب متمرکز نگه دارید ، و اطمینان حاصل کنید که بینندگان به اندازه کافی در ارتباط هستند تا تماس شما را عملی کنند.

فیلم های فیس بوک به طور کلی باید بر روی مخاطبان اول تلفن همراه متمرکز شود. تحقیق از VentureBeat نشان می دهد که بیش از 90٪ از کاربران فیس بوک در درجه اول از طریق دستگاه تلفن همراه خود به شبکه اجتماعی دسترسی دارند. با این حساب ، الف مطالعه موردی توسط بافر دریافت که تبلیغات ویدیویی فیس بوک باید از نسبت ابعادی مربعی استفاده کند ، زیرا این امر می تواند تا 35 درصد بازدید بیشتر و 100 درصد جذابیت بیشتر از فیلم های افقی داشته باشد. بخشی از این را می توان به این واقعیت نسبت داد که یک فیلم مربعی در واقع فضای بیشتری را در صفحه گوشی هوشمند اشغال می کند.

صدا و زیرنویس نیز به توجه ویژه ای نیاز دارد. گزارشی از دیجی دی نشان داد که 85 درصد از فیلم های فیس بوک به صورت بی صدا تماشا می شد. تبلیغات فیس بوک به صورت خودکار پخش می شود زیرا کاربر از کنار آنها عبور می کند ، بنابراین منطقی است که بیشتر کاربران ترجیح می دهند صدا نداشته باشند. با این حال ، این بدان معنی است که شما باید عنوان را اضافه کنید تا پیام شما همچنان بتواند از آن عبور کند.

خوشبختانه نیازی به استخدام یک خدمه حرفه ای تولیدی نیست. ابزاری که می تواند این روند را بسیار ساده کند ، استفاده از آن است تقویت شده، برنامه ای که انواع مختلفی از قالب های از پیش طراحی شده را ارائه می دهد. امکان استفاده از کلیپ های سهام و موسیقی ، همراه با قابلیت ویرایش سریع ، به کاربران امکان می دهد تا تبلیغات جدید را با سهولت آماده توزیع کنند.

مربوط: 5 دلیل که مشاغل باید در ایجاد محتوای ویدیویی متمرکز شوند

هدف قرار دادن: “سس” ضروری

هیچ مقاله ای در مورد تبلیغات در فیس بوک بدون تأکید بر هدف قرار دادن مخاطب کامل است – و بله ، در تبلیغات ویدیویی به همان اندازه مهم است که محتوای دیگر دارد. هدف گذاری مناسب به شما کمک می کند ویدیو را در زمان مناسب برای تأثیر مطلوب در جلوی افراد مناسب قرار دهید.

مخاطبان سفارشی یک روش عالی برای ایجاد مخاطبان هدف شما هستند ، به شما این امکان را می دهد که بر اطلاعات ارزشمند فراتر از جمعیت عمومی پایه تمرکز کنید. استفاده از هدف گذاری دقیق برای ایجاد مخاطب بر اساس علاقه و علاقه وی و همچنین سایر صفحاتی که با آنها درگیر هستند ، به شما کمک می کند افرادی را که احتمال بیشتری دارند با محتوای ویدیویی شما ارتباط برقرار کنند شناسایی و به آنها دسترسی دهید.

تبلیغات ویدئویی فیس بوک همچنین می تواند توسط رویدادهای منجر شود. این را در نظر بگیرید مطالعه موردی از AdEspresso: ”مدیسون رید ، یک شرکت راه اندازی رنگ مو در خانه ، پس از اتمام مسابقه سبک آنلاین ، یک تبلیغ ویدیویی را برای افراد ارسال می کند. این ایده بسیار خوبی است زیرا مدیسون رید می داند این افراد به محصول خود علاقه مند هستند. همچنین ، با استفاده از اطلاعات مسابقه ، آنها می توانند تبلیغات متناسب با تنظیمات شخصی مشتری بالقوه را نمایش دهند. “

یک رویداد اصلی می تواند شامل تماشای تبلیغات ویدیویی دیگری نیز باشد. اگر کسی یک تبلیغ را در تمام مراحل تماشا کند ، نشان دهنده میزان علاقه شما به محصولات یا خدمات شما است. استفاده مجدد از این مخاطبان به شما کمک می کند تا علایق آنها را بهتر بشناسید و قصد خرید را داشته باشید ، بنابراین می توانید محتوای پیگیری متقاعد کننده بیشتری نیز به آنها ارائه دهید.

این فرآیند در نهایت به شما امکان می دهد یک کانال فروش ایجاد کنید که در آن ویدیوها فقط جذابیت بیشتری نداشته باشند – آنها همچنین کاربران فیس بوک را به سمت خرید از نام تجاری شما سوق می دهند.

مربوط: 6 روش استفاده از داده های اجتماعی برای بازاریابی هدفمند

ایجاد تبلیغات ویدئویی جذاب برای فیس بوک به کار مناسب و معقولی نیاز دارد – و بیش از حد احتمالاً به مقداری سطح آزمون و خطا. اما همانطور که تلاش خود را معطوف تولید محتوایی می کنید که به طور واقعی با مخاطب هدف شما ارتباط برقرار کند ، دیدگاه و تعامل بیشتری خواهید داشت که در نهایت به رشد بیشتر برند شما تبدیل خواهد شد.

بارگذاری…


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : BIOS و Lumileds در زمینه روشنایی انسان محور شریک هستند


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

13 نوامبر 2020

BIOS مبتکر نورپردازی با محوریت انسان (HCL) (سیستم های نوآوری و بهینه سازی بیولوژیکی LLC) از کارلسباد ، کالیفرنیا (تأسیس شده از ناسا) و ارائه دهنده راه حل های روشنایی Lumileds LLC از سان خوزه ، کالیفرنیا ، ایالات متحده برای ایجاد یک LED SkyBlue جدید با یکدیگر متحد شده اند. عملکرد تراشه قبلاً موجود را دو برابر می کند. گفته می شود که ال ای دی 3030 میانه قدرت جدید به طور چشمگیری مانع توسعه لومن در هر دلار را برای تولیدکنندگان چراغ های روشنایی کاهش می دهد و مانع اصلی ارائه راه حل های روشنایی بهتر و سالم به بازار را از بین می برد.

Lumileds مهندسی LUXEON LED جدید را ارائه داد تا فناوری انحصاری SkyBlue Circadian BIOS را ارائه دهد. زیست شناسی سلولی انسان ده ها هزار سال است که نور طبیعی آسمان آبی را تشخیص داده و به آن واکنش نشان می دهد. با استفاده از علمی که از ناسا سرچشمه گرفت ، BIOS فناوری SkyBlue Circadian خود را ایجاد کرد که با یک گیرنده نوری غیر بصری در چشم درگیر می شود. ادعا می شود که ، در طول روز ، SkyBlue ریتم شبانه روزی را تقویت می کند ، هوشیاری را افزایش می دهد ، تمرکز را بهبود می بخشد و روحیه را تقویت می کند و در عصر ، فضای گرمتری ایجاد می کند که باعث تولید طبیعی ملاتونین می شود و منجر به خواب بهتر در شب می شود.

Lumileds می گوید ، از طریق ارتباط با BIOS ، مهندسی ، فسفر ، ساخت و تخصص راه حل را به اکوسیستم روشنایی انسان محور می آورد. رئیس بازاریابی Lumileds ، ویلم سیلویس-اسمیت می گوید: “ما قادر به تولید دو برابر لومن در بسته 3030 خود هستیم و می توانیم عملکرد سیستم را از 110 به 160 لومن در هر وات افزایش دهیم.” وی می افزاید: “این می تواند مواد را کاهش دهد ، تخفیفات برنامه های کاربردی را به بازی بگیرد و در نهایت قیمت گذاری کاربر نهایی را کاهش دهد.”

گفته می شود ، اکنون بیش از 30 شریک BIOS Illuminated و آنهایی که منتظر عبور از شکاف فناوری HCL LED بوده اند ، می توانند با اطمینان به LED ها ، نمونه کارهای خود را در این بازار مهم بسازند. این بازار در حال توسعه موجب افزایش انتخاب مصرف کننده ، کاهش هزینه های کاربر نهایی و در نهایت افزایش بهره وری ، بهبود جسمی ، روحی و روانی و بهبود کیفیت خواب برای افراد در سراسر جهان می شود.

لری چاپین ، مدیر ارشد محصولات در HE Williams Inc ، یک شریک BIOS Illuminated ، اظهار داشت: “همکاری ما با BIOS به ما امکان می دهد تا تقاضای روزافزون برای راه حل های روشنایی با عملکرد بالا را که از سلامت شبانه روزی پشتیبانی می کنند ، برطرف کنیم.” وی افزود: “رابطه BIOS ایجاد شده با Lumileds باعث تقویت زنجیره تأمین و در نتیجه کاهش زمان هدایت و انعطاف پذیری بیشتر برای شرکای نصب شده آنها خواهد شد.”

برچسب ها: براق

بازدید: www.lumileds.com

بازدید: www.bioslighting.com


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : چگونه خرگوش ها حیوانات خانگی ما شدند


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

هیچ رازی نیست که ما حیوانات خانگی خود را به خصوص سگ و گربه دوست داریم. با توجه به الف نظرسنجی 2011، بیش از 90 درصد آمریکایی ها به فکر دوستان سگ و گربه سان خود به عنوان اعضای خانواده هستند. اما در مورد خرگوش های حیوان خانگی چطور؟ بعد از سگ و گربه ، آنها سومین حیوان خانگی محبوب در ایالات متحده آمریکا هستند 2012 ، یک نظر سنجی توسط انجمن محصولات حیوانات خانگی آمریکایی دریافت که 2.5 میلیون خانوار اکنون با خرگوشهای خانگی فضای مشترکی دارند.

با وجود همه جا بودن ، هنوز هم چیزهای زیادی وجود دارد که ممکن است شما را در مورد سیب زمینی های نیمکت نوازشده شگفت زده کند. برای یکی ، اگر از آنها به درستی مراقبت شود ، می توانند 10 تا 12 سال عمر کنند. و گرچه ممکن است دندانهای بلند و تمایل آنها به دندان قروچه فکر کند که آنها جوندگان هستند ، اما خرگوشها در نظم هستند لاگومورفا، که شامل خرگوش ها ، خرگوش ها و پیکاهای کمتر شناخته شده ، کوه نشینان کوچکی است که در آفریقا و آمریکای شمالی یافت می شوند.

حتی فراتر از این اصول اسم حیوان دست اموز ، موارد زیادی وجود دارد که دامپزشکان و دانشمندان نیز در حال یادگیری هستند. دن اونیل ، یک محقق دامپزشکی و اپیدمیولوژیست در کالج رویال دامپزشکی در لندن ، می گوید: “دانش در مورد خرگوش اطلاعات زیادی ندارد.” “جهان آماده است تا در مورد سگ ها تحقیق کند و در مورد آنها – و گربه ها ، به میزان کمتری یاد بگیرد. با خرگوش ، واقعاً فقط در یکی دو دهه گذشته است که مردم شروع به کار بسیار روی آنها می کنند. ”

مغز بانی

در بیشتر موارد ، خرگوش حیوان خانگی من ، امبر ، دوست دارد با رضایت روی زمین دراز بکشد. اگرچه وقتی شخصی تازه وارد می شود ، او با عجله به جلو می رود تا متجاوز را با کنجکاوی بو کند یا فقط حیوانات خانگی را طلب می کند. اما چرا هنگامی که فرد نزدیک می شود در حالی که احتمال می رود خویشاوندان وحشی آنها با وحشت فرار کنند ، خرگوش های خانگی برای محبت دور می مانند؟ لیف اندرسون ، متخصص ژنتیک حیوانات در دانشگاه اوپسالا سوئد و دانشگاه A&M تگزاس توضیح می دهد که با اهلی شدن خرگوش ها ، انسان ها باید حیوانات را اداره کرده و آنها را محدود نگه دارند. به نوبه خود ، این امر باعث می شد که در اطراف مردم کمتر تحریک شوند. وی می گوید: “آنچه من از افرادی كه دست به خرگوش های وحشی می زنند آموخته ام این است كه آنها بسیار ترس جدی دارند.” “خرگوش ها توسط گربه های مختلف ، راسوها ، عقاب ها ، شاهین ها و همه چیز شکار می شوند – و البته انسان ها. بنابراین آنها واقعاً محتاط هستند. آنها وقتی احساس ترس می کنند در چاله های خود می دوند. ” وی به مشاهدات چارلز داروین اشاره می کند: “اهلی کردن هیچ حیوانی دشوارتر از بچه خرگوش وحشی نیست. به سختی هر حیوانی نسبت به بچه خرگوش اهلی رام باشد. ”

در سال 2014 ، اندرسون و همکارانش مطالعه ای را بررسی کردند که در آن بررسی شد مبنای ژنتیکی اهلی سازی خرگوش ها. تیم تحقیق تعیین توالی ژنوم چند نمونه جمعیت از خرگوشهای وحشی در جنوب فرانسه و شبه جزیره ایبری به علاوه نمونه هایی از نژادهای مختلف خرگوش های خانگی را انجام داد. آنها دریافتند که حیوانات از طریق انتخاب چند ژنی سازگار شده اند – فرآیندی که در آن جمعیت از طریق تغییرات کوچک در ژن ها واقع در مناطق مختلف بر روی کروموزوم های مختلف سازگار می شود نه در نتیجه یک تغییر ثابت و ثابت. فراتر از آن ، نویسندگان این تحقیق نظریه پردازی کردند که این تغییرات ممکن است در واقع ساختار مغز خرگوش ها را تغییر داده باشد.

در یک مطالعه در سال 2018 منتشر شده است، دانشمندان با بررسی دقیق تر بررسی کردند که آیا این تغییرات ژنتیکی واقعاً مغز اسم حیوان دست اموز را تغییر شکل داده است یا خیر. آنها با استفاده از تصویربرداری MRI با وضوح بالا ، مغز خرگوشهای وحشی و خانگی را اسکن کردند تا تفاوتهایی را که می تواند رفتار آنها را توضیح دهد مشخص کنند. آنها دریافتند که از میان هشت خرگوش خانگی که اسکن کرده اند ، آمیگدالا ، بخشی از مغز که ترس را پردازش می کند ، 10 درصد کوچکتر از همتایان وحشی خود است. در همان زمان ، قشر پیشانی داخلی – منطقه ای که کنترل می کند پاسخ ترسیدن – در خرگوشهای خانگی 11 درصد بزرگتر بود. دانشمندان همچنین کشف کردند که مغز خرگوشهای اهلی ماده سفید کمتری نسبت به اقوام وحشی آنها دارد و این باعث می شود توانایی پردازش اطلاعات کمتری داشته باشند – و این غریزه اولیه فرار را کاهش دهد.

آندرسون خاطرنشان می کند که هنوز هم دشوار است که بگوییم بین مغزهای مختلف حیوانات و شخصیت متفاوت آنها رابطه علی و معلولی وجود دارد یا خیر. وی می افزاید: “این یک همبستگی است.” “اما من همچنین می گویم که تفاوت بسیار منطقی است. داده ها بسیار قانع کننده است که ما شاهد این کاهش ها در مناطق مغزی هستیم. ”

اما اگر روند اهلی سازی در واقع خرگوشهای وحشی را مطرودتر کرده باشد ، چه برعکس اتفاق می افتد؟ آندرسون می گوید اگر خرگوش های خانگی را در طبیعت رها کنید ، آنها بیشتر و بیشتر شبیه پسر عموهای وحشی خود خواهند شد. او می گوید: “آنها باید زنده بمانند و از گربه ها و روباه ها و غیره دور بمانند.” “شما می توانید فکر کنید که آنها دوباره محتاط تر می شوند. یکی از پروژه هایی که ما روی آن کار می کنیم این است که آیا آنها هستند [actually] در برخی از این ژن ها به نوع وحشی برگردید. ”

اهلی کردن ، رد شد

چه در مورد Big Bang یا Superman صحبت کنیم ، همه ما عاشق یک داستان خوب هستیم. وقتی صحبت از خرگوش های خانگی خانگی می شود ، داستان به شرح زیر است: در حدود سال 600 میلادی ، پاپ گریگوری بزرگ با صدور فرمانی ، جنین خرگوش یا لورها را نوعی گوشت ، بلکه ماهی قلمداد نمی کردند. بنابراین ، خوردن آنها در طول روزه بزرگ برای مسیحیان اشکالی نداشت. “این انگیزه قابل توجهی فراهم کرد [to breed rabbits]، “گرگر لارسون ، زیست شناس تکاملی در دانشگاه آکسفورد می گوید.” “زیرا همه از روزه گرفتن متنفر بودند.” بنابراین ، به طور طبیعی ، راهبان در جنوب فرانسه از صومعه های خود هجوم بردند ، دسته ای از خرگوش های وحشی را اسیر کردند و آنها را در دیوارهای خود پرورش دادند. سرانجام ، آنها به مخلوقات نوازشی تبدیل شدند که همه ما آنها را می شناسیم و دوستشان داریم.

این یک داستان ساده و راضی کننده است – داستانی که اهلی خرگوش را در یک کمان مرتب پیچانده است. فقط یک مشکل وجود دارد: ممکن است در واقع درست نباشد. برای چندین دهه ، این داستان به عنوان دانش عمومی در نظر گرفته می شد ، حتی به طور معمول در مقالات علمی ذکر می شد. لارسون می گوید: “وقتی این داستان را می شنوید ، عناصر زیادی جذاب هستند كه شما واقعاً به زحمت نمی آیید كه صحت آن را زیر سوال ببرید.” “من هم آن را قورت دادم.”

از آنجا که داستان حاکی از آن است که اهلی سازی خرگوش یک نقطه شروع قطعی دارد ، 600 سال پس از میلاد ، لارسون می خواست ژنوم حیوان را از طریق تجزیه و تحلیل ساعت مولکولی آزمایشگاه تا آن تاریخ را به طور مستقل تأیید کنید.

بنابراین لارسون دانشجوی کارشناسی ارشد اوان ایروینگ-پیز را مأمور ردیابی فرمان پاپ از پاپ گریگوری کرد. او می گوید: “من نمی خواستم فقط حرفهای خود را بزنم.” “اگر همه می گویند درست است ، باید نوعی مبنای درست بودن آن باشد.” اما وقتی سه هفته بعد ، اروینگ-پیس به آزمایشگاه لارون بازگشت ، او هیچ مدرکی در مورد صحت ماجرا پیدا نکرد – حتی یک مزخرف.

در یک مطالعه منتشر شده در سال 2018 در گرایشهای بوم شناسی و تکامل، لارسون ، ایروینگ-پیز و همکارانشان در صدد کشف تاریخ پنهان اهلی سازی خرگوش برآمدند. ابتدا ، ایروینگ-پیس با شكست از سوابق تاریخی ، هر مرجعی را كه می توانست به ترتیب زمانی پیدا كند ، پیگیری می كرد. لارسون می گوید به شاگرد او جایزه ای متقاطع از زینت و نادرستی پاداش داده شده است. به ویژه دو نویسنده ، H. Nachtsteim و FE Zeuner ، نقل قول های خود را در مورد نسخه خطی لاتین نوشته شده توسط سنت گریگوری تورز ، مورخ قرن 6 که هیچ ارتباطی با پاپ گریگوری نداشت. لارسون می گوید: “آنها حتی از هم نزدیك نبودند.” “او خرگوشهای جنینی را ذکر کرد [as a delicacy]، اما هرگز به کاری درباره اهلی کردن اشاره نکرده و مسلماً در مورد روزه یا راهبان اشاره ای نکرده است. ” لارسون می گوید ، از آن یک مرجع ، این داستان گلوله برفی داشت تا اینکه به عنوان انجیل علمی پذیرفته شد.

در این مطالعه ، دانشمندان از روش های دیگری برای امتحان کردن داستان واقعی استفاده کردند. اما حقیقت پیچیده تر از داستان است. شواهد باستان شناسی به دانشمندان گفته است كه مردم اسپانیا و فرانسه از حدود 10،000 تا 20،0000 سال پیش در حال خوردن غذای خرگوش بوده اند. بعداً ، در طی قرون وسطی ، آنها به عنوان یک غذای با کیفیت بالا در نظر گرفته می شدند و به سراسر اروپا منتقل می شدند. این خرگوشها بیشتر از اقوام وحشی خود قابل تشخیص نبودند ، زیرا تغییرات اسکلتی بین خرگوشهای خانگی و خانگی تا قرن هجدهم ظاهر نشد. محققان همچنین به تجزیه و تحلیل ژنتیکی امروزی جمعیت خرگوش های فرانسوی وحشی و اهلی پرداختند ، اما پاسخ های شفاف نیز نشان ندادند. این داده ها حاکی از آن است که حیوانات ممکن است زمانی بین 12000 تا 18000 سال قبل از هم جدا شده باشند.

سرانجام ، لارسون و همکارانش به این نتیجه رسیدند که اهلی سازی یک فرآیند است – حتی یک رویداد با یک نشانگر ثابت در یک جدول زمانی. او می گوید: “ما به عنوان یک گونه ، در بررسی تغییرات طولانی مدت بسیار بد هستیم.” “داستان ها به این دلیل کار می کنند که در ابتدا ، وسط و انتهای خود ، جایی که شما یک پیکان مستقیم در طول زمان دارید ، شروع می شود. وقتی به جایی می رسیم بسیار راضی کننده است. در حالی که با هر چیزی که مدت زمان طولانی طول می کشد ، مانند تخیل یا تغییر فناوری ، ما بسیار مستعد ایمان آوردن داستان هایی هستیم که با فریاد کسی “یورکا” پایان می یابد! در وان یا سیب به سرش ضربه می خورد. ” یا شاید با یک فرمان پاپ و گروهی از راهبان گرسنه.

اه ، چه خبر ، دکتر؟

باورهای غلطی که مردم در مورد خرگوش حیوان خانگی دارند کم نیست. برای مبتدیان ، بسیاری تمایل دارند که آنها را به عنوان حیوانات خانگی ایده آل برای کودکان تصور کنند – زیبا ، فتوژنیک و با نگهداری کم. “مردم خرگوش را به عنوان حیوان خانگی کودک خریداری می کنند زیرا [they think] مراقبت از آنها آسان است “، اونیل ، اپیدمیولوژیست می گوید. “اما مراقبت از خرگوش و سالم نگه داشتن آن آسان نیست. مراقبت از خرگوش فقط آسان است [if] شما نگران این واقعیت نیستید که به درستی این کار را انجام می دهید. ”

این باور می تواند عواقب جدی به همراه داشته باشد. اونیل برخی از مهمترین اختلالات ایجاد شده در مورد خرگوشهای خانگی را ذکر می کند: ناخنهای بیش از حد رشد کرده ، دندانهای بیش از حد رشد کرده ، چاقی و ایلئوس ، همچنین به عنوان استاز روده شناخته می شود ، یک وضعیت تهدید کننده زندگی که حرکت طبیعی غذا از طریق روده کار نمی کند. وی می گوید: “هر یك از آنها با مدیریت و پرورش همراه است.” “این تفاوت بزرگ بین خرگوش و گربه و سگ است.”

در یک مطالعه 2019، اونیل و همکارانش از کالج دامپزشکی سلطنتی به بررسی سوابق دامپزشکی بیش از 6000 خرگوش خانگی در انگلیس پرداختند. دانشمندان خاطرنشان کردند که ، تا همین اواخر ، خرگوش ها به طور سنتی به عنوان حیوانات خانگی کودکان رفتار می شدند ، در بیرون از خانه نگهداری می شدند یک رژیم غذایی مبتنی بر کنسانتره. و در حالی که این روندها تغییر می کند ، با مطالعات اخیر گزارش شده که خرگوش بیشتر و بیشتر متعلق به بزرگسالان است ، مسائلی مانند مسکن نامناسب ، عدم همراهی و رژیم غذایی نامناسب هنوز سلامتی آنها را به خطر می اندازد. به عنوان مثال ، متوسط ​​عمر در میان حیوانات در این مطالعه فقط حدود 4 سال بوده است.

اونیل خاطرنشان می کند که انگیزه ایجاد اسم حیوان خانگی حیوان خانگی شیرین و کوچک نیز می تواند در بروز مشکلات سلامتی نقش داشته باشد. وی می گوید: “هرچه بیشتر برای اصلاح خرگوش ها پرورش دهیم ، وضعیت سلامتی آنها بدتر می شود.” “و وقتی می گویم بهبود ، منظورم چشمان بزرگتر و صورتهای صاف و گوشهای لپ دار است. هرچه بیشتر این کار را انجام دهیم ، سلامت آنها نیز کمتر است. ”

با این وجود صاحبان اسم حیوان دست اموز فعلی – و احتمالی – هنوز هم مقدار زیادی می توانند برای درمان صحیح خرگوش های خود انجام دهند. حتی قبل از تصمیم گیری برای گرفتن یک خرگوش ، اونیل پیشنهاد می کند که چه کسی از حیوان خانگی جدید مراقبت کند. هنگامی که تصمیم گرفتید ، وی ادامه داد ، سعی کنید خرگوشی را پیدا کنید که تا آنجا که ممکن است به نزدیکان وحشی آنها نزدیک باشد. او می گوید: “سعی کنید با اشتیاق خود برای خرید آنچه فکر می کنید زیباست ، مبارزه کنید.” علاوه بر این ، از آنجا که خرگوش ها موجوداتی اجتماعی هستند ، ممکن است بخواهید یک دوم را به عنوان یک همراه دریافت کنید.

وی می افزاید: “این یک فرایند کامل است که شما مردم را از طریق آن طی می کنید.” “شما باید زندگی را با این خرگوش تصور کنید.”


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر