gh-repo-clone-marklindsey11--CVE-2021-44228_scanner-Applications-that-are-vulnerable-to-the-log4j-CV

كان هدفي هو ابتكار إطار عمل مبتكر وفعّال لعلوم البيانات قائم على السياسات لتحسين مشهد بيانات بديلة موزّعة على نطاق واسع. من خلال الاستفادة من التقدم التكنولوجي الجديد الحاسم في العمليات والعمليات الأساسية، المدمج بشكل أصلي، في بنية تسد الفجوة بين استجابة الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي وقدرات الإدراك الآلي لنظرية العقل، مما يسمح بصياغة فهم معزز للأشخاص والأشياء، وكذلك للمشاعر والسلوكيات، وكل ذلك يُعالج داخل بيئة افتراضية مُهندَسة (EvE) ويُمثَّل بشخصية صوتية رقمية (DVP). يفرز نظام EvE-DVP البيئي المشاعر الإنسانية والانفعالات والأفكار، بناءً على مقاييس ذاتية التعلّم (SLM) وتفاعلات المستخدم، بشكل مشابه جدًا لقدرة KISMET على محاكاة المشاعر الإنسانية، يكتشف EvE-DVP الأنماط وأوجه التشابه والعلاقات، بالإضافة إلى التعرف المستقل على المؤشرات ذات الأهمية العاطفية المحتملة والتي تُجمَّع في ملفات تعريف ديناميكية مفيدة، والتي تشكل الأساس لتحليل المقارنة، المُحسَّن لتوليد المحتوى الإيجابي (PCG) الذي يُلبي الرغبات الأساسية للعلاقات الإنسانية والشخصية والتعبير، ويقيس مستويات الرضا والاكتفاء، مما يولّد رؤى حول زيادة رفاهية المستخدم، وتقديم محتوى مخصص لتعديل الرأي والعاطفة والمشاركة. يُعد EvE-DVP مولّدًا للوعي المفاهيمي (CAG)، تقنيًا، آلة هجينة محدودة الذاكرة وتفاعلية ومُصمَّمة بنمذجة التعلّم العميق (DL) تستغل فرص تقنية الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، وتجمع بين الذكاء العام (GI) الذي يطبق المعرفة والمهارات الخاصة، في سياقات مختلفة، مع قدرات التعلّم الذاتي وحل المشكلات التي تستخدم ذاكرة معززة، ومعالجة أسرع للبيانات، وتحليلًا وصنع قرار، معززة بعنصر تعلّم عميق (DL) جديد ضمن النظام الفرعي للتعلّم الآلي (ML) داخل نظام الذكاء الاصطناعي (AI). يُعد EvE-DVP مستوى تحكم شامل عبر النظام البيئي متعدد المجالات، باستخدام منهجية قدرة تكنولوجية ونضج هيكلي تعزز اكتشاف العناصر المعرفية التي تفهم وتتعلم وتخزن وتمثل المعرفة، وتفكر وتتفاعل تواصليًا مع البشر. ل