chore(lang): Update language files

Author: github-actions[bot]

_posts/ar/2025-01-30-data-ar.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+audio: false
+lang: ar
+layout: post
+title: المبادئ الرقمية
+translated: true
+---
+
+- اfetch عن البيانات الأصلية أنها صحيحة.
+
+- اصلح البيانات الأصلية بدلاً من البيانات المولدة.
+
+- استخدم كثير من البرامج المراجعة لتأكيد صحة البيانات.
+
+- فحص صحة البيانات واستقرارها.
+
+- بعض البيانات يجب أن تكون بالكامل دقيقة، بينما يمكن أن تكون البيانات الأخرى مقبولة حتى إذا كانت تحتوي على أخطاء أحرف بعيدة الحدود. مثلاً، يمكن قبول الترجمات حتى إذا كانت تحتوي على أخطاء أحرف بعيدة الحدود.
+
+- استخدم المعايير الكمية لقياس جودة البيانات.
+
+- سيؤدي البيانات الخاطئة إلى بيانات أكثر خطأ.
+
+- تشمل البيانات الأرقام، النصوص، النصوص، الهياكل البيانية، الصور، الفيديوهات، الكود، الملفات، وأنواع أخرى من المعلومات.
+
+- احفظ البيانات الأصلية في التجارب للفيزياء والعلم وعلم الحاسوب.
+
+- يجب أن تكون البيانات مكررة وقابلة للتكرار.

_posts/de/2025-01-30-data-de.md

@@ -8,20 +8,20 @@ translated: true
 
 - Stellen Sie sicher, dass die ursprünglichen Daten korrekt sind.
 
-- Korrigieren Sie die Stammdaten statt der generierten Daten.
+- Korrigieren Sie die Stammdaten anstelle der generierten Daten.
 
-- Verwenden Sie viele Skripte zur Überprüfung, um die Datenkorrektheit sicherzustellen.
+- Verwenden Sie viele Prüfskripte, um die Datenkorrektheit sicherzustellen.
 
 - Überprüfen Sie die Korrektheit und Konsistenz der Daten.
 
-- Einige Daten müssen vollständig korrekt sein, während andere Daten ungefähr korrekt sein können. Zum Beispiel sind Übersetzungen auch dann akzeptabel, wenn sie gelegentlich Tippfehler enthalten.
+- Einige Daten müssen vollständig korrekt sein, während andere Daten in etwa korrekt sein können. Zum Beispiel sind Übersetzungen auch dann akzeptabel, wenn sie gelegentlich Tippfehler enthalten.
 
-- Verwenden Sie quantitative Metriken, um die Datenqualität zu messen.
+- Verwenden Sie quantitative Metriken, um die Datengüte zu messen.
 
 - Falsche Daten führen zu mehr falschen Daten.
 
-- Daten umfassen Zahlen, Zeichenfolgen, Text, Datenstrukturen, Bilder, Videos, Code, Dateien und andere Informationsarten.
+- Daten umfassen Zahlen, Strings, Text, Datenstrukturen, Bilder, Videos, Code, Dateien und andere Informationsarten.
 
-- Behalten Sie die Originaldaten in Experimenten für Physik, Wissenschaft und Informatik.
+- Bewahren Sie die ursprünglichen Daten in Experimenten für Physik, Wissenschaft und Informatik auf.
 
 - Daten sollten reproduzierbar und wiederholbar sein.

_posts/es/2025-01-30-data-es.md

@@ -10,18 +10,18 @@ translated: true
 
 - Corrige los datos raíz en lugar de los datos generados.
 
-- Usa muchos scripts de verificación para asegurar la corrección de los datos.
+- Utiliza muchos scripts de verificación para asegurar la corrección de los datos.
 
-- Verifica la corrección y consistencia de los datos.
+- Verifica la exactitud y consistencia de los datos.
 
 - Algunos datos deben ser completamente precisos, mientras que otros pueden ser aproximadamente correctos. Por ejemplo, las traducciones son aceptables aunque contengan errores tipográficos ocasionales.
 
-- Usa métricas cuantitativas para medir la calidad de los datos.
+- Utiliza métricas cuantitativas para medir la calidad de los datos.
 
 - Los datos incorrectos llevarán a más datos incorrectos.
 
 - Los datos incluyen números, cadenas de texto, texto, estructuras de datos, imágenes, videos, código, archivos y otros tipos de información.
 
-- Mantén los datos originales en los experimentos para la física, la ciencia y la informática.
+- Mantén los datos originales en los experimentos de física, ciencia y ciencias de la computación.
 
 - Los datos deben ser reproducibles y repetibles.

_posts/fr/2025-01-30-data-fr.md

@@ -8,20 +8,20 @@ translated: true
 
 - Assurez-vous que les données originales sont correctes.
 
-- Corrigez les données de base plutôt que les données générées.
+- Corrigez les données de base au lieu des données générées.
 
 - Utilisez de nombreux scripts de vérification pour garantir l'exactitude des données.
 
 - Vérifiez l'exactitude et la cohérence des données.
 
-- Certaines données doivent être complètement exactes, tandis que d'autres peuvent être approximativement correctes. Par exemple, les traductions sont acceptables même si elles contiennent quelques fautes de frappe.
+- Certaines données doivent être totalement exactes, tandis que d'autres peuvent être approximativement correctes. Par exemple, les traductions sont acceptables même si elles contiennent des fautes de frappe occasionnelles.
 
 - Utilisez des métriques quantitatives pour mesurer la qualité des données.
 
-- Les mauvaises données entraîneront plus de mauvaises données.
+- Les mauvaises données entraînent davantage de mauvaises données.
 
 - Les données incluent des nombres, des chaînes de caractères, du texte, des structures de données, des images, des vidéos, du code, des fichiers et d'autres types d'informations.
 
-- Conservez les données originales dans les expériences de physique, de science et d'informatique.
+- Conservez les données originales dans les expériences pour la physique, la science et l'informatique.
 
 - Les données doivent être reproductibles et répétables.

_posts/hant/2025-01-30-data-hant.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+audio: false
+lang: hant
+layout: post
+title: 數據倫理
+translated: true
+---
+
+- 確保原始數據是正確的。
+
+- 修正根數據而非生成數據。
+
+- 使用大量檢查腳本來確保數據正確性。
+
+- 檢查數據的正確性和一致性。
+
+- 有些數據需要完全準確，而其他數據可以大致正確。例如，翻譯即使含有偶爾錯字也是可以接受的。
+
+- 使用定量指標來衡量數據質量。
+
+- 錯誤數據將導致更多錯誤數據。
+
+- 數據包含數字、字串、文字、資料結構、圖片、視頻、程式碼、文件及其他資訊類型。
+
+- 在物理學、科學和計算機科學的實驗中保留原始數據。
+
+- 數據應該是可重複的和可再現的。

_posts/hi/2025-01-30-data-hi.md

@@ -2,26 +2,26 @@
 audio: false
 lang: hi
 layout: post
-title: डेटा नियम
+title: डेटा के दृष्टिकोण
 translated: true
 ---
 
-- आसुरे कीजिए कि सामान्य डेटा साझा हो ।
+- दस्तावेज़ का आसानी से असल होना चाहिए।
 
-- मूल डेटा को सुधारें बल्कि उत्पन्न डेटा को ।
+- जनरेट डेटा के बजाय रूट डेटा को ठीक करें।
 
-- डेटा सही नसीब पाने के लिए बहुत से चेकिंग स्क्रिप्ट का प्रयोग करें ।
+- डेटा की सहीता के लिए बहुत सारे चेकिंग स्क्रिप्ट उपयोग करें।
 
-- डेटा की सही तथा संतति की जाँच करें ।
+- डेटा की सहीता और नियमितता को चेक करें।
 
-- कुछ डेटा को पूरी तरह सही होना चाहिए, जबकि दूसरे डेटा को अनुकूल सही हो सकता है। उदाहरण के लिए, अनेक ताकनीकी गलतियों के साथ भी अनुवाद मान्य हो सकते हैं ।
+- कुछ डेटा पूरी तरह सही होना चाहिए, जबकि दूसरे डेटा को कुछ आकर्षण सहित माना जा सकता है। उदाहरण के लिए, अनुवाद कुछ टाइपो सहित भी स्वीकृत हो सकते हैं।
 
-- डेटा की गुणवत्ता को मापने के लिए संख्यात्मक मानक का प्रयोग करें ।
+- डेटा की गुणवत्ता को मानक मापदंडों के साथ मापें।
 
-- गलत डेटा अधिक गलत डेटा प्रसूत करेगा ।
+- गलत डेटा और गलत डेटा के प्रकार को ले जाएगा।
 
-- डेटा में अंक, स्ट्रिंग, टेक्स्ट, डेटा स्ट्रक्चर, छवियां, वीडियो, कोड, फाइलें और अन्य जानकारी प्रकार शामिल हो सकते हैं ।
+- डेटा में अनुक्रम, स्ट्रिंग, टेक्स्ट, डेटा स्ट्रक्चर, चित्र, वीडियो, कोड, फाइल, और दूसरे इन्फोर्मेशन प्रकार शामिल होते हैं।
 
-- विज्ञान,  ved, सामान्य सिक्सा के पर्यावरण में प्रयोगों में विरासत डेटा को रखें ।
+- फ़िज़िक्स, वैज्ञानिक, और कंप्यूटर विज्ञान के प्रयोगों में एक्स्परिमेंट के लिए अरिगिनल डेटा रखें।
 
-- डेटा पुनर्प्राप्त और पुनरावृत्त होना चाहिए ।
+- डेटा को पुनरुत्पन्न और पुनरावृति की क्षमता होनी चाहिए।

_posts/ja/2025-01-30-data-ja.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+audio: false
+lang: ja
+layout: post
+title: 「データの原則」
+translated: true
+---
+
+- 原データが正しいことを確認してください。
+
+- 生成データの代わりに根本データを修正してください。
+
+- データの正確性を確保するために多くのチェックスクリプトを使用してください。
+
+- データの正確性と一貫性を確認してください。
+
+- 一部のデータは完全に正確である必要がありますが、他のデータは約束的に正確です。例えば、翻訳には間違いがあっても大丈夫です。
+
+- データ質の測定に数量的なメトリクスを使用してください。
+
+- 誤ったデータはさらに誤ったデータを生む原因となります。
+
+- データには数値、文字列、テキスト、データ構造、画像、動画、コード、ファイルなどの情報タイプが含まれます。
+
+- 物理学、科学、コンピュータ科学の実験では、元データを保持してください。
+
+- データは再現可能で再現可能である必要があります。

_posts/zh/2025-01-30-data-zh.md

@@ -8,20 +8,20 @@ translated: true
 
 - 确保原始数据是正确的。
 
-- 修复根数据而不是生成数据。
+- 修正根数据而不是生成数据。
 
-- 使用大量检查脚本来确保数据正确性。
+- 使用大量的检查脚本来确保数据准确性。
 
 - 检查数据的正确性和一致性。
 
-- 某些数据需要完全正确，而其他数据可以大致正确。例如，翻译即使包含偶尔的拼写错误也是可以接受的。
+- 有些数据需要完全准确，而其他数据可以大致正确。例如，翻译即使含有偶尔的打字错误也是可以接受的。
 
-- 使用定量指标来衡量数据质量。
+- 使用量化指标来衡量数据质量。
 
 - 错误的数据会导致更多错误的数据。
 
-- 数据包括数字、字符串、文本、数据结构、图片、视频、代码、文件以及其他信息类型。
+- 数据包括数字、字符串、文本、数据结构、图像、视频、代码、文件和其他信息类型。
 
-- 在物理、科学和计算机科学的实验中保留原始数据。
+- 在物理学、科学和计算机科学的实验中保留原始数据。
 
-- 数据应该是可重复的和可再现的。
+- 数据应可重复生成和可重复。