Fix(l10n): Update translations from Transifex

Signed-off-by: Nextcloud bot <[email protected]>

l10n/ar.js

@@ -76,6 +76,8 @@ OC.L10N.register(
     "Recognize uses Tensorflow for running the machine learning models. Not all installations support Tensorflow, either because the CPU does not support AVX instructions, or because the platform is not x86 (ie. on a Raspberry Pi, which is ARM), or because the Operating System that your nextcloud runs on (when using docker, then that is the OS within the docker image) does not come with GNU lib C (for example Alpine Linux, which is also used by Nextcloud AIO). In most cases, even if your installation does not support native Tensorflow operation, you can still run Tensorflow using WebAssembly (WASM) in Node.js. This is somewhat slower but still works." : "التعرف باستخدام المكتبة البرمجية تنسرفلو \"Tensorflow\" لتشغيل نماذج التعلم الآلة. ليست جميع عمليات التثبيت تدعم تنسرفلو، إما لأن وحدة المعالجة المركزية لا تدعم تعليمات أيه فى إكس \"AVX\" أو لأن النظام الأساسي ليس x86 (على سبيل المثال حاسوب راسبيري باي \"Raspberry Pi\"، حيث يحتوي علي معالج آرم \"ARM\")، أو لأن نظام التشغيل الذي يعمل عليه نكست كلود الخاص بك (عند استخدام برمجية دوكر \"docker\"، فإن نظام التشغيل ضمن صورة دوكر) لا يأتي مزود ببرمجية مكتبة جنو سي (على سبيل المثال آلبين لينوكس \"Alpine Linux \"، والذي يتم استخدامه أيضا من قبل نكست كلود أيه آي أو\"Nextcloud AIO\"). في معظم الحالات، حتى إذا كان التثبيت لا يدعم التشغيل المحلي لبرمجية تنسرفلو، فلا يزال بإمكانك تشغيل لبرمجية تنسرفلو باستخدام ويب أسمبلي (WASM) علي نود.جيه اس \"Node.js\". وهذا أبطأ إلى حد ما لكنه لا يزال يعمل.",
     "Tensorflow GPU mode" : "وضع GPU Tensorflow",
     "Enable GPU mode" : "تفعيل وضع GPU",
+    "Like most machine learning models, Recognize will run even faster when using a GPU. Setting this up is non-trivial but works well when everything is setup correctly." : "مثل معظم نماذج التعلُّم الآلي، سيعمل \"التعرف\" Recognize بشكل أسرع عند استخدام وحدة المعالجة الرسومية GPU. الإعداد لهذا يحتاج بعض المعرفة، و لكنه سيعمل بشكل جيد عندما يتم إعداد كل شيء بشكل صحيح.",
+    "Learn how to setup GPU mode with Recognize" : "تعلَّم كفية إعداد وضعية وحدة المعالجة الرسومية GPU للعمل مع \"التعرُّف\" Recognize.",
     "Node.js" : "نود. جي اس",
     "Checking Node.js" : "التحقق من نود. جي اس",
     "Node.js {version} binary was installed successfully." : "تم تثبيت الملف الثنائي لبرمجية نود. جي اس {version}بنجاح.",
@@ -95,11 +97,13 @@ OC.L10N.register(
     "To download all models preliminary to executing the classification jobs, run the following command on the server terminal." : "لتنزيل جميع النماذج التمهيدية لتنفيذ وظائف التصنيف، قم بتشغيل الأمر التالي على طرفية terminal الخادوم.",
     "To trigger a full classification run, run the following command on the server terminal. (The classification will run in multiple background jobs which can run in parallel.)" : "لبدء تشغيل تصنيف كامل ، قم بتشغيل الأمر التالي على الخادم الطرفي. (سيتم تشغيل التصنيف في وظائف متعددة في الخلفية والتي يمكن تشغيلها بالتوازي.)",
     "To run a full classification run on the terminal, run the following. (The classification will run in sequence inside your terminal.)" : "لتشغيل تصنيف كامل يتم تشغيله على الوحدة الطرفية، قم بتشغيل ما يلي. (سيتم تشغيل التصنيف بالتسلسل داخل حاسوبك الطرفي.)",
+    "Before running a full initial classification run on the terminal, you should stop all background processing that Recognize scheduled upon installation to avoid interference." : "قبل تشغيل \"تصنيف أوّلِي كامل\" ull initial classification على سطر الأوامر في الطرفية terminal، يجب عليك إيقاف جميع عمليات المعالجة في الخلفية التي تمّت جدولة التعرف عليها عند التثبيت لتجنب التداخل.",
     "To run a face clustering run on for each user in the terminal, run the following. (The clustering will run in sequence inside your terminal.)" : "لتشغيل وظيفة تجميع الوجوه يتم تشغيلها لكل مستخدم في الحاسوب الطرفي، قم بتشغيل ما يلي. (سيتم تشغيل التجميع بالتسلسل داخل الحاسوب الطرفي الخاص بك.)",
     "To remove all face clusters but keep the raw detected faces run the following on the terminal:" : "لإزالة جميع مجموعات الوجوه مع الحفاظ على الوجوه الأولية المكتشفة ، قم بتشغيل ما يلي على الجهاز:",
     "To remove all detected faces and face clusters run the following on the terminal:" : "لإزالة جميع الوجوه المكتشفة ومجموعات الوجوه ، قم بتشغيل ما يلي على الجهاز:",
     "You can reset the tags of all files that have been previously classified by Recognize with the following command:" : "يمكنك إعادة تعيين وسوم جميع الملفات التي تمّ تصنيفها مسبقًا عن طريق خدمة التّعَرُّف باستخدام الأمر التالي:",
     "You can delete all tags that no longer have any files associated with them with the following command:" : "يمكنك حذف جميع السِّمَات tags التي لم يعد لها أي ملفات مرتبطة بها باستخدام الأمر التالي:",
+    "To remove tags that were created by Recognize version 2 from all files run the following on the terminal:" : "لإزالة السِّمَات tags التي تم إنشاؤها بواسطة \"التعرُّف الإصدار 2\" Recognize من جميع الملفات، قم بتشغيل ما يلي على سطر الأوامر في الطرفية terminal:",
     "Your server does not support AVX instructions" : "الخادوم الخاص بك لا يدعم تعليمات AVX",
     "Your server does not have an x86 64-bit CPU" : "لا يحتوي خادومك على وحدة معالجة مركزية x86-64 بت",
     "Your server uses musl libc" : "خادومك يستعمل musl libc",

l10n/ar.json

@@ -74,6 +74,8 @@
     "Recognize uses Tensorflow for running the machine learning models. Not all installations support Tensorflow, either because the CPU does not support AVX instructions, or because the platform is not x86 (ie. on a Raspberry Pi, which is ARM), or because the Operating System that your nextcloud runs on (when using docker, then that is the OS within the docker image) does not come with GNU lib C (for example Alpine Linux, which is also used by Nextcloud AIO). In most cases, even if your installation does not support native Tensorflow operation, you can still run Tensorflow using WebAssembly (WASM) in Node.js. This is somewhat slower but still works." : "التعرف باستخدام المكتبة البرمجية تنسرفلو \"Tensorflow\" لتشغيل نماذج التعلم الآلة. ليست جميع عمليات التثبيت تدعم تنسرفلو، إما لأن وحدة المعالجة المركزية لا تدعم تعليمات أيه فى إكس \"AVX\" أو لأن النظام الأساسي ليس x86 (على سبيل المثال حاسوب راسبيري باي \"Raspberry Pi\"، حيث يحتوي علي معالج آرم \"ARM\")، أو لأن نظام التشغيل الذي يعمل عليه نكست كلود الخاص بك (عند استخدام برمجية دوكر \"docker\"، فإن نظام التشغيل ضمن صورة دوكر) لا يأتي مزود ببرمجية مكتبة جنو سي (على سبيل المثال آلبين لينوكس \"Alpine Linux \"، والذي يتم استخدامه أيضا من قبل نكست كلود أيه آي أو\"Nextcloud AIO\"). في معظم الحالات، حتى إذا كان التثبيت لا يدعم التشغيل المحلي لبرمجية تنسرفلو، فلا يزال بإمكانك تشغيل لبرمجية تنسرفلو باستخدام ويب أسمبلي (WASM) علي نود.جيه اس \"Node.js\". وهذا أبطأ إلى حد ما لكنه لا يزال يعمل.",
     "Tensorflow GPU mode" : "وضع GPU Tensorflow",
     "Enable GPU mode" : "تفعيل وضع GPU",
+    "Like most machine learning models, Recognize will run even faster when using a GPU. Setting this up is non-trivial but works well when everything is setup correctly." : "مثل معظم نماذج التعلُّم الآلي، سيعمل \"التعرف\" Recognize بشكل أسرع عند استخدام وحدة المعالجة الرسومية GPU. الإعداد لهذا يحتاج بعض المعرفة، و لكنه سيعمل بشكل جيد عندما يتم إعداد كل شيء بشكل صحيح.",
+    "Learn how to setup GPU mode with Recognize" : "تعلَّم كفية إعداد وضعية وحدة المعالجة الرسومية GPU للعمل مع \"التعرُّف\" Recognize.",
     "Node.js" : "نود. جي اس",
     "Checking Node.js" : "التحقق من نود. جي اس",
     "Node.js {version} binary was installed successfully." : "تم تثبيت الملف الثنائي لبرمجية نود. جي اس {version}بنجاح.",
@@ -93,11 +95,13 @@
     "To download all models preliminary to executing the classification jobs, run the following command on the server terminal." : "لتنزيل جميع النماذج التمهيدية لتنفيذ وظائف التصنيف، قم بتشغيل الأمر التالي على طرفية terminal الخادوم.",
     "To trigger a full classification run, run the following command on the server terminal. (The classification will run in multiple background jobs which can run in parallel.)" : "لبدء تشغيل تصنيف كامل ، قم بتشغيل الأمر التالي على الخادم الطرفي. (سيتم تشغيل التصنيف في وظائف متعددة في الخلفية والتي يمكن تشغيلها بالتوازي.)",
     "To run a full classification run on the terminal, run the following. (The classification will run in sequence inside your terminal.)" : "لتشغيل تصنيف كامل يتم تشغيله على الوحدة الطرفية، قم بتشغيل ما يلي. (سيتم تشغيل التصنيف بالتسلسل داخل حاسوبك الطرفي.)",
+    "Before running a full initial classification run on the terminal, you should stop all background processing that Recognize scheduled upon installation to avoid interference." : "قبل تشغيل \"تصنيف أوّلِي كامل\" ull initial classification على سطر الأوامر في الطرفية terminal، يجب عليك إيقاف جميع عمليات المعالجة في الخلفية التي تمّت جدولة التعرف عليها عند التثبيت لتجنب التداخل.",
     "To run a face clustering run on for each user in the terminal, run the following. (The clustering will run in sequence inside your terminal.)" : "لتشغيل وظيفة تجميع الوجوه يتم تشغيلها لكل مستخدم في الحاسوب الطرفي، قم بتشغيل ما يلي. (سيتم تشغيل التجميع بالتسلسل داخل الحاسوب الطرفي الخاص بك.)",
     "To remove all face clusters but keep the raw detected faces run the following on the terminal:" : "لإزالة جميع مجموعات الوجوه مع الحفاظ على الوجوه الأولية المكتشفة ، قم بتشغيل ما يلي على الجهاز:",
     "To remove all detected faces and face clusters run the following on the terminal:" : "لإزالة جميع الوجوه المكتشفة ومجموعات الوجوه ، قم بتشغيل ما يلي على الجهاز:",
     "You can reset the tags of all files that have been previously classified by Recognize with the following command:" : "يمكنك إعادة تعيين وسوم جميع الملفات التي تمّ تصنيفها مسبقًا عن طريق خدمة التّعَرُّف باستخدام الأمر التالي:",
     "You can delete all tags that no longer have any files associated with them with the following command:" : "يمكنك حذف جميع السِّمَات tags التي لم يعد لها أي ملفات مرتبطة بها باستخدام الأمر التالي:",
+    "To remove tags that were created by Recognize version 2 from all files run the following on the terminal:" : "لإزالة السِّمَات tags التي تم إنشاؤها بواسطة \"التعرُّف الإصدار 2\" Recognize من جميع الملفات، قم بتشغيل ما يلي على سطر الأوامر في الطرفية terminal:",
     "Your server does not support AVX instructions" : "الخادوم الخاص بك لا يدعم تعليمات AVX",
     "Your server does not have an x86 64-bit CPU" : "لا يحتوي خادومك على وحدة معالجة مركزية x86-64 بت",
     "Your server uses musl libc" : "خادومك يستعمل musl libc",

l10n/de_DE.js

@@ -76,6 +76,8 @@ OC.L10N.register(
     "Recognize uses Tensorflow for running the machine learning models. Not all installations support Tensorflow, either because the CPU does not support AVX instructions, or because the platform is not x86 (ie. on a Raspberry Pi, which is ARM), or because the Operating System that your nextcloud runs on (when using docker, then that is the OS within the docker image) does not come with GNU lib C (for example Alpine Linux, which is also used by Nextcloud AIO). In most cases, even if your installation does not support native Tensorflow operation, you can still run Tensorflow using WebAssembly (WASM) in Node.js. This is somewhat slower but still works." : "Recognize verwendet Tensorflow zum Ausführen der Modelle für maschinelles Lernen. Nicht alle Installationen unterstützen Tensorflow, entweder weil die CPU keine AVX-Anweisungen unterstützt, oder weil es keine x86 Plattform ist (z.B. auf einem Raspberry Pi, also ARM), oder weil das Betriebssystem, auf dem Ihre Nextcloud läuft (bei Verwendung von Docker ist dies das Betriebssystem im Docker-Image) nicht über GNU lib C verfügt (zum Beispiel Alpine Linux, das auch von Nextcloud AIO verwendet wird). Selbst wenn Ihre Installation den nativen Tensorflow-Betrieb nicht unterstützt, können Sie Tensorflow in den meisten Fällen dennoch mit WebAssembly (WASM) in Node.js ausführen. Das ist etwas langsamer, funktioniert aber dennoch.",
     "Tensorflow GPU mode" : "Tensorflow GPU-Modus",
     "Enable GPU mode" : "GPU-Modus aktivieren",
+    "Like most machine learning models, Recognize will run even faster when using a GPU. Setting this up is non-trivial but works well when everything is setup correctly." : "Wie die meisten Modelle für maschinelles Lernen läuft Recognize bei Verwendung einer GPU schneller. Das Einrichten ist nicht einfach, es funktioniert aber gut, wenn alles richtig eingerichtet ist.",
+    "Learn how to setup GPU mode with Recognize" : "Erfahren Sie, wie Sie den GPU-Modus mit Recognize einrichten",
     "Node.js" : "Node.js",
     "Checking Node.js" : "Überprüfung von Node.js",
     "Node.js {version} binary was installed successfully." : "Node.js {version} Bibliothek wurde erfolgreich installiert.",
@@ -95,11 +97,13 @@ OC.L10N.register(
     "To download all models preliminary to executing the classification jobs, run the following command on the server terminal." : "Um alle Modelle vor der Ausführung der Klassifizierungs-Aufgaben herunterzuladen, führen Sie den folgenden Befehl im Server-Terminal aus.",
     "To trigger a full classification run, run the following command on the server terminal. (The classification will run in multiple background jobs which can run in parallel.)" : "Um einen vollständigen Klassifizierungslauf auszulösen, führen Sie den folgenden Befehl im Server-Terminal aus (Die Klassifizierung wird in mehreren parallel laufenden Hintergrundjobs ausgeführt).",
     "To run a full classification run on the terminal, run the following. (The classification will run in sequence inside your terminal.)" : "Um einen vollständigen Klassifizierungslauf im Terminal auszuführen, führen Sie Folgendes aus (Die Klassifizierung wird in Ihrem Terminal nacheinander ausgeführt.).",
+    "Before running a full initial classification run on the terminal, you should stop all background processing that Recognize scheduled upon installation to avoid interference." : "Bevor Sie eine vollständige anfängliche Klassifizierung auf der Kommandozeile ausführen, sollten Sie, um Probleme zu vermeiden, alle Hintergrundverarbeitungen stoppen, die bei der Installation als geplant erkannt wurden.",
     "To run a face clustering run on for each user in the terminal, run the following. (The clustering will run in sequence inside your terminal.)" : "Führen Sie Folgendes aus, um einen Gesichter-Clustering-Lauf für jeden Benutzer im Terminal auszuführen (Das Clustering wird in Ihrem Terminal nacheinander ausgeführt.).",
     "To remove all face clusters but keep the raw detected faces run the following on the terminal:" : "Um alle Gesichtscluster zu entfernen, aber die Rohdaten der erkannten Gesichter beizubehalten, führen Sie Folgendes im Terminal aus:",
     "To remove all detected faces and face clusters run the following on the terminal:" : "Um alle erkannten Gesichter und Gesichtscluster zu entfernen, führen Sie Folgendes im Terminal aus:",
     "You can reset the tags of all files that have been previously classified by Recognize with the following command:" : "Sie können die Tags aller Dateien, die zuvor von Recognize klassifiziert wurden, mit dem folgenden Befehl zurücksetzen:",
     "You can delete all tags that no longer have any files associated with them with the following command:" : "Mit dem folgenden Befehl können Sie alle Tags löschen, denen keine Dateien mehr zugeordnet sind:",
+    "To remove tags that were created by Recognize version 2 from all files run the following on the terminal:" : "Führen Sie folgendes im Terminal aus, um Schlagworte zu entferrnen, die von Recognize 2 für alle Dateien erstellt wurden:",
     "Your server does not support AVX instructions" : "Ihr Server unterstützt keine AVX-Anweisungen",
     "Your server does not have an x86 64-bit CPU" : "Ihr Server hat keine x86 64-Bit-CPU",
     "Your server uses musl libc" : "Ihr Server verwendet musl-libc",