Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
های درونی خوشه ای کم (شباهت بین خوشه ای بالا) و فاصله های بین خوشه ای بالا (شباهت بین خوشه ای پایین) تولید می کنند، یک شاخص Davies–Bouldin پایین خواهیم داشت، الگوریتم خوشه بندی که مجموعه ای از خوشه های با کوچکترین شاخصDavies–Bouldin، بهترین الگوریتم بر اساس این معیار است. شاخص Dunn هدف شاخص Dunn شناسایی خوشه های متراکم و جداسازی آنهاست و به عنوان نسبت بین کمترین فاصله بین خوشه ای تا حداکثر فاصله بین خوشه ای تعریف شده است. برای هر قسمت خوشه، شاخص دان را می توان با فرمول زیر محاسبه کرد: formula_6 که d (i، j) فاصله بین خوشه های i و j را نشان می دهد و d '(k) فاصله بین خوشه ایی خوشه k را اندازه گیری می کند. فاصله بین خوشه ای d (i، j) بین دو خوشه ممکن است هر تعداد از اندازه گیری های فاصله، مانند فاصله بین centroids از خوشه ها باشد. به طور مشابه، فاصله بین خوشه ای d '(k) ممکن است از روش های مختلف اندازه گیری شود، مانند فاصله حداکثر بین هر جفت المان در خوشه k. از آنجایی که معیار داخلی به دنبال خوشه هایی با شباهت بین خوشه ای بالا و شباهت بین خوشه ای کم است، الگوریتم هایی که خوشه ها را با شاخص Dunn بالایی تولید می کنند
بیشتر مطلوب است. ضریب سایه نما (Silhouette) ضریب Silhouette در مقایسه با فاصله میانگین تا عناصر در خوشه های مشابه با میانگین فاصله تا عناصر در خوشه های دیگر، مقایسه می شود. اشیاء با Silhouette بالا به خوبی خوشه بندی می شوند، اشیاء باSilhouette کم ممکن است ناپایدار باشند. این شاخص با خوشه بندی k-means کار می کند و همچنین برای تعیین تعداد مطلوب خوشه ها استفاده می شود، برای محاسبه ضریب Silhouette باید مراحل زیر را طی کرد: شاخصFowlkes-Mallows (E. B. Fowlkes &amp; C. L. Mallows 1983). شاخص Fowlkes-Mallows شباهت میان خوشه های بازگشتی توسط الگوریتم خوشه بندی و معیارهای طبقه بندی را محاسبه می کند. هر چه مقدار شاخص Fowlkes-Mallows بیشتر باشد خوشه ها و معیارهای طبقه بندی مشابه هستند. این شاخص را می توان با استفاده از فرمول زیر محاسبه کرد: formula_12 کهTP تعداد مثبت واقعی وFP تعداد مثبت کاذب وFN تعداد منفی های کاذب است. FM شاخص میانگین هندسی دقت و فراخوانی P, R است و همچنین به عنوان اندازه گیری G شناخته شده است، در حالی که اندازه گیری F میانگین هارمونیک آن ها است. علاوه بر این، دقت و یادآوری نیز به عنوان شاخص والاس for
mula_13 و formula_14 شناخته شده است. اطلاعات متقابل، اندازه گیری نظری اطلاعاتی است که چقدر اطلاعات بین خوشه بندی و طبقه بندی ground-truth است که می تواند تشابه غیر خطی بین دو خوشه بندی را تشخیص دهد. ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix). یک ماتریس درهم ریختگی می تواند برای به سرعت نتایج یک طبقه بندی (یا خوشه بندی) الگوریتم را نمایش دهد و نشان می دهد که چگونه یک خوشه از خوشه استاندارد gold متفاوت است. تمایل خوشه (Cluster Tendency). هدف از اندازه گیری تمایل خوشه، این است که چه درجه ای خوشه ها در داده های خوشه بندی شده وجود داردو ممکن است قبل از تلاش برای خوشه سازی به عنوان یک آزمون اولیه انجام شود. یکی از راه های انجام این کار این است که داده ها با داده های تصادفی مقایسه شود. در اصل، داده های تصادفی نباید خوشه ای داشته باشند. آمار Hopkins. فرمول های متعدد از آمار هاپکینز وجود دارد. یک نمونه به این صورت می باشد که: X مجموعه ای از n نقاط داده درd بعد است. یک نمونه تصادفی (بدون جایگزینی) m≪n با اعضای xi را در نظر بگیرید. همچنین یک مجموعه Y از m نقطه داده با توزیع یکنواخت رندوم یکنواخت تولید کنید. دو فاصله اندازه گ
یری، ui فاصله از yi∈Y از نزدیک ترین همسایه اش در X و formula_15 فاصله ازxi∈X از نزدیک ترین همسایه اش در X است. آمار Hopkins به صورت زیر تعریف می شود: formula_16 کاربرد. زیست شناسی، زیست شناسی محاسباتی و بیوانفورماتیک. بوم شناسی گیاه و حیوانات. تجزیه و تحلیل خوشه ای برای توصیف و مقایسه مقادیر مکانی و زمانی جوامع ارگانیسم ها در محیط های ناهمگن استفاده می شود؛ از آن نیز در سیستماتیک گیاه برای تولید فیلوژنتیک مصنوعی یا خوشه های ارگانیسم (افراد) در گونه، جنس یا سطح بالاتر که دارای تعدادی از ویژگی های مشترک است، استفاده می شود. خوشه بندی برای ساخت گروهی از ژن ها با الگوی بیان مربوط به عنوان الگوریتم خوشه بندی HCS استفاده می شود. اغلب این گروه ها حاوی عملکرد پروتئین های مرتبط هستند، مانند آنزیم ها برای یک مسیر خاص، یا ژن هایی که هم تنظیم می شوند. آزمایش ها با توان بالا با استفاده از نشانگرهای ترتیبی بیان شده (ESTs) یا ریزآرایه های دی ان ای () می تواند یک ابزار قدرتمند برای حاشیه نویسی ژنوم، یک جنبه عمومی ژنومیک باشد. تجزیه و تحلیل متوالی خوشه بندی برای دسته بندی هم ساخت شناسی توالی به خانواده های ژن، مورد استفاده قر
ار می گیرد. به طور کلی این مفهوم بسیار مهمی در بیوانفورماتیک و زیست شناسی تکاملی است. سیستم عامل های ژنوتیپ با بازده بالا. الگوریتم خوشه بندی به طور خودکار برای تعیین ژنوتیپ ها استفاده می شود. خوشه بندی ژنتیک انسانی. شباهت داده های ژنتیکی در خوشه بندی برای به دست آوردن ساختار جمعیت استفاده می شود. پزشکی. تصویربرداری پزشکی. در PET، تجزیه خوشه ای می تواند برای تمایز بین انواع مختلف بافت در یک تصویر سه بعدی برای بسیاری از اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرد. تجزیه و تحلیل فعالیت ضد میکروبی. تجزیه خوشه ای می تواند برای تجزیه و تحلیل الگوهای مقاومتی آنتی بیوتیکی، طبقه بندی ترکیبات ضد میکروبی مطابق با مکانیسم عمل آن ها، طبقه بندی آنتی بیوتیک ها بر اساس فعالیت ضد باکتری آن ها استفاده شود. بخش بندی پرتودرمانی با شدت مدوله شده (IMRT). خوشه بندی می تواند برای تقسیم یک نقشه روانی (Fluency Map) به مناطق مجزا برای تبدیل به زمینه های قابل ارائه در پرتودرمانی براساس استفاده شود. کسب و کار و بازاریابی. تحقیقات بازار. تجزیه و تحلیل خوشه ای در تحقیقات بازار به طور گسترده در کار با داده های چندمتغیره از نظرسنجی ها و پانل های آزم
ایش استفاده می شود. محققان بازار از تحلیل خوشه ای استفاده می کنند تا جمعیت عمومی مصرف کنندگان را به بخش های بازار تقسیم کنند و به درک بهتر روابط بین گروه های مختلف مصرف کنندگان/مشتریان بالقوه و برای استفاده در تقسیم بندی بازار، موقعیت محصول، توسعه محصول جدید و انتخاب تست بازار کمک می کند. گروه بندی اقلام خرید. خوشه بندی را می توان برای دسته بندی تمام اقلام خرید موجود در وب به مجموعه ای از محصولات منحصر به فرد استفاده کرد. به عنوان مثال، تمام اقلام در eBay را می توان به محصولات منحصر به فرد گروه بندی کرد. شبکه جهانی وب (اینترنت). تجزیه و تحلیل شبکه اجتماعی. در مطالعه شبکه های اجتماعی، خوشه بندی ممکن است برای تشخیص ارتباط جوامع در گروه های بزرگ مردم استفاده شود. گروه بندی نتایج جستجو. در فرایند گروه بندی هوشمند از فایل ها و وب سایت ها، خوشه بندی ممکن است برای ایجاد یک مجموعه مناسب تر از نتایج جستجو در مقایسه با موتورهای جستجوی معمول مانند Google استفاده شود. در حال حاضر تعدادی از ابزارهای خوشه سازی مبتنی بر وب مانند Clusty وجود دارد. بهینه سازی نقشه Slippy. در نقشه فلیکر از عکس ها و سایر سایت ها از خوشه بندی بر
ای کاهش تعداد نشانگرها در یک نقشه استفاده شده است. این باعث می شود که هر دو سریع تر و میزان خطای بصری را کاهش دهد. علوم کامپیوتر. تکامل نرم افزار. خوشه بندی در تکامل نرم افزار مفید است، زیرا آن را با اصلاح قابلیت هایی که پراکنده شده است، کمک می کند تا خواص میراث را در کد کاهش دهد. این یک نوع بازسازی است و از این رو، راه مستقیم نگهداری پیشگیرانه است. بخش بندی تصویر. خوشه بندی می تواند برای تقسیم یک تصویر دیجیتال به مناطق مشخص برای تشخیص مرز یا تشخیص شی مورد استفاده قرار گیرد. الگوریتم های تکاملی. خوشه بندی ممکن است برای شناسایی nichهای مختلف در جمعیت یک الگوریتم تکاملی استفاده شود تا فرصت تولید مجد را به طور یکنواخت تر بین گونه ها یا گونه های در حال رشد توزیع کرد. سیستم توصیه گر. سیستم های توصیه شده به منظور توصیف آیتم جدید بر اساس سلیقه کاربر طراحی شده اند. گاهی از الگوریتم خوشه بندی برای پیش بینی ترجیحات کاربر بر اساس ترجیحات دیگر کاربران در خوشه کاربر استفاده می کنند. روش مارکوف مونت کارلو زنجیره ای. خوشه بندی اغلب برای تعیین مکان و تشخیص بیشینه در توزیع هدف، مورد استفاده قرار می گیرد. تشخیص ناهنجاری. ناهنج
اری ها معمولاً - به صراحت یا به طور ضمنی - با توجه به ساختار خوشه ای در داده ها تعریف می شود. علوم اجتماعی. تجزیه و تحلیل جرم. از تجزیه و تحلیل خوشه ای می توان برای شناسایی مناطق که در آن موارد بیشتر از انواع خاصی از جرم وجود دارد استفاده شود. با شناسایی این مناطق متمایز یا "هات اسپات" که جرم مشابهی در طی یک دوره زمانی اتفاق افتاده است، می توان منابع اجرای قانون را به طور مؤثرتر مدیریت کرد. داده کاوی آموزشی. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل خوشه ای برای شناسایی گروه های مدارس یا دانشجویانی با ویژگی مشابه استفاده می شود. گونه شناسی. در داده های نظرسنجی، پروژه هایی نظیر آنچه که توسط مرکز تحقیقات پیو انجام شده، از تجزیه و تحلیل خوشه ای استفاده می کنند تا نوع شناسی عقاید، عادت ها و جمعیت شناسایی را که ممکن است در سیاست و بازاریابی سودمند باشد، شناسایی کند. و کاربردهای دیگر. در زمینه رباتیک. الگوریتم خوشه بندی برای آگاهی موقعیت رباتیک برای ردیابی اشیاء و تشخیص خروجی ها در داده های سنسور استفاده می شود. شیمی محاسباتی. به عنوان مثال، برای پیدا کردن شباهت ساختاری و غیره، به عنوان نمونه، ۳۰۰۰ ترکیب شیمیایی در فضای ۹۰ شاخص
توپولوژیکی، خوشه بندی شدند. اقلیم شناسی. برای پیدا کردن آب و هوایی یا الگوهای فشار جو در سطح دریا مورد نظر است. زمین شناسی نفت. تجزیه و تحلیل خوشه ای برای بازسازی داده های اصلی ازدست رفته سوراخ پایین یا منحنی های لگاریتمی از دست رفته به منظور بررسی خواص مخزن استفاده می شود. جغرافیای فیزیکی. خوشه بندی خواص شیمیایی در مکان های مختلف نمونه. منابع. https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis
آبگوشت غورابه یکی از آبگوشت های سنتی استان همدان است. این آبگوشت از جمله خوراک هایی است که برای دیگر شهرها ناشناخته است..
آش خشکبار یکی از غذاهای محلی در استان همدان است. مواد این آش را سبزی آش یا سبزی تره کوهی، گوشت با استخوان یا قلم، برگهٔ زردآلو، برگهٔ هلو، آلبالوی خشک، آلوی ترش خشک، نخود، لوبیا، عدس سرکه، رشتهٔ آش، شیره انگور، نمک، فلفل، ادویه و پیاغ یا نعنا یا سیر داغ برای تزیین تشکیل می دهد.
دیو و دلبر قصه ای سنتی است. دیو و دلبر ممکن است به یکی از موارد زیر نیز اشاره داشته باشد:
حاشیه امن، محدودهٔ آسایش یا پهنهٔ آسایش یک وضعیت رفتاری است که در آن فرد با مسائل و چیزهای آشنا سروکار دارد و اوضاع تحت کنترل و مدیریت اوست. در این وضعیت فرد اضطراب و فشار روانی کمی احساس کرده و سعی می کند که با عدم فعالیت و ریسک پذیری زیاد، شرایط ثابت خود را حفظ کند. شخصیت فرد با کنج راحتی که برای خودش دارد قابل توصیف است. کنج راحتی، نشان دهنده مرزهای روانی است که فرد برای ایجاد امنیت دور خود می کشد و سعی می کند بیرون از آن قدم نگذارد. برای بیرون رفتن از این مرزها، فرد باید رفتارها و تجارب جدیدی را امتحان کند و اجازه دهد که محیط به آنها پاسخ دهد. منطقه امن زندگی به فضایی اشاره دارد که در آن افراد احساس راحتی و امنیت می کنند، اما این احساس می تواند مانع پیشرفت و موفقیت آن ها شود. در این منطقه، افراد تمایل به تغییر یا مواجهه با چالش های جدید ندارند و به همین دلیل، ممکن است از فرصت های مهم زندگی خود دور بمانند.منطقه امن به حالتی روانی اطلاق می شود که در آن فرد احساس راحتی می کند و محیط خود را تحت کنترل دارد و سطوح پایینی از اضطراب و استرس را تجربه می کند. این حالت با آشنایی و قابل پیش بینی بودن مشخص می شود و به
افراد اجازه می دهد بدون چالش یا خطرات قابل توجهی کار کنند. در دنیای امروز، مفهوم “منطقه امن” به عنوان مکانی برای آرامش و امنیت شناخته می شود. اما گاهی اوقات، این تصور می تواند فریبنده باشد و به یک منطقه خطرناک تبدیل شود.زندگی در یک منطقه امن می تواند منجر به انزوا و تنهایی شود. عدم ارتباط با دیگران می تواند احساس ناامنی و اضطراب را افزایش دهد. در این منطقه، فرد با چالش های جدید مواجه نمی شود و به همین دلیل، رشد شخصی و حرفه ای او متوقف می ماند.افراد در این فضا احساس امنیت می کنند، اما این احساس می تواند به وابستگی و ترس از تغییر تبدیل شود. وابستگی به روال زندگی روزمره و ترس از تغییر آن، می تواند انسان را در منطقه ای به نام “منطقه امن زندگی” محصور کند. آشنایی ،کنترل و پایین بودن اضطراب سه ویژگی اصلی “منطقه امن” است. یکی از مثال های خوب برای بیرون رفتن از کنج راحتی، استعفا از شغلی آزاردهنده است که فرد از ترس مشکلات آتی و عدم امنیت، آن را رها نمی کند.
قانوناً بلوند یا لیگالی بلوند فیلمی محصول سال ۲۰۰۱ آمریکا به کارگردانی رابرت لوکتیک است. در این فیلم بازیگرانی همچون ریس ویترسپون، لوک ویلسون، سلما بلیر، متیو دیویس، ویکتور گاربر، جنیفر کولیج، آلانا اوباک، هالند تیلور، الی لارتر، جسیکا کافیل، آز پرکینز، لیندا کاردلیانی، راکوئل ولش، بروس توماس، مریدیت اسکات لین و ساشا باره سی ایفای نقش کرده اند. قسمت دوم فیلم هم در سال ۲۰۰۳ با نام ساخته شد. خلاصه داستان. «ال وودز» (ویدرسپون) با «وارنر هانتینگتن سوم» (دیویس) نامزد شده است. اما «وارنر» از ترس این که دوستان افاده ای و خانوادهٔ ثروتمندش، دختر پرشور و شوری مثل «ال» را نپذیرند، پیش از رفتن به دانشگاه هاروارد و فارغ التحصیلی در رشتهٔ حقوق، نامزدی اش را برهم می زند. «ال» نیز برای به دست آوردن دوبارهٔ مردش در همان دانشگاه بسیار سخت گیر و مقرراتی ثبت نام می کند…
فلز واسطه اسکاندیم به طور طبیعی تنها یک ایزوتوپ پایدار (۴۵Sc) دارد. از این عنصر تاکنون ۲۵ ایزوتوپ پرتوزا شناسایی شده است که پایدارترین آن ها ۴۶Sc با نیمه عمر ۸۳٫۸ روز است. به طور کلی جرم اتمی ایزوتوپ های اسکاندیم از ۳۶ u (۳۶Sc) تا ۶۰ u (۶۰Sc) متغیر است.
فلز لانتان به طور طبیعی تنها یک ایزوتوپ پایدار دارد (۱۳۹La) که به تنهایی ۹۹٫۹۱٪ فراوانی طبیعی این عنصر را شامل می شود. همچنین تاکنون ۳۸ ایزوتوپ پرتوزا از این عنصر شناسایی شده است که پایدارترین آن ها ۱۳۸La با نیمه عمر ۱۰۲×۱۰۹ سال می باشد. به طور کلی جرم اتمی ایزوتوپ های لانتان بین ۱۱۶٫۹۵ u (۱۱۷La) تا ۱۵۴٫۹۶ u (۱۵۵La) متغیر است.
عنصر تیتانیوم به طور طبیعی دارای ۵ ایزوتوپ پایدار است(۴۶Ti, ۴۷Ti, 48Ti, ۴۹Ti و ۵۰Ti)در این میان فراوان ترین ایزوتوپ پایدار ۴۸Ti با فراوانی طبیعی ۷۳٫۸٪ است. همچنین ۲۱ ایزوتوپ پرتوزا نیز از این عنصر شناسایی شده است که پایدارترین آن ها ۴۴Ti با نیمه عمر ۶۰ سال است.
فلز پلاتین به طور طبیعی دارای ۵ ایزوتوپ پایدار (۱۹۲Pt, ۱۹۴Pt, ۱۹۵Pt, ۱۹۶Pt, ۱۹۸Pt) و یک ایزوتوپ دیرینه (۱۹۰Pt) با نیمه عمر ۶٫۵۰×۱۰۱۱ سال است. همچنین تاکنون ۳۱ ایزوتوپ پرتوزا از این عنصر شناسایی شده است که پایدارترین آن ها ۱۹۳Pt با نیمه عمر ۵۰ سال است.
تاکنون ۳۷ ایزوتوپ از عنصر ید شناسایی شده است (از ید-۱۰۸ تا ید-۱۴۴) که تنها یک ایزوتوپ ید-۱۲۷ از آن ها پایدار است. پایدارترین ایزوتوپ پرتوزای ید ید-۱۲۹ می باشد که نیمه عمری حدود ۱۵٫۷ میلیون سال دارد.
اقلیم قاره ای اقلیمی است که ویژگی آن تغییرات مهم سالانه در دما به خاطر دور بودن از دریا یا اقیانوس است. در این اقلیم دمای زمستان آن قدر پایین هست که بارش برف سالیانه داشته باشد و دمای تابستان نیز ملایم و دارای بارندگی است. استثنایی نیز وجود دارد که از جمله می توان به نواحی ساحلی شمال شرقی آمریکای شمالی در کانادا اشاره کرد. اقلیم سواحل شرق کانادا اقلیم قاره ای مرطوب نام دارد، ولی اقلیم قاره ای خشک نیز وجود دارد. مناطق با اقلیم قاره ای در بخش هایی از قاره های نیمکره شمالی(به ویژه آمریکای شمالی و آسیا) وجود دارند. در ارتفاعات بالا نیز این اقلیم در دیگر نقاط جهان به چشم می خورد. در اقلیم های قاره ای، بارندگی بیشتر در ماه های گرم تر متمرکز است. تنها چند منطقه در کوه های شمال غربی اقیانوس آرام در آمریکای شمالی و در ایران، شمال عراق، ترکیه، افغانستان، پاکستان و آسیای مرکزی در مجاورت آن ها بیشترین بارش را در زمستان نشان می دهند. بخشی از بارندگی سالانه به صورت برف می بارد و برف نیز اغلب بیش از یک ماه روی زمین باقی می ماند. تابستان ها در آب و هوای قاره ای می تواند دارای رعد و برق و دمای مکرر گرم باشد. با این حال، آب و
هوای تابستان تا حدودی پایدارتر از هوای زمستان است. اقلیم های قاره ای به دلیل قرار گرفتن در مناطق معتدل به عنوان گونه های اقلیمی معتدل در نظر گرفته می شوند، اما در سامانه طبقه بندی اقلیمی کوپن به طور جداگانه از سایر اقلیم های معتدل با حرف اول خود، D بزرگ طبقه بندی می شوند.
عنصر اینشتینیم عنصری مصنوعی است که در رآکتورهای هسته ای تولید می شود و در نتیجه هیچ ایزوتوپ پایداری نداشته و جرم اتمی استاندارد برای آن قابل تعریف نیست. نخستین ایزوتوپ شناسایی شده این عنصر ۲۵۳Es بود که در سال ۱۹۵۲ میلادی تولید و ردیابی شد. این فلز دارای ۱۹ ایزوتوپ پرتوزا از ۲۴۰Es تا ۲۵۸Es و ۳ ایزومر هسته ای ۲۵۰mEs, ۲۵۴mEs, و ۲۵۶mEs است که پایدارترین ایزوتوپ در این میان ۲۵۲Es با نیمه عمر ۴۷۱٫۷ روز است.
بدبو فیلمی ترسناک، محصول سال ۲۰۰۵ ایالات متحده آمریکا است. این فیلم که توسط دیو پین کارگردانی شده است، ادامه ای نیز با نام "جزیره هیچ کس: بدبو برمی خیزد" نیز داشت که در یونایتد کینگدام به بدبو ۲ نیز مشهور است. این فیلم در سایت پرداخت فیلم "Rotten Tomatoes" نمره ۵۴٪ را دارد، و در سایت imdb امتیاز ۵/۲ از ۱۰ را دارد. با وجود این که فیلم بازتاب زیاد خوبی نگرفت، با این حال، در ژانر اسلشر می تواند جزو یکی از ۲۰ فیلم برتر باشد.
عنصر فرمیم عنصری مصنوعی است که در رآکتورهای هسته ای تولید می شود و در نتیجه هیچ ایزوتوپ پایداری نداشته و جرم اتمی استاندارد برای آن قابل تعریف نیست.نخستین ایزوتوپ شناسایی شده این عنصر ۲۵۵Fm بود که در سال ۱۹۵۲ میلادی تولید و ردیابی شد. تاکنون ۲۰ ایزتوپ (۲۴۱Fm تا ۲۶۰Fm) و دو ایزومر هسته ای ۲۵۰mFm و ۲۵۱mFm از فرمیم شناسایی شده است که پایدارترین ایزوتوپ در این میان ۲۵۷Fm با نیمه عمر ۱۰۰٫۵ روز است.
عنصر فلروویوم عنصری مصنوعی است که در رآکتورهای هسته ای تولید می شود و در نتیجه هیچ ایزوتوپ پایداری نداشته و جرم اتمی استاندارد برای آن قابل تعریف نیست. نخستین ایزوتوپ شناسایی شده این عنصر ۲۸۹Fl بود که در سال ۱۹۹۹ میلادی تولید و ردیابی شد. تاکنون ۵ ایزوتوپ و دو ایزومر هسته ای از فلروویوم شناسایی شده است که پایدارترین ایزوتوپ در این میان ۲۸۹Fl با نیمه عمر ۲٫۶ ثانیه است.
عنصر نیهونیوم عنصری مصنوعی است که در رآکتورهای هسته ای تولید می شود و در نتیجه هیچ ایزوتوپ پایداری نداشته و جرم اتمی استاندارد برای آن قابل تعریف نیست. نخستین ایزوتوپ شناسایی شده این عنصر ۲۸۴Nh بود که در سال ۲۰۰۳ میلادی تولید و ردیابی شد. تاکنون ۶ ایزوتوپ (۲۷۸Nh تا ۲۸۶Nh) از آن ان تریوم شناسایی شده است که پایدارترین ایزوتوپ در این میان ۲۸۶Nh با نیمه عمر ۱۹٫۶ ثانیه است.
یورمالا (به ) یک سکونتگاه مسکونی در لتونی با جمعیت ۵۶٬۰۶۰ نفر است که در لتونی واقع شده است.
لیپایا (به ) یک شهر در لتونی با جمعیت ۸۲٬۳۸۶ نفر است که در لتونی واقع شده است.
رزکنه (به ) یک سکونتگاه مسکونی در لتونی با جمعیت ۳۲٬۳۲۸ نفر است که در شهرداری رزکنه واقع شده است.
والمیرا (به ) یک سکونتگاه مسکونی در لتونی با جمعیت ۲۷٬۵۶۹ نفر است که در لتونی واقع شده است.
ونتسپیلس (به ) یک شهر در لتونی با جمعیت ۴۱٬۹۹۸ نفر است که در لتونی واقع شده است.
آیناژی (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۹۹۴ نفر است که در salacgrīva municipality واقع شده است.
آیزکراوکل (به ) شهرکی در لتونی است که جمعیت ۸٬۶۰۶ نفر دارد و در شهرداری آیزکراوکل واقع شده است.
آیزپوته (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۵٬۱۰۴ نفر است که در شهر ایزپات واقع شده است.
آکنیسته شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۹۵۱ نفر است که در شهر اکنیست واقع شده است.
آلویا (به ) یک شهرک در لتونی با جمعیت ۲٬۷۰۰ نفر است که در شهر الوجا واقع شده است.
آلوکسنه (به لاتین: Alūksne) شهرکی در لتونی با جمعیت ۹٬۳۰۸ نفر است که در شهر الاکسن واقع شده است.
آپه، لتونی (به لاتین: Ape, Latvia) یک شهرک در لتونی با جمعیت ۱٬۸۵۷ نفر است که در Ape municipality واقع شده است.
آوتسه (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۴٬۱۰۱ نفر است که در شهرداری آوتسه واقع شده است.
بالدون (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲٬۳۹۹ نفر است که در Baldone municipality واقع شده است.
بالوژی (به لاتین: Baloži) شهرکی در لتونی با جمعیت ۴٬۴۸۱ نفر است که در riga district واقع شده است.
بالوی، لتونی (به لاتین: Balvi) یک شهرک در لتونی با جمعیت ۷٬۹۹۷ نفر است که در Balvi municipality واقع شده است.
باوسکا (به لاتین: Bauska) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۰٬۹۴۵ نفر است که در Bauska municipality واقع شده است.
چسیس (به ) یک شهرک در لتونی با جمعیت ۱۸٬۰۶۵ نفر است که در Cēsis municipality واقع شده است.
داگدا، لتونی (به لاتین: Dagda, Latvia) در لتونی با جمعیت ۲٬۴۸۴ نفر است که در لتونی واقع شده است.
دوبل، لتونی (به ) در لتونی با جمعیت ۱۱٬۳۹۱ نفر است که در لتونی واقع شده است.
دوربه، لتونی (به ) در لتونی با جمعیت ۶۲۰ نفر است که در لتونی واقع شده است.
گروبینا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۴٬۲۱۸ نفر است که در Grobiņa municipality واقع شده است.
گولبن (به ) در لتونی با جمعیت ۹٬۳۴۷ نفر است که در لتونی واقع شده است.
ایکشکیل (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۸٬۳۳۱ نفر است که در Ogre District واقع شده است.
ایلوکست (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲٬۹۳۸ نفر است که در Daugavpils District واقع شده است.
یاونیلگاوا (به ) یک شهر در لتونی با جمعیت ۲٬۲۴۵ نفر است که در لتونی واقع شده است.
کانداوا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۳٬۸۱۶ نفر است که در kandava municipality واقع شده است.
کارساوا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲٬۵۷۰ نفر است که در ludza district واقع شده است.
کراسلاوا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۰٬۸۵۴ نفر است که در Krāslava municipality واقع شده است.
کولدیگا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۲٬۹۸۱ نفر است که در Kuldīga municipality واقع شده است.
کگومس (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲٬۴۷۳ نفر است که در ogre district واقع شده است.
لیوارده (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۶٬۷۰۸ نفر است که در شهرداری لیوارده واقع شده است.
لیگاتنه (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۳۰۴ نفر است که در Cēsis District واقع شده است.
لیمباژی (به ) در لتونی با جمعیت ۸٬۷۰۵ نفر است که در limbaži municipality واقع شده است. اعتقاد بر این است که این نام نسخه لتونی شده (از این رو پایان -aži) کلمه لیوونی Lembsel (Lemesel) به معنای "جزیره وسیع در باتلاق جنگل" است. Lemsahl آلمانی (Lemsal) از نام لیوونی گرفته شده است.[4] بر اساس ریشه شناسی عامیانه، نام لیمباجی در قرن هفدهم به وجود آمد. یکی از وزیران سوئدی که به تازگی وارد شده است کلمات "Limba" و "āži" (لتونیایی به معنای "بزهای نر") را شنید. او به اشتباه تصور کرد که این نام مکان است و بنابراین شهر را "لیمباژی" نامیدند. تاریخ در زمان های قدیم، لیمباژی یک سکونتگاه لیوونی بود که به نام لمیزله، بخشی از متسپول شناخته می شد. در اوایل قرن سیزدهم، اسقف آلبرت و شوالیه های توتونی در حین فتح متسپول، روستا را ویران کردند و قلعه ای ساختند که شهر جدید لمسهل را در اطراف آن تشکیل داد.
لیوانی (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۰٬۸۰۰ نفر است که در preiļi district واقع شده است.
لوبانا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۹۳۴ نفر است که در lubāna municipality واقع شده است.
مادونا، لتونی (به ) یک شهرک در لتونی با جمعیت ۹٬۳۹۴ نفر است که در Madona municipality واقع شده است.
ماسالاتسا (به ) در لتونی با جمعیت ۲٬۴۱۲ نفر است که در شهرداری ماسالاتسا واقع شده است.
اوگره، لتونی (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲۶٬۷۶۰ نفر است که در Ogre District واقع شده است.
اولاین (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۲٬۷۱۹ نفر است که در Riga District واقع شده است.
پاویلوستا (به ) در لتونی با جمعیت ۱٬۱۳۴ نفر است که در pāvilosta municipality واقع شده است.
پیلتنه (به ) در لتونی با جمعیت ۱٬۷۷۶ نفر است که در ventspils district واقع شده است.
پلاویناس (به ) در لتونی با جمعیت ۳٬۶۷۲ نفر است که در شهرداری پلاویناس واقع شده است.
پریلی (به لاتین: Preiļi) در لتونی با جمعیت ۸٬۶۰۵ نفر است که در شهرداری پریلی واقع شده است.
پریکول، لتونی (به ) در لتونی با جمعیت ۲٬۲۸۳ نفر است که در priekule municipality واقع شده است.
رویینا (به ) در لتونی با جمعیت ۳٬۳۷۷ نفر است که در شهرداری رویینا واقع شده است.
سابیل (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۳٬۲۲۰ نفر است که در talsi municipality واقع شده است.
سالاتسگریوا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۳٬۲۶۹ نفر است که در شهرداری سالاتسگریوا واقع شده است.
سالاسپیلس (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲۱٬۱۰۲ نفر است که در Riga District واقع شده است.
سالدوس (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۲٬۲۲۴ نفر است که در saldus district واقع شده است.
ساولکراستی (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۳٬۳۴۱ نفر است که در saulkrasti municipality واقع شده است.
سدا (به لاتین: Seda) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۷۴۴ نفر است که در strenči municipality واقع شده است.
سیگولدا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۶٬۶۷۹(۸۶٪ لتونیایی) نفر است که در sigulda municipality واقع شده است.
اسکروندا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲٬۶۳۷ نفر است که در شهرداری اسکروندا واقع شده است.
اسمیلتن (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۵٬۸۸۰ نفر است که در smiltene municipality واقع شده است.
استایکل (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۱۹۲ نفر است که در limbaži district واقع شده است.
استند (به ) شهرکی در لتونی است که در talsi district واقع شده است.
استرنچی (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۶۱۴ نفر است که در بخش والکا واقع شده است.
سوبات (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۲۲۲ نفر است که در ilūkste municipality واقع شده است.
تالسی (به ) در لتونی با جمعیت ۱۱٬۳۷۱ نفر است که در talsi municipality واقع شده است.
توکومس (به ) در لتونی با جمعیت ۱۹٬۷۲۲ نفر است که در tukums municipality واقع شده است.
والدمارپیلس (به ) در لتونی با جمعیت ۲٬۷۵۷ نفر است که در talsi district واقع شده است.
والکا (به ) در لتونی با جمعیت ۵٬۸۳۵ نفر است که در لتونی واقع شده است.
وانگاژی (به ) در لتونی با جمعیت ۴٬۲۹۰ نفر است که در inčukalns municipality واقع شده است.
واراکلانی (به لاتین: Varakļāni) در لتونی با جمعیت ۲٬۱۹۹ نفر است که در madona district واقع شده است.
ویسیت (به ) در لتونی با جمعیت ۲٬۹۵۰ نفر است که در شهرداری ویسیت واقع شده است.
ویلاکا (به ) در لتونی است که در شهرداری ویلاکا واقع شده است.
ویلانی (به لاتین: Viļāni) در لتونی با جمعیت ۳٬۷۶۴ نفر است که در rēzekne district واقع شده است.
زیلوپ (به لاتین: Zilupe) در لتونی با جمعیت ۱٬۷۴۵ نفر است که در لتونی واقع شده است.
فهرست زیر از شخصیت هایی است که در بیشتر قسمت های مجموعه تلویزیونی ساوت پارک، به طور غیر دائم دیده می شوند. مستر هنکی. مستر هنکی شخصیتی کار تونی در مجموعه تلویزیونی ساوت پارک که گونه ای سخنگو از مدفوع است. شخصیت مستر هنکی نوعی قهرمان مثبت است که قدرت های خاصی دارد و بیشتر این قدرت ها با فاضلاب و مدفوع انجام می گیرد. فلسفه وجودی این شخصیت به گونه ای است که اگر فرد به اندازه کافی فیبر در غذای خود بخورد، مستر هنکی برای دادن هدیه به او می آید. بوجود آمدن. شخصیت هنکی بعد از اختلاف بین ادیان مختلف در قسمت ۹ فصل ۱ ساوت پارک، ایجاد شد. بو جود آمدن این شخصیت به گونه ای بود که مردم شروع به حذف شخصیت ها ونمادهایی که دوست نداشتند از کریسمس کردند و کایل برافلاسکی پیشنهاد داد که شخصیت مستر هنکی به عنوان شخصیتی که هیچ کس بر آن اختلاف ندارد، انتخاب شود. حضور. مستر هنکی در قسمت های مختلفی ظاهر می شود و به بابا نوئل و بچه ها کمک می کند. خانواده. مستر هنکی با همسر و سه فرزند خود، سیمون، انبر و کورن والیس در فاضلاب زندگی می کند. آفیسر باربریدی. شخصیت کارتونی مجموعه تلویزیونی ساوت پارک است که با صدای تری پارکر به نمایش درمی آید. آ