Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ریوما آنساتسو ، قتل ریوما، فیلمی است که در سال ۱۹۷۴ اکران شد. از بازیگران آن می توان به یوشیو هارادا، رنجی ایشیباشی، یوساکو ماتسودا، و کائوری موموئی اشاره کرد. در این فیلم یوشیو هارادا، نقش شخصیت تاریخی ساکاموتو ریوما را ایفا می کند.
کازوئو کوروکی یک کارگردان فیلم ژاپنی بود که به خصوص برای فیلم های در مورد جنگ جهانی دوم و زیر سؤال بردن گناه فردی شناخته می شود. از فیلم های او می توان به "قتل ریوما" (۱۹۷۵) اشاره کرد.
«نشئه کنار ساحل» ترانه ای از خواننده اهل ایالات متحده آمریکا لانا دل ری است که در ۱۰ اوت ۲۰۱۵ بعنوان اولین تک آهنگ از چهارمین آلبوم استودیویی "ماه عسل" وی از طریق اینترسکوپ و پالیدور رکوردز منتشر شد. ترانه توسط لانا دل ری، ریک نوولز و کایرون منزیس سروده شد.
خودکشی عاشقانه در سونه زاکی فیلمی است که در سال ۱۹۷۸ اکران شد. از بازیگران آن می توان به ریودو اوزاکی، میکو کاجی، هیساشی ایگاوا، و ساچیکو هیداری اشاره کرد.
یاسوزو ماسومورا یک کارگردان فیلم ژاپنی است. از فیلم های او می توان به خودکشی عاشقانه در سونه زاکی (فیلم ۱۹۷۸) اشاره کرد.
سادائو ناکاجیما ؛ (زادهٔ ) کارگردان فیلم و فیلم نامه نویس اهل ژاپن است. از فیلم های وی می توان به "توطئه سانادا نوبوشیکه" (۱۹۷۹) اشاره کرد.
کسنیا چبوتوویچ یک بازیکن زن فوتبال اهل کشور روسیه است. وی در پست دفاع بازی می کند و در حال حاضر بازیکن تیم ریازان وی دی وی است و در لیگ برتر فوتبال زنان روسیه بازی می کند.او چهار عنوان قهرمانی را با تیم های دابلیو اف سی روسیانکا و زی وی یزدا ۲۰۰۵ پرم و ریازان بدست آورده است. او همچنین یکی از بازیکنان تیم ملی فوتبال زنان روسیه است و در مسابقات فوتبال زنان اروپا ۲۰۰۹ نیز این را همراهی کرده است. وی همچنین به همراه تیم ملی فوتبال زنان زیر ۱۹ سال روسیه موفق شد قهرمانی مسابقات فوتبال زنان زیر ۱۹ سال اروپا در سال ۲۰۰۵ شود. او در فینال این بازی ها با زدن گل های تعیین کننده در ضربات پنالتی باعث پیروزی تیمش شد.
توطئه سانادا نوبوشیکه فیلمی به کارگردانی سادائو ناکاجیما است که در سال (۱۹۷۹) اکران شد. در این فیلم ماتسوکاتا هیروکی نقش شخصیت تاریخی سانادا نوبوشیکه را بازی می کند.
ارتش ژاپن که رسماً نیروهای دفاع ازخود نام دارد، شامل سه نیروی زمینی، دریایی و هوایی است و تحت نظر وزارت دفاع ژاپن اداره و کنترل می شود. نیروهای مسلح نوین کشور ژاپن در حالی در سال ۱۹۵۴ احیاء شد که در سال ۱۹۴۵ نیروی زمینی و نیروی دریایی منحله ارتش امپراتوری ژاپن در پی تسلیم در جنگ جهانی دوم خلع سلاح شدند. با تصویب لوایح امنیتی ژاپن در سال ۲۰۱۵ و تفسیر جدید از اصل نهم قانون اساسی ژاپن، تغییرات شگرفی در مأموریت های این نیروها ایجاد شد. در حال حاضر یامازاکی کوجی ریاست ستاد نیروهای دفاع ازخود ژاپن را برعهده دارد.
سایتُو کُوسِی یک کارگردان فیلم ژاپنی بود. از فیلم های او می توان به جی.ای. سامورایی (۱۹۷۹) و جنگ های نینجا اشاره کرد. در سال ۲۰۰۰ سایتو یک مینی سریال (مجموعه تلویزیونی) به نام «پشت داستان چوشینگورا، دیوانگی ناکازو» را در ۹ قسمت، با بازی کن ماتسودایرا کارگردانی کرد.
کِوا ایشی ، به معنی استاد آرایشگر فیلمی به کارگردانی میتسوتوشی تاناکا است که در سال ۲۰۰۲ میلادی اکران شد. این فیلم توانست در چهاردهمین دوره جشنواره بین المللی فیلم توکیو جایزه بهترین سناریو را کسب کند.
استنباط بیزی فیلوژنی از تابع درست نمایی برای ایجاد کمیتی به نام احتمال پسین درخت ها (درخت های فیلوژنی) استفاده می کند. محتمل ترین درخت فیلوژنتیک برای داده های داده شده با استفاده از مدل فرگشت و بر اساس احتمالات پیشین تولید خواهد شد. دلیل محبوبیت رویکرد بیزی، پیشرفت سرعت محاسبات و یکپارچه الگوریتم های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC) می باشد. استنباط بیزی در فیلوژنتیک مولکولی و سیستماتیککاربرد دارد. ریشه و اساس استنباط بیزی فیلوژنی. استنباط بیزی روش احتمالی توسعه یافته مبتنی بر قضیه بیز می باشد که توسط توماس بیز ارائه شده است. استنباط بیزی در سال ۱۷۶۳ پس از مرگ بیز منتشر شده است. این اولین بیان احتمال معکوس و اساس استنباط بیزی می باشد. پی یر سیمون لاپلاس به طور مستقل و بدون آگاهی از کار بیز، قضیه بیز را در سال ۱۷۷۴ توسعه داده است. استنباط بیزی تا سال ۱۹۰۰ به دلیل محدودیت محاسبات به طور گسترده ای استفاده می شد. در سال ۱۹۰۰ شاهد انتقال از استنباط بیزی به استنباط فراوانی گرایانه بودیم. بر اساس قضیه بیز رویکرد بیزی احتمال پیشین درخت P(A) را با احتمال درست نمایی داده P(B) ترکیب می کند تا توزیع احتمال پسین P(A|B) را
روی درخت تولید کند. احتمال پسین درخت، احتمال درست بودن درخت را نشان می دهد. درخت با بالاترین احتمال پسین، بهترین گزینه برای نمایش فیلوژنی است. استنباط بیز مقدمه ای برای روش های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC) بود که توسط نیکولاس متروپلیس در سال ۱۹۵۳ عرضه شد. این روش استنباط بیزی منقلب شده است و phylogeneticistها تا دهه 1990s به طور گسترده ای از این روش استفاده کردند. از مزایای ای روش نسبت به روش های مرسوم بیشینه صرفه جویی و بیشینه درست نمایی می توان به امکان عدم قطعیت فیلوژنتیک، استفاده از اطلاعات پیشین و اختلاط مدل های پیچیده تکامل اشاره کرد که برای روش های مرسوم محدودیت تحلیل های محاسباتی دارند. با وجود غلبه بر پیچیدگی عملیات تحلیلی احتمال پسین، هنوز شامل پیچیدگی جمع روی تمام درختان است و برای هر درخت ادغام تمام ترکیبات جایگزینی مقادیر پارامتر مدل و طول انشعاب ها. روش MCMC را می توان در سه مرحله توصیف کرد: اول با استفاده از مکانیزم تصادفی حالت جدید برای زنجیره مارکوف پیشنهاد می شود. دوم، احتمال درست بودن حالت جدید محاسبه می شود. سوم، یک متغیر تصادفی جدید در بازه (۰٬۱) پیشنهاد می شود. اگر این مقدار جدید کمتر
از احتمال پذیرش باشد، حالت جدید پذیرفته شده است و حالت زنجیره آپدیت می شود. این فرایند هزاران یا میلیون ها بار اجرا می شود. مقدار زمانی که یک درخت مجزا در طول زنجیره ای مشاهده می شود تقریب معتبری از احتمال پسین آن می باشد. تعدادی از رایج ترین الگوریتم های مورد استفاده در روش های MCMC شامل الگوریتم متروپلیس هستینگز، MCMCMC (MC³) و الگوریتم محلی لارگت و سیمون می باشد. الگوریتم متروپلیس هستینگز. یکی از رایج ترین روش های MCMC مورد استفاده در الگوریتم متروپلیس هستینگز نسخه اصلاح شده از الگوریتم اصلی متروپلیس می باشد. برای نمونه برداری تصادفی از توزیع های احتمالاتی پیچیده و چند بعدی به صورت گسترده استفاده می شود. الگوریتم متروپلیس طبق مراحل زیر توصیف می شود: الگوریتم تاز مانی که به توزیع متوازن (متعادل) برسد اجرا خواهد شد. همچنین فرض کرده ایم احتمال پیشنهاد درخت جدید Tj، زمانی که ما در درخت حالت قدیم Ti هستیم با احتمال پیشنهاد Ti هنگامی که ما در Tj هستیم یکسان است. اگر این مورد درست نباشد، تصحیح های هستینگز اعمال می شوند. هدف از الگوریتم متروپلیس هستینگز تولید مجموعه ای از حالات با توزیع معین است تا زمانی که فراین
د مارکف به توزیع مانا برسد. الگوریتم دو جزء دارد: MCMCMC. الگوریتم MCMCMC (MC³) برای حل نگرانی های عملی از مدل زنجیره مارکوف در حال حرکت در سراسر قله ها مطرح شده است. وقتی که می دانیم در فضای درخت توزیع هدف قله های محلی (ماکزیمم محلی) متعددی دارد که با دره های کم عمق (مینیمم محلی) از هم جدا شده اند. این مورد در طول درخت جستجوی اکتشافی تحت بیشینه صرفه جویی (MP)، بیشینه درست نمایی (ML) و معیار حداقل تکامل (ME) و همان را می توان برای درخت جستجوی تصادفی با استفاده از MCMC انتظار داشت. نتیجه این مشکل در نمونه هایی که به درستی چگالی پسین را تخمین نمی زنند خود را نشان می دهد. الگوریتم (MC3) ترکیب زنجیره مارکف در حضور قله های متعدد محلی در چگالی پسین را بهبود می بخشد. زنجیره های موازی چندگانه (m) را اجرا می کند، برای هر کدام n تکرار و با توزیع های مانای مختلف formula_1با formula_2که در آن اولین، formula_3 چگالی هدف است و formula_4 با formula_5 برای بهبود ترکیب انتخاب شده اند. برای مثال می توان گرمایش افزایشی به فرم زیر را انتخاب کرد: به طوری که اولین زنجیر، زنجیره سرد با چگالی هدف درست است، در حالی که زنجیرهای formul
a_7 زنجیرهای گرم هستند. توجه داشته باشید که بالا بردن چگالی formula_8 به توان formula_9 با formula_10 شبیه گرما دادن به فلز، اثر یکنواخت کردن توزیع را دارد. در چنین توزیعی پیمودن بین قله ها (که با دره ها از هم جدا شده اند) راحت تر توزیع اصلی است. پس از هر تکرار تعویض حالتی بین دو زنجیره انتخاب شده تصادفی از طریق گام متروپلیس-نوع پیشنهاد شده است. اگرformula_11 حالت فعلی در زنجیرهformula_12 و formula_2. تعویض بین حالات formula_14 و formula_12 زنجیر با احتمال زیر پذیرفته می شود: در پایان اجرا، تنها خروجی زنجیره سرد استفاده می شود و خروجی های زنجیره گرم دور انداخته می شوند. به صورت اکتشافی، زنجیرهٔ گرم قله های محلی را راحت ملاقات خواهد کرد، و تعویض حالات بین زنجیرها به زنجیره سرد این اجازه را می دهد که گاهی اوقات از دره ها پرش کند که منجر به خروجی بهتر می شود. هرچند اگرformula_17 ناپایدار باشد، تعویض پیشنهاد شده به ندرت پذیرفته می شود. به همین دلیل از چندین زنجیره مختلف استفاده می شود که تنها تفاوتش افزایش بودن آن است. نقطه ضعف آشکار این الگوریتم این است که formula_18 زنجیره اجرا می شود و تنها یک زنجیره برای استن
باط استفاده می شود. به همین دلیل formula_19 به صورت ایده آل برای پیاده سازی روی ماشین های موازی مناسب است، از آن جایی که هر زنجیر در کل نیازمند همان مقدار یکسان محاسبه در هر تکرار است. الگوریتم محلی لارگت و سیمون. الگوریتم های محلی مزیت محاسباتی نسبت به روش های پیشین ارائه می دهند و نشان می دهد که رویکرد بیزی قادر به ارزیابی عدم قطعیت محاسبات عملیاتی در درختان بزرگتر است. الگوریتم محلی بهبودیافته الگوریتم عمومی ارائه شده توسط مائو، نیوتن و لارگت(1999) است که در آن طول تمام شاخه ها در هر سیکل در حال تغییر است. الگوریتم محلی با انتخاب تصادفی یک شاخه درونی درخت، درخت را تغییر می دهد. گره های انتهایی این شاخه، هر کدام متصل به دو شاخهٔ دیگر متصل می شوند. هر کدام از این جفت ها به صورت تصادفی انتخاب می شود. تصور کنید که این سه یال انتخاب شده را گرفته اید و همانند طناب رخت از راست به چپ کشیده اید، که جهت کشیدن هم تصادفی انتخاب شده باشد (چپ/راست). دو نقطه انتهایی اولین شاخه انتخاب شده، زیر درخت معلق همانند تکه ای از لباس آویزان به طناب خواهد داشت. الگوریتم با تکثیر کردن سه شاخه انتخاب شده به مقدار تصادفی رایج، بسته به
جمع شدن یا کشیده شدن رشته ادامه خواهد یافت. در نهایت زیر درخت معلق سمت چپ از دو زیر درخت معلق، قطع خواهد شد و به رشته، در مکانی که به صورت توزیع یکنواخت انتخاب خواهد شد وصل می شود. این درخت، درخت کاندید خواهد بود که. فرض کنید با انتخاب شاخه داخلی با طولformula_20 که formula_21 و formula_22 از گونه های دیگر جدا می کند، شروع کنیم. همچنین فرض کنید که ما (به صورت تصادفی) شاخه های با طولformula_23 و formula_24 را از هر طرف انتخاب کرده ایم و ما این شاخه ها را جهت یابی کرده ایم. فرض کنید که formula_25طول رشته فعلی باشد. طول جدید را به این صورت تعیین می کنیم formula_26که در آن formula_27 متغیر تصادفی یکنواخت در بازه formula_28 می باشد. سپس برای الگوریتم محلی احتمال پذیرش به این صورت محاسبه می شود: ارزیابی همگرایی. به منظور تخمین طول یک شاخه از یک درخت ۲-تاکسون تحت مدل Jukes-Cantor, که در آن formula_30 مکان تغییرناپذیر و formula_31 مکان تغییرپذیر باشد. فرض می کنیم که توزیع اولیع نمایی با پارامتر formula_32 باشد. تابع چگالی formula_33. احتمالات ممکن مکان الگوها عبارتند از: برای مکان تغییرناپذیر و بنابراین توزیع پسین ن
رمال نشده: یا متناوباً آپدیت کردن طول شاخه با انتخاب مقدار جدید به صورت یکنواخت در تصادفی از یک پنجره نیمه عرضformula_38 که مقدار فعلی مرکزش می باشد: که در آن formula_40در بازه formula_38 و formula_42. احتمال پذیرش: مثال: formula_44و formula_45. ما نتایج را برای دو مقدارformula_38،formula_47 و formula_48. در هر حالت با طول اولیهformula_49 و دفعات تکرار آپدیت طولformula_50 بار. بیشینه صرفه جویی و حداکثر درست نمایی. روش های زیادی برای بازسازی درختان فیلوژنتیک وجود دارند، هر کدام مزایا و معایب خود را دارد و پاسخ دقیقی برای این سؤال وجود ندارد: "بهترین روش کدام است؟". بیشینه صرفه جویی(MP) و حداکثر درست نمایی (ML) در روش های مرسومی هستند که برای تخمین فیلوژنی مورد استفاده قرار می گیرند. هر دو روش همانند روش های بیزی، از اطلاعات کاراکترها هم به طور مستقیم استفاده می کنند. بیشینه صرفه جویی یکی (یا بیشتر) درخت بهینه را براساس ماتریس فاصله کاراکترها برای گروه خاصی از تاکسون و این نیازمند مدل تکاملی تغییر نیست. MP ساده ترین توضیح برای یک مجموعه داده می دهد، بازسازی یک درخت فیلوژنتیک که تا حد ممکن تغییرات کمی را در سراس
ر توالی داشته باشد، و این درخت کمترین تعداد مراحل تکاملی برای توضیح رابطه بین تاکسون ها را نشان می دهد. حمایت از شاخه های درخت توسط درصد بوت استرپ نمایش داده می شود. به همین دلیل سادگی آن است که به طور گسترده ای از آن استفاده شده است، انتقاداتی بر MP وارد شده است و توسط روش های حداکثر درست نمایی و بیزی به پس زمینه رانده شده است. MP ارائه مشکلات و محدودیت هایی را ارائه می کند. Joseph Felsenstein در سال (۱۹۷۸) نشان داد که MP ممکن است از نظر آماری ناسازگار باشد به این معنی که با داشتن داده های بیشتر و بیشتر (به عنوان مثال طول توالی) انباشته شده باشد، ممکن است نتایج به درخت نادرست همگرا شود و منجر به جذب شاخه طولانی - یک پدیده فیلوژنتیکی است که در آن تاکسون های با شاخه های بلند (تغییرات حالت کاراکتر متعدد)، مایل به این هستند که بیشتر از آن چیزی که در واقعیت هستند، در فیلوژنی ارتباط نزدیکتر داشته باشند - شود. مثل بیشینه صرفه جویی، حداکثر درست نمایی، درختان دیگری را ارزیابی می کند. ضمناً احتمال اینکه هر درخت داده های داده شده را براساس مدل تکامل توصیف کند، در نظر می گیرد. در این روش درخت با بالاترین احتمال توصیف دا
ده ها، انتخاب خواهد شد. به عبارت دیگر مقایسه ای بین درختان مختلف انجام می دهد، بر اساس اینکه چقدر هر درخت داده های مشاهده شده را پیش بینی می کنند. معرفی یک مدل تکامل در تحلیل ML، مزیتی نسبت به روش MP ارائه می کند: احتمال تعویض نوکلئوتید و نرخ این تعویض ها در نظر می گیرد، روابط فیلوژنتیک تاکسون را در قالب واقعی تر نشان می دهد. یک نکته مهم این روش، طول شاخه می باشد که تیغ اوکام آن را نادیده می گیرد، تغییرات در طول شاخه های بلندتر نسبت به رشته های کوتاهتر با احتمال بیشتر رخ می دهد. این رویکرد ممکن است جذب شاخه طولانی را نادیده بگیرد و سازگاری بیشتری از ML نسبت به MP توضیح دهد. اگر چه از دیدگاه تئوری توسط بسیاری به عنوان بهترین روش برای استنباط فیلوژنی در نظر گرفته شده، ML محاسبات سنگینی دارد و اکتشاف تمام درختان (تعداد بسیار زیاد درختان) تقریباً غیرممکن است. استنباط بیزی همچنین شامل یک مدل تکاملی است و از مزایای اصلی آن بر روش های MP و ML این است که از نظر محاسباتی کارآمد تر از روش های مرسوم می باشد، ضمناً می تواند منبع عدم قطعیت را تعیین نماید و قادر به این است که مدل های پیچیده تکامل را نیز لحاظ نماید. نرم افز
ار MRBAYES. MrBayes یک نرم افزار رایگان است که استنباط بیزی در فیلوژنی را انجام می دهد. این نرم افزار توسط John P. Huelsenbeck و Frederik Ronquist در سال ۲۰۰۱ نوشته شده است. با افزایش محبوبیت روش های بیزی، MrBayes نرم افزار منتخب بسیاری از متخصصین فیلوژنتیک مولکولی شد. این نرم افزار برای سیستم عامل های مکینتاش، ویندوز و یونیکس عرضه شده است و واسط خط فرمان دارد. این برنامه از الگوریتم استاندارد MCMC و الگوریتم MCMCMC استفاده می کند. MrBayes ماتریس های هم تراز یابی توالی (DNA یا اسیدهای آمینه) را از NEXUS format استاندارد می خواند. MrBayes با استفاده از MCMC احتمالات پسین درختان را تقریب می زند. کاربر می تواند مفروضات مدل جایگزینی، احتمالات پیشین و جزئیات تحلیل MCMCMV را تغییر بدهد. همچنین اجازه حذف و اضافه کردن تاکسون و کاراکترها را به کاربر می دهد. این برنامه از استانداردترین مدل جایگزینی DNA، 4x4 یا مدل تعویضی استقاده می کند. با این فرض که تغییرات در سراسر نوکلئوتید با احتمال برابر رخ می دهد. همچنین تعداد 20x20 مدل جایگزینی اسید آمینه و مدل های کدون جایگزینی DNA را پیاده سازی کرده است. این نرم افزار روش های
مختلف برای ساده سازی فرض نرخ جایگزینی یکسان در سراسر مکان های نوکلئوتید ارائه می دهد. MrBayes همچنین می تواند تطبیق عدم اطمینان حالات اجدادی به درخت فیلوژنتیک و پارامترهای مدل را استنباط کند. MrBayes 3 نسخه کاملاً بازسازی شده تجدید سازمان یافته نسخه اصلی MrBayes می باشد. جدیدترین مورد این نسخه، توانایی این نرم افزار به تطبیق ناهمگونی از مجموعه داده است. این چارچوب جدید به کاربر اجازه می دهد تا مدل ها را ترکیب کند و از مزایای کارایی الگوریتم تحلیل بیزی MCMC در هنگام برخورد با نوع داده های مختلف استفاده کند (به عنوان مثال پروتئین، نوکلئوتید و ریخت شناسی (زیست شناسی)). این نرم افزار به صورت پیش فرض از الگوریتم MCMCMC استفاده می کند. MrBayes 3.2 نسخه جدید MrBayes منتشر شده در سال ۲۰۱۲ می باشد. این نسخه جدید به کاربران اجازه می دهد تحلیل های چندگانه را به صورت موازی اجرا کنند. همچنین محاسبات سریعتر درست نمایی را فراهم کرده است و می توان این محاسبات را به GPU محول کرد. نسخه ۳٫۲ خروجی گسترده تری سازگار با FigTree و دیگر نرم افزارهای مشاهده درخت ها فراهم کرده است. لیست نرم افزارهای فیلوژنتیک. این جدول شامل برخی از را
یج ترین نرم افزارهای فیلوژنتیک استفاده شده برای درک استنباط فیلوژنی در چارچوب بیزی، می باشد. برخی از آن ها به طور انحصاری از روش های بیزی استفاده نمی کنند. کاربردها. متخصصین فیلوژنتیک مولکولی به طور گسترده از استنباط بیزی استفاده می کنند. برخی از این خدمات عبارتند از:
کنیسه دانیال یا کنیسه دانیل یا کنیسه لهستانی ها تنها کنیسهی یهودیان اشکنازی در تهران و ایران است. این کنیسه در خیابان سی تیر تهران جای گرفته است. پناهندگان یهودی لهستانی که در هنگام جنگ جهانی دوم به ایران آمده بودند، در کنار کنیسه حییم، یک کنیسه ویژه خود (اشکنازی) را می سازند. بعدها این کنیسه هم در اختیار یهودیان ایرانی قرار گرفت. پیشینه. در هنگام جنگ جهانی دوم گروهی از پناهندگان اروپایی و لهستانی به ایران پناه آوردند و یهودیان ایرانی مهماندار یهودیان لهستان می شوند. به این ترتیب با توافق با مسئولان جامعه یهودیان تهران، گروهی از یهودیان لهستانی در محل کنیسه حییم جای داده شدند. با افزایش و تمرکز خانواده های لهستانی در کنیسه حییم و پیرامون آن، با هماهنگی مسئولان جامعه و بزرگان جامعه لهستانی ها، در بخش غربی حیاط کنیسه حییم، فضایی را برای ساخت ساختمان کنیسه کوچکتری برای جامعه اشکنازی واگذار کردند. پس از چندی، کنیسه لهستانی ها با نام دانیل با کوشش و همیاری مدیران کنیسه حییم و جامعه لهستانی ها بنیاد نهاده شد. کنیسه دانیل با گنجایش ۶۰ نفر برای آقایان و اتاقی در بخش جنوبی به گنجایش ۲۵ نفر برای بانوان اختصاص داده شد.
هزینه ساخت این کنیسه را مهاجران اروپایی خودشان عهده دار شدند. سه سفر تورات (با طرح تورات اشکنازی) و پرده هخال را که همراه خود از لهستان آورده بودند در این کنیسه قرار دادند و مسئولیت شالیح صیپور، را شخصی به نام لوی (اهل آلمان) عهده دار شد. پس از انقلاب اسلامی در ایران با مهاجرت خانواده های اروپایی نمازگزاران اشکنازی کنیسای دانیل، کاهش چشمگیری یافت. از سال ۱۳۷۰ برای عسارا شدن در کنیسا دانیل، از دیگر یهودیان تهرانی استفاده گردید در حال حاضر تنها شبات ها (نماز) را در کنیسه دانیل به جا می آورند.
سامانتا "سم" میواس (زادهٔ ۹ اکتبر ۱۹۹۲) یک بازیکن زن فوتبال اهل کشور آمریکا است.وی در پست هافبک برای تیم باشگاهی وسترن نیویورک فلش و تیم ملی آمریکا بازی می کند.
پلنگ طلایی () بالاترین جایزه در جشنواره لوکارنو، جشنواره بین المللی فیلم است. این جایزه هر ساله از سال ۱۹۴۶ در لوکارنو، سوئیس به برندگان اهدا می شود.
گرگوریو کونرادو آلوارز (زادهٔ – درگذشتهٔ ۲۸ دسامبر ۲۰۱۶) ارتشبد اروگوئه ای بود که در سال های ۱۹۸۱ تا ۱۹۸۵ به عنوان رئیس جمهور اروگوئه مشغول به کار بود. او آخرین رئیس جمهور دیکتاتوری نظامی اروگوئه به شمار می رفت. گرگوریو کونرادو آلوارز در ۲۸ دسامبر ۲۰۱۶ پس از دو هفته بستری شدن در بیمارستان در سن ۹۱ سالگی درگذشت.
آکی هیکو هیراتا یا آکی هیکو اونودا بازیگر فیلم ژاپنی بود. از فیلم های او می توان به "" (۱۹۵۴) و سری فیلم های "گودزیلا" اشاره کرد.
«تا زمانی که به خواب رود» یک ترانه آمریکایی هوی متال از گروه متالیکا در سال ۱۹۹۶ و آلبوم "لود "می باشد. این اولین آهنگ این گروه می باشد که در شماره یک آهنگ های راک مجله آمریکایی بیلبورد قرار گرفت و همچنین به عنوان اولین و تنها آهنگ باند تا انتشار "آهنربای مرگ" بود که توانست به ده تای اول از ۱۰۰ آهنگ داغ بیلبورد راه بیابد که در اوج آن به شماره ۱ راه یافت. نسخه ها. آهنگ با همراهی ارکسترا در آلبوم "اس اند ام "ارایه شد. نسخه اولیه نمایشی آهنگ "F. O. B. D" (ضبط شده در ۸ دسامبر ۱۹۹۵) نام داشت، چرا که یادآور آهنگ "افتادن به زیر روزهای سیاه (Fell on Black Days)" که " گروه ساند گاردن بود که در قسمتی از آن می خواند آن مدتها شما… این لکه ها شما…" خودداری کنند که در همان تم ۶/۴ است. ترکیب. شعر این آهنگ توسط هتفیلد نوشته شده است که در آن مادر خود را که در نبرد با سرطان به سر می برد مورد خطاب قرار می دهد. می توان آن را مرهمی برای درد روانی خود او به خاطر از دست دادن یا درد فیزیکی مادرش به هنگامی بیماری در نظر گرفت. هر دو والدین او کریسشن ساینس بودند و به پزشکی باور نداشتند. شعر نیز به عنوان تفسیر در برخورد با خشم تفسیر شده
است. پدر هتفیلد، ویرجیل، در اواخر ۱۹۹۶ به هنگام تور لود متالیکا در گذشت. جوایز. ویدئو این آهنگ برنده جایزه موسیقی ام تی وی برای بهترین ویدیوی راک در سال ۱۹۹۶ شد. در سال ۱۹۹۶ این آهنگ متال ادج برای انتخاب خوانندگان جایزه بهترین آهنگ سال شد.
یوکیهیکو تسوتسومی یک کارگردان فیلم ژاپنی است. از فیلم های او می توان به ۱۰ دلاور سانادا (۲۰۱۶) اشاره کرد.
ای نائوسوکه یک دایمیوی هیکونه، شیگا و همچنین تایرو (برابر با نخست وزیر ژاپن) در شوگونسالاری توکوگاوا بود. موقعیتی که او از ۲۳ آوریل ۱۸۵۸ تا زمان مرگش در دست داشت، او در حادثه ساکورادامون (۱۸۶۰) در ۲۴ مارس ۱۸۶۰ ترور شد. ای نائوسوکه یکی از دایمیو هایی بود در سال ۱۸۵۳ در پاسخ استعلام شوگون سالاری، از سیاست ترک انزوای ژاپن (ساکوکو) هواداری کرده بود. او برای امضای پیمان هریس (عهدنامه دوستی و تجارت بین ایالات متحده آمریکا و ژاپن) با ایالات متحده مشهور است، پیمانی که دسترسی به بندرهای ژاپن را جهت تجارت برای شهروندان آمریکایی امکان پذیر کرد. او همچنین یک استاد ماهر در مراسم چای ژاپنی است که نوشته های او شامل حداقل دو اثر در مورد مراسم چای است. تحت رهنمودهای ای نائوسوکه، شوگون سالاری توکوگاوا از درگیری مخصوصاً در مورد جانشینی توکوگاوا ایه سادا بیمار و بی فرزند عبور کرد. ای نائوسوکه موفق شد تا شوگون سالاری را به آخرین احیای مختصر قدرت و موقعیت در جامعه ژاپن قبل از شروع دوره میجی وادارد. ای نائوسوکه در حادثه ساکورادامون (۱۸۶۰) توسط گروهی متشکل از ۱۷ سامورایی قلمروی میتو و ۱ سامورایی قلمروی ساتسوما در ۲۴ مارس ۱۸۶۰ ترور ش
د. تایرو. در سال ۱۸۵۸ پس از تلاش ناموفق هوتا ماسایوشی برای به دست آوردن تأیید امپراتور برای پیمان هریس، شوگون توکوگاوا ایه سادا، ای نائوسوکه را در ۴ ژوئن همان سال به عنوان تایرو انتخاب کرد. در همان سال و پس از مرگ شوگون سیزدهم توکوگاوا ایه سادا (در ۱۴ اوت ۱۸۵۸) و نامشخص بودن موضوع جانشینی او، روجو ها (مشاوران عالی یا هیئت حاکم) و دایمیوهای فودای به رهبری ای نائوسوکه هوادار جانشینی توکوگاوا یوشیتومی (نام دیگر شوگون چهاردهم توکوگاوا ایه موچی) امیر و ارباب ولایت کی بودند (جناح نانکی)، اما بخش دیگری از دایمیوها خواستار جانشینی توکوگاوا یوشینوبو (کِی کی هم نامیده می شود) از قلمروی میتو بودند (جناح هیتوتسوباشی). یوشینوبو پسر توکوگاوا ناری آکی از خاندان هیتوتسوباشی توکوگاوا بود. ناری آکی که طرفدار شوگونی پسرش بود در صدد جلب حمایت دربار برآمد و به این ترتیب وارد جریانی شد که مسئله داخلی شوگون سالاری بود. موقعیت تایرو، پستی که به طور سنتی اعضای خاندان ای آن را برعهده می گرفتند، به ندرت پر می شد. در واقع بین سالهای ۱۷۰۰ و قدرت گرفتن ای نائوسوکه در ۱۵۸ سال بعد از آن فقط سه تایرو وجود داشته است. ارتقا ای نائوسوکه به پست
تایرو بسیاری از شینپان ها از جمله توکوگاوا ناری آکی را آزار می داد (شینپان ها دایمیوهای عضو خاندان توکوگاوا بودند. آنها قادر به عضویت در شوگون سالاری و اداره کشور نبودند، اما در صورت از بین رفتن شوگون، شوگون بعدی می بایست از میان خاندان شینپان انتخاب می شد). ای نائوسوکه که دارای بیشترین اعتبار و قدرت پس از شوگون بود، از پشتیبانی کامل دایمیوهای فودای لذت می برد. ای نائوسوکه قصد داشت قدرت سیاست گذاری باکوفو (شوگون سالاری) را چه در زمینهٔ داخلی و چه در زمینهٔ خارجی، به آن بازگرداند. ای نائوسوکه، پیمان هریس را که در طی بستن آن هوتا ماسایوشی با نماینده آمریکایی تاونسند هریس مذاکره کرده بود، را به نفع ژاپن می دانست. مطابق پروتکل، وی از گوسانکیو (سه ارباب یا سه شاخه خاندان توکوگاوا) به صورت کتبی خواستار اظهار نظر و بیان دیدگاه در مورد این عهدنامه شد. با این وجود ای نائوسوکه با مشکلاتی در قالب یک سیاست انسداد از سوی اعضای جناح هیتوتسوباشی به رهبری پدر توکوگاوا یوشینوبو، توکوگاوا ناری آکی روبرو شد. ای نائوسوکه مایل به امضای پیمان هریس بدون تصویب امپراتور کومی در کیوتو نبود. با این حال جناح هیتوتسوباشی مانع تأیید معاهد
ه توسط امپراتور شدند. ای نائوسوکه که طرفدار پایان انزوای ژاپن بود در ۲۹ ژوئیه ۱۸۵۸ بدون توجه به منع و مخالفت امپراتور کومی و اعتراض جناح مخالف دستور امضای پیمان تجاری با آمریکا را داد. در این زمان تاونسند هریس شروع به تحت فشار قرار دادن مقامات شوگون سالاری برای امضای پیمان کرده بود. به همین علت ای نائوسوکه تصمیم گرفت که آمریکایی ها را خشمگین نکند و در ۲۹ ژوئیه ۱۸۵۸، دستور امضای پیمان هریس را صادر کرد. به زودی پس از این ای نائوسوکه تعدادی معاهده های مشابه نابرابر را با هلندی ها، روس ها، انگلیسی ها و فرانسوی ها امضا کرد (قراردادهای آنسی). منتقدان باکوفو (شوگون سالاری) معاهده های امضا شده توسط ای نائوسوکه را در به خطر انداختن حاکمیت ژاپن جدی می دانستند و بازیابی قدرت ژاپن پس از این معاهده های نابرابر اساس بسیاری از سیاست های شکل گرفته در دوره میجی را تشکیل می داد. قلع و قمع مخالفان. ای نائوسوکه برای از میان بردن جبهه بندی در ادو و مخالفت در کیوتو چند نفر از مقام های شوگون سالاری را که با او مخالفت داشتند را برکنار کرد. او هوتا ماسایوشی (روجو) و یکی دیگر از اعضای شورای عالی را از کار برداشت و گناه عقد پیمان با آم
ریکا را به گردن آنها انداخت. هوتا ماسایوشی پس از مرگ آبه ماساهیرو به عنوان مشاور ارشد جانشین وی شده بود. همچنین ناری آکی و پسرش توکوگاوا یوشینوبو را نیز در خانه هایشان در قلمروی میتو حبس کرد. چندین دایمیو (ارباب) از جمله اربابان قلمروی اُواری، قلمروی توسا و قلمروی ساتسوما را بازداشت کرد و منتقدان تندروی شوگون سالاری یوشیدا شواین و هاشیموتو سانای را اعدام کرد. این تصفیه مخالفان تصفیه آنسی نام گرفت. آرامش ظاهری برای مدتی برقرار شد و مخالفان به فعالیت پنهانی واداشته شدند اما تلاش هایی که برای بهبود اوضاع اقتصادی انجام می شد بیهوده بود. ترور. با ورود دیپلمات ها به ادو و آغاز اقامت خارجی ها در یوکوهاما احساسات ضد خارجی با تمایلات شدید مخالف شوگون سالاری (باکوفو) در هم آمیخت و به بهای جان ای نائوسوکه تمام شد. در ۲۴ ماه مارس ۱۸۶۰ گروهی از مردان سامورایی قلمروی میتو ناراضی از رفتار او با اربابشان و ناخشنود از سیاست خارجی او، ای نائوسوکه را در طی حادثه ساکورادامون (۱۸۶۰) در یکی از دروازه های قلعه ادو کشتند.
در زیر فهرستی از افرادی با نام خانوادگی دری را مشاهده می کنید:
الهه از نام های ویژه بانوان است. در اینجا فهرستی از برخی افراد با این نام را می بینید: