Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
رنگینک های رقاص نام یک سرده از تیره رنگینک است. پرندگان این سرده در آمریکای مرکزی و جنوبی زندگی می کنند و در زبان اسپانیایی آن مناطق به آن ها رنگینک های رقاص یا بالرین می گویند.
رنگینک دم دراز نام یک گونه از سرده رنگینک های رقاص است.
رنگینک دم نیزه ای نام یک گونه از سرده رنگینک های رقاص است.
رنگینک پشت آبی نام یک گونه از سرده رنگینک های رقاص است.
رنگینک یونگاس نام یک گونه از سرده رنگینک های رقاص است.
رنگینک آبی رنگ نام یک گونه از سرده رنگینک های رقاص است.
مگس های خنجری نام یک تیره از فروراسته مگس خانگی شکلان است.
آنتونی گودمن (; – ) تاریخ نگار اهل بریتانیا بود. وی استاد ممتاز انگلیسی مطالعات قرون وسطی و رنسانس در دانشگاه ادینبرو به شمار می رفت. رشته اصلی و مورد علاقه وی دوران اواخر قرون وسطای انگلستان بود. از گودمن چندین کتاب با موضوع جان گانت و جنگ رزها منتشر گردیده.
!اکشن پکت! نام یک گروه موسیقی سبک پانک راک است. این گروه در سال ۱۹۸۱ تشکیل و تا ۱۹۸۶ به فعالیت خود ادامه داد. اعضای این گروه به شرح زیر بودند: جرج چیکس، واید پلانت، دکتر فیبز، جو فانگاس، گریملی فیندیش، فیل لنگهام، ثیستلس. فعالیتها. !پیمان اقدام! یک گروه پانک راک مستقر در لندن بود که در سال ۱۹۸۱ توسط گیتاریست وایلد پلنت، نوازنده بیس کیم ایگو، جورج چیکس و درامر جو فانگس تشکیل شد.آنها بعداً در سال ۱۹۸۶ از هم جدا شدند. منابع. ویکی پدیای انگلیسی
مگس های زنگاری نام یک تیره از section درزداران است.
جی. ال. هریس (; – ) تاریخ نگار اهل بریتانیا بود. عمده فعالیت وی مربوط به سده های میانی پایانی می باشد. کارهای وی بر تاریخ پارلمانی و اداری این دوره متمرکز گردیده. این مورخ در عین حال همکاری نزدیکی با مگدالن کالج آکسفورد داشت. هریس در ابتدا به خواندن تاریخ مدرن به عنوان مقطع کارشناسی در مگدالن کالج آکسفورد به سال ۱۹۴۳ پرداخت. پس از ۲ سال در نیروی دریایی سلطنتی از ۱۹۴۴ تا ۱۹۴۶ مشغول به خدمت شد.
شهباز سیاه (Black goshawk) یا بازگنجشک سیاه (Black sparrowhawk)، نام یک گونه از سرده بازها است. این گونه با داشتن طول کل بدن ۵۰ سانتی متر و گستردگی بال های حدود ۱ متر از گروه بازهای بزرگ جثه یعنی «شهبازها» (Goshawks) به شمار می رود، همان طور که یکی از نام های انگلیسی رایج این گونه نیز هست.
هم نشین ریختان نام یک فروراسته از زیرراسته نخ شاخکان است.
شیر آفریقایی نام یک زیرگونه از گونه شیر و پس از ببر به عنوان دومین گربه سان بزرگ جهان شناخته می شود. این شیر در کشورهای نامیبیا، آنگولا، زئیر، غرب زیمبابوه، و شمال بوتسوانا زندگی می کند. طول بدن نرها با افزودن اندازه دم ۲٫۸۴ و وزن آنها ۱۵۰ تا ۲۲۵ کیلوگرم و وزن ماده ها ۱۱۸ تا ۱۴۴ در این زیرگونه، طول نرها ۲٫۰۸–۱٫۸۶ متر بدون حساب دم و طول بدن ماده ها ۱٫۶۰ تا ۱٫۸۴ متر است. مانند دیگر شیرهای آفریقایی، این شیرها نیز به صورت گروهی از انواع گورخر، کل یالدار، شاخ درازان، و گراز زگیل دار و به ندرت از جانداران بزرگی مانند فیل و کرگدن تغذیه می کنند. در مقایسه با شیر بربری. شیر آفریقایی در مقایسه با شیر بربری جثه ایی برابر دارد و یالش کمی کم پشت تر است و به ندرت پیش می آید که یالش هم اندازه شیر بربری باشد و موهای آرنج و پهلو را داشته باشد
مگس های مرداب نام یک تیره از فروراسته مگس خانگی شکلان است.
لاک پشت شکم قرمز فلوریدا نام یک گونه از زیرراسته نهان گردن است. ابن گونه بوم زاد ایالت های فلوریدا و جورجیا می باشد.
سمندرک صخره ای پیرنه نام یک گونه از تیره سمندران است.
سر سوسماری خالدار نام یک گونه از تیره ماهی سرسوسماری است. این ماهی، بومی آمریکای شمالی در نواحی دریاچه ابری و جنوب دریاچه میشیگان و رود میسیسیپی واقع در فلوریدا می باشد. این گونه اغلب از انواع سخت پوستان تغذیه می کند. این ماهی می تواند تا ۱ مترهم رشد پیدا کند.
مصوبه حصارکشی () یا با عنوان دیگر مصوبه چینه کشی عنوان یک سری مجموعه از مصوبات پارلمان پادشاهی متحد بریتانیا است که تحت این مصوبه مالکیت حقوقی به محوطه هایی که قبلاً مشترک بوده اند و تحت نام سیستم زمین باز خوانده می شدند را فراهم می ساخت و بدین وسیله باعث انحصاری بودن آنها به شکل قانونی می گردید. این مصوبه همچنین شامل زمین های باز و زمین های مشاع در کشور نیز می گردید. تخمین زده می شود که میان سال های ۱۶۰۴ تا ۱۹۱۴ بیش از ۵۲۰۰ زمین شخصی به وسیله اعمال این مصوبه ضمیمه گردید که بالغ بر ۶/۸ میلیون جریب می گردید.
یک شبکه عصبی پیشخور (به : Feedforward Neural Network) یک شبکه عصبی مصنوعی است، که در آن اتصال میان واحدهای تشکیل دهنده آن یک چرخه را تشکیل نمی دهند. در واقع این شبکه متفاوت از شبکه های عصبی بازگشتی می باشد. شبکه عصبی پیشخور اولین و ساده ترین نوع شبکه عصبی مصنوعی می باشد. در این شبکه اطلاعات تنها از یک مسیر حرکت می کند که جهت آن رو به جلو می باشد. در واقع اطلاعات باشروع از گره (نورون)های ورودی و گذر از لایه های پنهان (درصورت وجود) به سمت گره های خروجی می روند. همان طور که گفته شد در این شبکه حلقه یا دوری وجود ندارد. مقدمه. در سال ۱۹۴۳ وارن مک کلاچ و والتر پیتز اولین نورون مصنوعی را طراحی کردند. خصوصیت اصلی مدل نورون طراحی شده این بود که مجموع سیگنال های ورودی وزن دار شده را با یک مقدار آستانه مقایسه می کرد و به این ترتیب در مورد خروجی تصمیم گیری می نمود. این نورون در صورتی که مجموع وزن دار شده سیگنال ها، کمتر از آستانه بود، خروجی صفر و در غیر اینصورت مقدار ۱ را به عنوان خروجی تولید می کرد. آن ها قصد داشتند، نشان دهند، یک نورون با چنین خصوصیاتی قادر به محاسبه هر تابع ریاضی یا منطقی می باشد. در اواخر دهه ۱۹۵۰ می
لادی، فرانک روزنبلات و چندین محقق دیگر، یک کلاس از شبکه های عصبی تحت عنوان شبکه های عصبی پرسپترون معرفی کردند. نورون ها در این شبکه مشابه نورون های طراحی شده توسط مک کلاچ و پیتز بودند. روزنبلات ثابت کرد که قاعده یادگیری طراحی شده توسط او در آموزش شبکه های پرسپترون همواره به وزن های صحیحی همگرا می شود. به این ترتیب این شبکه ها در صورت وجود پاسخ، حتماً مسئله را حل می کردند. روند یادگیری ساده و خودکار بود، همچنین شبکه های پرسپترون حتی با شروع از مقادیر تصادفی وزن ها و بایاس ها قادر به یادگیری و حل مسئله می باشند. شایان توجه است که شبکه های پرسپترون دارای محدودیت هایی نیز می باشند. امروزه شبکه های پرسپترون دارای اهمیت ویژه ای بوده و یک راه حل سریع و مطمئن برای حل مسائل طبقه بندی شده می باشند. قواعد یادگیری. در مباحث مربوط به شبکه های عصبی، قواعد یادگیری، رویه ای برای اصلاح وزن ها و بایاس ها تعریف می کنیم. قاعده یادگیری در راستای آموزش شبکه برای انجام کار خاصی مورد استفاده قرار می گیرد. قواعد یادگیری به سه بخش عمده تقسیم بندی می شوند:قاعده یادگیری با نظارت، قاعده یادگیری بی نظارت و قاعده یادگیری تقویتی. در اینجا ت
وضیح مختصری در مورد نحوه عملکرد این قواعد می دهیم. در "'قاعده یادگیری با نظارت"' از مجموعه ای از نمونه های آموزشی استفاده می کنیم که شبکه را آموزش می دهند. زوج های مرتب زیر را در نظر بگیرید: formula_1 در هر زوج مرتب، formula_2، ورودی شبکه و formula_3 به عنوان خروجی یا هدف مورد نظر شناخته می شود. زمانی که ورودی به شبکه اعمال می شود، خروجی با هدف مقایسه می شود. سپس بر طبق قواعد یادگیری برای تنظیم وزن ها و بایاس ها تغییرات لازم اعمال می گردد تا خروجی شبکه به هدف مورد نظر نزدیک تر شود. قاعده یادگیری شبکه های پرسپترون از همین نوع می باشد. در "' قاعده یادگیری بی نظارت"' وزن ها و بایاس ها تنها در مقابل ورودی شبکه اصلاح می شوند و در واقع هیچ هدفی وجود ندارد. این الگوریتم اکثراً برای عملیات دسته بندی استفاده می شود. آن ها ورودی ها را با داشتن تعداد محدودی از کلاس ها دسته بندی می کنند. "'قاعده یادگیری تقویتی"' بر رفتارهایی تمرکز دارد که ماشین باید برای بیشینه کردن پاداشش انجام دهد. این مسئله، با توجه به گستردگی اش، در زمینه های گوناگونی بررسی می شود. مانند: نظریه بازی ها، نظریه کنترل، هوش ازدحامی، آمار و …. این نوع یاد
گیری در شبکه های پرسپترون و یادگیری بدون نظارت در شبکه پرسپترون کاربردی ندارند و توضیح بیشتر در مورد آنان از حوصله بحث خارج است. یادگیری از طریق بازگشت به عقب. یادگیری ماشینی با نظارت (supervised learning) به دنبال تابعی از میان یک سری توابع هست که تابع هزینه (loss function) داده ها را بهینه سازد. به عنوان مثال در مسئله رگرسیون تابع هزینه می تواند اختلاف بین پیش بینی و مقدار واقعی خروجی به توان دو باشد، یا در مسئله طبقه بندی ضرر منفی لگاریتم احتمال خروجی باشد. مشکلی که در یادگیری شبکه های عصبی وجود دارد این است که این مسئله بهینه سازی دیگر محدب (convex) نیست. ازین رو با مشکل کمینه های محلی روبرو هستیم. یکی از روش های متداول حل مسئله بهینه سازی در شبکه های عصبی بازگشت به عقب یا همان back propagation است. روش بازگشت به عقب گرادیانِ تابع هزینه را برای تمام وزن های شبکه عصبی محاسبه می کند و بعد از روش های گرادیان کاهشی (gradient descent) برای پیدا کردن مجموعه وزن های بهینه استفاده می کند. روش های گرادیان کاهشی سعی می کنند به صورت متناوب در خلاف جهت گرادیان حرکت کنند و با این کار تابع هزینه را به حداقل برسانند. پی
دا کردن گرادیانِ لایه آخر ساده است و با استفاده از مشتق جزئی بدست می آید. گرادیانِ لایه های میانی اما به صورت مستقیم بدست نمی آید و باید از روش هایی مانند قاعده زنجیری در مشتق گیری استفاده کرد. روش بازگشت به عقب از قاعده زنجیری برای محاسبه گرادیان ها استفاده می کند و همان طور که در پایین خواهیم دید، این روش به صورت متناوب گرادیان ها را از بالاترین لایه شروع کرده آن ها را در لایه های پایینتر «پخش» می کند. برای سلول عصبی formula_4 ورودیی که از سلول عصبی formula_5 به این سلول وارد می شود را با formula_6 نشان می دهیم. وزن این ورودی formula_7 است و مجموع ضرب ورودی ها با وزنهایشان را با formula_8 نمایش می دهیم، به این معنی که formula_9. حال باید بر روی formula_8 تابعی غیر خطی اعمال کنیم این تابع را formula_11 می نامیم و خروجی آن را با formula_12 نمایش می دهیم یعنی formula_13. به همین شکل خروجیی که از سلول عصبی formula_4 خارج شده و به سلول formula_15 وارد می شود را با formula_16 نمایش می دهیم و وزن آن را formula_17 می نامیم. حال تمام وزن های این شبکه عصبی را در مجموعه ای به اسم formula_18 می گنجانیم، هدف یادگیری این
وزنهاست. اگر ورودی ما formula_19 باشد و خروجی formula_20 و خروجی شبکه عصبی ما formula_21، هدف پیدا کردن انتخاب formula_18 است به قسمی که برای تمام داده ها formula_20 و formula_21 به هم خیلی نزدیک شوند. به عبارت دیگر هدف کوچک کردن یک تابع هزینه بر روی تمام داده هاست، اگر داده ها را با formula_25 و تابع هزینه را با formula_26 نشان دهیم هدف کمینه کردن تابع پایین است: formula_27 به عنوان مثال اگر مسئله رگرسیون است برای formula_26 می توانیم خطای مربعات را در نظر بگیریم و اگر مسئله دسته بندی است برای formula_26می شود منفی لگاریتم بازنمایی را استفاده کرد. برای بدست آوردن کمینه formula_30 باید از روش گرادیان کاهشی استفاده کرد، به این معنی که گرادیان تابع را حساب کرده، کمی در خلاف جهت آن حرکت کرده و این کار را آنقدر ادامه داد تا تابع هزینه خیلی کوچک شود. روش بازگشت به عقب در واقع روشی برای پیدا کردن گرادیان تابع formula_30 است. حال فرض کنیم می خواهیم گرادیان تابع formula_30 را نسبت به وزن formula_7 بدست بیاوریم. برای این کار نیاز به قاعده زنجیری در مشتق گیری داریم. قاعده زنجیری به این شکل کار می کند: اگر تابعی داشته
باشیم به اسم formula_34 که وابسته به سه ورودی formula_35، formula_36 و formula_37 باشد و هرکدام از این سه ورودی به نوبه خود وابسته به formula_38 باشند، مشتق formula_34 به formula_38 به این شکل محاسبه می شود: formula_41 با استفاده از این قاعده زنجیری روش بازگشت به عقب را به این شکل دنبال می کنیم: formula_42 formula_43 formula_44 formula_45 formula_46 همان طور که در خط پیشین دیدیم برای بدست آوردن گرادیان نسبت به formula_47 به دو مقدار نیاز داریم ورودی به سلول عصبی formula_48 از سلول عصبی formula_49 که همان formula_50 است و راحت بدست می آید و formula_51 که از روش بازگشتی بدست می آید و بستگی به formula_52 هایی لایه بعد دارد که سلول formula_48به آن ها وصل است، به طور دقیقتر formula_54. روش بازگشتی برای بدست آوردن formula_52 ها به این شکل کار می کند که ابتدا formula_52 را برای سلول های لایه خروجی حساب می کنیم، و بعد لایه ها را به نوبت پایین آئیم و برای هر سلول formula_52 آن را با ترکیت formula_52 های لایه های بالایی آن طبق فرمول حساب می کنیم. محاسبه کردن formula_52 برای لایه خروجی آسان است و مستقیماً با مشتق گرفتن
از formula_60 بدست می آید. پرسپترون تک لایه. پرسپترون تک لایه ساده ترین نوع شبکه عصبی است، که از یک لایه از نورون های خروجی تشکیل شده است. ورودی های این شبکه به وسیله یک آرایه از وزن ها به صورت مستقیم به خروجی ها نسبت داده می شوند. در نتیجه این شبکه لایه پنهانی ندارد. این شبکه را می توان ساده ترین شبکه عصبی پیشخور دانست. در هر نورون مجموع ضرب هر وزن در ورودی با اندیس برابر خود محاسبه می شود. اگر مقدار مجموع محاسبه شده در بالا برای هر نورون بالاتر از یک مقدار آستانه باشد (به طور معمول ۰)، نورون فعال شده و مقدار فعال (به طور معمول ۱) را می پذیرد، در غیر این صورت مقدار غیرفعال (به طور معمول -۱) را می پذیرد. به نورون های با تابع فعال سازی از نوع بالا را نورون های مصنوعی یا واحدهای آستانه خطی می گوییم. اصطلاح پرسپترون اغلب اشاره به شبکه های متشکل از تنها یکی از این واحدها می کند. یک پرسپترون را می توان با استفاده از هر مقداری برای حالات فعال و غیرفعال، تا زمانی که مقدار آستانه بین دو مقدار قرار دارد، ساخت. اکثر پرسپترون ها خروجی هایی از ۱ یا -۱ با مقدار آستانه ۰ دارند. شبکه های دارای ساختار بالا را با سرعت بیشتری
نسبت به شبکه های متشکل از نورون های دارای مقادیر مختلف فعال و غیرفعال، می توان آموزش داد. پرسپترون ها را می توان با یک الگوریتم یادگیری ساده که معمولاً به نام قانون دلتا آن را می شناسند، آموزش داد. این الگوریتم خطاهای میان خروجی محاسبه شده و خروجی نمونه را محاسبه کرده و از آن برای بروزرسانی مقادیر وزن ها استفاده می کند. این الگوریتم نتیجه اجرای یک نمونه از گرادیان کاهشی می باشد. پرسپترون های تک واحد تنها قادر به یادگیری الگوهای خطی جدا از هم می باشد. در سال ۱۹۶۹ در یک مقاله-که بعداً تبدیل به کتاب شد- معروف تحت عنوان «پرسپترون ها»، ماروین مینسکی و سیمور پاپرت، نشان دادند که برای یک شبکه پرسپترون تک لایه یادگیری تابع بولی XOR غیرممکن است. با این وجود، می دانیم است که پرسپترون های چند لایه قادر به تولید هر گونه تابع بولی می باشند. اگر چه یک واحد آستانه کاملاً محدود به قدرت محاسباتی خود می باشد، اثبات شده است که شبکه هایی از واحدهای آستانه موازی می توانند هر تابع پیوسته از بازه فشرده اعداد حقیقی به بازه [-۱٬۱]. این نتیجه توسط پیتر آور، هارولد برگستینر و ولفگانگ ماس در مقاله ای در مورد قوانین و الگوریتم های یادگیر
ی با عنوان بدست آمده است. شبکه عصبی چند لایه می تواند یک خروجی پیوسته را به جای یک تابع پله ای محاسبه کند. یک انتخاب رایج که تابع لجستیک (منطقی) نامیده می شود برابر است با: formula_61 تابع لجیستیک (منطقی) با نام تابع سیگموئید نیز شناخته می شود. با این انتخاب، شبکه تک لایه با مدل رگرسیون لجستیک یکسان می شود. این مدل به صورت گسترده در مدل آماری کاربرد دارد. ضابطه این تابع، دارای مشتق پیوسته و همچنین ضابطه مشتق آن بر حسب خود تابع بدست می آید. این ویژگی باعث شده است که از این تابع در متد پس انتشار استفاده شود. رابطه مشتق این تابع با خود تابع برابر است با: formula_62
گورستان کِرِپِشی یا گورستان خیابان فیومه‎ () یکی از مشهورترین و قدیمی ترین گورستان های بوداپست است که در سال ۱۸۴۷ تأسیس شده و اکنون تقریباً به طور کامل حفاظت شده است.
حلزون دریایی قطبی نام یک گونه از رده شکم پایان است.
لاسلو مدنیانسکی یا لادیسلاو مدنیانسکی (؛ ؛ – ) نقاش و فیلسوف اهل مجارستان بود. او از معمایی ترین چهره های هنر مجارستان به شمار می رود. طبیعت و مردم فقیر موضوع مهم ترین آثارش را تشکیل می دهد.
زمین سنج آتمالا نام یک گونه از تیره زمین سنجان است.
پوزه بید هامپسون نام یک گونه از تیره پوزه بیدان است.
لاسلو یا لازلو (، ) نامی است که پس از لاسلوی یکم، پادشاه مجارستان در سدهٔ ۱۱ میلادی، در مجارستان رواج یافت. این نام، به عنوان نام کوچک برای مردان یا نام خانوادگی، ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
فواره به معنای منبع یا چشمه، مخزن تزئینی است که برای تخلیه آب استفاده می شود. همچنین ساختاری است که آب را برای یک جلوه تزئینی یا چشمگیر به هوا پرتاب می کند. فواره ها در اصل صرفاً کاربردی بودند و به چشمه ها یا قناتها متصل بودند و برای تأمین آب آشامیدنی و آب برای استحمام و شستشوی ساکنان شهرها و روستاها استفاده می شدند. تا پایان قرن نوزدهم، بیشتر فواره ها با نیروی گرانش کار می کردند و به منبع آب بالاتر از فواره، مانند مخزن یا قنات نیاز داشتند تا جریان آب یا جت به هوا برود. علاوه بر تأمین آب آشامیدنی، از فواره ها برای تزئین و تجلیل از سازندگان آن استفاده می شد. فواره های رومی با نقاب برنزی یا سنگی جانوران یا قهرمانان تزئین شده بودند. در قرون وسطی، طراحان باغ موری و مسلمان از فواره ها برای ساختن نسخه های مینیاتوری باغ های بهشتی استفاده می کردند. لوئی چهاردهم پادشاه فرانسه از فواره های باغ ورسای برای نشان دادن قدرت خود بر طبیعت استفاده کرد. فواره های تزئینی باروک رم در قرن های ۱۷ و ۱۸ نقطه ورود قنات های بازسازی شده رومی را نشان می داد و پاپ هایی را که آنها را ساخته بودند تجلیل می کرد. امروزه از فواره ها برای تزئین
پارک ها و میدان های شهر استفاده می شود. احترام گذاشتن به افراد یا رویدادها؛ برای تفریح و سرگرمی یک پد آب پاش یا استخر اسپری به ساکنان شهر اجازه می دهد تا در تابستان وارد شوند، خیس شوند و خنک شوند. این فواره موزیکال فواره های متحرک آبی، نورهای رنگی و موسیقی ضبط شده را که توسط کامپیوتر کنترل می شود، برای جلوه های رؤیای ترکیب می کند. فواره ها نیز می توانند ابزار موسیقی باشند که با بستن یک یا چند جت آب آنها نواخته می شود. فواره های آشامیدنی، آب آشامیدنی تمیزی را در ساختمان های عمومی، پارک ها و فضاهای عمومی فراهم می کنند. اندکی پس از گسترش اسلام، عرب ها باغ های معروف اسلامی را در شهر خود قرار دادند. باغ های اسلامی پس از قرن هفتم به طور سنتی توسط دیوارها محصور شده و برای نشان دادن بهشت طراحی شده اند. باغ های بهشتی به شکل صلیبی با چهار کانال نشان دهنده رودخانه های بهشتی، چهار بخش جهان را تقسیم می کردند. گاهی آب از چشمه ای در مرکز صلیب فوران می کند که نمایانگر چشمه یا چشمه سلسبیل است که در قرآن به عنوان منبع نهرهای بهشتی توصیف شده است. در قرن نهم، برادران بانو موسی، سه نفر از مخترعان ایرانی، توسط خلیفه بغداد مأمور شد
ند تا دانش مهندسی جهان یونان و روم باستان را خلاصه کنند. آنها کتابی با عنوان "کتاب الحیل (ابزارهای مبتکرانه)" نوشتند که در آن آثار مهندس قهرمان یونانی قرن اول اسکندریه و دیگر مهندسان و همچنین بسیاری از اختراع های خود را شرح می داد. آنها فواره هایی را که آب را به شکل های مختلف تشکیل می دادند و یک پمپ آب با نیروی باد توصیف کردند، اما مشخص نیست که آیا هیچ یک از فواره های آنها واقعاً ساخته شده است یا خیر. فرمانروایان ایرانی در قرون وسطی در کاخ ها و باغ های خود سیستم های پخش آب و فواره های پیچیده ای داشتند. آب توسط لوله ای از منبعی در ارتفاع بالاتر به داخل کاخ منتقل می شد. پس از ورود به قصر یا باغ، از سوراخ کوچکی در سنگ مرمر یا زیورآلات سنگی بیرون آمد و در حوض یا کانال های باغ ریخته شد. باغ های پاسارگاد دارای سیستم کانال هایی بودند که از حوض به حوض می ریختند و هم باغ را سیراب می کردند و هم صدای دلنشینی ایجاد می کرد. مهندسان ایرانی همچنین از اصل سیفون (که در فارسی "شترگلو" نامیده می شود، به معنای واقعی کلمه گردن شتر) برای ایجاد فواره هایی استفاده کردند که آب را فوران می کرد یا آن را شبیه چشمه جوشان می کرد. باغ فین
در نزدیکی کاشان از ۱۷۱ دهانه متصل به لوله ها برای ایجاد فواره ای به نام حوض جوشان استفاده می کرد. ازرقی شاعر ایرانی قرن یازدهم یک چشمه ایرانی را چنین توصیف کرده است: حرکت رفت و برگشتی برای نخستین بار در سال ۱۲۰۶ توسط مهندس و مخترع عراقی بدیع الزمان الجزری توصیف شد، زمانی که پادشاهان سلسله ارتوقی در ترکیه به او دستور ساخت دستگاهی برای جمع آوری آب برای کاخ های خود دادند. بهترین نتیجه ماشینی به نام پمپ پیستونی رفت و برگشتی دو اثره بود که حرکت چرخشی را از طریق مکانیسم میل لنگ - میله اتصال به حرکت رفت و برگشتی تبدیل کرد. طراحی باغ اسلامی در سراسر جهان اسلام، از اسپانیا موری تا امپراتوری مغول در شبه قاره هند گسترش یافت. باغ های شالیمار که توسط امپراتور شاه جهان در سال ۱۶۴۱ ساخته شد، گفته می شود که با ۴۱۰ فواره تزئین شده است که به یک حوض بزرگ، کانال و حوضچه های مرمری می خورد.
مگس های پاصاف نام یک تیره از فروراسته مگس خانگی شکلان است.
نیمروز آهنگران () یک نقاشی رنگ روغن از تامس پالک انشوتس است که سال ۱۸۸۰ کشیده شد و از محبوب ترین آثار او به شمار می آید. او این اثر را در ویلینگ، ویرجینیای غربی به شیوهٔ ناتورالیستی مشابه سبک آثار توماس ایکینز نقاشی کرد، اگرچه ایکنز به نقاشی از محیط های صنعتی نمی پرداخت. او همچنین برای حلق این اثر از عکسها و مدلهای موجود بهره برد که این کار نیز یادآوار سبک ایکینز است.
قطعهٔ ۲۹ بهشت زهرا مدفن بسیاری از مسئولان، دیپلمات ها و نظامیان بلندپایه و افراد سرشناس است که در طول انقلاب ایران کشته شده اند. آرامگاه علی صیاد شیرازی، منصور ستاری، مرتضی آوینی، نادر طالب زاده ، داوود کریمی، شعبان نصیری و عبدالعلی صادقی در این قطعه قرار دارد. همچنین در این قطعه یادبودهایی برای احمد کاظمی، سعید سیاح طاهری و… وجود دارد. قبر دیپلمات های کشته شده در حادثه تروریستی مزارشریف نیز در این قطعه است. فهرست مدفونان سرشناس. نام های بعضی از دفن شدگان سرشناس بدین شرح می باشد: فهرست یادبودهای سرشناس. نام های بعضی از دفن شدگان سرشناس بدین شرح می باشد:
سمافات: نگینی درخشان در قلب خراسان، قصیده ای از تاریخ و طبیعت. در دل استان خراسان بزرگ، آنجا که کوه های سر به فلک کشیده نهبندان، سرود استواری و پایداری را زمزمه می کنند، روستایی تاریخی به نام “سمافات” آرمیده است. سمافات، فراتر از یک نام، قصه ای است از تاریخ، فرهنگ، طبیعت بکر و مردمی که با دستان خود، زندگی را در دل صخره ها می رویانند. این روستا، با قدمتی که به دوران پیش از اسلام بازمی گردد، گنجینه ای ارزشمند از میراث نیاکانمان و نمادی از استقامت و پایداری است. سمافات، همسایه تاریخ و فرهنگ: در همسایگی روستاهای چهارفرسخ، بیچند و علی رئیس، سمافات همچون نگینی درخشان در میان انگشتر می درخشد. این همجواری، فرصتی بی نظیر برای تبادل فرهنگ ها و آیین ها فراهم آورده و سمافات را به کانون همبستگی و همدلی در منطقه بدل ساخته است. پیوند سمافات با روستای بزرگ چهارفرسخ، فراتر از یک همسایگی ساده است؛ اهالی این دو روستا، همچون یک روح در دو بدن، در غم و شادی یکدیگر شریک اند و پیوندی ناگسستنی میانشان برقرار است. آثار و نشانه های به جامانده از گذشته، گواهی روشن بر این همبستگی دیرینه و رونق و آبادانی این منطقه در طول تاریخ است. سفری ب
ه اعماق تاریخ: سمافات، ریشه های خود را در تاریخ این سرزمین، به اعماق دوران قبل از اسلام گره زده است. این روستا در طول قرن ها، شاهد فراز و نشیب های بسیاری بوده و همواره به عنوان یکی از نقاط مهم و آباد منطقه شناخته می شده است. بقایای قلعه تاریخی “لخکمر” که بر فراز کوهی به همین نام قرار دارد، گواهی بر این مدعاست.به گفته اهالی این قلعه که از طریق تونلی به روستا متصل بوده، در گذشته دژی مستحکم برای دفاع از سمافات در برابر حملات دشمنان بوده است. طبیعتی سخاوتمند، آب و هوایی دلپذیر: آب و هوای معتدل کوهستانی سمافات، این روستا را به مکانی دلپذیر برای زندگی و گردشگری تبدیل کرده است. در فصل بهار، دامنه های کوهستانی با فرش های رنگارنگ گل ها پوشیده می شود و عطر خوش گیاهان دارویی، مشام هر رهگذری را می نوازد. تابستان های خنک و دلپذیر سمافات، پناهگاهی امن از گرمای طاقت فرسای شهرهای کویری است. خاک حاصلخیز این منطقه، بستری مناسب برای رویش انواع محصولات کشاورزی فراهم آورده است. برکت کشاورزی، حاصل دسترنج مردمان: سمافات در گذشته، به برکت خاک حاصلخیز و آب فراوان، از رونق کشاورزی بسیاری برخوردار بوده است. گندم، جو، سبزیجات و انواع می
وه های خوش طعم مانند هلو، زردآلو، پسته، بادام، سیب، توت و … از جمله محصولات اصلی این روستا بود که علاوه بر تأمین نیازهای محلی، به مناطق دیگر نیز صادر می شد. امروز نیز، مردمان سخت کوش سمافات، با وجود تمامی مشکلات و کمبودها، همچنان به شغل کشاورزی مشغول اند و با دستان خود، زندگی را در دل صخره ها می رویانند. مردمانی باصفا، دلهایی مهربان: اما سمافات تنها به تاریخ و طبیعت خود نمی نازد، بلکه قلب تپنده این روستا، مردمان باصفا، خونگرم و زحمت کش آن هستند. مهمان نوازی، صمیمیت و پایبندی به سنت ها، از ویژگی های بارز اهالی سمافات است. لبخندهایشان، گرمابخش هر دلی است و خاطره ای خوش از سفر به این روستا را در ذهن ها ماندگار می کند. از شکوه گذشته تا امید به آینده: در گذشته، سمافات جمعیتی بالغ بر ۵۰۰ نفر داشت که در فصل تابستان، به دلیل کوچ عشایر و ییلاق نشینان، این تعداد افزایش می یافت. اما متأسفانه، به دلیل مهاجرت به شهرهای بزرگ مانند مشهد، زاهدان، بیرجند و نهبندان، جمعیت روستا به حدود ۱۰۰ نفر کاهش یافته است. با این حال، نکته قابل توجه این است که بسیاری از این مهاجران، در شهرهای جدید به موفقیت های چشمگیری دست یافته اند و نام س
مافات را در آن دیارها نیز بلند آوازه کرده اند. امید است با حمایت مسئولین و بازگشت جوانان، سمافات روزهای اوج خود را دوباره تجربه کند. غزلی در وصف سمافات: سمافات ای دیار دل، تویی آرام جان من تویی نقش و نگار دل، به هر کنجی عیان من ز کوه لخکمر بینم، شکوه و عزتت هر دم تو ای تاریخ پنهان، تو ای راز نهان من نسیمت عطر آزادی، هوایت پاک و رویایی تویی شور جوانی، تویی نیروی روان من مرا هرگز فراموشی، نگردد خاطرات تو تو ای مأوای دیرینم، تو ای دارالامان من سمافات ای نگین سبز، در آغوش کوهساران همیشه جاودان باشی، تو ای فخر زمان من
همنشین نمایان نام یک تیره از راسته مگس است. مگس های این تیره ظاهری شبیه به مگس های هم نشین (Bibionidae) دارند.
پشه واران نام یک بالاخانواده از زیرراسته نخ شاخکان است.
پشه ریختان نام یک فروراسته از زیرراسته نخ شاخکان است.
نمایشی واران نام یک بالاخانواده از فروراسته پشه ریختان است.
مگس های ریزجثه نام یک تیره از فروراسته بال توری ریختان است.
مگس های گل دوست نام یک سرده از فروراسته مگس خانگی شکلان است.
سمندر کاتاگوآنا نام یک گونه از سرده سمندرهای زبان قارچی است.
بتن فراتوانمند نوعی کامپوزیت مختلط با ماتریس سیمانی محسوب می شود که با کمک فناوری های نوین بتن و افزودنی های معدنی و آلی، مقاومت های فشاری بسیار بالایی را می توان از آن انتظار داشت. بر اساس تحقیقات انجام شده توسط وزارت راه آمریکا و انجمن سیمان پرتلند، این بتن دارای مشخصات بسیار بهتری نسبت به نسل های قبل از خود می باشد. تفاوت بتن فراتوانمند با سایر بتن ها. بتن فراتوانمند به دلیل مشخصات مکانیکی و دوام بسیار عالی با اختلاف زیادی نسبت به سایر بتن ها قابل تمایز است. مراحل تحقیقاتی اولیه این بتن در سال ۱۹۹۵ به صورت تخصصی شکل گرفت. با هدف دستیابی به رده مقاومتی بیش از ۱۲۰ مگاپاسکال که معیار مناسبی برای تخمین سایر مشخصات بتن می باشد، آزمایش های متنوعی صورت گرفت و دانه بندی های مختلفی با شرایط عمل آوری و افزودنی های معدنی و شیمیایی مختلف مورد بررسی قرار گرفتند. آنچه برای پژوهشگران در دو دهه قبل حائز اهمیت بود، ساختار متراکم و مقاومت مکانیکی بسیار بالای این گونه از بتن ها بود و از همین رو آن را با نام High Strength Concrete (HSC) یا بتن پر مقاومت می شناختند. اصطلاح بتن فراتوانمند Ultra-High Performance Concrete (UHPC)