Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
واخن بورخن (به هلندی: Wagenborgen) یک منطقهٔ مسکونی در هلند است که در دلف زیل واقع شده است. واخن بورخن ۱٫۸ کیلومتر مربع مساحت و ۱٬۸۲۰ نفر جمعیت دارد.
نوردبروک (به هلندی: Noordbroek) یک منطقهٔ مسکونی در هلند است که در منترولده واقع شده است. نوردبروک ۱٫۹۶۰ نفر جمعیت دارد.
الرسینگ هایزن (به هلندی: Ellersinghuizen) یک آبادی در هلند است که در فلاخت وده واقع شده است. الرسینگ هایزن ۱۰۰ نفر جمعیت دارد.
مگس گیر تاجدار دم سفید نام یک گونه از تیره مگس گیرهای پریسا است. این پرنده دارای سه زیرگونه است که در کنیا، اوگاندا، و جنوب غربی تانزانیا، مالاوی و زیمبابوه و موزامبیک زندگی می کند. مگس گیر تاجدار دم سفید حدود ۱۳ سانتی متر طول دارد. زیستگاه طبیعی این پرنده جنگل های کوهستانی از ارتفاع ۶۰۰ تا ۱۹۰۰ متری زندگی می کند.
پتانسیل برانگیختهٔ بینایی. یکی از روش های نشان دهنده وضعیت بینایی روش های الکتروفیزیولوژیک هستند که به دلیل حساسیت بالا و ابجکتیو بودنشان بسیار مورد توجه اند. امواج پتانسیل برانگیخته بینایی یکی از این روش هاست. پتانسیل برانگیخته بینایی یک روش ابجکتیو برای نشان دادن عملکرد بینایی با استفاده از امواج مغزی نشات گرفته از کورتکس اکسی پیتال مغز است. در این روش پتانسیل برانگیخته بینایی به صورت تک چشمی و دوچشمی با استفاده از محرک های مختلفی ثبت می شود. پتانسیل برانگیختهٔ بینایی فلش. یکی از انواع پاسخهای سه گانهٔ استاندارد ،flash-VEP می باشد که به وسیلهٔ محرک فلاش روشن که در یک full-fieild dome بازمینهٔ فوتوپیک ساطع می شود، بدست می آید. سرعت محرک بایستی حدود ۲–۳ هرتز باشد تا یک پاسخ گذرا ایجاد گردد. تنوع پاسخ های flash-VEP میان افراد مختلف متفاوت است و معمولاً برای افراد با فیکساسیون ضعیف یا نیستاگموس یا عدم توانایی در انجام تست پتانسیل برانگیختهٔ الگویی بینایی، انجام می شود. ویزگیهای موج فلش. پاسخ ثبت شدهٔ این تست شامل اجزایی است که به ترتیب عددی براساس توالی زمانی قرار میگرند و شامل موج های P1 (مثبت)،N1 (منفی)،P2 (م
ثبت)، N2 (منفی)،P3 (مثبت) و N3 (منفی)، می باشد. غالب ترین وبرجسته ترین موج، P2 است که زمان تأخیر آن در افراد نرمال ۱۰۰–۱۲۰ میلی ثانیه می باشد.
مگس گیر کوچک زرد نام یک گونه از تیره مگس گیر شهریار است. این گونه در کنیا، سومالی، و تانزانیا یافت می شود. زیستگاه طبیعی این پرنده جنگل های است.
چکاوک تندابه نام یک گونه از تیره مگس گیر شهریار است.
شهریارک کاکل سیاه، شهریارک پس سرسیاه یا شهریارک سیاه قفا نام یک گونه از تیره مگس گیر شهریار است.
مگس گیر توسی نام یک گونه از تیره مگس گیر شهریار است. این گونه بوم زاد فیجی است. زیستگاه این پرنده جنگل های مناطق کم ارتفاع است.
الیکایی صخره ای نیوزیلند نام یک گونه از تیره الیکایی نیوزلندی است. این گونه بوم زاد جزیره جنوبی نیوزیلند در نیوزیلند است. این الیکایی صخره ای یک پرنده بسیار کوچک، با دمی تقریباً​ ناپبداست. مرزهای این ۱۶ گرم و ماده ها نیز ۲۰ گرم وزن دارند.
پیتای گوشدار نام یک گونه از تیره پیتا است. این گونه در بنگلادش، کامبوج، جمهوری خلق چین، لائوس، میانمار، تایلند و ویتنام حضور دارد. زبستگاه این پرنده جنگل های نواحی گرمسیری و نیمه گرمسیری است.
عرصه سوم یک نهاد ناسودبر در آمستردام است که در زمینه جامعه مدنی و حقوق بشر فعالیت دارد. "عرصه سوم" همچنین مجری پروژه "در صحن" است که مردم را به مشارکت اجتماعی-سیاسی در ایران برای بهبود شرایط جامعه ترغیب می کنذ و همچنین هدف شفاف سازی فعالیت نمایندگان مجلس شورای اسلامی و مجلس خبرگان را دنبال می کند. . مدیریت سازمان "عرصه سوم" به عهده کامران اشتری ولی امور سازمان توسط گروهی از تلاشگران سیاسی-اجتماعی انجام می شود. فعالیت این سازمان از سال ۲۰۱۰ آغاز شده است.
پیتای پس گردن آبی نام یک گونه از تیره پیتا است. این پرنده در بنگلادش، بوتان، جمهوری خلق چین، هند، لائوس، میانمار، نپال، و ویتنام حضور دارد. زیستگاه طبیعی این گونه در جنگل های گرمسیری پست و مناطق نیمه گرمسیری است. این گونه از انواع حشرات و دیگر جانوران کوچک تغذیه می کند.
توافق پاریس ()، که با نام پیمان پاریس نیز شناخته می شود، ذیل چارچوب پیمان نامه سازمان ملل در تغییر اقلیم (UNFCCC) در رابطه با کاستن از انتشار گازهای گلخانه ای، سازگاری و امور مالی است .متن توافق از سوی نمایندگان ۱۹۵ کشور در کنفرانس تغییر اقلیم ۲۰۱۵ سازمان ملل متحد در پاریس مذاکره و با اجماع در ۱۲ دسامبر ۲۰۱۵ تصویب شد. در ۲۲ آوریل ۲۰۱۶ (روز زمین) در مراسمی در نیویورک برای امضا معرفی شد. تا سال ۲۰۱۷، ۱۹۵ عضو UNFCCC این پیمان را امضا و ۱۴۷ کشور آن را به تصویب مجلس خود رسانده اند. طرف ها و امضا کنندگان. اتحادیه اروپا و ۱۹۰ کشور، که ۹۵٪ از انتشارات با منشأ انسانی را به خود اختصاص می دهند، پیوستن به توافق را به تصویب رسانده اند. تنها کشورهایی که آن را تصویب نکرده اند برخی منتشرکنندگان گازهای گلخانه ای در خاورمیانه اند. ایران با داشتن ۲٪ و ترکیه با ۱٪ از انتشار کل جهان. اریتره، عراق، لیبی و یمن تنها دیگر کشورهای نپیوسته به این توافق هستند. پس از موافقت وزیر عراقی با این توافق، این کشور قصد دارد آن را تصویب کند. خروج و پیوستن مجدد آمریکا. روز ۲ ژوئن ۲۰۱۷ دونالد ترامپ رئیس جمهور آمریکا اعلام کرد که که از این توافق انج
ام شده بیرون می آید. در حالیکه رئیس جمهور قبلی آمریکا باراک اوباما آن را امضا کرده بود وی دلیل آن را مغایرت با منافع آمریکا عنوان کرد. ترامپ اضافه کرد که خروج از این توافق صنایع زغال سنگ و نفت را رونق خواهد بخشید. ترامپ در سخنان خود در کاخ سفید گفت «آمریکا از پیمان پاریس خارج می شود اما به مذاکرات برای معامله بهتر در این زمینه ادامه می دهد.» روز جمعه ۴ اوت ۲۰۱۷ ایالات متحده آمریکا طی نامه ای به سازمان ملل متحد رسماً تصمیمش برای خروج از معاهده اقلیمی پاریس را اعلام کرد. در نامه وزارت خارجه آمریکا تصریح شده است که واشینگتن تا زمان خروج نهایی از این پیمان در ۲۰۱۹ در مذاکرات مربوط به این معاهده جهانی حاضر خواهد شد. در واکنش، آنتونیو گوترش در سخنرانی خود در روز ۳۰ مه ۲۰۱۷ در دانشگاه نیویورک اجرای این توافق را کاملاً ضروری دانست و اضافه کرد همه جهانیان باید به آن پای بند باشند وی اشاره به مناقشاتی کرد که در این رابطه بین آمریکا و اروپا در جریان است. آنگلا مرکل روز جمعه ۲۶ مه ۲۰۱۷ در حاشیه اجلاس جی۷ گفت:«همه رهبران از دونالد ترامپ خواستند از تصمیم خود عقب نشینی کند اما او نپذیرفت.» روز جمعه ۲ ژوئن ۲۰۱۷ روسیه اعلام ک
رد که به تصمیم خود برای پیوستن به این توافق پای بند است. خبرگزاری ریا نووستی روسیه به نقل از آرکادی دورکوویچ معاون نخست وزیر روسیه نوشت فکر نمی کند تصمیم آمریکا مبنی برخروج از توافق اقلیمی روی تصمیم روسیه اثر بگذارد. شماری از رهبران جهان از جمله امانوئل ماکرون، رئیس جمهور فرانسه، تلاش می کردند که دونالد ترامپ، رئیس جمهور اسبق ایالات متحده را وادار به تغییر در تصمیمش کنند. در طول مبارزات انتخاباتی سال ۲۰۲۰ ریاست جمهوری در آمریکا، جو بایدن نامزد حزب دموکرات بارها از تصمیمش برای بازگشت آمریکا به این توافق سخن گفت و وعده داد در صورت پیروزی در انتخابات به این توافقنامه باز خواهد گشت. در نهایت و بعد از پیروزی جو بایدن در این انتخابات او در نخستین روز کاری خود به عنوان رئیس جمهور ایلات متحده چندین فرمان اجرایی صادر کرد که یکی از آنان بازگشت آمریکا به توافق اقلیمی پاریس بود. محتوا. هدف این توافق، همان طور که در ماده ۲ آن توضیح داده شده، داشتن واکنشی قوی تر نسبت به خطر تغییر اقلیم است؛ و به دنبال ارتقای اجرای چارچوب پیمان نامه سازمان ملل در تغییر اقلیم (unfccc) از طرق زیر است: پیاده سازی و اثربخشی. توافق پاریس از طریق
خط مشی های ملی در بخش های گوناگون اقتصاد پیاده سازی می شود. نگهداری انرژی کلی لازم است افزایش یابد تا شدت مصرف انرژی اقتصاد جهانی کم شود. نیاز به سوزاندن سوخت فسیلی باید کم شود، در حالی که سهم انرژی پایدار لازم است به سرعت رشد کند. در حالی که در بخش برق انتشارات به سرعت در حال کاهشند، پیاده سازی در بخش ساختمان، حمل و نقل و گرمایش نیاز به تلاش بیشتری دارد. برخی صنایع برای کربن زدایی با مشکل مواجهند، و برای رسیدن به وضعیت کربن خنثی نیاز به جذب کربن دی اکسید دارند.
پلوشاد روالوتسی ، یکی از معروف ترین و باشکوه ترین ایستگاه های متروی مسکو است که در در مرکز مسکو واقع شده است. ایستگاه پلوشاد روالوتسی در ۱۳ مارس ۱۹۳۸ میلادی افتتاح شد. بر باوری عامیانه، دست کشیدن به پوزهٔ سگِ برنزی ایستگاه پلوشاد روالوتسی «خوشبختی» می آورد.
مطالعهٔ شناخت محاسباتی یا به زبانی شناخت کامپیوتری برای ما از دو جهت دارای ارزش است. یکی آنکه در راستای همین مطالعات، چگونگی کارکرد شناخت در خودمان، مثلاً عملکرد ذهن یا مغزمان را بهتر بفهمیم. به مطالعه مبانی کامپیوتری یادگیری، درک و شهود و استنتاج منطقی به کمک مدلسازی درون رایانه ای، مدل سازی ریاضی و برخی آزمایش های رفتاری علوم شناخت محاسباتی می گویند. همان طور که در روانشناسی گفته می شود هدف غایی این سری مطالعات علمی، فهم چگونگی پردازش اطلاعات توسط مغز انسان است؛ که در این راه از مدلسازی هایی استفاده می کنیم. دیگر کاربرد این مطالعات، خلق شناخت کافی برای به کارگیری موجوداتی برای رفع نیازهایمان است. مثلاً برده های روباتی ای خلق کنیم که ما را در رفع نیازهایمان یاری کنند؛ که این رویکرد شاید کمی مهندسی تر و کاربردی تر باشد. شاید تا آن زمان لازم شود به تفاوت میان شناخت خودمان و شناخت مصنوعی آن ها هم فکر شود. شناخت. مقالهٔ اصلی: شناخت ابتدا باید تعریفی از مفهوم شناخت ارائه دهیم. کامپیوتر ما باید چه عملکردهایی از خود نشان دهد تا ما آن را دارای قوه شناخت قلمداد کنیم؟ پاسخ را بهتر است از روانشناسان و محققان حوزه علوم
شناختی جویا شد. در روانشناسی منظور از شناخت، عملکردهای روان شناختی فرد و بازخوردهای او به شرایط محیطی است. شناخت به توصیف، اکتساب، ذخیره سازی و به خاطرسپاری، تبدیل و تحلیل دانش می پردازد. عوامل مختلفی همچون ادراک، حافظه، زبان، استدلال، و تصمیم گیری از جمله فرایندهای ذهنی هستند که شناخت را تعریف می کنند. این علم میان رشته ای زمینه های علمی وسیع و گوناگونی همچون فلسفه، روان شناسی، هوش مصنوعی، علوم اعصاب، زبان شناسی، و مردم شناسی را به هم پیوند زده، به مطالعهٔ ذهن و هوش می پردازد. ذهن و مغز. یک دیدگاه در مورد ذهن و مغز دوگانه نگری ای است که رنه دکارت به آن معتقد بود. یا مثلاً در تعالیم دینی اعتقاد بر این است که روح دربردارنده ذهن است و مغز یا دل نوعی مجرای ارتباط روح با بدن است. البته برای بسیاری از دانشمندان حوزه علوم اعصاب هنوز این سؤال مطرح است که آیا تفاوتی میان ذهنیت و مجموعه فعالیت های تعداد زیادی سلول عصبی در مغز وجود دارد یا خیر. بعضی نیز تعریف ذهن و مغز را اینگونه ارائه می دهند که مغز در واقع سخت افزاری است برای پیاده سازی آنچه نرم افزار ذهن می خواهد به کار برد. چیزی که در مورد این رابطه روشن است این اس
ت که مغز به صورت موضعی و تابعی کار می کند و تقریباً می توان گفت بخش های مختلف مغز رفتارهای متفاوتی را منجر می شوند. هوش مصنوعی. مقالهٔ اصلی: هوش مصنوعی سیستمی هوشمند خوانده می شود که واکنش هایی مشابه رفتارهای هوشمند انسانی از خود بروز می دهد یا لااقل در گذشته ای نه چندان دور اینگونه تصور می شد. در دهه های اخیر هربرت الکساندر سیمون نشان داد که آنچه مغز انسان انجام می دهد لزوماً بهینه نیست و سمت و سوی هوش مصنوعی از مغز انسانی برآمده از چند میلیارد سال تکامل به بهینه سازی منطقی تغییر یافت. به Satisficing نیز نگاهی بیندازید. سامانه دارای شناخت باید از درک شرایط پیچیده، شبیه سازی فرایندهای تفکری و شیوه های استدلالی انسانی و پاسخ موفق به آنها، یادگیری و توانایی کسب دانش و استدلال برای حل مسایل برخوردار باشد. شاید مهم ترین این ویژگی ها همان یادگیری باشد که در بخش بعدی به آن اشاره شده. یادگیری ماشین. مقالهٔ اصلی: یادگیری ماشین یادگیری یعنی تغییر نسبتاً پایدار در احساس، تفکر و رفتار فرد که بر اساس تجربه ایجاد شده باشد. در سیستم های عصبی که از نورون و سیناپسهای بینشان تشکیل شده است یادگیری تعریف دقیقتری دارد. هر عملی ک
ه موجب شود وزن این سیناپس ها تغییر کند یک فرایند یادگیری بوده. حالا نورون ها را رئوس گراف در نظر بگیرید و سیناپس ها را یال های بین آن ها و حالا یادگیری تغییر وزن این یال ها است. با این مدلسازی مسائل بسیار مهمی از علوم اعصاب به مسائلی از نظریه گراف مثل مسئله فروشنده دوره گرد مدل شده که البته اکثر این مسائل ان پی سخت اند. شبکه عصبی مصنوعی. شبکه های عصبی مصنوعی یک پیاده سازی ساختگی از شبکه عصبی نورونی موجودات زنده است که برآمده از میلیاردها سال تکامل است به این امید که با تغییر در ویژگی های این شبکه مصنوعی بتوان به یک سامانه پیچیده مانند مغز نزدیک شد و به آگاهی رسید. این موضوع در مطالعات مدل سازی شناختی انجام می پذیرد. سامانه پیچیده. می توان این شبکه عصبی مصنوعی را مانند یک سامانه پیچیده بررسی کرد که هر شیء در آن که نماینده یک سیناپس است به تنهایی نمایانگر ویژگی خاصی از این شبکه نیست. اما مجموع فعالیت تعداد زیادی از این اشیاء می تواند حالتی در این سامانه به وجود آورد. مثلاً بتوانیم برای این سامانه آگاهی یا شناخت تعریف کنیم. روبات. روبات یک نمونه پیاده سازی شده است که شناخت کامپیوتری در آن نمود پیدا می کند. خواه
سامانه میکرو الکترومکانیکی یا یک نرم افزار هوشمند که با انسان ارتباط برقرار می کند یا برای جایگزینی او به هدف انجام وظایف گوناگون که گاهی انجام این وظایف برای انسان دشوار یا غیرممکن است. یک ماشین می تواند برای عمل به دستورهای گوناگون برنامه ریزی گردد که البته در این صورت از شناخت کافی برخوردار است اما عموماً منظور ما از شناخت چیزی فراتر از این است.
الکترورتینوگرافی پاسخ الکتریکی سلول های مختلف شبکیه شامل فتوگرامترها (میله ای ها و مخروطی ها)، سلول های داخلی شبکیه (سلول های دوقطبی و آماکریین) و سلول غدد لنفاوی را اندازه گیری می کند. معمولاً الکترودها (نقره DTL/رشته فیبر نایلون) بر روی سطح قرنیه برای ERG-های پهنه کامل/سراسری/چند ضلعی و الکترودهای برنجی/ مسی بر روی سطح پوست نزدیک چشم به منظور تست الگوی EOG قرار داده می شوند. طی فرآیند ثبت، چشم بیمار در معرض محرک های استاندارد شده قرار میگیرد و سیگنال حاصله نمایش داده شده، دوره دامنه سیگنال را بر حسب ولتاژ نمایش میدهد. سیگنال ها بسیار کوچک اند و معمولاً با واحدهای میکرو ولتاژ و نانو ولتاژ اندازه گیری می شوند. ERG متشکل از پتانسیل های الکتریکی است که با انواع سلول های متفاوت درون شبکیه چشم همکاری می کنند و شرایط محرک (فلاش یا محرک الگو، خواه یک زمینه روشن موجود باشد، رنگ های محرک و زمینه) می توانند پاسخ قویتری را از اجزاء مشخص فراخوانی کنند. اگر ERG با فلاش کم نور بر روی چشم سازگار با تاریکی اجرا شود، واکنش، در درجه اول، از طرف سیستم میله ای خواهد بود. ERG-های فلاش که بر روی چشم سازگار با روشنایی اعمال می شون
د فعالیت سیستم مخروطی را آشکار خواهند کرد. فلاش های روشن به اندازه کافی ERG-هایی که شامل یک موج a(انحراف منفی اولیه) به همراه یک موج b(انحراف مثبت) است را استخراج میکنند.لبه انتهای موج a توسط فتوگرامترها و مابقی موج توسط ترکیب سلول هایی شامل فتوگرامترها، دوقطبی، آماکریین و سلول های مولر یا مولر گلیا ایجاد می شود. الگو PERG) ERG)، که توسط محرک های چکربورد (checkerboard) متناوب بیرون کشیده شده در درجه اول، فعالیت سلول های گانگلیون شبکیه را منعکس می کند. عموماً بالینی استفاده شده توسط چشم پزشکان و متخصصان، اپتومتری الکتروترینوگرام (ERG) برای تشخیص انواع بیماری های شبکیه چشم است. دژنراتیو زودهنگام شبکیه چشم که ERG می تواند در آن مفید باشد شامل موارد زیر است : سایر اختلالاتی که ERG استاندارد اطلاعات مفیدی را در اختیارمان قرار میدهد شامل موارد زیر است: همچنین ERG بطور گسترده ای برای تحقیقات چشم استفاده می شود، به این دلیل که اطلاعاتی در مورد عملکرد شبکیه چشم که به طریق دیگری در دسترس نیست فراهم می کند. سایر تست های ERG مانند PhNR) photopic negative response) و PERG) pattern ERG) ممکن است برای ارزیابی عملکرد سلول گا
نگلیون شبکیه چشم در بیماری هایی مانند گلوکوم مفید باشد. G چند ضلعی برای ثبت واکنش های مجزای نواحی مختلف شبکیه چشم بکار میرود.انجمن بین المللی مرتبت با استفاده بالینی و استاندارد سازی EOG ،ERG و VEP یک جامعه بین الملی برای الکتروفیزیولوژی بالینی بینایی است. سایر موارد استفاده. علاوه بر هدف استفاده در تشخیص بالینی، ERG را می توان حین دوره توسعه دارو و دنباله بالینی برای امنیت تست بصری و تأثیر داروهای موجود یا جدید و کیفیت درمان بکار برد. در یک مطالعه در سال 2013 توسط Nasser و همکاران مشخص شد که واکنش دوپامینرژیک شبکیه به خوردن کلوچه معادل اندازه واکنش به 20میلیگرم دوز متیل فنیدیت است که دلالت بر این دارد که فعالیت نورون های دوپامین در شبکیه، نشان دهنده فعالیت دوپامینرژیک مغز است. مطالعه نتیجه میگیرد که، اگر توسط تحقیق دیگری تأیید شود، ERG می تواند ویژگی انتقال دهنده عصبی PET را با هزینه کمتری فراهم کند.
خوزه آنخل زیگاندا (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل اسپانیا است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال اوساسونا و اتلتیک بیلبائو اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال اسپانیا ۲ بازی انجام داده است.
الگوریتم استور-واگنر یک الگوریتم بازگشتی برای حل مسئله برش کمینه در گراف های وزن دار بدون جهت با وزن های نامنفی است. این الگوریتم در سال ۱۹۹۵ توسط مکتیلد استور و فرانک واگنر پیشنهاد داده شد. همبندی گراف یکی از موضوعات کلاسیک در نظریه گراف ها می باشد و استفاده های کاربردی بسیاری مانند طراحی تراشه و مدار، قابل اعتماد بودن شبکات ارتباطی، برنامه ریزی حمل و نقل و خوشه بندی دارد. پیدا کردن برش کمینه یک گراف وزن دار یه مسئله اساسی الگوریتمی است. به طور دقیق این کار شامل پیدا کردن دو بخش مجزا از گراف بطوری که جمع وزن یال هایی که این دو بخش را به هم متصل می کنند کمینه شود می باشد. برش کمینه در یک گراف از موضوعات بسیار مهم در زمینه بهینه سازی شبکه است. برش، برداشتن شماری از یال های یک گراف همبند است، به گونه ای که گراف را به دو بخش ناهمبند تبدیل کند. حال اگر وزن هر یال هزینه برداشتن آن یال در نظر گرفته شود، برش کمینه برشی است که جمع هزینه ایجاد آن کمینه شود. الگوریتم. فرض کنید formula_1 یک گراف ساده وزن دار با وزن های نامنفی است. یک برش formula_2 از گراف formula_3 یک زیرمجموعه ناتهی و ناسره از formula_4 است. وزن یک برش
در واقع جمع وزن یال هایی است که از آن برش عبور می کنند. الگوریتم استور-واگنر از تکرار فازهای مشابه تشکیل شده است. این الگوریتم در هر فاز ۲ راس از گراف مانند formula_5 و formula_6 را در نظر می گیرد و برش کمینه متناظر با این ۲ راس مانند برش formula_2 را بدست می آورد. برش کمینه متناظر با ۲ راس، برشی است که حتماً شامل تنها یکی از آن ۲ راس باشد. حال اگر برشی کمینه از formula_3 وجود داشته باشد که ۲ رأس formula_5 و formula_6 را از هم جدا کند آنگاه برش formula_2 برش کمینه گراف formula_3 است. در غیر این صورت هر برش کمینه از گراف formula_3 آن را بطوری تقسیم می کند که ۲ رأس formula_5 و formula_6 در یک بخش می افتند. در نتیجه در این حالت اگر ۲ راس formula_5 و formula_6 را با یکدیگر ادغام کنیم و راسی جدید بجای آن دو بگذاریم گراف حاصل بعد از ادغام این ۲ راس، برشی کمینه مشابه برش کمینه گراف formula_3 قبل از ادغام خواهد داشت. پس در هر فاز یک ادغام اتفاق می افتد و بعد از formula_19 فاز گراف به یک راس تبدیل می شود. کم وزن ترین برش کمینه در بین برش های کمینه هر فاز برش کمینه گراف formula_3 می باشد. هر یک از فازهای الگوریتم استو
ر-واگنر به الگوریتم پریم شباهت زیادی دارد. formula_22 while formula_23 add to formula_24 the most tightly connected vertex store the cut-of-the-phase and shrink formula_3 by merging the two vertices added last ابتدا یک زیر مجموعه از راس های گراف مانند formula_24 را که در ابتدا تنها شامل ۱ راس دلخواه از گراف است را در نظر می گیریم. در هر مرحله راسی خارج از formula_24 را که مجموعه وزن یال هایی که آن را به formula_24 متصل کرده است بیشینه است، به formula_24 اضافه می کنیم و این کار را تا جایی ادامه می دهیم که formula_30. در انتهای فاز آخرین ۲ راسی که باقی مانده اند را با یکدیگر ادغام می کنیم و رأس جدید بجای آن دو می گذاریم. هر یالی که از این ۲ راس به راس های دیگر متصل است را با یک یال با وزنی معادل مجموع وزن ۲ یال پیشین جایگزین می کنیم. while formula_32 MinimumCutPhaseformula_21 if the cut-of-the-phase is lighter than the current minimum cut then store the cut-of-the-phase as the current minimum cut برشی از formula_4 که در انتهای فاز، آخرین رأس باقی مانده را از بقیه گراف جدا می کند برش کمینه فاز نامیده می شود. بعد
از اینکه formula_19 بار برش کمینه فاز بدست آمد، کمترین مقدار از این formula_19 مقدار برش کمینه گراف formula_3 است. زمان اجرا. زمان اجرای الگوریتم برش کمینه، در واقع زمان اجرای formula_19 بار MinimumCutPhase است. زمان اجرای MinimumCutPhase حداکثر از formula_39 است. در نتیجه زمان اجرای کل الگوریتم از formula_40 بدست می آید. انتخاب کردن رأس بعدی که باید به مجموعه formula_24 اضافه شود می تواند در زمان اجرای الگوریتم تأثیر زیادی داشته باشد. برای بهینه کردن الگوریتم و آسان شدن پیدا کردن رأس مورد نظر در هر مرحله، در طول اجرای هر فاز همه راس هایی که در مجموعه formula_24نیستند، درون یک صف اولویت درج می شوند. کلیدformula_43 هر راس از formula_4 مجموع وزن همه یال هایی است که آن راس را به مجموعه formula_24 متصل می کنند. هر بار که یک راس formula_43 به formula_24 اضافه می شود باید صف اولویت به روزرسانی شود. در به روزرسانی، راس formula_43 را از صف حذف می کنیم و برای همه راس هایی که در formula_24 نیستند کلید را به اندازه وزن یال بین آن راس و formula_43 در صورت وجود چنین یالی، زیاد می کنیم. این عمل هر بار با زمان سرشکن formul
a_51، formula_52 بار اجرا می شود. از طرفی پیدا کردن کلید بیشینه به کمک هیپ فیبوناتچی با زمان سرشکن formula_53، formula_54 بار تکرار می شود. پس زمان اجرای مرحله پیدا کردن رأس مناسب برای اضافه کردن به formula_24 حداکثر از formula_56 است. کد الگوریتم. // Adjacency matrix implementation of Stoer–Wagner min cut algorithm. // Running time: // O(|V|^3) // INPUT: // - graph, constructed using AddEdge() // OUTPUT: // - (min cut value, nodes in half of min cut) using namespace std; typedef vector&lt;int&gt; VI; typedef vector&lt;VI&gt; VVI; const int INF = 1000000000; pair&lt;int, VI&gt; GetMinCut(VVI &amp;weights) int N = weights.size(); VI used(N), cut, best_cut; int best_weight = -1; for (int phase = N-1; phase&gt;= 0; phase--) VI w = weights[0]; VI added = used; int prev, last = 0; for (int i = 0; i &lt;phase; i++) prev = last; last = -1; for (int j = 1; j &lt;N; j++) if (!added[j] &amp;&amp; (last == -1 || w[j]&gt; w[last])) last = j; if (i == phase-1) for (int j = 0; j &lt;N; j++) weights[prev][j] += weights[last
][j]; for (int j = 0; j &lt;N; j++) weights[j][prev] = weights[prev][j]; used[last] = true; cut.push_back(last); if (best_weight == -1 || w[last] &lt;best_weight) best_cut = cut; best_weight = w[last]; else for (int j = 0; j &lt;N; j++) w[j] += weights[last][j]; added[last] = true; return make_pair(best_weight, best_cut); const int maxn = 550; const int inf = 1000000000; int n, r; int edge[maxn][maxn], dist[maxn]; bool vis[maxn], bin[maxn]; void init() memset(edge, 0, sizeof(edge)); memset(bin, false, sizeof(bin)); int contract( int &amp;s, int &amp;t ) // Find s,t memset(dist, 0, sizeof(dist)); memset(vis, false, sizeof(vis)); int i, j, k, mincut, maxc; for(i = 1; i &lt;= n; i++) k = -1; maxc = -1; for(j = 1; j &lt;= n; j++)if(!bin[j] &amp;&amp; !vis[j] &amp;&amp; dist[j]&gt; maxc) k = j; maxc = dist[j]; if(k == -1)return mincut; s = t; t = k; mincut = maxc; vis[k] = true; for(j = 1; j &lt;= n; j++)if(!bin[j] &amp;&amp; !vis[j]) dist[j] += edge[k][j]; return mincut; int Stoer_Wagner() int mincut, i, j, s, t,
ans; for(mincut = inf, i = 1; i &lt;n; i++) ans = contract( s, t ); bin[t] = true; if(mincut&gt; ans)mincut = ans; if(mincut == 0)return 0; for(j = 1; j &lt;= n; j++)if(!bin[j]) edge[s][j] = (edge[j][s] += edge[j][t]); return mincut;
یوهان بندیکت لیستینگ (; – ) ریاضیدان اهل آلمان بود. او در فرانکفورت به دنیا آمد و در گوتینگن درگذشت. او برای اولین بار اصطلاح «توپولوژی» را در یک مقاله معروف که در ۱۸۴۷ میلادی منتشر شده است، معرفی کرد؛ اگر چه او این اصطلاح را چند سال پیش در مکاتبات به کار برده بود. لیستینگ به طور مستقل و هم زمان با آگوست فردینانند موبیوس در ۱۸۵۸ میلادی، نوار موبیوس را کشف کرد.
املا فرایند زبان شناسانهٔ درست نویسی با حروف و اِعرابِ لازم به نحو قابل درک با حدی از استانداردسازی است.
عصمت الله شنواری (زاده ۱۳۵۳ ولسوالی اچین - ولایت ننگرهار) سیاستمدار افغانستانی و نماینده مردم ولایت ننگرهار در دوره شانزدهم مجلس نمایندگان است. وی در مجلس شانزدهم نمایندگان افغانستان عضو کمیسیون عرایض و سمع شکایات می باشد. زندگی نامه. عصمت الله شنواری زاده ۱۳۵۳ از ولسوالی اچین ولایت ننگرهار است. وی تحصیلات متوسطه خود را در لیسه/دبیرستان شنواری ننگرهار در سال ۱۳۷۲ به اتمام رسانید و سند لیسانس خود را در رشته دندان پزشکی از دانشکده طب٬ دانشگاه درمان در سال ۱۳۷۵ بدست آورد. دیگر فعالیت ها. دیگر فعالیت های وی:
فریدون مومند (زاده ۱۳۴۷ ولسوالی گوشته - ولایت ننگرهار) سیاستمدار افغانستانی و نماینده مردم ولایت ننگرهار در دوره های پانزدهم و شانزدهم مجلس نمایندگان است. زندگی نامه. فریدون مومند زاده ۱۳ از ولسوالی ولایت ننگرهار است. وی تحصیلات متوسطه خود را در لیسه/دبیرستان خوشحال خان به اتمام برد. دیگر فعالیت ها. دیگر فعالیت های وی:
عبدالغفار (زاده ۱۳۳۶ ولسوالی بهسود - ولایت ننگرهار) سیاستمدار افغانستانی و نماینده مردم ولایت ننگرهار در دوره شانزدهم مجلس نمایندگان است. وی در مجلس شانزدهم نمایندگان افغانستان عضو کمیسیون عرایض و سمع شکایات می باشد. زندگی نامه. عبدالغفار زاده ۱۳۳۶ از ولسوالی بهسود ولایت ننگرهار است. وی تحصیلات متوسطه خود را در سال ۱۳۴۸ به اتمام برد و مدت سه سال در دانشگاه بلخ در رشته تصفیه نفت و گاز ادامه داد و پس از آن به پاکستان مهاجرت کرد. دیگر فعالیت ها. دیگر فعالیت های وی:
شوک و ترس (فیلم) (به انگلیسی: Shock and Awe) فیلمی در ژانر درام به کارگردانی راب رینر محصول ایالات متحده آمریکا است که در سال ۲۰۱۷ منتشر خواهد شد. ازجمله ستارگان این فیلم می توان به جیمز مارسدن، میلا یوویچ و جسیکا بیل اشاره کرد. داستان. این فیلم در مورد داستان خبرنگارانی است که اظهارات دولت جورج بوش در مورد اتهام نگهداری تسلیحات مورد استفاده در واقعه تهاجم به عراق در سال ۲۰۰۳ نسبت به صدام حسین را بررسی می کنند. فیلمبرداری. فیلمبرداری در ۵ اکتبر ۲۰۱۶ آغاز شد. در اکتبر ۲۰۱۶ الک بالدوین از گروه تولید کنار رفت.
عبدالظاهر قدیر (زاده ۱۳۵۳ ولایت ننگرهار) سیاستمدار افغانستانی و نماینده مردم ولایت ننگرهار در دوره شانزدهم مجلس نمایندگان است. وی در مجلس شانزدهم نمایندگان افغانستان عضو کمیسیون می باشد. زندگی نامه. عبدالظاهر قدیر زاده ۱۳۵۳ از ولایت ننگرهار است. عبدالظاهر قدیر فرزند عبدالقدیرخان که در زمان حیات در سمت معاون اول ریاست جمهوری٬ وزیر فوائد عامه و والی ننگرهار بود و در سال ۱۳۸۱ به قتل رسید بود. وی تحصیلات متوسطه خود را مکتب قرطبه پاکستان به اتمام رسانید و برای مدتی در عربستان تعلیمات دینی را فرا گرفت و تحصیلات حقوقی خود را در پاکستان تمام کرد. در زمان سقوط حکومت مجاهدین در یک جنگ در منطقه شینوار به دست طالبان گرفتار شد به زندان افتاد. وی پس از ۲۸ ماه حبس در زندان های طالبان توانست از آنجا فرار کرده و به ایران برود. وی پس از سقوط طالبان در سمت های نظامی و مبارزه با مواد مخدر مشغول به فعالیت شد. دیگر فعالیت ها. دیگر فعالیت های وی: