Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
نش پیشین و دستکاری های انسانی در شبکه های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است. تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده اند. طراحی. یک شبکه عصبی پیچشی از یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و تعدادی لایه پنهان تشکیل شده است. لایه های پنهان یا پیچشی هستند، یا تجمعی یا کامل. لایه های پیچشی. لایه های پیچشی یک عمل پیچش را روی ورودی اعمال می کنند، سپس نتیجه را به لایه بعدی می دهند. این پیچش در واقع پاسخ یک تک نورون را به یک تحریک دیداری شبیه سازی می کند. هر نورون پیچشی داده ها را تنها برای ناحیه پذیرش خودش پردازش می کند. مشبک کردن به شبکه های پیچشی این اجازه را می دهد که انتقال، دوران یا اعوجاج ورودی را تصحیح کنند. اگرچه شبکه های عصبی پیش خور کاملاً همبند می توانند برای یادگیری ویژگی ها و طبقه بندی داده به کار روند، این معماری در کاربرد برای تصاویر به کار نمی رود. در این حالت حتی برای یک شبکه کم عمق تعداد بسیار زیادی نورون لازم است. عمل پیچش یک راه حل برای این شرایط است که تعداد پارامترهای آزاد را به عمیق تر کردن شبکه کاهش می دهد. لایه های پیچ
شی نسبت به شبکه های عصبی اولیه تفاوت های زیادی دارند که از آن ها می توان به موارد زیر اشاره کرد: لایه های ادغام. لایه های ادغام (pooling layer): شبکه های عصبی پیچشی ممکن است شامل لایه های ادغام محلی یا سراسری باشند که خروجی های خوشه های نورونی در یک لایه را در یک تک نورون در لایه بعدی ترکیب می کند. به عنوان مثال روش حداکثر تجمع (max pooling) حداکثر مقدار بین خوشه های نورونی در لایه پیشین استفاده می کند. مثال دیگر میانگین تجمع (average pooling) است که از مقدار میانگین خوشه های نورونی در لایه پیشین استفاده می کند. کاملاً همبند. لایه های کاملاً همبند، هر نورون در یک لایه را به هر نورون در لایه دیگر متصل می کنند. این رویکرد در اصل مشابه کاری است که در شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) انجام می شود. وزن ها. شبکه های عصبی پیچشی وزن ها را در لایه های پیچشی به اشتراک می گذارند که باعث می شود حداقل حافظه و بیشترین کارایی به دست بیاید. شبکه های عصبی متأخر. برخی شبکه های عصبی متأخر از معماری مشابهی استفاده می کنند، مخصوصاً آن هایی که برای تشخیص تصویر یا طبقه بندی استفاده می شوند. یادگیری. یادگیری ماشینی با نظارت (superv
ised 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. پیدا کردن گرادیانِ لایه آخر ساده است و با استفاده از مشتق جزئی به دست می آید. گرادیانِ لایه های میانی اما به صورت مستقیم به دست نمی آید و باید از روش هایی مانند قاعده زنجیری در مشتق گیری استفاد
ه 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. بازگشت به عقب (Backpropagation)، روشی برا محاسبه گرادیانها. برای سلول عصبی formula_1 ورودیی که از سلول عصبی formula_2 به این سلول وارد می شود را با formula_3 نشان می دهیم. وزن این ورودی formula_4 است و مجموع ضرب ورودی ها با وزنهایشان را با formula_5 نمایش می دهیم، به این معنی که formula_6. حال باید بر روی formula_5 تابعی غیر خطی اعمال کنیم این تابع را formula_8 می نامیم و خروجی آن را با formula_9 نمایش می دهیم یعنی formula_10. به همین شکل خروجیی که از سلول عصبی formula_1 خارج شده و به سلول formula_12 وارد می شود را با formula_13 نمایش می دهیم و وزن آن را formula_14 می نامیم. حال تمام وزن های این شبکه عصبی را در مجموعه ای به اسم formula_15 می گنجانیم، هدف یادگیری این وزنهاست. اگر ورودی ما formula_16 باشد و خروجی formula_17 و خروجی شبکه عصبی ما formula_18، هدف پیدا کردن انتخاب formula_15 است به
قسمی که برای تمام داده ها formula_17 و formula_18 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_22 و تابع هزینه را با formula_23 نشان دهیم هدف کمینه کردن تابع پایین است: formula_24 به عنوان مثال اگر مسئله رگرسیون است برای formula_23 می توانیم خطای مربعات را در نظر بگیریم و اگر مسئله دسته بندی است برای formula_23می شود منفی لگاریتم بازنمایی را استفاده کرد. برای به دست آوردن کمینه formula_27 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_27 است. حال فرض کنیم می خواهیم گرادیان تابع formula_27 را نسبت به وزن formula_4 به دست 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_31 که وابسته به سه ورودی formula_32، formula_33 و formula_34 باشد و هرکدام از این سه ورودی به نوبه خود و
ابسته به formula_35 باشند، مشتق formula_31 به formula_35 به این شکل محاسبه می شود: formula_38 با استفاده از این قاعده زنجیری روش بازگشت به عقب را به این شکل دنبال می کنیم: formula_39 formula_40 formula_41 formula_42 formula_43 همان طور که در خط پیشین دیدیم برای به دست آوردن گرادیان نسبت به formula_44 به دو مقدار نیاز داریم ورودی به سلول عصبی formula_45 از سلول عصبی formula_46 که همان formula_47 است و راحت به دست می آید و formula_48 که از روش بازگشتی به دست می آید و بستگی به formula_49 هایی لایه بعد دارد که سلول formula_45به آن ها وصل است، به طور دقیقتر formula_51. روش بازگشتی برای به دست آوردن formula_49 ها به این شکل کار می کند که ابتدا formula_49 را برای سلول های لایه خروجی حساب می کنیم، و بعد لایه ها را به نوبت پایین آئیم و برای هر سلول formula_49 آن را با ترکیت formula_49 های لایه های بالایی آن طبق فرمول حساب می کنیم. محاسبه کردن formula_49 برای لایه خروجی آسان است و مستقیماً با مشتق گرفتن از formula_57 به دست می آید. ابرپارامترها. ابرپارامترها نقش مهمی در عملکرد شبکه های عصبی دارند. با تنظیم این ابرپارام
ترها با استفاده از داده اعتبار سنجی (validation) می توان عملکرد مدل را بهبود داد. تعدادی از ابرپارامترها در شبکه های عصبی پیچشی، مشابه با ابرپارامترهای سایر شبکه های عصبی است. برای مثال می توان به نرخ یادگیری (learning rate)، تعداد ایپاک ها (epoch) اشاره کرد. اما این نوع شبکه ها نسبت به سایر شبکه ها تعداد ابرپاراکتر بیشتری دارند که به بررسی آن ها پرداخته می شود. محاسبه اندازه خروجی لایه پیچشی. درصورتی که اندازه ورودی formula_60 باشد و تعداد فیلترها formula_61 باشد و اندازه ماتریس هسته formula_62 باشد، و همچنین از هر طرف تصویر مقدار حاشیه گذاری formula_63 باشد و مقدار گام formula_64 در نظر گرفته شود اندازه تصویر خروجی از رابطه زیر به دست می آید: formula_65 تاریخچه. شبکه های عصبی پیچشی مشابه سیستم پردازش دیداری در موجودات زنده عمل می کنند. از قرن نوزدهم به طور همزمان اما جداگانه از سویی نوروفیزیولوژیست ها سعی کردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند، و از سوی دیگر ریاضیدانان تلاش کردند مدل ریاضی ای بسازند که قابلیت فراگیری و تجزیه و تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. اولین کوشش ها در شبیه سازی با استفاد
ه از یک مدل منطقی در اوایل دههٔ ۱۹۴۰ توسط وارن مک کالک و والتر پیتز انجام شد که امروزه بلوک اصلی سازنده اکثر شبکه های عصبی مصنوعی است. عملکرد این مدل مبتنی بر جمع ورودی ها و ایجاد خروجی با استفاده از شبکه ای از نورون ها است. اگر حاصل جمع ورودی ها از مقدار آستانه بیشتر باشد، اصطلاحاً نورون برانگیخته می شود. نتیجه این مدل اجرای ترکیبی از توابع منطقی بود. در سال ۱۹۴۹ دونالد هب قانون یادگیری را برای شبکه های عصبی طراحی کرد. در سال ۱۹۵۸ شبکه پرسپترون توسط روزنبلات معرفی گردید. این شبکه نظیر واحدهای مدل شده قبلی بود. پرسپترون دارای سه لایه است که شامل لایهٔ ورودی، لایهٔ خروجی و لایهٔ میانی می شود. این سیستم می تواند یاد بگیرد که با روشی تکرارشونده وزن ها را به گونه ای تنظیم کند که شبکه توان بازتولید جفت های ورودی و خروجی را داشته باشد. روش دیگر، مدل خطی تطبیقی نورون است که در سال ۱۹۶۰ توسط برنارد ویدرو و مارسیان هاف در دانشگاه استنفورد) به وجود آمد که اولین شبکه های عصبی به کار گرفته شده در مسائل واقعی بودند. آدالاین یک دستگاه الکترونیکی بود که از اجزای ساده ای تشکیل شده بود، روشی که برای آموزش استفاده می شد با پرس
پترون فرق داشت. در سال ۱۹۶۹ میسکی و پاپرت کتابی نوشتند که محدودیت های سیستم های تک لایه و چند لایه پرسپترون را تشریح کردند. نتیجه این کتاب پیش داوری و قطع سرمایه گذاری برای تحقیقات در زمینه شبیه سازی شبکه های عصبی بود. آن ها با طرح اینکه طرح پرسپترون قادر به حل هیچ مسئله جالبی نمی باشد، تحقیقات در این زمینه را برای مدت چندین سال متوقف کردند. با وجود اینکه اشتیاق عمومی و سرمایه گذاری های موجود به حداقل خود رسیده بود، برخی محققان تحقیقات خود را برای ساخت ماشین هایی که توانایی حل مسائلی از قبیل تشخیص الگو را داشته باشند، ادامه دادند. از جمله گراسبگ که شبکه ای تحت عنوان Avalanch را برای تشخیص صحبت پیوسته و کنترل دست ربات مطرح کرد. همچنین او با همکاری کارپنتر شبکه های نظریه تشدید انطباقی را بنا نهادند که با مدل های طبیعی تفاوت داشت. اندرسون و کوهونن نیز از اشخاصی بودند که تکنیک هایی برای یادگیری ایجاد کردند. ورباس در سال ۱۹۷۴ شیوه آموزش پس انتشار خطا را ایجاد کرد که یک شبکه پرسپترون چندلایه البته با قوانین نیرومندتر آموزشی بود. پیشرفت هایی که در سال ۱۹۷۰ تا ۱۹۸۰ به دست آمد برای جلب توجه به شبکه های عصبی بسیار مهم
بود. برخی فاکتورها نیز در تشدید این مسئله دخالت داشتند، از جمله کتاب ها و کنفرانس های وسیعی که برای مردم در رشته های متنوع ارائه شد. امروز نیز تحولات زیادی در تکنولوژی ANN ایجاد شده است.
تلویزیون سبا، شبکه ای تلویزیونی خصوصی فعال در ولایت کابل، افغانستان با پخش ۲۴ ساعته است. این تلویزیون افزون بر ولایت کابل در ۱۲ ولایت دیگر افغانستان نیز با آنتن های معمولی قابل مشاهده است. این شبکه ماهواره ای شامل دو کانال تلویزیونی، تلویزیون سبا و دنیای سبا که متعلق به سازمان رسانه ای سبا است، می باشد. این شبکه در بهار ۲۰۰۶ تاسیس و در اواخر ۲۰۰۷ پخش آن آغاز گردید. تلویزیون سبا و دنیای سبا مخصوصاً برای کسانی ساخته شده است که می خواهند همه چیز را در طبیعت و مراقبت های پزشکی بیاموزند.
سن گندم نام یک گونه از خانواده ساس های سپرفلزی از راسته نیم بالان است. این گونه بومی شمال آفریقا، بالکان و غرب و مرکز آسیا است. این حشره آفت بزرگ غلات از جمله گندم و جو است. سن گندم از آفات بسیار مهم و اقتصادی گندم می باشد یعنی از میان دیگر آفات گندم سن گندم مقام اول را از لحاظ خسارت اقتصادی دارد. این آفت سالانه خسارت سنگینی را به مزارع گندم وارد می کند.
گی دروت (؛ زادهٔ ) سیاست مدار، و ورزشکار دو و میدانی اهل فرانسه است. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون لژیون دونور (شوالیه) شده است.
فهرست دارندگان عنوان هنرمند خلق جمهوری آذربایجان در زیر آمده است.
گربه ماهی خاکی نام یک گونه از خانواده گربه ماهیان دریایی است.
انقباض عروق به تنگ یا باریک شدن عروق خونی ناشی از انقباض دیواره عضلانی عروق به ویژه در سرخرگ ها و سرخرگچه ها اشاره دارد. این فرایند حالت عکس اتساع عروق است که به گشاد شدن عروق منجر می شود. این روند به ویژه در بندایش خونریزی و از دست دادن شدید خون اهمیت دارد. هنگامی که عروق خونی منقبض می شوند، جریان خون محدود شده یا کاهش پیدا می یابد، بنابراین گرمای بدن حفظ شده و مقاومت عروق افزایش پیدا می کند. این روند باعث می شوند خون کمتری به سطح برسد که در نتیجه آن تابش حرارتی کمتر شده و رنگ پوست تیره می گردد. در یک سطح جامع تر، "انقباض عروق" یک مکانیسم است که بدن توسط آن به حفظ و تنظیم فشار متوسط شریانی می پردازد.
ایکاروس () یک شرکت اتوبوس سازی و تولیدکننده اولین و طویل ترین اتوبوس شهری پله کوتاه در بوداپست، مجارستان بود که در سال ۱۸۹۵ تأسیس و تا سال ۲۰۰۳ انواع اتوبوس شهری و بین شهری تولید می کرد. قرارداد انتقال تکنولوژی و تولید مشترک این اتوبوس در ایران منعقد شده است. نام تجاری این اتوبوس ها از یکی از اساطیر یونانی، به نام ایکاروس برگرفته شده است. پیوند به بیرون. وبگاه رسمی
تقویم انتخاباتی سال ۲۰۱۸ میلادی فهرستی است از انتخابات های مستقیم ملی و فدرال که در این سال در همهٔ کشورهای مستقل و قلمروهای وابسته جهان برگزار می شود. انتخابات های میان دوره ای در این فهرست گنجانده نشده اند اما همه پرسی های ملی در آن وجود دارند. سعی شده تا جای ممکن تاریخ های دقیق یاد شوند.
ترور فردی () در مجموعه اصطلاحات چپگرا، نوعی از ترور انقلابی، قتل افراد جدا شده با هدف ارتقاء جنبش سیاسی، تحریک تغییرات سیاسی تا رسیدن به انقلاب سیاسی است. به همین ترتیب، این نوع قتل ها از انواع دیگر قتل های هدفمند، به ویژه نوع قتل فردی و ترورهای سیاسی قدیمی متفاوت است. ترور فردی در مقابل ترور سیاسی. بسیاری از نویسندگان تمایز بین نوع قتل های سیاسی و موارد دیگر را ترسیم نمی کنند و هیچ اجماع کاملی در مورد این موضوع وجود ندارد. زف ایویانسکی تلاش کرد تا یک تمایز به شرح زیر ایجاد کند. مادامی که ترور انقلابی افراد و ترور سنتی سیاسی دارای هدف مشترک و ایجاد یک تغییر سیاسی عمده هستند، ولی در جنبه های مختلف از جمله در تاکتیک ها، روش ها، نقش، دیدگاه بر جامعه و اهمیت یک عمل فردی متفاوت هستند. اکثر تفاوت ها از یک قصد فوری در یک عمل فردی ناشی می شود. در قتل سیاسی سنتی هدف قتل شخصیت سیاسی در رهبری است، مانند پادشاه یا دیکتاتوری که حذف آنها به تغییرات سیاسی منجر می شود و به همین ترتیب انتخاب هدف اهمیت اساسی دارد. هدف نهایی این است که به رژیمی که توسط سوژه نمایندگی می شود ضربه وارد کند. در حالی که در ترور فردی، انتخاب سوژه، در
حالی که مهم است، نسبت به سوژه اصلی نقش ثانویه دارد و افکار عمومی را به جنبش سیاسی و ارتقاء سیاسی جنبش سوق می دهد. این تمایز مهم تفاوت های تاکتیکی را توضیح می دهد. در حالی که ترور سیاسی سنتی ممکن است کاملاً مخفی باشد. کارایی ترور فردی انقلابی به میزان زیادی بستگی به تبلیغ این عمل دارد. هدف ترور سیاسی، معمولاً یک فرد خاص است، در حالی که هدف یک عمل تروریستی اینچنین نیست. دیوید سی. راپوپورت (۱۹۷۱) این تفاوت را به صورت زیر تشریح کرد: «... قاتل مردانی را که سیستم را فاسد می کنند، از بین می برد، در حالی که یک تروریست یک سیستم را تخریب می کند که پیش از آن هر فرد در ارتباط با آن را فاسد کرده است» تاریخچه. ریشه های ترور افراد به عنوان تاکتیک های انقلابی در نیمه دوم قرن نوزدهم در اروپا شکل گرفته است. بخشی از مبانی نظری آن «تبلیغ علیه عمل» بود که توسط ایدئولوگ های آنارشیسم مطرح شد. احزاب مختلف انقلابی، نسبت به ترور افراد، به لحاظ سیاسی، تاکتیکی، اخلاقی و سایر دلایل، نگرش مختلفی دارند.
تروریسم راست گرا () یا تروریسم راست گرایانه به وسیله انواع ایدئولوژی ها و باورها، از جمله ضدکمونیسم، نئوفاشیسم، نئونازیسم و مخالفت در برابر سقط جنین، فعال شده است. این نوع تروریست ها به صورت پراکنده هستند کم یا هیچ همکاری بین المللی بین آنها وجود ندارد. تروریسم رادیکالیسم مدرن راست برای اولین بار در دهه ۱۹۸۰ در اروپای غربی ظاهر شد و پس از انحلال اتحاد جماهیر شوروی اولین بار در اروپای شرقی ظاهر شد. هدف. هدف تروریست های راست گرا، سرنگونی دولت ها و جایگزینی آنها با رژیم های ملی گرا و فاشیست است. هسته این جنبش عبارت است از نئو فاشیست های کچل، سیاست های راست تندرو، هولیگانیسم فوتبالی و روشنفکران راهنما معتقدند که دولت باید خود را از عناصر خارجی خلاص کند تا بتواند از شهروندان خود محافظت کند. با این حال، آنها معمولاً فاقد یک ایدئولوژی سختگیرانه هستند. علت. آرمین فالک و همکارانش نشان می دهند که جرایم افراطی راست (REC)، که شامل انگیزه های نژادپرستانه است، با میزان بیکاری مرتبط است. در نتیجه، با افزایش نرخ بیکاری، گرایش های راست نیز افزایش می یابد. این همبستگی را می توان در چندین کشور از جمله آلمان، ایالات متحده و انگل
ستان به خوبی مشاهده می شود. علاوه بر این، این پدیده لزوماً با افراد مرتبط نیست، بلکه بیکاری بر ارزشهای بشردوستانه جامعه مانند تحمل و بی اعتمادی تأثیر می گذارد. بر اساس نظر فالک، این بدین معناست که با افزایش نرخ بیکاری، ارزش های بشردوستانه تحمل و دلگرمی کاهش می یابد. این علت تروریسم جناح راست با یک دیدگاه کارکردگرایانه در زمینه اشتغال همراه است. فرانته رویکرد عملکرد را به عنوان «چگونگی شرکت جامعه در مسیرهای قابل انتظار و غیرقابل انتظار برای حفظ نظم موجود در جامعه» تعریف می کند. کار و اشتغال در خدمت چندین تابعه برای جامعه است (دانشگاه مینه سوتا ۱۲٫۲). کتابخانه دانشگاه مینه سوتا نشان می دهد که اشتغال کارگران باعث ایجاد درآمد و همچنین تشخیص هویت آنها (۱۲٫۲) کمک می کند. وقتی اشتغال کم است، منجر به تهدید از دست رفتن هویت می شود که می تواند منجر به افزایش تروریسم شود. دومین علت تروریسم راست، همان طور که توماس گریون اشاره می کند، پوپولیسم یا دقیق تر، پوپولیسم راست گرا است. ژن ورنر مولر پوپولیسم را به مثابه یک شکل از هویت سیاسی توصیف می کند که به لحاظ ذاتی ضد استقرار و ضد پلورالیست است. به سادگی، پوپولیسم از پیشرفت «ش
هروند عادی» حمایت می کند و از برنامه های نخبگان ممتاز حمایت نمی کند. علاوه بر این، گریون تعریف پوپولیست راست گرا به عنوان کسانی که از قوم گرایی حمایت می کنند و با مهاجرت مخالفت دارند. سیاست های پوپولیست راست گرا که در رسانه ها پوشش داده می شود، اخیراً شامل فرمان اجرایی ۱۳۷۶۹ است که ممنوعیت سفر از کشورهای اکثریت مسلمان به ایالات متحده و سیاست مهاجرت دونالد ترامپ است که پیشنهاد می کند که دیوار بین ایالات متحده و مکزیک برای جلوگیری از ورود مهاجران غیرقانونی به آمریکا کشیده شود. گریون نشان می دهد که سیاست مهاجرت نه تنها رقابت اقتصادی را تهدید می کند، بلکه ارزش های سنتی و هویت ها را تهدید می کند. با توجه به انگیزه های قوم گرایی در پشت این سیاست ها، آنها به عنوان پوپولیسم راست گرا طبقه بندی می شوند. از آنجاییکه پوپولیسم راست گرا یک محیط را «ما در برابر آنها» ایجاد می کند باعث تروریسم به احتمال زیاد خواهد شد. این علت تروریسم راست گرا با یک دیدگاه درگیری می تواند باشد. فررانته چشم انداز درگیری را به عنوان تمرکز بر درگیری در مورد منابع کمیاب و استراتژی های گروه های سودمند مورد استفاده برای تثبیت توافق نامه های اجتماعی
که از آن بهره مند می شوند، توضیح می دهد. هنگامی که مردم احساس می کنند که ارزش های سنتی آنها توسط نخبگان اجتماعی که به افزایش مهاجرت کمک می کنند، مورد تهدید قرار می گیرد، منازعات و تروریسم را دنبال می کنند. آفریقای جنوبی. در سال ۱۹۹۳، کریس هانی، دبیرکل حزب کمونیست آفریقای جنوبی، توسط جانوس والوس، ضد کمونیست راست افراطی لهستانی کشته شد، که توسط کلایو دربی-لوئیس، معاون آپارتاید راستگرا، اجیر شده بود. آفریکانر ویراستندبوینگ، یک سازمان شبه نظامی نئونازی به عنوان گروه تروریستی شناخته شده است. در سال ۲۰۱۰، مقامات آفریقای جنوبی طرح تروریست های راستگرا برای انتقام قتل یوجین ترل بلانچ را کشف و خنثی کردند.
رشدی انور ، (٣ اگوست ١٩٢٠ دورک - ٢ دسامبر ١٩٤٢ استانبول) شاعر ترک که در ٢٢ سالگی بر اثر بیماری سل جان خود را از دست داد. در سال های بعد از مرگش داستان زندگی کوتاه و شعرهایش به همراه داستان زندگی و مرگ دوست و همراهش مظفر طیب اوسلو که از شاگردان شاعر ترک بهجت نجاتیگیل بوده اند، در قالب مجموعه های ادبی به نام «شاعران زونگولداغ» منتشر شد. زندگی وی در فیلمی به نام رویای یک پروانه بر روی پرده سینما به نمایش درآمده است. زندگی. رشدی انور در ۳ اگوست ۱۹۲۰ در دِورِک متولد شد. مادرش فکریه و پدرش محمدامین انور نام داشت و معلم یک روستا بود. رشدی فرزند ارشد خانواده بود و دو برادر به نامهای حسین و سِفِت داشت. او در سال ۱۹۳۳ پس از اتمام تحصیلات ابتدایی در دورک، تحصیلات متوسطه خود را که در قسطمونی آغاز کرده و سپس به تحصیلاتش در دبیرستان محمت چلیکل زونگولداغ ادامه داد. در ۱۹۳۸ به دلیل ابتلا به بیماری سل مجبور شد یک سال از مدرسه و آموزش فاصله بگیرد. به دلیل فاصله ای که از فضای آموزشی گرفته بود، پس بازگشت مجدد به تحصیل در سال بعد نیز موفق به ادامه تحصیل نشد. پس مدرسه را رها کرد و به عنوان دستیار مسئول مالی واردات در شرکت زغال سنگ
ارگلی، مشغول به کار شد. سال های ۱۹۴۲–۱۹۴۱ را در حالی که با شدت گرفتن بیماری اش بین کار و بیمارستان طی می کرد، به همراه بهجت نجاتیگیل که در دبیرستان چلیکل زونگولداغ به مدت یک سال معلم بود و دوست نزدیک شاعرش مظفر طیب اوسلو در روزنامه ها و مجله هایی که در زونگولداغ چاپ می شد و در مجموعه حضور که در استانبول انتشار می یافت، شعر و نوشته هایش را منتشر کرد. رشدی انور در پی وخامت اوضاع سلامتی اش به استانبول رفت و در بیمارستان مسلولین جزیره هیبلی تحت مداوا قرار گرفت. در رفت وآمدهای بین استانبول و زونگولداغ در کشتی آنافارتالار با «مدیحا سس سیز» آشنا شد. مدیحا در سالی که دوره متوسطه را در دبیرستان کاندیلی به اتمام رسانده بود پس از موفقیت در آزمون استخدامی کارخانه فولاد کارابوک، برای مدتی در آنجا خدمت کرد. وی در کارابوک به طور ناگهانی بیمار شد و به دلیل عدم تشخیص نوع بیماری اش به استانبول رفت و در بیمارستان مسلولین جزیره هیبلی تحت درمان قرار گرفت. او از بیمارستان مرخص شد اما پس از آن بیماری اش شدت گرفت. دکتر احمد بیک پزشک اهل بشیکتاش بیماری اش را التهاب شکم تشخیص داد اما کار از کار گذشته بود. بدین منوال مدیحا سس سیز که ا
ز ازدواجش با رشدی زمان زیادی نگذشته بود، درگذشت. از این روی بیماری رشدی انور هم رو به وخامت گذاشت و سپس در دوم دسامبر ۱۹۴۲ در خانه ای در کوچه «شاعر لیلا» در بشیکتاش، زندگی را بدرود گفت و در گورستان اورتاکوی به خاک سپرده شد. در سال ۱۹۵۶ «صالح بیرسل» شعرها و دیگر نوشته هایش رشدی انور را در کتابی به نام «رشدی اُنور» جمع آوری کرد. رشدی انور با این باور که به دلیل بیماری عمر کوتاهی خواهد داشت زندگی کرد و در شعرهایش نیز این احساس را بازتاب داد. نام او پس از مرگش همچون دوست شاعرش، مظفر طیب اسلو، که مانند او در جوانی مرده بود، در یادها باقی ماند.
حق درخواست ()از حکومت برای رسیدگی مجدد به شکایتها، عبارت از حقی است که به فرد داده می شود تا بدون ترس از انتقام یا مجازات، از حکومتش شکایت کند. پاراگراف ۴۴ منشور حقوق اساسی اتحادیه اروپا این حق را به پارلمانهای اروپائی می دهد. حقی که به قانون اساسی آلمان اعلامیه حقوق بشر ۱۶۸۹، درخواست حق در سال ۱۶۲۸ و منشور کبیر ۱۲۱۵ برمی گردد. صلاحیت. ایالات متحده آمریکا. ممنوعیت عدم دسترسی به حق درخواست از حکومت اساساً به کنگره و قوه قضائیه فدرال ایالات متحده آمریکا بر می گردد. دکترین همکاری (حکومت و مردم) بعداً به حفاظت حقوق در وضعیت کنونی گسترش یافت و به تمام ایالات و دادگاه های فدرال و مجالس قانونگزاری، و به شاخه های اجرائی دولت و دولتهای فدرال تعمیم داده شد. برای مثال در ژانویه ۲۰۰۶ در سنای آمریکا یک بودجه ۲۱۸۰ دلاری به لایحه اصلاحات اخلاقی اختصاص داده شد. این لایحه برای اولین بار شرطی داشت (بخش ۲۰۴) و کوششی بود برای تشویق توده های مردم جهت جا انداختن مقررات فدرال. لایحه می گوید که توده های مردم داوطلبانه سعی کنند تا نقطه نظرات خود را دربارهٔ موضوعی خاص از مقامات حکومت فدرال به دیگران منتقل کنند یا دیگر اعضای جامعه را ب
دین کار تشویق کنند. مخالفت سازمان یافته. این بند با مخالفت سازمان یافته ارگانهایی، از جمله اتحادیه آزادیهای شهروندی آمریکا، کمیته ملی حق زندگی، و انجمن ملی سلاح مواجه شد. در ۱۸ ژانویه ۲۰۰۷ سنای آمریکا با رأی ۵۵ در مقابل ۴۳ خواستار حذف بخش ۲۱۱ از لایحه مذکور شد. با اینهمه سایر مقررات پیشنهاد شده لایحه فوق زیر نظارت یازدهمین کنگره آمریکا به قوت خود باقی ماند. هم اکنون یک کشمکش ادامه دار وجود دارد. از یک طرف سازمانهایی تلاش دارند کوشش شهروندان، از افراد عادی تا گروه ها و شرکتهای خصوصی، بر سیاست گذاران دولتی تأثیرگذار باشد، و از طرف دیگر گروهی که حامی دولت هستند که مخالف این نظریه می باشند. لایحه جنجالی. یک لایحه جنجالی دیگر، (لایحه شماره) H.R.984 ملزم می کند که ۸۰۰۰ مقام شاخه اجرایی تقریباً هرگونه «ارتباطات مهم» از هر «طرف خصوصی»، را به بانک اطلاعات عمومی (اصلی) گزارش کنند. «طرف خصوصی» واژه یی است که این لایحه تقریباً برای توصیف همه اشخاص غیر از مقامات دولتی بکار می برد. در لایحه منظور از ارتباطات مهم شفاهی یا کتبی (یا ایمیل الکترونیک)، هر اقدامی است که بخش خصوصی انجام دهد تا بر اعمال دولتی از جانب هر اداره یا م
قامات و کارمندان اجرائی ایالات متحده تأثیرگذار باشد. این شامل هرنوع از ارتباطات یکطرفه یا دوطرفه شامل فاکس نامه و ایمیل پیام تلفنی می تواند باشد. این لایحه توسط برخی سازمان ها با شعار گسترش «دولت در آفتاب» پشتیبانی می شود، اما گروه های دیگر این را تخطی و نقض حق درخواست تلقی می کنند؛ و معتقدند که این لایحه راه اشتراک و ارتباط مردم را برای ابراز دیدگاه های مخالف حکومت، بدون این که یک موضوع عمومی تلقی شوند، ناممکن می کند.
حکم آباد یا (هکماوار) محله ای از محلات قدیمی تبریز است که در شمال غرب این شهر واقع شده است. این محله از شرق به محله ویجویه و از شمال به محله عموزین الدین و جمشید آباد و از شمال غرب به دیزج (محله ابوذر) و از غرب به جاده سنتو و قراملک و از جنوب به شنب غازان و آخونی و از جنوب شرقی به باغات محله کوچه باغ و قره آغاج منتهی می شود. منطقهٔ حکم آباد دارای زمین های کشاورزی بسیاری بوده و از دیرباز قطب تولید محصولات کشاورزی تبریز می باشد که علاوه بر تأمین مایحتاج تبریز در فصول بهار و تابستان، محصولات کشاورزی تولید شده به شهرهای مجاور نیز صادر می گردد. در دهه های پیشین کشاورزی اصلی ترین فعالیت اقتصادی این منطقه بوده و اکثر ساکنین حکم آباد از طریق کشاورزی امرار معاش می نمودند. اکثر محصولات کاشت شده انواع سبزیجات می باشد که معمولاً خاص منطقهٔ حکم آباد می باشند؛ از این میان نعناع حکم آباد از لحاظ رنگ، عطر و طعم دارای کیفیت بسیار بالایی بوده و معروف است. میدان های حکم آباد. حکم آباد دارای دو میدان بوده که اولی میدان کوچک یا میدان ماشین «بواسطهٔ این که آخرین ایستگاه اتوبوس شرکت واحد از این میدان دور می زد» و دومی میدان بزرگ یا