Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
اوفلی بو (؛ زادهٔ ۱۹۹۲) بازیگر اهل فرانسه است. زندگی نامه. اوفلی بو در سال ۱۹۹۲ در بزانسون زاده شد. پدرش وکیل و مادرش خانه دار است[2]. در سال ۲۰۱۴، در سن بیست و یک سالگی در مسابقات دخترشایسته شرکت کرد و دخترشایسته استان فرانش-کنته شد. پس از آن به مونپله رفت تا در مدرسه تئاتر کور فلوران برود و تحصیلاتش را در این زمینه ادامه دهد. در همین زمان بود که عبدالطیف کشیش او را برای بازی در فیلم جدیدش انتخاب کرد و وارد دنیای سینما شد. زندگی حرفه ای. در حالیکه مشغول تحصیل بود برای یک نقش کوتاه در سریال کندیس رنوآر انتخاب شد[2]. در نهایت عبدالطیف کشیش او را برای بازی در فیلم جدیدش انتخاب کرد تا مورد توجه مطبوعات فرانسوی مثل گالا و پاریزین قرار گیرد. در سال ۲۰۱۸ عبدالرضا کاهانی او را برای ایفای یکی از نقش های اصلی آزاد مثل هوا انتخاب کرد.
ترنس مورگان (; – ) بازیگر تئاتر، و بازیگر سینما اهل بریتانیا بود. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می توان به "هملت" و "قایم موشک" اشاره کرد.
جانی شنون (؛ زادهٔ ) هنرپیشه اهل بریتانیا است. وی بازیگر فیلم هایی همچون نمایش، قایم موشک، رسوایی و دوندگان بوده است.
لوتسیا شربجیا (؛ زادهٔ ) هنرپیشه اهل کرواسی است. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می توان به "عفونت"، "قدیس" و "مدونا" اشاره کرد.
الگوریتم Word2vec یک گروه از مدل های مرتبط با پردازش متن است که برای تولید کلمه جاسازی استفاده می شود. این مدل ها شبکه های عصبی هستند که برای آموزش بازسازی مفاهیم زبانی کلمات به کار می روند. الگوریتم Word2vec به عنوان ورودی، یک قسمت بزرگ متن را می گیرد و یک فضای برداری، نوعاً چندصد بعد، با کلمه منحصربه فرد در پیکره متنی که به یک بردار متناظر در فضا اختصاص داده می شود، تولید می کند. بردارهای کلمه در فضای بردار قرار می گیرند به طوری که کلماتی که زمینه های متفاوتی را در زبان شناسی پیکره ای به صورت مشترک دارند در نزدیکی یکدیگر در فضا قرار دارند. الگوریتم Word2vec توسط تیمی از محققان به رهبری توماس میکولوف در گوگل ایجاد شد. متعاقباً این الگوریتم توسط محققان دیگر تحلیل و توضیح داده شد. بردارهایی که با استفاده از الگوریتم Word2vec ایجاد شده اند، مزایای زیادی در مقایسه با الگوریتم های قبلی مانند آنالیز پنهان مفهومی دارند. CBOW و skip grams. Word2vec از هر دو ساختار مدل برای تولید یک نمایش توزیع شده از کلمات استفاده می کند:مدل بسته کلمات(CBOW) یا ان-گرم. در بسته کلمات پیوسته، مدل، کلمه فعلی را از یک پنجره از کلمات متن
ی اطراف پیش بینی می کند. ترتیب کلمات متن بر پیش بینی تأثیر نمی گذارد. در معماری اسکیپ پیوسته، این مدل از کلمه فعلی برای پیش بینی پنجره اطراف کلمات متن استفاده می کند. در این معماری وزن این کلمات به مراتب بیشتر از کلمه متن فاصله است. طبق تحقیقاتی، CBOW سریعتر است، در حالی که skip-gram کندتر است، اما کارهای بهتر برای کلمات نادرست انجام می دهد. پارامتریزاسیون. نتایج آموزش word2vec می تواند به پارامتریزاسیون حساس باشد. در زیر برخی از پارامترهای مهم در آموزش word2vec آورده شده است. الگوریتم آموزش. یک مدل Word2vec می تواند با نمونه برداری بیشینه هموار و / یا نمونه برداری منفی آموزش داده شود. برای تخمین تقریبی لگاریتم درست نمایی-احتمال یک مدل به دنبال حداکثر سازی است و روش بیشینه هموار از کدگذاری هافمن برای کاهش محاسبه استفاده می کند. روش نمونه گیری منفی، از سوی دیگر، با به حداقل رساندن تابع درست نمایی احتمالِ ورود به نمونه های منفی، به حداکثر سازی می رسد. به گفته نویسندگان، بیشینه هموار سلسله مراتبی برای کلمات نادر بهتر عمل می کند در حالی که نمونه گیری منفی برای کلمات مکرر بهتر عمل می کند و با بردارهای تک بعدی بهتر
کار می کند. همان طور که دوره های آموزشی افزایش می یابد، بیشینه هموار سلسله مراتبی می تواند مفید باشد. ساب-نمونه گیری. کلمات با فرکانس بالا اغلب اطلاعات کمی را ارائه می دهند. کلمات با فرکانس بالای یک آستانه خاص ممکن است به منظور افزایش سرعت آموزش مورد استفاده قرارگیرد. ابعاد. کیفیت نصب کلمه با ابعاد بالاتر افزایش می یابد. اما بعد از رسیدن به نقطه ای، سود نهایی کم می شود. به طور معمول، ابعاد بردارها قرار است بین ۱۰۰ تا ۱۰۰۰ باشد. پنجره محتوا. اندازه پنجره متن مشخص می کند که چند کلمه قبل و بعد از یک کلمه معین، به عنوان کلمات متن کلمه معین در نظر گرفته می شود. با توجه به نوشتار نویسندگان، ارزش پیشنهادی ۱۰ برای هر اسکیپ گرام و ۵ برای CBOW است. برنامه های افزودنی. یک فرمت word2vec برای ساختن جاسازی از کل اسناد (به جای کلمات فردی) پیشنهاد شده است. این تمدید به نام paragraph2vec یا doc2vec خوانده می شود و در ابزارهای C، پیتون و جاوا / Scala اجراشده است (متن زیر را ببینید)، با نسخه های جاوا و پیتون نیز از استنباط سند در اسناد جدید پشتیبانی می کنند. بردارهای کلمه برای بیوانفورماتیک: BioVectors. بسط بردارهای حرفه ای بر
ای n در توالی های زیست دارویی (به عنوان مثال دی ان ای، آر ان ای و پروتیین ها) برای کاربردهای بیوانفورماتیک توسط عسگری و مفرد پیشنهاد شده است. نتایج نشان می دهند که BioVectors می تواند توالی های زیستی را برحسب تفاسیر بیوشیمیایی و بیوفیزیکی الگوهای زیربنایی توصیف کند. یک متغیر مشابه، dna2vec نشان داده است که همبستگی بین امتیاز شباهت الگوریتم نیدلمن-وانچ و شباهت کسینوسی با بردارهای حرفه ای dna2vec وجود دارد. بردارهای حرفه ای برای رادیولوژی: کلمه هوشمند درون سازی شده (IWE). یک بسط بردارهای کلمه برای ایجاد یک بردار متراکم از گزارش رادیولوژی غیر ساختاری توسط بانجری مطرح شد. یکی از بزرگ ترین چالش ها با Word2Vec، چگونگی رسیدگی به کلمات ناشناخته یا خارج از دایره لغات و از لحاظ مورفولوژیکی شبیه کلمات است. این موضوع به خصوص در زمینه هایی مثل پزشکی که در آن کلمات مترادف و مرتبط می توانند بسته به سبک ترجیح داده شده توسط رادیولوژیست استفاده شوند، می تواند به ندرت در یک پیکره زبانی بزرگ مورد استفاده قرار گیرد. اگر مدل word2vec قبل از این با یک واژه خاص مواجه نشده باشد، مجبور به استفاده از یک بردار تصادفی خواهد شد، که به طور
کلی از نمایش ایدئال خود دور است. IWE الگوریتم word2vecرا با یک تکنیک نقشه برداری فرهنگ معنایی برای مقابله با چالش های عمده استخراج اطلاعات از متون بالینی ترکیب می کند، که شامل ابهام سبک روایت متن آزاد، تغییرات واژگانی، استفاده از دوره های تلگرافی و استفاده مکرر از کلمات و ظهور مکرر اختصارات و لغات مخفف است. به طور خاص، مدل IWE (که بر روی یک مجموعه داده سازمانی آموزش دیده است) با موفقیت به مجموعه داده سازمانی متفاوتی ترجمه شده است که تعمیم پذیری مناسب رویکرد در موسسات را نشان می دهد. تحلیل و بررسی. دلایل استفاده از یادگیری کلمه جاسازی در چارچوب word2vec به خوبی درک نشده است. گلدبرگ و لوی خاطرنشان می کند که تابع هدف word2vec باعث می شود که کلمات در شرایط مشابه به صورت مشابه (مانند اندازه گیری شباهت های کوزینوس) رخ دهند که این امر با فرضیه توزیعی J. R. Firth مطابقت دارد. با این حال، آن ها توجه دارند که این توضیح " بسیار دستی " است و استدلال می کند که توضیح رسمی تری ترجیح داده خواهد شد. حفظ روابط معنایی و نحوی. رویکرد کلمه جاسازی می تواند چندین درجه متفاوت از تشابه بین کلمات را ثبت کند. Mikolov و همکاران در سال
۲۰۱۳ دریافتند که الگوهای معنایی و نحو با استفاده از محاسبات بردار قابل تولید می باشند. الگوهایی مانند «مرد به زن به عنوان برادر به خواهر» است که می تواند از طریق عملیات جبری بر روی نمایشگرهای بردار این کلمات ایجاد شود به طوری که نمایش برداری «برادر»- «مرد» + « زن» نتیجه را تولید می کند که به نمایش برداری «خواهر» در مدل نزدیک تر است. ارزیابی کیفیت مدل. Mikolov و همکاران (۲۰۱۳) رویکردی برای ارزیابی کیفیت یک مدل word2vec که از الگوهای معنایی و معنایی در بالا استفاده می کنند، توسعه دادند. آن ها مجموعه ای از روابط معنایی و معنایی را توسعه دادند که از آن به عنوان یک معیار برای تست صحت مدل استفاده کردند. هنگامی که کیفیت مدل برداری را ارزیابی می کنیم، کاربر می تواند از این تست برای دقت استفاده کند که در word2vec اجرا می شود، یا مجموعه تست خودشان را توسعه می دهد که برای پیکره زبانی که مدل را می سازد، معنادار است. این رویکرد آزمون چالش برانگیز تری را ارائه می دهد تا اینکه به سادگی استدلال کند، کلماتِ شبیه به کلمه آزمون داده شده، به طور مستقیم قابل قبول هستند. پارامترها و کیفیت مدل. استفاده از پارامترهای مدل مختلف و اند
ازه های مختلف پیکره زبانی می تواند تا حد زیادی بر کیفیت یک مدل word2vec تأثیر بگذارد. دقت می تواند به چند روش، از جمله انتخاب معماری مدل (CBOW یا اسکیپ گرام)، افزایش تعداد برداری داده، افزایش تعداد ابعاد برداری، و افزایش اندازه پنجره در نظر گرفته شده توسط الگوریتم بهبود یابد. هر یک از این پیشرفت ها با هزینه افزایش پیچیدگی محاسباتی همراه است و بنابراین زمان تولید مدل افزایش می یابد. مدل اسکیپ گرام با استفاده از پیکره های بزرگ و تعداد زیادی از ابعاد، بالاترین دقت کلی را به دست می دهد و همواره بالاترین دقت را در روابط معنایی به همراه دارد و بالاترین دقت نحوی را در اغلب موارد ارائه می دهد. با این حال، CBOW در محاسبات کم هزینه است و نتایج دقت مشابهی دارد. دقت به طور کلی افزایش می یابد زیرا تعداد کلمات مورد استفاده و ابعاد افزایش می یابد. Mikolov و همکاران گزارش کرده اند که دو برابر کردن مقدار داده های آموزشی منجر به افزایش پیچیدگی محاسباتی معادل دو برابر کردن تعداد ابعاد برداری می شود.Altszyler و همکاران (۲۰۱۷) عملکرد Word2vec را در دو تست معنایی برای اندازه پیکره زبانی مختلف مورد مطالعه قرار دادند. آن ها متوجه شد
ند که Word2vec دارای منحنی تدریجی یادگیری است، که در صورت تمرکز با اندازه کروی متوسط و بزرگ (بیش از ۱۰ میلیون کلمه) آموزش داده می شود. با این حال، با یک مجموعه آموزشی کوچک، lsa عملکرد بهتری را نشان داد. علاوه بر این، آن ها نشان می دهند که بهترین تنظیمات پارامتر به کار و مجموعه آموزشی بستگی دارد. با این وجود، برای مدل های اسکیپ گرام آموزش دیده در پیکره های سایز متوسط، با ابعاد ۵۰، اندازه پنجره ۱۵ و ۱۰ نمونه منفی، یک تنظیمات پارامتر خوب به نظر می رسد. منابع. https://www.researchgate.net/publication/339512877_A_Brief_Introduction_into_Word2Vec_Neural_Network_Application_in_NLP_-_Persian https://en.wikipedia.org/wiki/Word2vec
محمدباقر یخکشی کشتی گیر مازندرانی کشور ایران است. مسابقات قهرمانی کشتی جهان ۲۰۱۸. محمدباقر یخکشی پس از استراحت در دور نخست در دور دوم با نتیجه هفت بر صفر عباس رحمان اف دارنده مدال برنز آسیا از ازبکستان را مغلوب کرد. وی در دور بعد در مصاف با یولیس بون دارنده مدال برنز جهان از کوبا در حالی که سه ثانیه به پایان کشتی مانده بود و از حریف با نتیجه ۸ بر ۶ پیش بود، با نتیجه ۱۰ بر ۸ مغلوب شد و با توجه به حضور حریفش در دیدار فینال وی به گروه بازنده ها رفت. یخکشی در این گروه با ایوان گودیان از رومانی را با نتیجه ۱۱ بر یک شکست داد و راهی دیدار رده بندی شد. یخکشی در دیدار رده بندی وزن ۶۱ کیلوگرم با ارایه کشتی ضعیف مقابل جو کولون از آمریکا نتیجه را ۱۳ بر ۲ به حریف واگذار کرد و در رده پنجم قرار گرفت.
ادی مک گولدریک (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل جمهوری ایرلند است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال منچستر سیتی، باشگاه فوتبال آرسنال، باشگاه فوتبال نانیتون تاون، باشگاه فوتبال نورث همپتون تاون، باشگاه فوتبال استوک پورت کانتی، باشگاه فوتبال کریستال پالاس، باشگاه فوتبال کوربی تاون و باشگاه فوتبال منچستر سیتی اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال B جمهوری ایرلند بازی کرده است.
براون مک گاورن (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل جمهوری ایرلند است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال آرسنال، باشگاه فوتبال پیتربورو یونایتد، باشگاه فوتبال کویینز پارک رنجرز، باشگاه فوتبال نوریچ سیتی، و باشگاه فوتبال شامروک روورز اشاره کرد.
هالی آیرد (؛ زادهٔ ) هنرپیشه اهل بریتانیا است. وی بازیگر فیلم هایی همچون بزه، تئوری پرواز، صحنه های یک ماهیت جنسی و تسخیر بوده است.
در اقتصاد، انگیزهٔ سود یا محرک سود انگیزهٔ شرکت هایی است که برای رسیدن به بیشینه سازی سود فعالیت می کنند. نظریهٔ رایج اقتصاد خرد، فرض را بر این می گیرد که هدف غایی هر کسب وکاری پول درآوردن است. به عبارت دیگر، علت وجود یک کسب وکار، سودآوری است. انگیزهٔ سود یک اصل کلیدی در نظریه انتخاب عقلانی است. بر طبق این نظریه، عوامل اقتصادی به دنبال رسیدن به اهدافی هستند که بیشترین منفعت را از آن ببرند. بر این اساس، کسب وکارها با بیشینه سازی سود خود به دنبال منافع خود و-یا سهام داران شان هستند. از آنجا که این انگیزه از مباحث اقتصاد فراتر رفته و به موضوعی ایدئولوژیک تبدیل می شود، انگیزهٔ سود موضوع منازعات بسیاری شده است. انتقادات. بیشتر انتقادات بر انگیزه سود بر محور این ایده قرار دارند که سود، نمی بایست جایگزین نیازهای مردم شود. برای مثال در، سیکو فیلم مایکل مور، او به صنعت سلامت، به دلیل آنچه تمرکز بر سود به قیمت بیماران می خواند، حمله می کند. مور می گوید: یکی دیگر از انتقادهای رایج، به این موضوع مربوط است که برخی باور دارند انگیزهٔ سود خودخواهی و طمع را تهییج می کند. این دسته از منتقدان انگیزهٔ سود باور دارند که شرکت ها
به منظور بیشینه سازی سودشان، مسائل اخلاقی و ایمنی عمومی را نادیده می گیرند.
گاوین مک گاون (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل بریتانیا است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال لوتون تاون، باشگاه فوتبال آرسنال، و باشگاه فوتبال لوتون تاون اشاره کرد.
مارکوس مک گین (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال بارسلونا بی و باشگاه فوتبال آرسنال اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۱۷، ۱۸ و ۱۹ سال انگلستان و زیر ۱۷ سال جمهوری ایرلند بازی کرده است.
این مک ککنی (؛ ۴ اکتبر ۱۹۴۱ – ) بازیکن فوتبال اهل بریتانیا بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال آرسنال، باشگاه فوتبال هال سیتی، و باشگاه فوتبال ساوتند یونایتد اشاره کرد.
پارادوکس سنت پترزبورگ بر اساس یک بازی ساده با پرتاب یک سکه سالم شکل میگرد. میزان برد در این بازی یک متغیر تصادفی با امید ریاضی بی نهایت است و این پارادوکس زمانی برمی خیزد که با وجود نامتناهی بودن آن، بیشتر مردم حاضر نیستند مبلغ زیادی را برای ورود به این بازی بپردازند. این معمای فلسفی و اقتصادی توسط نیکولاس برنولی در سال ۱۷۱۳ مطرح شد و دانیل برنولی اولین کسی بود که در سال ۱۷۳۸ این پارادوکس را مورد بحث و بررسی قرار داد. فهم مسئله. این بازی قانون ساده ای دارد. در ابتدا شما باید مبلغ اولیه ای برای شروع بازی پرداخت کنید سپس از شما خواسته می شود تا یک سکه را پرتاب کنید. اگر اولین شیر در پرتاب اول حاصل شد، شما ۲ دلار برنده می شوید؛ اگر در پرتاب دوم هم حاصل شد، ۴ دلار برنده می شوید و به این ترتیب هر بار میزان برد ۲ برابر می شود. با خط آوردن از بازی خارج می شوید. حال سوال این است شما حداکثر چه مبلغی را برای شروع بازی پرداخت کنید تا بازی برای شما منصفانه باشد؟ احتمال شیر آمدن سکه در پرتاب اول formula_1است. اگر اولین شیر در پرتاب دوم حاصل شود یعنی پرتاب اول به احتمال formula_1خط بوده است. پس احتمال چنین رخدادی formula_3
است. به همین ترتیب برای این که اولین شیر در پرتاب n ام بیاید n-1 پرتاب اول باید خط باشند. پس احتمال این رخداد formula_4است. امید ریاضی را برای متغیر تصادفی میزان برد برابر است با: formula_5 امید ریاضی میزان مبلغ برد بی نهایت است. این به این معنی است که فرد بازی کننده باید هر مقدار پول اولیه برای ورود به بازی را بپذیرد چون این مقدار متناهی در هر صورت از بی نهایت کمتر است. در حالیکه که اکثر مردم حاضر به پرداخت بیش از ۲۵ دلار برای انجام بازی نیستند. پارادوکس سنت پترزبورگ در واقع همین اختلاف بین امید ریاضی نامتناهی و مقدار پولی است که افراد حاضر به پرداخت برای انجام بازی می شوند. تحلیل های مسئله. مطلوبیت مورد انتظار. معمولاً وقتی امید ریاضی به بی نهایت میل می کند، دیگر از امید ریاضی به عنوان معیار منصفانه بودن استفاده نمی شود(در فضای غیر ارگودیک). در عوض از مفهوم جدیدی با عنوان مطلوبیت استفاده می شود. مطلوبیت یک اصطلاح اقتصادی است که به فایده و سودمندی حاصل شده اشاره دارد. به عنوان مثال در هنگام بردن ۲۰۰۰ دلار، بردن ۱۰۰۰ دلار اول مطلوبیت بیشتری نسبت به بردن ۱۰۰۰ دلار دوم دارد. یا اینکه اگر ۲ انسان فقیر و ثروتمند
هر دو ۱۰۰۰ دلار برنده شوند، این برد برای فرد فقیر مطلوبیت بیشتری نسبت به فرد ثروتمند دارد. تابع مطلوبیت ارائه شده توسط دانیل برنولی به این شکل تعریف شده بود: formula_6 که w میزان برد به دلار است. formula_7 که این مقدار تقریباً برابر ۴ دلار است. پس جمع مقدارهای مطلوبیت متناهی است و پرداخت هر میزان کمتر از ۴ دلار برای انجام بازی منطقی به نظر می آید. تحلیل بازی با آزمایش. یکی از روش های پیدا کردن قیمتی منصفانه برای ورود به بازی صرفاً با آزمایش و تجربه است. ژرژ-لوئی لکرک کنت دو بوفون دانشمند فرانسوی این آزمایش را انجام داد. او بازی سنت پترزبورگ را برای ۲۰۴۸ بار تکرار کرد و نتایج زیر را به دست آورد. این بار مقدار میانگین برای میزان برد را با توجه به این نتایج برابر است با: formula_8 براساس نتیجه این آزمایش پرداخت هر میزان کمتر از ۱۰ دلار برای این بازی منطقی است. منابع متناهی. در صورت پارادوکس سنت پترزبورگ فرض می شود که منابع نامحدودند، در حالیکه در واقعیت چنین چیزی امکان پذیر نیست. در واقع در عالم واقعیت حداکثر میزان پولی که به عنوان جایزه قابل پرداخت است متناهی است. فرض کنید این مقدار W دلار باشد و همچنین formula
_9. در اینصورت اگر بازی تا حداکثر L مرحله به اتمام رسد، امکان پرداخت مبلغ گفته شده وجود دارد، ولی بعد از L مرحله هر زمان که بازی تمام شود نهایتاً W دلار به فرد داده می شود. طبق آنچه گفته شد امید ریاضی این بار برابر است با: formula_10 از آنجا که میزان امید ریاضی این بار متناهی به دست می آید پارادوکس از بین می رود.
کانوپ () شهر مصر باستان است که در ساحل دریای مدیترانه در شرق اسکندریه در مصب (محل شاخه های فرعی یک رود) شاخه فرعی بائد رود که بنام شاخه و فرع کانوپی معروف و شناخته شده است قرار دارد، در قدیم این شهر بندر اصلی برای تجارت یونانی ها در مصر قبل از بنا کردن شهر اسکندریه به شمار می رفته است، در قدیم در این جایگاه دو شهر یونانی هرقلیون و ناوکراتیس با این شهر در رقابت بوده اند. نام این شهر از روی اسم فرمانده اسطوره ای نیروی دریایی یونان به نام کانوپوس اقتباس شده است، ادعا می شود که وی اسطوره و قهرمانی بوده است که در این شهر دفن گردیده است.
پائولو روفینی (; – ) ریاضی دان و فیلسوف اهل ایتالیا بود. او در سال ۱۷۸۸ مدرک دانشگاهی اش را در زمینهٔ فلسفه، پزشکی/جراحی و ریاضیات دریافت کرد. از جمله کارهایش می توان به اثبات ناتمام اینکه معادلات درجهٔ پنج و بالاتر نمی توانند با ریشه عدد حل شوند (نظریه آبل-روفینی سال ۱۷۹۹) اشاره کرد. همچنین قانون روفینی که روش سریعی برای تقسیم چندجمله ای ها ارائه می کند نیز از جمله دیگر کارهای او است. روفینی در نظریه گروه ها و احتمالات و تربیع دایره نیز مشارکت داشته است. او هم به عنوان استاد ریاضیات و هم به عنوان پزشک فعالیت می کرد و کارهای علمی در رابطه با تیفوس انجام داد.
قانون روفینی در ریاضیات عبارت است از روشی کاربردی در تقسیم یک چندجمله ای بر یک دوجمله ای به شکل "x-r". این قانون نخستین بار از سوی پائولو روفینی در ۱۸۰۴ پیشنهاد شد. قانون روفینی حالت خاصی از تقسیم ترکیبی (Synthetic division) برای وقتی است که تقسیم کننده خطی باشد. روش. این قانون راهی برای تقسیم یک چندجمله ای مانند بر یک دوجمله ای مانند پیشنهاد می دهد تا خارج قسمتی چند جمله ای به شکل زیر بدست آید: برای تقسیم بر باید: مقادیر "b" ضرایب چندجمله ای حاصل () اند که درجه اش یک درجه از کمتر است.
پل هنگ کنگ-ماکائو-ژوهای منطقه ژوهای در جنوب چین را به هنگ کنگ و ماکائو وصل می کند. طولانی ترین گذرگاه دریایی جهان در جنوب چین است. این پل و مسیری که آن را به جاده متصل می کند در مجموع ۵۵ کیلومتر طول دارد و هنگ کنگ را به شبه جزیره ماکائو و به شهر جوهای در خاک چین متصل می کند. هزینه ساخت این پل حدود ۲۰ میلیارد دلار شده است.
هاورد نمروف (به انگلیسی Howard Nemerov) (زادهٔ ۲۹ فوریه ۱۹۲۰–۵ ژوئیه ۱۹۹۱) شاعر آمریکایی بود که دو بار ملک الشعرای مشاور کتابخانه کنگره در امر شعر آمریکا شد. برای کتاب "گزیدهٔ اشعار هاورد نمروف"، جایزهٔ کتاب ملی شعر، جایزهٔ پولیتزر برای شعر و جایزهٔ بولینجن به او اهداشد. زندگی نامه. نمروف در روز ۲۹ فوریهٔ ۱۹۲۰ در شهر نیویورک آمریکا به دنیا آمد. پدر و مادرش یهودی روسی و مغازه دار بودند. او مدرک کارشناسی خود را از دانشگاه هاروارد گرفت و در جنگ جهانی دوم ابتدا برای نیروهای کانادا و سپس برای ارتش آمریکا جنگید. او در سال ۱۹۴۴ ازدواج کرد و پس از پایان جنگ به نیویورک بازگشت تا روی کتاب خود کار کند. او علاوه بر انتشار کتاب های شعر و رمانش، تا آخر عمر به تدریس ادبیات انگلیسی در دانشگاه واشینگتن در شهر سن لوئیس پرداخت. او در سال ۱۹۹۱ بر اثر سرطان درگذشت. به یادبود او، هر ساله رقابتی تحت عنوان جایزهٔ سونت هاورد نمروف برگزار می گردد. شعر. کارهای نمروف، فرمالیست است و با وزن و فرم های معین شعر می گفت که البته این امر مانع شوخ طبع و خلاقیت در شعرهای او نشد. تجربیات او در جنگ هم بر روی برخی از اشعار وی تأثیر داشته است. او ع
لاوه بر کتاب های شعرش، به نوشتن رمان نیز پرداخته است اما رمان های او کمتر مورد تأیید منتقدین قرارگرفته اند.
تاریخچه حقیقی دار و دسته کلی یک رمان نوشته نویسنده استرالیایی، پیتر کری است که اولین بار در سال ۲۰۰۰ توسط دانشگاه کوئینزلند در بریزبن منتشر و در سال ۲۰۰۱ برنده جایزه ادبی من بوکر و جوایز نویسندگان مشترک المنافع شد و همچنین در همان سال در لیست کوتاه جایزه مایلز فرانکلین و در سال ۲۰۰۲ نامزد جایزه ایمپک دوبلین شد.
روشندان به معنای روزن است و اسم آلت روشنایی (چراغدان) است. روزن و سوراخی که از آن روشنایی داخل خانه گردد. در بناهایی که استفاده از پنجره در دیوارها ممکن نبوده مثل بازارها و سایر بناهای عمومی، معماران در قسمت خورشیدی کاربندی، روزن هایی ایجاد می کرده اند که عبور نور مناسب و تهویه را به بهترین وجه میسر می ساخت و به آن روشندان می گویند. ساختار. روشندان ها معمولاً به شکل یک کلاه فرنگی بوده و و عمود بر قسمت خورشیدی کاربندی ساخته می شود و برخی از آنها دارای شیشه است. برخی از روشندان ها دارای پلان مدورو برخی دارای پلان چند ضلعی هستند. به طور مثال روشندان حوضخانه کاخ هشت بهشت اصفهان دارای دارای پلان چندضلعی می باشد. کاربرد. در فضاهایی که نورگیری و روشنایی فضا از طریق سقف انجام می شود، نور به طور مستقیم وارد فضا می شود. در صورت استفاده از روشندان در طراحی داخلی بناها، ضمن ایجاد چشم اندازی زیبا، نور در جهات مختلف از مسیر خود منحرف می شود و به صورت پخش شده به داخل راه یابد. بدین صورت، در داخل بنا روشنایی یکنواخت و غیرمتمرکزی پدید می آید که حجم بیشتری را می گیرد.
استیل با نام کامل جان هنری آیرنز، همچنین تحت عنوان مرد پولادین نیز شناخته می شود، یک شخصیت خیالی ابرقهرمان در کتاب های کامیک آمریکایی منتشر شده توسط دی سی کامیکس است. این شخصیت توسط نویسنده لوئیس سیمونسون و طراح جان بوگدانوف خلق شده است؛ که برای اولین بار در شمارهٔ ۵۰۰ از مجموعه کمیک "ماجراجویی سوپرمن" (ژوئن ۱۹۹۳) حضور پیدا کرد. او در سال ۱۹۹۳، به عنوان یکی از چندین شخصیت جایگزین برای سوپرمن معرفی شد که در آن زمان کشته شده بود. او بعدها مربیگری برادر زاده خود ناتاشا آیرنز را به عهده گرفت که خود او بعدها تبدیل به یک شخصیت ابرقهرمان گردید. در سال ۱۹۹۷، فیلمی سینمایی به همین نام و به کارگردانی کنت جانسون بر پایه این شخصیت ساخته شد و شکیل اونیل، بازیکن سابق بسکتبال حرفه ای در نقش او ظاهر شد.
نیوتن فیلمی محصول سال ۲۰۱۷ و به کارگردانی آمیت وی. ماسورکار است. در این فیلم بازیگرانی همچون راجکومار رائو، پانکاج تریپاتی، آنجالی پاتیل، راغوبیر یاداو ایفای نقش کرده اند.
سیگار کشیدن ممنوع است فیلمی محصول سال ۲۰۰۷ و به کارگردانی آنورانگ کاشیاپ است. در این فیلم بازیگرانی همچون جان آبراهام، آیشا تاکیا، پارش راوال، رانویر شوری، جس رانداوا، بیپاشا باسو، آنورانگ کاشیاپ ایفای نقش کرده اند. این فیلم به دلیل داستان سیاه و غیرمعمول خود که شامل عناصر سوررئالیسم ، فانتزی ، رویا ، واقعیت وحشت و طنز تاریک است ، منتقدان و تماشاگران سینما را متحیر کرد. تماشاگران هندی با آن مخالفت کردند، زیرا غیر متعارف، ادعایی بود و آنها هرگز چیزی شبیه به این فیلم را در هندوستان ندیده بودند.
بدنامی یک رمان نوشته جان ماکسول کوتسی نویسنده اهل آفریقای جنوبی است که در سال ۱۹۹۹ در انگلستان منتشر و در همان سال برنده جایزه ادبی من بوکر شد. جان ماکسول کوتسی دو بار (در سال های ۱۹۹۹ و ۱۹۸۳) موفق به کسب جایزه ادبی من بوکر شده است و همچنین در سال ۲۰۰۳ برنده جایزه نوبل ادبیات نیز شده است.
ای خوش شانس! ای خوشبختی ! فیلمی محصول سال ۲۰۰۸ و به کارگردانی دیباکار بانرجی است. در این فیلم بازیگرانی همچون آبهای دئول، پارش راوال، نیتو چاندرا، آرچانا پوران سینگ، ریچا چادا ایفای نقش کرده اند.
بهشت و جهنم بر روی زمین فیلمی محصول سال ۲۰۰۷ و به کارگردانی راهول دالوکیا است. در این فیلم بازیگرانی همچون نصیرالدین شاه، ساریکا، کورین نمک، راجندرانات زوتشی، پارزان دستور ایفای نقش کرده اند.
سیمان گلاس آیونومر از جمله مواد مورد استفاده در دندانپزشکی به عنوان ، سیمان و براکت ارتودنسی است. این سیمان طبق استاندارد سازمان بین المللی استانداردسازی، سیمان گلاس پلی آلکنوئات معرفی شده است. اصطلاح گلاس آیونومر در مقالات اخیر و در بین دندان پزشکان مورد استفاده قرار می گیرد. در یک دسته بندی کلی این سیمان به دو نوع معمولی و اصلاح شده با رزین تقسیم بندی می شوند. سیمان گلاس آیونومر معمولی دارای سه جزء اصلی اسید پلی آلکنوئات محلول در آب، شیشه آلومینوسیلیکاتی و آب است. از اسیدهای با غلظت و جرم مولی مختلف و شیشه های با ترکیب گسترده استفاده می شود. این اجزاء به صورت دستی یا با استفاده از لرزش و دوران دستگاهای مربوطه، با هم مخلوط می شوند. پس از اختلاط، با وقوع واکنش های اسید و باز یک خمیر ویسکوز تشکیل می شود که بلافاصله گیرش پیدا کرده و سخت می شود. اسید مصرفی به صورت یک محلول آبی یا به صورت پودر خشک به پودر شیشه سیمان اضافه می شود. در حالت دوم، مایع مصرفی آب است و پلی اسید جامد پس از اختلاط در آب حل می شود. در حین گیرش، اسید ساختار شیشه را تجزیه می کند، پیوندهای شبکه شیشه را هیدرولیز کرده و کاتیون های کلسیم و آلومی
نیم را آزاد می کند که با گروه های کربوکسیلات برای ایجاد با زنجیره های پلی اکریلیک، پیوند برقرار می کنند. سیمان های گلاس آیونومر با دارا بودن خواصی نظیر قابلیت رهایش و جذب طولانی مدت یون فلوئور، زیست سازگاری بالا، مطابقت با ظاهر دندان طبیعی، چسبندگی شیمیایی به ساختار دندان و ضریب انبساط حرارتی مشابه با دندان در دندان پزشکی ترمیمی مورد استفاده قرار گرفته اند. خواص و زمان گیرش این سیمان ها متأثر از عوامل مختلفی نظیر ترکیب شیمیایی پودر شیشه، نوع و غلظت اسید و نسبت پودر به مایع است. تاریخچه. گلاس آیونومرها در اواخر دهه ۶۰ میلادی توسط ویلسون و همکارانش در آزمایشگاه در لندن برای جایگزین شدن بجای سیمان های سیلیکاتی معرفی شدند. اولین شیشه مورد استفاده که خواص مطلوبی داشته به عنوان G200 و سیمان تولید شده از این شیشه به نام ASPA I شناخته می شود. شیشه G200 دارای ترکیب ارائه شده در جدول زیر است. سیمان ASPA I زمان کار طولانی و سخت شدن کندی داشته و همچنین از شفافیت مناسبی برخوردار نبوده است. با ایجاد تغییراتی در فرمولاسیون شیشه و افزودن اسید تارتاریک، سیمان ASPA II معرفی شد. تکامل سیمان های گلاس آیونومر در طول چند دهه گذشته