Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
معماری عمیق و نه متریک مسافت در فضای بازنمایی جدید داده ها بنا شده است. با این حال، رویکردهای مبتنی بر فاصله اخیراً به یکی از جالب ترین مباحث در یادگیری عمیق تبدیل شده اند. ایده اصلی در یادگیری متریک عمیق این است که با استفاده از معماری شبکه های عصبی در یادگیری عمیق، نقاط داده را به فضای ویژگی دیگر برای مقایسه یا تطبیق ترسیم کند، که یادگیری متریک و یادگیری ویژگی را در یک چارچوب یادگیری مشترک متحد می کند. یادگیری متریک عمیق، که هدف آن افزایش فاصله بین نمونه های مشابه است، ارتباط مستقیمی با فاصله بین نمونه ها دارد. برای اجرای این فرایند، تابع هزینه متریک (به انگلیسی:Metric loss function) در یادگیری عمیق به معرفی شده است؛ که هدف نزدیکتر کردن نمونه ها از یک کلاس ها به یکدیگر و جداکردن نمونه های کلاسهای مختلف از یکدیگر است. معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق. یادگیری متریک عمیق به عنوان مبنا و سنگ بنای بسیاری از سیستم های بازیابی تصویر مبتنی برمحتوا است؛ و در بسیاری از کارهای درک بصری مانند بازیابی تصویر و شی، بازشناسی چهره، ردیابی شی و موارد دیگر استفاده می شود. یادگیری متریک عمیق به طورکلی سه بخش اساسی دارد
که بر کارایی آنها مؤثر است: نمونه ورودی آموزنده مؤثر. یادگیری متریک عمیق به طور خاص به تابع هزینه متریک اشاره دارد اما انتخاب نمونه هم می تواند تأثیر مثبتی در کلاس بندی داشته باشد. نمونه مؤثر یکی از مهم ترین عناصر در افزایش موفقیت یادگیری متریک عمیق است. استراتژی نمونه برداری می تواند در موفقیت شبکه و همچنین سرعت آموزش شبکه مؤثر باشد. ساده ترین راه انتخاب نمونه ها به صورت تصادفی است یعنی جفت نمونه های مثبت و منفی از مجموعه داده ها به صورت تصادفی انتخاب شوند. در بسیاری از مقالات برای شبکه های سیامی از این استراتژی استفاده می کنند ولی براین موضوع هم تأکید دارند که پس از اینکه شبکه به عملکرد قابل قبولی رسید. امکان کند شدن فرایند یادگیری وجود دارد. شبکه های تریپلت برای انتخاب نمونه های آموزشی از سه نمونه مثبت، منفی و لنگر استفاده می کنند. در برخی تحقیقات نشان داده شده که وجود مدل هایی که قدرت تفکیک پذیری کمتری دارند در به روز رسانی مدل هیچ تأثیری ندارند. وجود این تریپلت ها باعث اتلاف وقت و منابع می شود. به همین دلیل، برای رفع این مشکلات، استفاده از سه نمونه آموزنده بسیار راحت است و می توان به جای انتخاب نمونه ها
ی تصادفی، مدل های آموزش عملی تر با استراتژی نمونه بهتری ارائه کرد. در فصل بعدی و در کاربردها راجع به این استراتژی ها صحبت می شود. به طور خلاصه، حتی اگر مدل ها و معماری های ریاضی خوبی ایجاد کنیم، بسته به قدرت تمایز نمونه هایی که ارائه می شود، توانایی یادگیری شبکه محدود خواهد بود. نمونه های آموزش متمایز باید به شبکه ارائه شود تا شبکه بتواند بهتر یاد بگیرد و بازنمایی بهتری کسب کند. به همین دلیل باید تأثیر رابطه نمونه ها برای یادگیری متریک عمیق مورد بررسی دقیق قرار گیرد. مدل شبکه. به طور معمول دو نوع شبکه های عصبی وجود دارند که در روش های یادگیری متریک عمیق استفاده می شوند. شبکه های سیامی. بسیاری از تحقیقاتی که در زمینه یادگیری متریک انجام شده برای ارتباط بین نمونه ها از شبکه های سیامی الهام گرفته اند درحالیکه از اشتراک وزن ها در یادگیری متریک عمیق استفاده می کنند. عملکرد این شبکه ها یک برای به حداقل یا حداکثر رساندن فاصله بین نمونه های یک کلاس و کلاس مخالف یک مدل بسیار موفق است. معماری شبکه سیامی شامل دو جریان موازی برای برآورد شباهت بین دو ورودی است و توانایی یادگیری ویژگی های متمایزکننده آنها را دارد. همین طور
به این نوع شبکه ها، شبکه های دوقلو نیز گفته می شود. همان طور که در شکل زیر پیداست شبکه های سیامی به عنوان یک رویکرد یادگیری متریک از دو شبکه یکسان تشکیل شده که هریک جفتی از تصاویر به عنوان نمونه های مثبت و منفی برای آموزش مدل شبکه در اختیار دارند و در لایه آخر از طریق یک تابع هزینه، شباهت بین دو نمونه محاسبه می شود. برای به دست آوردن یک الگوی معنی دار در بین تصاویر در یادگیری متریک عمیق، از وزنهای مشترک که بر عملکرد شبکه عصبی تأثیر مثبت دارد، استفاده می شود. شبکه های تریپلت. شبکه های تریپلت از شبکه های سیامی الهام گرفته شده اند و به جای استفاده از دو جفت نمونه برای آموزش شبکه، از سه نمونه مثبت، منفی و لنگر استفاده می کنند. این شبکه ها برای مقایسه اشیا در طی فرایند تشخیص الگو از فضای اقلیدسی استفاده می کنند. از این رو این رویکرد به طور مستقیم با یادگیری متریک مرتبط است. این شبکه ها هم با استفاده از اشتراک وزن، بر روی شباهت بین جفت نمونه های یک کلاس و کلاس مختلف تمرکز دارند. با مقایسه این شباهت ها بین نمونه ها می توان عمل کلاس بندی و بازیابی تصاویر را انجام داد. این شبکه با برقراری روابط درون کلاسی و بین کلاسی
که برقرار می کنند می توانند قدرت تمایز بالاتری را بین نمونه به وجود آورند. در شکل زیر نمونه ای از این شبکه را مشاهده می کنید. تابع هزینه متریک. در این بخش برخی از توابع هزینه متریک که در یادگیری متریک عمیق استفاده شده اند را مطرح می کنیم. این توابع به ما کمک می کنند با نگاه کردن به شباهت آنها، فاصله بین اشیاء را افزایش یا کاهش دهیم. هدف دستیابی به بالاترین بازنمایی ویژگی بین اشیاء مختلف است. چند مورد از این توابع هزینه را بررسی می کنیم: تابع هزینه متضاد. فاصله بین این تصاویر جفت از طریق یک تابع هزینه محاسبه می شود (مطابق معادله زیر). تابع هزینه متضاد در مطالعات انجام شده برای شبکه سیامی تعریف شده است. شبکه سیامی یک مدل بسیار موفق برای به حداکثر رساندن یا به حداقل رساندن فاصله بین اشیاء برای بهبود عملکرد طبقه بندی است. تابع هزینه متضاد شبکه را برای مثال مثبت می گیرد و فاصله آن را با نمونه ای از همان کلاس محاسبه می کند و تضاد آن با فاصله از مثال های منفی را نشان می دهد. می توان گفت اگر نمونه های مثبت به نمایش های مشابه (نزدیکتر) رمزگذاری شده و نمونه های منفی در نمایش های مختلف (دورتر) رمزگذاری شوند، مقدار تابع
هزینه کم است. اگر x1و x2 در مجموعه آموزشی، یک جفت ورودی باشند. فاصله برای یک جفت از نمونه های ورودی formula_6 به صورت زیر تعریف می شود: formula_7 که در آن (GW(X1 و (GW(X2 به عنوان بازنمایی جدیدی از یک جفت نمونه ورودی تولید می شوند. DW برای محاسبه فاصله بین دو ورودی در توابع هزینه استفاده می شود. تابع هزینه متضاد به صورت زیر تعریف می شود: formula_8 که در آن Y مقدار برچسب است. اگر یک جفت ورودی از یک کلاس باشد، مقدار Y برابر ۱ است، در غیر این صورت مقدار آن ۰. m مقدار حاشیه است. تابع هزینه سه گانه. شبکه سه گانه با الهام از شبکه سیامی شامل سه شیء است که به صورت نمونه های مثبت، منفی و لنگر شناخته می شوند. شبکه های سه گانه از فضای اقلیدسی برای مقایسه اشیاء در فرایند تشخیص الگو استفاده می کنند و این رویکرد به طور مستقیم با یادگیری متریک مرتبط است. همان طور که در معادله زیر مشاهده می شود، از دست دادن سه گانه ابتدا به شباهت بین نمونه های جفت کلاس های یکسان و متفاوت با استفاده از وزنهای مشترک متمرکز می شود. طبقه بندی با مقایسه شباهت نمونه های جفت انجام می شود شبکه های سه گانه در ضمن استفاده از روابط درون کلاسی و بین کل
اسی، قدرت تبعیض بالاتری را فراهم می کنند. مدل های شبکه سه گانه سه ورودی دارند: ورودی لنگر X، ورودی شبیه به لنگر Xp، و ورودی متفاوت از لنگر Xn. مقدار تابع هزینه از فرمول زیر محاسبه می شود: formula_9 آلفا مقدار حاشیه است. تابع هزینه زاویه ای. برای بهبود یادگیری متریک عمیق، تابع هزینه زاویه ای مطرح می شود. بر خلاف شبکه های سیامی و سه گانه، تابع هزینه زاویه ای ای بر روی محدودیت زاویه ای در نقطه منفی مثلث های سه گانه تمرکز دارد. تابع هزینه زاویه ای، نقطه منفی را از مرکز خوشه مثبت دور می کند و در ضمن استفاده از زاویه ای که متریک چرخش و مقیاس متغیر است، نقاط مثبت را به یکدیگر نزدیک می کند. formula_10 تابع هزینه چهارگانه. در حالی که تابع هزینه سه گانه تنها برای محاسبه فاصله بین نمونه ها، نمونه های مثبت و منفی را در نظر می گیرد، از هیچ گونه اطلاعاتی از درجه تشابه استفاده نمی کند. با استفاده از تابع هزینه چهارگانه درجه نزدیکی بهتری بین اشیاء هنگام استفاده از نمونه های چهارتایی در هر مجموعه آموزشی بدست می آید. همان طور که در معادله زیر نشان داده شده است، یک نمونه ورودی جدید مشابه نمونه X به عنوان یک روش جایگزین برای از
دست دادن سه گانه به تابع هزینه چهارگانه اضافه شده است. شکل زیر نشان می دهد نشان می دهد که تابع هزینه چهارگانه از دو مقدار حاشیه مختلف استفاده می کند. این مقادیر حاشیه با هدف برقراری روابط معنادارتر بین نمونه های مشابه و در بین نمونه های مختلف قرار داده شده اند. مدلهای شبکه چهارگانه نیز دارای ورودی دیگری مانند Xs هستند. Xs مانند ورودی Xp و ورودی X است. تابع هزینه چهارگانه به صورت زیر تعریف می شود: formula_11
مرجع شکاف باندی بروکو یک مدار مرجع ولتاژ است که به طور گسترده در مدارهای مجتمع مورد استفاده قرار می گیرد، ولتاژ خروجی در حدود ۱٫۲۵ ولت با وابستگی دمایی کم است. این مدارِ خاص یک نوع مرجع ولتاژ شکاف باندی است، به نام پل بروکو، نویسنده اولین انتشار آن. مدار مانند تمام منابع شکاف باندی مستقل از دماست، مدار، منبع ولتاژی داخلی دارد که دارای ضریب دمای مثبت و منبع ولتاژ داخلی دیگری است که دارای ضریب دمای منفی است. با جمع کردن این دو با هم، می توان وابستگی دما را لغو کرد. علاوه بر این، هر یک از دو منبع داخلی را می توان به عنوان سنسور دما استفاده کرد. در مرجع شکاف باندی بروکو، مدار از بازخورد منفی (با استفاده از یک تقویت کننده عملیاتی) برای مجبور کردن جریان ثابتی از طریق دو ترانزیستور دوقطبی با مساحت امیتر مختلف، استفاده می کند.
گوردون هاول اوریانز (زاده ۱۰ ژوئیه ۱۹۳۲) پرنده شناس و بوم شناس آمریکایی است. وی در سال ۱۹۹۹ دریافت کننده جوایز انجمن تحقیقات لوی و آلدن میلر کوپ ارنیتولوژیک کوپر بود، که به عنوان موفقیت یک عمر در پرنده شناسی شناخته می شود. وی در سال ۱۹۹۸ جایزه برجسته اکولوژیست را از انجمن اکولوژیک آمریکا دریافت کرد. او از سال ۱۹۸۳ عضو خارجی آکادمی علوم و هنر سلطنتی هلند و از سال ۲۰۱۲ عضو انجمن اکولوژیک آمریکا است.
پنی تیلور (؛ زادهٔ ) بازیکن بسکتبال اهل استرالیا است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به فینکس مرکوری و باشگاه فوتبال فنرباغچه اشاره کرد. وی در مسابقات کشوری و بین المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا، ۲ مدال نقره، ۲ مدال برنز شده است.
کفش های کهنه خدا () یک فیلم فرانسوی در ژانر کمدی-درام به کارگردانی ژان-کلود بریسو است که در سال ۲۰۰۰ منتشر شد. از بازیگران آن می توان به پولت دوبوست، ماریا-لوئیسا گارسیا و استانیسلاس مرار اشاره کرد. "کایه دو سینما" این فیلم را به عنوان یکی از ۱۰ فیلم برتر سال ۲۰۰۰ انتخاب کرد.
قوم داغ (به ترکمنی: Gumdag، قوُم داغ) شهری در جنوب غربی ترکمنستان است. این شهر در جنوب بلخان آباد واقع شده است. این شهر، در ۹ نوامبر ۲۰۲۲، استقلال خویش به عنوان شهر هم درجه شهرستان را از دست داد، و تحت مدیریت شهر بلخان آباد قرار گرفت.
باشد که شیطان ما را با خود ببرد () یک فیلم کمدی-درام فرانسوی به کارگردانی ژان-کلود بریسو است که در سال ۲۰۱۸ منتشر شد. این آخرین فیلم ژان-کلود بریسو محسوب می شود که در سال ۲۰۱۹ میلادی درگذشت. از بازیگران این فیلم می توان به ژان-کریستوف بووه و آنا سیگالویچ اشاره کرد که آهنگسازی این فیلم را نیز بر عهده داشت.
مخدوم قلی (به ترکمنی: Magtymguly، ماغتیٛم قوُلیٛ)، پیش از سال ۲۰۰۴ با نام قارری قلعه (به ترکمنی: Garrygala، قارریٛ قالا)(یا کاراکالا به روسی: Кара-Кала) شهری (به ترکمنی: şäher) در جنوب غربی ترکمنستان است که در استان بلخان واقع شده است. این شهر مرکز شهرستان مخدوم قلی است. جمعیت. این شهر در سال ۱۹۷۲، ۵۷۰۰ نفر جمعیت داشت و جمعیت آن در سال ۱۹۸۹ به ۸۴۱۲ نفر رسید. جغرافیا. این شهر در در کوهپایه های رشته کوه کپه داغ و در کرانه رود سومبار که شاخه ای از رود اترک است قرار گرفته است. تاریخچه. در این ناحیه ویرانه های یک قلعه بزرگ و وسیع در ساحل رودخانه سومبار وجود دارد که توسط پادشاهان ارمنی تیگران یکم تا تیگران ششم به عنوان پایگاه نظامی مورد استفاده قرار گرفت. یک موزه کوچک اختصاص داده شده به مخدوم قلی فراغی نیز در این شهر قرار دارد.
بازی بی رحمانه () یک فیلم فرانسوی به کارگردانی ژان-کلود بریسو است که در سال ۱۹۸۳ میلادی منتشر شد. این فیلم در جشنواره فیلم کن ۱۹۸۳ به نمایش درآمد.
داروینیسم همگانی () که همچنین با نام های داروینیسم عمومی ()، نظریه انتخاب همگانی () یا متافیزیک داروینی () شناخته می شود، اشاره به رویکردهای گوناگونی دارد که دامنه نظریه داروینیسم را فرای حیطه اصلی فرگشت روی زمین گسترش می دهد. داروینیسم همگانی قصد دارد که نسخه ای عمومی از مکانیسم های تغییر، انتخاب و وراثت که توسط چارلز داروین پیشنهاد شده اند، تهیه کند که بتوانند به کار گرفته شوند تا فرگشت را در طیف گسترده ای از حیطه های دیگر شامل روان شناسی، اقتصاد، فرهنگ، پزشکی، علوم رایانه و فیزیک توضیح دهند. نمونه هایی از الگوهایی که فرض شده است دستخوش تغییر و انتخاب و در نتیجه سازگاری می شوند، عبارتند از ژن ها، ایده ها (میم ها)، نظریه ها، فناوری ها، نورون ها و ارتباطات آنها، کلمات، برنامه های کامپیوتری، شرکت ها، آنتی بادی ها، نهادها، سیستم های حقوقی و قضایی، حالت های کوانتومی و حتی جهان های کامل.
ژانخو مکروی (؛ زادهٔ ) موسیقی دان، خواننده، آهنگساز اهل سورینام است. وی از سال ۲۰۱۱ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است و اکنون در هلند زندگی می کند. وی با ترانه رشد نماینده هلند در مسابقه آواز یوروویژن ۲۰۲۰ در روتردام بود اما این مسابقه به خاطر دنیاگیری کروناویروس لغو شد و وی به جای آن نمایندگی هلند را در مسابقه آواز یوروویژن ۲۰۲۱ برعهده داشت.
این فهرستی از جایزه ها و نامزدی های دریافت شده توسط خواننده و بازیگر کره ای به سوزی است. سوزی اولین هنرمند زنی است موفق به کسب جایزهٔ بهترین تازه کار در هر سه بخش فیلم و سریال و موسیقی شده است. او همچنین جوان ترین برندهٔ جایزهٔ استایل آیکن است.
آی دره (به لاتین: Aýdere) یک شهرک در جنوب غربی ترکمنستان است که در استان بلخان واقع شده است. این شهرک در کناره کوه های در کوه های کپه داغ و در نزدیکی مرز ایران قرار دارد.
«آینده من» ترانه ای از بیلی آیلیش، خواننده آمریکایی است که در ۳۰ ژوئیه ۲۰۲۰ توسط دارک روم و اینترسکوپ رکوردز منتشر گردید. آیلیش این ترانه را به همراه برادرش فینیاس اوکانل که تهیه ترانه را بر عهده داشت، نوشت. اشعار این ترانه خطاب به آیلیش است که در مورد گذشته خود و تأثیرات آن بر چشم انداز او از زندگی و آینده و همچنین چگونه گذشته را پشت سر بگذاریم صحبت می کند. یک موزیک ویدیوی پویانمایی از کارگردان استرالیایی اندرو اونوراتو برای «آینده من» در تاریخ ۳۰ ژوئیه سال ۲۰۲۰ در کانال رسمی یوتیوب آیلیش منتشر شد. این ویدئو آیلیش را در حال راه رفتن و فکر کردن دربارهٔ آینده خود نشان می دهد و برای پویانمایی آن، مورد تحسین منتقدان موسیقی قرار گرفت. بیلی آیلیش در این ترانه درباره زندکی خصوصی خود صحبت میکند
در این مقاله فهرست افرادی که بازی های المپیک را افتتاح نموده اند آورده شده است. مقامات عالی رتبه افتتاح کننده بازی های المپیک. یادداشت ها: مقامات عالی رتبه افتتاح کننده بازی های المپیک جوانان. یادداشت ها:
ریسک نابودی () یک مفهوم در قمار، بیمه، و بورس و سایر امور مالی است که در آن به احتمال از دست دادن تمام سرمایه یک سرمایه گذار و و یا از بین رفتن سرمایه بانک به زیر حداقل لازم برای ادامه معاملات است. به عنوان مثال، اگر کسی تمام پول خود را در پرتاب سکه ساده شرط ببندد، خطر نابودی ۵۰ % است. در حالتی که چند شرط تکرار انجام می شود، ریسک نابودی حاصل مجموع تعداد شرط هاست، هر بازی تکرار شده، ریسک را افزایش می دهد که دربازی مداوم و پی در پی در نهایت قطعیت اتفاقی منجر به پاکباختگی قمارباز خواهد شد.
روز تولد ترانه ای از آن-ماری، خواننده بریتانیایی است. او این اثر را با دیلیسی، کیت سورولس وارن فلردر نوشت. ترانه در ۷ فوریه ۲۰۲۰ به عنوان تک آهنگ توسط اسایلم رکوردز منتشر شد.
رام موکرجی (۱۸ اکتبر ۱۹۳۳–۲۲ اکتبر ۲۰۱۷) کارگردان، تهیه کننده و فیلمنامه نویس هندی در سینمای هند و بنگال بود. او یکی از بنیانگذاران کمپانی فیلم سازی (فیلمالیا استودیو بمبئی) است. او بیشتر به خاطر فیلم هایش، "هوم هندوستانی" (۱۹۶۰) و "رهبر" (۱۹۶۴) شناخته شده است. وی پیش از این، اولین فیلم دخترش رانی موکرجی را با نام گل های عروسی در سال ۱۹۹۶ کارگردانی و تهیه کنندگی کرد. و اولین فیلم هندی خود را "راجی کی آایگی برات" در سال ۱۹۹۷ تولید کرد. رام موکرجی در تاریخ ۲۲ اکتبر ۲۰۱۷ چهار روز پس از تولد ۸۴ سالگی اش درگذشت.
فهرست هشتگ های داغ شده در توییتر فارسی هشتگ هایی را شامل می شود که توسط کاربران ایرانی در توییتر در پی واکنش به اخبار یا به جهت اعتراض محبوب شده اند. برخی از این هشتگ ها در پی فراخوان فعالان سیاسی و اجتماعی و طوفان توییتری ترند جهانی شده اند. فهرست شامل هشتگ های بدون منبع، رباتی و همچنین مناسبتی نمی گردد. تاریخچه. توییتر یکی از پرطرفدارترین شبکه های اجتماعی در ایران است، رشد کاربران این وبگاه در انتخابات ریاست جمهوری ایران (۱۳۸۸) به حدی رسیده بود که در سایت الکسا به عنوان چهارمین وبگاه پربازدید ایرانیان معرفی شد. در حال حاضر توییتر توسط دولت ایران فیلتر شده است و کاربرانش به طور مستقیم به آن دسترسی ندارند. بعد از انتخابات ریاست جمهوری ایران (۱۳۸۸) و سرکوب مخالفان و قطع شدن راه های ارتباطی از جمله پیامک و کند شدن سرعت اینترنت و فیلتر شدن بسیاری از وبگاه ها، توییتر یکی از ابزارهایی بود که توسط مخالفان دولت و مردم برای اطلاع رسانی سریع و مخابره آن مورد استفاده قرار گرفت و تگ های Iran #Iranelection# در صفحه اول توییتر به انتخابات ایران اختصاص یافت. این اولین بار بود که در دنیا از یک شبکه اجتماعی برای خبررسانی به
این گستردگی استفاده می شد و مردم توانستند از طریق توییتر محدودیت های حاکم را دور بزنند و خبرها را ارسال کنند. در حالی که دولت ایران به سرکوب رسانه های خارجی پرداخته بود، فعالان سرویس توییتر را برای ارسال لینک ها به ویدیوها، عکس ها و گزارش های مربوط به خشونت بکار می برند؛ و در همان زمان بسیاری از کاربران توییتر نماها یا چهرک های خود را به رنگ سبز درآورند. نقش اینترنت و سایر فناوری های ارتباطی مدرن در این اعتراضات قابل توجه بوده است. اخبار و تصاویر و ویدیوهای مربوط به این وقایع از طریق شبکه های اجتماعی و یوتیوب منتشر شده و هماهنگی برای اجتماعات از طریق شبکه های اجتماعی و توییتر صورت گرفته است. یکی از علل رو آوردن به توییتر قطع سامانهٔ پیامک تلفن همراه بوده است بنابراین به نظر می رسد توییتر نقش جایگزین این سیستم را به دست آورده است. از طرفی خبررسانی های توییتری توسط کسانی که در ایران مستقیماً در جریان اخبار قرار داشتند باعث ایجاد انتقادات شدیدی نسبت به وضعیت خبررسانی رسانه های بزرگی همچون سی ان ان شدند. در مهر ۱۴۰۱، هشتگ مهسا امینی رکوردار استفاده از یک هشتگ در توییتر شد.
ریحانه جوادی پارسا (زادهٔ ۱ اسفند ۱۳۷۷) بازیگر ایرانی است. او نخستین فعالیت حرفه ای خود را با نقش آفرینی در مجموعه "پدر" (۱۳۹۷) آغاز کرد و برای این نقش نامزد دریافت جایزه حافظ در رشتهٔ بهترین بازیگر زن درام شد. زندگی. ریحانه جوادی پارسا در ۱ اسفند ۱۳۷۷ در محلهٔ یوسف آباد تهران به دنیا آمد. او در رشتهٔ نمایش از هنرستان دیپلم گرفت. او در ۲۱ سالگی با مهدی کوشکی وارد رابطه شد، و کمتر از یک سال بعد از وی جدا شد. فعالیت حرفه ای. فروردین ۱۳۹۸، پارسا مهمان برنامهٔ "خندوانه" بود. میان برنامه ای که او به همراه سینا مهراد در آن شرکت کرد از لحاظ بازتاب در شبکه های اجتماعی و تعداد بینندگان تلوبیون رکورددار شد. بهمن ۱۳۹۷ هم در برنامهٔ "خیابان جام جم" حضور یافت و پس از پخش صحنه هایی از سریال "پدر"، اشک در چشمانش حلقه زد. اولین حضور پارسا در گفتگوهای تلویزیونی در برنامهٔ "ایرانیوم" در مرداد ۱۳۹۷ صورت گرفت. حامد عنقا و بهرنگ توفیقی به خاطر انتخاب پارسا برای ایفای نقش لیلا در سریال "پدر" که آن زمان فردی ناشناخته بود تحسین شده و کارشان «ستاره سازی» خوانده شده است. به عقیدهٔ آرش خوشخو، منتقد فیلم، نقش آفرینی پارسا در "خوب، بد، ج
لف ۲" «نقطهٔ ضعف فیلم» بوده و او «به کلیت فیلم ضربه زده است». او فیلم کوتاهی به نام "زمان یک ماهی" را منتشر خواهد کرد که اولین تجربه کارگردانی او خواهد شد. در رسانه ها. پارسا در شبکه های اجتماعی حاشیه هایی ایجاد کرد که باعث شده او را به خامی و تلاش برای دیده شدن متهم کنند. پس از پایان سریال "پدر"، بلافاصله تمامی عکس هایش از نقش آفرینی در این سریال را از صفحهٔ اینستاگرامش حذف کرد و عکس هایی «با ظاهری متفاوت» مشابه عکس های مدل ها منتشر کرد. او نوشت: «من، ریحانه پارسا دختری که از الان تا همیشه اگر کسی میشناستش به واسطهٔ سریال پدر هست (این رو هیچ وقت یادش نمیره) از همین پست میگم اگر این روزها عکسی دیده شده که فرق زیادی با تصویر این ماه های اخیر داره بی هیچ جبهه گیری خاصی و موضع داشتن بوده و هست، صرفاً توجیهی است که ریحانه هیچ شباهت (ظاهری) به لیلای دیده شده نداره!» او به علت انتقادهای فراوان، صفحهٔ اینستاگرامش را از حالت عمومی خارج کرد و امکان نظردهی را سلب کرد. روزنامهٔ "کیهان" رفتارهای او را «سوءاستفاده از صداوسیما»، «نامتعارف»، و «هنجارشکنی» خواند و او به گفتهٔ خود شش ماه ممنوع الکار شد. پس از انتشار خبر ازدوا
جش با مهدی کوشکی، توئیتی منتشر کرد که از مردان می خواست حق طلاق را به زنانشان ندهند. پارسا در توئیتر نوشت: «حق طلاق میدید به زنهاتون بعد اسم خودتون رو هم گذاشتید مرد ؟» حرکات ریحانه پارسا پس از اکران فیلم "" در جشنوارهٔ فیلم فجر ۱۳۹۸ واکنش های متفاوتی را برانگیخت. برخی او را به فرصت طلبی برای جلب توجه متهم کردند و برخی در دفاع از پارسا، انتقادها را ناشی از جنسیت زدگی دانستند. او در یک لایو اینستاگرامی حجاب خود را که یک کلاه بود از سر برداشت و مدعی شد چون طول موهایش کمتر از دو سانتیمتر است، «هنوز» قوانین جمهوری اسلامی ایران را نقض نکرده است.
واقعی (به کره ای: 리얼) نام فیلم کره ای محصول سال ۲۰۱۷ در ژانر جنایی، معمایی، هیجان انگیز، اکشن و نئو نوآر است که بر اساس شخصیت های کمیک بوک ابرقهرمانان وب تون مانهوا توسط کمیک تی ام اس ساخته شده است. فیلم واقعی توسط لی جونگ ساب نویسندگی و توسط لی سارانگ کارگردانی شده است. این فیلم ۱۳۷ دقیقه ای در ۲۸ ژوئن ۲۰۱۷ در کره جنوبی اکران شد. از ستارگان این فیلم می توان به کیم سو هیون، سونگ دونگ ایل، لی سونگ مین، سولی (آخرین فیلم او بود) و جو وو جین اشاره کرد همچنین آی یو و سوزی دو ستاره دیگر کره ای نیز در این فیلم به عنوان بازیگر مهمان حضور دارند. خلاصهٔ داستان. قبل اینکه رئیس گروه "جانگ ته یونگ" (کیم سو هیون) بتواند کازینوی خودش رو در "سیتسا" باز کند، "جو وون گون" (سونگ دونگ ایل) تیریالدر ادعای مالکیت آن زمین را می کند. جانگ ته یونگ دنبال سرمایه گذار دیگه ای می گردد. از طرف دیگر جانگ ته یونگ که از شخصیتی کاملاً متفاوت که درونش نهفته است ناراحت است تصمیم می گیرد از دکتر چوی جین کی (لی سونگ مین) کمک بگیرد. دکتر چوی جین کی برای اینکه جانگ ته یونگ از شر شخصیت دیگرش خلاص شود، طرحی پیچیده ارائه می دهد که جانگ ته یونگ از آن پ
یروی می کند، اما عواقب غیر منتظره ای در پی دارد. آنچه در ادامه به وجود می آید، نبرد بین جانگ ته یونگ واقعی و جعلی است. اقتباس. در تاریخ ۲۸ دسامبر سال ۲۰۱۷ کمپانی کوو پیکچرز اقتباس تلویزیونی از این فیلم را اعلام کرد. طبق گفته شرکت تولیدی فیلم واقعی، فیلمنامه در سال ۲۰۱۷-۲۰۱۸ نوشته خواهد شد و این درام در سال ۲۰۱۹ تولید می شود.
آرچمان (به روسی: Арчма́н) یک شهرک در جنوب غربی ترکمنستان است که در استان آخال و در حاشیه شمالی رشته کوه کپه داغ واقع شده است.
ریشه یابیِ درخت کهن کتابی پژوهشی از بهرام بیضایی است از سالِ ۱۳۸۲. بیضایی در این پژوهش همانندیِ داستانِ بنیادینِ (قاب) "هزارویک شب" و داستانِ «پادشاهیِ ضحّاک» را بررسیده و با سنجشِ عناصرِ داستان ها به سرچشمهٔ مشترکشان اشاره و دگرگونیِ داستانی را تفسیر کرده است. متن. کتاب سالِ ۱۳۸۲، پس از نمایشِ "شب هزارویکُم"، نوشته شد و اردیبهشتِ سالِ بعد توسّطِ انتشاراتِ روشنگران و مطالعات زنان منتشر شد. سالِ ۱۳۸۴ نسخهٔ اوّلیهٔ "هزارافسان کجاست؟" همچون «پیوست های همان کتاب» نوشته شد. موضوع. بیضایی در پیشگفتارِ کتاب توضیح داده که اندیشهٔ همانندیِ داستانِ بنیادینِ "هزارویک شب" با داستانِ «پادشاهی ضحّاک» با خواندنِ دیباچهٔ علی اصغر حکمت بر "هزارویک شب"ِ طسوجی در دههٔ ۱۳۴۰ در ذهنش پیدا شده بوده است. «بیضایی در این کتاب کوشیده است تا با جستجو در اسطوره های هندوایرانی، شهرزاد و دین آزاد و شهریار را با شهرناز و ارنواز و ضحاک (اژیدَهاک) تطبیق دهد.» با بررسی ریشه کتاب هزار و یک شب با ذکر شواهد و دلایل و مقایسهٔ نقل و ترجمه های موجود می نویسد: «داستان مادر (یا بنیادین) هزار و یک شب − اگر بدفهمی های احتمالی گزارشگران قرن چهارم ه .ق را
ندیده بگیریم − عیناً همان داستان مادر کتاب نابودشدهٔ «هزار افسان» است که به نظر می رسد − اگرنه زودتر، نهایتاً − در قرن سوم هجری از پهلوی (یا فارسی) با نام «الف لیله و لیله» به عربی ترجمه شده بوده (است).» بعداً فریدون جنیدی هم نظری مشابهِ نظرِ بیضایی دربارهٔ یکسانی ریشه های داستانِ ضحاک و داستانِ شهرزاد و شهریار داد.
دهانه جیزِرو، دهانه ای برخوردی در مریخ است که در در چهار ضلعی سرت بزرگ دهانه واقع شده است. قطر دهانه حدود ۴۹٫۰ کیلومتر (۳۰٫۴ مایل) است و در حدود ۳٫۹ بیلیون سال پیش تشکیل شده است. با توجه به این که زمانی این دهانه پر از آب بوده، این دهانه می تواند حاوی یک مخزن فن دلتا سرشار از رسوبات رسی باشد. هنگامی که شبکه های دره در مریخ شکل می گرفت، این دریاچه در دهانه وجود داشته است. بستر این دریاچه پیشین انتظار می رود که سرشار از رسوبات خشتی باشد. علاوه بر وجود دلتا، دهانه میله های نقطه ای و کانال های معکوس را نشان می دهد. از مطالعه دلتا و کانال ها نتیجه گرفته شده که آب دریاچه که آب آن پایین بوده بارانی را تجربه نمی کرده است و احتمالاً در صورت وجود رواناب مداوم سطحی شکل گرفته است.
منطقه کوشین اتسو بخشی از منطقه چوبو در ژاپن که از استان یاماناشی، استان ناگانو و استان نیگاتا تشکیل شده است.
رومن وایندینگ (؛ ۲۵ دسامبر ۱۹۵۱ – ۲۰ ژوئیهٔ ۲۰۲۳) فیلم بردار اهل فرانسه بود. وی از سال ۱۹۷۶ میلادی تا سال ۲۰۱۵ مشغول فعالیت بود. از فیلم هایی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "زفاف سپید"، "سلین"، "کفش های کهنه خدا" و "از خشم و هیاهو" اشاره نمود. وایندینگ در تاریخ ۲۰ ژوئیه ۲۰۲۳ در سن ۷۱ سالگی در خانه اش در آردش فرانسه درگذشت.
از خشم و هیاهو () یک فیلم درام فرانسوی به کارگردانی ژان-کلود بریسو است که در سال ۱۹۸۸ میلادی منتشر شد. از بازیگران این فیلم می توان به برونو کرمر، ماریا-لوئیسا گارسیا و فرانسواز واتل اشاره کرد.
ابولیث طبری گرگانی از شاعران گرگانی قرن چهارم می باشد. عوفی در "لباب الالباب" وی را از شاعران دربار آل سبکتکین می داند. ابوریحان بیرونی در "آثار الباقیه" و ثعالبی در "یتیمهٔ الدهر" و عبدالجبار عتبی در "تاریخ یمینی" او را در شمار شاعران مداح قابوس بن وشمگیر آورده اند. ابوریحان در کتاب مذکور می گوید که قابوس هنگام دادن عطا در نوروز و مهرگان به شاعران ، توزیع آن را بر حسب درجات به ابوالیث محول می کرد.
فرانسواز واتل (؛ – ) هنرپیشه اهل فرانسه بود. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آنها نقش داشته است می توان به "پسرعموها" و "از خشم و هیاهو" اشاره کرد.
برتران لوتیک (؛ – ۲۸ نوامبر ۲۰۰۰) فیلم بردار اهل فرانسه بود. از فیلم های او می توان به "دوست دوست من"، "انقلاب"، "بین خودمان"، "بازگشت سه تفنگدار"، "خواب آفریقا رو دیدم" و "بازی بی رحمانه" اشاره کرد.
پوست (به انگلیسی: Skin) یک فیلم درام بیوگرافی آمریکایی محصول سال ۲۰۱۸ است که توسط گای نتیو، فیلمساز اسرائیلی ساخته و کارگردانی شد و زندگی بریون ویدرن، عضو پیشین گروه کله پوستی تحت تاثیر نئو نازیسم است. انتشار. "پوست" نمایش جهانی خود را در Toronto International Film Festival در ۸ سپتامبر ۲۰۱۸ برگزار کرد. این فیلم از طریق DirecTV Cinema در تاریخ ۲۷ ژوئن ۲۰۱۹ منتشر شد و در تاریخ ۲۶ ژوئیه ۲۰۱۹ انتشار محدودی داشت. بازخورد. "پوست" دارای رتبه تأیید ۷۸٪ در وب سایت تجدیدنظر راتن تومیتوز، بر اساس ۷۲ بررسی، با میانگین وزنی ۶٫۷۲ از ۱۰ است. در متاکریتیک، این فیلم دارای رتبه ۵۸ از ۱۰۰، بر اساس ۲۰ منتقد، نشانگر «بررسی های مختلط یا متوسط» است.