Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
۹ نوامبر، گروه تک آهنگ «Dresscode» را منتشر کرد که به عنوان تیتراژ سریال لایو-اکشن ژاپنی اقتباس شده از مانگای "Sexy Tanaka-san" انتخاب شد.
&lt;templatestyles src="Module:Infobox/styles.css"&gt;&lt;/templatestyles&gt; آگرون یک شهر و شهرداری اسپانیایی است که در قسمت شرقی منطقه آلهاما، در استان گرانادا، منطقه خودمختار اندلس قرار گرفته است. این شهر توسط شهرداری های ونتس دوهولما، Escúzar، الهندین، جاینا، آرناس دل ری و کاسین محاصره شده. دیگر شهرهای نزدیک پانتانو د لس برمژالس و آکولا هستند. آگرون یکی از پنجاه و دو نهادی است که منطقه متروپولیتن گرانادا را تشکیل می دهد. تاریخ. نام آن، از خاطرات لاتین - «رشته»، که به معنی «کشتزار» - اشاره به یک کارکردن در کشاورزی است که رزق هم محلان آن در طول تاریخ بوده است. شهرداری، از نظر پیشرفت اتفاقات تاریخی، مثل سایر موارد در این منطقه از معبد ال، به الهاما دو گراندا پیوند نزدیکی داشته است و هم مانند آن، دوران امپراتوری روم، تسلط طولانی مسلمانان را دیده است. مسیحیت دنبال آن بعداز جنگ گرانادا و در قرن نوزدهم، حضور سربازان ناپلئونی در سرزمین های آن در طول جنگ استقلال. این روزها دوک های ولینگتون دارای یک ملک بزرگ به نام "فاتیبولار" در آگرون هستند. جمعیت شناسی. بعد از ماشینی شدن دنیای کشاورزی، آگرون در یک مخاطره عمیق قرا
ر گرفت و از سال ۱۹۶۰ که مهاجرت بسیاری به سایر نقاط کشور - بیشتر به کاتالونیا - و آلمان، جمعیت آن به طور مداوم کم شد. بر اساس گزارش مؤسسه ملی آمار اسپانیا، در سال ۲۰۱۷ آگرون دارای ۲۹۰ نفر ماندگار بود. سیاست. نتیجهٔ انتخابات در پایان انتخابات شهرداری در جدول زیر برعکس شده است: حزب سوسیالیست با ۱۱۴ رای موفق شد و شهردار کنونی ماریا دل پیلار لوپز رومرو شد. ارتباطات. تنها پل ارتباطی که از راه شهرداری می گذرد جاده A-338 به نام "جاده الهاماً است.
او اس وی (به انگلیسی: OSv) یک سیستم عامل کامپیوتری متمرکز بر محاسبات ابری است که در ۱۶ سپتامبر ۲۰۱۳ منتشر شد. این سیستم عامل یک سیستم عامل ویژه است که برای اجرا به صورت مهمان در بالای یک ماشین مجازی ساخته شده است، بنابراین شامل درایورهای سخت افزار بیر متال (سخت افزار فیزیکی) نمی شود. این سیستم عامل یک یونیکرنل است که برای اجرای یک فایل اجرایی لینوکس یا یک برنامه کاربردی نوشته شده در یکی از محیط های زمان اجرا پشتیبانی شده (مانند جاوا) طراحی شده است. به همین دلیل، مفهومی از کاربران (این یک سیستم چند کاربره نیست) یا فرایندها را پشتیبانی نمی کند، همه چیز در فضای آدرس هسته اجرا می شود. استفاده از یک فضای آدرس واحد، برخی از عملیات وقت گیر مرتبط با تغییر زمینه را حذف می کند. این سیستم عامل از مقدار زیادی از کدهای سیستم عامل FreeBSD، به ویژه پشته شبکه و سیستم فایل ZFS استفاده می کند. OSv را می توان با استفاده از یک API مدیریت REST و یک رابط خط فرمان اختیاری نوشته شده در Lua مدیریت کرد.
محک سرویس ابری یاهو (Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB)) یک مجموعه برنامه و مشخصات منبع باز برای ارزیابی قابلیت های بازیابی و نگهداری برنامه های کامپیوتری است. اغلب برای مقایسه عملکرد نسبی سیستم های مدیریت پایگاه داده نواس کیوال استفاده می شود. معیار اصلی توسط کارگران بخش تحقیقاتی یاهو ایجاد شد، که آن را در سال ۲۰۱۰ با هدف اعلام شده «تسهیل مقایسه عملکرد نسل جدید سیستم های ارائه دهنده داده های ابری» منتشر کرد، به ویژه برای بارهای کاری پردازش تراکنش که با معیارهای اندازه گیری شده برای سیستم های مدیریت پایگاه داده سنتی تر متفاوت است. YCSB با محک TPC-H از شورای عملکرد پردازش تراکنش مقایسه شد، با اینکه YCSB یک محک کلان داده نامیده می شود در حالی که TPC-H یک محک برای سیستمهای پشتیبانی تصمیم است. YCSB توسط فروشندگان DBMS برای «بازاریابی معیار» استفاده شد. این محک در بحث های علمی یا آموزشی، به ویژه برای اچ بیس استفاده شده است. این محک برای مقایسه چند محصول توسط ناظران صنعتی مانند آی دی جی (مقایسه آپاچی کسندرا، مانگودی بی و Riak), Thumbtack Technologies (مقایسه Aerospike , Cassandra، مم بیس، و MongoDB), و موسسه پلی
تکنیک و دانشگاه کویمبرا (مقایسه Cassandra, HBase، الستیک سرچ , MongoDB, Oracle NoSQL , OrientDB، ردیس , Scalaris, Tarantool، و Voldemort)استفاده شده است. همچنین سن دیسک نتایج اندازه گیری شده برروی پایگاه داده Oracle NoSQL توسط این محک را منتشر کرد.
&lt;templatestyles src="Module:Infobox/styles.css"&gt;&lt;/templatestyles&gt; ویلانووا مسیا (به زبان اسپانیا: Villanueva Mesía ) یک شهرستان واقع در اسپانیا می باشد.که در استان گرانادا واقع شده است . در سال ۲۰۱۰، ۲۱۵۸ تن ساکن داشته است.
کانگ هیو-وون (به کره ای: 강효원؛ زادهٔ ) که با نام هنری پی داگ شناخته می شود، تهیه کنندهٔ موسیقی و آهنگساز اهل کرهٔ جنوبی و ترانه نویس بیگ هیت میوزیک است. او تهیه کننده و آهنگساز هنرمندانی چون ، ، بی تی اس، جو کوان و بوده است.
زک گرینکه (؛ زادهٔ ) بازیکن بیس بال اهل ایالات متحده آمریکا است که یک پیچر بیسبال حرفه ای آمریکایی برای کانزاس سیتی رویالز در لیگ برتر بیسبال آمریکا (MLB) است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به لس آنجلس آنجلز، لس آنجلس داجرز، و کانزاس سیتی رویالز اشاره کرد.
میرزا سعیدخان کاشی ملقب به معدل الدوله از سیاستمداران ایرانی بود، که در دوره سوم بعنوان نماینده قائنات و سیستان در مجلس شورای ملی حضور داشت. منابع.
دونای () شرکت تجهیزات ورزشی بلژیکی است، که در سال ۱۹۱۰ توسط امیل دانی تأسیس شد و هم اکنون زیرمجموعه ای از گروه فریزر می باشد.
خیار شکم پر ماده ای است که در غذاهای مختلف در سراسر جهان یافت می شود. برخی از غذاهای خیار شکم پر، مانند "oi sobaegi" کره ای، از خیارهای کنسرو شده استفاده می کنند، در حالی که برخی دیگر، مانند دستور پخت های آمریکایی، از خیار تازه استفاده می کنند. موادی که برای پر کردن خیار استفاده می شود، در آشپزی کشورهای مختلف بسیار متفاوت است. بسیاری از غذاهای مختلف شامل خیار شکم پر وجود دارد. در غذاهای کره ای، "اوی سوباگی" کیمچی است که از خیار شکم پر از پیاز، میگو، زنجبیل، سیر و چیلی درست می شود. در نوشهیر ترکیه، خیارهای رسیده را در آفتاب خشک می کنند، سپس با بلغور چاشنی شوید، نعناع، رب گوجه فرنگی و پیاز پر می کنند. کتاب های آشپزی آمریکایی از اوایل قرن بیستم، پر کردن های مختلفی را برای خیار شکم پر توصیف کرده اند، از جمله سس فرانسوی، سس مایونز، گوجه فرنگی، گردو، کرفس، پیاز و خرچنگ. پس از سوراخ شدن با یک ابزار تخصصی، مواد پرکردنی به داخل خیار وارد می شود. برخی از نسخه ها و قبل از سرو کامل نان و سرخ شده، یا برش داده شده تا به عنوان چاشنی غذای دیگری سرو شود. برخی دیگر خورش یا پخته شده در آبگوشت. در نمایشگاه های ایالتی ایالات متحد
ه در دهه ۲۰۱۰، خیارهای شکم پر به عنوان «جایگزین سالم تر» برای غذاهای منصفانه سرخ شده یا شکلاتی به بازار عرضه شدند.
استیک ماهی که به عنوان کتلت ماهی شناخته می شود، برش ماهی است که عمود بر ستون فقرات بریده می شود و می تواند شامل استخوان یا بدون استخوان باشد. استیک های ماهی را می توان با فیله های ماهی مقایسه کرد که به موازات دو طرف ستون فقرات بریده شده و استخوان های بزرگ تر را شامل نمی شوند. برخلاف سایر جانوران مهره دار، بیش از ۸۵ درصد بدن ماهی از ماهیچه های قابل مصرف تشکیل شده است. استیک ماهی را می توان با پوست یا بدون پوست درست کرد، و عموماً از ماهی های بزرگتر از ۴ کیلوگرم می شود. استیک های ماهی از ماهی های به خصوص بزرگ را می توان برش داد تا بدون استخوان باشند. زمان کمتری برای درست کردن استیک ماهی نسبت به فیله صرف می شود، زیرا استیک ها اغلب استخوانی و پوستی هستند. بریدن ستون فقرات با چاقو ممکن است دشوار باشد، بنابراین ترجیحاً از اره قصابی برای تهیه استیک ماهی استفاده کنید. ماهی های بزرگتر مانند ماهی تن، شمشیر ماهی، ماهی آزاد، ماهی کاد و گایبت اغلب به صورت استیک بریده می شوند. استیک های ماهی را می توان کبابی، سرخ شده، کبابی یا پخته کرد. در حالی که پخت استیک گاو به زمان نیاز دارد و می تواند سفت باشد، ماهی به سرعت پخته می شود
، لطیف است و تمایل دارد از بین برود. احتمال خراب شدن استیک ماهی نسبت به فیله ماهی کمتر است. برخلاف استیک گوشت گاو، استیک ماهی اغلب در سس پخته می شود.
سس فرانسوی، در غذاهای آمریکایی و محصولاتی که از فروشگاه در ایالات متحده خریداری می شود، یک سس خامه ای است که رنگ آن از نارنجی کم رنگ تا قرمز روشن متفاوت است. از روغن، سرکه، شکر و طعم دهنده های دیگر ساخته می شود که رنگ آن از گوجه فرنگی و اغلب پاپریکا به دست می آید. این در طیفی بین سس روسی و کاتالینا وجود دارد. در قرن نوزدهم، "سس فرانسوی" مترادف با وینگرت بود، که هنوز هم تعریفی است که توسط صنعت آشپزی حرفه ای آمریکا استفاده می شود. از اوایل قرن بیستم، دستور العمل های آمریکایی برای سس فرانسوی اغلب طعم دهنده های دیگری از جمله سس ووسترشر، آب پیاز، سس کچاپ، شکر و سس تاباسکو را به وینیگرت اضافه می کردند، اما نام خود را حفظ کردند. در دهه ۱۹۲۰، سس فرانسوی بطری شده به عنوان «پارس فرانسوی ۱۸۹۰ میلانی» فروخته می شد، اما مشخص نیست که آیا در آن زمان شامل سس کچاپ می شد یا خیر. نسخه مدرن شیرین و رنگی نارنجی تا قرمز از استفاده از پاپریکا و گوجه فرنگی است. سس فرانسوی به طور کلی نارنجی کم رنگ و کرمی است، در حالی که سس فرانسوی کاتالینا قرمز روشن و کمتر خامه ای است. در ساحل خلیج می سی سی پی، فرو بردن پیتزا در سس فرانسوی کاتالینا ی
ک روش معمول است. برندهای رایج پانسمان فرانسوی در ایالات متحده عبارتند از Annie's، Bernstein's، Dorothy Lynch، هاینز، Ken's، کرفت فودز، Newman's Own، Marzetti، Wish-Bone. تاریخچه. سس فرانسوی یکی از چهار سس مادری بود که آنتونین کارمه در قرن نوزدهم میلادی دستور ساخت آن را در جزوه های آشپزی خود نوشت. آنتونین کارمه یکی از اولین سرآشپزهایی بود که به شکل نظام مند و اصولی دستور ساخت سس های مختلف را تدوین کرد. بعدها بر روی هر کدام این چهار سس به نام های: تومات، بشامل، ولوت و اسپاگنول نام سس فرانسوی گذاشته شد. در قرن بیستم میلادی دستور ساخت این سس با اضافه کردن مواد جدیدی مثل مایونز باز هم تغییر کرد. فلفل، پاپریکا، پیاز خردشده، سرکه، سس کچاپ یا مایونز ترکیبات متغیر این سس هستند. سس فرانسوی برخلاف سس های هم خانواده اش بیشتر مواقع مزه ای تند دارد و بیشتر از ساندویچ، روی سالاد سرو می شود. مقررات. در ایالات متحده، سس فرانسوی با استانداردهای فدرال تنظیم می شد. بین سال های ۱۹۵۰ تا ۲۰۲۲، سازمان غذا و دارو (FDA) سس فرانسوی را با الزامات سخت گیرانه روغن نباتی، سرکه، آب لیمو یا لیموترش، نمک، شکر، رب یا پوره گوجه فرنگی و ادویه ها
ی انتخابی استاندارد تنظیم کرد. در ۱۲ ژانویه ۲۰۲۲، FDA استاندارد هویت را لغو کرد و در ایالات متحده مواد تشکیل دهنده می تواند به انتخاب سازنده باشد. در کانادا، مقررات غذا و داروی قانون غذاها و داروها بیان می کند که سس فرانسوی باید با استفاده از ترکیب روغن گیاهی و سرکه یا آب لیمو تهیه شود و محصول نهایی باید حداقل ۳۵ درصد روغن گیاهی داشته باشد.
سیب شکم پر (, ) از سیب های پر شده با گوشت (بره) و برنج درست می شود. این مواد معمولاً شامل سیب سبز، گوشت چرخ کرده، برنج، پیاز، رب گوجه فرنگی، جعفری، نعناع، دارچین، نمک، فلفل سیاه و روغن نباتی است.
یادگیری کوانتومی ماشین ادغام الگوریتم های کوانتومی در برنامه های یادگیری ماشین است.رایج ترین استفاده از این اصطلاح به الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده های کلاسیک اجرا شده بر روی یک کامپیوتر کوانتومی، یعنی یادگیری ماشین کوانتومی پیشرفته اشاره دارد.در حالی که الگوریتم های یادگیری ماشین برای محاسبه مقادیر بسیار زیاد داده استفاده می شوند، یادگیری ماشین کوانتومی از کیوبیت ها و عملیات کوانتومی یا سیستم های کوانتومی تخصصی برای بهبود سرعت محاسباتی و ذخیره سازی داده ها توسط الگوریتم ها در یک برنامه استفاده می کند.این شامل روش های ترکیبی می شود که هم شامل پردازش کلاسیک و هم پردازش کوانتومی می شود، که در آن زیر روال های محاسباتی دشوار به یک دستگاه کوانتومی واگذار می شوند.
یادگیری ماشین کوانتومی، استفاده از الگوریتم های کوانتومی در برنامه های یادگیری ماشین است. معمولترین استفاده از این واژه به الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده های کلاسیک اجرا شده بر روی یک کامپیوتر کوانتومی، یعنی یادگیری ماشین کوانتومی پیشرفته اشاره دارد. الگوریتم های یادگیری ماشین برای محاسبه مقادیر بسیار زیاد اطلاعات استفاده می شوند، درحالی که یادگیری ماشین کوانتومی از کیوبیت ها و عملیات های کوانتومی یا سیستم های کوانتومی تخصصی برای بهبود سرعت محاسبات و ذخیره سازی داده ها توسط این الگوریتم ها در یک برنامه استفاده می کند. این شامل روش های ترکیبی ای که هم شامل پردازش کلاسیک و هم پردازش کوانتومی است می شود، که در آن زیر روال هایی که از نظر محاسباتی دشوار است به یک دستگاه کوانتومی واگذار می شوند. این روال ها می توانند ماهیت پیچیده تری داشته باشند و در رایانه های کوانتومی سریع تر اجرا شوند. علاوه بر این، الگوریتم های کوانتومی را می توان به جای داده های کلاسیک برای تجزیه و تحلیل حالت های کوانتومی نیز استفاده کرد. اصطلاح «یادگیری ماشین کوانتومی» با روش های یادگیری ماشین کلاسیک به کار رفته در داده ها
ی تولید شده از آزمایش های کوانتومی ( "یادگیری ماشینی سیستم های کوانتومی" ) مانند یادگیری انتقال فاز یک سیستم کوانتومی یا ایجاد آزمایش های کوانتومی جدید نیز مرتبط است. یادگیری ماشین کوانتومی همچنین به شاخه ای از تحقیقات گسترش می یابد که شباهت های روش شناختی و شباهت های ساختاری بین سیستم های فیزیکی خاص و سیستم های یادگیری، به ویژه شبکه های عصبی را بررسی می کند. به عنوان مثال، برخی از تکنیک های ریاضی و عددی از فیزیک کوانتومی برای یادگیری عمیق کلاسیک و بالعکس قابل استفاده هستند. علاوه بر این، محققان مفاهیم انتزاعی بیشتری از نظریه یادگیری را با توجه به اطلاعات کوانتومی، که گاهی اوقات به عنوان "نظریه یادگیری کوانتومی" نامیده می شود، بررسی می کنند.
فرهنگستان علوم نروژ (نروژی:Det Norske Videnskaps-Akademi) که با حروف اختصاری: DNVA نیز شناخته می شود؛ در سال ۱۸۵۷م، تأسیس شده؛ و یک انجمن علمی مستقل میان رشته ای، با هدف حمایت از تحقیقات و انتشارات علمی در نروژ است. پیشینه. فرهنگستان علوم نروژ، در سوم ماه مه سال ۱۸۵۷م، برابر با یکشنبه، ۱۳ اردیبهشت ۱۲۳۶خ. با نام انجمن علمی، در پایتخت نروژ که در آن زمان کریستینیا نامیده می شد گشایش یافت و در سال ۱۹۲۴م، به فرهنگستان علوم نروژ، تغییر نام داد.این فرهنگستان از اعضای نروژی و غیر نروژی تشکیل شده و دارای ۲ شاخه اصلی، یکی علوم طبیعی و ریاضی؛ و دیگری فلسفه و تاریخ است. هر یک از شاخه های اصلی، به نوبه خود به بخش های کوچکتری بر اساس موضوع مربوط تقسیم می شوند. مدیریت فرهنگستان علوم نروژ، بر عهده یک هیئت علمی منتخب است و آقای هانس پتر گراور، از سال ۲۰۱۹م، رئیس این هیئت بوده است.فرهنگستان علوم نروژ، مسئول اعطای جایزه آبل در ریاضیات و جوایز کاولی در اخترفیزیک، علوم اعصاب و فناوری نانو است.این فرهنگستان ضمن داشتن سرمایهٔ در گردش و تأمین هزینه اصلی از محل بودجهٔ سالانه دولت نروژ، از یکسری شرکت ها، نهادهای رسمی و صندوق های مرتبط
با آنها، از جمله شرکت نفت و گاز نروژ، بنگاه فریچوف نانسن و وزارت آموزش و پژوهش نروژ کمک مالی دریافت می کند.دفتر اصلی فرهنگستان علوم نروژ،در یکی از مجلل ترین نقاط اسلو در یک ساختمان دو طبقه با زیربنایی بالغ بر ۶۰۰ متر مربع، که بین سال ۱۸۸۶ تا ۱۸۸۷م، توسط استاد معمار سرشناس نروژ هانس راسموس آستروپ بنا شده، واقع شده است.
شهرداری سیرجان در سال ۱۳۰۶ خورشیدی به نام بلدیه سیرجان بنیان نهاده شد. نخستین شهردار سیرجان آقای سید اسدالله خان رضوی بود. جمعیت سیرجان در آن سال ۵ هزار نفر بوده است. شهرداری سیرجان در حال حاضر به یک شهرداری مدرن و گسترده تبدیل شده است. شهرداری سیرجان از دو منطقه شهری تشکیل شده است. سازمان های وابسته. سازمان حمل و نقل و بار مسافر سازمان مدیریت پسماند سازمان سیما، منظر شهری وفضای سبز سازمان عمران سازمان آتش نشانی و خدمات ایمنی سازمان مدیریت آرامستانها سازمان ساماندهی مشاغل شهری و فرآورده های کشاورزی فهرست شهرداران پس از انقلاب اسلامی. -مهدی بهرامی از اردیبهشت ۱۴۰۴ تا کنون - علی اکبر کریمی پور از مهر سال ۱۴۰۰ تا اردیبهشت ۱۴۰۴ -محمد معتمدی زاده از مرداد ۱۴۰۰ تا مهر ۱۴۰۰ ( سرپرست) - رضا سروش نیا از آبان سال ۱۳۹۶ تا مرداد ۱۴۰۰ - داود قاسمی نژاد از دی سال ۱۳۹۳ تا اردیبهشت ۱۳۹۶ - عبدالرضا محبوبی زاده از اسفند سال ۱۳۹۲ - تا مهر ۱۳۹۳ - منصور آبیار از اسفند سال ۱۳۹۱ - بهمن ۱۳۹۲ - مهدی عارفی نسب از سال ۱۳۸۹ تابهمن ۱۳۹۱ - داود قاسمی نژاد مدت خدمت:۳سال از سال ۱۳۸۶تا۱۳۸۹ - منصور آبیار مدت خدمت:۲سال از سال ۱۳۸۴ تا۱۳۸۶ - شهب
از حسن پور مدت خدمت:۲/۵ سال از سال ۱۳۸۱ تا۱۳۸۴ - حمید یعقوب نژاد مدت خدمت:۶سال از سال ۱۳۷۵تا۱۳۸۱ - علی دارابی مدت خدمت:۱سال از سال ۱۳۷۴تا۱۳۷۵ - محمدجواد کامیاب مدت خدمت:۶سال از سال ۱۳۶۸الی۱۳۷۴ - غلامحسین محمدی مدت خدمت:۴سال از سال ۱۳۶۴الی۱۳۶۸ - مرحوم غلامعباس نظری مدت خدمت: ۲سال از سال ۱۳۶۲الی۱۳۶۴ - علی دارابی مدت خدمت:۳سال از سال ۱۳۵۹الی۱۳۶۲ - علی اکبر نشاط مدت خدمت:۳سال از سال ۱۳۵۵ تا۱۳۵۸
روز ۱۴ مرداد همزمان با سالروز پیروزی انقلاب مشروطه در ایران و به جهت رونق گردشگری تابستانه در شهر تبریز با عنوان روز تبریز به ثبت رسیده است. پیشینه. احمد مسجدجامعی عضو وقت شورای اسلامی شهر تهران در تاریخ ۱۹ شهریور ۱۳۹۷ برای اولین بار به اعضای شورای اسلامی شهر تبریز پیشنهاد داد که روزی را به عنوان «روز تبریز» در تقویم ایران به ثبت برسانند. ایرج شهین باهر شهردار وقت تبریز در سال ۱۳۹۸ پیشنهاد تعیین سالروز پیروزی انقلاب مشروطه و امضای فرمان مشروطیت توسط مظفرالدین شاه (۱۴ مرداد ۱۲۸۵) را به عنوان «روز تبریز» جهت ثبت در تقویم رسمی ایران ارائه نمود. علت نام گذاری. این پیشنهاد جهت تأکید بر جایگاه تبریز در انقلاب مشروطه (۱۴ مرداد: سالروز امضای فرمان مشروطیت توسط مظفرالدین شاه) و همچنین با توجه به مسافرپذیری تبریز در مردادماه (به دلیل آب و هوای خنک تر آن نسبت به دیگر شهرهای بزرگ ایران) صورت پذیرفت و به شورای اسلامی شهر تبریز ارائه گردید. تصویب روز. پیشنهاد نام گذاری ۱۴ مرداد «روز مشروطه» به عنوان «روز تبریز» پس از تأیید کمیسیون فرهنگی و اجتماعی شورای اسلامی شهر تبریز، سپس در تاریخ ۲ آذر ۱۳۹۸ توسط شورای فرهنگ عمومی استان
آذربایجان شرقی نیز به تصویب رسید. برنامه ها. همزمان با روز تبریز، بیلبوردهایی در نقاط مختلف این شهر جهت معرفی میراث معنوی، تاریخی و مدنی این شهر نصب می شوند. در این بیلبوردها مشروطه طلبان ایرانی همچون ستارخان، باقرخان، شیخ محمد خیابانی و ثقةالاسلام تبریزی معرفی می شوند. همچنین در روز تبریز سال ۱۳۹۹، بیلبوردهایی نیز جهت معرفی بناهای تاریخی و گردشگری تبریز به تهران، مشهد، اصفهان، شیراز، کرمان، یزد و زنجان ارسال گردیدند. همچنین «همایش ملی زنده نامان تبریز» در سال ۱۳۹۹ همزمان با روز تبریز برگزار گردید.
پراجکت سیندیکت (به انگلیسی: Project Syndicate) یک سازمان رسانه ای بین المللی است که در مورد موضوعات مختلف جهانی تفسیر و تحلیل را منتشر و پراکنده می کند. تمام نظرات در وب سایت "پراجکت سیندیکت" منتشر می شود، اما برای چاپ در شبکه گسترده ای از نشریات شریک نیز توزیع می شود. این سازمان از سال ۲۰۱۹، شبکه ای متشکل از ۵۰۶ رسانه در ۱۵۶ کشور جهان دارد. "پراجکت سیندیکت"، که ازرا کلاین آن را به عنوان «هوشمندترین صفحه دیدگاه های چاپ شده در جهان» توصیف کرد، تفسیرهایی را در مورد طیف گسترده ای از موضوعات، از سیاست های اقتصادی و استراتژی های رشد در سراسر جهان گرفته تا حقوق بشر، اسلام و محیط زیست ارائه می دهد. همچنین مجموعه های ماهانه اختصاص داده شده به آفریقا، اروپا، آسیا و آمریکای لاتین و همچنین چین و روسیه را ارائه می دهد. ریل کلیرپالیتیکس همچنین "پراجکت سیندیکت" را یکی از پنج سایت خبری برتر جهان برای سال ۲۰۱۲ معرفی کرد. "پراجکت سیندیکت" که یک سازمان غیرانتفاعی است، عمدتاً به کمک روزنامه های کشورهای توسعه یافته، که تقریباً ۶۰ درصد از اعضای آن را تشکیل می دهند، متکی است تا بتواند خدمات خود را با نرخ های کاهش یافته یا رایگان ب
ه روزنامه های کشورهایی ارائه دهد که منابع روزنامه نگاری ممکن است به راحتی در دسترس نباشد. "پراجکت سیندیکت" همچنین از بنیادهای جامعه باز، بنیاد پلیتیکن در دانمارک، "Die Zeit"، تسایت-شتیفتونگ و بنیاد بیل و ملیندا گیتس کمک هزینه دریافت کرده است.
مجلس عالی اتحاد() بالاترین اقتدار بر اساس قانون اساسی در امارات متحده عربی است که عالی ترین نهاد قانونگذاری و اجرایی این کشور است. این مجلس سیاست های کلی را تعیین و قوانین فدرال را تأیید می کند. این اولین مقام فدرال از نظر رتبه بندی در سلسله مراتب پنج مقام فدرال مقرر در قانون اساسی است: مجلس عالی اتحاد ، رئیس فدرال، معاون رئیس فدرال، کابینه فدرال، مجلس ملی اتحاد، قوه قضاییه فدرال. اعضای کنونی. مجلس عالی اتحاد متشکل از هر هفت امیر هر یک از امیرنشین ها است:
باردو، وقایع نگاری نادرست یک مشت حقیقت یک فیلم کمدی و درام مکزیکی به نویسندگی، تهیه کنندگی و کارگردانی الخاندرو گونسالس اینیاریتو است. در این فیلم دانیل خیمنس کاچو در نقش یک روزنامه نگار مکزیکی بازی می کند. این فیلم در سپتامبر ۲۰۲۲ در هفتاد و نهمین دوره جشنواره بین المللی فیلم ونیز در رقابت برای شیر طلایی نمایش داده شد و پس از اکران سینمایی در ۱۸ نوامبر، از طریق نتفلیکس در ۱۶ دسامبر ۲۰۲۲ منتشر شد. این فیلم نقدهای متفاوتی از سوی منتقدان دریافت کرد که بازی های کاچو و سیسیلیانی و همچنین فیلم برداری خنجی و کارگردانی ایناریتو را ستودند، اما از نگارش و زمان اجرای فیلم انتقاد کردند. داستان. این فیلم داستان یک روزنامه نگار و مستندساز مشهور مکزیکی را روایت می کند که با هویت، روابط خانوادگی، خاطرات و همچنین گذشته کشورش دست وپنجه نرم می کند، به خانه برمی گردد و گرفتار یک بحران وجودی می شود. او در گذشته خود به دنبال پاسخ هایی می گردد تا با خود در زمان حال آشتی کند. تولید. در ۲۲ مارس ۲۰۲۰، گزارش شد که الخاندرو گونسالس اینیاریتو فیلم جدیدی را نویسندگی، کارگردانی و تولید خواهد کرد. فیلمبرداری اصلی در ۳ مارس ۲۰۲۱ در مکزیکو س
یتی، مکزیک، با فیلمبرداری داریوش خنجی آغاز شد. پنج ماه فیلمبرداری در مکان های دیگر در پایتخت و استودیو چوروبوسکو برنامه ریزی شد. در سپتامبر ۲۰۲۱، گزارش شد که ساخت فیلم، با عنوان «باردو، وقایع نگاری نادرست یک مشت حقیقت»، به پایان رسیده است. انتشار. در ۲۷ آوریل ۲۰۲۲، اعلام شد که این فیلم توسط نتفلیکس خریداری شده است و تا پایان سال در سینماها و سرویس استریم در سراسر جهان اکران خواهد شد. در ۲۶ ژوئیه ۲۰۲۲، تأیید شد که فیلم برای نخستین بار در هفتاد و نهمین دوره جشنواره بین المللی فیلم ونیز نمایش داده خواهد شد. این فیلم در اواخر سال ۲۰۲۲ از طریق نتفلیکس به صورت تئاتری و سپس در سرویس استریم پخش شد. ایناریتو بعد از مشاهده فیلم همراه با تماشاگران در جشنواره ونیز تصمیم گرفت نسخه منتشر شده در نتفلیکس را ۲۲ دقیقه کوتاه تر کند. او یک سکانس که به جشنواره نرسیده بود را اضافه، برخی از سکانس ها را حذف و ترتیب بعضی از آن ها را جابه جا کرده است.
در یادگیری ماشینی، ابرپارامتر یا فراپارامتر یا هایپرپارامتر پارامتری است که از آن برای کنترل فرایند یادگیری استفاده می شود. در مقابل، مقادیر سایر پارامترها (معمولاً وزن گره ها) از طریق آموزش به دست می آیند. ابرپارامترها را می توان به عنوان ابرپارامترهای مدل در نظر گرفت، که نمی توان آنها را در حین اتصال ماشین به مجموعه آموزشی تخمین زد، زیرا به انتخاب مدل یا ابرپارامترهای الگوریتم اشاره دارد. ابرپارامترها در اصل تأثیری بر عملکرد مدل ندارند بلکه باعث افزایش سرعت و کیفیت فرایند یادگیری می شوند. نمونه ای از ابرپارامتر مدل، توپولوژی و اندازه یک شبکه عصبی است. سرعت یادگیری و اندازهٔ دسته و همچنین اندازهٔ کوچک دسته (اندازهٔ دسته می تواند به همهٔ نمونهٔ داده ها اشاره داشته باشد و اندازهٔ کوچک دسته به مجموعهٔ نمونهٔ کوچکتری اشاره دارد) نمونه هایی از ابرپارامترهای الگوریتم هستند. مدل های مختلف الگوریتم های آموزش به ابرپارامترهای متفاوتی نیاز دارند، برخی از الگوریتم های ساده (مانند کمترین مربعات معمولی در مدل رگرسیون) نیازی به هیچ ابرپارامتری ندارند. با توجه به این ابرپارامترها، الگوریتم آموزش پارامترهای دیگر مدل را از ط
ریق داده های پارامترها یادمی گیرد. برای مثال، لسو الگوریتمی است که یک ابرپارامتر منظم سازی را به کمترین مربعات معمولی رگرسیون اضافه می کند، که باید قبل از تخمین پارامترها از طریق الگوریتم آموزشی تنظیم شود. ملاحظات. زمان مورد نیاز برای آموزش و آزمایش یک مدل می تواند به انتخاب ابرپارامترهای آن بستگی داشته باشد. یک ابرپارامتر به طور معمول از نوع پیوسته یا عدد صحیح است که منجر به مسئله بهینه سازی ترکیبی می شود. وجود برخی ابرپارامترها وابسته به مقدار سایرین است، به عنوان مثال اندازه هر لایه پنهان در یک شبکه عصبی می تواند وابسته به تعداد لایه ها باشد. پارامترهای قابل یادگیری دشوار. ابرپارامترها را معمولاً نمی توان با استفاده از روش های شناخته شده مبتنی بر گرادیان (مانند شیب نزولی، LBFGS) که معمولاً برای یادگیری پارامترها استفاده می شود، یادگرفت. این ابرپارامترها آن دسته از پارامترهایی هستند که یک نمایش مدل را توصیف می کنند که با روش های بهینه سازی رایج قابل یادگیری نیستند، اما با این وجود بر تابع ضرر تأثیر می گذارند. هایپر پارامتر تحمل برای خطاها در ماشین های بردار پشتیبان می تواند یک مثال از این قضیه باشد. پارامتر
های غیرقابل یادگیری. گاهی اوقات، ابرپارامترها نمی توانند از داده های آموزشی یادگرفته بشوند، زیرا آنها به شدت ظرفیت یک مدل را افزایش می دهند (مدل پیچیده می شود) و برخلاف نقشه برداری صحیح از غنای داده ها می توانند تابع تلفات را به حداقل برسانند (مانند تطبیق بیش از حد و دریافت نویز در داده ها). برای مثال، اگر درجه یک معادله چند جمله ای برازش مدل رگرسیونی را به عنوان یک پارامتر قابل آموزش در نظر بگیریم، این درجه تا زمانی افزایش می یابد که مدل کاملاً با داده ها مطابقت داشته باشد که در پی آن خطای آموزشی کم، اما عملکرد تعمیم ضعیفی را به همراه دارد. تنظیم پذیری. بیشتر تغییرات در عملکرد را می توان تنها به چند ابرپارامتر نسبت داد. تنظیم پذیری یک الگوریتم، ابرپارامتر یا ابرپارامترهای متقابل، معیاری است که نشان می دهد با تنظیم آنچه میزان عملکرد می توان به دست آورد. برای یک LSTM، در حالی که نرخ یادگیری و اندازه شبکه مهم ترین ابرپارامترهای آن هستند، دسته بندی و تکانه تأثیر قابل توجهی بر عملکرد آن ندارند. اگرچه برخی از تحقیقات استفاده از اندازه های دسته ای کوچک را در هزاران مورد، حمایت کردند، اما کارهای دیگر بهترین عملکرد ر
ا با اندازه های دسته ای کوچک بین ۲ تا ۳۲ پیدا کرده اند. استوارمندی. یک تصادف ذاتی در یادگیری به طور مستقیم نشان می دهد که عملکرد تجربی ابرپارامتر، لزوماً عملکرد واقعی آن نیست. روش هایی که نسبت به تغییرات ساده در ابرپارامترها، دانه های تصادفی، یا حتی پیاده سازی های مختلف یک الگوریتم استوار نیستند، بدون ساده سازی و استوارسازی قابل توجه نمی توانند در سامانه های کنترل با عامل حیاتی ادغام شوند. الگوریتم های یادگیری تقویتی، به صورت خاص، احتیاج دارند که کارایی آنها روی تعداد زیادی از دانه های تصادفی ارزیابی بشود و همچنین حساسیت شان نسبت به انتخاب ابرپارامترها اندازه گیری شود. ارزیابی آنها با تعداد کمی از دانه های تصادفی به دلیل واریانس بالا عملکرد مناسبی را نشان نمی دهد. برخی از روش های یادگیری تقویتی، به عنوان مثال DDPG (گرادیان ترفند تعینی عمیق) نسبت به انتخاب های ابرپارامتر حساس تر از سایرین است. بهینه سازی. بهینه سازی ابرپارامترها چندین ابرپارامتر را پیدا می کند که حاصل آن، یک مدل بهینه می شود تا یک تابع تلفات از پیش تعریف شده را در داده های آزمایشی به حداقل برساند. تابع هدف، چندین ابرپارامتر را می گیرد و ضرر مر