Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ه جای اینکه در پی کاهش فاصله با یک عکس باشد، در تلاش برای گمراه کردن شبکه تفکیک کننده خواهد بود؛ بنابراین، مدل توانمند می شود تا به روش بدون ناظر به وجود آوردن عکس ها را فرا بگیرد. روش. شبکه مولد نامزدها را به وجود می آورد و شبکه تفکیک کننده آنها ارزیابی می کند. این چالش بر پایه توزیع داده ها انجام می شود. در طی بازی، شبکه مولد یادمی گیرد تا یک متغیر پنهان را به توزیع داده نگاشت کند. شبکه تفکیک کننده نمونه های به وجود آمده به دست شبکه مولد را از توزیع راستین داده ها جدا می کند. انگیزه آموزش شبکه مولد این است که میزان خطای شبکه تفکیک کننده را افزایش دهد (به سخن دیگر «گمراه» کردن شبکه تفکیک کننده با به وجود آوردن نمونه های جدیدی که تفکیک کننده می پندارد آمیخته نشده اند (بخشی از توزیع راستین داده ها هستند). یک دادگان شناخته شده در جایگاه داده های راستین آموزشی برای شبکه تفکیک کننده بکار برده می شود. فرایند آموزش با نمونه هایی از دادگان آموزشی ادامه پیدا می کند تا زمانی که به درستی پذیرفتنی دست یابد. آموزش شبکه مولد بر پایه توانا شدن آن در گول زدن شبکه جداکننده انجام می شود. ورودی های شبکه زایا به گونه شانسی از ی
ک متغیر پنهان دانسته (مانند یک پراکندگی نرمال چند متغیره) نمونه برداری می شود. پس از آن، شبکه جدا کننده نامزدهای ساخته شده به دست شبکه زایا را ارزیابی می کند. رویه های نشراندن وارون (Backpropagation‎) جداگانه در هر دو شبکه انجام می شود تا شبکه زایا نگاره های بهتری به وجود آورد و شبکه جداکننده در شناسایی نگاره های ساختگی زبدگی بیشتری پیدا کند. شبکه زایا بیشتر یک شبکه عصبی پادپیچشی (Deconvolution) است و شبکه جداکننده یک شبکه پیچشی (Convolution) می باشد. شبکه های زایای دشمن گونه گاهی با از دست دادن چارچوب های دادگان راستین با «فروپاشی نهادمان» روبرو می شوند و نمی توانند به درستی ویژگی های دادگان را فرا بگیرند. برای نمونه، یک شبکه زایای دشمن گونه با دادگان MNIST آموزش دیده است و دارای بسیاری از نمونه های هر رقم نیز می باشد ولی نگاره های به وجود می آورد که تنها با بخشی از دادگان راستین همسانی دارند. برخی از پژوهشگران چالش بنیادی را یک شبکه جداکننده ناکارامد می دانند که از الگوهای بخش های دیده نشده دادگان آگاهی ندارد، برخی دیگر نیز چالش را در انتخاب نادرست تابع هزینه (Objective function) می بینند. راهکارهای گوناگون
ی برای گره گشایی از این چالش پیشنهاد شده است. کاربردها. کاربردهای شبکه های زایای دشمن گونه به سرعت افزایش یافته اند. مد، هنر و آگهی. از شبکه زایای دشمن گونه می توان برای به وجود آوردن هنر استفاده کرد. "ورج" در مارس ۲۰۱۹ نوشت «نگاره های به وجود آمده به دست شبکه های زایای دشمن گونه نشانگر چشم انداز امروزی هنر هوش مصنوعی است.» همچنین می توان از شبکه های زایای دشمن گونه برای رنگ آمیزی نگاره ها یا به وجود آوردن نگاره هایی از مدل های فانتزی استفاده کرد، بدون اینکه نیازی به هنرمند، نگاره گر یا آرایشگر یا پرداخت هزینه استودیو و حمل ونقل باشد. دانش. شبکه های زایای دشمن گونه می توانند نگاره های اخترشناسی را بهبود بخشند و عدسی گرانشی را برای پژوهش دربارهٔ ماده تاریک شبیه سازی کنند. آنها از شبکه زایا در سال ۲۰۱۹ برای مدل سازی پراکندگی ماده تاریک در یک جهت ویژه در فضا و پیش بینی عدسی گرانشی که رخ خواهد داد، بهره جسته اند. شبکه های زایای دشمن گونه همچون یک روش چابک و کارا برای مدل سازی ساختمان جت های پر انرژی و مدل سازی دوش ها از راه آزمایش های گرماسنج های فیزیک ذرات پیشنهاد شده اند. شبکه های زایای دشمن گونه همچنین برای بر
آورد درست گلوگاه در شبیه سازی محاسبات سنگین آزمایش های فیزیک ذرات بکار برده می شوند. کاربردها در زمینه آزمایش های کنونی و پیشنهادی سرن نشان می دهد این روش ها پتانسیل شبیه سازی چابک و/یا بهبود پشتوانه شبیه سازی را دارند. بازی های ویدیویی. در سال ۲۰۱۸، شبکه های زایای دشمن گونه بازی های ویدئویی قدیمی را با بزرگ نمایی بافت های دو سویه با رزولوشن پایین به رزولوشن های ۴ک یا بالاتر و سپس کوچک نمایی آنها به اندازه پیشین (همسان با نمونه برداری ممتاز در روش ضدپلگی) بازسازی کردند. با آموزش خوب، شبکه های زایای دشمن گونه نگاره های دو سویه با نگهداری ریزگان، رنگ و … به نگاره هایی شفاف تر و روشن تر جز می کنند. نمونه هایی شناخته شده از شبکه های زایای دشمن گونه: Final Fantasy VIII، Final Fantasy IX، Resident Evil REmake HD Remaster و Max Payne. نگرانی دربارهٔ کاربردهای تباهگر. نگرانی هایی در مورد بهره گیری به هم پیوستگی نگاره انسانی بر پایه شبکه های زایای دشمن گونه برای کاربردهای شوم وجود دارد، برای نمونه، به وجود آوردن نگاره ها و فیلم های ساختگی ممکن است کسی را بزه کار کند. شبکه های زایای دشمن گونه می توانند نگاره های از افر
اد ناموجود برای پروفایل شبکه های اجتماعی ایجاد کنند تا برای کارهای غیرمجاز استفاده شود. در سال ۲۰۱۹ ایالت کالیفرنیا لایحه AB-602 را ایجاد کرد و در ۳ اکتبر ۲۰۱۹ برنهاد تا از فن آوری های به هم پیوستگی نگاره های انسان برای ساخت پورنوگرافی بدون پذیرش افراد بهره جویی نشود. لایحه AB-730 را پخش فیلم های دستکاری شده یک نامزد سیاسی را ظرف ۶۰ روز پس از انتخابات منع می کند. هر دو لایحه به دست انجمن مارک برمن گردآوری شده و به دست فرماندار گاوین نیوسام امضا شده است. این قوانین از سال ۲۰۲۰ به اجرا گذاشته شده است. برنامه DARPA به روش های رویارویی با رسانه های ساختگی از جمله رسانه های ساختگی بر پایه شبکه های زایای دشمن گونه می پردازد. برنامه های پراکنده. از شبکه های زایای دشمن گونه می توان برای شناسایی زودهنگام نگاره های دچاراب سبز بهره جست که برای جلوگیری از کاهش ناچیز یا فراگیر بینایی ناگزیر است. شبکه های زایای دشمن گونه که نگاره های راستین گرایانه به وجود می آورند در انگارش طراحی داخلی، طراحی صنعتی، کفش، کیف و پوشاک یا بازی های رایانه ای. گزارش هایی از بهره جویی فیس بوک از شبکه های زایا نیز وجود دارد. شبکه های زایای دشمن
گونه در بازسازی سه سویه از چندین نگاره، و مدل سازی الگوهای پویشی فیلم کاربرد دارند. از شبکه های زایای دشمن گونه می توان برای پیر کردن نگاره های چهره بهره جست تا نشان دهد که چگونه نمای فرد با افزایش سن دگرگون می شود. همچنین می توان از شبکه زایای دشمن گونه برای ترابرد سبک های نقشه در نقشه نگاری یا توان بخشی به نگاره سازی نمای خیابان بهره جست. از بازخوردهای با شبکه زایای دشمن گونه می توان برای به وجود آوردن نگاره ها و جایگزینی سامانه های جستجوی نگاره بهره جست. شبکه های زایای دشمن گونه گوناگونی در آموزش یک شبکه برای به وجود آوردن ورودی های کنترل بهینه در سامانه پویای غیرخطی کاربرد دارد. جایی که شبکه جداکننده همچون خرده گیر شناخته شده است که بهینه بودن راهکار را بررسی می کند و شبکه زایا همچون یک شبکه سازگار شناخته می شود که کنترل بهینه را ایجاد می کند. خرده گیر و شبکه سازگار یکدیگر را برای برآورد یک کنترل بهینه غیرخطی آموزش می دهند. از شبکه های زایای دشمن گونه در بررسی نشانه های دگرگونی آب وهوایی بر خانه هایی ویژه نیز بهره کشی شده است. یک مدل شبکه زایای دشمن گونه به نام Speech2Face می تواند پس از گوش دادن به صدای
او، تصویری از چهره او را بازسازی کند. در سال ۲۰۱۶ از شبکه زایای دشمن گونه برای به وجود آوردن مولکول های جدید پروتئینی که در سرطان، التهاب و فیبروز نقش دارند بهره کشی شده است. در سال ۲۰۱۹، ارزیابی مولکول های به وجود آمده از شبکه هایی زایای دشمن گونه به گونه آزمایشی روی موش ها پذیرفته شد. پیشینه. شروع ایده شبکه های زایای دشمن گونه را می توان با برآورد انقباضی نویز دانست، که از همان تابع خطای شبکه های زایای دشمن گونه بهره می برند و گودفلو در دوره دکتری خود در سال های ۲۰۱۰ تا ۲۰۱۴ خوانده بوده است. دیگران نیز ایده هایی داشتند ولی آنها ایده های خود را گسترش ندادند. ایده ای دربرگیرنده شبکه های دشمن گونه در یک پست وبلاگ به دست اولی نیمیتالو (Olli Niemitalo) در سال ۲۰۱۰ پخش شد. این ایده هرگز اجرا نشده و زاینده آن شانسی برخورد نمی کند و بنابراین یک مدل زایا نیست. اکنون شبکه زایای دشمن گونه قراردادی شناخته می شود. ایده ای همانند شبکه های زایای دشمن گونه برای مدل سازی رفتار حیوانات توسط لی، گاوسی و گروس در سال ۲۰۱۳ پیشنهاد شده است. یادگیری ماشین دشمن گونه علاوه بر مدل سازی شبکه زایا، کاربردهای دیگری نیز دارد و می تواند د
ر دیگر مدل های شبکه های عصبی نیز به کار رود. در سال ۲۰۰۶ در زمینه تئوری کنترل از یادگیری دشمن گونه بر پایه شبکه های عصبی برای آموزش کنترل کننده های توانمند بهره برده شده است، در یک رویه نظریه بازی با پیاپی کردن تکرارها بین یک سیاست کاهنده کنترل کننده و یک سیاست افزاینده آشوب. در سال ۲۰۱۷، از شبکه زایای دشمن گونه به جای درستی-پیکسل برای بهبود نگاره های راستین گرایانه بافت ها بهره برده شد و نگاره های شفاف تری به وجود آورده شد. در سال ۲۰۱۷، نخستین چهره ها به وجود آمد. اینها در فوریه ۲۰۱۸ در گرند پلی (Grand Palais) به نمایش درآمد. چهره های به وجود آمده به دست StyleGAN در سال ۲۰۱۹ هم سنجی با جعل عمیق را به دنبال داشت. از سال ۲۰۱۷، فناوری شبکه زایای دشمن گونه با پیاده سازی های نو توانست در زمینه هنری از خود بهبود نشان دهد بگونه ای که با به وجود آوردن نقاشی های فانتزی بی همتا و فریبنده، مرزهای خود را تا پهنه هنرهای زیبا گسترش دهد و بنابراین "CAN" (شبکه دشمن گونه آفریننده) نام گرفته است. برای ایجاد نقاشی "Edmond de Belamy" در سال ۲۰۱۸ یک شبکه زایای دشمن گونه بکار رفته است که به قیمت ۴۳۲٬۵۰۰ دلار آمریکا فروخته شد. تیم
نخستین CAN در سال ۲۰۱۹ در مقاله ای پیشرفت بیشتر با این سامانه را بررسی کرده اند و همچنین به چشم انداز فراگیر هنر با هوش مصنوعی را پرداخته اند. در ماه مه سال ۲۰۱۹، پژوهشگران سامسونگ یک سامانه بر پایه شبکه زایای دشمن گونه را نشان دادند که تنها با دریافت یک نگاره انسان، فیلم هایی از سخن گفتن آن را تولید می کند. در اوت ۲۰۱۹، یک دادگان بزرگ با ۱۲۱۹۷ آهنگ MIDI همراه با متن و ملودی تراز شده ساخته شد تا در به وجود آوردن عصبی مولدی با کمک شبکه زایای دشمن گونه قراردادی بر پایه LSTM بکار برده شود (AI Melody Generation). در ماه مه سال ۲۰۲۰، پژوهشگران انویدیا با ساخت یک سامانه هوش مصنوعی ("GameGAN")، بازی پک-من به گونه ساده با تماشای بازی از نو ساختند. رده بندی. شبکه زایای دشمن گونه دو طرفه. شبکه زایای دشمن گونه دو راهبردی (BiGAN) با انگیزه ساخت یک مدل زایا که مانند جداکننده واکنش نشان دهد پیشنهاد شد، در چارچوب آن جداکننده خود بخود همه پهنه برگردان را درنگر خواهد داشت تا پیچیدگی آموزش نابسنده زدوده شود. برای دستیابی به این ویژگی، زایا و جداکننده هر دو برای مدل سازی احتمال مشترک جفت گزاره ها ساخته شده اند، با این تفاوت که
زایا احتمال مشترک را به یک مدل زبان آغازین و یک مدل برگردان آغازین به انتهایی تجزیه می کند، در حالی که جداکننده همچون یک مدل زبان انتهایی و یک مدل برگردان انتهایی به آغازین فراهم شده است. برای بهره گیری بیشتر از تقارن آنها، یک شبکه زایا دشمن گونه کمکی پیشنهاد شده و مدل های زایا و جداکننده مدل آغازین را به ترتیب به عنوان جداکننده و زایا خود برمی گزیند. دو شبکه زایا دشمن گونه به طور پی درپی برای به روزرسانی پارامترها آموزش می بینند. دستاوردهای این روش در کار جداکننده کمکی با نظارت مفید است و کارایی آن در سنج با رویکردهای جدید برای یادگیری ویژگی های بی وارسی و خود-وارسی ارزشمند می باشد. شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای. شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای مدلی برای تولید تصاویر جدید از تصاویر موجود است. این مدل با یادگیری نگاشت بین دو حوضه تصویر مختلف مانند عکس ها و طرح ها، با آموزش یک شبکه زایای دشمن گونه بر روی یک مجموعه داده کار می کند. نحوه عملکرد شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای. شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای یک مدل یادگیری عمیق است که بدون نیاز به داده های آموزشی جفتی، تصویر را به تصویر تبدیل می کند که برای این تبدیل از
دو شبکه زایای دشمن گونه برای یادگیری نگاشت بین دو حوضه تصویر استفاده می کند. این مدل قدرتمند می تواند تصاویر جدیدی را از تصاویر موجود بدون نیاز به داده های آموزشی جفت تولید کند. از دو شبکه زایای دشمن گونه برای یادگیری نگاشت بین دو حوزه تصویر مختلف استفاده می کنند. این مدل برای گرفتن ویژگی های دامنه هدف و تولید تصاویر جدید از دامنه منبع که آن ویژگی ها را به اشتراک می گذارد، آموزش داده شده است. فرایند آموزش شامل آموزش شبکه های زایای دشمن گونه به طور جداگانه است، به طوری که یکی از شبکه زایای دشمن گونه تصاویر دامنه هدف را از تصاویر دامنه منبع تولید می کند و شبکه زایای دشمن گونه دیگر، تصاویر دامنه منبع را از تصاویر دامنه هدف تولید می کند. هنگامی که شبکه های زایای دشمن گونه آموزش داده می شوند، برای تشکیل شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای ترکیب می شوند. سپس این مدل برای تولید تصاویری شبیه به دامنه هدف از دامنه منبع و بالعکس، با استفاده از یک فقدان سازگار با چرخه و یک مؤلفه نگاشت هویت برای بهبود کیفیت تصاویر تولید شده، آموزش داده می شود. معماری شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای. مانند شبکه زایای دشمن گونه، شبکه زایای دشمن گونه
چرخه ای نیز دارای دو بخش ژنراتور(Generator) و متمایز کننده (Discriminator) است. کار ژنراتور این چنین است که از توزیع مورد نظر، نمونه تولید می کند و کار متمایز کننده نیز این چنین است که تشخیص دهد نمونه از توزیع واقعی است یا از نمونه ساخته شده توسط ژنراتور است. معماری شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای با سایر شبکه های زایای دشمن گونه متفاوت است به گونه ای که شامل ۲ تابع نگاشت ژنراتور به نام های (formula_1 و formula_2) است و شامل دو متمایز کننده به نام های (formula_3 و formula_4) است که به صورت زیر عمل می کنند: formula_5 که در آن formula_6 توزیع تصویر ورودی و formula_7 توزیع خروجی مورد نظر است. formula_3 : متمایز کننده formula_1 (خروجی تولید شده) از formula_10 (خروجی واقعی) formula_4 : متمایز کننده formula_2 (خروجی معکوس تولید شده) از formula_13 (ورودی توزیع) جزئیات ریاضی. شبکه های زایای دشمن گونه بر مبنای بخشی از نظریه بازی ها به نام بازی مینیماکس کار می کنند. در اینجا "تفکیک کننده" formula_14 و "مولد" formula_15 با یکدیگر رقابت می کنند. هر دو شبکه های عصبی ی هستند که با پارامترهای formula_16 و formula_17 مدل سازی
شده اند. در ادامه برای سهولت کار پارامترها و ورودی های مدل را حذف می کنیم. شبکه مولد یا همان formula_18 داده هایی را از نویزهای تصادفی (formula_19) تولید می کند و تفکیک کننده یا همان formula_20 در تلاش است تا تشخیص دهد که داده واقعی است (از داده های مجموعه آموزشی است) یا ساختگی (تولید شده توسط مولد). در نهایت بازی به جایی می رسد که داده های تولید شده توسط مولد به قدری شبیه داده های واقعی (داده های آموزشی) می شوند که تشخیص آن توسط تفکیک کننده سخت یا غیرممکن باشد. هر دو شبکه در حالیکه سعی می کنند بهتر از دیگری عمل کنند به طور همزمان یادمی گیرند و پارامترهای خود (formula_16 و formula_17) را بهینه می کنند. شبکه مولد را می توان به صورت یک تابع مشتق پذیر مدل سازی کرد به عنوان ورودی نویز تصادفی را از یک فضای پنهان formula_23 با توزیع formula_24 می گیرد و داده های خروجی از فضایی مشابه داده های واقعی و به طور خوشبینانه از توزیع مشابه formula_25 هستند: formula_26 که formula_23 فضای پنهان و formula_28 بعد فضای داده است. شبکه تفکیک کننده formula_20 یک طبقه بند شبکه عصبی ساده است که می تواند به عنوان تابعی که توزیع داده ه
ا را به احتمال formula_30 نگاشت می کند، در نظر گرفته شود و نمایانگر این است که بردار داده های ورودی تا چه حد واقعی هستند: formula_31 بازی مجموع-صفر به صورت بهینه سازی زیر مدل سازی می شود. تابع هزینه در این بهینه سازی formula_32 نام دارد و بر اساس تابع هزینه کراس آنتروپی تعریف می شود: formula_33 عبارت formula_34 اشاره به حداقل کردن هزینه مولد و عبارت formula_35 اشاره به حداکثر کردن هزینه تفکیک کننده دارد. در حقیقت تفکیک کننده به دنبال حداکثر کردن لگاریتم احتمال برای داده های واقعی و لگاریتم احتمال ساختگی بودن برای داده های ساختگی می باشد؛ و در عین حال مولد به دنبال حداقل کردن لگاریتم احتمال ساختگی بودن توسط تفکیک کننده برای داده های ساختگی می باشد. به عبارت دیگر مولد در صدد فریب دادن تفکیک کننده است و تفکیک کننده در صدد تفکیک درست داده ها. به این ترتیب پارامترهای بهینه از این طریق به دست می آیند. formula_36 یادگیری. شروع کار با آموزش تفکیک کننده بر روی داده های واقعی برای چند دور آغاز می شود. هدف از این کار این است که تفکیک کننده به داده های واقعی ارزش بالاتری اختصاص دهد. سپس همان شبکه را روی داده های جعلی تول
ید شده توسط شبکه مولد آموزش می دهیم. در این مرحله، مولد در حال توقف است و هیچ بازخوردی از آموزش دریافت نمی کند و تنها تفکیک کننده است که آموزش می بیند. به عبارت دیگر، خطا در شبکه مولد پس انتشار نمی شود. در نتیجه مراحل قبل، شبکه تفکیک کننده به طور قابل توجهی به نسبت شبکه مولد که تا کنون هیچ آموزشی ندیده است و همچنان نویز تولید می کند، در کار خود بهتر است؛ بنابراین، تفکیک کننده را در حالت توقف قرار می دهیم و شبکه مولد را با استفاده از بازخورد تفکیک کننده آموزش می دهیم. هدف از این کار این است که تفکیک کننده را به نحوی فریب دهد که داده جعلی را به عنوان داده حقیقی طبقه بندی کند. به محض اینکه این اتفاق افتاد، مولد را متوقف می کنیم و دوباره آموزش تفکیک کننده را شروع می کنیم. این آموزش متناوب بین دو شبکه را تا زمانی که نتایج خوبی روی داده های تولید شده به دست آوریم ادامه می دهیم. می توانیم به طور دستی بررسی کنیم که آیا نتایج رضایت بخش بوده اند یا خیر. برای آموزش تفکیک کننده به تعداد مشخصی (formula_37 بار) از طریق گرادیان صعودی تصادفی سعی در بیشینه کردن تابع formula_38 داریم. برای این کار formula_39 را از توزیع formul
a_40 نمونه گیری می کنیم. همچنین formula_41 را از داده های آموزشی نمونه گیری می کنیم. با این داده ها میانگین گرادیان formula_38 را نسبت به پارامترهای formula_20 (مولد) که formula_16 باشد حساب می کنیم. پارامترهای formula_16 را در جهت این میانگین تغییر می دهیم تا باعث افزایش formula_38 شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است: formula_47 حال بهینه سازی را برای مولد اعمال می کنیم. برای این کار میانگین گرادیان formula_38 را نسبت به پارامترهای formula_49 (مولد) که formula_17 باشد حساب می کنیم. مانند مرحله قبلی یکی سری نویز جدید که از formula_40 نمونه گیری کرده ایم را برای محاسبه میانگین به کار می بریم. پارامترهای formula_17 را در خلاف جهت این میانگین تغییر می دهیم تا باعث کاهش formula_38 شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است: formula_54 این دو مرحله را به صورت متناوب چندین بار انجام می دهیم تا تفکیک کننده دیگر قادر به تشخیص داده های واقعی از ساختگی نباشد.
کمپ لمونیه (به عربی: معسکر لیمونیه) یک منطقهٔ مسکونی در جیبوتی است که در جیبوتی واقع شده است.
بالبالا یک منطقهٔ مسکونی در جیبوتی است که در جیبوتی (شهر) واقع شده است. بالبالا ۲۲۳٬۰۴۳ نفر جمعیت دارد و ۶۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
بوندارا یک منطقهٔ مسکونی در جیبوتی است که در منطقه دخیل واقع شده است. بوندارا ۳۸۷ نفر جمعیت دارد و ۴۷۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
آدیولا یک منطقهٔ مسکونی در جیبوتی است که در منطقه تاجوره واقع شده است. آدیولا ۹۶۱ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
بورگراوها ، یک نمایشنامه تاریخی از ویکتور هوگو است که برای اولین بار در سالن کمدی-فرانسز در ۷ مارس ۱۸۴۳ اجرا شد. این اثر در امتداد راین اتفاق می افتد و بازگشت امپراتور بارباروسا را نشان می دهد. این نمایش از نظر تجاری شکست خورد و آخرین نمایشنامه هوگو بود که در زمان حیات وی تولید شد.این نمایشنامه موضوع یک اورتور ارکسترال بود که توسط آهنگساز گیوم لکه در سال ۱۸۹۰ ساخته شد. این نمایش از نظر موضوعی با Le Rhin از هوگو که یک کتاب مقاله ای دربارهٔ راین است، مطابقت دارد. هر دو از سفری در امتداد رودخانه هوگو با ژولیت دروئه الهام گرفتند. " بورگراوها" با مقدمه ای منتشر شد که نشان می داد آلمان متحد بخشی از چشم انداز بزرگتر اروپای متحد است که فرانسه در آن نقش اصلی را بازی می کند.
ژانگ منگیو (انگلیسی: Zhang Mengyu؛ متولد ۱۱ اوت ۱۹۹۸) یک تکواندوکار چینی است. وی در مسابقات قهرمانی تکواندو جهان ۲۰۱۷ در دسته سبک وزن زنان موفق به کسب مدال برنز شد.
دُنیز بُمباردیه (؛ ۱۸ ژانویه ۱۹۴۱ – ۴ ژوئیهٔ ۲۰۲۳) روزنامه نگار، مجری تلویزیونی و نویسندهٔ زن فرانسوی زبان اهل مونترآل در استان کبک کانادا بود. او به مدت ۳۰ سال برای شبکهٔ رادیو تلویزیونی ICI Radio-Canada Télé به تهیه و اجرای برنامه اشتغال داشت. بمباردیه در ۴ ژوئیهٔ ۲۰۲۳ بر اثر عوارض ناشی از یک معاینهٔ پزشکی در سن ۸۲ سالگی در مونترآل، کبک درگذشت. پیوند به بیرون. https://fr.wikipedia.org/wiki/ICI_Radio-Canada_Télé
عصب تهیگاهی کشاله ای () شاخه ای از عصب کمری اول (L1) است. عصب تهیگاهی کشاله ای به همراه عصب بزرگ تر تهیگاهی زیرشکمی (ایلیوهایپوگاستریک) از عصب کمری اول جدا می گردد.
بایگانی یا آرشیو رینگل بلوم مجموعه ای از سندهای مربوط به گتوی ورشو در جنگ جهانی دوم است که توسط گروهی با اسم رمز اُونگ شَبِث "Oyneg Shabbos" (در عبری اسرائیلی نوین: Oneg Shabbat؛ در عبری: עונג שבת به معنای «لذت شبات») به رهبری دکتر امانوئل رینگل بلوم، تاریخ دان یهودی–لهستانی، گردآوری و محافظت شد. این گروه که شامل تاریخ دانان، نویسندگان، ربی ها، و مددکاران اجتماعی بود اقدام به ثبت روزمره رویدادها در گتو ورشو در دوره اشغال لهستان توسط آلمان نازی می کرد. اعضای مختلف این گروه با هم همکاری داشتند و مدارک و گفته های شاهدان عینی از سن های مختلف را گرد هم می آوردند. سندها و مدارک گردآوری شده شامل دست نوشته ها، خاطرات، نقاشی ها، پوسترهای دیواری، و دیگر اشیای مربوط به زندگی در گتو هستند. گردآوری این مجموعه در سپتامبر ۱۹۳۹ آغاز شد و تا ژانویه ۱۹۴۳ ادامه پیدا کرد. امروزه بخش های به دست آمده از این مجموعه شامل ۶۰۰۰ سند (بیش از ۳۵٬۰۰۰ صفحه) در مؤسسه تاریخی یهودیان در ورشو نگهداری می شوند. در سال ۱۹۹۹، این بایگانی توسط یونسکو در فهرست حافظه جهانی یونسکو به ثبت رسید. تاریخچه. اعضای گروه اُونگ شبث نخست اقدام به گردآوری اشیا و
داده ها به منظور نوشتن کتابی در آینده دربارهٔ قساوت هایی که به چشم دیده بودند کردند. در ۱۶ نوامبر ۱۹۴۰، ارتباط گتوی ورشو با جهان بیرون و راه های ورودی–خروجی آن قطع شدند. با افزایش میزان اخراج های اجباری و روشن شدن اینکه اخراج شدگان به مقصد اردوگاه های مرگی چون تربلینکا فرستاده می شوند، امانوئل رینگل بلوم دریافت که تعداد اندکی یهودی ورشویی خواهند توانست جان سالم به در ببرند. رینگل بلوم که بایگانی را در سه بطری بزرگ شیر و ده جعبه آهنی پنهان کرده بود آن ها را در سه نقطه گتو در زیر خاک پنهان کرد. دو تا از بطری های شیر که حاوی هزاران سند بودند در ۱۸ سپتامبر ۱۹۴۶ و پس از پایان جنگ جهانی دوم از زیر خاک درآورده شدند؛ ده جعبه آهنی نیز در ۱ دسامبر ۱۹۵۰ پیدا شدند. بطری شیر سوم اما هنوز پیدا نشده است و گمان می رود که امروزه هنوز در زیر ساختمانی که اکنون سفارت چین را در خود جای داده است مدفون باشد؛ اگرچه جستجویی در ۲۰۰۵ نتوانست آن را در ساختمان مزبور موقعیت یابی کند. در ۱۹ ژانویه ۱۹۴۲، یکی از زندانیان فراری از خلمنو به نام یاکوب گرویانوفسکی به گتوی ورشو رسید و اطلاعات دقیق از آنچه در اردوگاه های کار اجباری و مرگ می گذرد
به اعضای اونگ شبث داد. گفته های او که امروزه با عنوان "گزارش گرویانوفسکی" شناخته می شود به بیرون گتو قاچاق شد و با کمک ارتش زیرزمینی لهستان به لندن و دولت در تبعید لهستان رسید و در ژوئن آن سال به چاپ رسید. همه اعضای گروه اونگ شبث به جز ۳ تن در جریان کشتارها به قتل رسیدند. رینگل بلوم توانست از گتو فرار کند و کار بر روی بایگانی را ادامه دهد. در ۱۹۴۴، او و خانواده اش توسط نیروهای آلمانی شناسایی و همگی به همراه کسانی که به ایشان پناه داده بودند اعدام شدند. پس از جنگ، روخل اوبرباخ که از جمله سه تن عضو اونگ شبث بود که جان سالم به در برده بود، توانست به گتو برگردد و سندها را از زیر خاک بیرون بیاورد.
نشانگان دالان زند زیرین یا سندرم تونل اولنار () به عارضه ای گفته می شود که بر اثر آن عصب زند زیرین (اولنار) در ناحیه مچ دست به دلیل وجود کیست یا کشیدگی های مکرر تحت فشار قرار می گیرد. در این عارضه، وارد شدن فشار به عصب می تواند موجب احساس گزگز یا بی حسی در دست ها یا انگشت ها شود. عمل جراحی یا استفاده از مچ بند اغلب در درمان این عارضه توصیه می شود. همچنین حرکات ورزشی ممکن است در رفع آن کمک کننده باشد. درحالی که استخوان ها و ماهیچه ها از بسیاری از عصب ها در بدن انسان را حفاظت می کنند، عصب زند زیرین به خوبی مورد حفاظت قرار نمی گیرد بنابر این بیشتر در معرض آسیب است. نشانگان دالان زند زیرین نسبت به نشانگان دالان آرنجی (سندرم تونل کوبیتال) و نشانگان دالان مچ دست (سندرم تونل کارپال) کمتر شایع است. عصب زند زیرین از گردن شروع و تا دست ها ادامه پیدا می کند. این عصب در قسمت مچ از طریق کانال گویان وارد دست می شود. درصورتی که عصب در این ناحیه تحت فشار باشد فرد دچار عارضه سندرم تونل اولنار می شود. فشردگی این عصب در ناحیه آرنج نیز سندرم تونل کوبیتال گفته می شود. از جمله علائم ابتلا به نشانگان دالان زند زیرین می توان به احسا
س بی حسی، ضعف ماهیچه ای در دست ها و درد سوزشی اشاره کرد. این علائم می توانند دست ها، مچ و انگشت ها را درگیر کند و با گذشت زمان بخصوص درصورتی که درمان نشود، پیشرفت کند همچنین قسمتی از عصب که تحت فشار باشد تعیین کننده شدت علائم این سندرم است. این سندرم بر اثر تحت فشار قرار گرفتن عصب زند زیرین در ناحیه کانال گویان به وجود می آید همچنین گاهی اوقات وجود کیست می تواند زمینه ابتلا به این عارضه را فراهم کند. هرچند هر عاملی که به عصب زند زیرین در مچ فشار وارد کند می تواند نشانگان دالان زند زیرین را به همراه دشته باشد. خطر ابتلا به سندرم تونل اولنار در افرادی که سابقه آسیب دیدگی از ناحیه مچ دارند، کارهای دائمی همچون تایپ کردن را با دست انجام می دهند یا فعالیت ها و ورزش هایی را انجام می دهند که به مچ فشار وارد می کند، بیشتر است. برای درمان نشانگان دالان زند زیرین انجام عمل جراحی توصیه می شود همچنین ورزش کردن و فیزیوتراپی می تواند روند بهبودی را تسریع کند. در مواردی که این سندرم از عواملی ناشی شود که با عمل جراحی قابل درمان نیست انجام حرکات ورزشی در خانه کمک کننده است.
تورفیل (به اسپانیایی: Torrefiel) یک منطقهٔ مسکونی در اسپانیا است که در والنسیا واقع شده است. تورفیل ۰٫۷۰۰ کیلومتر مربع مساحت و ۲۵٬۹۶۱ نفر جمعیت دارد.
گزارش گرویانوفسکی به گفته های یکی از شاهدان عینی کشتارها و قساوت های نازی ها علیه یهودیان لهستان در اردوگاه مرگ خلمنو به نام زلاما بر وینر با نام جنگی یاکوب گرویانوفسکی گفته می شود که در ۱۹۴۲ به ثبت رسید. زلاما بر وینر توانست از خلمنو فرار کرده و خود را به گتوی ورشو برساند و جزئیات دقیقی از مشاهدات خود در طی اقامت یک هفته ایش با زوندرکوماندوها در این اردوگاه مرگ به گروه اونگ شبث برساند. جزئیات. وینر به تشریح تمام فرایند پاکسازی درون اردوگاه خلمنو می پردازد و اینکه چگونه انسان ها در وانت های گاز کشته می شوند، چگونه اجساد ایشان در جنگل های اطراف انداخته می شوند، چگونه درون وانت ها پیش از رسیدن دسته بعدی تمیز می شود، و اینکه چگونه اجساد در گورهای دسته جمعی به خاک سپرده می شوند. به گزارش وینر: وینر همچنین به تشریح رفتار وحشیانه با "زوندرکوماندوها" پرداخت و اینکه تنها تا هنگامی زنده نگاه داشته می شدند که به مسئولیتشان در خلاصی از شر اجساد می پرداختند. پس از فرارش از اردوگاه، وینر و گروه اُنگ شبث گزارش را به هر دو زبان لهستانی و آلمانی ثبت کردند؛ سپس نسخه لهستانی را به دولت زیرزمینی لهستان فرستادند و نسخه آلمانی را
که برای مردم آلمانی زبان تهیه شده بود نگاه داشتند، به این امید که ترحم ایشان را برانگیزاند. وینر سپس به زاموشچ گریخت و گزارش دیگری دربارهٔ وجود «اردوگاهی ویژهٔ مرگ» (بلزک) به گتوی ورشو فرستاد؛ نگاه کنید به بایگانی رینگل بلوم. چند روز پس از نوشتن این نامه، در اواخر آوریل ۱۹۴۲، او دستگیر، به اردوگاه بلزک تبعید، و در همان جا به اتاقک گاز فرستاده شد. مردخای پودچلبنیک، زندانی دیگری از بلزک که توانست فرار کند، از جنگ جان سالم به در برد و در ۱۹۶۱ در دادگاه آیشمن در اورشلیم شهادت داد.