Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
گون است. لوله ها را می توان به سوی مناطقی از آسمان نشانه رفت تا انرژی را مانند صاعقه گیر به زمین بکشاند. بقایای یکی از ابرسازهای رایش را می توان در رنجلی، مین در رصدخانه انرژی آرگون در موزه رایش پیدا کرد. در فرهنگ عامه. ابرساز (کلودباستر) ویلهلم رایش الهام بخش آهنگ 1985 " Cloudbusting " به خوانندگی، خواننده بریتانیایی کیت بوش بود. این آهنگ دستگیری و زندانی شدن رایش را از نگاه پسرش پیتر توصیف می کند که بعداً کتاب خاطرات "A Book of Dreams" (1973) را نوشت. برای این ویدیو ابر باستری که فقط شباهت ظاهری به دستگاه اصلی داشت، طراحی و ساخته شد. این ویدئو که بوش قصد داشت به جای یک موزیک ویدیوی سنتی یک فیلم داستانی کوتاه باشد، توسط تری گیلیام و کیت بوش طراحی و توسط جولیان دویل کارگردانی شد. در این ویدئو، دونالد ساترلند بازیگر نقش رایش و بوش در نقش پسرش پیتر حضور دارند. برخی از معتقدان تئوری توطئه پس دمه، ابرهای پر از کریستال ها و براده های فلزی را ساخته اند که و در تلاش برای پاک سازی آن از شیمی تریل ها هستند.
کادیلاک سی تی۴ یک سدان اجرایی جمع و جور است که توسط کادیلاک تولید و به بازار عرضه شده است. این سدان جایگزین کادیلاک ای تی اس سدان شد و در زیر سی تی۵ در خط تولید کادیلاک قرار دارد. سی تی۴-وی ابتدا در ۳۰ مهٔ ۲۰۱۹ رونمایی شد و چهار ماه بعد سی تی۴ استاندارد معرفی شد. کادیلاک سی تی۴ را در کارخانهٔ مونتاژ لنسینگ گرند ریور در لنسینگ، میشیگان، و همچنین در کارخانهٔ سایک-جی ام جینچیائو در چین، مونتاژ می کند.
در یادگیری ماشین، بهینه سازی ابرپارامترها (به انگلیسی: Hyperparameter Optimization) یا میزان سازی ابرپارامتر ها (به انگلیسی: Hyperparameter Tuning) مسئله ی یافتن یک مجموعه ٔ بهینه از ابرپارامتر ها برای یک الگوریتم یادگیری است. یک ابرپارامتر، پارامتری است که با استفاده از مقدار آن، فرایند یادگیری کنترل می شود. در مقابل آن، مقادیر سایر پارامترها (معمولاً وزن گره ها) از طریق آموزش بدست می آیند. برای عمومی سازی و تعمیم از الگو داده های مختلف، مدل های یکسان یادگیری ماشین می توانند به اعمال انواع محدودیت ها، وزن ها و نرخ های یادگیری متفاوتی نیاز داشته باشند که آن ها را ابرپارامتر می نامیم. این ابرپارامتر ها باید به گونه ای تنظیم شوند تا مسئله ٔ یادگیری ماشین به صورت بهینه حل شود. مسئله ٔ بهینه سازی ابرپارمتر ها، یک چندتایی مرتب از ابرپارامترها پیدا می کند که به کمک آن ها مدل بهینه ای پیدا شود، به گونه ای که مقدار یک تابع زیان از پیش تعیین شده را بر روی داده های مستقل کمینه کند. تابع هدف یک چندتایی مرتب از ابرپارامترها را گرفته و مقدار زیان را برمی گرداند. برای تخمین این تعمیم کارایی، اغلب از روش اعتبارسنجی متقابل ا
ستفاده می شود. روش ها. جستجوی شبکه ای. روش سنتی اجرای بهینه سازی ابرپارامتر ها، جستجوی شبکه ای بوده که در اصل یک جستجوی فراگیر، در زیرمجموعه ای از فضای ابرپارامترهای الگوریتم یادگیری که به صورت دستی مشخص می شود، است. یک الگوریتم جستجوی شبکه ای باید توسط سنجه ای از کاریی راهنمایی شود، که معمولاً از اجرای روش اعتبارسنجی متقابل بر روی مجموعه داده های آموزشی، یا مجموعه داده های اعتبارسنجی که از پیش کنار گذاشته شده است، سنجیده می شود. از آنجایی که امکان دارد فضای پارامترهای یک یادگیرندهٔ ماشینی، شامل مقادیر حقیقی یا مقادیر بی کران برای برخی از پارامتر هایش باشد، در این موارد، گسسته سازی و تعیین کران پیش از اجرای جستجوی شبکه ای ضروری است.برای نمونه، یک بردار ماشین بردار پشتیبانی رده بندی کننده با حاشیهٔ نرم، با استفاده از هستهٔ تابع پایهٔ شعاعی، حداقل دو ابرپارامتر دارد که برای عملکرد مناسب بر روی داده های دیده نشده، نیازمند بهینه سازی و میزان سازی می باشد: یک ثابت تنظیم formula_1 و یک ابرپارامتر هسته formula_2. هر دوی این پارامترها پیوسته هستند، پس برای اینکه بتوانیم جستجوی شبکه ای را انجام دهیم، یک مجموعهٔ متناهی
از مقادیر منطقی و معقول را برای هر یک از آن ها تعریف می کنیم: formula_3 formula_4 حال جستجوی شبکه ای به ازای هر جفت formula_5 حاضر در ضرب کارتزین این دو مجموعه، یک ماشین بردار پشتیبانی را آموزش داده و عملکرد آن ها را بر روی یک مجموعه از داده های اعتبارسنجی از پیش کنار گذاشته شده (یا روش اعتبارسنجی متقابل درونی بر روی مجموعهٔ داده های آموزشی، که در این صورت چندین ماشین بردار پشتیبانی به ازای هر جفت آموزش داده می شوند)، ارزیابی می کند. در نهایت الگوریتم جستجوی شبکه ای، ابرپارامتر هایی که به ازای آن ها بیشترین امتیاز در مرحلهٔ اعتبارسنجی بدست آمده است را به عنوان خروجی برمی گرداند. جستجوی شبکه ای از مشقت بعدچندی رنج می برد ولی به علت اینکه ابرپارامترهایی که ارزیابی می کند عمداً مستقل از هم هستند، به آسانی می توان آن را به صورت موازی پردازش کرد. جستجوی تصادفی. جستجوی تصادفی به جای جستجوی فراگیر بر روی همهٔ ترکیب های ممکن، به صورت تصادفی حالاتی را انتخاب و بررسی می کند. این کار در حالت گسسته بودن که بالا شرح داده شد، به راحتی قابل انجام است ولی در فضاهای پیوسته و ترکیبی نیز کار می کند. این روش می تواند از روش جست
جوی شبکه ای، به خصوص هنگامی که تعداد کمی از ابرپارامترها بر روی عملکرد نهایی الگوریتم یادگیری اثر می گذارند، بهتر عمل کند. در این صورت گفته می شود که مسئله ٔ بهینه سازی، بعد ذاتی کمی دارد. جستجوی تصادفی نیز همانند جستجوی شبکه ای به آسانی می تواند به صورت موازی پردازش می شود. همچنین در این روش می توان با تعریف توزیعی که قرار است از آن نمونه گیری کنیم، بر اساس دانش پیشین، عملکرد بهتری داشت. با وجود سادگی این روش، جستجوی تصادفی هنوز از مبناهای مهم به حساب می آید که برای مقایسهٔ عملکرد روش های جدید بهینه سازی ابرپارامترها، از آن استفاده می شود. بهینه سازی بیزی. بهینه سازی بیزی، یک روش بهینه سازی مطلق برای توابع جعبه سیاه دارای نویز است. با به کارگیری این روش در بهینه سازی ابرپارامترها، بهینه ساز بیزی یک مدل احتمالاتی از تابعی که مقدار ابرپارامترها را به هدف ارزیابی شده بر روی مجموعه داده های اعتبارسنجی نگاشت می کند، می سازد. سپس با ارزیابی یک ترکیب امیدبخش از ابرپارامترها بر اساس مدل فعلی، و بروزرسانی آن به صورت مکرر، بهینه ساز بیزی تلاش می کند با جمع آوری مشاهدات، بیشترین میزان اطلاعات ممکن را در رابطه با این تا
بع، و به طور خاص نقاط بهینهٔ آن، کسب کند. بهینه ساز بیزی تلاش می کند تا میان اکتشاف (ابرپارامترهایی که به ازایشان خروجی دارای بیشترین عدم قطعیت است) و استخراج (ابرپارامترهایی که انتظار می رود به نقطهٔ بهینه نزدیک باشند) تعادل ایجاد کند. به صورت عملی نشان داده شده است که در مقایسه با جستجوی شبکه ای و تصادفی، بهینه سازی بیزی با ارزیابی های کمتر، نتایج بهتری می گیرد چرا که قادر به استدلال دربارهٔ کیفیت آزمایش ها، پیش از اجرایشان است. بهینه سازی مبتنی بر گرادیان. برای برخی از الگوریتم های یادگیری خاص، امکان محاسبهٔ گرادیان نسبت به ابرپارامتر ها، و سپس بهینه سازی آن ها از راه گرادیان کاهش وجود دارد. نخستین به کارگیری از این روش ها، به مسائل شبکه های عصبی مربوط بوده است. زین پس، این روش ها به مدل هایی نظیر ماشین های بردار پشتیبان و رگرسیون لجستیک نیز توسعه داده شده اند. یک روش دیگر برای بدست آوردن گرادیان نسبت به ابرپارامترها، مشتق گیری از مراحل یک الگوریتم بهینه سازی تکرار شونده، به کمک مشتق گیری خودکار است. یک روش جدیدتر در همین راستا، استفاده از قضیهٔ تابع ضمنی برای محاسبهٔ ابرگرادیان ها و ارائهٔ یک تخمین پایدار
از وارون هسین است. این روش با وجود میلیون ها ابرپارامتر نیز قابل اجرا است و تنها به حافظهٔ ثابت نیاز دارد. در یک روش دیگر، یک ابرشبکه آموزش داده می شود تا بهترین تابع واکنش را تخمین بزند. یکی از فواید این روش این است که می تواند ابرپارامتر های گسسته را نیز بهینه کند. شبکه های خود-میزان ساز یک نسخه از این روش است که با به کارگیری از یک نمای فشرده از ابرشبکه، در استفاده از حافظه، کارآمد است. روش Δ-STN با یک بازپارامترگیری اندک از ابرشبکه، سرعت یادگیری این روش را افزایش داده است. همچنین، Δ-STN با خطی سازی شبکه در وزن هایش، تخمین بهتری از ژاکوبین بهترین واکنش ارائه می دهد، چرا که آثار غیرضروری غیرخطی حاصل از تغییرات بزرگ در وزن ها از بین می رود. سوای روش های ابرشبکه ای، از روش های مبتنی بر گرادیان می توان برای بهینه سازی ابرپارامترهای گسسته نیز، با به کارگیری یک سست سازی پیوسته از متغیرها، استفاده کرد. این روش ها به طور گسترده در بهینه سازی ابرپارامتر های معماری در جستجوی معماری عصبی استفاده شده اند. بهینه سازی فرگشتی. بهینه سازی فرگشتی، یک روش بهینه سازی مطلق برای توابع جعبه سیاه دارای نویز است. در بهینه سازی ا
برپارامترها، بهینه سازی فرگشتی با استفاده از الگوریتم های فرگشتی، در فضای ابرپارامترهای الگوریتم یادگیری داده شده به جستجو می پردازد. بهینه سازی فرگشتی ابرپارامترها، از فرایندی که برگرفته از مفهوم فرگشت در زیست شناسی است، پیروی می کند: بهینه سازی فرگشتی در بهینه سازی ابرپارامترها برای الگوریتم های آماری یادگیری ماشین، یادگیری ماشین خودکاره، شبکه های عصبی معمولی و جستجوی معماری شبکه های عصبی ژرف، و همچنین در آموختن وزن های شبکه های عصبی ژرف بکار گرفته شده است. جمعیت-پایه. آموزش جمعیت-پایه یا مبتنی بر جمعیت (PBT) هم از مقادیر ابرپارامتر ها و هم از وزن های شبکه می آموزد. چندین فرایند یادگیری به صورت مستقل و با ابرپارامترهای مختلف با هم کار می کنند. همانند روش های فرگشتی، مدل هایی که عملکرد ضعیفی دارند، به طور مکرر توسط مدل هایی که مقادیر ابرپارامتر ها و وزن های برگرفته از مدل های با عملکرد برتر دارند، جایگزین می شوند. این مدل جایگزینی آغاز گرم تفاوت اصلی میان PBT و سایر روش های فرگشتی است. PBT به ابرپارامتر ها اجازهٔ تغییر را می دهد و به همین علت، نیاز به بهینه سازی آن ها به صورت دستی، از بین می رود. این فرایند
هیچ فرضی دربارهٔ معماری مدل، توابع هزینه یا فرایند های یادگیری نمی کند. PBT و نسخه های مختلف آن از روش های سازوارپذیر هستند: مقدار ابرپارامترها را به هنگام آموزش مدل ها بروزرسانی می کنند. در مقابل روش های سازوارناپذیر از راهبرد غیر بهینهٔ تخصیص یک مجموعه از مقادیر ثابت به عنوان ابرپارامترها در تمام طول فرایند یادگیری، بهره می برند. توقف زودهنگام-پایه. در حال بروز رسانی ... دیگر روش ها. روش های RBF و طیفی نیز برای این کار توسعه داده شده اند. منابع. __بافهرست__
کالیبر ۳۷۵ اچ انداچ مگنوم () یا کالیبر ۳۷۵ هلنداندهلند مگنوم () یا کالیبر ۷۲٫۴×۹٫۵ میلی متر () یک فشنگ تسمه دار، بدون لبه و دارای گلوگاه است که توسط هلنداندهلند در سال ۱۹۱۲ معرفی شد.
اویفه یا آیفه شخصیتی از دوره اولستر اساطیر ایرلندی است. او همسر کوخولین، پهلوان ایرلندی بود که از او پسری به نام کنلاچ داشت. آیفه در حماسه های توکمارک امیر ("عشق بازی امیر") و ایدد اونف آیف (Aided Óenfhir Aífe) ("مرگ تنها پسر آیف") ظاهر می شود. در توکمارک امیر او در شرق سرزمینی به نام آلپی، که معمولاً به معنای آلبا (اسکاتلند) شناخته می شود، زندگی می کند، جایی که او در حال جنگ با یک زن رقیب جنگجو، اسکاتباخ است. اسکاتباخ در این زمان آموزگار کوهولین بود و کوهولین برای ادای احترام به استادش، حریف او آیفه را شکست داد. آیفه (اویفه) بعدها از کوهولین صاحب فرزندی به نام کنلاچ شد. اما کوهولین به ایرلند بازگشت و درگیر سلسله نبردهایی شد که در اساطیر ایرلندی به چرخه اولستر معروف می باشد. کنلاچ سالیان سال بعد به ایرلند آمد اما در مبارزه ای با کوهولین کشته شد. کوهولین از این که کنلاچ پسر او بود، اطلاعی نداشت و هنگامی که خبردار شد، دچار جنون و افسردگی شد. این قسمت از داستان کوهولین و کنلاچ شباهت زیادی به اسطوره ایرانی رستم و سهراب دارد.
خلونگ () که به عبارتی دیگر به عنوان "کلونگ" () هجی می شود، به طور معمول به آبراهه در تایلند اشاره دارد. این آبراهه ها از رودهای چائو پرایا، تا چین و مائه کلونگ، به اضافه شاخه رودهای آنها به ویژه نواحی پست تایلند مرکزی ایجاد شده اند. واژه تایلندی "خلونگ" (khlong) به آبراهه های ایجاد شده محدود نمی شود. بسیاری از رودهای کوچکتر به نام "خلونگ"، همراه با نام نهر کوچک، نام برده می شوند. خلونگ ها در بانکوک. در سال ۲۰۱۹، ۱۶۸۲ آبراهه در بانکوک، با مجموع طول ۲٬۶۰۴ کیلومتر وجود دارد. نه آبراه، مجرای تخلیه سیل اولیه هستند.
هایرودین کرواتس (؛ – ) یک کارگردان بوسنیایی بود که به خاطر کارگردانی فیلم هایی از ژانر فیلم پارتیزان در دهه های ۱۹۶۰ و ۷۰ مشهور بود. از فیلم هایی که وی کارگردانی کرده است می توان به فیلم پل اشاره نمود.
یوان یانیچیویچ بوردوش (؛ – ) بازیگر اهل کشور یوگسلاوی بود. او از سال ۱۹۵۶ تا ۱۹۹۲ در بیش از نود فیلم ظاهر شد. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می توان به "پل" اشاره کرد.
دوشان یانیچیویچ (؛ – ) بازیگر اهل کشور صربستان بود. او از سال ۱۹۵۴ تا ۲۰۱۱ در بیش از صد فیلم ظاهر شد. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می توان به "نبرد سوتیسکا"، "شاهزاده نفت"، "کوریولانوس"، "لحظه"، "مأموریت استادیوم"، "سقوط ایتالیا، و "پل" اشاره کرد.
ولکو ماندیچ (؛ – ) بازیگر مونته نگرویی بود. او از سال ۱۹۵۵ تا ۱۹۸۸ در بیش از پنجاه فیلم ظاهر شد. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می توان به "خانواده ماراتن"، "روزی که دنیا را تکان داد" و "پل" اشاره کرد.
مینیا ویودیچ (؛ – ) بازیگر مونته نگرویی بود. او از سال ۱۹۶۵ تا ۲۰۰۹ در بیش از نود فیلم ظاهر شد. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می توان به "پل" اشاره کرد.
هانیو هاسه (؛ – ) بازیگر اهل آلمان شرقی بود. وی بین سال های ۱۹۴۵ تا ۱۹۸۳ میلادی فعالیت می کرد. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می توان به "کوپرنیک"، "آزادی"، "پسران خرس بزرگ"، "ستاره ها"، "روزی که دنیا را تکان داد" و "پل" اشاره کرد.
دانشگاه چارلستون جنوبی (CSU) یک دانشگاه خصوصی در چارلستون شمالی، کارولینای جنوبی است. این مؤسسه به کنوانسیون باپتیست کارولینای جنوبی (کنوانسیون باپتیست جنوبی) وابسته است. دانشگاه چارلستون جنوبی در سال ۱۹۶۰ منشور شد و به کالج باپتیست چارلستون تبدیل شد، جایی که اولین کلاس های خود را در ساختمان آموزشی اولین کلیسای باپتیست شمال چارلستون ارائه کرد. این دانشگاه اولین دوره آموزشی را در مقطع متوسطه در سال ۱۹۶۵ ارائه کرد و اولین مدرک خود را در سال ۱۹۶۷ اعطا کرد. در سال ۱۹۹۰، کنوانسیون باپتیست کارولینای جنوبی به تغییر نام دانشگاه از کالج باپتیست در چارلستون به دانشگاه چارلستون جنوبی رأی داد. دانشگاه چارلستون جنوبی توسط انجمن کالج ها و مدارس جنوبی (SACSCOC) برای اعطای مدارک کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکترا معتبر است.
امانوئل چکینی (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل آرژانتین است که در پست هافبک برای جیمناسیا لاپلاتا بازی می کند.
نبرد (انگلیسی: Battle) یک فیلم اکشن، دلهره آور در سبک سینمای سیاسی هندی به زبان مالایالم محصول سال ۲۰۲۲ به نویسندگی و کارگردانی لیجو کریشنا با بازی نیوین پاولی، آدیتی بالان و شامی تیلاکان است. این فیلم داستان بخش ستمدیده جامعه در شمال کرالا را به تصویر می کشد. این فیلم در ۲۱ اکتبر ۲۰۲۲ در سینماهای هند اکران شد. و نقدهای خوبی از منتقدین دریافت کرد. خلاصه داستان. داستان مردم عامی و ستمدیده جامعه است که برای پس گرفتن هویت منحصر به فرد خود و رسیدن به جایگاهشان در جهانی برابر همواره در نبرد هستند. تولید. فیلم در مالور در کانور، روستای بومی لیجو کریشنا فیلمبرداری شده است. حدود هزار نفر از مردم روستا از طریق دوره های تصادفی بازیگری برای فیلم آموزش دیدند. فیلمبرداری اصلی در دسامبر ۲۰۱۹ در منطقه بخش کنور آغاز شد. برنامه اول در فوریه ۲۰۲۰ بسته شد. برنامه دوم به دلیل همه گیری کووید ۱۹ در هند به تعویق افتاد. تصویربرداری اصلی در ۱۵ مارس ۲۰۲۲ در کنور به پایان رسید.
اوون تیگ (زادهٔ ۸ دسامبر ۱۹۹۸) بازیگر اهل ایالات متحده آمریکا است. او در تامپا، فلوریدا به دنیا آمد و بزرگ شد. در سال ۲۰۲۰، او در نقش هارولد لادر در مینی سریال، "ایستادگی" انتخاب شد. و در فیلم های "سلول" (۲۰۱۶)، "ماری" (۲۰۱۹)، "من تو را می بینم" (۲۰۱۹)، "وارث افعی" (۲۰۱۹)، "داستان مونتانا" (۲۰۲۱)، "به لزلی" (۲۰۲۲)، "تو به احساسات من صدمه زدی" (۲۰۲۳) و "پادشاهی سیاره میمون ها" (۲۰۲۴) ایفای نقش کرده است. اوایل زندگی. تیگ در تمپا، فلوریدا به دنیا آمد و بزرگ شد. پدر و مادرش هر دو نوازنده بودند و او تا ۱۵ سالگی ویولن می نواخت. تیگ از سنین جوانی به بازیگری علاقه مند بود و در چهار سالگی صحنه هایی از دیو و دلبر را با حیوانات عروسکی اجرا می کرد و پس از آن در تئاترهای کوچک ظاهر می شد.
بروس وین، شناخته شده با نام ابرقهرمانی خود بتمن، یک شخصیت خیالی در دنیای توسعه یافته دی سی، براساس شخصیتی به همین نام در دی سی کامیکس است. نقش این شخصیت را بن افلک در فیلم های (۲۰۱۶)، لیگ عدالت (۲۰۱۷) (و همچنین در نسخه ۲۰۲۱ آن) و فلش (۲۰۲۳) ایفا کرده است. طرفداران با تکواژ چندوجهی «افلک» و «بتمن» نام مستعار «بتفلک» را برای شخصیت به کار می برند. در فیلم های جهان مشترک، وین دوازده سال پیش از ظهور سوپرمن به عنوان بتمن فعال بود. او در ابتدا با سوپرمن بسیار مخالف بود و مخالفت او به نفرت و خشم زیاد رسید. اما در نهایت با او متحد می شود و پس از فداکاری او در متوقف کردن دومزدی، تصمیم گرفت به خاطر او لیگ عدالت را تأسیس کند. لیگ عدالت، تحت رهبری وین، در تلاش برای جلوگیری از جمع آوری سه جعبه مادر و نابود کردن زمین توسط استپن ولف و ارباب او دارک ساید، سوپرمن را زنده کردند تا به آنها در این کار گروهی کمک کند. بتمن دنیای توسعه یافته دی سی پنجمین نسخه از بتمن در دنیای سینما است ولی این اولین نسخه است که با قهرمانان دیگری چون زن شگفت انگیز و سوپرمن در یک فیلم قرار دارد. اگرچه اعلام انتخاب افلک برای نقش بتمن در بتمن دربرابر سو
پرمن در ابتدا با واکنش شدید طرفداران مواجه شد، اما بازی او، علیرغم استقبال عمومی نامطلوب از فیلم، بازخوردهای مثبتی را دریافت کرد. افلک قرار بود به عنوان بازیگر اصلی و کارگردان و نویسنده و تهیه کننده در فیلم اختصاصی بتمن خود بازگردد، اما از همه آنها کناره گیری کرد و پروژه او توسط مت ریوز به پروژه ای مستقل تبدیل شد و رابرت پتینسون نقش بتمن را برعهده گرفت و داستان تازه و متفاوتی روایت شد. افلک دوباره، در کنار مایکل کیتون، در فیلم فلش (۲۰۲۳) بازگشت. توسعه و انتخاب بازیگر. بتمن دربرابر سوپرمن: طلوع عدالت دومین فیلم افلک بود که در آن نقش یک شخصیت کامیک بوکی را ایفا می کرد. او در در سال ۲۰۰۳ نقش دردویل را در فیلمی به همین نام بازی کرده بود و در ابتدا تمایلی به قبول بازی در نقش بتمن نداشت، زیرا "احساس می کرد [او] با قالب سنتی سازگار نیست. افلک قبلاً در سال ۲۰۰۶ اظهار داشت که تجربه دردویل باعث شد که او دیگر هیچوقت به سمت ایفای نقش ابرقهرمانان نرود. زک اسنایدر یک بتمن مسن تر را انتخاب کرد تا در کنار یک سوپرمن جوان تر قرار بگیرد. کارگردان همچنین در مورد این نقش با جاش برولین صحبت کرده بود، حتی قبل از انتخاب افلک این نقش
را به او پیشنهاد داده بود، اما برولین به دلیل تفاوت های خلاقانه نقش را رد کرد. در ابتدا ادعا شد که بیل می خواست بعد از شوالیه تاریکی برمی خیزد دوباره نقش بتمن را بازی کند، اما او اظهار داشت که بتمن او به هیچ فیلم دیگری تعلق ندارد و برادران وارنر هرگز برای بازی در این نقش به او مراجعه نکردند. بیل در نهایت به دلیل احترام به کارگردانی خلاقانه کریستوفر نولان و این واقعیت که سه گانه شوالیه تاریکی یک قوس کامل برای این شخصیت ارائه می کرد، تصمیم گرفت که این نقش را تکرار نکند. دیگر بازیگران در نظر گرفته شده برای ایفای این نقش عبارتند بودند از جفری دین مورگان، جان هام و اسکات ادکینز. دین مورگان برای بازی در نقش توماس وین درنظر گرفته شد. پس از لیگ عدالت، افلک از این نقش کناره گیری کرد و رابرت پتینسون بازیگر انگلیسی به جای او در بتمن انتخاب شد. افلک نقش را به دلیل خستگی و حوادث بی شماری در زندگی شخصی اش ترک کرد، اگرچه گفته می شد که علت کناره گیری او خروج اسنایدر از دی سی و تفاوت های خلاقانه بعدی با دیگر کارگردانان و نویسندگان بود. با بازگشت اسنایدر به فرنچایز با اعلام انتشار لیگ عدالت زک اسنایدر، برش کارگردان از فیلم قب
لی، شایعاتی از بازگشت خود افلک به دنیای توسعه یافته دی سی، قبل از تأیید بازگشت او در فیلم فلش، منتشر شد. پتینسون به ایفای نقش بتمن ادامه داد و تأیید شد که فیلم او یک فیلم مستقل است و بخشی از جدول زمانی اصلی دی سی نیست. هر پروژه آتی مرتبط با بتمن در دی سی، که افلک بخشی از آن را بر عهده می گیرد، احتمالاً در خدمت ایجاد یک جهان چندگانه در فرنچایز خواهد بود.
جام بین قاره ای ۱۹۷۴ پانزدهمین دوره از جام بین قاره ای فوتبال بود که بین باشگاه اتلتیکو مادرید، نایب قهرمان جام باشگاه های اروپا ۷۴–۱۹۷۳، و تیم آرژانتینی ایندپندینته، قهرمان جام لیبرتادورس ۱۹۷۴ برگزار شد.
&lt;templatestyles src="Module:Infobox/styles.css"&gt;&lt;/templatestyles&gt; دریاچه ایزنیک () دریاچه ای است که در استان بورسا ترکیه قرار دارد. طول این دریاچه حدود ۳۲ کیلومتر و عرض آن ۱۰کیلومتر و حداکثر عمقش حدود ۸۰ متر است. شهر ایزنیک (با نام تاریخی نیقیه) در انتهای شرقی آن قرار گرفته است. نام یونانی باستان این دریاچه و نام لاتین آن () نام Ascania بود. تاریخچه. در دهه ۱۹۲۰، این منطقه برای تولید برنج شناخته شده بود. منطقه مهم پرندگان. این دریاچه که در وضعیت حفاظت نشده قرار دارد، توسط انجمن جهانی پرندگان در سال ۱۹۸۹ به عنوان منطقه مهم حفاظت از پرندگان اعلام شد تا از گونه های پرندگان آبی این دریاچه که در برابر آلودگی و تهدید ناشی از توسعه شهر تفریحی ایزنیک، محافظت کند.
تو به احساسات من صدمه زدی یک آمریکایی در ژانر کمدی به نویسندگی و کارگردانی نیکول هولوفسنر، و با بازی جولیا لوئی درایفوس، توبیاس منزیس، میکلا واتکینس و اوون تیگ است. نخستین نمایش جهانی این فیلم در طی جشنواره فیلم ساندنس ۲۰۲۳، در ژانویه ۲۰۲۳ بود. تولید. فیلمبرداری در ماه مه ۲۰۲۲ در شهر نیویورک آغاز شد. انتشار. کمپانی ای۲۴ حقوق توزیع ایالات متحده را در بازار فیلم آمریکا در سال ۲۰۲۱ دریافت کرد. این فیلم برای اولین بار در ژانویه ۲۰۲۳ در جشنواره فیلم ساندنس برنامه ریزی شده است.
ژوآو پینتو (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل پرتغال است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال پورتو اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۱۸ سال پرتغال، زیر ۲۱ سال پرتغال، و پرتغال بازی کرده است.
شاهدانه یا کنف ، یک رده گیاه شناسی از ارقام "شاهدانه خوراکی" است که به طور خاص برای مصارف صنعتی یا دارویی رشد می کند. می توان از آن برای تولید طیف گسترده ای از محصولات استفاده کرد. شاهدانه، همراه با بامبو، یکی از سریع ترین گیاهان در حال رشد روی زمین است. همچنین یکی از نخستین گیاهانی بود که ۵٠،٠٠٠ سال پیش به الیاف قابل استفاده تبدیل شد. می توان آن را به انواع اقلام تجاری، از جمله کاغذ، طناب، منسوجات، پوشاک، پلاستیک های زیست تخریب پذیر، رنگ، عایق، سوخت زیستی، غذا و خوراک جانوران و شیلنگ یکبار مصرف تصفیه کرد. غذا. دانه های شاهدانه را می توان به صورت خام، آسیاب شده در کنجاله شاهدانه، جوانه زده یا پودر جوانه خشک شده مصرف کرد. دانه های کنف را می توان به صورت دوغابی درآورد که برای پخت یا نوشیدنی هایی مانند شیر شاهدانه و تیسان استفاده می شود. روغن شاهدانه از دانه ها به صورت سرد فشرده می شود و سرشار از اسیدهای چرب غیراشباع است. یک واحد از آ دانه شاهدانه انرژی غذایی را تأمین می کند. آنها دارای ۵٪ آب، ۵٪ کربوهیدرات، ۴۹٪ چربی کل و ۳۱٪ پروتئین هستند. دانه های شاهدانه در تأمین ۶۴ درصد از ارزش روزانه (DV) پروتئین در هر وعده
۱۰۰ گرمی قابل توجه هستند. دانه های شاهدانه منبعی غنی از فیبر غذایی (20% DV)، ویتامین های B، و مواد معدنی غذایی منگنز (362% DV)، فسفر (236% DV)، منیزیم (197% DV)، روی (104% DV)، و آهن (61% DV) هستند. حدود ۷۳ درصد از انرژی موجود در دانه شاهدانه به شکل چربی ها و اسیدهای چرب ضروری، عمدتاً اسیدهای چرب غیراشباع چندگانه، اسیدهای لینولئیک، اولئیک و آلفا لینولنیک است. نسبت ۳۸٫۱۰۰ گرم چربی های چندغیراشباع در هر ۱۰۰ گرم ۹٫۳۰۱ گرم امگا-۳ به ۲۸٫۶۹۸ گرم امگا-۶ است. به طور معمول، مقدار پیشنهادی در بسته بندی برای بزرگسالان ۳۰ گرم، تقریباً سه قاشق غذاخوری است. ویژگی های آمینو اسید دانه های شاهدانه با پروفایل دیگر غذاهای غنی از پروتئین مانند گوشت، شیر، تخم مرغ و سویا قابل مقایسه است. نمره اسید آمینه اصلاح شده با قابلیت هضم پروتئین برای دانه کامل شاهدانه ۰٫۴۹–۰٫۵۳، ۰٫۴۶–۰٫۵۱ برای کنجاله دانه شاهدانه و ۰٫۶۳–۰٫۶۶ برای دانه شاهدانه پوست کنده بود.
مانوئل بنتو (; – ) بازیکن فوتبال اهل پرتغال بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه ورزشی بنفیکا و باشگاه فوتبال باریرنسه اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال پرتغال بازی کرده است.
آنتونیو سوسا (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل پرتغال است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال ژیل ویسنته، باشگاه فوتبال بیرامار، باشگاه فوتبال اسپورتینگ، و باشگاه فوتبال پورتو اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال پرتغال بازی کرده است.
ژوزه ریبیرو (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل پرتغال بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه ورزشی فارنسی، باشگاه ورزشی اولیاننسه، باشگاه فوتبال آمورا، باشگاه فوتبال ویتوریا ستوبال، باشگاه فوتبال آکادمیکا، باشگاه فوتبال بوآویشتا، و باشگاه فوتبال ویتوریا گیماریش اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال پرتغال و پرتغال بازی کرده است.
در باغ رسمی فرانسه، دیواره سبز (به فرانسوی Bosquet، از ایتالیایی "bosco"، "بیشه، چوب") رویشگاه رسمی از درختان در شکل های مختلف است، برخی از آنها در پایین باز هستند و برخی دیگر نه. حداقل یک دیواره سبز می تواند پنج درخت از گونه های یکسان باشد که به عنوان یک تاس (مانند ۵ تاس) کاشته می شوند، یا در مرتبه بندی و دسته بندی به طور منظم تنظیم می شوند، به گونه ای که تنه ها هنگام عبور از هر دو وجه در یک ردیف قرار گیرند. در باغ های بزرگ، جنگل های مصنوعی متراکم بودند که اغلب مناطق وسیعی را می پوشاندند، با پرچین های بلند در بیرون و درختان دیگر در داخل پرچین ها. نماد نظم در باغ های انسانی و رام شده باغ های رسمی رنسانس فرانسه و باروک، این دیواره سبز شبیه باغی منظم است، وسیله ای که ارتباط نزدیکی با باغ سازی لذت بخش از نخستین باغ های ایرانی امپراتوری هخامنشی داشته است.
اسیدی شدن خاک ، تجمع کاتیون های هیدروژن است که باعث کاهش پی اچ خاک می شود. از نظر شیمیایی، این زمانی اتفاق می افتد که یک پروتون دهنده به خاک اضافه شود. اهداکننده می تواند یک اسید باشد، مانند اسید نیتریک، اسید سولفوریک یا اسید کربنیک. همچنین می تواند ترکیبی مانند سولفات آلومینیوم باشد که در خاک واکنش می دهد و پروتون آزاد می کند. اسیدی شدن نیز زمانی رخ می دهد که کاتیون های بازی مانند کلسیم، منیزیم، پتاسیم و سدیم از خاک شسته شوند. اسیدی شدن خاک به طور طبیعی زمانی رخ می دهد که گلسنگ ها و جلبک ها شروع به تجزیه سطوح سنگ می کنند. اسیدها با این انحلال با توسعه خاک ادامه می یابند. با گذشت زمان و هوازدگی، خاک در اکوسیستم های طبیعی اسیدی تر می شود. نرخ اسیدی شدن خاک می تواند متفاوت باشد و با عوامل خاصی مانند باران اسیدی، کشاورزی و آلودگی افزایش یابد.
لرزیدن Shivering (که لرزش shuddering نیز نامیده می شود) یک عملکرد بدن در پاسخ به سرما و ترس شدید در جانوران خونگرم است. هنگامی که دمای مرکزی بدن کاهش می یابد، واکنش لرز برای حفظ هم ایستایی تحریک می شود. ماهیچه های اسکلتی با حرکات کوچک شروع به لرزیدن می کنند و با صرف انرژی گرما ایجاد می کنند. لرز همچنین می تواند پاسخی به تب باشد، زیرا ممکن است فرد احساس سرما کند. در طول تب، نقطه تنظیم هیپوتالاموس برای دما افزایش می یابد. افزایش نقطه تنظیم باعث افزایش دمای بدن (پیرکسی) می شود، اما سبب می شود بیمار تا رسیدن به نقطه تنظیم جدید احساس سرما کند. لرز شدید همراه با لرزیدن زیاد، سختی (Rigor) نامیده می شود. سختی ها به این دلیل رخ می دهند که بدن بیمار در تلاش فیزیولوژیک برای افزایش دمای بدن تا نقطه تنظیم جدید می لرزد. در انسان، لرزیدن می تواند برخاسته از شناخت صرف نیز باشد. این عمل به عنوان لرزش روانی معروف است.