Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
گین می شود.» او در دور نخست انتخابات ۱٫۶۳٪ آرا را به دست آورد. این انتخابات در دور دوم با پیروزی فیلیپ کمل، نامزد سوسیالیست، بر مارین لو پن پایان یافت. او به همراه تییری دنوویل در "کانتون انن-بومون-۱" در انتخابات شوراهای شهرستانی فرانسه (۲۰۱۵) نامزد شد و ۶٫۵۰٪ آرا را در دور نخست کسب کرد. او در ۲۹ سالگی برای رهبری فهرست ائتلاف حزب چپ و EÉLV در انتخابات منطقه ای ۲۰۱۵ نور-پا-دو-کاله-پیکاردی در پا-دو-کاله برگزیده شد؛ منطقه ای که در سال ۲۰۱۶ به او-دو-فرانس تغییر نام داد. این فهرست در دور نخست ۴٫۸۳٪ آرا را به دست آورد. تُندُلیه به عنوان نامزد EÉLV در یازدهمین حوزهٔ انتخابیه پا-دو-کاله برای انتخابات قانون گذاری فرانسه (۲۰۱۷) معرفی شد و در دور نخست ۳٫۵۵٪ آرا را به دست آورد. در انتخابات پارلمان اروپا (۲۰۱۹) در فرانسه، او در جایگاه هفتاد و چهارم فهرست اروپ اکولوژی – سبزها به رهبری یانیک ژادو قرار داشت که در سطح ملی ۱۳٫۴۸٪ آرا و ۱۳ کرسی در پارلمان اروپا به دست آورد. در انتخابات قانون گذاری فرانسه (۲۰۲۲)، او بار دیگر در یازدهمین حوزهٔ انتخابیه پا-دو-کاله نامزد شد و این بار از سوی احزاب اتحادیه نوین اکولوژیک و اجتماعی خلق
(NUPES) حمایت گردید. او در دور دوم ۳۹٪ آرا را به دست آورد و در برابر مارین لو پن شکست خورد. فعالیت درون «اروپ اکولوژی – سبزها». تُندُلیه در کنگرهٔ لا روشل در سال ۲۰۱۱ به شورای فدرال اروپ اکولوژی – سبزها پیوست و در اکتبر ۲۰۱۳ به عضویت هیئت اجرایی حزب درآمد. او از آن زمان مسئول ارتباطات داخلی و خارجی، ابزارهای دیجیتال و برگزاری «روزهای تابستانی» حزب است. همچنین، تُندُلیه از ۲۰۱۱ تا ۲۰۱۵ دستیار پارلمانی سناتور EÉLV آلین آرشیمبو بود و عمدتاً به پیگیری مسائل سیاست گذاری های بهداشتی و اجتماعی می پرداخت. او سپس از ۲۰۱۵ تا ۲۰۱۷ دستیار سیسیل دوفلو، نماینده مجلس و وزیر پیشین مسکن فرانسه، شد. عضو شورای شهر انن-بومون. تُندُلیه در انتخابات شهرداری ۲۰۱۴ انن-بومون در جایگاه دوم فهرست ائتلافی به رهبری اوژن بینِس، شهردار وقت، قرار گرفت. این فهرست با حمایت حزب سوسیالیست، اروپ اکولوژی – سبزها، حزب رادیکال چپ و حزب کمونیست فرانسه–جبهه چپ تشکیل شده بود. فهرست آن ها ۳۲٫۰۴٪ آرای مأخوذه را به دست آورد، در حالی که فهرست اجتماع ملی با ۵۰٫۲۵٪ آرا در همان دور نخست پیروز شد و استیو بریوآ در ۳۰ مارس ۲۰۱۴ به عنوان شهردار انتخاب شد. به عنو
ان عضو شورای شهر انن-بومون و نماینده در مجمع آگلومراسیون انن-کارون، تُندُلیه در ۲۳ سپتامبر همان سال در برابر استیو بریوآ به ریاست شورای نظارت بر بیمارستان انن-بومون انتخاب شد. تُندُلیه از ابتدای حضورش در شورای شهر، تمرکز شهردار استیو بریوآ بر اقداماتی به گفتهٔ او «سطحی» مانند نوسازی پیاده روها را به جای سیاست گذاری های اساسی نقد کرد. او یادآور شد که شهرداری از اصلاحات مالی دورهٔ شهردار پیشین، پس از تخلفات دورهٔ ژرار دالونژویل، بهره مند شده است. او همچنین با برخی اقدامات هدفمند علیه مهاجران، مانند منشور «شهر من بدون مهاجر» که در ۷ اکتبر ۲۰۱۶ به سرعت تصویب شد، مخالفت کرد؛ در حالی که هیچ طرحی برای اسکان مهاجران در شهر مطرح نبود. او همچنین با فشار بر انجمن های مختلف از سوی شهرداری، به ویژه اتحادیه حقوق بشر که از دفتر اهدایی شهرداری اخراج و کمک هزینهٔ آن قطع شد، مخالفت کرد. او همچنین با طرح شهرداری برای قطع حدود ۴۰ درخت نمدار صدساله مخالفت کرد. تُندُلیه و دیگر اعضای مخالف شورای شهر به طور منظم در جلسات شورا یا مراسم عمومی هدف توهین قرار می گیرند. در انتخابات شهرداری ۲۰۲۰ انن-بومون، او به عنوان سرلیست فهرست «اوسون
برای انن-بومون» شرکت کرد. فهرست او ۱۸٫۲۲٪ آرا و فهرست شهردار وقت ۷۴٫۲۱٪ آرا را به دست آورد. او دوباره به عنوان عضو شورای شهر انتخاب شد.
ولایت نْگاری (به تبتی: ، نویسه گردانی «ویلی»: mnga' ris sa khul، پین یین تبتی: Ngari Sakü) و یا ولایت آلی (به چینی: 阿里地区، به پین یین: Ālǐ Dìqū) یک ولایت در چین است که در منطقه خودمختار تبت واقع شده است. این ولایت در یکی از مرتفع ترین و دورافتاده ترین نقاط جهان در فلات تبت قرار گرفته است و به همین دلیل، یکی از کم تراکم ترین جمعیت ها دنیا را دارد. کوه کایلاش، که تقدس مذهبی برای پیروان آیین های بودایی، هندویی، و جینی دارد، نیز در این ولایت قرار دارد.
جاده ناامیدی یک فیلم اکشن، جنایی، درام و دلهره آور آمریکایی محصول سال ۲۰۲۳ به نویسندگی مایکل فاریس اسمیت و کارگردانی نادین کروکر با بازی گرت هدلند، ویلا فیتزجرالد، رایان هرست، مل گیبسون، پائولینا گالوس، شایلو فرناندز و الا توماس است. این فیلم در ۶ اکتبر ۲۰۲۳ در سینماهای منتخب و فرمت دیجیتال منتشر شد. داستان. پس از ۱۱ سال در زندان ایالتی میسیسیپی، راسل گینز تلاش می کند تا گناهان گذشته خود را پشت سر گذاشته و به خانه نزد پدر خود، میچل بازگردد. در این میان در یک شب سرنوشت ساز، راسل با مابن روبرو می شود، مادر جوانی که چیزی جز یک اسلحه دزدیده شده و قتل معاون پلیسی که به گردش افتاده است، ندارد. حال راسل و مابن، ناامیدانه باید به یکدیگر اعتماد کرده تا از این شرایط دشوار عبور کنند اما … تولید. در اکتبر ۲۰۲۲، اعلام شد که هدلند و گیبسون در این فیلم نقش آفرینی کردند. در نوامبر ۲۰۲۲، اعلام شد که فیتزجرالد برای این فیلم انتخاب شده است. بعداً، در نوامبر ۲۰۲۲، اعلام شد که فاستر برای بازی در این فیلم انتخاب شده است. در فوریه ۲۰۲۳، اولین تصویر از فیلم فاش شد که تأیید می کرد که تولید فیلم شروع شده است.
جان دیوید پدستا جونیور (زاده ۸ ژانویه ۱۹۴۹) مشاور سیاسی آمریکایی است که از سپتامبر ۲۰۲۲ به عنوان مشاور ارشد رئیس جمهور برای نوآوری و پیاده سازی انرژی پاک فعالیت کرده است. پدستا پیش از این از سال ۱۹۹۸ تا ۲۰۰۱ به عنوان رئیس دفتر کاخ سفید رئیس جمهور بیل کلینتون و از سال ۲۰۱۴ تا ۲۰۱۵ مشاور باراک اوباما رئیس جمهور آمریکا فعالیت کرده است. او پیش از آن در دولت کلینتون به عنوان دبیر کارکنان کاخ سفید از سال ۱۹۹۳ تا ۱۹۹۵ و معاون رئیس ستاد عملیاتی کاخ سفید از سال ۱۹۹۷ تا ۱۹۹۸ فعالیت کرد. او رئیس سابق، و اکنون رئیس هیئت مدیره و مشاور مرکز ترقی آمریکایی (CAP)، از اندیشکده های واشینگتن دی سی، و همچنین استاد مدعو حقوق در مرکز حقوق دانشگاه جورج تاون و رئیس کمپین انتخاباتی ریاست جمهوری ۲۰۱۶ هیلاری کلینتون است. علاوه بر این، او رئیس مشترک پروژه انتقال ریاست جمهوری اوباما-بایدن بود. پدستا در نقش فعلی خود به عنوان مشاور ارشد رئیس جمهور بایدن، بر پرداخت ۳۷۰ تا ۷۸۳ میلیارد دلار اعتبار مالیاتی برای انرژی پاک و مشوق هایی که مجوز آن توسط قانون کاهش تورم ۲۰۲۲ صادر شده نظارت می کند.
اتل لین (؛ ۲۵ فوریه ۱۸۹۷ – ۳۱ ژوئیه ۱۹۷۶) بازیگر اهل ایالات متحده آمریکا بود. از فیلم هایی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "عروس و دلتنگی"، "شب عروسی اش" و "در کنار امواج غم زده دریا" اشاره نمود.
حبیب حسنف (; – ) دولت مرد آذربایجانی، وزیر جنگلداری آذربایجان شوروی (۱۹۸۱–۱۹۸۸)، دبیر اول کمیته حزب کمونیست در شهرستان تووز آذربایجان شوروی (۱۹۷۴–۱۹۸۰)، دبیر اول کمیته حزب کمونیست ارمنستان شوروی در شهرستان آماسیا (۱۹۵۶–۱۹۶۰)، معاون رئیس هیئت رئیسه شورای عالی اتحاد ارمنستان شوروی و دریافت کننده عنوان افتخاری روزنامه نگار افتخاری جمهوری شوروی سوسیالیستی ارمنستان (۱۹۷۱) بود. شرح حال. حبیب حسنف ۵ ماه اوت سال ۱۹۲۲ در روستای «آغزیبیر» آویزد «بیازید جدید» چشم به دنیا گشود. از سال ۱۹۴۱ به عنوان آموزگار و سپس مدیر یک مدرسه روستایی در حومه عزیزبگوف باکو مشغول به کار شد. از سال ۱۹۴۷ آموزش خود را در «مدرسه عالی حزب کمونیست» در مسکو ادامه داد و در سالهای متعاقب به ریاست یک بخش در کمیته حزب کمونیست در شهرستان «عزیزبیگوف» ارمنستان شوروی، دبیری دوم کمیته حزب یادشده در شهرستان اچمیادزین و دبیری اول کمیته حزب کمونیست در شهرستان آماسیا رسید. او از سال ۱۹۶۰ نه تنها سردبیر روزنامه «ارمنستان شوروی»، بلکه معاون رئیس هیئت رئیسه شورای عالی ارمنستان شوروی بود. در سال ۱۹۷۴ به دبیری اول کمیته حزب کمونیست آذربایجان شوروی در شهرستان تووز
و در سال ۱۹۸۰ نیز به ریاست کمیته دولتی جنگلداری آذربایجان شوروی منصوب گردید. بین سال های ۱۹۸۱ الی ۱۹۸۸ مسئولیت وزارت جنگلداری آذربایجان شوروی را عهده دار شد. وی در کنار انتخاب مکرر به کمیته مرکزی حزب کمونیست ارمنستان، در انتخابات ۵ دوره شورای عالی ارمنستان شوروی و ۳ دوره شورای عالی آذربایجان شوروی رای آورده و توانسته یک کرسی را به دست بیاورد.
پرچم لیبی از سال ۱۹۷۷ تا ۲۰۱۱ پرچم جماهیری عربی خلق سوسیالیستی لیبی از سال ۱۹۷۷ تا ۱۹۸۶ میلادی و پرچم جماهیری عربی خلق سوسیالیستی عظمای لیبی تا سال ۲۰۱۱ میلادی بود. طرح این پرچم نسبت ۱:۲ است و در زمان خود تنها پرچم ملی تک رنگ در جهان به حساب می آمد. در سال ۲۰۱۱ و پس از فروپاشی دولت قذافی، پرچم پادشاهی لیبی که از سال ۱۹۵۱ تا ۱۹۶۹ استفاده می شد دوباره به کار گرفته شد. اما پرچم استفاده شده در رژیم قذافی، همچنان مورد استفاده طرفداران و وفاداران به او قرار گرفت. از سال ۱۹۶۹ تا ۱۹۷۷ این کشور جمهوری عربی لیبی نامیده می شد و از پرچم قرمز-سفید-سیاه مشابه اکثر پرچم های سنتی ملی عربی استفاده می کرد که شباهتی به پرچم های مدرن مصر، عراق، سودان، سوریه و یمن داشت. در سال ۱۹۷۷ و پس از جنگ مصر و لیبی، پرچم سبز خالی که جایگزین پرچم قرمز-سفید-سیاه بود، برای جلوگیری از شباهت با مصر معرفی شد.
رگرسیون محلی یا رگرسیون چند جمله ای محلی یا رگرسیون متحرک نام های متداول این روش هستند، که در واقع تعمیم روش های میانگین متحرک و رگرسیون چند جمله ای است. متداول ترین روش های که از آن استفاده می شود، برای هموارسازی نمودار پراکنده توسعه داده شد، LOESS ( هموارسازی پراکنده تخمینی محلی ) و LOWESS ( هموارسازی پراکنده با وزن محلی )، هر دو به صورت مقابل تلفظ می شوند . این دو روش به روش رگرسیون ناپارامتریک مرتبط هستند که در واقع چند مدل رگرسیون چندگانه را با هم ترکیب کرد و به وسیله روش "k" -نزدیک ترین همسایه مقدار را حساب می کند. LOESS در بعضی از شاخه ها معمولاً به عنوان فیلتر Savitzky-Golay ( 15 سال قبل از LOESS ارائه شده ) شناخته می شود. LOESS و LOWESS بر اساس روش های "کلاسیک آماری" مانند رگرسیون خطی و غیر خطی با حداقل مربعات خطا طبقه بندی می شود. این روش ها در موقعیت هایی مورد استفاده واقع می شوند که در آن روش های کلاسیک به خوبی عمل نمی کنند یا نمی توانند به طور موثر بدون کار اضافی مورد استفاده واقع شوند . LOESS از ترکیب سادگی رگرسیون خطی با انعطاف پذیری رگرسیون غیرخطی به وجود می آید. این کار را با ایجاد مدل های سا
ده برای زیرمجموعه های محلی از داده ها انجام می دهد تا بتواند تابعی را تعریف کند که تغییرات در هربخش از داده ها را نقطه به نقطه توصیف کند. در واقع، یکی از جذابیت های اصلی این روش این است که تحلیلگر داده نیازی به ایجاد یک تابع سراسری برای تطبیق یک مدل با داده ها ندارد و فقط نیاز به تطبیق مدل برای هر زیر قسمت از داده ها می باشد. برای به دست آوردن این ویژگی ، هزینه محاسباتی افزایش می یابد. از آنجایی که از نظر محاسباتی بسیار سنگین است، استفاده از LOESS در دورانی که رگرسیون با حداقل مربعات خطا مورد استفاده قرار می گرفت، تقریبا غیرممکن بود. اکثر روش های مدرن از نظر مدل سازی فرآیند مشابه LOESS هستند. این روش ها آگاهانه طراحی شده اند تا از توانایی محاسباتی فعلی ما حداکثر استفاده ممکن را برای دستیابی به اهدافی کنند که به وسیله رویکردهای سنتی به راحتی قابل دست نبود. منحنی صاف شده ای که از طریق مجموعه ای از نقاط داده به وسیله این روش آماری به دست می آید، منحنی هزینه نامیده می شود معمولا این عنوان زمانی که مقدار هموار شده توسط یک رگرسیون خطی با حداقل خطا مربعات بر روی گستره مقادیر متغیر معیار پراکندگی محور "y" بدست می آید
، بیان می شود. هنگامی مقدار هموار شده هر نقطه به وسیله رگرسیون خطی با حداقل خطا مربعات در طول بازه ای از مقادیر داده می شود را به عنوان یک منحنی حداقلی شناخته می شود. با این حال، برخی از مراجع حداقلی و هزینه را از لحاظ کاربرد یکسان می دانند. تعریف مدل. در سال 1964، Savitsky و Golay روشی معادل LOESS را پیشنهاد کردند که معمولاً به نام فیلتر Savitzky-Golay در دنیا شناخته می شود. ویلیام اس. کلیولند این روش را در سال 1979 دوباره ایجاد کرد و نامی جدیدبرای آن انتخاب کرد. این روش بعد ها توسط کلیولند و سوزان جی دولین (1988) توسعه یافت. LOWESS همچنین به عنوان رگرسیون چند جمله ای با وزن محلی نیز در دنیا معروف است. در هر نقطه در محدوده مجموعه داده، یک چند جمله ای از درجه پایین به هر زیرمجموعه ای از داده ها با مقادیر متغیر توضیحی نزدیک به نقطه ای که جواب مورد انتظار ما قرار است تخمین زده شود، گماشت می شود. چند جمله ای با استفاده از حداقل مربعات خطا وزنی گماشت می شود که به این صورت که به نقاط نزدیک به نقطه ای که پاسخ آن تخمین زده می شود وزن (اهمیت) بیشتری می دهد و به نقاط دورتر وزن کمتری می دهد. سپس مقدار تابع رگرسیون برای
نقطه با محاسبه چند جمله ای محلی به وسیله مقادیر متغیر توضیحی برای آن نقطه داده به دست می آید. تناسب LOESS پس از محاسبه مقادیر تابع رگرسیون برای هر یک از آن ها کامل می شود formula_1 نقاط داده بسیاری از پارامترهای این روش مانند درجه چند جمله ای ، وزن ها و ... قابل تغییر هستند و با توجه به نیاز می توان مقادیر مختلف برای آن انتخاب کرد. زیرمجموعه های محلی داده ها. زیر مجموعه داده های مورد استفاده برای هر حداقل مربعات وزنی که در الگوریتم مور استفاده LOESS قرار می گیرد توسط الگوریتم نزدیکترین همسایه محاسبه می شود."پهنای باند" یا " پارامتر هموارسازی" پارامتر است که مشخص می کند چه درصد از داده ها در هر چند جمله ای محلی استفاده می شود. پارامتر هموارسازی که با علامت formula_2 بیان می شود، مشخص می کند که چه کسری از تعداد کل "n" داده ها در هر چند جمله محلی استفاده شود. بنابراین، زیرمجموعه داده های مورد استفاده در هر برازش حداقل مربعات خطا وزنی شامل formula_3 (به بزرگ ترین عدد صحیح بعدی گرد شده) از داده ها می شود که مقادیر متغیرهای توضیحی آن ها به نقطه ای که قرار است پاسخ تخمین زده شود کم ترین فاصله را داشته باشند. اگر که
یک چند جمله ای از درجه "k" باشد، حداقل به K+1 نقطه برای محاسبه نیاز دارد. مقدار پارامتر هموارسازی ( formula_2 ) باید بین formula_5 و 1باشد تا بتواند که تعداد نقطه مورد نیاز ما را برای هر چند جمله ای فراهم کند. formula_6 نشان دهنده درجه چند جمله ای محلی است. formula_2 را پارامتر هموارسازی می نامیم ، زیرا میزان انعطاف پذیری تابع LOESS را برای ما کنترل می کند. هر چه مقدار formula_2 بیش تر باشد، جواب حاصل تابع هموار تر خواهد بود و میزان تغییر شیب آن کم تر می شود. استفاده از یک مقدار بسیار کوچک از پارامتر هموارسازی مطلوب نیست، اما تابع رگرسیون خطای تصادفی کمتری می گیرد. درجه چند جمله ای های محلی. چند جمله ای های محلی که برای نگاشت نقاط مورد استفاده قرار می گیرند معمولا از درجه یک یا دو هستند. یعنی یا به صورت خطی یا درجه دوم هستند. استفاده از یک چند جمله از درجه صفر ، LOESS را به میانگین متحرک وزنی تبدیل می کند. می توان از چند جمله ای های با درجه بالاتر استفاده کرد، اما مدل های حاصل از این درجات مطابق با اصول LOESS نیستند. LOESS مبتنی بر این ایده است که هر تابعی را می توان در یک محله کوچک با یک چند جمله ای مرتبه پ
ایین به دقت خوبی تخمین زد و مدل های ساده ایجاد شده بتوانند توزیع داده ها را برای ما نشان دهند. چند جمله ای های از درجه بالا باعث رخ داد بیش برازش می شوند و باعث کاهش دقت می شوند. تابع وزن. همانطور که در بالا ذکر شده است، تابع بیشترین وزن را به نقاط نزدیک به نقطه تخمین و کمترین وزن را به نقاط ای که دورتر هستند می دهد. استفاده از وزن ها بر این ایده استوار است که نقاط نزدیک به یکدیگر در فضای متغیر توضیحی بیشتر از نقاطی که از هم دورتر هستند ، به یک دیگر مرتبط هستند. بر اساس این اصول ، نقاطی که از مدل محلی پیروی می کنند، بیشترین تأثیر را بر تخمین پارامترهای مدل محلی دارند. تابع محاسبه وزن سنتی برای LOESS ، تابع وزن سه مکعبی است که در زیر فرمول آن آمده است. formula_9 "d" فاصله یک نقطه معین از نقطه روی منحنی که از تابع بدست می آید است ، که مقدار آن در محدوده 0 تا 1 قرار دارد اما می توان از هر تابع دیگری که شرایط ذکر شده در کلیولند (1979) را برآورده کند نیز می توان به عنوان تابع وزنی استفاده کرد. وزن برای یک نقطه خاص در هر زیرمجموعه محلی از داده ها به وسیله محاسبه تابع وزن در فاصله بین آن نقطه و نقطه تخمین به مورد اس
تفاده قرار می گیرد به صورتی که حداکثر فاصله مطلق از تمام نقاط زیر مجموعه داده را برابر یک و بقیه فاصله ها را نسبت به آن حساب می کنیم. مدل رگرسیون خطی با متریک formula_10 در فضای formula_11 که به دو پارامتر formula_12 وابسته است ، در نظر بگیرید . فرض کنید که فرضیه خطی بر اساس ورودی با formula_1 پارامتر است و فضای ورودی formula_14 به formula_15 تعمیم می دهیم ، مانند formula_16 و "تابع هزینه" به صورت زیر تعریف شده است. formula_17 formula_18 یک formula_19 ماتریس از ضرایب حقیقی می باشد ، formula_20 و زیرنویس "i" بردارهای ورودی و خروجی را از یک مجموعه آموزشی حرکت می کند. از آنجا که formula_21 یک متریک است و یک ماتریس متقارن و یک ماتریس معین است ، بنابراین ماتریس متقارن دیگری مانند formula_22 وجود دارد که که بتوان به صورت formula_23 آن را نوشت. تابع هزینه بالا به وسیله استفاده اثر می توان به صورت معادله جدید در آورد : formula_24 . به وسیله تغییر ساختار formula_25 به ستون های formula_26 در ماتریس formula_27 و formula_28 بهستون های formula_29 ماتریس formula_30 ، می توان تابع هزینه را به فرم زیر نوشته : formula_31 مارت
یس formula_32 یک ماتریس مربع formula_33 است که اعضای آن formula_34 هستند .با مشتق گرفتن نسبت به formula_18 و صفر قرار دادن معادله به فرمول زیر می رسیم. formula_36 با فرض اینکه ماتریس مربعی formula_37 یک ماتریس غیر منفرد تابع هزینه formula_38 زمانی به حداقل مقدار می رسد: formula_39 یک انتخداب متداول برای formula_10 ، می تواند وزن گاوسی است: formula_41 مزایای. یکی از بزرگترین مزیت LOESS نسبت به بسیاری از روش های دیگر این است که فرآیند نگاشت داده ها به یک مدل با مشخصات یک تابع آغاز نمی شود. در عوض، فرد تحلیلگر فقط می تواند یک مقدار برای پارامتر هموارسازی و یک درجه برای چند جمله ای محلی را مشخص کند. علاوه بر این، LOESS بسیار انعطاف پذیر است و آن را برای مدل سازی فرآیندهای پیچیده که هیچ مدل تئوری برای آن ها وهنوز به وجود نیامده است، ایده آل می کند. این دو مزیت، همراه با سادگی، LOESS را به یکی از جذاب ترین روش های رگرسیون مدرن برای کاربردهایی که با چارچوب کلی رگرسیون حداقل مربعات مطابقت نداشته باشد تبدیل کرده است. LOESS بیشتر مزایایی مدل های خطی با حداقل مربعات خطا را به همراه دارد. مهم ترین آن ها تئوری محاسبه عدم
قطعیت برای پیش بینی و کالیبراسیون است. بسیاری از آزمون ها و روش های مورد استفاده برای اعتبارسنجی مدل های حداقل مربعات خطا را می توان برای مدل LOESS نیز تعمیم داد. . معایب. LOESS نسبت به سایر روش های حداقل مربعات خطا ساتفاده کمتری از داده ها می کند . برای تولید مدل های خوب، به مجموعه های داده نسبتاً بزرگ و با نمونه گیری متراکم نیاز دارد. دلیل این رخ داد این است که، LOESS هنگام نگاشت محلی به داده محلی وابسته است. بنابراین، LOESS تجزیه و تحلیل داده های پیچیده کمتری را در ازای هزینه های آزمایشی بیشتر فراهم می کند. یکی دیگر از معایب LOESS این است که تابع رگرسیون تولید شده را نمی توان به وسیله یک فرمول ریاضی نشان داد. این رخداد باعث می شود تحلیل آن سخت تر شود. برای درک و انتقال اطلاعات به دست آمده لازم به استفاده از ابزار خاصی می باشد. از سوی دیگر، در رگرسیون غیرخطی، فقط نوشتن یک فرم تابعی به منظور ارائه تخمین پارامترهای مجهول و عدم قطعیت برآورد شده ضروری است. بسته به کاربرد، این می تواند یک اشکال بزرگ یا کوچک در استفاده از LOESS باشد. به طور خاص، شکل ساده LOESS را نمی توان برای مدل سازی مکانیکی که پارامترهای برازش
ویژگی های فیزیکی خاصی از یک سیستم را مشخص می کنند، استفاده کرد. LOESS دارای محاسبات سنگین می باشد (به استثنای داده های با فاصله یکنواخت، که در آن رگرسیون می تواند به عنوان یک فیلتر پاسخ تکانه محدود غیر علی بیان شود). LOESS نیز مانند سایر روش های حداقل مربعات خطا مستعد تأثیرات داده پرت در مجموعه داده و باعث خراب شدن مدل می شود. پیاده سازی ها. این مقاله حاوی مطالب مربوط به حوزه عمومی از موسسه ملی استاندارد و فناوری است.
اکبر ایروانلی (; – ) نویسنده آذربایجانی، منتقد ادبی، معلم و استادیار (۱۹۵۶) بود. وی همچنین رئیس بخش زبان و ادبیات آذربایجانی دانشکده دولتی تربیت مدرس ایروان (۱۹۵۶–۱۹۸۰)، رئیس شعبه آذربایجان در اتحادیه نویسندگان ارمنستان شوروی (۱۹۶۴–۱۹۸۲) بود. زندگی نامه. اکبر ایروانلی در تاریخ ۷ ژوئن سال ۱۹۲۱ در شهر ایروان آویزد ایروان در ارمنستان شوروی به دنیا آمد. وی دانش آموخته رشته شرق شناسی در دانشکده لغت شناسی دانشگاه دولتی ایروان در سال های ۱۹۴۳ تا ۱۹۴۸ بود. فعالیت های شغلی خود را در سال ۱۹۳۸ در ایروان و در تحریریه روزنامه «کمونیست» که به زبان آذربایجانی انتشار می یافت، آغاز کرده و به عنوان کارمند ادبی، منشی مسئول و مترجم مشغول به کار شد. در سال ۱۹۵۱ وارد مقطع تحصیلی فوق لیسانس در دانشکده ادبیات فرهنگستان ملی علوم ارمنستان شوروی شد و در سال ۱۹۵۴ از پایان نامه خود تحت عنوان «دربارهٔ تاریخ روابط ادبی آذربایجان و ارمنستان» دفاع کرد. در سالهای ۱۹۵۰ تا ۱۹۶۵، در رشته ادبیات آذربایجانی در دانشگاه دولتی ایروان به تدریس پرداخت و از سال ۱۹۵۶ به ریاست بخش زبان و ادبیات آذربایجان در دانشگاه دولتی تربیت مدرس ایروان تعیین شد. وی در
زمینه روابط ادبی متقابل بین ارمنستان و آذربایجان تحقیقات مستمری انجام داده و آثار تعدادی از نویسندگان ارمنی را به زبان آذربایجانی ترجمه کرد. موضوع پایان نامه دکتری اکبر ایروانلی «روابط ادبی آذربایجان و ارمنستان» بود. این تز حاوی دوره هایی از قدیم الایام تا اواخر پایان قرن هجدهم میلادی بود که در سال ۱۹۶۸ در قالب یک تک نگاشت ۵۵۶ صفحه ای توسط انتشارات «هایاستان» منتشر شد، اما تا پایان عمرش به وی اجازه دفاع از این پایان نامه را ندادند. از این رو، از همان رساله دکتری خود با عنوان «روابط ادبی ارمنستان و آذربایجان (ادبیات شفاهی عامیانه و فولکلور، نغمه سرایی عاشیق و ادبیات مکتوب قرن ۱۱ تا ۱۸)» در سال ۱۹۷۵ در باکو دفاع کرد.&lt;ref name="Azərbaycan"&gt;&lt;/ref کتاب مصور ۱۶۶ صفحه ای موسوم به «یونس نوری» که تألیف مشترک اکبر ایروانلی و صابر رضایف بود، در سال ۱۹۸۰ از سوی انجمن تئاتر ارمنستان در ایروان منتشر شد. اکبر ایروانلی در روز ۲۸ ماه اوت سال ۱۹۸۲ در شهر ایروان دیده بر جهان فروبست.
فرانک کلارک (؛ – ) بازیگر اهل ایالات متحده آمریکا بود. از فیلم هایی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "افسوس! یوریک بیچاره!" اشاره نمود.
گیشای من () یک فیلم کمدی آمریکایی محصول ۱۹۶۲ به کارگردانی جک کاردیف با بازی شرلی مک لین، ایو مونتان، ادوارد جی. رابینسون، و رابرت کامینگز و اکران شده توسط پارامونت پیکچرز است.
شماره ۹ رؤیا () دومین رمان نویسنده انگلیسی دیوید میچل (نویسنده) است. داستان این رمان که در ژاپن می گذرد، در سال ۲۰۰۱، جستجوی «ایجی میاکه» ۱۹ ساله را برای یافتن پدرش روایت می کند که هرگز او را ندیده است.
سایه نویس نوشته شده () اولین رمانی است که توسط نویسنده انگلیسی دیوید میچل (نویسنده) منتشر شده است. داستان عمدتاً در شرق آسیا اتفاق می افتد، اما در روسیه، بریتانیا، ایالات متحده و ایرلند نیز حرکت می کند. به صورت اپیزودیک نوشته شده است؛ هر فصل داستان و شخصیت اصلی متفاوتی را شرح می دهد، اگرچه همه آنها از طریق رویدادهای به ظاهر تصادفی به هم مرتبط هستند.
روزان شیراکی آساطریان (؛ زادهٔ )، شاعر، روزنامه نگار نظر، فعال اجتماعی و نویسنده اهل ارمنستان است. زندگی نامه. وی در ۱۶ مهٔ ۱۹۴۸ در روستای ماستارا به دنیا آمد و از دانشگاه دولتی وانادزور فارغ التحصیل گشت. وی برنده جوایزی مدال گارگین نژده و مدال طلای وزارت فرهنگ جمهوری ارمنستان همچون شد. وی عضو اتحادیه نویسندگان ارمنستان نیز می باشد.
جنگل دار یا کارشناس جنگل داری شخصی است که به جنگل داری، علم، هنر و حرفه مدیریت جنگل می پردازد. جنگل داران در طیف گسترده ای از فعالیت ها از جمله بازسازی بوم شناختی و مدیریت مناطق حفاظت شده شرکت می کنند. جنگل داران جنگل ها را مدیریت می کنند تا اهداف مختلفی از جمله استخراج مستقیم فراورده های جنگلی، تفریح در هوای آزاد، حفاظت، شکار و زیبایی شناسی را فراهم کنند. شیوه های مدیریتی نوپدید شامل مدیریت جنگل ها برای تنوع زیستی، ترسیب کربن و کیفیت هوا هستند. بسیاری از مردم نقش جنگل دار را با چوب بر اشتباه می گیرند، اما بیشتر جنگل داران نه تنها به برداشت چوب، بلکه به مدیریت پایدار جنگل ها نیز توجه دارند. یک جنگل دار به نام جک سی وستوبی اظهار داشت که «جنگلداری به درختان نمی پردازد، بلکه به این موضوع می پردازد که چگونه درختان می توانند به مردم خدمت کنند».
ماریلیا سوآرس پرا (زاده ۲۲ ژانویه ۱۹۴۳ – درگذشته ۵ دسامبر ۲۰۱۵) بازیگر، خواننده و کارگردان برزیل است. پرا که توسط پائولین کائل به عنوان «یکی از ده بازیگر زن برتر دهه ۱۹۸۰» مورد ستایش قرار گرفت، در سال ۱۹۸۲ برای بازی در فیلم تحسین شده "پیکسوت" به کارگردانی هکتور بابنکو، جایزه بهترین بازیگر زن انجمن ملی منتقدان فیلم را دریافت کرد. ماریلیا سوآرس پرا در ۲۲ ژانویه ۱۹۴۳، در محله ریو کمپریدو، در ریودوژانیرو به دنیا آمد. از ۱۴ تا ۲۱ سال، به عنوان یک رقصنده در تئاتر موزیکال کار می کند. پدرش مانوئل گلابی او را در مدرسه باله کلاسیک ثبت نام کرد و او را برای رقص به تلویزیون برد. پرا در برنامه هایی مانند "Espetáculos Tonelux" , "Grande Teatro Tupi" , "Grande Teatro da Imperatriz das Sedas" , "Teatrinho Troll" و "Camera Um" شرکت کرد. در سال ۱۹۵۹ مدرسه را ترک کرد تا با پائولو گراسا ملو ازدواج کند. از فیلم هایی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "روزهای بهتری در پیش است" اشاره نمود. پرا در سالگی بر اثر سرطان ریه در آپارتمان خود در ریودوژانیرو درگذشت.
سگ شکاری تیزبین که به آن سگ های شکاری خیره گر (gazehounds) نیز می گویند، نوعی سگ هستند، سگ های شکاری که عمدتاً با دید و سرعت شکار می کنند، درحالی که سگ های شکاری بویاب از طریق بو و استقامت شکار می کنند. جدای از مسابقه و شکار، ورزش های مختلف سگ با سگ های تیزبین اصیل و گاهی با سگ های لرچر و لانگ داگ انجام می شود. این گونه ورزش ها عبارتند از: مسابقه، مسابقات دام و رویدادهای دیگر.
فرد آفریکیان (؛ زاده - درگذشته ) معمار، نقاش اهل ارمنستان بود. زندگی نامه. وی در ۲۵ مارس ۱۹۳۷ در آرتیک در به دنیا آمد و از دانشگاه پلی تکنیک ارمنستان فارغ التحصیل گشت. عضو اتحادیه معماران ارمنستان بود. وی همچنین برنده جوایزی همچون مدال طلای وزارت فرهنگ جمهوری ارمنستان شد. وی در ۱۳ اکتبر ۲۰۱۸ در سن ۸۱ سالگی در ایروان درگذشت.
بهداشت سگ ها یا سلامت سگ ها در دام پزشکی به خوبی مورد مطالعه قرار گرفته است. بهداشت سگ به طور کل نگریسته می شود. این شامل بسیاری از جنبه های مختلف، از جمله فرآیندهای بیماری، ژنتیک، و سلامت تغذیه است. بیماری های عفونی که سگ ها را تحت تأثیر قرار می دهند نه تنها از نظر دام پزشکی، بلکه به دلیل خطر برای بهداشت عمومی نیز مهم هستند. نمونه آن هاری است. ناهنجاری های ژنتیکی نیز بر سگ ها تأثیر می گذارد که اغلب به دلیل زادگیری انتخابی برای تولید نژادهای منفرد سگ است. با توجه به محبوبیت غذای سگ تجاری و خانگی، تغذیه نیز موضوعی است که به شدت مورد مطالعه قرار گرفته است.
ایلینوی سیتی (به انگلیسی: Illinois City) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در ایلینوی واقع شده است. ایلینوی سیتی ۱٫۱۸ کیلومتر مربع مساحت و ۱۵۹ نفر جمعیت دارد و ۲۳۲٫۸۷ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
خدمات کشوری، خدمات عمومی، خدمات همگانی یا خدمات مدنی یک اصطلاح جمعی برای بخشی از دولت است که عمدتاً از کارمندان دولتی استخدام شده در جایی منصوب یا منتخب تشکیل شده است که دوره تصدی نهادی آنها معمولاً پس از انتقال رهبری سیاسی باقی می ماند. کارمند دولتی (civil servant یا public servant)، شخصی است که توسط یک اداره یا سازمان دولتی برای شرکت هایی در بخش دولتی استخدام می شود. کارمندان دولت برای دولت های مرکزی و ایالتی کار می کنند و به دولت پاسخگو هستند نه یک حزب سیاسی.