Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
۲۰۱۴، این باشگاه توسط احمد وهاب به عنوان سرمربی و یوسف موگیلیوفسکی به عنوان دستیار مدیر مدیریت شد و پس از اولین دوره لیگ (۱۵ بازی) در رده هشتم قرار گرفت. پس از اینکه احمد وهاب به دلیل مشکلات مالی به همراه پسرش برکات باشگاه را ترک کرد و کوبی باداش به هاپوئل میگدال هامک رفت، هادرا با سرمربی جدید رون کلر که بخش جوانان باشگاه را آموزش می داد قرارداد امضا کرد و فصل را در هفتم به پایان رساند. جایگاه، ۶ امتیاز کمتر از پلی آف صعود. در فصل ۱۵–۲۰۱۴، بازی با گیل فیشل به عنوان سرمربی جدید آغاز شد. اما بعد از ۱۰ بازی سرمربی به دلیل مشکلات مالی استعفا داد. و پس از آن ساشا فلدمن که بازیکن باشگاه بود، مربیگری تیم را بر عهده گرفت. پس از ۴ بازی باشگاه را ترک کرد و در دربی با ام اس گیوات اولگا ایتسیک بن تورا روی خط ۱ ایستاد. یوهانان اسرائیلوف تنها ۵ بازی به تمرینات تیمی که مربیگری می کرد بازگشت و آن را ترک کرد. ران کلر که فصل گذشته تمرین کرد، از باشگاه مراقبت کرد و با تیم به موفقیت رسید و به مقام نهم لیگ الف شمال رسید. و اولین نفری بود که در بازی گذشته دربی را ۱–۰ در مقابل گیوات اولگا برد . در فصل ۱۷–۲۰۱۶ روز بزرگی در باشگاه بو
د. این تیم به لیگ لئومیت در رده دوم اسرائیل صعود کرد. پس از کسب مقام اول لیگ. این اولین بار پس از ۲۰ فصل بود که آخرین باری بود که در رده دوم بازی می کردم. در فصل ۱۸–۲۰۱۷، این باشگاه برای اولین بار پس از ۴۰ سال از مقام دوم لیگ لئومیت، دوباره به لیگ برتر فوتبال اسرائیل صعود کرد. در فصل بعد، هاپوئل خدرا در لیگ برتر هیجان بزرگی ایجاد کرد و جایگاه خود را در پلی آف قهرمانی تضمین کرد، چیزی که باعث شد این باشگاه رکورد قبلی خود را در لیگ دسته اول، رتبه هفتم، بهبود بخشد و فصل را در رده ششم به پایان برساند.
وظیفه نهایی گوندی یک رمان ماجراجویی از نویسندگان آمریکایی استیون کینگ و ریچارد چیزمار است. این رمان در تاریخ ۱۵ فوریه ۲۰۲۲ منتشر شد. بعد از آن این رمان جزو سومین قسمت از رومان سه گانه "جعبه دکمه گوندی" می باشد. و قسمت های پیشین آن هچون "جعبه دکمه گوندی" و "پر جادویی گوندی" می باشد. به طور کلی در سال آینده درست در سال ۲۰۲۶ در ایستگاه فضایی ام اف-۱ اتفاق می افتد و حول محور گوندی پترسون، سناتور ۶۴ ساله ایالات متحده از مین می چرخد. بعد از آن ۲۰ سال از زمانی که ریچارد فاریس او را از دست جعبه دکمه خلاص نموده می گذرد، ولی در حال حاضر این جعبه دکمه برگشته است و پیش از آنکه بتواند یک بار برای همیشه آن را متلاشی سازد، باید با موانع گسترده ای مواجه شود. خلاصه داستان. رومان وظیفه نهایی گوندی سومین قسمت از سه گانه جعبه دکمه گوندی می باشد. این رمان ترسناک که از طرف استفن کینگ و ریچارد چیزمار رقیمه گردیده شده، آخرین برخورد گوندی پترسون (شخص داستان) با جعبه دکمه را شرح می دهد. گوندی از طرف ریچارد فاریس وظیفه پیدا می کند تا جعبه را در فضای بیرونی دور رها سازد، بعد از آن تنها مکانی که او معتقد است جعبه می تواند برای حفظ جهان ا
ز آن مکان برود. از وقتی که گوندی آخرین بار جعبه را در دست داشت، قدرت آن برای انجام کارهای بد او گسترده شده بود. فاریس همه گیری کووید را ناشی از سوء استفاده یکی از اربابان از آن جعبه می داند.
دربینایی رایانه ای، تقسیم بندی مشترک اشیا یک مورد خاص از بخش بندی تصویر است که به صورت تقسیم مشترک اشیاء با معانی مشابه در چندین تصویر یا فریم ویدیو تعریف می شود. چالش ها. استخراج ماسک های تقسیم بندی یک هدف/شی از مجموعه ای شلوغ از تصاویر یا فریم های ویدئویی، که شامل کشف شی همراه با تقسیم بندی است، اغلب چالش برانگیز است. یک مجموعه شلوغ به این معنی است که شی/هدف به صورت پراکنده در مجموعه ای از تصاویر وجود دارد یا شی/هدف به طور متناوب در طول ویدیوی مورد نظر ناپدید می شود. روش های اولیه معمولاً شامل بازنمایی های سطح متوسط مانند طرح های پیشنهادی اشیا هستند. روش های مبتنی بر شبکه های مارکوف پویا. اخیراً یک روش کشف شیء مشترک و تقسیم بندی مشترک مبتنی بر شبکه های مارکوف پویا پیشنهاد شده است که ادعا می کند پیشرفت های قابل توجهی در استحکام در برابر فریم های ویدیویی نامربوط/نویزدار دارد. برخلاف تلاش های قبلی که به راحتی حضور ثابت اشیاء هدف را در طول ویدیوی ورودی فرض می کردند، این الگوریتم دوگانه پویا مبتنی بر شبکه مارکوف به طور همزمان هر دو وظیفه تشخیص و تقسیم بندی را با دو شبکه مارکوف مربوطه انجام می دهد که به طور مشترک
از طریق انتشار باور به روز شده اند. به طور خاص، شبکه مارکوف که مسئولیت بخش بندی را بر عهده دارد با سوپرپیکسل ها مقداردهی اولیه می شود و اطلاعاتی را برای همتای مارکوف خود که مسئول وظیفه تشخیص شی است، ارائه می کند. برعکس، شبکه مارکوف که مسئول تشخیص است، گراف پیشنهادی شی را با ورودی هایی از جمله لوله های تقسیم بندی مکانی-زمانی می سازد.
ترسیم گراف حوزه ای از ریاضیات و علوم کامپیوتر است که روش های تئوری نمودار هندسی و تجسم اطلاعات را برای به دست آوردن تصاویر دو بعدی از گراف ها که از کاربردهایی مانند تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی، کارتوگرافی، زبان شناسی و بیوانفورماتیک ناشی می شود، ترکیب می کند. ترسیم گراف یا گراف شبکه نمایش تصویری رئوس و لبه های یک گراف است. این طراحی نباید با خود گراف اشتباه گرفته شود: طرح بندی های بسیار متفاوت می توانند با یک گراف مطابقت داشته باشند. به طور انتزاعی، تنها چیزی که اهمیت دارد این است که کدام جفت رئوس توسط یال ها به هم متصل شده اند. با این حال، در بتن، چیدمان این رئوس و لبه ها در یک نقشه بر درک، قابلیت استفاده، هزینه ساخت و زیبایی شناسی آن تأثیر می گذارد. اگر گراف در طول زمان با افزودن و حذف یال ها تغییر کند (طراحی گراف پویا) مشکل بدتر می شود و هدف حفظ نقشه ذهنی کاربر است. قراردادهای گرافیکی. گراف ها اغلب به عنوان گراف های پیوند گره ترسیم می شوند که در آن رئوس به صورت دیسک، جعبه یا برچسب های متنی و یال ها به صورت پاره خط، چند خط یا منحنی در صفحه اقلیدسی نمایش داده می شوند. گراف های پیوند گره را می توان به آثار
شبه یوی قرن ۱۴ تا ۱۶ که با نام رامون یوی منتشر شده بود، بازمی گردد. شبه یوی نمودارهایی از این نوع را برای نمودارهای کامل به منظور تجزیه و تحلیل تمام ترکیبات زوجی در میان مجموعه ای از مفاهیم متافیزیکی ترسیم کرد. در مورد نمودارهای جهت دار، نوک پیکان ها یک قرارداد گرافیکی رایج را تشکیل می دهند تا جهت خود را نشان دهند؛ با این حال، مطالعات کاربر نشان داده است که قراردادهای دیگر مانند مخروطی کردن این اطلاعات را به طور مؤثرتری ارائه می دهند. ترسیم مسطح رو به بالا از این قرارداد استفاده می کند که هر یال از یک راس پایین تر به یک راس بالاتر جهت گیری می شود و نوک پیکان را غیرضروری می کند. قراردادهای جایگزین برای نمودارهای پیوند-گره شامل نمایش مجاورتی مانند بسته بندی دایره ای است که در آن رئوس با نواحی مجزا در صفحه و یال ها با مجاورت های بین نواحی نشان داده می شوند. نمایش های تقاطع که در آن رئوس با اجسام هندسی غیر متمایز و یال ها با تقاطع آنها نشان داده می شوند. نمایش های دید که در آن رئوس با نواحی در صفحه و لبه ها با مناطقی نشان داده می شوند که یک خط دید بدون مانع نسبت به یکدیگر دارند. نقشه های همرو، که در آن لبه ها به
صورت منحنی های صاف در ریل های قطار ریاضی نمایش داده می شوند. پارچه هایی که در آن گره ها به صورت خطوط افقی و لبه ها به عنوان خطوط عمودی نشان داده می شوند؛ و تجسم هایی از ماتریس مجاورت گراف. معیارهای کیفیت. در تلاش برای یافتن ابزارهای عینی برای ارزیابی زیبایی شناسی و قابلیت استفاده، معیارهای کیفی مختلفی برای طراحی های گراف تعریف شده اند. علاوه بر هدایت انتخاب بین روش های طرح بندی مختلف برای یک نمودار، برخی از روش های طرح بندی سعی می کنند مستقیماً این معیارها را بهینه کنند.
وگا ۲ (همراه وگا ۱ ) کاوشگر فضایی شوروی و بخشی از برنامه فضایی وگا برای کاوش دنباله دار هالی و زهره بود. این فضاپیما توسعه ای از فضاپیمای قبلی "ونرا" بود. نام وگا (ВеГа) ترکیبی از دو حرف اول کلمات روسی زهره ( Венера: «ونرا») و هالی (Галлея: «گالیا») است. این فضاپیماها توسط مرکز فضایی باباکین طراحی و با نام 5VK توسط شرکت لاوچکین در شهر خیمکی ساخته شدند. این فضاپیما از پنل های خورشیدی دوقلوی بزرگی نیرو می گرفتند. ابزارهای آن شامل دیش آنتن ، تعدادی دوربین، طیف سنج، ژرفاسنج فروسرخ، مغناطیس سنج (MISCHA) و تعدادی کاوشگر پلاسما بود. این ناو با روی موشک پروتون 8K82K از پایگاه فضایی بایکونور در تیورتام ، قزاقستان شوروی پرتاب شد. هر دو وگا ۱ و ۲، فضاپیماهای کنترل وضعیت سه محوره بودند. این فضاپیماها برای محافظت در برابر گرد و غبار دنباله دار هالی مجهز به به سپر دوگانه بودند.
یادگیری خود نظارت شده ( SSL ) یک الگوی یادگیری ماشین و روش های مرتبط برای پردازش داده های بدون برچسب است که برای به دست آوردن بازنمایی های مفیدی که در وظایف یادگیری پسین کمک می کنند، قابل استفاده است. برجسته ترین ویژگی روش SSL این است که نیازی به برچسب های انسانی ندارد و به گونه ای طراحی شده است که برای پردازش، از مجموعه داده هایی که بدون برچسب هستند، استفاده کند. مرحله اول، مرحله معمول SSL شامل سیگنال های نظارتی یادگیری (برچسب های تولید شده به صورت خودکار) است، که در مراحل دوم و بعدی برای برخی از وظایف یادگیری تحت نظارت از آن استفاده می شود. به همین دلیل، SSL می تواند به عنوان یک شکل میانی از یادگیری بدون نظارت و یادگیری با نظارت توصیف شود. &lt;br&gt;روش معمول SSL بر اساس شبکه عصبی مصنوعی یا مدل دیگری مانند می باشد. در این روش، مدل دو مرحله یادگیری دارد. در مرحله اول با استفاده از برچسب های مصنوعی، مسئله برای یک وظیفه ی کلاس بندی فرعی یا پیش فرض حل می شود. این برچسب ها به مقداردهی اولیه ی پارامترهای مدل کمک می کنند. در مرحله ی دوم، وظیفه ی اصلی با استفاده از یادگیری تحت نظارت یا بدون نظارت انجام می شود. وظای
ف فرعی دیگر، شامل تکمیل الگو از پترن های ورودی پوشانده شده می باشند. &lt;br&gt;در سال 2013، یادگیری خود نظارت شده به عنوان "خود برچسب گذاری" نامیده شد. خود برچسب گذاری بر اساس مقادیر متغیرهای ورودی، برچسب ها را تولید می کند. به عنوان مثال، اجازه می دهد تا از روش های یادگیری با نظارت در سری های زمانی بدون برچسب استفاده شود.&lt;br&gt;یادگیری خود نظارت شده در سال های اخیر نتایج قابل قبولی را به دست آورده است و در پردازش سیگنال های صوتی به کار گرفته شده است و همچنین توسط فیس بوک و بقیه ی شرکت ها برای تشخیص گفتار استفاده می شود. یکی از مزایای اصلی یادگیری خودنظارت شده این است که آموزش می تواند با داده های با کیفیت پایین هم انجام شود به جای اینکه بهبود نتایج نهایی مورد هدف قرار گرفته باشد. یادگیری خود نظارت شده، به روشی که انسان ها برای طبقه بندی اشیاء یاد می گیرند، نزدیک تر است که باعث کاربرد و جذابیت بیشتر این روش می شود. انواع. برای یک وظیفه ی طبقه بندی دودویی، داده های آموزشی می توانند به دو دسته نمونه مثبت و نمونه منفی تقسیم شوند. نمونه های مثبت آنهایی هستند که با هدف مورد نظر مطابقت دارند. برای مثال، اگر در ح
ال یادگیری شناسایی پرندگان هستید، داده های آموزشی مثبت، تصاویری هستند که شامل پرنده می باشند. نمونه های منفی نمونه هایی هستند که با هدف مطابقت ندارند. یادگیری خود نظارت شده مقایسه اییادگیری خود نظارت شده مقایسه ای از هر دو نمونه ی مثبت و منفی استفاده می کند. تابع هزینه یادگیری مقایسه ای، فاصله ی بین نمونه های مثبت را به حداقل می رساند و فاصله بین نمونه های منفی را به حداکثر می رساند.یادگیری خود نظارت شده غیر مقایسه ایدر یادگیری خود نظارت شده غیر مقایسه ای (NCSSL)، تنها از نمونه های مثبت استفاده می شود. به طور متضاد، NCSSL به جای اینکه به یک راه حل بی اهمیت با ضرر صفر برسد، به یک حداقل مفید محلی می رسد. برای مثال در طبقه بندی دودویی، به طور ساده یاد می گیرد که هر نمونه را به عنوان مثبت طبقه بندی کند. برای اینکه NCSSL موثر باشد، به یک پیش بینی کننده اضافی در سمت آنلاین نیاز دارد که در سمت هدف عقب نشینی نمی کند. تفاوت میان یادگیری خودنظارت شده و بدون نظارت. بسیاری از افراد این دو شکل یادگیری را با یکدیگر اشتباه می گیرند و برای رفع این مشکل در این بخش درباره ی تفاوت این دو شکل یادگیری صحبت می شود. به طور کلی هرکد
ام از دو تکنیک دارای اهداف متفاوت از هم می باشند اما اشتراک اصلی آنها این است که هردو نیازی به مجموعه داده های برچسب زده شده نیازی ندارند. روش های یادگیری خودنظارت شده و یادگیری بدون نظارت را می توان به عنوان تکنیک های یادگیری مکمل در نظر گرفت و همان طور که در سطر قبل به آن اشاره شد به این دلیل است که برای انجام فرایند یادگیری به داده های برچسب گذاری شده نیازی ندارند. یادگیری خودنظارت شده زیر مجموعه یادگیری بدون نظارت می باشد زیرا یادگیری بدون نظارت فاقد حلقه بازخورد می باشد.برعکس آن یادگیری خودنظارت شده سیگنالهای نظارتی زیادی دارند که در فرایند آموزش به عنوان بازخورد عمل می کنند. یک تعریف ساده برای بیان تفاوت این دو مدل این است که تکنیک یادگیری بدون نظارت بیشتر برروی مدل تمرکز می کند نه برروی داده ها و برعکس آن تکنیک یادگیری خودنظارت شده برروی داده تمرکز می کند تا برروی مدل.با این حال روش های یادگیری بدون نظارت در خوشه بندی و کاهش ابعاد خوب عمل می کنند در حالی که یادگیری خودنظارت شده مناسب برای کارهای رگرسیون و طبقه بندی می باشد.
در ، سه بعدی شامل تشخیص و تعیین اطلاعات سه بعدی، مانند ، حجم، یا شکل، یا انتخابی کاربر در یک عکس یا است. به طور معمول، نمونه ای از شیئی که باید شناسایی شود به یک سیستم بینایی در یک محیط کنترل شده ارائه می شود و سپس برای یک ورودی دلخواه مانند یک ، سیستم، شیء ارائه شده قبلی را مکان یابی می کند. این را می توان هم به صورت آفلاین یا هم در زمان انجام داد. حل این مشکل برای مکان یابی یک شی از پیش شناسایی شده، تخصصی هستند و می توانند با الگوریتم هایی که بر روی کلاس های کلی اشیاء کار می کنند، مانند یا تشخیص شی های عمومی سه بعدی، مقایسه شوند. با توجه به هزینه کم و سهولت گرفتن عکس، تحقیقات قابل توجهی به تشخیص اشیاء سه بعدی در عکس ها اختصاص یافته است. تشخیص سه بعدی یک شی در عکس ها. روش تشخیص یک شی سه بعدی به ویژگی های یک شی بستگی دارد. برای سادگی، بسیاری از الگوریتم های موجود بر روی تشخیص اجسام صلب متشکل از یک بخش متمرکز شده اند، یعنی اجسامی که تبدیل فضایی آنها یک است. دو روش کلی برای این مشکل در نظر گرفته شده است: روش های از اطلاعات ظاهری تصویر سطح پایین، برای مکان یابی یک شی استفاده می کنند، در حالی که روش های هندسی مبت
نی بر ویژگی، مدلی را برای شیئی که باید شناسایی شود، می سازند و مدل را با آن مطابقت می دهند. روش های تشخیص الگو. این روش ها از اطلاعات ظاهری جمع آوری شده از پیش بینی های از پیش گرفته شده یا از پیش محاسبه شده یک شی استفاده می کنند تا با شی در صحنهٔ بالقوه به هم ریخته مطابقت داشته باشند. با این حال، آنها محدودیت های هندسی سه بعدی شی را در طول تطبیق در نظر نمی گیرند و همچنین معمولاً انسداد و رویکردهای مبتنی بر ویژگی را کنترل نمی کنند. روش های هندسی مبتنی بر ویژگی. روش های مبتنی بر ویژگی برای اشیایی که متمایزی دارند به خوبی کار می کنند. تاکنون، اشیایی که دارای ویژگی های لبه یا ویژگی های هستند با موفقیت شناسایی شده اند. برای مثال الگوریتم های تشخیص، به ترتیب به و مراجعه کنید. به دلیل عدم وجود خصیصه یاب های مناسب، اجسام بدون سطوح صاف و بافت دار در حال حاضر با این روش قابل کنترل نیستند. تشخیص دهنده های شی مبتنی بر ویژگی عموماً با از پیش گرفتن تعدادی نماهای ثابت از شی مورد شناسایی، استخراج ویژگی ها از این نماها و سپس در فرایند تشخیص، تطبیق این ویژگی ها با صحنه و اعمال محدودیت های هندسی کار می کنند. به عنوان مثال از یک
سیستم نمونه اولیه که این روش را اتخاذ می کند، ما یک طرح کلی از روش استفاده شده توسط [Rothganger et al. 2004]، با برخی از جزئیات حذف شده ارائه خواهیم کرد. این روش با این فرض شروع می شود که اشیاء تحت دگرگونی های صلب جهانی قرار می گیرند؛ زیرا سطوح صاف به صورت موضعی مسطح هستند، ویژگی های ثابت پیوسته برای تطبیق مناسب هستند: مقاله مناطق بیضی شکل مورد نظر را با استفاده از ویژگی های لبه مانند و لکه مانند می دهد و طبق [Lowe 2004]، جهت گرادیان غالب بیضی را پیدا می کند، بیضی را به متوازی الاضلاع تبدیل می کند و یک توصیفگر (تبدیل ویژگی مقیاس نابسته) روی متوازی الاضلاع حاصل می گیرد. اطلاعات رنگ نیز فقط برای بهبود تمیز نسبت به ویژگی های SIFT استفاده می شود. در مرحله بعد، با توجه به تعدادی نماهای دوربین از شی (۲۴ در مقاله)، این روش یک مدل سه بعدی برای شی می سازد که شامل موقعیت مکانی و جهت گیری سه بعدی هر ویژگی است. از آنجایی که تعداد نماهای شی زیاد است، معمولاً هر ویژگی در چندین نمای مجاور وجود دارد. نقاط مرکزی چنین ویژگی های تطبیقی مطابقت دارند، و ویژگی های شناسایی شده در جهت گرادیان غالب تراز می شوند، بنابراین نقاط (۱، ۰)
در سیستم ویژگی مختصات دکارتی متوازی الاضلاع نیز مطابق دارند مانند نقاط (۰، ۱) در سیستم مختصات دکارتی متوازی الاضلاع؛ بنابراین برای هر جفت ویژگی منطبق در نماهای نزدیک، مطابق جفت سه نقطه مشخص است. با توجه به حداقل دو ویژگی تطبیق، یک ساختار وابسته چند نما از الگوریتم (ببینید [Tomasi and Kanade 1992]) می تواند برای ساخت تخمینی از موقعیت نقاط (تا یک تبدیل دلخواه) استفاده شود؛ بنابراین مقاله Rothganger و همکاران دو نمای مجاور را انتخاب می کند، از یک روش مانند (اجماع نمونه تصادفی) برای انتخاب دو جفت ویژگی متناظر استفاده می کند، و ویژگی های جدیدی را به مدل جزئی ساخته شده توسط RANSAC تا زمانی که تحت یک عبارت خطا هستند، اضافه می کند؛ بنابراین برای هر جفت نمای مجاور معین، الگوریتم یک مدل جزئی از همه ویژگی های قابل مشاهده در هر دو نما ایجاد می کند. برای تولید یک مدل یکپارچه، مقاله بزرگ ترین مدل جزئی را می گیرد و به صورت تدریجی همه مدل های جزئی کوچکتر را با آن تراز می کند. کمینه سازی سراسری برای کاهش خطا استفاده می شود، سپس از ارتقای اقلیدسی برای تغییر موقعیت ویژگی های مدل از مختصات سه بعدی منحصر به فرد تا تبدیل وابسته ب
ه مختصات سه بعدی استفاده می شود که تا منحصر به فرد هستند. در پایان این مرحله، یک مدل از شی مورد نظر، متشکل از ویژگی هایی است که در یک فضای سه بعدی مشترک پیش بینی شده است. برای تشخیص یک شی در یک تصویر ورودی دلخواه، مقاله ویژگی ها را شناسایی می کند و سپس از برای یافتن ماتریس پیش نمایش وابسته استفاده می کند که بهترین تناسب را با مدل شی یکپارچه با فضای دوبعدی دارد. اگر این رویکرد RANSAC دارای خطای کافی کم باشد، سپس با موفقیت، الگوریتم هم شیء را تشخیص می دهد و هم وضعیت جسم را بر حسب یک پیش بینی نزدیک به آن می دهد. تحت شرایط مفروض، روش به طور معمول به نرخ تشخیص حدود ۹۵٪ دست می یابد.
پیتر کولوسیمو با نام مستعار پیر دومنیکو کولوزیمو ؛ (زاده ۱۵ دسامبر ۱۹۲۲ – درگذشته ۲۳ مارس ۱۹۸۴)، روزنامه نگار و نویسنده ایتالیایی بود. او در زمره بنیانگذاران شبه باستان شناسی قرار می گیرد، موضوعی بحث برانگیز که در آن تفسیرهایی از گذشته ارائه می شود که توسط جامعه علمی باستان شناسی پذیرفته نشده است و روش های جمع آوری داده ها و تحلیل پذیرفته شده این رشته را رد می کند. او همچنین نظریه های فضانوردان باستانی در مورد تماس موجودات فرازمینی و تمدن های بشری باستانی را رایج کرد. در اواخر دهه ۱۹۵۰ و دهه ۱۹۶۰، مقالات او در برخی از اولین مجلات علمی تخیلی ایتالیا، مانند "رمانزی دل کوسمو" (رمان های کیهانی) منتشر شد و به طور مرتب در مجله علمی/علمی تخیلی "اولتری ال چرو" منتشر شد. او کتاب های بسیار بیشتری منتشر کرد که همگی در چند زبان از جمله روسیه، ژاپن و چین ترجمه شده اند. در دهه ۱۹۷۰ و اوایل دهه ۱۹۸۰ تا زمان مرگش، او سردبیر بسیاری از مجلات، از جمله "پی کاپا" ، مجله فانتاکیالوجیا بود که همان موضوعاتی را که کولوسیمو در کتاب هایش می نوشت را پوشش می داد. در اواخر زندگی، او با همسرش، کاترینا، که یک دختر به نام الساندرا (متولد ۱۹۷
۰) داشت، چند کتاب نوشت. کولوسیمو انجمن ایتالیایی مطالعات ماقبل تاریخ (ASP) را تأسیس کرد. ادعاهای کولوسیمو در مورد تأثیر فضانوردان باستانی بر تمدن های بشری به عنوان شبه تاریخ در نظر گرفته می شود. جیسون کولویتو در بررسی کتاب «نه از این جهان» اثر کولوسیمو ادعا کرده است که این کتاب شواهدی را جعل می کند، منابع را اشتباه ترجمه می کند و داستان های علمی تخیلی و واقعیت را با هم ترکیب می کند. او در سال ۱۹۸۴ در میلان درگذشت.
پورنا داس باول معروف به پورنا داس باول سمرت، (زادهٔ ۱۸ مارس ۱۹۳۳) یک موسیقی دان و خواننده هندی است. پورنا داس همچنین در فیلم های متعددی ظاهر شده است. او به همراه شاگردش سلینا تیلمن یک کتاب در مورد فلسفه باول ها به زبان انگلیسی نوشت. در سال ۲۰۱۹، او در مستندی دربارهٔ رابطه عاشقانه طولانی باب دیلن با نام "«اگر نه برای تو»" حضور داشت.
دودل ، طراحی است که درحالی که توجه شخص به گونه ای دیگر به خود مشغول شده است. دودل ها نقاشی های ساده ای هستند که می توانند معنای نمایشی مشخصی داشته باشند یا ممکن است فقط از خطوط یا اشکال تصادفی و انتزاعی تشکیل شده باشند، به طور کلی بدون برداشتن نوشت افزار از روی کاغذ، در این صورت معمولاً به آن خط خطی می گویند. دودل سازی و خط خطی اغلب با کودکان خردسال و نوپا مرتبط است، زیرا عدم هماهنگ سازی دست و چشم و رشد ذهنی پایین آنها اغلب حفظ تلاش های رنگ آمیزی خود را در خط هنر موضوع برای هر کودک خردسالی دشوار می کند. با وجود این، دیدن چنین رفتاری با بزرگسالان غیرمعمول نیست، که در این صورت عموماً با شوخی و از روی کسالت انجام می شود. نمونه های معمولی دودل سازی در دفترچه های مدرسه، اغلب در حاشیه، توسط دانش آموزانی که درحال خیال بافی یا از دست دادن علاقه خود در طول کلاس هستند، پیدا می شود. در صورت در دسترس بودن قلم و کاغذ، نمونه های رایج دیگر از دودل سازی در طول مکالمات تلفنی طولانی تولید می شوند. ریشه شناسی. کلمه "دودل" اولین بار در اوایل قرن هفدهم به معنای احمق یا ساده لوح ظاهر شد. ممکن است از "Dudeltopf" یا "Dudeldop" آلمان
ی مشتق شده باشد، به معنای ساده یا رشته فرنگی (به معنای واقعی کلمه "شب کلاه"). منشأ فعل اوایل قرن هجدهم "to doodle" است که به معنای «کلاهبرداری کردن یا احمق کردن» است. معنای نوین به عنوان اصطلاحی برای سیاستمداری که هیچ کاری در مقام خود به قیمت از دست دادن رای دهندگان خود انجام نمی داد، پدیدار شد. این منجر به فعل تعمیم یافته تر «doodle» شد که به معنای انجام ندادن است. در آخرین صحنه دادگاه فیلم "آقای دیدز به شهر می رود" در سال ۱۹۳۶، شخصیت اصلی مفهوم «دودل» را برای قاضی ناآشنا با این کلمه توضیح می دهد و می گوید: «مردم وقتی فکر می کنند احمقانه ترین تصاویر را می کشند». این شخصیت که از یک شهر خیالی در ورمونت سفر کرده است، کلمه "ولنگاشت گر" را به عنوان «نامی که در خانه ساخته ایم» برای افرادی توصیف می کند که وقتی ذهنشان روی چیز دیگری است، روی کاغذ «طرح های احمقانه» می سازند. معنای «احمق، ساده لوح» در عنوان آهنگ «احمق آمریکایی» در نظر گرفته شده است که در ابتدا توسط نیروهای استعماری بریتانیا در طول جنگ انقلابی آمریکا خوانده شد.
مدیسون هوپ هدریک (زاده ۵ دسامبر ۱۹۹۳) ، کارولینای شمالی ، یک مدل اهل ایالات متحده آمریکا است. اوایل زندگی و حرفه. مدیسون هوپ در کارولینای شمالی متولد شد و بعد از آن او اغلب در چارلستون، کارولینای جنوبی و در نزدیکی مانت پلیزنت ، ایالات متحده مشغول زندگی بود. بعدها مدیسون قبل از تبدیل شدنش به یک مدل در سنین ۱۶ سالگی فارغ التحصیل می شود. او در دبیرستان واندو تحصیل نمود و بعد از آن در سال ۲۰۱۲ از همان دبیرستان فارغ التحصیل می شود. مدیسون پیش از فارغ التحصیلی اش در دبیرستان واندو، به یادگیری زبان لاتین پرداخت. او اغلب دوران نخستین زندگی اش را در مونت پلیسنت، کارولینای جنوبی، در حومه ای در حوالی چارلستون، کارولینای جنوبی رشد پیدا کرد.
دودل فور گوگل ، همچنین به سبک دودل فورگوگل، مسابقه ای سالانه در کشورهای مختلف است که توسط گوگل برگزار می شود تا کودکان یک دودل ایجادکنند که در آغازه محلی گوگل به عنوان گوگل دودل نمایش داده می شود. تاریخ. گوگل آرم ها را در صفحه آغازهٔ خود، معمولاً برای تعطیلات رسمی، نشان می دهد. در گذشته رویدادهایی مانند آغاز بهار، سالگرد شناخت دی ان ای یا اختراع لیزر جشن گرفته می شد. اولین «دودل» گوگل درسال ۱۹۹۸ زمانی بود که سرگی برین و لارنس ای پیج در جشنواره برنینگ من شرکت می کردند تا نشان دهند که آنها خارج از دفتر هستند و نمی توانند در صورت خراب شدن سیستم ها کمک کنند. دودل برای گوگل ایالات متحده. ارسالی هایی از همه دانش آموزان در مدارس ایالات متحده از مهدکودک تا کلاس دوازدهم. والدین / مربیان موظفند برای دانش آموزان خود دودل ارسال کنند. جوایز. دودل برنده در صفحه آغازه گوگل ظاهر می شود. آنها همچنین یک بورسیه تحصیلی ۳۰۰۰۰ دلاری برای کالج مورد نظر خود، یک تی شرت با دودل خود، یک کروم بوک گوگل، تبلت طراحی دیجیتال وکوم و کمک هزینه فناوری ۱۰۰۰۰۰ دلاری تبلت ها یا کروم بوک ها به مدرسه خود دریافت خواهند کرد. در سال ۲۰۱۹، برنده ۳۰۰۰۰
دلار بورس تحصیلی کالج و ۵۰۰۰۰ دلار کمک هزینه فناوری برای مدرسه خود دریافت کرد. پیش از این برنده یک بورسیه تحصیلی ۳۰۰۰۰ دلاری، کمک مالی ۵۰۰۰۰ دلاری فناوری برای مدرسه خود یا یک سازمان غیرانتفاعی، یک سفر به دفتر مرکزی گوگل در کالیفرنیا، سخت افزار گوگل و «فان گوگلی سوایج» دریافت کرده بود.
تانک سبک ام کی ۶ یک تانک سبک بریتانیایی تولید شرکت ویکرز-آرمسترانگز در اواخر دهه ۱۹۳۰ بود که در جنگ جهانی دوم به کار گرفته شد. طراحی و تاریخچه عملیاتی. تانک سبک ام کی ۶ ششمین نمونه از تانک های سبک تولیدی شرکت ویکرز بود. این تانک ها از نفربر کاردن-لوید توسعه یافتند. ام کی ۶ نمونه بهبود یافته ام کی ۵ به حساب می آمد که برخی جزئیات در آن تغییر کرده بود. در این تانک همانند نمونه پیشین از دو مسلسل ۳۰۳. و ۵۰. ویکرز به عنوان تسلیحات در یک برجک دو نفره استفاده شد. اواخر تولید انواع مسلسل بسا با کالیبرهای ۷٫۹۲ و ۱۵ میلی متر جای مسلسل ۵۰. را گرفت. تسلیحات جدید قدرتمندتر بودند اما دقت آتش کمتری داشتند. پیش ران در طرف راست و برجک مقداری به سمت چپ قرار می گرفت. راننده در جلو سمت چپ می نشست و جایگاه فرمانده و توپچیبیسیم چی در برجک بود. در این تانک بیسیم قدیمی شماره ۱ با نمونه جدیدتر شماره ۷ جایگزین گردید که در پشت برجک نصب می شد. مدل بی تانک سبک ام کی ۶ پر شمارترین تانک نیروهای بریتانیایی در نبرد فرانسه در جریان جنگ جهانی دوم در سال ۱۹۴۰ بود. با وجود این که صرفاً مناسب عملیات شناسایی بودند، از آن ها به عنوان تانک رزمی استفا
ده شد که نتیجتاً به از دست رفتن تعداد زیادی از آن ها منجر گشت.
سر مار یک فیلم اکشن، دلهره آور، درام و جنایی آمریکایی محصول سال ۲۰۲۱ به تدوین، تهیه کنندگی، نویسندگی و کارگردانی ایوان جکسون لئونگ با بازی شویا چانگ، جید وو و سانگ کانگ است. این فیلم برای اولین بار در بخش کشف در جشنواره بین المللی فیلم تورنتو ۲۰۲۱ به نمایش درآمد. داستان الهام گرفته از داستان خواهر پینگ، یک قاچاقچی انسان است که از سال ۱۹۸۴ تا ۲۰۰۰ عملیاتی را بین هنگ کنگ و شهر نیویورک انجام داد. خلاصه داستان. فیلم در مورد یک مهاجر چینی که تلاش می کند زندگی بهتری برای خانواده خود بسازد، در یک حلقه جنایت بین المللی قاچاق انسان معروف به «سر مار» گرفتار می شود، می باشد. انتشار فیلم. این فیلم اولین بار در جشنواره بین المللی فیلم تورنتو ۲۰۲۱ و پس از آن در بیستمین جشنواره فیلم آسیایی نیویورک به نمایش درآمد. در ۱۶ ژوئن ۲۰۲۱، حقوق این فیلم توسط ساموئل گلدوین فیلم و جاذبه های جاده ای برای اکران فیلم در آمریکای شمالی به دست آمد. در ابتدا، تاریخ انتشار در ایالات متحده برای ۱۰ اکتبر ۲۰۲۱ تعیین شده بود، اما به سرعت به ۲۹ اکتبر تغییر یافت.