cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
چادر فریم‌فلزی
کاربرد این نوع چادر در زمان بحران می‌باشد. این نوع چادرها دارای یک فریم یا سازه فلزی تاشو است که به راحتی باز و نصب شده و سپس خود چادر که مانند چادرهای فریم بادی از جنس P.V.C با پلی استر می‌باشند، روی آن سوار می‌شود.
چادرهای فریم فلزی دارای ساختار ساده‌تر، مقاوم‌تر و با طول عمر بیشتری هستند که از آن‌ها می‌توان برای کلیه بخش‌ها غیر کانتینری مثل واحد رفع آلودگی، راهروها، بخش‌های بستری، پذیرش و... استفاده کرد.
منبع
سایت https://web.archive.org/web/20190523032123/http://samaneha.com/
بخش مونرو، شهرستان ریچلند، اوهایو
بخش مونرو (به انگلیسی: Monroe Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان ریچلند، اوهایو واقع شده‌است. بخش مونرو ۹۶٫۱ کیلومتر مربع مساحت و ۲٬۶۵۶ نفر جمعیت دارد و ۳۰۸ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
کوه‌های تی تی وانگسا
کوه‌های تی تی وانگسا (ทิวเขาสันกาลาคีรี) (مالایی: Banjaran Titiwangsa) که در نزد مردم محلی با نام بانجاران بسار (به معنی رشته کوه اصلی) معروف است، رشته کوه‌هایی است که شاکله شبه‌جزیره مالایی را شکل داده‌است. بخش شمالی این رشته کوه در تایلند جنوبی است.
کریستی برک
کریستی برک (Christie Burke؛ زادهٔ ۲۰ اکتبر ۱۹۸۹) هنرپیشه و مدل اهل کانادا است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به گرگ‌ومیش: سپیده‌دم - قسمت دوم اشاره کرد.
آلکس کاتالان
آلکس کاتالان (Alex Catalán) فیلم‌بردار اهل اسپانیا است.
از فیلم‌هایی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به ۱۸۹۸، آخرین مردان ما در فیلیپین، اتاق در رم، واحد ۷ و لجن‌زار اشاره نمود.
الکساندر پوشتوف
الکساندر پوشتوف (Aleksandr Pushtov؛ زادهٔ March 9, 1964) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل استونی است.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال استونی بازی کرده‌است.
پادشاه رنگارنگ
پادشاه رنگارنگ فیلمی محصول سال ۲۰۱۹ و به کارگردانی سکندر بهاراتی است. در این فیلم بازیگرانی همچون گوویندا، میشیکا چوراسیا، انوپاما آگنیهوتری، دیگانگانا سوریاوانشی، شاکتی کاپور، پریم چوپرا ایفای نقش کرده‌اند.
گرند آیلند، فلوریدا
گرند آیلند (به انگلیسی: Grand Island) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان لیک، فلوریدا واقع شده‌است. گرند آیلند ۳۲٫۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
آخرین رقص (ترانه ایندیلا)
این تک‌آهنگ در زمان انتشارش در اسرائیل، یونان، ترکیه و رومانی شمارهٔ ۱ جدول‌های فروش شد و در چارت‌های لهستان، فرانسه و بلژیک (والونیا و فلاندرز) جزو ده ترانه اول قرار گرفت.
بزتخته (آلاداغ)
بزتخته یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در آلاداغ، آدانا واقع شده‌است.
اینگلیش گاردنر
اینگلیش گاردنر (English Gardner؛ زادهٔ April 22, 1992) یک دونده، و ورزشکار دو و میدانی اهل ایالات متحده آمریکا است.
وی برنده مدال طلا بازی‌های المپیک تابستانی ۲۰۱۶ می‌باشد.
یاس‌بنفش در بهار
یاس‌بنفش در بهار (به انگلیسی: Lilacs in the Spring) یک فیلم موزیکال بریتانیایی محصول سال ۱۹۵۴ با بازی آنا نیگل و ارول فلین است. این اولین فیلم سینمایی شان کانری (که هنوز ناشناخته بود) است.
تورابی
تورابی (Turaby) یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری آرتساخ است که در استان کاشاتاق واقع شده‌است.
تاریخ‌نگاری مسیحیت امپراتوری روم
مسیحی شدن اواخر امپراتوری روم (Christianization of the late Roman empire) پدیده ای است که در درون چشم‌انداز معنوی باستانی پیش از مسیحیت که به نام پاگانیسم (چندخدایی دین روم باستان) شناخته می‌شود، رخ داده‌است. برای رومیان باستان، بسیاری از موجودات الهی در این جهان سکونت داشتند و هیچ‌کس (علنا) در وجود خدا شک نمی‌کرد. چندخدایی رومی در اصل یک دین مبتنی بر شهر بود. پیروان حمایت خود را از طریق پروتکل‌ها و آداب و رسوم تعیین‌شده مانند پیشنهادها و جشنواره‌ها نشان می‌دادند. حمایت از چندخدایی در دو قرن قبل از مسیحیت به آرامی شروع به کاهش کرد، احتمالاً به دلیل ترکیبی از عوامل خارجی مانند جنگ و تهاجمات، و عوامل داخلی مانند ماهیت رسمی شرک سنتی و دستکاری مکرر سیاسی. ماهیت آشکار شرک چندخدایی و واردات فرقه‌های بیگانه دین روم باستان جایگزین‌هایی برای چندخدایی سنتی ارائه می‌کرد و ممکن است این امر نیز به زوال آن کمک کرده باشد. نظریه‌های دیگر عبارتند از اثرات طبیعت، از طریق طاعون و زلزله و سایر بلایای طبیعی، ظهور سکولاریسم، و ظهور مسیحیت.
اکثر محققان موافقند که هنگامی که مسیحیت ظهور کرد، با نرخ ترکیبی تقریباً ۳٫۴ درصد در سال رشد کرد و تا سال ۳۵۰ پس از میلاد به دین تقریباً نیمی از امپراتوری تبدیل شد. سؤال اصلی برای مورخان ۲۵۰ سال گذشته این بوده‌است که "چگونه این اتفاق افتاد؟" در حالی که اکثر محققان موافق هستند که "رشد مسیحیت پیش از قسطنطنیه را نمی‌توان به سادگی با افول چندخدایی توضیح داد"، تا پایان قرن بیستم، نظریه اولیه برای آنچه باعث تغییر چشمگیر فرهنگی و مذهبی متأخر شد. حول امپراتور کنستانتین یکم (ح. ۳۰۶ تا ۳۳۷) می‌چرخید. به عنوان اولین امپراتور مسیحی، تصور می‌شد که او دیدگاه‌های مذهبی خود را از بالا به پایین به بقیه امپراتوری تحمیل کرد. کنستانتین کبیر قوانینی را وضع کرد که به نفع مسیحیت بود و علیه قربانی کردن و سحر و جادو قانونگذاری کرد و برخی از معابد را که در آنجا این اعمال ادامه داشت را بستند. قربانی تا حد زیادی ناپدید شد، اگرچه خود چندخدایی تا قرن هفتم ادامه یافت. اکثریت محققان مدرن دیگر از مدل «بالا به پایین» به عنوان ارائه توضیح کامل پشتیبانی نمی‌کنند.
خشونت همچنین به عنوان یکی از دلایل احتمالی کمک کننده ادعا می‌شود، اگرچه اکثر دانشمندان مدرن موافقند که خشونت عمدتاً لفاظی بود و خشونت فیزیکی واقعی بین دو گروه نادر بود. روایت مسیحی از این دوره دارای کیفیتی کاملاً فراطبیعی است که «پیروزی مسیحیت بر چندخدایی» را در بهشت می‌بیند، که این بدان معناست که چندخداپرستی یا پاگانیسم به اقدام کمی، خواه خشونت‌آمیز یا غیرقانونی، از مسیحیان باستانی روی زمین نیاز داشت تا آنچه را که از قبل به پایان رسیده بود، به انجام رساند.
این ایده که رشد مسیحیت اساساً ناشی از جنبه‌هایی بود که آن را برای قدیمی‌ها جذاب می‌کرد، برای اولین بار توسط ادوارد گیبون (۱۷۳۷–۱۷۹۴)، اولین مورخ بزرگی که به صراحت دربارهٔ گسترش مسیحیت در اصطلاحات سکولار بحث کرد، مطرح شد. به گفته گیبون، پنج ویژگی وجود داشت که نوکیشان را جذب می‌کرد: ۱) غیرت مسیحیان اولیه (که در درجه اول به شهدا و راهبان اشاره دارد). ۲) دکترین زندگی آینده. ۳) معجزات؛ ۴) اخلاق مسیحی؛ و ۵) سازمان اجتماعی آن. اکثر محققان هنوز هم این تفسیر کلی را می‌پذیرند و بسیاری بر اخلاق و سازمان اجتماعی به عنوان دلایل اصلی جذابیت و رشد مسیحیت باستانی تمرکز می‌کنند. سایر توضیحات احتمالی برای ظهور مسیحیت شامل دلایل اجتماعی-اقتصادی، دلایل روانشناختی و غیره است.
بخش مونتری، شهرستان پوتنام، اوهایو
بخش مونتری (به انگلیسی: Monterey Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان پاتنم، اوهایو واقع شده‌است. بخش مونتری ۶۳٫۸ کیلومتر مربع مساحت و ۲٬۰۵۶ نفر جمعیت دارد و ۲۲۵ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
ابزارهای محاسباتی برای هوش مصنوعی
در این مقاله به ابزارهای محاسباتی مورد استفاده در هوش مصنوعی پرداخته شده‌است.
جستجو و بهینه‌سازی
بسیاری از مشکلات در هوش مصنوعی می‌توانند از نظر تئوری با جستجوی هوشمندانه در میان بسیاری از راه حل‌های ممکن حل شوند: استدلال را می‌توان به انجام یک جستجو کاهش داد. به عنوان مثال، اثبات منطقی را می‌توان جستجوی مسیری دانست که از مقدمات به نتیجه می‌رسد، که هر مرحله، استفاده از یک قانون استنتاج است. الگوریتم‌های برنامه‌ریزی در درختان اهداف و اهداف فرعی جستجو کرده، تلاش می‌کنند برای یافتن راهی برای رسیدن به یک هدف، که فرایندی به نام تجزیه و تحلیل معنی و هدف است. الگوریتم‌های رباتیک برای حرکت دادن اندام‌ها و گرفتن اشیا از جستجوهای محلی در فضای پیکربندی استفاده می‌کنند. بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری از الگوریتم‌های جستجو مبتنی بر بهینه‌سازی استفاده می‌کنند.
جستجوی ساده و کامل به ندرت برای بیشتر مشکلات دنیای واقعی کافی است: فضای جستجو (تعداد مکان‌های جستجو) به سرعت به اعداد نجومی می‌رسد. نتیجه جستجویی بسیار کند است یا هرگز کامل نمی‌شود. راه حل، برای بسیاری از مشکلات، استفاده از " اکتشافی " است که انتخاب‌ها را به نفع افرادی که احتمال بیشتری برای رسیدن به هدف دارند اولویت بندی می‌کند و این کار را در چند مرحله کوتاه‌تر انجام می‌دهد. در برخی از روشهای جستجو، روشهای اکتشافی همچنین می‌توانند به‌طور کامل برخی از گزینه‌هایی را که بعید است به یک هدف منجر شوند از بین ببرند (که " هرس درخت جستجو " نامیده می‌شود). روشهای ابتکاری "بهترین حدس" را برای مسیری که راه حل در آن نهفته‌است، ارائه می‌دهند. روشهای اکتشافی جستجو برای راه حل‌ها را به اندازه نمونه کوچکتر محدود می‌کند.
نوع مختلفی از جستجو در دهه ۱۹۹۰، بر اساس تئوری ریاضیات بهینه‌سازی، مورد توجه قرار گرفت. برای بسیاری از مشکلات، می‌توان جستجو را با نوعی حدس آغاز کرد و سپس حدس را به تدریج اصلاح کرد تا جایی که دیگر اصلاحاتی نتواند انجام شود. این الگوریتم‌ها را می‌توان به صورت کوهنوردی کور از تپه مشاهده کرد: ما جستجو را در یک نقطه تصادفی از چشم‌انداز آغاز می‌کنیم، و سپس، با پرش یا گام، حدس خود را در سربالایی حرکت می‌دهیم، تا اینکه به قله برسیم. سایر الگوریتم‌های بهینه‌سازی شبیه‌سازی بازپخت، جستجوی پرتو و بهینه‌سازی تصادفی هستند. محاسبات تکاملی از نوعی جستجوی بهینه‌سازی استفاده می‌کند. برای مثال، آنها ممکن است با جمعیت موجودات زنده (حدس) شروع شود و سپس به آن‌ها اجازه می‌دهد تغییر یابند و ترکیب شوند، و انتخاب تنها اصلح برای زنده ماندن هر نسل (پالایش حدس) اتفاق بیفتد. الگوریتم‌های تکاملی کلاسیک شامل الگوریتم‌های ژنتیک، برنامه‌نویسی بیان ژن و برنامه‌نویسی ژنتیکی است. * همچنین، فرایندهای جستجوی توزیع شده می‌توانند از طریق الگوریتم‌های هوش ازدحام هماهنگ شوند. دو الگوریتم محبوب ازدحام مورد استفاده در بهینه‌سازی ازدحام ذرات (با الهام از هجوم پرندگان) و بهینه‌سازی کلنی مورچه‌ها (با الهام از مسیرهای مورچه ای) است.
منطق
منطق برای بازنمایی دانش و حل مسئله استفاده می‌شود، اما می‌تواند در مورد سایر مشکلات نیز کاربرد داشته باشد. به عنوان مثال، الگوریتم satplan از منطق برای برنامه‌ریزی استفاده می‌کند و برنامه‌نویسی منطق استقرایی روشی برای یادگیری است.
در تحقیقات هوش مصنوعی از چندین شکل مختلف منطق استفاده شده‌است. منطق گزاره ای شامل توابع حقیقت مانند «یا» و «نیست». منطق مرتبه اول سورها و محمول را می‌افزاید، و می‌تواند حقایق در مورد اشیاء، خواص آنها، و روابط خود را با یکدیگر بیان کنند. نظریه مجموعه‌های فازی "گزارشی از حقیقت" (بین ۰ تا ۱) را به عبارات مبهمی مانند "آلیس پیر است" (یا ثروتمند، بلند قد یا گرسنه) اختصاص می‌دهد که از نظر زبان بسیار نادرست هستند و نمی‌توانند کاملاً درست یا نادرست باشند. منطق فازی با موفقیت در سیستم‌های کنترل به کار می‌رود تا به متخصصان اجازه دهد قوانین مبهمی مانند "اگر نزدیک ایستگاه مقصد هستید و سریع حرکت می‌کنید، فشار ترمز قطار را افزایش دهید". این قوانین مبهم می‌توانند به صورت عددی در سیستم اصلاح شوند. منطق فازی نمی‌تواند در پایگاه‌های دانش به خوبی مقیاس بندی شود. بسیاری از محققان هوش مصنوعی، صحت استفاده از استنباط‌های منطق فازی را زیر سؤال می‌برند.
منطق پیش فرض، منطق غیر یکنواخت و خلاصه فرم‌های منطقی هستند که برای کمک به استدلال پیش فرض و مشکل صلاحیت طراحی شده‌اند. چندین پسوند منطق طراحی شده‌اند که مسئولیت رسیدگی به حوزه‌های خاص از دانش، مانند: منطق توصیفی؛ حساب وضعیت، حساب رویداد و حساب روان (برای نمایش وقایع و زمان)؛ حساب علیت؛ حساب باور (تجدید نظر در باور)؛ و منطق معین. منطق‌هایی برای مدل‌سازی جملات متناقض یا متناقض ناشی از سیستم‌های چند عاملی نیز طراحی شده‌است، مانند منطق‌های متناقض.
فی ولدون
فی ولدون (Fay Weldon؛ زادهٔ September 22, 1931 – درگذشتهٔ ۴ ژانویه ۲۰۲۳) مقاله‌نویس، رمان‌نویس، پدیدآور، و فیلم‌نامه‌نویس اهل بریتانیا بود.
شرکت راه‌آهن جمهوری اسلامی ایران
شرکت راه‌آهن جمهوری اسلامی ایران، یکی از شرکت‌های زیر مجموعه وزارت راه و شهرسازی است که وظیفه نگهداری و تعمیر و هم‌چنین بهره‌برداری از شبکه راه‌آهن ایران را برعهده دارد.
کشور ایران، اکنون دارای ۱۴۰۷۸ کیلومتر (پایان سال ۱۳۹۶) شبکه راه‌آهن استاندارد و ۹۶ کیلومتر (میرجاوه-زاهدان) خطوط آهن عریض است.
تاریخچه
این شرکت، سهامی خاص است که به موجب قانون مصوب مجلس شورای ملی ایران در ۱۶ اسفند ۱۳۵۵ تأسیس گردیده و در این اساسنامه شرکت نامیده شده‌است.
در این اساسنامه آمده‌است:
توسعه خطوط آهن
شرکت ساخت و توسعه زیربناهای ترابری کشور از زیرمجموعه‌های وزارت راه است و معاونت ساخت و توسعه راه‌آهن، بنادر و فرودگاه‌ها از معاونت‌های این شرکت است که به کار ساخت خطوط آهن جدید اشتغال دارد.
جمع کل خطوط (با احتساب خطوط فرعی، ایستگاه‌ها و مانوری‌ها ۱۴۰۷۸ کیلومتر در پایان سال ۱۳۹۶ است. (برنامه‌ریزی شرکت راه‌آهن)
بهره‌برداری
راه‌آهن جمهوری اسلامی ایران در پایان سال ۱۳۹۴ در حدود ۹۲۱۵ نفر پرسنل داشته که در ۱۹ اداره کل مناطق، ۵۰ (اداره کل، دفتر، پروژه) بنام واحدهای ستادی مستقر در مرکز فعالیت می‌کنند. تقسیم‌بندی شرکت بر اساس مناطق (زیر نظر روسای ادارات کل) و همچنین صورت گرفته‌است. این شرکت علاوه بر مسئولیت بهره‌برداری از خطوط، مسئول حفظ، نگهداری و تعمیر خطوط نیز است.
ایستگاه‌های میان‌المللی آزاد: اهواز، سهلان، تبریز، جلفا، نیک پسندی، مهرآباد، تهران، اصفهان، بندرعباس، سرخس، منهد (از مرز رازی)
در سال ۱۳۹۶ تعداد ۲۴٬۴۸ میلیون مسافر و ۳۰٬۲۹۹ میلیون تن بار به وسیله راه‌آهن جابجا شده‌است.
بهره‌وری
به اعتقاد کارشناسان، این شرکت برای ایفای نقش در راه‌گذر بین‌المللی شمال–جنوب و ادامه حیات، نیازمند چابک سازی و کاهش هزینه‌ها است. از سوی دیگر نیاز است تا تعرفه حمل بار در این شرکت با مسیر کشورهای رقیب قابل رقابت باشد.
ارس امیری
ارس امیری(زادهٔ آبان ۱۳۶۵) فعال فرهنگی ایرانی - بریتانیایی است که در اسفند ۱۳۹۶ هنگام خروج از ایران دستگیر و به زندان اوین منتقل شد. او از همکاران سابق شورای فرهنگی بریتانیا (بریتیش کانسیل) بود که نهایتاً پس از سه سال حبس با حکم دیوان عالی کشور تبرئه و آزاد شد.
بازداشت
ارس امیری ۲۳ اسفند ۱۳۹۶ پس از آن که برای ملاقات مادربزرگش به آمل ایران سفر کرده بود در روزی که قصد بازگشت به بریتانیا را داشت در تهران دستگیر شد. چندماه بعد به قید وثیقه آزاد گردید اما مجدداً ۱۶ شهریور ۱۳۹۷ بازداشت و در شعبه ۱۵ دادگاه انقلاب تهران محاکمه شد.
محکومیت
غلامحسین اسماعیلی سخنگوی وقت قوه قضائیه در اردیبهشت ۱۳۹۸ از محکومیت این شهروند دو تابعیتی به ده سال حبس به اتهام «جاسوسی برای یک دولت خارجی» خبر داد. سخنگوی وقت قوه قضائیه گفت: ارس امیری مسئول میز ایران در شورای فرهنگی انگلیس موسوم به بریتیش کانسل (BC) بود و با سرویس جاسوسی انگلیس همکاری داشت و مسئول طراحی و مدیریت و برنامه‌ریزی پروژه‌های استحاله و نفوذ فرهنگی بود.
نامه از زندان به ابراهیم رئیسی
ارس امیری در تیر ۱۳۹۸ پس از محکومیتش به زندان در نامه‌ای به ریاست وقت قوه قضائیه ابراهیم رئیسی گفت فقط به دلیل رد پیشنهاد همکاری مأموران وزارت اطلاعات بازداشت و به ده سال زندان محکوم و در هتل استقلال تهران بازجویی شده‌است.
او افزود به مدت ۶۹ روز در سلول انفرادی بند ۲۰۹ زندان اوین با اتهام اقدام علیه امنیت ملی از طریق اجتماع و تبانی و پس از آن با اتهام عضویت در گروه غیرقانونی مواجه شده و بازجویی‌ها جز مدت کوتاهی، صبح و عصر پیوسته ادامه داشته‌است و با عدم همکاری با وزارت اطلاعات جمهوری اسلامی با این توجیه که احتمال فرار من از کشور وجود دارد، با تشدید قرار وثیقه به قرار بازداشت از شعبه اول دادسرای اوین مستقیماً به بند عمومی زندان اوین فرستاده شده‌است.
امیری در نامه خود به رییسی ضمن اشاره به رشته تحصیلی خود گفته بود مأموران اطلاعات گفتند مسئله شخص او نیست بلکه بریتیش کانسیل است.
مرخصی و آزادی از زندان
اولین بار فروردین ۱۳۹۹ با شیوع ویروس کرونا در چند زندان ایران به همراه تعداد دیگری از زندانیان سیاسی به مرخصی رفت و مدتی بعد به زندان بازگشت.
تیر ۱۴۰۰ در پی پذیرش اعاده دادرسی در دیوان عالی کشور، به قید وثیقه از زندان اوین آزاد شد و گفته شد پرونده او پس از ارجاع به شعبه هم‌عرض مجدداً رسیدگی خواهد شد. یکماه بعد وکیل این شهروند دو تابعیتی خبر از صدور حکم تبرئه برای امیری داد و او به زندان برنخواهد گشت.
امیلی رابینسون
امیلی رابینسون (Emily Robinson؛ زادهٔ October 18, 1998) یک هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا است. وی از سال ۲۰۰۷ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به کلاس هشتم، روزی روزگاری در ونیز، اسکورپیون، مظنون و فروشگاه تک‌شاخ اشاره کرد.
فرش چوب
فرش چوب فیلم مستندی و واقع‌گرایانه است که توسط عبدالرحمان میرانی؛ کارگردان کرد بانه‌وره‌ای ساخته شده‌است که در بسیاری از جشنواره‌های داخل و خارج مورد استقبال واقع گشت و موفق به دریافت جوایز متعددی گشت. این مستند؛ یک مستند قوم‌نگارانه است که در یکی از روستاهای کردستان ایران فیلم‌برداری شده‌است.
بد و دیوانه
بد و دیوانه (Bad and Crazy; ) یک مجموعهٔ تلویزیونی کره جنوبی سال ۲۰۲۱ به کارگردانی یون سون دونگ و تهیه‌کنندگی استودیو دراگون و مینک انترتینمنت است و لی دونگ-ووک، وی ها-جون و هان جی-اون و چا هاک-یون در آن بازی کردند. این مجموعهٔ اصلی آی‌چی‌یی، داستان کارآگاهان «بد و دیوانه» را به تصویر می‌کشد که با فساد پلیس مبارزه می‌کنند. این مجموعه از ۱۷ دسامبر ۲۰۲۱ تا ۲۸ ژانویه ۲۰۲۲، روزهای جمعه و شنبه ساعت ۲۲:۴۰ (کی‌اس‌تی) از تی‌وی‌ان و آی‌چی‌یی پخش شد.
خلاصهٔ داستان
ریو سو یول به عنوان افسر پلیس در اداره پلیس کار می‌کند. او در کارش صلاحیت دارد، اما اخلاق مشکوک هم دارد. او برای رسیدن به موفقیت دست به هر کاری می‌زند. با توجه به شخصیت جاه طلبی که دارد در مدت کوتاهی ترفیع گرفته‌است. زندگی آرام او با ظاهر شدن K ناگهان تغییر می‌کند. K یک فرد عادل و در عین حال یک فرد دیوانه است. هر گاه با بی عدالتی روبرو می‌شود با مشت به آن برخورد می‌کند. او آرزو دارد که یک قهرمان باشد.
قلعه نوسترلیتز
قلعه نوسترلیتز نخستین ساختمانی بود که بعد از آن به شهر نوسترلیتز در مکلنبورگ-پومرانی غربی ایجاد شد. این ساختمان به سبک باروک بین سال‌های ۱۷۲۶ و ۱۷۳۱ به نمایندگی از دوشس دوروتیا سوفی و ​​براساس طرح های جولیوس لوو آماده گردید. این قلعه از سال ۱۷۳۱ تا زوال سلطنت در آلمان در سال ۱۹۱۸، اقامتگاه راهبردی دوک‌های فرماندار و دوک‌های بزرگ مکلنبورگ- استرلیتز بود. میان سالهای ۱۷۳۱ و ۱۹۰۵ چندین بار نوسازی و گسترش پیدا نمود.
بعدها در بین سال‌های ۱۹۱۸ و ۱۹۳۴ قلعه نوسترلیتز مقر پارلمان ایالتی ایالت آزاد مکلنبورگ-استرلیتز بود. بعد از آن نخستین قانون اساسی دموکراتیک یک ایالت آلمان در همان محل مورد مذاکره واقع گردید. اتاق‌های دیگر در کاخ مسکونی پیشین از مارس ۱۹۲۱ از طرف موزه دولتی مکلنبورگ-استرلیتز و کتابخانه ایالتی مکلنبورگ-استرلیتز و از سال ۱۹۲۵ از طرف مرکز اسناد مهم مکلنبورگ- استرلیتز استفاده شده است.
از سال ۱۹۳۵ تا ۱۹۴۵ ، در عصر ناسیونال سوسیالیست، مدرسه پیشوایی برای سازمان تربیت بدنی تحت عنوان "مدرسه رهبری نوسترلیتز" در دانشگاه برلین در قلعه موجود بود. یک مرکز آزمون و تعلیمات مرکزی برای دبیر های تربیت بدنی در سیستم تربیت بدنی ناسیونال سوسیالیست و همچنین برای مدیران و مسئولان نظارتی مدارس دولت نازی آلمان در آن زمان بود. بعد از آن در طول جنگ جهانی دوم، یک بیمارستان نظامی در قلعه و در گوشه مدرسه پیشوایی نوسترلیتز و موزه دولتی راه اندازی می شود. اندکی قبل تر درست قبل از پایان جنگ جهانی دوم، در تاریخ ۳۰ آوریل ۱۹۴۵ ، قلعه نوسترلیتز قربانی یک آتش سوزی گسترده در اثر آتش سوزی می شود. بعدها پس از پایه گذاری جمهوری آلمان، خرابه های قلعه در سال ۱۹۴۹ منفجر می شوند و بعد از آن در دهه ۱۹۵۰ تا پایه های آن تخریب می شود. بعدها در سال های ۲۰۲۱ تا۲۰۲۲، سرداب های محافظت شده مصون می شوند و بعد از آن برج قلعه ۵۱ متری به عنوان یک نقطه عطف راهبردی شهر نوسازی می گردد.
بررسی اجمالی
کاخ مسکونی ساخته شده بین سال های ۱۷۲۶ و ۱۷۳۱ تا پایان سلطنت در آلمان، به عنوان اقامتگاه مهم دوک ها و دوک های بزرگ مکلنبورگ-استرلیتز بود. بعد از آن بنای کاخ با توافقی برای دادگاه و اداره ایالتی و طبق درخواست دوک برای اسکان شهروندان نوین در تاریخ ۲۰ مه ۱۷۳۳ دنبال می شود. بعدها این سند در حال حاضر به عنوان سند پایه گذاری شهر نوسترلیتز در نظر گرفته می شود.
پس از جنگ جهانی اول و انقلاب نوامبر، دولت سلطنتی در آلمان با گزارش دادن جمهوری در تاریخ ۹ نوامبر ۱۹۱۸ به پایان رسید. بعد از آن پس از انتقال کاخ بزرگ دوک به ایالت آزاد مکلنبورگ استرلیتز در سال ۱۹۲۱، مجموعه‌هایی که شاهزاده‌های مکلنبورگ-استرلیتز با هم اجماع نمودند، در موزه حکومتی به نمایش گذاشته شد. بعدها اتاق‌های دیگر در کاخ مسکونی پیشین از سال ۱۹۲۵ از طرف مرکز اسناد راهبردی مکلنبورگ-استرلیتز و پس از اعلام جمهوری وایمار از طرف پارلمان ایالتی منتخب دموکراتیک در ایالت آزاد مورد استفاده واقع گردیدند.
بعدها در سال ۱۹۳۳، با مشارکت والتر کاربه، کتابخانه ایالتی مکلنبورگ-استرلیتز از کاخ به پارکینگ بزرگ دوکال پیشین انتقال پیدا کرد. بعد از آن او موفق شد این مجموعه را بدون صدمه دیدن از جنگ جهانی دوم طی نماید. بعدها در سال ۱۹۵۰ کتابخانه ایالتی مکلنبورگ- استرلیتز برچیده شد. بعد از آن سهام در کتابخانه دولتی در شورین و کتابخانه دانشگاه در روستوک به عنوان نمونه آمد. بعد از آن قسمت های  بسیاری از مجموعه تاریخ ناحیه ای کتابخانه دولتی در نوسترلیتز باقی ماند و بعدها مبنایی برای مجموعه اختصاصی تاریخ ناحیه ای کتابخانه شهر و ناحیه نوبراندنبورگ (در حال حاضر: کتابخانه ناحیه ای نوبراندنبورگ) شد.
بعدها در سال ۱۹۳۴، درست در زمان ناسیونال سوسیالیست، مدرسه اصلی اس ای جهت ورزش های خارج از جاده در قلعه راه اندازی شد. بعد از آن در سال ۱۹۳۵، این مدرسه به عنوان مدرسه پیشوایی سازمان برلین برای فعالیت های بدنی دانشگاه فردریش ویلهلم در برلین تغییر پیدا کرد. بعدها این مدرسه پیشوایی دولت نازی در سیستم تربیت بدنی ناسیونال سوسیالیست، تحت عنوان مرکز تعلیم و آموزش دبیران تربیت بدنی و همچنین تحت عنوان مرکز آموزشی برای مدیران مدارس و مسئولان مدرسه طراحی گردید. بعدها در طول جنگ، علاوه بر مدرسه پیشوایی نوسترلیتز و موزه دولتی مکلنبورگ-استرلیتز، یک بیمارستان نظامی در قلعه تشکیل شد.
بعدها در سال ۱۹۴۵ قلعه گرفتار آتش سوزی مهیبی می شود و بعد از آن مجموعه هایی که هنوز در قلعه بودند ناپدید می شوند. خرابه هایی که می توان بخش هایی از آن را نوسازی نمود، سرانجام در سال ۱۹۴۹ منفجر می شوند و تا سال ۱۹۵۰ به طور کامل تخریب می شوند. بعدها تنها قسمت هایی از پی و سرداب ها در حال حاضر برجای می ماند. بعدها از نظر اهمیت فرهنگی و تاریخی، قلعه نوسترلیتز در مکلنبورگ با قلعه‌های اقامتی دوک‌های مکلنبورگ در گوسترو، لودویگزلوست و شورین قابل مقایسه بود. بعدها از زمان اتحاد مجدد آلمان در سال ۱۹۹۰، تلاش هایی برای نوسازی قلعه صورت می گرفت که این نوسازی ها از طرف چندین سازمان ها و نهاد ها پشتیبانی می شود. بعد از آن در تاریخ ۲۴ اکتبر ۲۰۱۹، نماینده های شهر نوسترلیتز به پیش نویس توافقنامه ای با ایالت مکلنبورگ-پومرانی غربی برای پیشرفت ناحیه شلوسبرگ رأی مثبت می دهند. در ابتدا قرار بود برج قلعه با ارتفاع ۵۱ متر از بیرون با توجه به مدل تاریخی آن نوسازی شود. به جای پر کردن اتاق های زیرزمین فهرست شده براساس برنامه ریزی نخستین، آنها باید پاکسازی گردند و بعد از آن در دسترس قرار گیرند و بعد از آن با پوشش بتنی قابل استفاده پوشانده شوند.
سپس ساختمان ها و سازه های گوناگونی در محله مسکونی و در پارک قلعه نوسترلیتز محفظ گردیدند. بعدها از زمان اتحاد مجدد آلمان در سال ۱۹۹۰، آنان به شکل کاملا گسترده نوسازی شده اند. از غبیل مهم ترین آنان می توان به کلیسای قلعه در فردریش-ویلهلم-باتل-پلاتز، پارکینگ چند طبقه پیشین گرند دوکال در پارک استراس، نارنجی در پارک قلعه و هبتمپل و لویزنتمپل در پارک قلعه اشاره نمود.
لقاح پاک
لقاح پاک (Immaculate Conception) یا لقاح مطهر به دور بودن بسته‌شدن نطفه مریم از گناه نخستین به واسطه فضیلتی که در اثر شایستگی فرزندش عیسی به‌دست‌آورد، اشاره دارد. آموزه‌های کلیسای کاتولیک بر این قرار است که چون بسته‌شدن نطفه خود مریم فعل خداست، او نیز «پاک و مطهر و معصوم» است.
لقاح مطهر با تولد عیسی از باکره که وجود بعدی است، به‌جای آموزه تجسم، اشتباه می‌شود (برای بسته‌شدن نطفه مسیح، عید بشارت گرامی داشته می‌شود.) در حالی که تمام مسیحیان به تولد عیسی از باکره معتقدند، تنها کاتولیک‌ها و برخی از فرقه‌های مسیحیت به آموزه لقاح پاک معتقدند.
با این همه این باور که مریم بری از گناه بوده و نطفه‌اش بدون مرتکب شدن گناه اصلی بسته شده، تا دوران باستان متأخر آموزه‌ای جزمی در کلیسای کاتولیک نبود. در ۱۸۵۴ هنگامی که پیوس نهم، عصمت پاپی را مطرح کرد، لقاح پاک مبدل به آموزه شد. کلیسای کاتولیک ۸ دسامبر را (۹ ماه پیش از تولد مریم) برای این اتفاق گرامی می‌دارد و در بسیاری از کشورهای کاتولیک، روز مقدس تعهد یا جشن پاسداری خوانده می‌شود و در برخی کشورها تعطیل عمومی است.
محمدعلی صفاری
محمدعلی خان صفاری (۱۲۸۰ – ۱۰ خرداد ۱۳۶۷) نظامی، سیاستمدار و نویسندهٔ ایرانی بود.
او رئیس شهربانی کل کشور (۱۳۲۶–۱۳۲۵ و ۱۳۲۸–۱۳۲۷) شهردار تهران (بار اول از ۱۳۳۲ تا ۱۳۳۳ و بار دوم ۱۳۴۶)، استاندار آذربایجان شرقی (۱۳۴۳)، خراسان و مازندران، سناتور انتخابی گیلان در دوره ۶ و ۷ مجلس سنا (۱۳۵۷–۱۳۴۷)، نماینده لاهیجان در مجلس شورای ملی ادوار ۱۸ و ۱۹ و ۲۰ (۱۳۳۳–۱۳۴۰) و رئیس دانشگاه تبریز بود.
زندگی‌نامه
او فرزند میرزا محمدحسین خان منظم‌السلطنه فرزند محمدعلی‌خان امین دیوان و از خانواده‌ای است که نسب خود را به یعقوب لیث صفار می‌رسانند. او در سال ۱۲۸۰ یا ۱۲۷۷ خورشیدی در لاهیجان متولد شد احمد و کاظم صفاری برادران او بودند. صفاری تحصیلات نظامی را در روسیه تزاری و سپس فرانسه به انجام رساند و پس از بازگشت به ایران وارد خدمت نظام شد و به تدریج مدارج ترقی را طی کرد.
بعد از کودتای ۱۲۹۹ که کریم آقاخان بوذرجمهری رئیس بلدیه تهران بود، نایب اول محمد علی صفاری معاونت او را بر عهده داشت و در این سمت نقش مهمی در توسعه شهر تهران و تعریض خیابان‌ها و ایجاد پارک‌ها و میادین ایفا کرد.
او در سال ۱۳۱۱ با درجه سلطانی، به فرماندهی نیروی دریایی رسید و در واقع مأمور تأسیس نیروی دریایی شد. سپس با انتقال به اداره املاک رضاشاه مدتی در صفحات شمال به توسعه املاک رضاشاه و آبادانی آنها مشغول شد. در سال ۱۳۱۸ فرماندار کل گرگان شد و به توسعه این شهر پرداخت و در همین سمت درجه سرهنگی گرفت.
در سال ۱۳۲۰ بعد از رفتن رضاشاه به تهران منتقل شد و مدیرکل انتظامات وزارت کشور شد. یک سال بعد و پس از رسیدن قوام السلطنه به نخست‌وزیری، او به دلیل دوستی با پدر صفاری وی را به ریاست اداره کل نان تهران منصوب کرد. در آن زمان نان در تهران و سایر شهرها جیره‌بندی بود و کوپنی بود. صفاری تا حدی موفق شد وضع نان را در تهران سامان دهی و از مرگ مردم در اثر گرسنگی جلوگیری کند. در سال ۱۳۲۲ به مدیر کلی غله کشور منصوب شد. در سال ۱۳۲۵ پس از رسیدن قوام السلطنه به نخست‌وزیری برای چهارمین بار وی صفاری را به ریاست شهربانی گمارد و برای او درجه سرپاسی گرفت.
او در سال ۱۳۲۱ در حالی که سرگرد ارتش بود به اتهام هواداری از آلمانی‌ها توسط متفقین بازداشت شد ولی چندی بعد آزاد گردید.
در پانزدهم بهمن ۱۳۲۷ که شاه در جلوی آمفی تئاتر دانشکده حقوق با اصابت چند گلوله ترور شد، صفاری رئیس شهربانی بود و به ضارب تیراندازی کرد و او را کشت. او یک بار دیگر رئیس شهربانی شد و سپس به استانداری مازندران منصوب شد. مدتی شهردار تهران شد.
او در ادوار هیجدهم، نوزدهم و بیستم وکیل لاهیجان در مجلس شورای ملی بود. پس از انحلال مجلس بیستم، به استانداری خوزستان برگزیده شد و چندی بعد به استانداری آذربایجان منصوب شد و بعد مجدداً شهردار تهران گردید.
او مجموعاً دو بار رئیس شهربانی، دو بار شهردار تهران، سه دوره نماینده مجلس، سه بار استاندار، و سه دوره سناتور بوده‌است.
او به مدت ۶۰ سال در مصدر امور بود و همهٔ دولت‌ها از او استفاده کردند.
به نوشته باقر عاقلی «وی مردی شوخ و محافظه کار، پرحرف و سالم بود. احدی به او نسبت دزدی نداد و در کارها سرسختی و مبارزه نشان نمی‌داد. در هیچ‌یک از مشاغل خود منشأ اثری نشد.» صفاری به زبانهای فرانسه و روسی مسلط بود. وی به کشورهای شوروی، ایتالیا، فرانسه، بلژیک، یوگسلاوی، هلند، چین ملی، هنگ کنگ، سیام، ویتنام جنوبی، عراق، سوریه، لبنان، اردن، حجاز، اطریش، سوئیس و انگلستان سفر کرد. سناتور صفاری پس از انقلاب اسلامی ۱۳۵۷ برای مدتی کشور را ترک کرد ولی مجدداً به ایران بازگشت و عاقبت در سال ۱۳۶۷ در سن ۸۷ سالگی در تهران بدرود حیات گفت. بیژن صفاری فرزند اوست.
آثار
صفاری مردی اهل مطالعه بود و در جوانی رمانی تاریخی به نام «خان گیلان» نوشت که موضوع آن زندگی خان احمدخان گیلانی (حکمران گیلان در عهد صفویه) بود و در سال ۱۳۱۱ آن را در تهران منتشر نمود. او برادر احمد صفاری (سالار مؤید) بود. محله‌ای مشهور در میدان جهاد تبریز به نام او وجود دارد که کلاً خانه‌های ویلایی هستند و در زمان استانداری وی بر آذربایجان خاوری در باغی با درختان انبوه احداث شده‌اند. این ویلاها با کمک تنها فرزند وی بیژن صفاری طراحی شده‌اند و زمانی به دلیل ادعای قضات دادگستری تبریز به مالکیت آنها موضوع چند پرونده جنجالی در تبریز بودند.
ویلیام جوزف اسلیم
ویلیام جوزف اسلیم (به انگلیسی: William Joseph Slim) (زاده ۶ اوت ۱۸۹۱ – درگذشته ۱۴ دسامبر ۱۹۷۰) که معمولاً به نام بیل اسلیم شناخته می‌شد، یک فیلد مارشال انگلیسی در زمان جنگ جهانی دوم و بعد از آن بود. فعالیت او بیشتر در شمال آفریقا و خاورمیانه و هند بود.
اوهایو (ابهام‌زدایی)
اوهایو نام ایالتی در ایالات متحده است.
الیس آر. دانگن
'''الیس آر. دانگن''' (Ellis R. Dungan; May 11, 1909 – 1909:05:11, December 1, 2001) کارگردان فیلم سینما تامیل اهل ایالات متحده آمریکا بود.
اوغول‌دره
اوغول‌دره (Oğuldərə) یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری آرتساخ است که در استان کاشاتاق واقع شده‌است.
رقص ترکیه‌ای
پایکوبی‌ها یا رقص‌های محلی ترکیه مجموعه رقص‌های محلی ترکیه هستند. ترکیه که در میان سه دریا است و در مسیرهای مهم تجاری قرار دارد، فرهنگی پیچیده و دارد که در پایکوبی‌های گوناگون آن نمود دارد. شکل غالب رقص ترکی انواع پایکوبی‌های خطی است. انواع گوناگونی از پایکوبی‌های محلی در ترکیه اجرا می‌شود که شکل‌های گوناگون دارد و به ساختار فرهنگی هر منطقه مربوط است. پایکوبی بار در استان ارزروم، هالای در شرق و جنوب شرقی ، هورا در تراکیه ، هورون در دریای سیاه، رقص قاشق در قونیه و اطراف آن و لزگ در کارس و اردهان از نمونه‌های شناخته شده این پایکوبی‌ها است.
بار
با توجه ساختار و شکل پایکوبی بار، این رقص توسط گروه‌ها مردم در فضای باز انجام می‌شود. بار در قسمت شرقی آناتولی (استانهای ارزروم، بایبورد، آگری، کارس، آرتوین و ارزنجان) گسترش یافته‌است. ویژگی بار این است که پایکوبان در کنار هم، دست در دست، شانه به شانه و بازو به بازو در کنار هم می‌رقصند. بار برای زنان و مردان با یکدیگر متفاوت است. سازهای اصلی رقص‌های بار داول و زورنا است. بیشتر ضرب‌آهنگ بار ۵/۸ و ۹/۸ است و گاهی از ۶/۸ و ۱۲/۸ استفاده می‌شود.
هالای
این پایکوبی محلی بخشی از رقص ترکی است و تا حد زیادی در آناتولی شرقی، جنوب شرقی و مرکزی اجرا می‌شود. رقص هالای بیشتر با ترکیب طبل و زورنا و همچنین کاوال، سیپسی (نی)، سیگیرتما یا باغلاما (ساز سه تار) اجرا می‌شود. در هنگام پایکوبی ترانه‌های محلی نیز خوانده می‌شود.
هورون
horon (به یونانی: Horos [اسم مذکر ، شکل مفرد ، مفعولی])، که از کلمه یونانی گرفته شده‌است به معنی پایکوبی در یونان باستان و یونان جدید است. در ترکیه هورون، یک سبک رقص است که در منطقه دریای سیاه، ترکیه امروزی یافت می‌شود. رقص‌هایی که هورون نامیده می‌شوند از فرهنگ یونانی این منطقه گرفته شده‌اند و ماهیتی دایره ای دارند که هر کدام با قدم‌های کوتاه مشخص می‌شوند. هورون یا رقص گرد یک پایکوبی محلی عامیانه در منطقه ساحلی دریای سیاه و قسمتهای داخلی آن است. هورون‌ها با داشتن سرعت و ضرب‌آهنگ بسیار متفاوت از رقص‌های محلی دیگر مناطق کشور به نظر می‌رسد. از آنجاکه ملودی‌های هورون بسیار تند است، نواختن برای آن با هر سازی بسیار دشوار است. به همین دلیل از طبل و زورنا برای این رقص استفاده می‌شود. ملودی‌های هورون با نوع کوچکی از زورنا انجام می‌شود که «کورا» نامیده می‌شود.
زیبک
زیبک‌ها، به‌طور کلی، پایکوبی‌های مردمی گسترده آناتولی غربی است که توسط یک یا دو نفر یا توسط گروهی از افراد انجام می‌شود رقص‌های زیبک، به‌طور کلی ضرب ۹/۸ دارند و دارای سرعت‌های مختلفی مانند بسیار آهسته، آهسته، سریع و بسیار سریع هستند. پایکوبی‌های بسیار سریع، به عنوان مثال، رقص تکه (بز) که در بوردور انجام می‌شود دارای ضرب ۱۶/۹ هستند.
بویوک سوفولو (آلاداغ)
بویوک سوفولو {{ترکی|Büyüksofulu) {{ارمنی|Քարսանլի-օղլու}} یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در آلاداغ، آدانا واقع شده‌است. بویوک سوفولو ۱٬۷۳۵ نفر جمعیت دارد و ۹۱۳ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
تابع هزینه تریپلت
در روش‌های یادگیری مبتنی بر شباهت، هدف یاد گرفتن یک تابع شباهت یا معیار فاصله است که مقدار آن، نوسان کمی بین اعضای یک کلاس و نوسان زیادی در خارج از آن کلاس داشته باشد. تابع هزینه تریپلت (انگلیسی: Triplet loss)، نیز یکی از توابع هزینه محبوب در این نوع یادگیری‌ها محسوب می‌شود و موفقیت زیادی در بسیاری از وظایف بینایی رایانه‌ای مانند بازیابی تصویر، تشخیص هویت افراد، تشخیص چهره و غیره داشته است. این تابع هزینه به دلیل عملکرد خوب در مسائلی که با تعداد برچسب بالا و تعداد کم نمونه های آموزشی هر کلاس روبرو هستیم، محبوب شده است. در روش‌های مرسوم طبقه‌بندی، تعداد پارامتر ها به صورت خطی همراه با تعداد برچسب‌ها افزایش پیدا می‌کند و آموزش یک تابع سافت‌مکس برای میلیون‌ها برچسب کاری انجام نشدنی است. یک شبکه عصبی که در آن از تابع هزینه تریپلت، استفاده شده باشد، می‌تواند با یادگیری یک بردار ویژگی فشرده عملکرد بسیار خوبی در مسائل چند کلاسه همچون بازیابی تصویر داشته باشد. به شبکه عصبی که در آن از تابع هزینه تریپلت استفاده شده باشد، شبکه تریپلت(انگلیسی: Triplet Net) گفته می‌شود.[3]
تاریخچه پیدایش
این تابع هزینه اولین بار سال ۲۰۰۹ توسط Weinberger و Saul معرفی شد. آن‌ها این معیار را به گونه‌ای آموزش دادند که k نزدیکترین داده‌های در همسایگی هم، همگی متعلق به یک کلاس باشند و در حداقل فاصله از هم قرار بگیرند و داده‌های کلاس‌های متفاوت در حداکثر فاصله از آن‌ها قرار بگیرند. این تابع هزینه، مستقیماً یک شبکه عصبی پیچشی عمیق را بهینه‌سازی می‌کند و بردارهای ویژگی را به گونه‌ای تولید می‌کند که تصاویر مشابه با یک تصویر نمونه (انگلیسی: Anchor sample)، در فاصله کمی از آن قرار بگیرد. تصاویر مشابه را نمونه‌های مثبت (انگلیسی: positive samples) و تصاویر متفاوت را نمونه‌های منفی (انگلیسی: negative samples) می‌نامند. برای مثال در یک مسئله تشخیص چهره، هویت هر فرد موجود در مجموعه آموزشی، به عنوان یک کلاس در نظر گرفته می‌شود و شبکه برای طبقه‌بندی و تشخیص صحیح تصاویر هر کلاس آموزش می‌بیند. شبکه آموزش دیده، به عنوان یک استخراج‌کننده ویژگی استفاده می‌شود. در نهایت، از یک معیار خاص، مانند فاصله بین بردارها، برای رده‌بندی ویژگی‌های استخراج‌شده انتخاب می‌شود.[2]
اهداف پیدایش
در مسائل طبقه‌بندی سنتی، مدل با مجموعه‌ای از مثال‌ها آموزش می‌دید تا بتواند با دریافت یک داده جدید در ورودی، خروجی صحیح را برای هر کلاس محاسبه کند. برای مثال اگر از یک شبکه عصبی برای طبقه‌بندی یک مسئله با سه کلاس سگ و گربه و اسب استفاده کنید،در صورت آموزش صحیح شبکه، با دادن تصویر یک سگ به آن، مقدار احتمال مربوط به کلاس سگ (کلاس صحیح) می‌بایست بیشترین مقدار را داشته باشد.
ایراد شبکه‌های عصبی عمیق، نیاز آن‌ها به نمونه‌های آموزشی بسیار زیاد برای یادگیری است و پروسه یادگیری و تست مدل، زمانبر است. همچنین در صورت اضافه شدن کلاس جدید، همه این پروسه باید از ابتدا دوباره انجام شود. فرض کنید شما قصد طراحی سیستم تشخیص چهره یک شرکت بزرگ با ۱۰۰۰ کارمند را برعهده دارید. در چنین مسئله‌ای، شما نهایتاً به ۱۰ تصویر از هر یک از کارمندان دسترسی دارید و تعداد کارمندان(کلاس‌ها) تغییر میکند. با توجه به تعداد کم داده‌ها و تعداد زیاد و متنوع کلاس‌ها، شبکه‌های عمیق نمی‌توانند راه حل خوبی برای این مسئله باشند.[1]
در توابع هزینه سنتی مثل cross-entropy یا خطای میانگین مربعات، هدف پیش‌بینی مستقیم یک برچسب، یک مقدار یا مجموعه‌ای از مقادیر است. در توابع هزینه رتبه‌بندی کننده، هدف پیش‌بینی فاصله میان ورودی‌هاست. به این عمل، «یادگیری متریک» (انگلیسی: metric learning) گفته می‌شود. توابع هزینه رتبه‌بندی کننده اسامی مختلفی دارند ولی کار همه آن‌ها شبیه به همدیگر است. معمولاً برای آموزش آن‌ها از دو جفت تصویر (انگلیسی:pairwise) یا یک سه‌تایی (انگلیسی: triplet) از تصاویر استفاده می‌شود. در هر دو روش، فاصله میان بردارهای استخراج‌شده از تصاویر بررسی می‌شود. این تابع هزینه، با تولید نمایش‌های قدرتمند و قابل استناد از داده‌ها، کارایی خودش را در وظایف مختلف ثابت کرده است.[1]
در توابع هزینه رتبه‌بندی کننده:
۱. ویژگی های تصویر ورودی استخراج می‌شود و بردار ویژگی آن تشکیل می‌شود.
۲. از یک معیار فاصله مانند فاصله اقلیدسی یا فاصله کسینوسی برای بررسی فاصله میان تصاویر استفاده می‌شود.
۳. در گام پایانی، استخراج‌کننده‌های ویژگی باید طوری آموزش ببیند که برای تصاویر شبیه بهم، بردارهای ویژگی مشابه و برای تصاویر غیرمشابه بردارهایی متفاوت و با فاصله بیشتر
تولید کنند. توجه کنید که مقدار این بردارها برای ما اهمیتی ندارد و تنها فاصله میان آن‌ها حائز اهمیت است.
معماری شبکه
ایده شبکه تریپلت از شبکه Siamese (انگلیسی: Siamese Network) گرفته شده است با این تفاوت که به جای ۲ شبکه عصبی پیش‌خور (انگلیسی: Feed-forward neural network) با معماری و وزن‌های کاملاً مشابه، در اینجا ۳ شبکه عصبی داریم. وزن‌های شبکه‌ها نیز بین یکدیگر به اشتراک گذاشته می‌شود. فاصله میان تصویر نمونه و جفت تصاویر مثبت و منفی، هر کدام تبدیل به بردارهایی مجزا می‌شود.
معماری این شبکه، مسئله را به یک مسئله طبقه بندی ۲ کلاسه تبدیل می‌کند که هدف در آن، تصمیم گیری در
خصوص این است که کدام یک از تصاویر x+ و x-  به کلاس مشابه با x تعلق دارد. به صورت کلی، هدف یادگیری یک بردار ویژگی معیار است که مشخص کند کدام تصویر به x نزدیک‌تر است. نزدیکی را می‌توان تعبیر دیگری از «داشتن برچسب مشترک» دانست. به عنوان مقایسه‌گر نیز یک تابع سافت‌مکس در خروجی هر یک از مقایسه‌گرهای شباهت تعبیه می‌شود. مشابه با شبکه‌های عصبی پیچشی سنتی، در آموزش آن‌ها از یک الگوریتم بهینه‌سازی نیز استفاده می‌شود. در پایان نیز از الگوریتم پس‌انتشار خطا (انگلیسی: back propagation) برای بروزرسانی مدل به صورت همزمان استفاده می‌شود. [2]
معماری‌های محبوب
برای طراحی این شبکه‌ها از معماری‌های مختلفی استفاده می‌شود. کیفیت ویژگی‌های استخراج‌شده مستقیما روی دقت طبقه‌بندی اثر می‌گذارد. ساختارهای شبکه عمیق‌تر می‌توانند نگاشت‌های ویژگی با اطلاعات معنایی بیشتری را استخراج کنند. در ساخت یک شبکه تریپلت، می‌توان از شبکه‌های عصبی پیچشی (انگلیسی:Convolutional Neural Network)، شبکه‌های خود-رمزنگار (انگلیسی: Autoencoder) یا شبکه‌های بسیار عمیقی مانند AlexNet، ResNet و VGG استفاده کرد. برای تابع فعال‌سازی لایه پایانی نیز معمولا از تابع سافت‌مکس استفاده می‌شود. همچنین استفاده از معیار تنظیم L2 (انگلیسی: Regularization) نیز در این شبکه‌ها رایج است. [5]
آموزش شبکه
هدف یادگرفتن یک تابع شباهت S (x, x’) ناشی شده از یک معیار نرمال است. برای سه نمونه داده x، x1 و x2 برچسب‌ها به صورت مقایسه فاصله بین d(x, x1) و d(x, x2) خواهند بود.
ما به دنبال یک بردار ویژگی معیار و یک تابع شباهت متناسب با شرایط مسئله هستیم. در این فرمول، x1 و x از یک کلاس خواهند بود و x و x2 به کلاس‌های مختلفی تعلق خواهند داشت و معمولاً مثال‌های پیچیده و دشوار را به عنوان جفت کنار هم قرار می‌دهند. x1 و x2 را می‌توان به صورت x+ و x- نیز نمایش داد. تمرکز ما روی یادگرفتن تابع شباهت برحسب یکی از معیارهای فاصله مانند اقلیدسی، کسینوسی و... است و معمولاً از یک شبکه عصبی عمیق انگلیسی:Deep Neural Networks) برای یادگیری استفاده می‌کنند.[2]
در آموزش، یک تصویر نمونه با دو نمونه مثبت و منفی مقایسه خواهد شد. در یادگیری شبکه و بردارهای ویژگی استخراج شده به دنبال موارد زیر هستیم:
۱.  عدم شباهت کم میان تصویر نمونه و تصویر مثبت و فاصله کم بردار ویژگی آن‌ها
۲.  عدم شباهت زیاد میان تصویر نمونه و تصویر منفی و فاصله زیاد بردارهای ویژگی آن‌ها
خروجی تابع هزینه تریپلت می‌تواند سه حالت داشته باشد:
۱. برای تریپلت‌هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه ساده باشد:
d(ra,rn)> d(ra,rp) + m
نمونه منفی از قبل در فاصله مناسبی نسبت به تصویر اصلی قرار دارد. مقدار تابع هزینه صفر خواهد بود و پارامترها بروز نمی‌شوند.
۲. برای تریپلت‌هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه دشوار باشد:
d(ra,rn) <d(ra,rp) + m
نمونه منفی بسیار شبیه به تصویر اصلی است و نسبت به نمونه مثبت، در فاصله نزدیک‌تری به تصویر نمونه قرار دارد. مقدار تابع هزینه مثبت و بیشتر از حداقل فاصله بین آن‌ها خواهد بود.
۳.  برای تریپلت‌هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه نسبتاً دشوار باشد:
d(ra,rp) <d(ra,rn) <d(ra,rp) + m
فاصله تصویر نمونه و تصویر منفی اندکی بیشتر از فاصله تصویر نمونه و تصویر مثبت خواهد بود. مقدار تابع هزینه مثبت خواهد بود ولی مقدار آن بیشتر از حداقل فاصله بین دو بردار نخواهد شد.
در فرمول بالا، dap   و dan  فاصله اقلیدسی بین جفت‌های نمونه-مثبت و نمونه-منفی هستند. m0 فاصله‌ای است که باید میان dap   و dan  باشد. N نیز تعداد سه‌تایی‌های درون یک دسته آموزشی است. f0(xi) نیز نشان‌دهنده بردار ویژگی d بعدی xi است. در فرمول بالا یک زیرنگاشت صفر برای برای f، d و m نوشته شده که به ترتیب بردار ویژگی، فاصله دو بردار و حداقل فاصله تصویر نمونه و تصویر منفی اولیه را نشان می‌دهد. مقدار آن‌ها به مرور بروزرسانی خواهد شد.
یادگیری مثال‌های دشوار
از پیمایش مثال‌های دشوار، به دفعات در آموزش شبکه‌های عمیق استفاده شده است. در آموزش شبکه، از دشوارترین مثال‌های مثبت و منفی برای ایجاد تریپلت‌ها استفاده می‌شود. این روش‌ها می‌توانند به صورت محلی یا سراسری عمل کنند؛ یعنی نمونه‌ها یا از کل مجموعه داده و یا از هر دسته انتخاب شوند.[3]
اساسی‌ترین بخش در آموزش تابع هزینه تریپلت، نمونه‌برداری دقیق و ایجاد سه‌تایی‌ها است. یک سه‌تایی از بخش‌های زیر تشکیل شده است:
· یک تصویر نمونه xa
·   یک نمونه مثبت  xp
·   یک نمونه منفی  xn
تابع هزینه تریپلت، به دنبال یادگیری یک بردار ویژگی است تا در فضای ویژگی، بردار تصویر نمونه به نمونه مثبت نزدیکتر باشد تا نمونه منفی.
در فرمول بالا x1 و x از یک کلاس خواهند بود و x  و x2 به کلاس‌های مختلفی تعلق خواهند داشت و معمولاً نمونه‌های پیچیده و دشوار را  به عنوان جفت کنار هم قرار می‌دهیم. x1 و x2 را می‌توان به صورت x+ و x- نیز نمایش داد. تمرکز ما روی یادگرفتن تابع شباهت برحسب یکی از معیارهای فاصله مانند اقلیدسی، کسینوسی و... است و معمولاً از یک شبکه عصبی عمیق برای یادگیری استفاده می‌کنند.
مقایسه و تعمیم‌ها
در کارهای مرتبط به بینایی رایانه، مانند بازشناسایی، باور غالب این است که تابع هزینه تریپلت، نسبت به توابع هزینه دیگر که از یادگیری متریک به صورت جداگانه استفاده می‌کنند، ارزش کمتری دارد. الکساندر هرمانز، لوکاس بیر و بستین لیب، نشان دادند مدل‌هایی که از ابتدا با تریپلت آموزش دیده‌اند و مدل‌های از پیش آموزش دیده‌ای که با نسخه‌های خاصی از تابع هزینه تریپلت در حال انجام یادگیری عمیق متریک سراسری هستند، عملکرد بهتری از سایر روش‌های مطرح شده تا سال 2017  دارند.[4]
نیک دمسی
نیک دمسی (Nick Dempsey؛ زادهٔ August 13, 1980) یک قایقران قایق بادبانی اهل بریتانیا است.
گرانیت، کلرادو
گرانیت (به انگلیسی: Granite) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان چافی، کلرادو واقع شده‌است. گرانیت ۲٬۷۴۷ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
طرح آیالا
طرح آیالا (به اسپانیایی: Plan de Ayala) پیش‌نویس سندی بود که امیلیانو زاپاتا، رهبر جنبش انقلابی مردم جنوب، طی انقلاب مکزیک نگاشت. در این سند زاپاتا رئیس‌جمهور مکزیک، فرانسیسکو مادرو، را به خاطر خیانت به آرمان‌های انقلاب محکوم و نامشروع می‌داند و به خواسته‌های مادرو در طرح سن لوئیس پوتوسی، و نظرش دربارهٔ اصلاحات اراضی اشاره می‌کند. این طرح نخستین بار در ۲۸ نوامبر سال ۱۹۱۱ در شهر آیالا، ایالت مورلوس، اعلان عمومی شد و بعد در ۱۹ ژوئن ۱۹۱۴ شامل تغییراتی شد. جان ووماک این طرح را همانند «کتاب مقدس» زاپاتیست‌ها می‌داند.
سرگی راتنیکوف
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال هکن، باشگاه فوتبال فلورا تالین، باشگاه فوتبال نیکول تالین، باشگاه فوتبال واسا، باشگاه فوتبال تالین سادام، و باشگاه فوتبال لوادیا تالین اشاره کرد.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال استونی بازی کرده‌است.
مسیحیت و پاگانیسم
مسیحیت و پاگانیسم (Christianity and paganism) پاگانیسم معمولاً برای اشاره به ادیان مختلفی استفاده می‌شود که در دوران تاریخ باستان و قرون وسطی وجود داشته‌اند، مانند ادیان یونانی-رومی امپراتوری روم، از جمله ادیان اسرارآمیز یونانی-رومی، ادیانی مانند فلسفه نوافلاطونی و گنوسیسم، و ادیان قوم‌باور هم در داخل و هم در خارج از امپراتوری مورد باور واقع می‌شوند. در طول قرون وسطی، این اصطلاح همچنین برای اشاره به مذاهب خارج از امپراتوری روم سابق، مانند چندخدایی آلمانی، دین مصر باستان و چندخدایی بالتیک اطلاق می‌شد.
دین‌دین
لیم چول (؛ زادهٔ ۲۰ نوامبر ۱۹۹۱) که بیشتر با نام هنری دین‌دین (DinDin) شناخته می‌شود، رپر، تهیه‌کننده، مجری تلویزیونی و مجری رادیویی اهل کره جنوبی است.
ماریا پیا فوسکو
ماریا پیا فوسکو (Maria Pia Fusco؛ July 8, 1939 – December 13, 2016) یک روزنامه‌نگار، نویسنده و هنرپیشه اهل ایتالیا بود.
از فیلم‌های او می‌توان به ریش آبی، هیتلر: ده روز آخر، سالن کیتی، امانوئل در آمریکا، امانوئل در بانکوک و امانوئل – خشونت علیه زنان چرا؟ اشاره کرد.
آلتون میسون
آلتون میسون (زاده ۲۱ نوامبر ۱۹۹۷ میلادی) مدل اهل آمریکاست. او در ایالت آریزونا متولد شده‌است.
زندگی حرفه‌ای
آلتون اولین سیاه‌پوستی است که در کت والک برند شنل (شرکت) حضور یافته‌است. مجله جی کیو کشور استرالیا آلتون میسون را به عنوان برترین مدل مرد سال ۲۰۱۹ معرفی کرد.
جریت‌لر (آلاداغ)
جریت‌لر یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در آلاداغ، آدانا واقع شده‌است.
گرانیت، وایومینگ
گرانیت (به انگلیسی: Granite) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان لارامی، وایومینگ واقع شده‌است. گرانیت ۲٬۲۳۶٫۰۴ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
بیمارستان توان‌بخشی کودکان هلند بلورویو
بیمارستان توان‌بخشی کودکان هلند بلورویو (Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital) بزرگترین بیمارستان توان‌بخشی کودکان در کشور کاناداست که در شهر تورنتو واقع است. این مرکز درمانی در سال ۱۸۹۹ و با نام «سرای کودکان لاعلاج» برپا شد.
ارنست اوپیک
وی در دانشگاه دولتی مسکو به تحصیل پرداخت و دکترا خود را در دانشگاه تارتو کسب کرد و از سال ۱۹۴۸ تا ۱۹۸۱ در رصدخانه آرما ایرلند شمالی به فعالیت پرداخت.
بیمارستان توان‌بخشی کودکان هلند بلورویو
طی سال‌های طولانی، این بیمارستان گسترش و توسعهٔ فراوان داشته و اینک دارای بخش‌های بستری، کلینیک‌های سرپایی، یک کودکستان، برنامه‌های درسی مدرسه، فناوری‌های یاری‌کننده و فعالیت‌های اطلاع‌رسانی اجتماعی برای ۷٬۰۰۰ کودک و نوجوان دچار ناتوانی و خانواده‌هایشان است. برخی از مهمترین اختلالاتی که در این مرکز بدان‌ها پرداخته می‌شود، فلج مغزی، آسیب‌های اکتسابی مغز، دیستروفی ماهیچه‌ای، قطع عضو، صرع، مهره‌شکاف، لب‌شکری و ناتوانی‌های تکاملی از جمله اوتیسم است. این مرکز درمانی وابسته به دانشکدهٔ پزشکی دانشگاه تورنتو است و نام فعلی‌اش را از سوزان و بیل هلند می‌گیرد که پول زیادی به بیمارستان هدیه دادند.
ارنست اوپیک
اوپیک همچنین برندهٔ جوایزی همچون مدال طلائی انجمن سلطنتی اختر شناسان و جایزه بروس شده‌است.
مجله علوم پزشکی ایران
مجله علوم پزشکی ایران یک ژورنال پزشکی دوماهانه است که در سال ۱۳۴۸ خورشیدی با نام مجله پزشکی پهلوی تأسیس شد و پس از انقلاب ایران نام آن به نام فعلی‌اش تغییر پیدا کرد. سردبیران این مجله حمیدرضا پاکشیر و بهروز آستانه هستند.
هیمانشو رای
هیمانشو رای (Himanshu Rai; ۱۸۹۲ – May 16, 1940) بازیگر، تهیه‌کننده، کارگردان فیلم و از پیشگامان سینمای هند بود
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به شیراز اشاره کرد.
آندریاس راودسپ
آندریاس راودسپ (Andreas Raudsepp؛ زادهٔ December 13, 1993) بازیکن فوتبال اهل استونی است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال ویلیاندی تولویک و باشگاه فوتبال لوادیا تالین اشاره کرد.
بخش مونتویل، شهرستان گیگا، اوهایو
بخش مونتویل (به انگلیسی: Montville Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان جی‌آگو، اوهایو واقع شده‌است. بخش مونتویل ۶۳٫۸ کیلومتر مربع مساحت و ۱٬۹۹۰ نفر جمعیت دارد و ۳۹۳ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
طلوع آفتاب در بهشت
طلوع آفتاب در بهشت یک فیلم عاشقانه آمریکایی به کارگرانی ویمون بون محصول سال ۲۰۱۹ است.
داستان
داستان فیلم در مورد دختری به نام جان است که پدرش فردی بسیار جنگ طلب و متخاصم است. با وجود اینکه پدر جان بسیار مراقب او است، اما جان عاشق یک خلبان نیروی هوایی به نام استیو می‌شود. این فیلم یک داستان عشقی واقعی را روایت می‌کند که در نهایت با پایانی تلخ تمام می‌شود.
جون هیون مو
جون هیون مو (؛ زادهٔ ۷ نوامبر ۱۹۷۶) مجری تلویزیونی اهل کره جنوبی است. پیش از مجری‌گری، او گوینده اخبار و گوینده رادیویی بود.
تحصیلات
جون هیون مو از دانشگاه یانسه با مدرک جامعه‌شناسی و ادبیات انگلیسی فارغ‌التحصیل شده‌است.
نجات یهودیان دانمارکی
نجات یهودیان دانمارکی در هنگام اشغال دانمارک توسط آلمان نازی در جریان جنگ جهانی دوم رخ داد. در یکم اکتبر ۱۹۴۳، آدولف هیتلر دستور دستگیری و تبعید یهودیان دانمارکی را صادر کرد؛ اما جنبش مقاومت دانمارک با کمک بسیاری از شهروندان دانمارکی موفق به تخلیه ۷٬۲۲۰ نفر از ۷٬۸۰۰ یهودی ساکن دانمارک، به همراه ۶۸۶ تن از همسران غیر یهودی ایشان، از راه دریا به سوئد بی‌طرف شد.
این نجات به اکثریت قریب به اتفاق جمعیت یهودیان دانمارک اجازه داد تا از دستگیر شدن توسط نازی‌ها بگریزند و یکی از بزرگترین اقدامات مقاومت جمعی در برابر تجاوز در کشورهای اشغال شده توسط آلمان نازی محسوب می‌شود. در نتیجهٔ این نجات، و به شکرانه میانجیگری دانمارک به نمایندگی از ۴۶۴ یهودی دانمارکی که دستگیر و به اردوگاه انتقالی ترزینشتات در بوهم و موراویا تبعید شدند، بیش از ۹۹ درصد از جمعیت یهودیان دانمارک از هولوکاست جان سالم به در بردند.
سنویو
سنویو (Sounwave) تهیه‌کننده موسیقی اهل ایالات متحده آمریکا است. وی از سال ۲۰۰۵ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
روث جبت
روث جبت (Ruth Jebet؛ زادهٔ November 17, 1996) یک دونده دو استقامت اهل بحرین است.
وی برنده مدال طلا بازی‌های المپیک تابستانی ۲۰۱۶ می‌باشد.
کارولین دروا
کارولین دروا (Caroline Drouin؛ زادهٔ July 7, 1996) بازیکن راگبی ۷ نفره زن اهل فرانسه است.
وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال نقره شده‌است.
گرنت، شهرستان انیو، کالیفرنیا
گرنت (به انگلیسی: Grant) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان اینیو، کالیفرنیا واقع شده‌است. گرنت ۱٬۱۳۷ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
کبوتردریایی ایرانی
کبوتردریایی ایرانی یک پرنده دریایی از خانواده کبوتردریاییان است که پیشتر با کبوتردریایی آدوبون یکی دانسته می‌شد.
بخش مونتویل، شهرستان مدینه، اوهایو
بخش مونتویل (به انگلیسی: Montville Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان مدینا، اوهایو واقع شده‌است. بخش مونتویل ۵۴٫۴ کیلومتر مربع مساحت و ۱۱٬۱۸۵ نفر جمعیت دارد و ۲۹۴ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
کبوتردریایی ایرانی
زیرگونه‌ها
کبوتردریایی ایرانی دارای دو زیرگونه است:
جمعیت
جمعیت این پرندگان در جزیره حلانیات و سقطرا حدود هزاران جفت تخمین‌زده شده‌است. در حالی که جمعیت زیرگونه  تِمپتِیتِر در مجمع‌الجزایر قمر حدود ۵۰۰ جفت است. به احتمال زیاد چندین کولونی این پرنده در اقیانوس هند وجود دارد که هنوز کشف نشده‌اند. در کل حدود ۱۰٬۰۰۰ مرغ‌آب‌شکاف ایرانی بالغ وجود دارد. با این همه جمعیت این پرنده روبه کاهش است.
مرا ببوس، مرا بکش
مرا ببوس، مرا بکش (Kiss Me, Kill Me) فیلمی در ژانر جنایی و نئو نوآر آمریکایی است که در سال ۲۰۱۵ منتشر شد. از بازیگران آن می‌توان به گیل هارولد، بریانا براون، و یولاندا راس اشاره کرد.
الکساندر ترایکوفسکی
الکساندر ترایکوفسکی (Александар Трајковски؛ زادهٔ September 5, 1992) بازیکن فوتبال اهل مقدونیه شمالی است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال زولته وارخم، باشگاه فوتبال مشلان، و باشگاه ورزشی رئال مایورکا اشاره کرد.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال مقدونیه شمالی و مقدونیه شمالی بازی کرده‌است.
پیت رید
پیت رید (Pete Reed؛ زادهٔ ۲۷ ژوئیه ۱۹۸۱) یک قایقران روئینگ اهل بریتانیا است.
وی برنده مدال طلا بازی‌های المپیک تابستانی ۲۰۰۸، ۲۰۱۲ و ۲۰۱۶ شده است.
تیم ملی فوتسال بحرین
تیم ملی فوتسال بحرین نماینده بحرین در مسابقات بین‌المللی فوتسال و یکی از تیم‌های فوتسال آسیایی است.