hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
تعلم مراقب
التعلم بالإشراف  أو التعلم الاستقرائي أو التعلم المُوجَّه هو منهج في تعلم الآلة يقوم باستنتاج  تابع من مجموعة بيانات تدريبية موسومة labeled training data.  تتكون  بيانات التدريب من مجموعة من الأمثلة الواقعية (مثل بيانات مريض في المستشفى، قيمة الأسهم في البورصة إلخ). في التعلم تحت إشراف كل عينة تمثل شيء على أرض الواقع وتتكون زوج بيانات دخل وخرج تكون مدخلات (عادة متجه) والمطلوب التنبوء بقيمة الخرج (يسمى أيضا العلامة الإشرافية).خوارزمية التعلم بالاشراف تحلل بيانات التدريب وو ينتج تابع الاستدلال الذي يستخدم في تعيين الأمثلة الجديدة. السيناريو الأمثل تسمح خوارزمية لتحديد فئات العينات الغير مرئية (الجديدة تماما والتي لم تستخدم في مرحلة التدريب) بشكل صحيح. وهذا يتطلب تعميم خوارزمية التعلم باستخدام بيانات التدريب على العينات الجديدة حالات بطريقة «مقبولة» (انظر الاستقرائي التحيز).
الوظيفة الموازية في علم نفس الإنسان والحيوان غالبا ما يشار إليها  بمفهوم التعلم.
تعلم مراقب نظرة عامة
لحل مشكلة معينة من التعلم تحت الاإشراف يجب إتباع الخطوات التالية:
تحديد نوع أمثلة التدريب. قبل القيام بأي شيء آخر، يجب على المستخدم أن يقرر ما هو نوع من البيانات المستخدمة في مجموعة التدريب. في حالة تحليل خط اليد، على سبيل المثال، قد تكون حرف واحد مكتوب بخط اليد أو كلمة كاملة مكتوبة يدويا.
جمع مجموعة التدريب. مجموعة التدريب يجب أن تكون ممثلة في العالم الحقيقي باستخدام تابع. وهكذا مجموعة من المدخلات الكائنات التي تم جمعها والتي تتناظر مع مخرجات (فئات، أو وسوم)  التي أيضا  يتم جمعها سواء بالاستعانة بالخبراء أو عن طريق القياسات المخبرية.
تحديد طريقة تمثيل خصائص (قسمات) المدخلات لتابع التعلم. دقة التابع المُعلّم يعتمد بشدة على كيفية تمثيل الكائن المدخل. عادة يتم تحويل الكائن المدخل تتحول إلى متجه (متجه رياضي) من الخصائص، وهي عبارة عن مقادير عددية أو سلاسل حرفية محددة توصف الكائن المدخل،  عدد الخصائص يجب أن لا يكون كبير جدا، وهذا ما يصطلح بتسميته  لعنة الأبعاد، ولكن يجب أن تحتوي على ما يكفي من المعلومات للتنبؤ بدقة بقيم الخرج.
تعلم مراقب نظرة عامة
إكمال التصميم. تشغيل خوارزمية التعلم على مجموعة التدريب. بعض خوارزميات التعلم تحت إشراف تتطلب من المستخدم تحديد بعض معاملات (بارامترات) التحکم. هذه المعامالات يمكن تعديلها عن طريق تشغیل خورزمیات تحسین الأداء على مجموعة فرعية (تسمى مجموعه التحقق من الصحة) من مجموعة التدريب، أو عبر عبر التحقق من صحة.
تقييم دقة تابع التعلم. بعد التعديل والتعليم للمعاملات (البارامترات)،  قبل البدء بعملية التدريب يتم فصل مجموعة التدريب إلى مجموعتين الأولى تسمى مجموعة التعليم والأخرى مجموعة الفحص يتم اختبار أداء تابع التعلم باستخدام مجموعة الفحص. هناك طرق كثير لفصل مجموعة الفحص عن مجموعة التعليم، أهمها التصديق المتقطع، التصديق بالفصل، التصديق ترك واحد خارجا.
مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم تحت إشراف متوفرة، مع كل نقاط القوة والضعف فيها. لا يوجد خوارزمية تعلم واحدة تعمل بشكل أفضل من الخوارزميات الأخرى على جميع مسائل التعلم بالأشراف انظر لا يوجد غداء مجاني نظرية).
هناك أربع قضايا رئيسية تأخذ بعين الاعتبار في التعلم تحت الإشراف:
تعلم مراقب نظرة عامة
أول مسألة هي إيجاد مصالحة (توازن) بين الانحياز والانحراف . تخيل أنه تتوفر لدينا عدد من بيانات التدريب المختلفة ولكن بنفس الجودة. تنحاز خوارزمية التعلم  لمدخل معين  إذا تدربت باستخدام مجموعات البيانات بشكل خاطئ بحيث تتنبأ بقيمة الخرج للمدخل  بشكل صحيح ولكن الأسلوب خاطئ (يقصد بهذه المشكلة الحفظ المباشر لبيانات الدخل وما يقابلها من الخرج بدون أي تعميم). يكون لخوارزمية التعلم انحراف معال مرتفع معين الإدخال  إذا كانت تتنبأ بقيم خرج مختلفة عند استخدام بيانات تدريب مختلفة. خطأ التنبؤ للمصنف المدرب هو وثيق الصلة بمجموع الانحياز والانحراف لخوارزمية التعلم. عموما، هناك علاقة تبادلية بين الانحياز والانحراف. خوارزمية التعلم ذات انحياز منخفض ويجب أن تكون «مرنة» بحيث تناسب البيانات المدخلة. ولكن إذا كانت خوارزمية التعلم  أيضا مرنة تناسب كل  مجموعات بيانات التدريب المختلفة، تكون عالية التباين. التوجه الرئيسي في طرق التعليم بالاشراق هو أن تكون قادرة على ضبط هذه المقايضة بين  الانحياز والانحراف (إما تلقائيا أو من خلال توفير كمية متغيرة-بارامتر-   يمكّن المستخدم من ضبط  الانحياز/ الانحراف)
تعلم مراقب نظرة عامة
المسألة الثانية هي كمية بيانات التدريب المتاحة بالنسبة إلى تعقيد التابع «الصحيح» (المصنف أو تابع الانحدار -  المقصود بالتابع الصحيح أن بعد تشغيل خوارزمية التدريب لمرات عديد يتم اختيار أنسب تابع تعلم ويكون صاحب الدقة الأكبر ويطلق عليه التابع الصحيح). إذا كان التابع الصحيح بسيطا، عندها سوف نكون بحاجة إلى خوارزمية تعلم «غير مرنة» فيها انحياز مرتفع وانخفاض في الانحراف وسنكون قادرين على تحقيق ذلك باستخدام كمية صغيرة من البيانات. ولكن إذا كان التابع الصحيح معقد للغاية (على سبيل المثال، لأنه يعتمد على التفاعلات المعقدة بين العديد من المدخلات والخصائص المختلفة ويتصرف بطريقة مختلفة وفقا  لكل فضاء فرعي من فضاء المدخلات)، عندها سنكون بحاجة إلى كمية كبيرة من بيانات التدريب وخوارزمية تدريب تتمتع «بمرونة» عالية مع انخفاض في التحيز واختلاف كبير في الانحراف.
تعلم مراقب نظرة عامة
المسألة الثالثة هي أبعاد فضاء المدخلات. إذا كان عدد خصائص متجه الدخل كبير جدا تصبح مسألة التعلم صعبة الحل جدا حتى لو أن تابع التعلم الصحيح يعتمد على عدد قليل من تلك المدخلات. وذلك لأن العديد من  الأبعاد «إضافية» يمكن أن تشوش خوارزمية التعلم وتؤدي إلى انحراف عالي في أداء الخوارزمية. من هنا  ارتفاع أبعاد المدخلات عادة ما يتطلب ضبط المصنف ليتمكن من الوصول انحراف منخفض وانحياز عالي. في الواقع، إذا كان هناك مهندس يستطيع  إزالة  الخصائص عديمة الصلة من فضاء الدخل يدويا، ومن المرجح أن تؤدي هذه الإزالة إلى تحسين دقة التابع المكتسب بالتعلم. وبالإضافة إلى ذلك، هناك العديد من خوارزميات اختيار الميزات التي تسعى إلى تحديد الخصائص (الميزات) ذات الصلة  والتخلص من الميزات عديمة الصلة. بشكل مبسط تسعى إستراتيجية تخفيض الأبعاد   إلى تبديل (إسقاط هندسي) فضاء البيانات المدخلة إلى فضاء أقل أبعاد قبل تشغيل خوارزمية التعلم بالإشراف.
تعلم مراقب نظرة عامة
والمسألة الرابعة هي درجه الضوضاء في قیم الخرج المطلوبة (مقاىير تابع الهدف الإشرافية). إذا  كانت مجموعة التدريب تحتوي قيم غير صحيحة في خانة الخرج (بسبب الخطأ البشري أو الأخطاء في أجهزة القياس)، في هذه الحالة تقوم خوارزمية التعلم باكتساب تابع يعطي قيم لا تتطابق مع أمثلة التدريب الواقعية. السعي إلى تكييف البيانات بشكل دقيق جدا يؤدي إلى الإفراط في التناسب. بالإمكان الوصول إلى الإفراط في التناسب حتى عندما لا يكون هناك أخطاء في القياس (الضوضاء العشوائية) إذا كنت تحاول تعلم تابع (دالة) معقدة جدا بالنسبة نموذج التعلم. في مثل هذه الحالة ذلك الجزء من تابع الهدف لا يستطيع تمثيل بيانات التدريب «المعطوبة» وتدعى هذه الظاهرة باسم الضوضاء القطعية ‏. عندما يكون أي نوع من الضوضاء في مجموعة بياناتك الحالية، فمن الأفضل المضي باستخدام مخمن لأعلى أنحياز وأقل مقدار انحراف.
تعلم مراقب نظرة عامة
في الواقع، هناك عدة طرق للتخفيف من حدة الضوضاء في قيم الخرج مثل التوقف المبكر لمنع فرط الملاءمة وكذلك الكشف عن وإزالة  أمثلة التدريب المشابة بالضوضاء  قبل تشغيل خوارزمية التعلم بالاشراف. هناك العديد من الخوارزميات التي تحدد وتزيل الأمثلة التدريبية  التي يشتبه بأنها مشوشة بالضجيج قبل البدء بالتدريب وهذا يؤدي إلى انخفاضخطأ التعميم ‏ مع دلالة إحصائية.
عوامل أخرى في الاعتبار عند اختيار وتطبيق خوارزمية التعلم ما يلي:
تعلم مراقب نظرة عامة
عدم تجانس البيانات. إذا كان متجه الخصائص تتضمن أنواع مختلفة من الخصائص  (متقطعة، متقطعة مرتبة، عددي،  قيم مستمرة)، بعض الخوارزميات هي أسهل لتطبيق أكثر من غيرها. العديد من الخوارزميات، بما في ذلك شعاع الدعم الآلي، الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، الشبكات العصبية و  خوارزمية الجار الأقرب   تطلب إدخال خصائص بمقادير عددية وفي مقاييس بنطاقات متشابهة (على سبيل المثال، الفاصلة بين [-1,1]). الطرق التي تستخدم دوال الفاصلة، مثل خوارزمية الجار الأقرب وشعاع الدعم الآلي مع نواة جاوس، تتطلب وجود البيانات متجانسة وبمقاييس عددية متناسبة.  بالمقابل ميزة طريقة أشجار القرار هو أنها تتعامل بسهولة مع البيانات غير المتجانسة.
الإطناب (التكرار) في البيانات. إذا كان خصائص الدخل تحتوي على معلومات زائدة عن الحاجة (على سبيل المثال، خصائص بينها ترابط إلى حد كبير-  تواجد مجموعة مقادير بالإضافة إلى المتوسط الحاسبي لها في فضاء الإدخال) بعض خوارزميات التعلم (مثل الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستيو المسافة على أساس أساليب) تعمل بشكل سيئ عند وجود عدم الاستقرار العددي في بيانات الدخل (مثلا خصيصة الطول تتراوح بين 1.2 و 2.1 متر، في حين خصيصة الوزن تتراوح بين  30 و 110 كيلو جرام). هذه المشاكل يمكن حلها في كثير من الأحيان من خلال استخدام بعض أشكال التنظيم الرياضي.
وجود تفاعلات ولاخطية في قيم خصائص الدخل. إذا كان كل من الميزات يساهم بشكل مستقل في قيم الخرج، عندها تقوم الخوارزميات الخطية (مثل الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، دعم آلات ناقلات، ساذجة Bayes)  ودوال المسافة  (على سبيل المثال، خوارزمية الجار الأقرب، شعاع الدعم الآلي مع نواة جاوس) بأداء جيد عموما. ولكن، إذا كان هناك تفاعلات معقدة بين خصائص الدخل، عندها تقوم خوارزميات من قبيل أشجار القرار والشبكات العصبية بالعمل بشكل أفضل لأنها مصممة خصيصا لاكتشاف هذه التفاعلات.  يمكن تطبيق الطرق الخطية في هذه الحالة أيضا، ولكن يجب أن يقوم المهندس  بتحديد التفاعلات يدويا عند استخدامها.
تعلم مراقب كيف تعمل خوارزميات التعلم تحت إشراف
لنفترض أنه لدينا مجموعة أمثلة تدريبة تشمل N عنصر تتوزع بالشکل التالي   حيث أن   هو متجه الخصائص للمثال التدريبي رقم i  والمتغير  هو  الوسم المقابل له (أي التصنيف أو قيمة الخرج المطلوبة). خوارزمية التعليم تبحث عن تابع (علاقة رياضية)  حيث أن X هو فضاء الدخل و Y هو فضاء الخرج. التابع g هو عنصر من مجموعة التوابع الممكنة G الممكن وجودها بين فضائي الدخل والخرج. هذه المجموعة تسمى بالغالب فضاء الفرضية. في بعض الأحيان  يكون من المناسب  إعادة تبيان التابع g باستخدام تابع إحراز النقاط  بشكل مشابه للتابع g بحيث أنه عوضا عن مقدار الوسم يقوم بارجاع مقدار y الذي يملك أكبر مقدار من النقاط.  دعنا نستخدم F  لترميز فضاء النقاط.
على الرغم من أن  و  يمكن أن يكون أي فضاء من التوابع. إلا أن العديد من خوارزميات التعلم تعتمد النماذج الاحتمالية حيث  يأخذ شكل نموذج الاحتمال الشرطي أو  يأخذ شكل نموذج الاحتمالات المشتركة . على سبيل المثال، بايز البسيط وتحليل التمايز الخطي  نماذج  تعتمد الاحتمالات المشتركة، بينما الانحدار اللوجستي هو نموذج يعتمد الاحتمال الشرطي.
تعلم مراقب كيف تعمل خوارزميات التعلم تحت إشراف
هناك نهجين أساسيين اختيار  أو : تقليل المخاطر التجريبية و  تقليل المخاطر الهيكلية. يقوم نهج تقليل المخاطر التجريبية بالبحث عن التابع الذي يناسب بيانات التدريب بشكل أفضل. في حين أن  تقليل المخاطر الهيكلية تتضمن تابع ضريبة التي تتحكم بشكل مقايض (متوازن) الانحياز/الانحراف.
في كلتا الحالتين، فمن المفترض أن تتكون مجموعة التدريب من عينة مستقلة و مثالية التوزيع، . من أجل قياس مدى تناسب التابع مع بيانات التدريب، يتم تعريف تابع الخسارة  . للتدريب على سبيل المثال  قيمة الخسارة الناتجة من التنبؤ بالمقدار  هو .
الخطر  للتابع  ويعرف بالخسارة المتوقعة ل . هذا يمكن أن يتم تقديره من بيانات التدريب كما في العلاقة التالية
في تقليل المخاطر التجريبية، تقوم خوارزمية التعلم بالإشراف  بالبحث عن تابع  بحيث يقلل من . وبالتالي فإن خوارزمية التعلم بالإشراف يمكن بناؤها من خلال تطبيق خوارزميات الاستمثال للعثور على .
تعلم مراقب كيف تعمل خوارزميات التعلم تحت إشراف
عندما يكون  بالاعتماد احتمال ذو توزيع شرطي  وتابع الخسارة سالب لوغاريتم تقدير الاحتمال: عندها تقليل المخاطر التجريبية  هو ما يعادل أقصى تقدير الاحتمالات.
عندما يحتوي  على العديد من التوابع المرشحة أو مجموعة تدريب غير كبيرة بما فيه الكفاية، يؤدي تقليل المخاطر التجريبية إلى ارتفاع في الانحراف (المعياري) وضعف في التعميم.  خوارزمية التعلم تقوم
بحفظ الأمثلة التدريبية دون تعميم. وهذا ما يسمى أيضا الافراط في التناسب.
يهدف تقليل المخاطر الهيكلية إلى منع الافراط في التناسب عن طريق دمج تنظيم الضريبة في التحسين. تنظيم الضريبة  يمكن أن يعرض على أنه تنفيذ شكل من أشكال أوكام الذي يفضل استخدام توابع بسيطة على الأكثر تعقيدا.
مجموعة واسعة من الضرائب وظفت بشكل يتوافق مع تعريفات مختلفة للتعقيد. على سبيل المثال في الحالة التي يكون فيها وظيفة  هو دالة خطية من شكل
تعلم مراقب كيف تعمل خوارزميات التعلم تحت إشراف
هو تابع تنظيم عقوبة شائع الذي يطلق عليه أيضا القاعدة الإقليدية المربعة من الأوزان المعروفة أيضا باسم المبدأ  . المبادئئ الأخرى تشمل المبدأ    ، ، المبدأ   ، حيت أن  عدد غير-صفري. تابع العقوبة يمثل عادة ب .
مشكلة تحسين (تمثيل) التعليم بالإشراف  هي العثور على تابع    يقلل من
يضبط  المقايضة (التوازع) الانحياز-الانحراف . عندما هذا يؤدي إلى تقليل المخاطر التجريبية مع انخفاض التحيز وارتفاع الاتحراف. عندما يكون مقدار   كبير، سوف يكون خوارزمية التعلم ارتفاع الانحياز وانخفاض الانحراف. قيمة  يمكن اختيار تجريبيا عبر التصديق المتقطع.
لدى تعقيد الضريبة تفسير بيزياني, في هذه الحالة  هو  الاحتمال اللاحق  للتابع .
تعلم مراقب التدريب التّوالدي
أساليب التدريب المذكورة أعلاه هي أساليب تدريبية تمييزية لأنها تسعى إلى إيجاد تابع  لكي يميز جيدا بين قيم الإخراج المختلفة (انظر النموذج التمييزي). لأجل حالة خاصة حيث  هو توزيع احتمالي مشترك وتابع الخسارة  هو سالب لغواريتم تقدير الاحتمال خوارزمية تقليل الأخطار تقوم بالتدريب التوالدي ، لأن التابع  يمكن اعتباره نموذج توالدي يقوم بتفسير كيف تم إنشاء بيانات التدريب. خوارزميات التدريب توالدي غالبا ما تكون أبسط وأكثر كفاءة حسابيا من خوارزميات التدريب التمييزية . في بعض الحالات يمكن أن يكون الحل حسابها في شكل قريب من حلول خوارزميات  بايز البسيط وتحليل التمايز الخطي.
تعلم مراقب تعميم التعلم تحت الإشراف
هناك العديد من طرق تساعد على تعميم مشكلة التعلم تحت الإشراف:
التعلم النشط: بدلا من افتراض أن كل أمثلة التدريب موجودة في بداية التعلم، تقوم خوارزميات التعلم النشط بجمع أمثلة جديدة بشكل تفاعلي، عادة عن طريق طلب استعلامات من الإنسان المستخدم. في كثير من الأحيان، الاستعلامات تعتمد على البيانات غير المسماة، وهو السيناريو الذي يجمع بين التعلم بالإشراف النصفي والتعلم  النشط.
زين العابدين مؤتمن
ميرزا زين العابدين بن داوود مؤتمن دُنبُلي ضرابي كاشاني (4 يونيو 1914، طهران - 24 أكتوبر 2005، طهران) مدرس، روائي، شاعر ومؤلف إيراني.
زين العابدين مؤتمن حياته
ولد في طهران من أصل كاشاني ونشأ في أسرة عريقة على قدر كبير من الأدب والعلم؛ وقد تعلم في مدرسة البُرز الأمريكية وأخذ شهادة البكالوريوس في الأدب عام 1936. حصل على درجة الماجستير في الأدبين الفارسي والإنجليزي عام 1914. كان يعمل من قبل وزارة الثقافة من 1914 حتى 1983 كمدرس لغة والأداب. عش النسر هي أول رواية التاريخية کتبها التي اشتهر بها.
المرأة القوية دو بونغ سون
المرأة القوية دو بونغ سون (هانغل: 힘쎈여자 도봉순) مسلسل دراما رومانسي كوميدي كوري جنوبي، عرض لأول مرة في 27 يناير 2017 على قناة JTBC. ومن المقرر عرض الموسم الثاني من المسلسل في عام 2023.
المرأة القوية دو بونغ سون القصة
تتحدث الدراما عن امرأة تدعى “دو بونغ سون” منذ أن ولدت وهي تمتلك قوة جبارة، فـحال إمساكها لأي شيء بقوة يتحطم بين يديها. “آهن مين هيوك” تربطه علاقة حب مصلحة بونغ سون وهو وريث مميز من الجيل الثاني وذو ميول جنونية وفي الوقت ذاته. “غوك دو” تكن بونغ سون مشاعر حب له من طرف واحد.
المرأة القوية دو بونغ سون الانتاج
الدراما من تأليف بايك مي كيونغ التي كتبت في السابق هذا حبي وإخراج لي هيونغ مين الذي عمل على مسلسل السيدة المزاجية ونام جونغ جي.
في 27 مايو 2022 ، أعلن عن ان المسلسل سيحصل على موسم ثاني من بطولة، كيم جونغ اون وكيم هاي-سوك ولي يو مي واونغ سيونغ-ووي وبيون وو-سيوك. ومن المقرر عرضه في النصف الأول من عام 2023.
يجمع المسلسل بين بارك هيونغ سيك ويو جاي ميونغ اللذين عملا معًا في الدراما هوارانغ على قناة KBS2.
بدأ التصوير في أكتوبر 2016 وانتهى في 11 أبريل 2017.
وليد عبد العزيز (حارس مرمى)
وليد عبد العزيز لاعب كرة قدم مصري سابق في مركز حراسة المرمى ، وقد شارك مع ناديي جولدي وسوهاج في الدوري الممتاز موسمي 1999–2000 و2001–2002.
التفاوت التنموي بين الجهات في تونس
التفاوت التنموي بين الجهات في تونس هو تفاوت في التنمية بين تونس الكبرى والمناطق الساحلية من جهة وبين المناطق الداخلية من جهة أخرى.
التفاوت التنموي بين الجهات في تونس الأسباب
يرجع التفاوت التنموي بين الجهات لعدة أسباب من أهمها تركيز النظام القائم من الاستقلال في 1956 إلى الثورة التونسية في 2011 على التنمية في تونس الكبرى والمناطق الساحلية إذ أن 80% من اعتمادات التنمية كانت للمناطق الساحلية والسياحية و 20% فقط للمناطق الداخلية، وعزوف رجال الأعمال التونسيين عن الاستثمار في المناطق الداخلية. كذلك يرجع أحد الأسباب إلى تحدر عدد كبير من رؤساء الحكومات في تونس منذ الاستقلال وإلى حد الآن من المناطق المحظوظة.
يقول المؤرخ الهادي التيمومي في كتابه "تونس بين 1956 و1987":
التفاوت التنموي بين الجهات في تونس الأسباب
"وقد حاول الاستعمار الفرنسي تركيز جل إستماراته في الاماكن التي يقطنها مستوطنون فرنسيون مثل مدن تونس وبنزرت وسوسة وصفاقس، حيث سعى إلى تعبيد شبكة كبيرة من الطرقات إضافة إلى تطوير قطاعات إقتصادية أخرى بهذه المناطق مثل الصناعة إضافة إلى الاستثمار في الثقافة والمسرح والفن والسينما والمكتبات والعمران العصري. أما دواخل البلاد وهي مناطق غير محظوظة بطبيعتها من حيث المناخ والموارد فقد تركها الاستعمار على تخلفها تقريبا عن قصد حتى تكون بمثابة المخزون الاحتياطي من الجنود لجيوشه ومن اليد العاملة الرخيصة الثمن لمؤسساته الاقتصادية ومن الخادمات والخدم في المنازل لتحسين نوعية حياة مواطنيه وقد تعمق بمرور الزمن التطور اللامتكافئ بين هذه المناطق المتخلفة والمخلفة وبقية مناطق البلاد. يمكن القول أن عدم التكافؤ بين مناطق السواحل التونسية والمناطق الداخلية قد بدأ منذ فترة الاستعمار وتواصل حتى بعد خروج الاستعمار وإلى يومنا هذا."
التفاوت التنموي بين الجهات في تونس المظاهر
الجدول من موقع نواة الذي استقى البيانات من المعهد الوطني للإحصاء ووزارة الشؤون الاجتماعية ودراسة صادرة عن اليونيسيف ووزارة التنمية الجهوية والتخطيط ووزارة التنمية والاستثمار والتعاون الدولي.
التفاوت التنموي بين الجهات في تونس الحلول
نص دستور تونس الصادر في 2014 على مبدأ التمييز الإيجابي لفائدة المناطق الداخلية إذ نص الفصل 12 على «تسعى الدولة إلى تحقيق العدالة الاجتماعية، والتنمية المستدامة، والتوازن بين الجهات، استناداً إلى مؤشرات التنمية واعتماداً على مبدأ التمييز الإيجابي.» ويرى الخبراء أن على القطاع العام أن يستثمر في هذه المناطق ولو لفترة قصيرة بعد عدم قدرة القطاع الخاص على ذلك، وعلى اعتماد «لامركزية التنمية»، أي أن الجهة تكون مسؤولة عن التنمية داخلها. وبُرمجت في ميزانية 2012 عدة مشاريع لفائدة المناطق الأقل تنمية.
زكي عبد الفتاح
زكي عبد الفتاح لاعب كرة قدم مصري سابق في مركز حراسة المرمى ومدرب حراس مرمى حاليًا، من مواليد مدينة المحلة، ويتمتع بقدرات تدريبية خاصة جعلته أحد أفضل مدربي الحراس، وقد سبق له تدريب حراس مرمى المنتخب المصري.
وائل عبد الستار
وائل عبد الستار لاعب كرة قدم مصري سابق في مركز حراسة المرمى ، وقد شارك مع نادي غزل السويس في الدوري الممتاز موسم 2001–2002.
الاستفتاء الدستوري التركي 2017
أجري استفتاء دستوري في تركيا يوم الأحد 16 أبريل 2017. ولقد صوت الناخبون على مجموعة من 18 تعديلًا مقترحًا على دستور تركيا. اقترحت التعديلات منذ فترة طويلة من قبل حزب العدالة والتنمية الحاكم وزعيمه، الرئيس رجب طيب أردوغان، فضلًا عن موافقة حزب الحركة القومية المعارض عليها. شملت التعديلات الأخذ بالرئاسة التنفيذية التي تحل محل نظام الحكم البرلماني القائم، وإلغاء منصب رئيس الوزراء، ورفع عدد المقاعد في البرلمان من 550 إلى 600 مقعد وتغييرات في المجلس الأعلى للقضاة والمدعين العامين.
توصل حزب العدالة والتنمية وحزب الحركة القومية إلى اتفاق بشأن دستور جديد مقترح في 8 ديسمبر بعد شهر من المفاوضات، ليبدؤا بالعملية البرلمانية للشروع في إجراء استفتاء بشأن المقترحات.
الاستفتاء الدستوري التركي 2017
في 20 يناير 2017، صوت البرلمان لطرح التعديلات المقترحة على الاستفتاء بأغلبية 339 صوتًا، متجاوزًا بذلك الغالبية المطلوبة من ثلاثة أخماس والتي تضم 330 صوتًا. وأعلن حزب الشعب الجمهوري المعارض الرئيسي أنه سيسعى إلى إلغاء التصويت البرلماني من خلال المحكمة الدستورية، مستشهدًا بوجود مخالفات مثل التصويت العلني وترهيب النواب خلال عملية التصويت. وأعلن الرئيس رجب طيب أردوغان تاريخ الاستفتاء في 16 أبريل 2017.
الاستفتاء الدستوري التركي 2017 خلفية
اقترح وزير العدل آنذاك سيميل تشايشك نظامًا رئاسيًا للبلاد في عام 2005 بدعم من رئيس الوزراء في ذلك الوقت رجب طيب أردوغان. ومنذ ذلك الحين دُعم النظام الرئاسي علنًا من قبل قادة حزب العدالة والتنمية التركي عدة مرات، جنبا إلى جنب مع المطالبة بإقرار دستور جديد للبلاد. اقترح نائب رئيس حزب العدالة والتنمية هياتي يازسي شهر أبريل من عام 2017 موعدا للاستفتاء.
الاستفتاء الدستوري التركي 2017 التعديلات المقترحة
أبرز التعديلات المقترحة على الدستور التركي تتضمن:
الاستفتاء الدستوري التركي 2017 ردود الفعل
ألمانيا – قالت أنغيلا ميركل أن نتيجة الاستفتاء المتقاربة أظهرت أن تركيا منقسمة وأن التقارير عن المخالفات يجب أن تؤخذ مأخذ الجد. وقال بيتر ألتماير، رئيس المستشارية، أن ألمانيا «تحترم نتيجة جاءت في تصويت حر وديمقراطي».
الاتحاد الأوروبي – أعرب المتحدث باسم رئيس المفوضية الأوروبية جان كلود يونكر، عن قلقه إزاء الادعاءات بوجود مخالفات في الاستفتاء ودعا السلطات المدنية التركية إلى إجراء تحقيقات شفافة في المطالبات.
الاستفتاء الدستوري التركي 2017 انظر أيضًا
الأزمة الدبلوماسية الهولندية التركية 2017 - تسبب منع هولندا وزير الخارجية التركي مولود تشاويش أوغلو من الدعاية للاستفتاء بين الأتراك المقيمين في هولندا في اندلاع أزمة دبلوماسية بين البلدين.
إليوت سميث
ستيفن بول «إليوت» سميث (بالإنجليزية: Elliott Smith) (6 أغسطس 1969 – 21 أكتوبر 2003) كان مغن، ملحن وموسيقار أمريكي. ولد سميث في أوماها، نيبراسكا، ترعرع في تكساس، وعاش معظم حياته في بورتلاند، أوريغون. كانت الإيتار آلة عزفه الأساسية، على الرغم من أنه كان يتقن أيضا العزف على البيانو والكلارينيت، الإيتار باس، الطبول، والهارمونيكا. كان لسميث أسلوب صوتي لمميز يتسم «بأداء هامس برقة بيت العنكبوت»، اشتهر سميث بأغنية «مس ميزري»— التي أدرجت في الموسيقى التصويرية لفيلم غود ويل هانتينغ (1997) — وقد رشحت لجائزة أوسكار في فئة أفضل أغنية أصلية في عام 1998.
تعاطى سميث الكحول والمخدرات، نتيجة معاناته من الاكتئاب، وظهر ذلك في مواضيع أغانيه. في عام 2003، بسن 34, توفي في لوس أنجلوس, كاليفورنيا، من طعنتين في الصدر. ولم يوضح تشريح الجثة ما إذا كان الموت نتيجة انتحار. في وقت وفاته، عمل سميث على ألبومه السادس From a Basement on the Hill الذي كان أصدر بعد وفاته في عام 2004.
إيحي
إيحى هو إله في الديانة المصرية القديمة، وهو يمثل نشوة اللعب بالشخشيخة (الخشخيشة)، وقد يعني اسمه «لاعب الشخشيخة»، في إشارة إلى ما يمثله، أو قد يعني الاسم "العجل"، في إشارة إلى علاقته مع الإلهة البقرة حتحور التي كان كثيرا ما يقال إنها والدته، في حين تم في أوقات أخرى اعتباره ابناً لإلهات أخريات بمن فيهن إست وسخمت ونيث، ولكن الثابت أن الإله حور هو والد إيحى. وقد كان يصور إيحى كطفل يحمل الشخشيخة أو كطفل عارٍ واضعاً إصبعه في فمه. وكان يعبد جنبا إلى جنب مع حورس (رب إدفو) وحتحور (ربة دندرة) في دندرة.
حماد الأنصاري
حماد بن محمد الأنصاري الخزرجي السعدي، (1343- 1418 هـ / 1925- 1998 م) يرجع نسبه إلى الصحابي سعد بن عبادة، عالم مسلم، ولد ببلدة يقال لها تادمكة في مالي بإفريقيا.
حماد الأنصاري نشأته
نشأ عند عمه الملقب بالبحر لسعة علمه ودقة فهمه، حيث حفظ القرآن مبكراً وعمره ثمان سنوات، وعلوم الآلة، وكذلك الحديث، والكثير من المتون والمنظومات قبل سن الرشد، فقد كان يحفظ الملحة للحريري والكافية والألفية لابن مالك، وألفية السيوطي، وجمع الجوامع لتاج الدين السبكي، والمعلقات السبع وقصائد العرب وغيرها.
خرج من بلده، مهاجراً بسبب الإستعمار الفرنسي.
خرج من بلده مع بعض اصدقائه مهاجراً بسبب الإستعمار الفرنسي الغاشم، وكان قد مضى من عمره 21 سنة، وتوجه إلى بلاد الحرمين الشريفين، فلما وصل إلى الحرم المكي، التحق بحلقات العلم وما اكثرها آنذاك
حماد الأنصاري شيوخه
ثم انتقل إلى المدينة المنورة، والتحق بدار العلوم، ودَرَسَ على عدد من العلماء فيها، منهم: محمد الحافظ، وعمر بري، وعبده خديع، وغيرهم.
حماد الأنصاري تدريسه
أذن له عبد الله بن حسن آل الشيخ بالتدريس في حلقات الحرم المكي.
ثم رجع إلى مكة، وفي موسم الحج، التقى الشيخين عبد اللطيف بن إبراهيم، ومحمد بن إبراهيم آل الشيخ، فأشارا عليه بالذهاب إلى الرياض، فذهب، وأصبح يُدَرِّس في كلية الشريعة، ثم انتقل إلى معهد إمام الدعوة العلمي، ثم عاد إلى الكلية، ثم نُقل إلى الجامعة الإسلامية بالمدينة المنورة.
انتقل سنة 1375 للتدريس بمعهد إمام الدعوة، ودرس بجميع مراحله إلى نهاية 1384 هـ حيث نقل إلى التدريس في الجامعة الإسلامية، وباشر التدريس سنة 1385 هـ، وفي الجامعة الإسلامية تنقل بين مختلف الكليات فدرس بكلية الشريعة، والدعوة واللغة، والقرآن، والحديث.
حماد الأنصاري تدريسه
اشتهر بحبه للعلم وطلابه، حيث كان يقضي غالب وقته في المذاكرة معهم، وكان مقصد الكثير العلماء وطلاب العلم في بيته العامر بالمدينة المنورة، حيث يجدون عنده بغيتهم، وكانت مكتبته مشهورة لدى طلاب العلم باحتوائها على المراجع والمصنفات في شتى فنون الشريعة، وكان ييسر لهم ما يريدون من الكتب بتصويرها لهم، وكان يهتم بجمع المخطوطات خصوصاً في علم الحديث، وقد كان له الفضل بعد الله في طباعة الكثير من كتب الحديث وإخراجها لطلاب العلم، ويقدر عدد الكتب في مكتبته بأكثر من ثلاثة آلاف مجلد أغلبها في علم الحديث.
حماد الأنصاري أعماله
ترك إرثًا عظيمًا من المؤلفات في فنون مختلفة، منها:
حماد الأنصاري وفاته
توفي حماد الأنصاري في يوم الأربعاء 21 جُمادى الآخرة 1418هـ الموافق 22 أكتوبر 1997م، بعد مرض لازمه عدة أشهر، وصُلّيَ عليه في المسجد النبوي بعد صلاة العصر، وأمَّ المصلين عبد الباري الثبيتي، وشيَّعه جمع غفير من طلبة العلم والمشايخ.
سنوا
إسنوا (Snowa) شركة إيرانية لإنتاج الأجهزة المنزلية. بدأت إسنوا عملها عام 2006 في مصنع بمساحة 25000 متر مربع، في قرية «مورتشة خورت» بمحافظة أصفهان، عبر إنتاج مختلف أنواع مواقد الغاز والمكيفات الصحراوية، وتعمل اليوم في مجال صناعة مواقد الطهي المدمجة (Built-In) والمدار، الشفاطات، الميكروويف، السنك، الأفران، ومواقد الغاز الكبيرة (Free Stand).
سنوا أصل التسمية
كلمة إسنوا في الحقيقة هي الحروف الأولى من الاسم الأصلي للشركة باللغة الفارسية "أركان ساختار نوين إيرانيان نسخة محفوظة 21 فبراير 2017 على موقع واي باك مشين." أي «أركان الصناعة الإيرانية الحديثة»، هذه الشركة إحدى الشركات التابعة لمجموعة انتخاب.
سنوا النشأة
بدأت إسنوا عملها عام 2006 في مصنع بمساحة 25000 متر مربع، في قرية «مورتشة خورت» بمحافظة أصفهان. تحتوي هذه الشركة على مختلف أنواع المكابس الضاربة والهيدروليكية 60 طن حتى 1000 طن، أجهزة آلية إلكترومغناطيسية للطلاء، أجهزة C.N.C للطي والتقطيع، وتكنولوجيا لحام البلازما لصفائح مواقد الغاز العلوية، والمعدات الاستهلاكية أثناء عمليات تركيب المنتج وفقاً للمعايير الوطنية والعالمية، ومن حيث حجم الإنتاج، يمكنها تقديم 1500 موقد غاز كبير، 1000 مكيف صحراوي، و 1500 منتج من منتجات مواقد الطهي المدمجة (Built-In) يومياً. تعرض منتجات هذا المصنع في أسواق إيران والشرق الأوسط. تمكنت إسنوا ولأول مرة في إيران والشرق الأوسط، من تمكين المشترين من طلب المنتجات المدمجة لهذه الشركة باللون الذي يرغبون به.