moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
فاکتور نکروز تومور آلفا (TNFα) به صورت عمده در ماکروفاژهای فعال شده تولید و آزاد می‌شود(هرچند توسط لنفوسیت‌های +CD4، سلول‌های کشنده طبیعی، نوتروفیل‌ها، ماست‌سل‌ها، ائوزینوفیل‌ها و نورون‌ها نیز می‌تواند تولید شود). نقش اصلی TNF در تنظیم سلول‌های ایمنی بدن است. TNF یکی از مهم‌ترین واسطه‌ها در ایجاد التهاب و یکی از سیتوکین‌های درگیر در ایجاد واکنش فاز حاد در بدن انسان است. این فاکتور در ایجاد تب، شوک سپتیک، کاشکسی و مهار پیشرفت تومور نیز دخالت دارد.
فرهاد بشارتی (زادهٔ ۲۲ تیر ۱۳۴۵) بازیگر اهل ایران است.
وی بازی در عرصه نمایش را از سال ۱۳۶۹ در تئاتر گیلان آغاز کرد. او دانش‌آموخته کارشناسی ارشد بازیگری و کارگردانی از دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران است و سال ۱۳۷۶ و پس از پایان تحصیلاتش به‌طور جدی تری وارد عرصه تصویر شد. بشارتی سابقه بازی در حدود ۲۳ تئاتر را دارد و ۲۷ مجموعه تلویزیونی با کارگردانان خوب و مجموعه سازان داشته، در ۱۳ تله فیلم بازی کرده‌است و چندین فیلم سینمایی در کارنامه اش دارد.
او یکی از بازیگران فعال در سه عرصه تئاتر، تلویزیون و سینماست که در عرصه‌های اجتماعی، خانوادگی، پلیسی و طنز کار کرده‌است.
تلخ و شیرین (۱۳۸۱)
توپ گردماهنامهٔ سینمایی فیلم، سال بیست و یکم، شمارهٔ ۲۹۵، صفحهٔ ۳۴، بهمن ۸۱ (۱۳۸۱)
کرن شهری در کشور اریتره است که ۸۲٬۱۹۸ نفر جمعیت دارد.
تسنی (به ) شهری در کشور اریتره است که ۴٬۸۱۵ نفر جمعیت دارد.
آگوردات شهری در کشور اریتره است.
فلز تنگستن به طور طبیعی دارای ۴ ایزوتوپ پایدار است. (۱۸۲W, ۱۸۳W, ۱۸۴W, و ۱۸۶W) همچنین ۳۳ ایزوتوپ پرتوزا از این عنصر شناسایی شده است که جرم اتمی آن‌ها بین ۱۵۷ تا ۱۹۴ است. پایدارترین این ایزوتوپ‌ها ۱۸۱W با نیمه عمر ۱۲۱٫۲ روز است.
وایت‌هورس (به انگلیسی: Whitehorse) پایتخت استان یوکان و بزرگترین شهر در شمال کانادا است.
وایت‌هورس تنها شهر یوکان و بزرگتر شهر این استان است. این شهر در سال ۱۹۵۰ ثبت شد و در کیلومتر ۱۴۲۶ در بزرگراه آلاسکا در جنوب یوکان واقع شده است.
در سال ۲۰۱۳ جمعیت کل وایت‌هورس ۲۷۸۸۹ نفر بوده است.Yukon Bureau of Statistics Population Report 2013
فالانکس نوعی سامانه دفاع نزدیک دریایی است که توسط شرکت اسلحه‌سازی جنرال داینامیکس برای کشتی‌های جنگی نیروی دریایی آمریکا طراحی شده و از سال ۱۹۸۰ وارد خدمت نظامی شده‌است. این سیستم که به عنوان آخرین خط دفاعی کشتی جنگی در مقابل حملهٔ اهداف هوایی مهاجم به ویژه موشک‌های ضدکشتی عمل می‌کند، از یک مسلسل گاتلینگ ۶لول ۲۰میلی‌متری ام۶۱ والکان تشکیل می‌شود که تنظیم آتش آن توسط رادار انجام شده و بر روی یک برجک گردان با قابلیت چرخش سریع (۱۱۵ درجه در ثانیه) نصب شده‌است.
این سیستم در نیروهای دریایی ۱۶ کشور از هم‌پیمانان آمریکا از جمله بریتانیا، استرالیا، کانادا، پاکستان، عربستان سعودی، اسرائیل و ترکیه مورد استفاده قرار گرفته و نیروی دریایی آمریکا تمامی انواع کشتی‌های جنگی خود را به این سیستم مسلح کرده‌است. فالانکس یک سیستم کاملاً خودکار است و در صورتی که دیگر ترفندهای دفاعی کشتی (مانند جنگ الکترونیک، پرتاب هدفهای کاذب هوایی و موشک ضدموشک سی اسپارو) مؤثر واقع نشوند، خودبخود اقدام به شلیک به سوی هدف خواهد کرد.
یک مدل زمین‌پایه از فالانکس به نام C-RAM نیز به تازگی به عنوان پدافند هوایی کوتاه‌برد در مقابل موشک‌ها، راکت‌ها و آتش توپخانهٔ دشمن توسعه یافته‌است.
هر دستگاه از فالانکس با یک سیستم کنترل آتش و یک زیر سیستم همراه است که مستقل از سیستم‌های دیگر کشتی عمل می‌کنند. سیستم کنترل آتش سلاح هم اهداف وارد شونده را رهگیری می‌نماید و هم با صدور فرمان آتش رگبار خودکار گلوله‌هایش را بر روی هدف می‌ریزد. زیر سیستم کنترل آتش سلاح هم از دو رادار تشکیل می‌شود؛ یکی برای جستجو، ردیابی و کشف اهداف مهاجم و دیگری رادار رهگیر جهت نشانه روی سلاح در حین رهگیری یک هدف.
تیربار گاتلینگ این سیستم همان تیربار معروف ام۶۱ والکان است که در اغلب جنگنده‌های آمریکایی استفاده می‌شود. این سیستم قادر به شلیک گلوله‌های تنگستن (کرومی) یا اورانیوم ضعیف‌شده جهت نفوذپذیری بیشتر و گلوله‌های ساب‌کالیبر با هسته ثاقب نیز می‌باشد. برد مؤثر این توپ مسلسل ۳۶۰۰ متر و نرخ آتش تئوریک آن ۳۰۰۰ تا ۴۵۰۰ تیر در دقیقه است که در یک قطار فشنگ ۶۰ یا ۱۰۰ تیری شلیک می‌شوند. در داخل برجک سیستم که در مجموع ۶۲۰۰ کیلوگرم وزن دارد، گنجایش ۱۵۵۰ فشنگ را دارد.
برست، بلاروس (به ) در بلاروس با جمعیت ۳۱۰٬۸۰۰ نفر است که در ناحیه برست واقع شده‌است.
مندفرا شهری در کشور اریتره است که ۲۵٬۳۳۲ نفر جمعیت دارد و در debub واقع شده‌است.
مهر ۱۳۸۸، هفتمین ماه سال ۱۳۸۸ هجری خورشیدی است.
آغاز آن چهارشنبه، ۱ مهر ۱۳۸۸ برابر با ۲۳ سپتامبر ۲۰۰۹ میلادی است.
شهریور ۱۳۸۸، ششمین ماه سال ۱۳۸۸ هجری خورشیدی است.
آغاز آن یکشنبه، ۱ شهریور ۱۳۸۸ برابر با ۲۳ اوت ۲۰۰۹ میلادی است.
دولت ایالتی میزوری از شعبات و نهادهای متفاوتی تشکیل شده‌است. میزوری ۱۱۴ بخش و یک ناحیه انتخاباتی مستقل (سنت لوئیس) دارد که جمهوری خواهان اکثر قدرت را در این شهرستانها بر عهده دارند.
پنجمین و آخرین نسخه قانون اساسی میزوری در سال ۱۹۴۵ تدوین و بازنویسی گردید.
بخش اجرایی دولت میزوری عبارت است از فرماندار، وکیل فرماندار (Lieutenant Governor)، و همچنین خرانه دار (State Treasurer of Missouri)، دادستان کل، و دبیر کل ایالت (Secretary of State)، که همگی توسط رای عمومی انتخاب می‌گردند.
پارلمان ایالت دارای دو مجلس سنا و مجلس عوام است. مجلس سنا ۳۴ عضو و مجلس عوام ۱۶۳ عضو دارد.
بخش قضایی ایالت متشکل از یک دیوان عالی و ۷ قاضی ارشد است. این سیستم توسط اصل پنجم فانون اساسی میزوری تضمین گردیده.
مرداد ۱۳۸۸، پنجمین ماه سال ۱۳۸۸ هجری خورشیدی است.
آغاز آن پنج‌شنبه، ۱ مرداد ۱۳۸۸ برابر با ۲۳ ژوئیه میلادی است.
طیف فرکانسیِ یک سیگنال، نمایشی از آن سیگنال در حوزهٔ فرکانس است.
طیف فرکانسی یک سیگنال، از تبدیل فوریه آن به‌دست می‌آید؛ نتایج تبدیل معمولاً به صورت نمودار دامنه و فاز بر حسب فرکانس نمایش داده می‌شوند.
هر سیگنالی که بتوان آن را به صورت دامنه‌ای متغیر بر حسب زمان نشان‌داد، دارای یک طیف فرکانسی به‌خصوص است. این ویژگی شامل سیگنال‌هایی مانند نور مرئی (رنگ)، نُت‌های موسیقی، فرکانس رادیویی می‌گردد. هنگامی که این پدیده‌ها به صورت یک طیف فرکانسی نمایش داده می‌شوند، توصیف آن‌ها گاهی ساده‌تر می‌شود. گاهی یک طیف فرکانسی هم‌آهنگی‌هایی (Harmonic) را در سیگنال نشان می‌دهد که به ما کمک می‌کنند تا درک بهتری از سیگنال به‌دست آوریم.
نور منابع مختلف دارای رنگ‌های متفاوتی است، که هر کدام دارای درجه روشنایی و شدت منحصر به فرد است. یک رنگین‌کمان یا یک منشور این رنگ‌های تشکیل‌دهنده را به جهت‌های متفاوتی می‌فرستند که باعث می‌شود بتوان هر رنگ را به صورت جداگانه در زاویه‌ای خاص دید. نمودار شدت نور نسبت به فرکانس (که نشان‌دهنده روشنایی هر رنگ خواهد بود) "طیف فرکانسی نور" است. هنگامی که تمامی فرکانس‌های قابل دیدن با شدت (دامنه) برابر موجود باشند، رنگ نور، سفید و طیف فرکانسی، ثابت خواهد بود. از این رو طیف فرکانسی ثابت در تمامی پدیده‌ها از جمله نور، صدا و حتی لرزش معمولاً "طیف فرکانسی سفید" نامیده می‌شود.
در رادیو و مخابرات، طیف فرکانسی می‌تواند توسط فرستنده‌های مختلف به اشتراک گذاشته شود. هر ایستگاه رادیویی یا تلویزیونی سیگنالی را بر روی فرکانسی که به آن‌ها اختصاص داده شده‌است، ارسال می‌کنند که به این فرکانس، "کانال" گفته می‌شود. هنگامی که تعداد فرستنده‌ها در یک کانال افزایش می‌یابد، طیف فرکانسی رادیویی شامل مجموع تمام فرکانس‌های جزئی خواهد شد که هر کدام اطلاعات جداگانه‌ای را حمل می‌کنند. هر گیرندهٔ رادیویی یک سیگنال خاص را تشخیص می‌دهد. سپس هر گیرنده با استفاده از مدار تنظیم‌گر می‌تواند یک باند فرکانسی را انتخاب کرده و اطلاعات فرستنده را آشکار کند. نمودار قدرت هر کانال برحسب فرکانس تنظیم‌گر در واقع طیف فرکانسی سیگنال آنتن را مشخص می‌کند.
تیر ۱۳۸۸، چهارمین ماه سال ۱۳۸۸ هجری خورشیدی است.
آغاز آن دوشنبه، ۱ تیر ۱۳۸۸ برابر با ۲۲ ژوئن میلادی است.
کمال‌الدین عبدالرزاق سمرقندی (زادهٔ شعبان ۸۱۶ قمری در هرات، درگذشتهٔ ۸۸۷ قمری) از تاریخ‌نگاران سدهٔ نهم است. او به تحصیل علوم دینی پرداخت تا جایی که پس از مرگ پدرش مولانا جلال‌الدین اسحاق شرحی بر رسالهٔ عضدیه تألیف قاضی عضدالدین ایجی نگاشت. از نگاشته‌های عبدالرزاق سمرقندی می‌توان به مطلع سعدین و مجمع بحرین اشاره کرد.
پدر وی در دربار شاهرخ تیموری منصب قضاوت و پیش‌نمازی داشت، و گاهی در مجلس شاهرخ به توضیح مسائل و قرائت رساله‌ها نیز می‌پرداخت.
در لغت‌نامهٔ دهخدا دربارهٔ او چنین آمده‌است :
چلچله‌بیابانی‌ها (گلاریول‌ها) نام سرده‌ای از تیرهٔ چلچله‌بیابانیان است که شامل هفت گونه جانوری می‌شود. چهار گونه از این سرده در ایران یافت می‌شوند.
سلیم‌سانیان به اعضای راسته ی سلیم‌سانان، به جز آن گروه‌هایی از پرندگان دریایی پاپره‌دار که در نزدیکی اقیانوس‌ها به سر می‌برند، گفته می‌شود. گروه‌هایی که عضو سلیم‌سانیان نیستند شامل قاپوها (Stercorariidae)، مرغان نوروزی (Laridae)، پرستوهای دریایی (Sternidae)، آب‌شکاف‌ها (Rynchopidae)، و ماهی‌گیرک‌ها (Alcidae) هستند. همچنین گلاریول‌های خاکستری (Glareolidae) و سلیم خرچنگ‌خوار (Dromadidae) نیز که شباهت بسیاری به کنارآبچرها دارند، رابطه نزدیکی با پرندگان دریایی دارند.
بررسی‌های جدید اعضای این گروه را به صورت زیر پیشنهاد داده‌اند:
گلاریول خاوری (نام علمی: "Glareola maldivarum") نام یک گونه از سرده گلاریول‌ها است.
گلاریول ماداگاسکار (نام علمی: "Glareola ocularis") نام یک گونه از سرده گلاریول‌ها است.
گلاریول صخره‌ای (نام علمی: "Glareola nuchalis") نام یک گونه از سرده گلاریول‌ها است.
گلاریول خاکستری (نام علمی: "Glareola cinerea") نام یک گونه از سرده گلاریول‌ها است.
گلاریول کوچک (نام علمی: "Glareola lactea") نام یک گونه از سرده گلاریول‌ها است.
رگرسیون باثبات یا رگرسیون مقاوم (انگلیسی: robust regression) به روش‌های رگرسیون گفته می‌شود که رفتار باثبات و مقاومی در برابر وجود دادهٔ غیرمعمول دارند. بعضی از روش‌های معمول رگرسیون مانند حداقل مربعات در صورت صدق فرض‌های آنان به خوبی کار می‌کنند اما در مورد داده‌هایی که از فرض‌های آنان تخلف می‌کنند شاید به خوبی عمل نکنند. به ویژه، روش حداقل مربعات نسبت به دادهٔ پرت حساس است. مسئلهٔ دیگر وجود ناهم‌واریانسی در داده است.
روش‌های پارامتری و ناپارامتری مختلفی برای رگرسیون باثبات پیشنهاد شده‌است. به عنوان روش حداقل قدرمطلق معادل باثبات‌تری برای حداقل مربعات است و در آن به جای توان دوم خطای رگرسیون از قدر مطلق خطا استفاده می‌شود:
وجود دادهٔ پرت تأثیر کمتری بر قدر مطلق خطا نسبت به مربع خطا دارد.
تابع بنیادی در ریاضیات یک عضو از یک پایهٔ مشخص در فضای تابعی است. هر تابع پیوسته در فضای تابعی می‌تواند به صورت یک ترکیب خطی از توابع بنیادی نمایش داده‌شود، همانطور که هر بردار در فضای برداری را می‌توان به صورت یک ترکیب خطی از بردارهای پایه نمایش داد.
در نظریه اعداد و نظریه تقریب، به توابع بنیادی به‌دلیل استفاده آن‌ها در درون‌یابی توابع ترکیبی نیز گفته می‌شود. زیرا در این زمینه، ترکیب چند تابع بنیادی ایجاد یک تابع درون‌یابی می‌کند.
چندجمله‌ای‌های درجهٔ ۲ با ضرایب حقیقی، دارای مجموعه‌ای از توابع formula_1 به‌عنوان پایه هستند. هر چندجمله‌ای درجه ۲ را می‌توان به‌صورت formula_2 نوشت که در واقع از ترکیب خطی تابع‌های پایه شکل گرفته است. مجموعه زیر نیز مجموعه‌ای دیگر از توابع پایه‌ای برای چندجمله‌ای‌های درجه ۲ است که در چندجمله‌ای‌های لاگرانژ معرفی شده‌است:
آش غورابه یکی از غذاهای محلی در استان همدان است.
مواد این آش را سبزی آش، لپه، گوشت با استخوان، بلغور، سیرتازه، سرکه، نمک، فلفل، زردچوبه و پیاز یا نعنا یا سیر داغ برای تزیین تشکیل می‌دهد.
دیو و دلبر سریال دیو دلبر (به انگلیسی :Beauty & the Beast) یک سریال تلویریونی آمریکایی بسیار آزادانه که از یکی از سریالهای ۱۹۸۷ CBS الهام گرفته شده است.
این سریال در ۱۱ اکتبر ۲۰۱۲ به نمایش درآمد. در ۹ نوامبر ۲۰۱۲ شبکه cw دستور ساخت یک فصل ۲۲ قسمته کامل از سریال را صادر کرد. در ۲۶ آوریل ۲۰۱۳، cw مجدد سری دوم را با۲۲ قسمت کامل ساخت.
کارگاه کاترین چاندلر یک کارآگاه باهوش است که با همکارش تس کار می‌کند. سالها قبل کاترین شاهد به قتل رسیدن مادرش توسط دو مرد مسلح، دو مرد مسلحی که او را هم کشته بودند البته اگر از این واقعیت بگذریم که چیزی دخالت کرد و زندگی او را نجات داد. همه بر این باور بودند که یک حیوان وحشی جان کاترین را نجات داده است. حالا کاترین تبدیل به یک زن توانا و قوی شده است اما هنوز بر این باور است که یک انسان زندگیش را نجات داد نه یک جانور. در ضمن بررسی یکی از جنایات اخیر، سرنخی کاترین را بسوی دکتر وینسنت کلر که یک مرد جذاب است هدایت می‌کند مردی که ظاهراً در حال خدمت در افغانستان در سال ۲۰۰۲ کشته شده است. البته معلوم می‌شود که وینسنت در واقع زنده است و او همان مردی است که زندگی کاترین را نجات داده. اما او برای ۱۰ سال گذشته در خفا زندگی می‌کرده است زیرا وضعیتش باعث تبدیل او به یک دیو هنگام عصبانی شدن می‌شود. کاترین پس از ملاقات با وی یک معامله می‌کند: کاترین راز او را در صورتی نگه خواهد داشت که بتواند به او در خصوص پیدا کردن قاتل مادرش کمک کند. همکاری آنها ادامه پیدا می‌کند و البته این دو طبق کلیشه‌ها بعد از مدتی دلبسته یکدیگر می‌شوند و…
آش سوماق یکی از غذاهای محلی در استان همدان است.
مواد اصلی این آش را بلغور، عدس، لوبیا، پیاز، سیر، سماق، چغندر و گردو تشکیل می‌دهد.
در تجزیه و تحلیل خوشه یا خوشه‌بندی، گروه‌بندی مجموعه‌ای از اشیاء انجام می‌شود، اینکار به این صورت است که اشیاء در یک گروه (به نام خوشه) در مقایسه با دیگر دسته‌ها (خوشه‌ها) مشابه‌تر هستند. این وظیفهٔ اصلی داده‌کاوی اکتشافی است و یک روش معمول برای تجزیه و تحلیل داده‌های آماری است که در بسیاری از زمینه‌ها از جمله یادگیری ماشین، تشخیص الگو، تجزیه و تحلیل تصویر، بازیابی اطلاعات، بیوانفورماتیک، فشرده‌سازی داده‌ها و گرافیک کامپیوتری استفاده می‌شود.
تجزیه و تحلیل خوشه‌ای خود یک الگوریتم خاص نیست، بلکه روند کلی است و می‌تواند توسط الگوریتم‌های مختلفی به دست آید که در درک آنچه که یک خوشه را تشکیل می‌دهند و نحوهٔ کارآمدی آن‌ها را پیدا می‌کند.
اصطلاحات خوشه‌ها شامل گروه‌هایی با فاصله‌های کم بین اعضای خوشه، مناطق متراکم فضای داده، فواصل یا توزیع‌های آماری خاص است؛ بنابراین خوشه بندی می‌تواند به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی چند هدفه صورت گیرد. الگوریتم خوشه‌بندی مناسب و تنظیمات پارامتر (از جمله پارامترهایی مانند تابع فاصله مورد استفاده، آستانه تراکم یا تعداد خوشه مورد انتظار) بستگی به تنظیم مجموعه داده‌ها توسط فرد و استفادهٔ خاص فرد از نتایج دارد. تجزیه و تحلیل خوشه‌ای یک روش اتوماتیک نیست، بلکه یک فرایند تکراری از کشف دانش یا بهینه‌سازی چند هدفهٔ تعاملی است که شامل آزمایش و شکست است. اغلب لازم است که داده‌های پیش پردازش شده و پارامترهای مدل اصلاح شوند تا نتیجه حاصل، همان نتیجهٔ دلخواه باشد.
افزون‌بر اصطلاحات خوشه‌بندی، تعدادی از اصطلاح با معانی مشابه وجود دارد، از جمله طبقه‌بندی خودکار، طبقه‌بندی عددی، روش‌شناسی و تجزیه و تحلیل توپولوژیکی. تفاوت‌های کم اغلب در نتایج استفاده می‌شود: در داده‌کاوی، نتیجه گروه‌ها مورد توجه هست و در طبقه‌بندی خودکار، قدرت تشخیصی مورد توجه است.
تجزیه و تحلیل خوشه‌ای در انسان‌شناسی توسط Driver و کروبر در سال ۱۹۳۲ آغاز شد و در روان‌شناسی توسط زوبین در سال ۱۹۳۸ و در سال ۱۹۳۹ معرفی شد و در سال ۱۹۴۳ برای طبقه‌بندی نظریهٔ رفتاری در روانشناسی شخصیت توسط ریموند کاتل استفاده شده‌است.
مفهوم «خوشه» را دقیقاً نمی‌توان تعریف کرد، یکی از دلایلش این است که الگوریتم‌های خوشه‌بندی زیادی وجود دارد. همهٔ آن‌ها یک قسمت مشترک دارند و آن یک گروه از اشیاء داده‌است. با این حال، محققان از مدل‌های مختلف خوشه استفاده می‌کنند و برای هر یک از این مدل‌های خوشه، الگوریتم‌های مختلفی را می‌توان ارائه داد. مفهوم یک خوشه، همان‌طور که توسط الگوریتم‌های مختلف یافت می‌شود، به‌طور خاصی در خواص تفاوت دارند. درک این مدل‌های خوشه، کلید فهمیدن تفاوت بین الگوریتم‌های مختلف است. مدل‌های خوشه‌ای معمول عبارتند از:
«خوشه بندی» اساساً مجموعه‌ای از خوشه‌ها است که معمولاً شامل تمام اشیاء در مجموعه داده‌ها می‌شود. افزون‌بر این، می‌توان رابطهٔ خوشه‌ها را به یکدیگر تعریف کند، به عنوان مثال، سلسله‌مراتب خوشه‌های تعبیه شده در یکدیگر.
خوشه‌بندی را می‌توان براساس سختی تمایز به صورت زیر مشخص کرد:
همچنین امکان تمایز دقیق‌تر وجود دارد، مثلاً:
همان‌طور که در بالا ذکر شد، الگوریتم‌های خوشه‌بندی را می‌توان بر اساس مدل خوشه‌ای طبقه‌بندی کرد. در ادامه نمونه‌های برجسته‌ای از الگوریتم‌های خوشه‌بندی بیان شده‌است، زیرا احتمالاً بیش از ۱۰۰ الگوریتم خوشه‌بندی منتشر شده وجود دارد. همه مدل‌ها برای خوشه‌هایشان بیان نشده‌اند، بنابراین نمی‌توان به راحتی دسته‌بندی کرد.
الگوریتم خوشه‌بندی عینی «صحیح» وجود ندارد، اما همان‌طور که اشاره شد، «خوشه‌بندی در چشم بیننده است.» بهترین الگوریتم خوشه‌بندی برای یک مسئلهٔ خاص، اغلب باید به صورت تجربی انتخاب شود، مگر اینکه یک دلیل ریاضی برای ترجیح دادن یک مدل خوشه بر دیگری وجود داشته باشد. لازم است ذکر شود که یک الگوریتم که برای یک نوع مدل طراحی شده‌است و در یک مجموعه داده‌ای که شامل تفاوت اساسی مدل است، شکست می‌خورد. به عنوان مثال، k-means نمی‌تواند خوشه‌های غیرمحدب را پیدا کند.
خوشه بندی براساس اتصال، که همچنین به عنوان خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی شناخته می‌شود، بر مبنای ایده اصلی اشیائی است که بیشتر مربوط به اشیای نزدیک، نسبت به اشیاء دورتر است. این الگوریتم‌ها «اشیا» را برای ایجاد «خوشه‌ها» بر اساس فاصلهٔ آن‌ها متصل می‌کنند. خوشه را می‌توان به طورکلی با حداکثر فاصله مورد نیاز برای اتصال قطعات خوشه توصیف کرد. در فاصله‌های مختلف، خوشه‌های متفاوتی شکل می‌گیرند که می‌تواند با استفاده از یک دندروگرام نشان داده شود، که توضیح می‌دهد که نام معمول «خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی» از آن می‌آید: این الگوریتم‌ها یک پارتیشن‌بندی مجموعه داده را ارائه نمی‌دهند، بلکه یک سلسله‌مراتب گسترده‌ای از خوشه‌هایی که در فاصله‌های معینی با یکدیگر ادغام می‌شوند، ارائه می‌دهد. در یک دندروگرام محور y نشان‌دهندهٔ فاصله‌ای است که خوشه‌ها ادغام می‌کنند، در حالی که اشیاء در امتداد محور x قرار می‌گیرند به طوری که خوشه‌ها با هم مخلوط نمی‌شوند.
خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی شامل دو نوع خوشه‌بندی می‌باشد:
در خوشه بندی براساس مرکزوار، خوشه‌ها با یک بردار مرکزی نشان داده می‌شوند، که ممکن است لزوماً جزء مجموعه داده نباشد. هنگامی که تعدادی از خوشه‌ها به k متصل می‌شوند، خوشه بندی k-means یک تعریف رسمی را به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی ارائه می‌دهد.
روش میانگین k در عین سادگی یک روش بسیار کاربردی و پایه چند روش دیگر مثل خوشه بندی فازی و Segment-wise distributional clustering Algorithm می‌باشد. روش کار به این صورت است که ابتدا به تعداد دلخواه نقاطی به عنوان مرکز خوشه در نظر گرفته می‌شود. سپس با بررسی هر داده، آن را به نزدیک‌ترین مرکز خوشه نسبت می‌دهیم. پس از اتمام این کار با گرفتن میانگین در هر خوشه می‌توانیم مراکز خوشه و به دنبال آن خوشه‌های جدید ایجاد کنیم. (با تکرار مراحل قبل) از جمله مشکلات این روش این است که بهینگی آن وابسته به انتخاب اولیه مراکز بوده و بنابراین بهینه نیست. مشکلات دیگر آن تعیین تعداد خوشه‌ها و صفر شدن خوشه‌ها می‌باشد.
K-means دارای تعدادی خواص نظری است. اول، فضای داده را به یک ساختار معروف به یک نمودار Voronoi تقسیم می‌کند. دوم، به لحاظ مفهومی نزدیک به طبقه‌بندی نزدیکترین همسایه است و به همین علت در یادگیری ماشین محبوب است. سوم، می‌توان آن را به عنوان تنوع خوشه بندی براساس مدل مشاهده کرد.
این مدل خوشه بندی که دقیقاً مربوط به آمار می‌باشد، بر اساس مدل‌های توزیع است. خوشه‌ها به راحتی می‌توانند به عنوان اشیایی تعریف می‌شوند که به احتمال زیاد ب توزیع یکسانی دارند. یک ویژگی خوب این رویکرد این است که با نمونه برداری از اشیاء تصادفی از یک توزیع، دقیقاً شبیه نحوه تولید مجموعه داده‌های مصنوعی است. مبنای نظری این روش‌ها عالی است، ولی مشکل اصلی overfitting دارند، مگر اینکه محدودیت‌ها بر پیچیدگی مدل قرار بگیرد.
یک روش شناخته شده، مدل مخلوط گاوس (با استفاده از الگوریتم حداکثر سازی انتظار) است. مجموعه داده‌ها معمولاً با یک ثابت (برای جلوگیری از overfitting) تعداد توزیع‌های گاوسی که به صورت تصادفی استفاده شده و به منظور مناسب تر کردن مجموعه داده مدل، پارامترهای آن به‌طور تکراری بهینه شده‌است که به یک بهینه محلی همگرا می‌شود، بنابراین در طول چند اجرا ممکن است نتایج متفاوتی تولید کند. به منظور به دست آوردن خوشه بندی سخت، اشیاء اغلب به توزیع گاوسی که به احتمال زیاد متعلق به آنهاست، اختصاص داده‌است که برای خوشه بندی نرم، اینکار لازم نیست. خوشه بندی مبتنی بر توزیع، مدل‌های پیچیده‌ای را برای خوشه‌ها ایجاد می‌کند که می‌تواند همبستگی و وابستگی ویژگی را نشان دهد.
در این تکنیک این اصل مطرح می‌شود که خوشه‌ها مناطقی با چگالی بیشتر هستند که توسط مناطق با چگالی کمتر از هم جدا شده‌اند.
یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌ها در این زمینه الگوریتم DBSCAN است.
روش این الگوریتم به این صورت است که هر داده متعلق به یک خوشه در دسترس چگالی سایر داده‌های همان خوشه است، ولی در دسترسی چگالی سایر داده‌های خوشه‌های دیگر نیست. (چگالی داده همسایگی به مرکز داده و شعاع همسایگی دلخواه ε است) مزیت این روش این است که تعداد خوشه‌ها به صورت خودکار مشخص می‌شود. در تشخیص نویز نیز بسیار کاراست.
در سال‌های اخیر تلاش‌های قابل توجهی در بهبود عملکرد الگوریتم‌های موجود انجام شده‌است. با توجه به نیازهای جدید به پردازش داده‌های خیلی بزرگ، تمایل به کاربرد خوشه‌های تولید شده برای عملکرد تجاری افزایش یافته‌است. این امر منجر به توسعه روش‌های پیش خوشه سازی مانند خوشه بندیcanopy می‌شود که می‌تواند داده‌های حجیم را به‌طور مؤثر پردازش کند.
برای داده‌های با ابعاد بزرگ، بسیاری از روش‌های موجود به علت ابعاد شکست خورده‌است، که باعث می‌شود که توابع خاص فاصله در فضاهای بزرگ بعدی مشکل ساز باشند. این باعث شد که الگوریتم‌های خوشه بندی جدید برای داده‌های با ابعاد بزرگ، بر خوشه بندی زیر فضایی تمرکز کنند و استفاده شود.
چندین سیستم خوشه بندی مختلف مبتنی بر اطلاعات متقابل پیشنهاد شده‌است. یکی از آن‌ها، تغییرات اطلاعات مارینا مالگا است که یکی دیگر از خوشه بندی سلسله‌مراتبی را فراهم می‌کند. با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی، طیف گسترده‌ای از تناسب توابع مختلف، از جمله اطلاعات متقابل، می‌تواند بهینه‌سازی شود، پیشرفت اخیر در علوم کامپیوتری و فیزیک آماری، منجر به ایجاد انواع جدیدی از الگوریتم‌های خوشه بندی شده‌است.
ارزیابی (یا «اعتبار سنجی») نتایج خوشه بندی به همان اندازه خوشه بندی سخت است. رویکردهای محبوب شامل ارزیابی "درونی" است که در آن خوشه بندی به یک عدد کیفیت واحد خلاصه می‌شود، ارزیابی "خارجی"، که در آن خوشه بندی با طبقه‌بندی "ground truth" موجود، ارزیابی "دستی" توسط متخصص و ارزیابی "غیر مستقیم " با استفاده از خوشه بندی در برنامه مورد نظر مقایسه می‌شود.
مشکلی که ارزیابی خارجی دارد این است که اگر ما برچسب‌های "ground truth" داشته باشیم، دیگر نیازی به خوشه نخواهیم داشت و در برنامه‌های کاربردی معمولاً چنین برچسب‌هایی را نداریم. از سوی دیگر، برچسب‌ها فقط یک پراکندگی از مجموعه داده نشان می‌دهد، که به این معنی نیست که خوشه ای متفاوت و شاید حتی بهتر از آن وجود نداشته باشد.
بنابراین هیچ‌کدام از این روش‌ها نهایتاً نمی‌توانند کیفیت واقعی خوشه بندی را قضاوت کنند، اما اینکار نیاز به ارزیابی انسانی دارد که بسیار ذهنی است.
هنگامی که یک نتیجه خوشه بندی ای که بر اساس داده‌های خودش خوشه بندی شده‌است، ارزیابی شود، ارزیابی داخلی نامیده می‌شود. اگر از استاندارد gold استفاده شود، اندازه‌گیری خارجی نامیده می‌شوند و در بخش بعدی مورد بحث قرار می‌گیرد .(اگر متقارن باشد، می‌تواند اندازه‌گیری بین خوشه ایی برای ارزیابی داخلی استفاده شود) روش‌ها معمولاً بهترین عدد را برای الگوریتمی که درون خوشه شباهت زیاد و بین خوشه‌ها، شباهت کم باشد، تولید می‌کند. این ارزیابی به سمت الگوریتم‌هایی است که از یک مدل خوشه‌ای استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، خوشه بندی k-means به‌طور طبیعی به فضاهای شئی بهینه می‌کند و معیار داخلی مبتنی بر فاصله، احتمالاً از خوشه‌بندی به دست می‌آید.
بنابراین، اقدامات ارزیابی داخلی برای درک وضعیتی که یک الگوریتم بهتر از دیگری عمل می‌کند، مناسب است، اما این به این معنی نیست که یک الگوریتم نتیجه‌های معتبرتری را نسبت به دیگری تولید کند.
بیش از دوازده اندازه‌گیری ارزیابی داخلی وجود دارد. به عنوان مثال، برای ارزیابی کیفیت خوشه بندی می‌توان از روش‌های زیر استفاده کرد.
شاخص Davies–Bouldin
شاخصDavies–Bouldin را می‌توان با فرمول زیر محاسبه کرد:
که n تعداد خوشه و formula_2 مرکز خوشه x و σx فاصله متوسط همه عناصر در خوشه x و formula_3 فاصله بین مرکزهای formula_4 وformula_5 است. از آنجا که الگوریتم‌هایی که خوشه‌ها را با فاصله‌های درونی خوشه ای کم (شباهت بین خوشه ای بالا) و فاصله‌های بین خوشه ای بالا (شباهت بین خوشه ای پایین) تولید می‌کنند، یک شاخص Davies–Bouldin پایین خواهیم داشت، الگوریتم خوشه بندی که مجموعه ای از خوشه‌های با کوچکترین شاخصDavies–Bouldin، بهترین الگوریتم بر اساس این معیار است.
شاخص Dunn
هدف شاخص Dunn شناسایی خوشه‌های متراکم و جداسازی آنهاست و به عنوان نسبت بین کمترین فاصله بین خوشه ای تا حداکثر فاصله بین خوشه ای تعریف شده‌است. برای هر قسمت خوشه، شاخص دان را می‌توان با فرمول زیر محاسبه کرد:
که d (i، j) فاصله بین خوشه‌های i و j را نشان می‌دهد و d '(k) فاصله بین خوشه ایی خوشه k را اندازه‌گیری می‌کند. فاصله بین خوشه ای d (i، j) بین دو خوشه ممکن است هر تعداد از اندازه‌گیری‌های فاصله، مانند فاصله بین centroids از خوشه‌ها باشد. به‌طور مشابه، فاصله بین خوشه ای d '(k) ممکن است از روش‌های مختلف اندازه‌گیری شود، مانند فاصله حداکثر بین هر جفت المان در خوشه k.
از آنجایی که معیار داخلی به دنبال خوشه‌هایی با شباهت بین خوشه ای بالا و شباهت بین خوشه ای کم است، الگوریتم‌هایی که خوشه‌ها را با شاخص Dunn بالایی تولید می‌کنند بیشتر مطلوب است.
ضریب سایه‌نما (Silhouette)
ضریب Silhouette در مقایسه با فاصله میانگین تا عناصر در خوشه‌های مشابه با میانگین فاصله تا عناصر در خوشه‌های دیگر، مقایسه می‌شود. اشیاء با Silhouette بالا به خوبی خوشه بندی می‌شوند، اشیاء باSilhouette کم ممکن است ناپایدار باشند. این شاخص با خوشه بندی k-means کار می‌کند و همچنین برای تعیین تعداد مطلوب خوشه‌ها استفاده می‌شود، برای محاسبه ضریب Silhouette باید مراحل زیر را طی کرد:
شاخص Fowlkes-Mallows شباهت میان خوشه‌های بازگشتی توسط الگوریتم خوشه بندی و معیارهای طبقه‌بندی را محاسبه می‌کند. هر چه مقدار شاخص Fowlkes-Mallows بیشتر باشد خوشه‌ها و معیارهای طبقه‌بندی مشابه هستند. این شاخص را می‌توان با استفاده از فرمول زیر محاسبه کرد:
کهTP تعداد مثبت واقعی وFP تعداد مثبت کاذب وFN تعداد منفی‌های کاذب است. FM شاخص میانگین هندسی دقت و فراخوانی P, R است و همچنین به عنوان اندازه‌گیری G شناخته شده‌است، در حالی که اندازه‌گیری F میانگین هارمونیک آن‌ها است. علاوه بر این، دقت و یادآوری نیز به عنوان شاخص والاس formula_13 و formula_14 شناخته شده‌است.
اطلاعات متقابل، اندازه‌گیری نظری اطلاعاتی است که چقدر اطلاعات بین خوشه بندی و طبقه‌بندی ground-truth است که می‌تواند تشابه غیر خطی بین دو خوشه بندی را تشخیص دهد.
یک ماتریس درهم‌ریختگی می‌تواند برای به سرعت نتایج یک طبقه‌بندی (یا خوشه بندی) الگوریتم را نمایش دهد و نشان می‌دهد که چگونه یک خوشه از خوشه استاندارد gold متفاوت است.
هدف از اندازه‌گیری تمایل خوشه، این است که چه درجه ای خوشه‌ها در داده‌های خوشه بندی شده وجود داردو ممکن است قبل از تلاش برای خوشه سازی به عنوان یک آزمون اولیه انجام شود. یکی از راه‌های انجام این کار این است که داده‌ها با داده‌های تصادفی مقایسه شود. در اصل، داده‌های تصادفی نباید خوشه ای داشته باشند.
فرمول‌های متعدد از آمار هاپکینز وجود دارد. یک نمونه به این صورت می‌باشد که: X مجموعه ای از n نقاط داده درd بعد است. یک نمونه تصادفی (بدون جایگزینی)
m≪n با اعضای xi را در نظر بگیرید. همچنین یک مجموعه Y از m نقطه داده با توزیع یکنواخت رندوم یکنواخت تولید کنید. دو فاصله اندازه‌گیری، ui فاصله از yi∈Y از نزدیک‌ترین همسایه اش در X و formula_15 فاصله ازxi∈X از نزدیک‌ترین همسایه اش در X است. آمار Hopkins به صورت زیر تعریف می‌شود:
تجزیه و تحلیل خوشه ای برای توصیف و مقایسه مقادیر مکانی و زمانی جوامع ارگانیسم‌ها در محیط‌های ناهمگن استفاده می‌شود؛ از آن نیز در سیستماتیک گیاه برای تولید فیلوژنتیک مصنوعی یا خوشه‌های ارگانیسم (افراد) در گونه، جنس یا سطح بالاتر که دارای تعدادی از ویژگی‌های مشترک است، استفاده می‌شود.
خوشه‌بندی برای ساخت گروهی از ژن‌ها با الگوی بیان مربوط به عنوان الگوریتم خوشه‌بندی HCS استفاده می‌شود. اغلب این گروه‌ها حاوی عملکرد پروتئین‌های مرتبط هستند، مانند آنزیم‌ها برای یک مسیر خاص، یا ژن‌هایی که هم تنظیم می‌شوند. آزمایش‌ها با توان بالا با استفاده از نشانگرهای ترتیبی بیان شده (ESTs) یا ریزآرایه‌های دی‌ان‌ای () می‌تواند یک ابزار قدرتمند برای حاشیه‌نویسی ژنوم، یک جنبه عمومی ژنومیک باشد.
تجزیه و تحلیل متوالی
خوشه‌بندی برای دسته‌بندی هم‌ساخت‌شناسی توالی به خانواده‌های ژن، مورد استفاده قرار می‌گیرد. به‌طور کلی این مفهوم بسیار مهمی در بیوانفورماتیک و زیست‌شناسی تکاملی است.
الگوریتم خوشه‌بندی به‌طور خودکار برای تعیین ژنوتیپ‌ها استفاده می‌شود.
شباهت داده‌های ژنتیکی در خوشه‌بندی برای به دست آوردن ساختار جمعیت استفاده می‌شود.
در PET، تجزیه خوشه ای می‌تواند برای تمایز بین انواع مختلف بافت در یک تصویر سه بعدی برای بسیاری از اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرد.
تجزیه خوشه‌ای می‌تواند برای تجزیه و تحلیل الگوهای مقاومتی آنتی‌بیوتیکی، طبقه‌بندی ترکیبات ضد میکروبی مطابق با مکانیسم عمل آن‌ها، طبقه‌بندی آنتی‌بیوتیک‌ها بر اساس فعالیت ضد باکتری آن‌ها استفاده شود.
خوشه‌بندی می‌تواند برای تقسیم یک نقشه روانی (Fluency Map) به مناطق مجزا برای تبدیل به زمینه‌های قابل ارائه در پرتودرمانی براساس استفاده شود.
تجزیه و تحلیل خوشه‌ای در تحقیقات بازار به‌طور گسترده در کار با داده‌های چندمتغیره از نظرسنجی‌ها و پانل‌های آزمایش استفاده می‌شود. محققان بازار از تحلیل خوشه‌ای استفاده می‌کنند تا جمعیت عمومی مصرف‌کنندگان را به بخش‌های بازار تقسیم کنند و به درک بهتر روابط بین گروه‌های مختلف مصرف‌کنندگان/مشتریان بالقوه و برای استفاده در تقسیم‌بندی بازار، موقعیت محصول، توسعه محصول جدید و انتخاب تست بازار کمک می‌کند.
خوشه‌بندی را می‌توان برای دسته‌بندی تمام اقلام خرید موجود در وب به مجموعه‌ای از محصولات منحصر به فرد استفاده کرد. به عنوان مثال، تمام اقلام در eBay را می‌توان به محصولات منحصر به فرد گروه‌بندی کرد.
در مطالعه شبکه‌های اجتماعی، خوشه بندی ممکن است برای تشخیص ارتباط جوامع در گروه‌های بزرگ مردم استفاده شود.
در فرایند گروه‌بندی هوشمند از فایل‌ها و وب سایت‌ها، خوشه بندی ممکن است برای ایجاد یک مجموعه مناسب تر از نتایج جستجو در مقایسه با موتورهای جستجوی معمول مانند Google استفاده شود. در حال حاضر تعدادی از ابزارهای خوشه سازی مبتنی بر وب مانند Clusty وجود دارد.
در نقشه فلیکر از عکس‌ها و سایر سایت‌ها از خوشه‌بندی برای کاهش تعداد نشانگرها در یک نقشه استفاده شده‌است. این باعث می‌شود که هر دو سریع‌تر و میزان خطای بصری را کاهش دهد.
خوشه بندی در تکامل نرم‌افزار مفید است، زیرا آن را با اصلاح قابلیت‌هایی که پراکنده شده‌است، کمک می‌کند تا خواص میراث را در کد کاهش دهد. این یک نوع بازسازی است و از این رو، راه مستقیم نگهداری پیشگیرانه است.
خوشه بندی می‌تواند برای تقسیم یک تصویر دیجیتال به مناطق مشخص برای تشخیص مرز یا تشخیص شی مورد استفاده قرار گیرد.
خوشه بندی ممکن است برای شناسایی nichهای مختلف در جمعیت یک الگوریتم تکاملی استفاده شود تا فرصت تولید مجد را به‌طور یکنواخت تر بین گونه‌ها یا گونه‌های در حال رشد توزیع کرد.
سیستم‌های توصیه شده به منظور توصیف آیتم جدید بر اساس سلیقه کاربر طراحی شده‌اند. گاهی از الگوریتم خوشه بندی برای پیش‌بینی ترجیحات کاربر بر اساس ترجیحات دیگر کاربران در خوشه کاربر استفاده می‌کنند.
خوشه‌بندی اغلب برای تعیین مکان و تشخیص بیشینه در توزیع هدف، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
ناهنجاری‌ها معمولاً - به صراحت یا به‌طور ضمنی - با توجه به ساختار خوشه‌ای در داده‌ها تعریف می‌شود.
از تجزیه و تحلیل خوشه‌ای می‌توان برای شناسایی مناطق که در آن موارد بیشتر از انواع خاصی از جرم وجود دارد استفاده شود. با شناسایی این مناطق متمایز یا "هات اسپات" که جرم مشابهی در طی یک دوره زمانی اتفاق افتاده است، می‌توان منابع اجرای قانون را به‌طور مؤثرتر مدیریت کرد.
به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل خوشه‌ای برای شناسایی گروه‌های مدارس یا دانشجویانی با ویژگی مشابه استفاده می‌شود.
در داده‌های نظرسنجی، پروژه‌هایی نظیر آنچه که توسط مرکز تحقیقات پیو انجام شده، از تجزیه و تحلیل خوشه‌ای استفاده می‌کنند تا نوع‌شناسی عقاید، عادت‌ها و جمعیت شناسایی را که ممکن است در سیاست و بازاریابی سودمند باشد، شناسایی کند.
الگوریتم خوشه‌بندی برای آگاهی موقعیت رباتیک برای ردیابی اشیاء و تشخیص خروجی‌ها در داده‌های سنسور استفاده می‌شود.
به عنوان مثال، برای پیدا کردن شباهت ساختاری و غیره، به عنوان نمونه، ۳۰۰۰ ترکیب شیمیایی در فضای ۹۰ شاخص توپولوژیکی، خوشه‌بندی شدند.
برای پیدا کردن آب و هوایی یا الگوهای فشار جو در سطح دریا مورد نظر است.
تجزیه و تحلیل خوشه‌ای برای بازسازی داده‌های اصلی ازدست رفته سوراخ پایین یا منحنی‌های لگاریتمی از دست رفته به منظور بررسی خواص مخزن استفاده می‌شود.
خوشه‌بندی خواص شیمیایی در مکان‌های مختلف نمونه.
https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis
آبگوشت غورابه یکی از آبگوشت‌های سنتی استان همدان است. این آبگوشت از جمله خوراک‌هایی است که برای دیگر شهرها ناشناخته است..
آش خشکبار یکی از غذاهای محلی در استان همدان است.
مواد این آش را سبزی آش یا سبزی تره کوهی، گوشت با استخوان یا قلم، برگهٔ زردآلو، برگهٔ هلو، آلبالوی خشک، آلوی ترش خشک، نخود، لوبیا، عدس سرکه، رشتهٔ آش، شیره انگور، نمک، فلفل، ادویه و پیاغ یا نعنا یا سیر داغ برای تزیین تشکیل می‌دهد.
دیو و دلبر قصه‌ای سنتی است.
دیو و دلبر ممکن است به یکی از موارد زیر نیز اشاره داشته باشد:
حاشیه امن، محدودهٔ آسایش یا پهنهٔ آسایش یک وضعیت رفتاری است که در آن فرد با مسائل و چیزهای آشنا سروکار دارد و اوضاع تحت کنترل و مدیریت اوست. در این وضعیت فرد اضطراب و فشار روانی کمی احساس کرده و سعی می‌کند که با عدم فعالیت و ریسک پذیری زیاد، شرایط ثابت خود را حفظ کند.
شخصیت فرد با کنج راحتی که برای خودش دارد قابل توصیف است. کنج راحتی، نشان دهنده مرزهای روانی است که فرد برای ایجاد امنیت دور خود می‌کشد و سعی می‌کند بیرون از آن قدم نگذارد.
برای بیرون رفتن از این مرزها، فرد باید رفتارها و تجارب جدیدی را امتحان کند و اجازه دهد که محیط به آنها پاسخ دهد.
یکی از مثال‌های خوب برای بیرون رفتن از کنج راحتی، استعفا از شغلی آزاردهنده است که فرد از ترس مشکلات آتی و عدم امنیت، آن را رها نمی‌کند.
قانوناً بلوند یا لیگالی بلوند فیلمی محصول سال ۲۰۰۱ آمریکا به کارگردانی رابرت لوکتیک است. در این فیلم بازیگرانی همچون ریس ویترسپون، لوک ویلسون، سلما بلیر، متیو دیویس، ویکتور گاربر، جنیفر کولیج، آلانا اوباک، هالند تیلور، الی لارتر، جسیکا کافیل، آز پرکینز، لیندا کاردلیانی، راکوئل ولش، بروس توماس، مریدیت اسکات لین و ساشا باره‌سی ایفای نقش کرده‌اند. قسمت دوم فیلم هم در سال ۲۰۰۳ با نام ساخته شد.
«ال وودز» (ویدرسپون) با «وارنر هانتینگتن سوم» (دیویس) نامزد شده‌است. اما «وارنر» از ترس این که دوستان افاده‌ای و خانوادهٔ ثروتمندش، دختر پرشور و شوری مثل «ال» را نپذیرند، پیش از رفتن به دانشگاه هاروارد و فارغ‌التحصیلی در رشتهٔ حقوق، نامزدی اش را برهم می‌زند. «ال» نیز برای به دست آوردن دوبارهٔ مردش در همان دانشگاه بسیار سخت‌گیر و مقرراتی ثبت نام می‌کند…
قانوناً بلوند ۲: قرمز، سفید و بلوند فیلمی محصول سال ۲۰۰۳ آمریکا به کارگردانی چارلز هرمان وارمفیلد است.این فیلم قسمت دوم فیلم لگالی بلوند میباشد همچنین در این فیلم بازیگرانی همچون ریس ویترسپون، رجینا کینگ ، سالی فیلد ،بروس مک‌گیل ،دانا ایوی ، مری‌لین رایسکوب ، باب نیوهارت ، لوک ویلسون ، جنیفر کولیج ، آلانا اوباک،بروس توماس ، سارا شاهی ، ماسای اوکا و نیکول بیلدربک ایفای نقش کرده‌اند.
فلز واسطه اسکاندیم به‌طور طبیعی تنها یک ایزوتوپ پایدار (۴۵Sc) دارد. از این عنصر تاکنون ۲۵ ایزوتوپ پرتوزا شناسایی شده‌است که پایدارترین آن‌ها ۴۶Sc با نیمه عمر ۸۳٫۸ روز است. به‌طور کلی جرم اتمی ایزوتوپ‌های اسکاندیم از ۳۶ u (۳۶Sc) تا ۶۰ u (۶۰Sc) متغیر است.
فلز لانتان به طور طبیعی تنها یک ایزوتوپ پایدار دارد (۱۳۹La) که به تنهایی ۹۹٫۹۱٪ فراوانی طبیعی این عنصر را شامل می‌شود. همچنین تاکنون ۳۸ ایزوتوپ پرتوزا از این عنصر شناسایی شده است که پایدارترین آن‌ها ۱۳۸La با نیمه عمر ۱۰۲×۱۰۹ سال می‌باشد. به طور کلی جرم اتمی ایزوتوپ‌های لانتان بین ۱۱۶٫۹۵ u (۱۱۷La) تا ۱۵۴٫۹۶ u (۱۵۵La) متغیر است.
عنصر تیتانیوم به‌طور طبیعی دارای ۵ ایزوتوپ پایدار است(۴۶Ti, ۴۷Ti, 48Ti, ۴۹Ti و ۵۰Ti)در این میان فراوان‌ترین ایزوتوپ پایدار ۴۸Ti با فراوانی طبیعی ۷۳٫۸٪ است. همچنین ۲۱ ایزوتوپ پرتوزا نیز از این عنصر شناسایی شده‌است که پایدارترین آن‌ها ۴۴Ti با نیمه عمر ۶۰ سال است.
فلز پلاتین به طور طبیعی دارای ۵ ایزوتوپ پایدار (۱۹۲Pt, ۱۹۴Pt, ۱۹۵Pt, ۱۹۶Pt, ۱۹۸Pt) و یک ایزوتوپ دیرینه (۱۹۰Pt) با نیمه عمر ۶٫۵۰×۱۰۱۱ سال است. همچنین تاکنون ۳۱ ایزوتوپ پرتوزا از این عنصر شناسایی شده است که پایدارترین آن‌ها ۱۹۳Pt با نیمه عمر ۵۰ سال است.
بینوایان رمانی نوشتهٔ ویکتور هوگو است.
بینوایان همچنین ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
تاکنون ۳۷ ایزوتوپ از عنصر ید شناسایی شده است (از ید-۱۰۸ تا ید-۱۴۴) که تنها یک ایزوتوپ ید-۱۲۷ از آن‌ها پایدار است. پایدارترین ایزوتوپ پرتوزای ید ید-۱۲۹ می‌باشد که نیمه عمری حدود ۱۵٫۷ میلیون سال دارد.
اقلیم قاره‌ای اقلیمی است که ویژگی آن تغییرات مهم سالانه در دما به خاطر دور بودن از دریا یا اقیانوس است. در این اقلیم دمای زمستان آن قدر پایین هست که بارش برف سالیانه داشته باشد و دمای تابستان نیز ملایم و دارای بارندگی است. استثنایی نیز وجود دارد که از جمله می‌توان به نواحی ساحلی شمال شرقی آمریکای شمالی در کانادا اشاره کرد. اقلیم سواحل شرق کانادا اقلیم قاره‌ای مرطوب نام دارد، ولی اقلیم قاره‌ای خشک نیز وجود دارد. مناطق با اقلیم قاره‌ای در بخش‌هایی از قاره‌های نیمکره شمالی(به ویژه آمریکای شمالی و آسیا) وجود دارد. در ارتفاعات بالا نیز این اقلیم در دیگر نقاط جهان به چشم می‌خورد.
گاز نجیب آرگون دارای ۲۴ ایزوتوپ شناخته شده (۳۰Ar تا ۵۳Ar) و یک ایزومر (۳۲mAr) است که در این میان تنها سه ایزوتوپ ۳۶Ar, ۳۸Ar, و ۴۰Ar به طور طبیعی پایدار هستند. پایدارترین ایزوتوپ پرتوزای آرگون ۳۹Ar بوده که ۲۶۹ سال نیمه عمر دارد.
عنصر اینشتینیم عنصری مصنوعی است که در رآکتورهای هسته‌ای تولید می‌شود و در نتیجه هیچ ایزوتوپ پایداری نداشته و جرم اتمی استاندارد برای آن قابل تعریف نیست. نخستین ایزوتوپ شناسایی شده این عنصر ۲۵۳Es بود که در سال ۱۹۵۲ میلادی تولید و ردیابی شد. این فلز دارای ۱۹ ایزوتوپ پرتوزا از ۲۴۰Es تا ۲۵۸Es و ۳ ایزومر هسته‌ای ۲۵۰mEs, ۲۵۴mEs, و ۲۵۶mEs است که پایدارترین ایزوتوپ در این میان ۲۵۲Es با نیمه عمر ۴۷۱٫۷ روز است.
بدبو فیلمی ترسناک، محصول سال ۲۰۰۵ ایالات متحده آمریکا است. این فیلم که توسط دیو پین کارگردانی شده‌است، ادامه‌ای نیز با نام "جزیره هیچ‌کس: بدبو برمی‌خیزد" نیز داشت که در یونایتد کینگدام به بدبو ۲ نیز مشهور است. این فیلم در سایت پرداخت فیلم "Rotten Tomatoes" نمره ۵۴٪ را دارد، و در سایت imdb امتیاز ۵/۲ از ۱۰ را دارد. با وجود این که فیلم بازتاب زیاد خوبی نگرفت، با این حال، در ژانر اسلشر می‌تواند جزو یکی از ۲۰ فیلم برتر باشد.http://en.wikipedia.org/wiki/Reeker
عنصر فرمیم عنصری مصنوعی است که در رآکتورهای هسته‌ای تولید می‌شود و در نتیجه هیچ ایزوتوپ پایداری نداشته و جرم اتمی استاندارد برای آن قابل تعریف نیست.نخستین ایزوتوپ شناسایی شده این عنصر ۲۵۵Fm بود که در سال ۱۹۵۲ میلادی تولید و ردیابی شد. تاکنون ۲۰ ایزتوپ (۲۴۱Fm تا ۲۶۰Fm) و دو ایزومر هسته‌ای ۲۵۰mFm و ۲۵۱mFm از فرمیم شناسایی شده است که پایدارترین ایزوتوپ در این میان ۲۵۷Fm با نیمه عمر ۱۰۰٫۵ روز است.
عنصر فلروویوم عنصری مصنوعی است که در رآکتورهای هسته‌ای تولید می‌شود و در نتیجه هیچ ایزوتوپ پایداری نداشته و جرم اتمی استاندارد برای آن قابل تعریف نیست. نخستین ایزوتوپ شناسایی شده این عنصر ۲۸۹Fl بود که در سال ۱۹۹۹ میلادی تولید و ردیابی شد. تاکنون ۵ ایزوتوپ و دو ایزومر هسته‌ای از فلروویوم شناسایی شده است که پایدارترین ایزوتوپ در این میان ۲۸۹Fl با نیمه عمر ۲٫۶ ثانیه است.
عنصر نیهونیوم عنصری مصنوعی است که در رآکتورهای هسته‌ای تولید می‌شود و در نتیجه هیچ ایزوتوپ پایداری نداشته و جرم اتمی استاندارد برای آن قابل تعریف نیست. نخستین ایزوتوپ شناسایی شده این عنصر ۲۸۴Nh بود که در سال ۲۰۰۳ میلادی تولید و ردیابی شد. تاکنون ۶ ایزوتوپ (۲۷۸Nh تا ۲۸۶Nh) از آن‌ان‌تریوم شناسایی شده است که پایدارترین ایزوتوپ در این میان ۲۸۶Nh با نیمه عمر ۱۹٫۶ ثانیه است.
یکابپیلس (به ) یک سکونتگاه مسکونی در لتونی با جمعیت ۲۵٬۸۸۳ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
یلگاوا (به ) یک سکونتگاه مسکونی در لتونی با جمعیت ۶۲٬۸۰۰ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
یورمالا (به ) یک سکونتگاه مسکونی در لتونی با جمعیت ۵۶٬۰۶۰ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
لیپایا (به ) یک شهر در لتونی با جمعیت ۸۲٬۳۸۶ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
رزکنه (به ) یک سکونتگاه مسکونی در لتونی با جمعیت ۳۲٬۳۲۸ نفر است که در شهرداری رزکنه واقع شده‌است.
والمیرا (به ) یک سکونتگاه مسکونی در لتونی با جمعیت ۲۷٬۵۶۹ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
ونتسپیلس (به ) یک شهر در لتونی با جمعیت ۴۱٬۹۹۸ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
آیناژی (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۹۹۴ نفر است که در salacgrīva municipality واقع شده‌است.
آیزکراوکل (به ) شهرکی در لتونی است که جمعیت ۸٬۶۰۶ نفر دارد و در شهرداری آیزکراوکل واقع شده‌است.
آیزپوته (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۵٬۱۰۴ نفر است که در شهر ایزپات واقع شده‌است.
آکنیسته شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۹۵۱ نفر است که در شهر اکنیست واقع شده‌است.
آلویا (به ) یک شهرک در لتونی با جمعیت ۲٬۷۰۰ نفر است که در شهر الوجا واقع شده‌است.
آلوکسنه (به لاتین: Alūksne) شهرکی در لتونی با جمعیت ۹٬۳۰۸ نفر است که در شهر الاکسن واقع شده‌است.
آپه، لتونی (به لاتین: Ape, Latvia) یک شهرک در لتونی با جمعیت ۱٬۸۵۷ نفر است که در Ape municipality واقع شده‌است.
آوتسه (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۴٬۱۰۱ نفر است که در شهرداری آوتسه واقع شده‌است.
بالدون (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲٬۳۹۹ نفر است که در Baldone municipality واقع شده‌است.
بالوژی (به لاتین: Baloži) شهرکی در لتونی با جمعیت ۴٬۴۸۱ نفر است که در riga district واقع شده‌است.
بالوی، لتونی (به لاتین: Balvi) یک شهرک در لتونی با جمعیت ۷٬۹۹۷ نفر است که در Balvi municipality واقع شده‌است.
باوسکا (به لاتین: Bauska) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۰٬۹۴۵ نفر است که در Bauska municipality واقع شده‌است.
بروکنی (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۳٬۴۴۵ نفر است.
چسیس (به ) یک شهرک در لتونی با جمعیت ۱۸٬۰۶۵ نفر است که در Cēsis municipality واقع شده‌است.
سسواین (به لاتین: Cesvaine) شهرکی در لتونی با جمعیت ۳٬۳۵۶ نفر است.
داگدا، لتونی (به لاتین: Dagda, Latvia) در لتونی با جمعیت ۲٬۴۸۴ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
دوبل، لتونی (به ) در لتونی با جمعیت ۱۱٬۳۹۱ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
دوربه، لتونی (به ) در لتونی با جمعیت ۶۲۰ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
گروبینا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۴٬۲۱۸ نفر است که در Grobiņa municipality واقع شده‌است.
گولبن (به ) در لتونی با جمعیت ۹٬۳۴۷ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
ایکشکیل (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۸٬۳۳۱ نفر است که در Ogre District واقع شده‌است.
ایلوکست (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲٬۹۳۸ نفر است که در Daugavpils District واقع شده‌است.
یاونیلگاوا (به ) یک شهر در لتونی با جمعیت ۲٬۲۴۵ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
کانداوا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۳٬۸۱۶ نفر است که در kandava municipality واقع شده‌است.
کارساوا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲٬۵۷۰ نفر است که در ludza district واقع شده‌است.
کراسلاوا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۰٬۸۵۴ نفر است که در Krāslava municipality واقع شده‌است.
کولدیگا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۲٬۹۸۱ نفر است که در Kuldīga municipality واقع شده‌است.
کگومس (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲٬۴۷۳ نفر است که در ogre district واقع شده‌است.
لیوارده (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۶٬۷۰۸ نفر است که در شهرداری لیوارده واقع شده‌است.
لیگاتنه (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۳۰۴ نفر است که در Cēsis District واقع شده‌است.
لیمباژی (به ) در لتونی با جمعیت ۸٬۷۰۵ نفر است که در limbaži municipality واقع شده‌است.
لیوانی (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۰٬۸۰۰ نفر است که در preiļi district واقع شده‌است.
لوبانا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۹۳۴ نفر است که در lubāna municipality واقع شده‌است.
لودزا (به لاتین: Ludza) شهرکی در لتونی با جمعیت ۹٬۶۷۷ نفر است.
مادونا، لتونی (به ) یک شهرک در لتونی با جمعیت ۹٬۳۹۴ نفر است که در Madona municipality واقع شده‌است.
ماسالاتسا (به ) در لتونی با جمعیت ۲٬۴۱۲ نفر است که در شهرداری ماسالاتسا واقع شده‌است.
اوگره، لتونی (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲۶٬۷۶۰ نفر است که در Ogre District واقع شده‌است.
اولاین (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۲٬۷۱۹ نفر است که در Riga District واقع شده‌است.
پاویلوستا (به ) در لتونی با جمعیت ۱٬۱۳۴ نفر است که در pāvilosta municipality واقع شده‌است.
پیلتنه (به ) در لتونی با جمعیت ۱٬۷۷۶ نفر است که در ventspils district واقع شده‌است.
پلاویناس (به ) در لتونی با جمعیت ۳٬۶۷۲ نفر است که در شهرداری پلاویناس واقع شده‌است.
پریلی (به لاتین: Preiļi) در لتونی با جمعیت ۸٬۶۰۵ نفر است که در شهرداری پریلی واقع شده‌است.
پریکول، لتونی (به ) در لتونی با جمعیت ۲٬۲۸۳ نفر است که در priekule municipality واقع شده‌است.
رویینا (به ) در لتونی با جمعیت ۳٬۳۷۷ نفر است که در شهرداری رویینا واقع شده‌است.
سابیل (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۳٬۲۲۰ نفر است که در talsi municipality واقع شده‌است.
سالاتسگریوا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۳٬۲۶۹ نفر است که در شهرداری سالاتسگریوا واقع شده‌است.
سالاسپیلس (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲۱٬۱۰۲ نفر است که در Riga District واقع شده‌است.
سالدوس (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۲٬۲۲۴ نفر است که در saldus district واقع شده‌است.
ساولکراستی (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۳٬۳۴۱ نفر است که در saulkrasti municipality واقع شده‌است.
سدا (به لاتین: Seda) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۷۴۴ نفر است که در strenči municipality واقع شده‌است.
سیگولدا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱۶٬۶۷۹(۸۶٪ لتونیایی) نفر است که در sigulda municipality واقع شده‌است.
اسکروندا (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۲٬۶۳۷ نفر است که در شهرداری اسکروندا واقع شده‌است.
اسمیلتن (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۵٬۸۸۰ نفر است که در smiltene municipality واقع شده‌است.
استایکل (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۱۹۲ نفر است که در limbaži district واقع شده‌است.
استند (به ) شهرکی در لتونی است که در talsi district واقع شده‌است.
استرنچی (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۶۱۴ نفر است که در بخش والکا واقع شده‌است.
سوبات (به ) شهرکی در لتونی با جمعیت ۱٬۲۲۲ نفر است که در ilūkste municipality واقع شده‌است.
تالسی (به ) در لتونی با جمعیت ۱۱٬۳۷۱ نفر است که در talsi municipality واقع شده‌است.
توکومس (به ) در لتونی با جمعیت ۱۹٬۷۲۲ نفر است که در tukums municipality واقع شده‌است.
والدمارپیلس (به ) در لتونی با جمعیت ۲٬۷۵۷ نفر است که در talsi district واقع شده‌است.
والکا (به ) در لتونی با جمعیت ۵٬۸۳۵ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
وانگاژی (به ) در لتونی با جمعیت ۴٬۲۹۰ نفر است که در inčukalns municipality واقع شده‌است.
واراکلانی (به لاتین: Varakļāni) در لتونی با جمعیت ۲٬۱۹۹ نفر است که در madona district واقع شده‌است.
ویسیت (به ) در لتونی با جمعیت ۲٬۹۵۰ نفر است که در شهرداری ویسیت واقع شده‌است.
ویلاکا (به ) در لتونی است که در شهرداری ویلاکا واقع شده‌است.
ویلانی (به لاتین: Viļāni) در لتونی با جمعیت ۳٬۷۶۴ نفر است که در rēzekne district واقع شده‌است.
زیلوپ (به لاتین: Zilupe) در لتونی با جمعیت ۱٬۷۴۵ نفر است که در لتونی واقع شده‌است.
فهرست زیر از شخصیت‌هایی است که در بیشتر قسمت‌های مجموعه تلویزیونی ساوت پارک، به‌طور غیر دائم دیده می‌شوند.
مستر هنکی شخصیتی کار تونی در مجموعه تلویزیونی ساوت پارک که گونه‌ای سخنگو از مدفوع است.
شخصیت مستر هنکی نوعی قهرمان مثبت است که قدرت‌های خاصی دارد و بیشتر این قدرت‌ها با فاضلاب و مدفوع انجام می‌گیرد.
فلسفه وجودی این شخصیت به گونه‌ای است که اگر فرد به اندازه کافی فیبر در غذای خود بخورد، مستر هنکی برای دادن هدیه به او می‌آید.
شخصیت هنکی بعد از اختلاف بین ادیان مختلف در قسمت ۹ فصل ۱ ساوت پارک، ایجاد شد.
بو جود آمدن این شخصیت به گونه‌ای بود که مردم شروع به حذف شخصیت‌ها ونمادهایی که دوست نداشتند از کریسمس کردند و کایل برافلاسکی پیشنهاد داد که شخصیت مستر هنکی به عنوان شخصیتی که هیچ کس بر آن اختلاف ندارد، انتخاب شود.
مستر هنکی در قسمت‌های مختلفی ظاهر می‌شود و به بابا نوئل و بچه‌ها کمک می‌کند.
مستر هنکی با همسر و سه فرزند خود، سیمون، انبر و کورن والیس در فاضلاب زندگی می‌کند.
شخصیت کارتونی مجموعه تلویزیونی ساوت پارک است که با صدای تری پارکر به نمایش درمی آید.
آفسیر باربریدی، پلیس گشت شهر ساوت پارک است و در فصل‌های ابتدایی نقش پر رنگ تری دارد اما رفته رفته و با نمایش اداره پلیس شهر ساوت پارک و کاراگاه‌های آن، نقش او کم رنگ تر می‌شود.
در قسمت ۳ فصل ۲، مشخص می‌شود که باربریدی بیسواد است و توان خواندن و نوشتن ندارد، و به دلیل ناتوانی هربرت گریسون(معلم مدرسه) در آموزش، بچه‌ها به او خواندن و نوشتن می‌آموزند.
باربریدی در طول این سریال شخصیتی کودن دارد که حتی از قانون هم اطلاع خاصی ندارد.
تاولی شخصیت کارتونی در سریال ساوت پارک است.
تاولی در آزمایشگاهی توسط فضایی‌ها و توسط شخص زایتار طراحی شده‌است تا به عنوان یک حوله هوشمند، انسان‌ها را به قدری خشک کند تا بمیرند ولی در قسمت ۸ فصل ۵، فضایی‌ها کشته می‌شوند و وی آزاد می‌شود.
تاولی به مواد مخدر معتاد است و کودکان را به مصرف مواد مخدر دعوت می‌کند و بدون مصرف مواد نمی‌تواند فکر کند و وقتی هم که فکر می‌کند به دردسر می‌افتد.
تاولی از حوله بودن خود زیاد راضی نیست و وقتی انسان‌ها به او می‌گویند که تو یک حوله هستی، به او بر خورده و پاسخ می‌دهد که خودت حوله‌ای.
مفیستو دانشمند دیوانه‌ای که تخصصش در مهندسی ژنتیک است. وی تخصصش را بیشتر در تولید کپل برای حیوانات به کار می‌برد او حتی یکبار می‌خواست به خاطر ایجاد لاک‌پشت با هفت کپل جایزه نوبل دریافت کند و معمولاً اختراعاتی دارد که کاربردی ندارند و کوین، نیز موجود عجیبی است که همواره به دنبال مفیستو است و به او کمک می‌کند و احتمالاً مفیستو او را در آزمایشگاه ایجاد کرده.
باب زشت شخصیتی کارتونی و کانادایی است که در ظاهر با بقیه کانادایی‌ها تفاوتی ندارد و بدنی زاویه دار دارد ولی کانادایی‌ها تصور می‌کنند او به شکل غیرقابل پذیرشی زشت است. خصوصیات اخلاقی این شخصیت بیشتر مثبت است و فردی منطقی و وطن پرست به تصویر کشیده می‌شود.
در علم شیمی عنصرهای فوق سنگین یا عنصرهای فرااکتینید به عنصرهایی گفته می‌شود که عدد اتمی آن‌ها از عدد اتمی اکتینیدها بیشتر است. این عنصرها در جدول تناوبی در آخرین دوره (دوره هفتم) قرار داشته و از رادرفوردیم با عدد اتمی ۱۰۴ تا اوگانسون با عدد اتمی ۱۱۸ را شامل می‌شود. این عنصرها به طور طبیعی در زمین وجود ندارند و با واکنش‌های هسته‌ای در آزمایشگاه‌ها ساخته می‌شوند.IUPAC Provisional Recommendations for the Nomenclature of Inorganic Chemistry (2004) (online draft of an updated version of the ""Red Book"" IR 3-6)
فهرست زیر، لیست دانش آموزان مجموعه تلویزیونی ساوت پارک است که در بیشتر قسمت‌ها هستند.
[[پرونده:800px-SPClass.jpg|500px|بندانگشتی|شاگردان مدرسه به ترتیب از راست
ویندی داری شخصیتی آگاه است و از لحاظ درک اجتماعی از دیگر هم کلاسی‌های خود و حتی بسیاری از بزرگسالان، نگاه عمیق‌تری به مشکلات اجتماعی دارد.
ویندی در این سریال یکبار به [[استن مارش]] خیانت کرده و با توکن رابطه برقرار می‌کند.
ویندی در قسمتی برای آگاه‌سازی از [[سرطان سینه]] فعالیت می‌کند و به خاطر این مسئله دچار دردسر می‌شود.
ویندی در قسمت دوم از فصل ۱۷، به مسئله آواره گان سوری می‌پردازد.
جیمی والمر (به انگلیسی: Jimmy Valmer)، کودک معلول کلاس است که با عصای [[زیر بغل]] راه می‌رود و علاقه وی به [[استندآپ کمدی]] و ورزش است. او بسیار خوش قلب است.
شخصیت [[سیاه‌پوست|سیاه پوست]] و پولدار که به خاطر رنگ پوستش هدف [[نژادپرستی|نژاد پرستی]] دیگر کودکان قرار می‌گیرد.
کودکی که از نظر ذهنی و جسمی معلول است و همین معلولیت هدف طنز قرار می‌گیرد. او فقط می‌تواند نام خود را بگوید.
یکی از دختران کلاس که دوست صمیمی ویندی است
توییک کودک پر استرس که به خاطر مصرف زیاد قهوه (یا کافیئین) همیشه اضطراب دارد.
پیپ کودک بریتانیایی مجموعه است که به خاطر ملیتش همیشه مورد تمسخر واقع می‌شود.
بعداً در قسمت ۱۴ فصل چهار مشخص می‌شود شخصیت وی از شخصیت پیپ در کتاب آرزوهای بزرگ [[چارلز دیکنز]] اقتباس شده است،
کرگ پسری است که معمولا عادت دارد دیگران را بدون هيچ دلیلی از خود براند
کلاید کودک خوش تیپ مدرسه است که دخترها دوست دارند با او دوست شوند.
آیک برادر کانادایی کایل برفلاسکی است که او را به فرزندی قبول کرده‌اند.
یکی از کودکان مهدکودکی که گهگاهی قلدري میکند
بچه‌هایی هستند مانند گروه گاس لباس می‌پوشند و سیگار می‌کشند.
گروهی از بچه های کلاس که معمولا بچه های پایه های کوچکتر را اذیت می کنند
[[رده:ساوت پارک]]
[[رده:شخصیت‌های داستانی اهل کلرادو]]
[[رده:شخصیت‌های کودک در تلویزیون]]
[[رده:فهرست‌های کودکان تخیلی]]
جراحی ترمیمی ، جراحی است که برای بازگرداندن ظاهر و عملکرد طبیعی اعضای بدن که به دلیل بیماری یا شرایط پزشکی بدشکل شده‌اند، انجام می‌شود.
جراحی ترمیمی اصطلاحی است با پیامدهای آموزشی، بالینی و بازپرداخت. در طول تاریخ از آن به عنوان مترادف با جراحی پلاستیک یاد می‌شود.Macionis V. Definition of plastic surgery: A historical perspective. Journal of Plastic, Reconstructive & Aesthetic Surgery. 2017;70:132-133. از لحاظ آموزشی، جراحی پلاستیک یک تخصص پزشکی شناخته شده‌است و یک جراح می‌تواند جراح پلاستیک «تأیید شده توسط هیئت مدیره جراحی پلاستیک آمریکا» باشد. با این حال، جراحی ترمیمی یک تخصص نیست و هیچ جراح ترمیمی دارای مجوز هیئت مدیره وجود ندارد. به‌طور دقیق تر، جراحی ترمیمی باید با جراحی زیبایی مقایسه شود.
آیدوشچینا (به ) در اسلوونی با جمعیت ۶٬۶۷۶ نفر است که در slovenian littoral واقع شده‌است.
بلد، اسلوونی (به ) در اسلوونی با جمعیت ۵٬۲۵۲ نفر است که در Municipality of Bled واقع شده‌است.
بوتس، اسلوونی (به ) در اسلوونی با جمعیت ۱٬۶۱۳ نفر است که در slovenian littoral واقع شده‌است.
برژیتسه (به ) در اسلوونی با جمعیت ۶٬۸۵۶ نفر است که در Municipality of Brežice واقع شده‌است.
تسلیه (به ) یک شهر در اسلوونی با جمعیت ۵۰٬۰۳۹ نفر است که در City Municipality of Celje واقع شده‌است.
تسرکنیتسا (به ) در اسلوونی با جمعیت ۳٬۵۳۲ نفر است که در Municipality of Cerknica واقع شده‌است.
چرنملی (؛ ) یک سکونتگاه مسکونی در اسلوونی با جمعیت ۵٬۷۶۵ نفر است که در white carniola واقع شده‌است.
دمژاله (; ) در اسلوونی با جمعیت ۱۲٬۵۸۸ نفر است که در Municipality of Domžale واقع شده‌است.
دراوگراد (به ) در اسلوونی با جمعیت ۳٬۳۳۰ نفر است که در Municipality of Dravograd واقع شده‌است.
گرنیا رادگنا (به ) در اسلوونی با جمعیت ۳٬۱۳۰ نفر است که در Municipality of Gornja Radgona واقع شده‌است.
گرسوپلیه (به ) در اسلوونی با جمعیت ۷٬۱۷۴ نفر است که در Municipality of Grosuplje واقع شده‌است.
هراستنیک (به ) در اسلوونی با جمعیت ۵٬۵۶۱ نفر است که در lower styria واقع شده‌است.