moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
در سال ۱۵۴۶ پس از کشف دهانه رودخانه سنت لارنس توسط ژاک کارتیه، علاقه دوباره برانگیخت. مارتین فروبیشر قطعنامه ای برای انجام چالش ایجاد یک مسیر تجاری از انگلستان به سمت غرب به هند تشکیل داده بود. از سال ۱۵۷۶ تا ۱۵۷۸، او برای یافتن این گذرگاه، سه سفر به منطقه قطب شمال کنونی کانادا انجام داد. فروبیشربی به نام او نامگذاری شده‌است. در ژوئیه ۱۵۸۳، سر همفری گیلبرت، که رساله ای در مورد کشف این گذرنامه نوشته بود و از حامیان فروبیشر بود، قلمرو نیوفاندلند را برای تاج و تخت انگلیسی ادعا کرد.
در سال ۱۵۸۵، تحت استخدام الیزابت اول، کاشف انگلیسی جان دیویس وارد کامبرلند ساوند، جزیره بافین شد. دیویس قبل از اینکه چهار کشتی خود را به اکسپدیشن‌های جداگانه برای جستجوی گذرگاهی به سمت غرب تقسیم کند، گرینلند را دور زد. اگرچه او قادر به عبور از آب‌های یخی قطب شمال نبود، اما به حامیان مالی خود گزارش داد که گذری که آنها به دنبال آن بودند "مسئله ای است که هیچ شک و تردیدی ندارد." "، و پشتیبانی از دو اکسپدیشن دیگر را تضمین کرد که تا خلیج هادسون رسیدند.
اگرچه تلاش‌های انگلستان در سال ۱۵۸۷ به دلیل جنگ انگلیس و اسپانیا متوقف شد، گزارش‌های مطلوب دیویس در مورد منطقه و مردم آن الهام بخش کاشفان در قرن آینده بود. در سال ۱۶۰۹، در حالی که در خدمت شرکت هند شرقی هلند بود، هنری هادسون، کاشف انگلیسی، در جستجوی گذرگاه از جایی که اکنون رودخانه هادسون نامیده می‌شود، با کشتی حرکت کرد. او قبل از تسلیم شدن به آلبانی کنونی نیویورک رسید. او بعداً در شمال به قطب شمال و خلیج هادسون برای گذرگاه کاوش کرد.
گذرگاه شمال شرقی یک اصطلاح گسترده برای هر مسیری است که بر فراز قاره اوراسیا قرار دارد و بین آب‌های شمال دریای نروژ تا تنگه برینگ امتداد دارد. «مسیر دریای شمالی» به عنوان بخش خاصی از این مسیرها تعریف می‌شود. "مسیر دریای شمال" (با حروف بزرگ) همان‌طور که در حال حاضر به‌طور رسمی توسط قانون فدراسیون روسیه تعریف شده‌است، شامل خطوط کشتیرانی است که در ای‌ای‌زی (EEZ) روسیه قرار دارند و از دریای کارا تا تنگه برینگ در امتداد سواحل شمالی روسیه امتداد دارند.
ایده کشف این منطقه در ابتدا اقتصادی بود و اولین بار توسط دیپلمات روسی دیمیتری گراسیموف در سال ۱۵۲۵ مطرح شد. کل مسیر در آب‌ها و بخش‌های قطب شمال قرار داشت و معمولاً پوشیده از یخ بود، که آن را به یک سفر بسیار خطرناک تبدیل می‌کرد.
در اواسط قرن شانزدهم، سباستین، پسر جان کابوت، به سازماندهی چنین سفری به رهبری سر هیو ویلوبی و ریچارد چنسلر کمک کرد. خدمه ویلوبی در نزدیکی شبه جزیره کولا غرق شدند، جایی که در نهایت بر اثر اسکوربوت جان باختند. صدراعظم و خدمه اش خود را به دهانه رودخانه دوینا و شهر آرخانگلسک رساندند، جایی که با هیئتی از تزار، ایوان مخوف، ملاقات کردند. او که به مسکو بازگردانده شد، شرکت مسکووی را راه اندازی کرد و تجارت بین انگلیس و روسیه را ترویج داد. این دوره دیپلماتیک به سفیران بریتانیا مانند سر فرانسیس چری این فرصت را داد تا اطلاعات جغرافیایی توسعه یافته توسط بازرگانان روسی را در نقشه‌هایی برای اکتشاف بریتانیا در منطقه ادغام کنند. چند سال بعد، استیون بورو، فرمانده کشتی صدراعظم، خود را تا دریای کارا رسانید، زمانی که به دلیل شرایط یخبندان مجبور به بازگشت شد.
بخش‌های غربی این گذرگاه به‌طور همزمان توسط کشورهای اروپای شمالی مانند انگلستان، هلند، دانمارک و نروژ کاوش می‌شد و به دنبال راه دریایی جایگزین برای چین و هند بودند. قابل توجه‌ترین سفر ۱۵۹۶ به رهبری ویلم بارنتز دریانورد هلندی است که اسپیتزبرگن و جزیره خرس را کشف کرد.
روسیه از ترس نفوذ انگلیس و هلند به سیبری، در سال ۱۶۱۹ راه دریایی مانگازیا را بست. فعالیت پومور در شمال آسیا کاهش یافت و بخش عمده ای از اکتشافات در قرن هفدهم توسط قزاق‌های سیبری انجام شد که از دهانه رودخانه ای به رودخانه ای دیگر در "کوخ"‌های قطب شمال خود حرکت می‌کردند. در سال ۱۶۴۸ مشهورترین این سفرها به رهبری فدوت آلکسیف و سمیون دژنف به شرق از دهانه کولیما به اقیانوس آرام رفت و شبه جزیره چوکچی را دو برابر کرد و بدین ترتیب ثابت کرد که هیچ ارتباط زمینی بین آسیا و آمریکای شمالی وجود ندارد. هشتاد سال پس از دژنف، در سال ۱۷۲۸، کاشف دیگر روسی، ویتوس برینگ دانمارکی الاصل در "اسویاتوی گاورییل"، سفری مشابه را به صورت معکوس انجام داد و از کامچاتکا شروع کرد و به سمت شمال به گذرگاهی که اکنون نام او (تنگه برینگ) است، رفت. این برینگ بود که نام فعلی آنها را به جزایر دیومد داد که اولین بار توسط دژنف کشف و توصیف شد.
تنها در سال ۱۸۷۸ بود که آدولف اریک نوردنسکیولد، کاشف فنلاندی-سوئدی، اولین گذر کامل از گذرگاه شمال شرقی را از غرب به شرق در اکسپدیشن وگا انجام داد. ناخدای کشتی در این سفر ستوان لوئیس پالاندر از نیروی دریایی سلطنتی سوئد بود.
در نیمه اول قرن نوزدهم، بخش‌هایی از گذرگاه شمال غربی به‌طور جداگانه توسط تعدادی اکسپدیشن مختلف، از جمله اکسپدیشن‌های جان راس، ویلیام ادوارد پری، جیمز کلارک راس، کاوش شد. و اکسپدیشن‌های زمینی به رهبری جان فرانکلین، جورج بک، پیتر وارن دیز، توماس سیمپسون و جان ری. کشف گذرگاه شمال غربی از طریق دریا در سال ۱۸۵۱ به سر رابرت مک کلور نسبت شد، زمانی که او از جزیره بنکس به تنگه ام کلور نگاه کرد و جزیره ملویل را مشاهده کرد. با این حال، تنگه توسط یخ تازه در این نقطه از فصل مسدود شد و برای کشتی‌ها قابل کشتیرانی نبود.Burton, p. 219. تنها مسیر قابل استفاده که ورودی‌های لنکستر ساوند و دلفین و تنگه یونیون را به هم متصل می‌کند برای اولین بار توسط جان رای در سال ۱۸۵۱ استفاده شد. رائه از یک رویکرد عملگرایانه برای سفر زمینی با پای پیاده و سورتمه سگ استفاده می‌کرد و معمولاً کمتر از ده نفر را در مهمانی‌های اکتشافی خود استخدام می‌کرد.
گذرگاه شمال غربی به‌طور کامل توسط دریا فتح نشده بود تا اینکه در سال ۱۹۰۶، رولد آموندسن، کاشف نروژی، که به موقع برای فرار از طلبکارانی که به دنبال توقف سفر بودند، سفری سه ساله را با قایق شاه ماهی ۴۷ تنی تبدیل شده، "گچوا"، به پایان رسانید. او در پایان این سفر به شهر ایگل آلاسکا رفت و با ارسال تلگرامی موفقیت خود را اعلام کرد. مسیر او از نظر تجاری عملی نبود. علاوه بر زمان صرف شده، برخی از آبراه‌ها بسیار کم عمق بودند.
کنود راسموسن (۱۸۷۹–۱۹۳۳) چندین اکتشاف در قطب شمال را رهبری کرد. او در گرینلند به زبان گرینلند و دانمارکی بزرگ شد و او را «پدر اسکیمو‌شناسی»Jean Malaurie, 1982. می‌نامند و اولین گرینلندی از نژاد اینوئیت و اروپایی بود که از گذرگاه شمال غربی از طریق سورتمه سگ عبور کرد. راسموسن و دوستش پیتر فروخن در هفت اکسپدیشن تول که به نام "اولتیما تول" نامگذاری شد شرکت کردند و کتابهای متعددی در مورد تجربیات خود در قطب شمال نوشتند.
در ۶ آوریل ۱۹۰۹، رابرت پیری ادعا کرد که اولین فردی در تاریخ ثبت شده‌است که به قطب شمال رسیده‌است (اگرچه اینکه آیا او واقعاً به قطب رسیده‌است مورد مناقشه است). او با کمک سورتمه‌ها و سه خدمه پشتیبانی جداگانه که در فواصل متوالی قبل از رسیدن به قطب به عقب برمی‌گشتند، سفر کرد. بسیاری از کاوشگران مدرن، از جمله اسکی بازان المپیک که از تجهیزات مدرن استفاده می‌کنند، معتقدند که پیری در زمانی که ادعا می‌کرد نمی‌توانست با پای پیاده به قطب برسد.
تعدادی از اکسپدیشن‌های قبلی قصد داشتند به قطب شمال برسند اما موفق نشدند. افسر نیروی دریایی بریتانیا ویلیام ادوارد پری در سال ۱۸۲۷، اکتشافات غم‌انگیز آمریکایی پولاریس تحت فرماندهی چارلز فرانسیس هال در سال ۱۸۷۱، اکتشافات بدانجام جینت را به فرماندهی ستوان نیروی دریایی ایالات متحده جورج دبلیو دی لانگ در سال ۱۸۷۹، و اکسپدیشن نروژی فرام فریتیوف. نانسن در سال ۱۸۹۵. فردریک کوک آمریکایی ادعا کرد که در سال ۱۹۰۸ به قطب شمال رسیده‌است، اما این ادعا به‌طور گسترده پذیرفته نشده‌است.See references on Frederick Cook for more information.
در ۹ مه ۱۹۲۶، ریچارد ای. برد و فلوید بنت آمریکایی‌ها ادعا کردند که بر فراز قطب شمال با یک هواپیمای تک موتوره فوکر اف-۷ پرواز کرده‌اند. با این حال، ادعای آنها برای رسیدن به قطب مورد مناقشه است.
خدمه کشتی هوایی نورگ (شامل رولد آموندسن و حامی آمریکایی لینکلن السورث) در ۱۲ می ۱۹۲۶ بر فراز قطب پرواز کردند. این اولین مشاهده بی چون و چرای قطب است. "نورج" توسط امبرتونوییل ایتالیایی طراحی و هدایت شد که در ۲۴ می ۱۹۲۸ برای بار دوم بر روی قطب پرواز کرد. سفر دوم نوبیل با کشتی هوایی "ایتالیا" بود که در سفر برگشت با طوفان مواجه شد و روی یخ سقوط کرد. بازماندگان در نهایت بهبود یافتند. آموندسن به همراه خدمه هواپیمای دریایی خود در جریان عملیات نجات ناپدید شد.
اولین افرادی که بدون شک روی قطب شمال قدم زدند، گروه شوروی در سال ۱۹۴۸ به فرماندهی الکساندر کوزنتسوف بود که هواپیمای خود را در همان نزدیکی فرود آورد و به سمت قطب رفت.Concise chronology of approach to the poles, Scott Polar Research Institute. retrieved 2010-06-04.
در ۳ آگوست ۱۹۵۸، زیردریایی آمریکایی یواس‌اس ناتیلوس بدون هواگیری در سطح آب به قطب شمال رسید. سپس به حرکت در زیر کل یخ قطبی ادامه داد. در ۱۷ مارس ۱۹۵۹، یواس‌اس اسکیت در قطب شمال ظاهر شد و خاکستر کاشف سر هوبرت ویلکینز را پراکنده کرد. این سفرها بخشی از اکتشافات نظامی بود که بواسطه زمینه جنگ سرد انجام شدند.
در ۱۹ آوریل ۱۹۶۸، رالف پلیستد از طریق اتومبیل برفی به قطب شمال رسید، اولین مسافر سطحی که با قطعیت شناخته شده بود. موقعیت او به‌طور مستقل توسط یک پرواز هواشناسی نیروی هوایی ایالات متحده تأیید شد. در سال ۱۹۶۹، والی هربرت، پیاده و با سورتمه سگ، اولین مردی شد که در شصتمین سالگرد سفر معروف اما مورد مناقشه رابرت پیری تنها با قدرت عضلانی به قطب شمال رسید.
اولین افرادی که با پای پیاده (یا اسکی) به قطب شمال رسیدند و بدون کمک خارجی، بدون سگ، هواپیمای هوایی یا تدارکات مجدد بازگشتند، ریچارد وبر (کانادا) و میشا مالاخوف (روسیه) در سال ۱۹۹۵ بودند. از آن زمان هیچ‌کس این سفر را تکرار نکرده‌است.
سرهنگ دوم نیروی هوایی ایالات متحده جوزف فلچر و ستوان ویلیام پرشینگ بندیکت در ۳ می ۱۹۵۲ با همراهی دانشمند آلبرت پی کری، هواپیما را در قطب فرود آوردند.
در ۲ می ۲۰۰۷، با یک تویوتا هایلوکس اصلاح شده به موقعیت قطب شمال مغناطیسی در سال ۱۹۹۶ رسید().
در ۲ آگوست ۲۰۰۷، در خلال آرکتیکا ۲۰۰۷، شناورهای خدمه روسی اولین کسانی بودند که در بستر دریا در زیر قطب فرود آمدند.
در ۲۶ آوریل ۲۰۰۹، واسیلی الاگین، آفاناسی ماکونوف، ولادیمیر اوبیخود، سرگئی لارین، الکسی اوشاکوف، الکسی شکرابکین و نیکولای نیکولشین پس از ۳۸ روز و بیش از (از جزیره سردنی، سورنایا زملیا شروع می‌شد) دو اتومبیل ساخت روسیه "یملیا ۱" و "یملیا ۲" را به سمت قطب شمال راند.
آدام بوکسا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل لهستان است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال لخیا گدانسک و باشگاه فوتبال نووارا اشاره کرد.
موسسه هوش مصنوعی Mila - Quebec (در اصل "موسسه مونترال برای الگوریتم‌های یادگیری" ) یک موسسه تحقیقاتی در مونترال ، کبک است که عمدتا بر روی تحقیقات یادگیری ماشین تمرکز دارد. تقریباً 800 محقق، از جمله اساتید و دانشجویان، بخشی از میلا در سال 2021 بودند.
میلا پایه های خود را به "آزمایشگاه اطلاعاتی سیستم های سازگار" (LISA) در دانشگاه مونترال و آزمایشگاه استدلال و یادگیری (RL-Lab) url=http://rl.cs.mcgill.ca/index.html در دانشگاه مک گیل ردیابی می کند. LISA در سال 1993 توسط Yoshua Bengio ، برنده جایزه تورینگ و یکی از بنیانگذاران حوزه یادگیری عمیق تأسیس شد، در حالی که RL-Lab در سال 2001 تأسیس شد و در حال حاضر توسط پروفسورها کارگردانی می شود. Prakash Panangaden ، Doina Precup ، Joëlle Pineau ، و Jackie Chi Kit Cheung .
در سال 2017، موسسه هوش مصنوعی Mila-Quebec به عنوان مشارکت بین دانشگاه مونترال و دانشگاه مک گیل با École Polytechnique de Montréal و HEC Montréal تأسیس شد.
در دسامبر 2020، میلا با IBM برای تسریع تحقیقات هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین با استفاده از فناوری منبع باز در تلاش برای ادغام نرم افزار منبع باز موسسه کبک، Oríon، با شتاب دهنده یادگیری ماشینی Watson IBM، یک مدل هوش مصنوعی، همکاری کرد. ابزار آموزشی و استنتاجی که غول فناوری به مشاغل ارائه می دهد.
علاوه بر Bengio، اعضای هیئت علمی میلا شامل Joëlle Pineau و Doina Precup هستند. برخی از فارغ التحصیلان آن عبارتند از Marc Bellemare (MSc 2007 - RL-Lab)، هوگو لاروشل (PhD 2009 - LISA) و Ian Goodfellow (PhD 2014 - LISA).
تحقیقات در میلا عمدتاً، اما نه منحصراً بر یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی متمرکز است. موضوعات تحقیقاتی خاص عبارتند از:
میلا هم یک مؤسسه تحقیقاتی و آموزشی است که موقعیت‌های پسادکتری و کارآموزی را ارائه می‌کند و یک محیط تحقیقاتی برای دانشجویانی که در دانشگاه‌های مربوطه خود ثبت‌نام کرده‌اند و برای مدارک تحصیلات تکمیلی خود مانند دکترا و کارشناسی ارشد در یادگیری ماشینی کار می‌کنند، فراهم می‌کند.
اعضای Mila همچنین به نرم افزار منبع باز کمک کرده اند. Theano ، یکی از چارچوب های برنامه نویسی اولیه برای یادگیری عمیق در Mila سرچشمه گرفت. در سال 2020، پروژه‌های فعال شامل myia، یک چارچوب یادگیری عمیق برای پایتون ، و baby-ai، پلتفرمی برای شبیه‌سازی یادگیری زبان با یک انسان در حلقه بود.
علاوه بر این، میلا همچنین در شراکت های متعدد با شرکت های خصوصی درگیر است.
دومینگوس دوارته (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل پرتغال است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به گروه ورزشی شاوش، باشگاه فوتبال اسپورتینگ، باشگاه فوتبال دپورتیوو لا کرونیا، و باشگاه فوتبال بلننسس اشاره کرد.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۱۹ سال پرتغال، زیر ۲۰ سال پرتغال، زیر ۲۱ سال پرتغال، و پرتغال بازی کرده‌است.
لشکر ۷۴ یئوماندری () لشکر پیاده‌نظام نیروی زمینی بریتانیا بود، که در سال ۱۹۱۷ تأسیس شد و در سال ۱۹۱۹ منحل گردید.
لشکر ۵۵ پیاده لانکاشر غربی () لشکر پیاده‌نظام موتوریزه نیروی زمینی بریتانیا بود، که در سال ۱۹۲۰ تأسیس شد و در سال ۱۹۴۵ منحل گردید.
<mapframe latitude="27.923289" longitude="56.687608" zoom="7" width="200" height="100" align="right" />درمورتوئیه روستایی در بخش بخش احمدی، شهرستان حاجی‌آباد، استان هرمزگان است. این روستا در سال ۱۳۹۵ دارای ۶۵ خانوار و ۲۰۱ نفر جمعیت بوده است
ارتش پادشاهی پروس (آلمانی: Königlich Preußische Armee) به عنوان ارتش پادشاهی پروس بین سال‌های ۱۷۰۱–۱۹۱۹ میلادی به عنوان یک قدرت اروپایی فعالیت می‌کرد.
ارتش پروس در طول جنگ سی ساله ۱۶۱۸–۱۶۴۸ ریشه در نیروهای مزدور اصلی براندنبورگ داشت. انتخابگر فردریک ویلیام آن را به یک ارتش پایدار با دوام تبدیل کرد، در حالی که فردریش ویلهلم یکم پادشاه پروس به‌طور چشمگیری اندازه آن را افزایش داد و دکترین‌های آن را بهبود بخشید. پادشاه فردریک کبیر، یک فرمانده جنگی بزرگ، نیروهای منظم پروس را در طول جنگ‌های سیلزی قرن هجدهم به پیروزی رساند و اعتبار پادشاهی پروس را بسیار افزایش داد.
ارتش پروس که با آغاز جنگ‌های ناپلئونی منسوخ شده بود و فرانسه در جنگ چهارم ائتلاف در سال ۱۸۰۶ پروس را شکست داد. با این حال، تحت رهبری گرهارد فون شارنهورست، اصلاح طلبان پروس شروع به مدرنیزه کردن ارتش پروس کردند که ارتش پروس کمک زیادی به شکست ناپلئون بناپارت در جنگ ائتلاف ششم کرد. با این حال محافظه کاران برخی از اصلاحات را متوقف کردند و ارتش پروس متعاقباً به سنگری برای دولت محافظه کار پروس تبدیل شد.
در قرن نوزدهم ارتش پروس جنگ‌های موفقیت‌آمیزی را علیه دانمارک، اتریش و فرانسه انجام داد و به پروس اجازه داد تا آلمان را به غیر از اتریش متحد کند و در سال ۱۸۷۱ امپراتوری آلمان را تأسیس کرد. ارتش پروس هسته اصلی ارتش امپراتوری آلمان را تشکیل داد که با رایشسور پس از جنگ جهانی اول جایگزین شد.
ارتش امپراتوری آلمان وارث بسیاری از سنت‌ها و مفاهیم ارتش پروس بود که بزرگ‌ترین ارتش تشکیل دهنده آن بود. طبق ماده ۶۱ قانون اساسی امپراتوری، قانون نظامی پروس قرار بود در سراسر رایش آلمان معرفی شود.کلارک، ص. 558. پادشاهی باواریا، ساکسون و وورتمبرگ به استفاده از واحدهای نظامی خود ادامه دادند. رهبران محافظه کار ارتش نقش فزاینده ای در سیاست‌های داخلی و خارجی داشتند.
تصادفی در کراش یک نمایش تبلیغاتی یک روزه در ایالت تگزاس آمریکا بود که در ۱۵ سپتامبر ۱۸۹۶ اتفاق افتاد و در آن دو لوکوموتیو بدون خدمه با سرعت زیاد به یکدیگر برخورد کردند. ویلیام جورج کراش، مأمور عمومی مسافربری راه‌آهن میسوری-کانزاس-تگزاس، این ایده را به منظور نشان دادن یک حادثه تصادف قطار به عنوان یک نمایش عمومی در نظر گرفته بود. هیچ هزینه ای به عنوان ورودیه نمایش دریافت نشد و هزینه قطار از هر مکانی در تگزاس به محل تصادف - به نام Crush، که به عنوان مقصدی موقت برای رویداد راه اندازی شده بود - با نرخ کاهش یافته ارائه شد.
در نتیجه، حدود ۴۰۰۰۰ نفر - بیشتر از جمعیتی که در آن زمان در دومین شهر بزرگ ایالت زندگی می‌کردند - در این مراسم شرکت کردند. به‌طور غیرمنتظره ای این ضربه باعث شد که هر دو دیگ موتور منفجر شوند و در نتیجه بارانی از قطعات خرد شده در حال پرواز رخ دهد که منجر به کشته شدن دو نفر و جراحات متعدد در بین تماشاگران شد.
شناخت عواطف فرایند شناسایی عواطف انسانی است. دقت افراد در تشخیص احساسات دیگران، معمولاً بسیار متفاوت است. استفاده از فناوری برای کمک به افراد در حوزهٔ تشخیص احساسات، یک حوزه تحقیقاتی نسبتاً نوپا است. به‌طور کلی، این فناوری در صورتی که از روش‌های چندوجهی در پردازش داده‌ها استفاده کند، بسیار کارآمد خواهد بود. تا به امروز، بیشترین کار روی تشخیص خودکار حالات چهره از دادهٔ تصویری، عبارات گفتاری از داده‌های صوتی، عبارات نوشتاری از داده‌های متنی، و فیزیولوژی که توسط ابزارهای پوشیدنی اندازه‌گیری می‌شود، انجام شده‌است.
انسان‌ها انعطاف زیادی در توانایی‌های خود برای تشخیص عواطف نشان می‌دهند. نکته کلیدی که هنگام یادگیری در مورد تشخیص خودکار عواطف باید به خاطر داشت این است که چندین منبع "حقیقت پایه" یا حقیقت در مورد اینکه عواطف واقعی چیست، وجود دارد. فرض کنید سعی داریم که احساسات فردی به نام الکس را شناسایی کنیم. یک منبع این است که "بیشتر مردم چه می‌گویند در مورد این که الکس چه احساسی دارد؟" در این مورد، "حقیقت" ممکن است با آنچه الکس احساس می‌کند منطبق نباشد، اما ممکن است با آن عواطفی که اکثر مردم می‌گویند که به نظر می‌رسد الکس آن‌ها را احساس می‌کند، مطابقت داشته باشد. به عنوان مثال، الکس ممکن است واقعاً احساس غمگینی کند، اما در ظاهر لبخند بزرگی می‌زند، درنتیجه اکثر مردم می‌گویند که او خوشحال به نظر می‌رسد. اگر یک روش خودکار به نتایجی یکسان با گروهی از ناظران دست یابد، ممکن است آن روش، روش دقیقی به حساب بیاید، حتی اگر واقعاً آنچه را که الکس واقعاً احساس می‌کند اندازه‌گیری نکند. منبع دیگر برای «حقیقت» این است که از خود الکس بپرسید که واقعاً چه احساسی دارد. این منبع هنگامی کارا است که الکس درک خوبی از وضعیت درونی خود داشته باشد و بخواهد که به شما بگوید که آن وضعیت درونی‌اش چیست، و همچنین توانایی بیان دقیق آن وضعیت درونی را با کلمات یا یک عدد داشته باشد. با این حال، برخی از افراد دارای نارسایی هیجانی هستند (افراد دارای نارسایی هیجانی، افرادی هستند که از بیان احساسات و عواطف خود عاجزند) و درک خوبی از احساسات درونی خود ندارند، یا با استفاده کلمات و اعداد، قادر به برقراری یک ارتباط دقیق با این احساسات درونی نیستند. به‌طور کلی، دستیابی به این حقیقت که واقعاً عواطف چه چیزی را بیان می‌کنند، نیاز به تحقیقات بیشتری دارد، و بسته به انتخاب شاخص‌ها، چگونگی این تحقیقات می‌تواند متفاوت باشد و معمولاً مستلزم درنظر گرفتن مقداری از عدم قطعیت است.
دهه‌هاست که تحقیقات علمی برای توسعه و ارزیابی روش‌هایی برای تشخیص خودکار عواطف انجام شده‌است. در حال حاضر ادبیات گسترده‌ای وجود دارد که صدها نوع روش مختلف را پیشنهاد و ارزیابی می‌کند، تکنیک‌هایی را از حوزه‌های مختلف، مانند پردازش سیگنال، یادگیری ماشین، بینایی رایانه و پردازش گفتار به کار می‌گیرد. ممکن است روش‌ها و تکنیک‌های مختلفی برای تفسیر عواطف استفاده شود، مانند شبکه‌های بیزی استفاده شود.Miyakoshi, Yoshihiro, and Shohei Kato. "Facial Emotion Detection Considering Partial Occlusion Of Face Using Baysian Network". Computers and Informatics (2011): 96–101. مدل‌های مخلوط گاوسیHari Krishna Vydana, P. Phani Kumar, K. Sri Rama Krishna and Anil Kumar Vuppala. "Improved emotion recognition using GMM-UBMs". 2015 International Conference on Signal Processing and Communication Engineering Systems و مدل‌های مارکوف پنهانB. Schuller, G. Rigoll M. Lang. "Hidden Markov model-based speech emotion recognition". ICME '03. Proceedings. 2003 International Conference on Multimedia and Expo, 2003. و شبکه‌های عصبی عمیق.
دقت تشخیص احساسات معمولاً زمانی بهبود می‌یابد که تجزیه و تحلیل عبارات انسانی را از اشکال چندوجهی مانند متون، فیزیولوژی، صدا یا ویدیو ترکیب کند.
انواع مختلف احساسات از طریق ادغام اطلاعات از حالات چهره، حرکات بدن و ژست‌ها و گفتار شناسایی می‌شوند. گفته می‌شود که این فناوری در پیدایش اینترنت به اصطلاح عاطفی یا احساسی کمک می‌کند.
رویکردهای موجود در تشخیص احساسات برای طبقه‌بندی کردن انواع خاص عواطف را می‌توان به‌طور کلی به سه دسته اصلی طبقه‌بندی کرد: تکنیک‌های مبتنی بر دانش، روش‌های آماری و رویکردهای ترکیبی.
تکنیک‌های مبتنی بر دانش (که گاهی اوقات به عنوان تکنیک‌های مبتنی بر واژگان شناخته می‌شوند)، از دانش حوزه و ویژگی‌های معنایی و نحوی زبان برای تشخیص انواع خاص احساسات استفاده می‌کنند. در این رویکرد، استفاده از منابع مبتنی بر دانش در طول فرایند طبقه‌بندی احساسات، مانند WordNet , SenticNet, ConceptNet و EmotiNet, رایج است. یکی از مزایای این رویکرد، دسترسی و صرفه اقتصادی‌ای است که به سبب دسترسی زیاد به چنین منابع مبتنی بر دانش، به ارمغان آمده‌است. از سوی دیگر، یک محدودیت این تکنیک، ناتوانی آن در رسیدگی به مفاهیم ظریف و قوانین پیچیده زبانی است.
تکنیک‌های دانش محور را می‌توان عمدتاً در دو دسته، طبقه‌بندی کرد: رویکردهای مبتنی بر فرهنگ لغت و رویکردهای مبتنی بر پیکره. رویکردهای مبتنی بر فرهنگ لغت، کلمات بذر نظرات یا احساسات را در فرهنگ لغت پیدا می‌کنند و مترادف و متضاد آنها را جستجو می‌کنند تا فهرست اولیه نظرات یا احساسات را گسترش دهند. از سوی دیگر، رویکردهای مبتنی بر پیکره، با یک لیست اولیه از نظرات یا کلمات احساسات شروع می‌شوند و با یافتن کلمات دیگری با ویژگی‌های زمینه خاص در یک مجموعه بزرگ، دادگان را گسترش می‌دهند. در حالی که رویکردهای مبتنی بر پیکره، زمینه را در نظر می‌گیرند، عملکرد آنها همچنان در حوزه‌های مختلف متفاوت است زیرا یک کلمه در یک حوزه می‌تواند جهت‌گیری متفاوتی در حوزه‌ای دیگر داشته باشد.
روش‌های آماری معمولاً شامل استفاده از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین تحت نظارت است که در آن مجموعه بزرگی از داده‌های مشروح به الگوریتم‌ها وارد می‌شود تا سیستم یاد بگیرد و انواع احساسات مناسب را پیش‌بینی کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین عموماً دقت طبقه‌بندی معقول‌تری را در مقایسه با سایر رویکردها ارائه می‌کنند، اما یکی از چالش‌های دستیابی به نتایج خوب در فرایند طبقه‌بندی، نیاز به مجموعه آموزشی به اندازه کافی بزرگ است.
برخی از متداول‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، بیز ساده و Maximum Entropy هستند. یادگیری عمیق، که زیرمجموعه‌ای از خانواده یادگیری ماشین بدون نظارت است، نیز به‌طور گسترده در تشخیص احساسات به کار می‌رود. الگوریتم‌های معروف یادگیری عمیق شامل معماری‌های مختلف شبکه عصبی مصنوعی (ANN) مانند شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)، حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و ماشین یادگیری افراطی (ELM) می‌باشد. محبوبیت رویکردهای یادگیری عمیق در حوزه تشخیص احساسات عمدتاً به دلیل موفقیت آن در کاربردهای مرتبط با بینایی رایانه، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی (NLP) است.
رویکردهای ترکیبی در تشخیص عواطف، اساساً ترکیبی از تکنیک‌های مبتنی بر دانش و روش‌های آماری هستند که از ویژگی‌های مکمل هر دو تکنیک استفاده می‌کنند. برخی از آثاری که مجموعه‌ای از عناصر زبانی دانش محور و روش‌های آماری را به کار گرفته‌اند، شامل محاسبات حسی و iFeel هستند، که هر دو از منابع مبتنی بر دانش SenticNet در سطح مفهومی استفاده کرده‌اند. نقش چنین منابع دانش بنیان در اجرای رویکردهای ترکیبی در فرایند طبقه‌بندی احساسات بسیار مهم است. از آنجایی که تکنیک‌های ترکیبی از مزایای ارائه شده توسط هر دو رویکرد مبتنی بر دانش و آماری به دست می‌آیند، در مقایسه با استفاده از روش‌های مبتنی بر دانش یا آماری به‌طور مستقل، عملکرد طبقه‌بندی بهتری دارند. اما یک نقطه ضعف استفاده از تکنیک‌های ترکیبی، پیچیدگی محاسباتی در طول فرایند طبقه‌بندی است.
داده بخشی جدایی ناپذیر از رویکردهای موجود در تشخیص احساسات هستند و یک چالش در اکثر موارد، به دست آوردن داده‌های حاشیه نویسی است که برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین ضروری هستند. برای فرایند طبقه‌بندی انواع احساسات مختلف از منابع چندوجهی در قالب متون، صدا، ویدئو یا سیگنال‌های فیزیولوژیکی، دادگان‌های زیر موجود است:
تشخیص احساسات به دلایل مختلفی در جامعه مورد استفاده قرار می‌گیرد. Affectiva که توسط MIT توسعه داده شده‌است، یک نرم‌افزار هوش مصنوعی را ارائه می‌کند که انجام کارهایی که قبلاً به صورت دستی توسط افراد انجام می‌شد را کارآمدتر می‌کند. این نرم‌افزار عمدتاً برای جمع‌آوری اطلاعات حالت چهره و حالت صوتی مربوط به زمینه‌های خاصی است که بینندگان رضایت داده‌اند این اطلاعات را به اشتراک بگذارند. به عنوان مثال، به جای پر کردن یک نظرسنجی طولانی دربارهٔ احساس شما در هر مرحله از تماشای یک فیلم آموزشی یا یک تبلیغات، می‌توانید موافقت کنید که یک دوربین چهره شما را تماشا کند و به آنچه می‌گویید گوش فرا دهد، و توجه کند که در چه بخش‌هایی از تجربه، شما حالاتی مانند خستگی، علاقه‌مندی، سردرگمی یا لبخندزدن را نشان می‌دهید. (توجه داشته باشید که این به معنای خواندن احساسات درونی شما نیست - بلکه فقط آنچه را که شما به صورت ظاهری بیان می‌کنید می‌خواند) از دیگر کاربردهای نرم‌افزار Affectiva می‌توان به کمک به کودکان مبتلا به اوتیسم، کمک به افراد نابینا برای خواندن حالات چهره، کمک به روبات‌ها برای تعامل هوشمندانه‌تر با مردم و نظارت بر علائم هشدار هنگام رانندگی به منظور افزایش ایمنی راننده اشاره کرد.
اسنپ چت در سال ۲۰۱۵ یک ثبت اختراع انجام داد. این اختراع، روشی را برای استخراج داده‌های مربوط به جمعیت در رویدادهای عمومی، با اجرای الگوریتمی شناسایی احساسات بر روی سلفی‌های برچسب جغرافیایی‌دار کاربران شرح می‌دهد.
Emotient یک شرکت استارتاپی بود که از تشخیص احساسات برای خواندن اخم‌ها، لبخندها و سایر حالات روی صورت، یعنی هوش مصنوعی برای پیش‌بینی «نگرش‌ها و اعمال بر اساس حالات چهره» استفاده می‌کرد. اپل در سال ۲۰۱۶ Emotient را خرید و از فناوری تشخیص احساسات برای افزایش هوش هیجانی محصولات خود استفاده می‌کند.
nViso تشخیص احساسات بلادرنگ را برای برنامه‌های وب و تلفن‌همراه از طریق یک API بلادرنگ فراهم می‌کند. Visage Technologies AB تخمین احساسات را به عنوان بخشی از Visage SDK خود، برای بازاریابی و تحقیقات علمی و اهداف مشابه ارائه می‌دهد.
Eyeris یک شرکت تشخیص احساسات است که برای ادغام نرم‌افزار تجزیه و تحلیل چهره و شناسایی احساسات خود، با سازندگان سیستم‌های تعبیه شده از جمله خودروسازان و شرکت‌های رباتیکی (ساخت ربات‌های) اجتماعی کار می‌کند، همچنین این شرکت با سازندگان محتوای ویدیویی هم همکاری دارد، به این‌صورت که به آنها کمک می‌کند اثربخشی درک شده از خلاقیت ویدیویی کوتاه و بلند خود را اندازه‌گیری کنند.
همچنین بسیاری از محصولات برای جمع‌آوری اطلاعات از احساسات مخابره شدهٔ برخط، از جمله از طریق فشار دادن دکمه «پسندیدم» و از طریق تعداد عبارات مثبت و منفی موجود در متن وجود دارند. همچنین تشخیص تأثیر در برخی از انواع بازی‌ها و واقعیت مجازی، هم برای اهداف آموزشی و هم برای این هدف که به بازیکنان کنترل طبیعی بیشتری بر روی آواتارهای اجتماعی خود بدهد، به‌طور فزاینده‌ای استفاده می‌شود.
تشخیص احساسات چنانچه به صورت اعمال چندین روش با ترکیب اشیاء مختلف، از جمله متن (مکالمه)، صدا، ویدیو و فیزیولوژی باشد، احتمالاً بهترین نتیجه را در شناسایی احساسات به دست می‌دهد.
داده‌های متنی هنگامی که در همه جای زندگی انسان در دسترس و رایگان باشند، یک هدف تحقیقاتی مطلوب برای تشخیص احساسات است. در مقایسه با انواع دیگر داده‌ها، ذخیره‌سازی داده‌های متنی، به دلیل تکرار مکرر کلمات و کاراکترها در زبان‌ها، کم حجم‌تر است و فشرده‌سازی آن آسان است. احساسات را می‌توان از دو گونه اساسی متنی استخراج کرد: متون نوشتاری و متون مکالمه (دیالوگ‌ها).Shivhare, S. N. , & Khethawat, S. (2012). Emotion detection from text. arXiv preprint برای متون نوشتاری، بسیاری از محققان بر روی کار در سطح جمله برای استخراج «کلمات/عبارات» معرف احساسات تمرکز می‌کنند.Ezhilarasi, R. , & Minu, R. I. (2012). Automatic emotion recognition and classification. Procedia Engineering, 38, 21-26.Krcadinac, U. , Pasquier, P. , Jovanovic, J. , & Devedzic, V. (2013). Synesketch: An open source library for sentence-based emotion recognition. IEEE Transactions on Affective Computing, 4(3), 312-325.
در استخراج احساسات از صدا، جدای شناسایی احساسات در متن، سیگنال‌های صوتی هم برای شناسایی استفاده می‌شوند.Schmitt, M. , Ringeval, F. , & Schuller, B. W. (2016, September). At the Border of Acoustics and Linguistics: Bag-of-Audio-Words for the Recognition of Emotions in Speech. In Interspeech (pp. 495-499).
داده‌های ویدیویی ترکیبی از داده‌های صوتی، داده‌های تصویری و گاهی اوقات داده‌های متنی (در شکل زیرنویسDhall, A. , Goecke, R. , Lucey, S. , & Gedeon, T. (2012). Collecting large, richly annotated facial-expression databases from movies. IEEE multimedia, (3), 34-41.) است.
تشخیص احساسات در مکالمه (ERC) نظرات بین شرکت‌کنندگان را از داده‌های عظیم مکالمه‌ای در پلتفرم‌های اجتماعی، مانند فیس‌بوک، توییتر، یوتیوب و دیگران استخراج می‌کند. تشخیص احساسات در مکالمه می‌تواند داده‌های ورودی مانند متن، صدا، ویدئو یا یک فرم ترکیبی را برای تشخیص چندین احساس مانند ترس، شهوت، درد و لذت دریافت کند.
آخرین لحظه زندگی یا آخرین بار زنده دیده شد یک فیلم اکشن و دلهره‌آور آمریکایی محصول سال ۲۰۲۲ به کارگردانی برایان گودمن و نویسندگی مارک فریدمن با بازی جرارد باتلر، جیمی الکساندر و راسل هرنزبی است. این فیلم مردی را دنبال می‌کند که پس از شروع به جستجوی همسر گمشده‌اش، قانون را به دست خود می‌گیرد. فیلم در ۳ ژوئن ۲۰۲۲ در ایالات متحده منتشر شد. و در تاریخ ۱ اکتبر ۲۰۲۲ از طریق نتفلیکس در ایالات متحده پخش شد.
این فیلم با دوبله فارسی و عنوان «زنده دیده شده» از شبکه نمایش پخش شد.
وقتی لیزا، همسر ویل که از او جدا شده‌است، در حین توقف در پمپ بنزین ناپدید می‌شود، ویل باید دست به اقدامی دیوانه وار برای نجات او بزند، در حالی که پلیسی که او را به بازی ناپسند مظنون می‌کند، فرار می‌کند.
در راتن تومیتوز، این فیلم بر اساس ۱۳ نقد، با میانگین امتیاز ۳٫۹ از ۱۰، دارای ۱۵٪ تاییدیه است. Common Sense Media به فیلم ۲ ستاره از ۵ ستاره داد و مدعی شد که فیلم نتوانسته «در مورد هیچ یک از شخصیت‌هایش حس فتنه ایجاد کند».
هواپیما یک فیلم اکشن و دلهره‌آور آمریکایی محصول سال ۲۰۲۳ به کارگردانی ژان فرانسوا ریشه، نویسندگی چارلز کامینگ و جی پی دیویس با بازی جرارد باتلر، مایک کولتر و تونی گلدوین است. داستان این فیلم حول محور خلبانی است که پس از یک فرود اضطراری در قلمرو متخاصمان باید جان سالم به در ببرد.
"هواپیما" در تاریخ ۱۳ ژانویه ۲۰۲۳ توسط لاینزگیت در سینماهای ایالات متحده اکران شد. این فیلم ۷۴٫۱ میلیون دلار فروش داشت و به‌طور کلی نقدهای مطلوبی دریافت کرد.
خلبان تجاری برودی تورنس (با بازی باتلر) پس از یک طوفان مهیب به هواپیما فرود اضطراری را انجام می‌دهد. هواپیما در جزیره متخاصم جولو، فیلیپین فرود می‌آید. به زودی، مسافران توسط شبه نظامیان محلی جزیره گروگان گرفته می‌شوند. برودی تصمیم می‌گیرد از محکوم فراری (با بازی کولتر) که در طول پرواز تجاری خود حمل می‌کرد کمک بگیرد. آنها با هم همکاری می‌کنند تا مسافران را نجات دهند و از جزیره فرار کنند.
تصویربرداری اصلی در اوت ۲۰۲۱ در پورتوریکو آغاز شد. و در اکتبر به پایان رسید.
"هواپیما" در تاریخ ۱۳ ژانویه ۲۰۲۳ توسط لاینزگیت در سینماهای ایالات متحده اکران شد. این فیلم قبلاً برای انتشار در ۲۷ ژانویه ۲۰۲۳ تنظیم شده بود.
این فیلم در ایالات متحده و کانادا، در کنار فیلم‌های مهمانی خانگی و مردی بنام اتو اکران شد و پیش‌بینی می‌شد در آخر هفته افتتاحیه خود از ۳۰۲۳ سینما ۷ تا ۱۰ میلیون دلار بفروشد. این فیلم در روز اول اکران ۳ میلیون دلار از جمله ۴۳۵٫۰۰۰ دلار از پیش نمایش‌های پنجشنبه شب به دست آورد. این فیلم به ۱۰٫۲ میلیون دلار رسید و در رتبه پنجم قرار گرفت.
تماشاگرانی که توسط سینماسکور مورد بررسی قرار گرفتند به فیلم نمره متوسط «B+» در مقیاس A+ تا F دادند، در حالی که آنهایی که توسط پست‌ترک شرکت کردند ۸۳٪ نمره مثبت به فیلم دادند و ۶۳٪ گفتند که قطعاً آن را توصیه می‌کنند.
اترکت ()(که مخفف Ethernet for Control Automation Technology است) یک سیستم فیلدباس مبتنی بر اترنت است که توسط Beckhoff Automation اختراع شده‌است. این پروتکل در استاندارد IEC 61158 استاندارد شده‌است و برای نیازهای محاسباتی بلادرنگ سخت و نرم در فناوری اتوماسیون مناسب است. هدف در طول توسعه اترکت استفاده از اترنت برای برنامه‌های اتوماسیونی بود که به زمان‌های کوتاه به‌روزرسانی داده‌ها (که زمان‌های چرخه نیز نامیده می‌شود؛ ≤ ۱۰۰ میکروثانیه) با لرزش ارتباطی کم (برای اهداف هماهنگ‌سازی دقیق؛ ≤ ۱ میکروثانیه) و کاهش هزینه‌های سخت‌افزاری نیاز داشتند.
لشکر ۲۹ () لشکر پیاده‌نظام نیروی زمینی بریتانیا بود، که در سال ۱۹۱۵ تأسیس شد و در سال ۱۹۱۹ منحل گردید.
راز جنایت ۲ یک فیلم کمدی-معمایی آمریکایی به کارگردانی جرمی گارلیک و نویسندگی جیمز وندربیلت با بازی آدام سندلر و جنیفر انیستون است. این فیلم دنباله‌ای بر فیلم راز جنایت (۲۰۱۹) محسوب می‌شود و در ۱۰ فوریه ۲۰۲۳ توسط نتفلیکس منتشر شد.
در اکتبر ۲۰۱۹ گزارش شد که دنبالهٔ فیلم "راز جنایت" با بازی آدام سندلر و جنیفر انیستون به عنوان نقش‌های اصلی ساخته خواهد شد. در اوت ۲۰۲۱، جرمی گارلیک به عنوان کارگردان این فیلم استخدام شد و فیلمنامه‌نویسی آن بر عهدهٔ جیمز وندربیلت است و فیلمبرداری در پاریس و کارائیب انجام شد. سندلر و انیستون حضور دوبارهٔ خود به عنوان نقش اصلی در این دنباله را در سپتامبر ۲۰۲۱ تأیید کرده بودند.
در ژانویه ۲۰۲۲، گزارش شد که عدیل اختر و جان کانی دوباره همان نقش‌های خود را که در فیلم "راز جنایت" بازی کرده بودند، در این دنباله ایفا خواهند کرد. بازیگران مارک استرانگ، ملانی لوران، جودی ترنر-اسمیت، انریکه آرسه، تونی گلدوین و انی مامولو به گروه بازیگران این فیلم به عنوان بازیگران جدید پیوستند.
فیلمبرداری اصلی در ژانویه ۲۰۲۲ در هاوایی آغاز شد. تولید در فوریه ۲۰۲۲ شروع شد و فیلمبرداری در ۸ آوریل ۲۰۲۲ در پاریس، فرانسه به پایان رسید.
لشکر ۵۳ پیاده ولز () لشکر پیاده‌نظام نیروی زمینی بریتانیا بود، که در سال ۱۹۰۸ تأسیس شد و در سال ۱۹۴۵ منحل گردید.
لشکر ۹ زرهی () لشکر زرهی نیروی زمینی بریتانیا بود، که در سال ۱۹۴۰ تأسیس شد و در سال ۱۹۴۴ منحل گردید.
تحلیل فضایی یا آمار فضایی عمدتاً به روش‌ها و تکنیک‌هایی گفته می‌شود که پدیده‌ها را با درنظر گرفتن ویژگی‌های توپولوژیک، هندسی و جغرافیایی آنها مطالعه می‌کند. استعمال و کاربرد این واژه نخستین بار توسط جغرافیدان آلمانی صورت گرفت زمانی که او در انتقاد از مکتب جغرافیای ناحیه‌ای یا افتراق مکانی از مفهوم فضا برای تدوین قوانین و نظریه علمی الهام گرفت. در زبان فارسی واژه انگلیسی space معادل با فضاست، درحالی‌که محل استقرار برابر با location و مکاننیز مترادف با place است. متأسفانه برخلاف وجود معادل فارسی برای space در بسیاری از کتاب‌ها و مقاله‌ها به جای واژه تحلیل فضایی، از تحلیل مکانی استفاده می‌شود و فضایی مترادف با مکانی یا locational در نظر گرفته می‌شود، درحالی‌که مکان‌ها نقاطی ثابت بر روی فضاست. در دنیای غرب ضمن تأکید بر مقوله فضا معمولاً با افزودن عبارت ژئو پیش از واژهٔ فضا، مراد را از فضای بیرونی و ماورای جو به فضای زمینی (Geospatial) بیان می‌کنند. خواننده باهوش و متفکر تیزبین باید بارها از خود بپرسد که چرا این سه واژه هر یک بار مفهومی جداگانه‌ای را دارند؟ چه فلسفه‌ای پشت این تعابیر پنهان است و چرا دنیای غرب با پیشرفت‌های برق‌آسا تا به این حد بر کاربست این مفاهیم در سپهرهای جداگانه پافشاری می‌کند.
شاید یک مثال ساده در تمییز مفاهیم موقعیت مکانی (Location)، مکان (Place) و فضا (Space) این باشد که موقعیت‌های مکانی نقاطی با مشخصه طول و عرض جغرافیایی و بدون هویت اجتماعی، فرهنگی و سیاسی و تهی از معنا باشد (همچون یک نقطه پرت در صحرای عربستان یا یک نقطه بین شهر تهران و کرج که بدون هویت برای شخص است)، درحالی‌که مکان به موقعیت‌های مکانی معنادار و با هویت گفته می‌شود. به‌عنوان مثال میدان انقلاب، شهر تهران، ایران یا خاورمیانه این در مورد طبیعت نیز صادق است. فضا در علوم زمین و علوم اجتماعی چیزی فراتر از این دو و انتزاعی است، همچون ظرفی است که این نقاط در درون آن قرار می‌گیرند. در سیستم دکارتی به صورت x و y تعریف می‌شود همان‌که کره زمین را به صورت شبکه‌بندی شده نشان می‌دهند و نقاط را بر روی آن می‌آورند. به اتاق خالی می‌ماند که هنوز ملزومات خود را بر روی آن نچیده‌اید و به محض آن‌که آن را چیدید، حال می‌توانید بگویید کتابخانه‌تان در کدام بخش از این فضا قرار گرفته‌است. یا نقشه کره زمین که کشور، شهر یا خانه‌تان را پیدا می‌کنید یا آسمان که ستاره‌ها در آن می‌درخشند، از هم فاصله دارند یا پرنورتر و کم‌نورترند. البته این تفسیری مطلق از فضا است. برداشت فضای نسبی و فضای رابطه‌ای نیز وجود دارد که در این صورت فضای جغرافیایی مورد نظر ما قدری واقعی‌تر، فلسفی‌تر و پیچیده‌تر می‌شود که نیازمند فهمی فراپوزیتویستی است.
پاردایم جغرافیا به منزله علم فضایی این امکان را به رشته جغرافیا داد تا از ریاضی و قوانین فیزیک در بررسی پدیده‌های جغرافیایی استفاده و از این رو این رشته را وارد علوم اثباتی و تجربی کند چرا که در پاردابم ناحیه‌ای جغرافیا در قامت یک علم توصیفی و طبقه‌بندی محور باقی مانده بود. جغرافیا بارها به سبب توصیفی بودن یا کورولوژیک بودن از جوانب مختلف از لحاظ هستی شناختی و سودمندی برای جامعه در معرض اتهام بود به طوریکه قضیه تا به آن حد پیش رفته بود که سبب تعلیق رشته جغرافیا انجامیده بود (به عنوان مثال؛ لغو کلیه برنامه‌های جغرافیا در دانشگاه هاروارد به سال ۱۹۴۸ که از آن با عنوان «جنگ آکادمیک بر سر رشته جغرافیا» یاد می‌شود). بااین‌حال با انتشار مقاله انتقادی استثناگرایی در جغرافیا: یک بررسی روش شناختینور تازه‌ای به راه‌های تاریک تاباند، این راه بعدتر توسط همفکرانش دنبال شد. امروزه با چرخش فرهنگی جغرافیا اندیشیدن دربارهٔ فضا نیز دستخوش تغییر شده‌است.
تأکید بر فضا علی‌رغم مکان این امکان را به پژوهشگر می‌دهد تا پدیده‌ها جغرافیایی را نخست از منظر فاصله آن پدیده با پدیده‌های پیرامونی بررسی کند چرا که فضا تنها امکانی است که می‌توان فاصله دو نقطه را بر روی آن محاسبه کرد (نگاه کنید به فاصله اقلیدسی و فاصله منهتن). دوم اینکه؛ پدیده‌های جغرافیایی دائماً در حرکت هستند مانند حمل‌ونقل، گسترش یا پخش یک بیماری ویروسی یا آتش‌سوزی جنگل‌ها همه در بعد زمان و فضا در حال حرکت هستند؛ بنابراین به بستری برای این حرکت نیاز است، همان‌طور که تورستن هاگستراند در نظریه پخش فضایی آن را مورد بحث قرار داد. پیشرفت‌های جدید در و فضایی برای مثال؛ متحرک‌سازی در محیط سیستم اطلاعات جغرافیایی بیش از پیش فضای جغرافیایی که حرکت جزء اصلی آن است را برجسته می‌کند. همچنین تأکید بر فضا بنا بر «همه چیزها با چیزهای دیگر مرتبط هستند اما چیزهای نزدیک بیشتر از چیزهای دور مرتبط‌اند» وابستگی فضایی را نیز یادآور می‌شود. به این ترتیب که پدیده‌های جغرافیایی نه صرفاً با مکان قرارگیری آن، بلکه بنا بر مشترکات خصیصه‌ای و فاصله فضایی آن با پدیده‌های پیرامونی نیز سنجیده می‌شود. اسری یا ازری، بزرگ‌ترین شرکت در حوزه تولید نرم‌افزارهای سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS)، از این قانون در بسیاری از تحلیل‌های فضایی مرتبط از دورن‌یابی فضایی گرفته (برای مثال کریجینگ) تا آمار فضایی (برای مثال خودهمبستگی فضایی) به کرات استفاده کرده‌است.
لارن بنت جغرافیدان و رهبر گروه تحقیق و توسعه در تحلیل فضایی و علم داده شرکت ازری و دیگر همکارانش، به‌تازگی به تاسی از قانون اول جغرافیا، قانون دیگری را در این ارتباط پیشنهاد داده‌اندکه به شرح زیر است:
«همه چیزها با چیزهای دیگر مرتبط‌اند، اما چیزهای نزدیک و اخیر [فاصله زمانی نزدیک] بیشتر از چیزهای دور مرتبط‌اند.»
".Everything is related to everything else but near and recent things are more related than distant things"
ابزار تحلیلی مکعب فضا-زماندر نرم‌افزار با استفاده از این قانون توسعه یافته‌است. مکعب فضا-زمان این امکان را می‌دهد تا یک پدیده که در فضایی جغرافیایی (برای مثال دزدی، تعداد پروانه‌ای صادره برای ساخت‌وساز در یک شهر، اعتراضات و شورش‌ها) رخ می‌دهد را در طول زمان مورد مطالعه قرار داده و الگوهای آن را شناسایی کنید.
با مراجعه به کتاب‌های مرجع جغرافیایی همچون اندیشه‌های نو در فلسفه جغرافیا تألیف زنده‌یاد دکتر حسین شکوئی، پرفسور بهلول علیجانی با نگارش کتاب‌ها و مقاله‌های مختلف همچون مقاله پُراستناد تحلیل فضاییعلیجانی بهلول. تحلیل فضایی در مطالعات جغرافیایی. تحلیل فضایی مخاطرات محیطی ۱۳۹۴; ۲ (۳) :۱۴–۱ و عباس سعیدی عضو هیئت علمی بازنشسته جغرافیا در دانشگاه شهید بهشتی و عضو شورای عالی مرکز دائرة المعارف بزرگ اسلامی با نگارش پُراستنادترین مقالات در حوزه برنامه‌ریزی فضایی و فلسفه جغرافیا مُهر تأییدی است بر ترجمه و استعمال درست این واژه. سعیدی همچنین با تعریف فیلد پژوهشی و کاری «مطالعات جغرافیایی و برنامه‌ریزی فضایی» نقش بسزایی در گسترش و اشائه دانش جغرافیا (جغرافیای طبیعی، جغرافیای انسانی و سیستم اطلاعات جغرافیایی/ سنجش از دور) در بدنه برنامه‌ریزی شهری، برنامه‌ریزی روستایی و آمایش سرزمین ایفا کردند.
علیجانی بارها از این پاردایم جغرافیایی دفاع کرده و قطب علمی تحلیل فضایی در دانشگاه خوارزمی را بنیان نهاده‌اند. ایشان تحلیل فضایی را پاردایم مسلط در جغرافیا و سطح اولیه مطالعه جغرافیا نامیده‌اند. با این حال جغرافی‌دانانی همچون دیوید هاروی و که خود از مروجان این پاردایم بوده‌اند، به کرات انتقادات کوبنده‌ای را متوجه این جریان داشته‌اند.https://education.nationalgeographic.org/resource/place همچنین در ایران نیز این انتقادها از طرف حسن افراخته استاد دانشگاه خوارزمی با انتشار مقاله‌هایی همچون تحول پارادایمی در اقتصاد فضا(عبور از رویکرد تحلیل فضایی)افراخته حسن. تحول پارادایمی در اقتصاد فضا (عبور از رویکرد تحلیل فضایی). اقتصاد فضا و توسعه روستایی ۱۳۹۹; ۹ (۳۱) :۲۰–۱ و نقدی بر پارادایم تحلیل فضایی از منظر جغرافیای اقتصادی رابطه ایافراخته حسن. نقدی بر پارادایم تحلیل فضایی از منظر جغرافیای اقتصادی رابطه ای. اقتصاد فضا و توسعه روستایی ۱۴۰۰; ۱۰ (۳۷) :۲۰–۱ صورت گرفته‌است. اگر هدف علم کشف حقیقت باشد، نباید در توصیف معلول‌ها باشد بلکه باید دلایل و ساختارهای اجتماعی و سیاسی پست ظواهر پدیده‌های جغرافیایی را نیز مورد بررسی قرار دهد. به عنوان مثال در بررسی خشکسالی‌ها و کم‌آبی در بخش‌ها مختلف کشور متوجه می‌شویم که برخی از مناطق نسب به مناطق دیگر از وخامت بیشتری برخوردارند. در توضیح این وضعیت با روی‌هم‌گذاری لایه‌های وضعیت اقلیمی و اقتصادی متوجه دلایل الگویابی فضایی می‌شویم. با این‌حال، ساختارهای و سیاست‌های بی‌تدبیرانه ملی و تغییرات اقلیمی جهانی و استفاده بیش ازحد از سوخت‌های فسیلی نشان می‌دهد پدیده‌ها نه مختص آن ناحیه جغرافیایی بلکه فرآیندهای جهانی است. از این‌رو: بسیاری پیشنهاد می‌دهند، به جای این سؤال که چرا پدیده در آنجا رخ می‌دهند. این سؤال پیش آید که چرا اصولاً پدیده‌هایی همچون فقر، مسائل زیست‌محیطی، نابرابری قومی و نژادی، امکانات و خدمات شهری خوشه‌ای می‌شوند. لازم به یادآوری است این انتقادها به هیچ‌وجه نمی‌تواند از وجهه علمی تحلیل فضایی بکاهد، بلکه بنابر اهداف پژوهش و پژوهشگر می‌توان از قابلیت تحلیل فضایی در حل بسیاری از مشکلات مکانی-فضایی بهره گرفت.
داده‌های فضایی (Spatial Data) و همین‌طور داده‌های جغرافیایی که در ایران بیشتر با عنوان داده مکانی (Location Data) شناخته می‌شود به هر گونه اطلاعاتی گفته می‌شود که توصیف‌کننده عارضه‌ها و رخدادها با محل استقرار آن بر روی سطح زمین یا در نزدیکی آن است. صفت فضایی در اینجا اشاره به فضای جغرافیایی دارد.
داده‌های فضایی اطلاعات موقعیت مکانی (مختصات آن بر روی زمین در قالب طول و عرض جغرافیایی) و اطلاعات توصیفی (ویژگی پدیده‌ها) با اطلاعات زمانی (تاریخ و زمان) را باهم دربر می‌گیرد. موقعیت مکانی می‌تواند ثابت و موقتی (همچون؛ زمین لرزه‌ها یا وقوع یک جرم) یا پویا (همچون؛ حرکت وسائط نقلیه و عابرین پیاده یا شیوع یک بیماری ویروسی) باشد. این داده‌ها همچنین هندسه عارضه‌ها را نیز به صورت دیداری نشان می‌دهند.
بسیاری عصر حاضر را بهترین زمان برای ورود و درگیری در حیطه علم داده فضایی یا قدری واضح‌تر داده کاوی فضایی می‌نامند. از یک طرف ما جغرافیدانان، زمین‌شناسان، برنامه ریزان فضایی، شهرسازان، محققان و تحلیلگران و … را داریم که از موقعیت مکانی داده‌ها به عنوان هسته اصلی پژوهش‌های خود برای سالیان دور و درازی استفاده می‌کنند و از طرف دیگر ما بسیاری از دیتاساینتیست‌ها (دانشمندان داده) را با پیش‌زمینه در آمار، علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی داریم که مشتاقانه به بررسی این موضوع می‌پردازند که چطور می‌توان با استفاده از موقعیت جغرافیایی داده‌ها مدل‌های بهتر خلق کرد. ازاین‌رو؛ علم داده فضایی جایی است که این دو حیطه به هم وصل می‌شوند.
آنچه که علم داده فضایی یا دانشمندان علم داده فضایی را با علم داده متمایز می‌کند، این است که آن‌ها تنها از آمار کلاسیک برای بیان و تحلیل فضایی داده‌های مکان‌دار استفاده نمی‌کنند، بلکه آن‌ها از تکنیک‌هایی بهره می‌برند که از مشخصه‌های فضایی داده‌ها نظیر شکل، اندازه، مساحت، جهت، نزدیکی و همسایگی حاصل می‌شود.
پروفسور بهلول علیجانی با نگارش مقاله کلیدی تحلیل فضایی اصول کلی تحلیل فضایی را به تفصیل و در عمل شرح داده‌اند. ما در این بخش به توضیحات ایشان در این ارتباط رجوع خواهیم کرد. ایشان در نتیجه‌گیری تحلیل فضایی را این چنین تعریف کرده‌اند " فرآیند تحلیل فضایی توصیف چگونگی و استدلال چرایی پراکندگی را شامل می‌شود نتیجه این فرآیند تولید دانش علمی مستند و، نهایتا، تبیین پراکندگی هاست". ایشان در ادامه می‌افزایند که " [بعد از آنکه مراحل پیشین انجام گرفت] نوبت به برنامه‌ریزی فضایی [در ایران آمایش سرزمین] می‌رسد.
با توجه به مطالب بالا زمینه‌ها یا موضوعات مطالعهٔ تحلیل فضایی به شرح زیر خلاصه شده‌اند مطالب عیناً از مقاله تحلیل فضایی از پروفسور علیجانی گرفته شده‌است:
اولین کار مطالعهٔ جغرافیایی یا تحلیل فضایی شرح ساختار پراکندگی‌هاست. منظور از ساختار وجود هر نوع رفتار فضایی به غیر از حالت تصادفی است. پراکندگی داده‌های جغرافیایی تصادفی نیست. هر نوع پراکندگی یک الگو نامیده می‌شود و یک رفتار فضایی خاصی دارد که بر اثر دلیل خاصی ایجاد شده‌است؛ مثلاً پراکندگی و کاهش تراکم درختان در دامنهٔ شمالی البرز به دلیل تغییرات میزان بارندگی و رطوبت خاک است. برای شناخت ساختار غیر تصادفی پراکندگی‌ها از شاخص‌های آماری متعددی استفاده می‌شود. پس از شناسایی ساختار پراکندگی. ویژگی‌های کلی آن مانند میانگین و واریانس فضایی بررسی می‌شود. نخستین گام برای شناخت ساختار پراکندگی‌ها مطالعهٔ اکتشافی آن‌هاست که با مشاهده و اندازه‌گیری‌های کمی ساختار کلی به دست می‌آید؛ مثلاً دربارهٔ فراوانی سرماهای خسارت‌بار در ایران متوجه می‌شویم که در مناطق کوهستانی از مناطق جلگه‌ای است. در مرحلهٔ تحقیق توصیفی. جغرافی‌دان برای تبدیل یافته‌های اکتشافی به دانش علمی در پی نظریه‌سازی است و این نظریه را به صورت فرضیه درمی‌آورد و آزمون می‌کند. در صورت تأیید آن ساختار غیرتصادفی پراکندگی شناخته می‌شود. ناهمگنی فضایی پراکندگی با استفاده از شاخص واریانس فضایی اندازه‌گیری می‌شود. از روی این شاخص نواحی جغرافیایی شناسایی می‌شود. ساختار فضایی یا رفتار غیرتصادفی به دو صورت مشاهده می‌شود. ساختار منطقهای تغییر منظم پراکندگی را در کل منطقه نشان می‌دهد و بر اساس مدل‌های زمین‌آمار مانند رگرسیون و پا سطوح روند مطالعه می‌شود. ساختار محلی در هر نقطه‌ای تا شعاع معینی مشاهده می‌شود و با استفاده از شاخص‌هایی مانند واریوگرام شناسایی می‌شود.
ساختار فضایی همان نظم مکانی است که جغرافیدان در مطالعه پراکندگی‌ها به دست می‌آورد. اگر این نظم مکانی در نقاط متعدد جهان دیده شود، به صورت قانون فضایی مطرح می‌شود؛ مثلاً اگر دما در اکثر نقاط جهان با ارتفاع کاهش یابد به صورت قانون «کاهش دما با ارتفاع» بیان می‌گردد؛ بنابراین نتیجهٔ نهایی توصیف چگونگی پراکندگی‌ها ساختن نظریه‌هاست. با عنایت به اینکه روش اصلی مطالعه در توصیف پراکندگی‌ها استقراء است و یافته استقرایی هم صددرصد نیست. یافته حاصل نمی‌تواند قانون تلقی شود. در نتیجه تئوری یا قانون تجربی گفته می‌شود. این تئوری یا نظریه ممکن است بعداً اصلاح یا تغییر یابد.
شناسایی تغییرات در امتداد مولفه‌های مکان یعنی عرض و طول و ارتفاع نیز توصیف است و نه استدلال. شناسایی رابطهٔ فضایی بین دو پراکندگی هم مانند رابطهٔ بین رطوبت خاک و تراکم پوشش گیاهی برای اولین‌بار توصیف نامیده می‌شود. در واقع نگرش انسان و محیط در این چهارچوب قرار می‌گیرد یعنی جغرافی‌دان می‌کوشد تا رابطهٔ فضایی بین پراکندگی انسان و منابع طبیعی را (مانند آب و خاک و پوشش گیاهی) مطالعه کند. پس معلوم می‌شود که نگرش تحلیل فضایی عمیق‌تر و گسترده‌تر از دیگر نگرش‌هاست و همه آنها را در بر می‌گیرد. دستاورد نهایی تحقیق توصیفی موارد زیر است:
جغرافیا نیز مانند همهٔ علوم دیگر در پی علت و دلایل پراکندگی‌هاست. بدین جهت پس از انقلاب کمی استدلال یا تحقیق استدلالی جزو مطالعات جغرافیا قرار گرفت که بسیاری آن را جغرافیای علمی نامیدند. البته به کار بردن مفهوم علمی تنها به مطالعات استدلالی درست نیست، زیرا هر دو فرایند توصیف و استدلال تلاش علمی هستند و منجر به نظریه یا دانش علمی می‌شوند. استدلال جغرافیایی استدلال فضایی است یعنی این‌که در توجیه پراکندگی‌ها از رابطهٔ فضایی بین آن‌ها با پراکندگی (های) دیگر استفاده می‌کند. برای استدلال فراوانی سیلاب در شهر تهران به پراکندگی‌های دیگری مانند شدت بارش و شیب زمین و پوشش گیاهی توجه می‌شود. افزایش شدت بارندگی به مقادیر بالای ظرفیت نفوذپذیری خاک، افزایش شیب زمین و کاهش تراکم پوشش گیاهی سبب فراوانی سیل می‌شود. بدین جهت پژوهشگر جغرافیا باید بر اساس معلومات خود و با استناد به نظریه‌های جهانی، پراکندگی‌های موّثر را با اطمینان بالاتری شناسایی کند و رابطهٔ بین آن‌ها و پراکندگی مورد نظر را محاسبه و آزمون کند تا عوامل یا پراکندگی (های) موّثر شناخته شود. پردازش و انجام چنین رابطه‌ای به اندازه‌گیری و محاسبات ریاضی و آماری نیاز دارد، یعنی فرایند تحلیل فضایی. استدلال‌های روش کمی معمولاً با آستانهٔ اطمینان معینی انجام می‌شود. در موارد معمولی این آستانه حدود ۹۵ درصد یا بیشتر است. توجیه پراکندگی رگبارهای آذربایجان با صرف محاسبهٔ رابطهٔ همبستگی آماری آن با میزان رطوبت توده‌های هوا کافی نیست، بلکه باید این همبستگی از طریق پردازش‌های آماری در حداقل اطمینان ۹۵ درصد آزمون و تأیید شود. محقق برای آزمون و تأیید ادعای خود طبق پارادایم اثبات‌گرایی انتقادی فرضیهٔ نفی می‌سازد و می‌کوشد آن را رد کند. در صورت رد شدن فرضیه نفی، ادعای محقق فعلاً تأیید می‌شود، البته با اطمینان ۹۵ تا صد در صد. تأیید فرضیهٔ تحقیق نظریهٔ جهانی را توسعه و گسترش می‌دهد. در صورت رد شدن فرضیهٔ تحقیق باید در جست‌وجوی اصلاح یا جایگزینی نظریهٔ جهانی بود.
پس از توصیف و استدلال منطقی و درست پراکندگی‌ها و استخراج داده برای نقاط بدون داده، نوبت به کاربرد این دانش در سطح جامعه می‌رسد. به عبارت دیگر، همهٔ مراحل توصیف و استدلال به منزلهٔ تبیین کامل تحلیل فضایی به معرفت یا دانش علمی پراکندگی‌ها می‌انجامد و زمینهٔ کاربرد این دانش علمی را فراهم می‌کند. اکنون جغرافی‌دان باید بتواند دانش خود را در حل مسائل به کار ببرد. این مرحلهٔ کاربردی دانش فضایی در چهارچوب برنامه‌ریزی فضایی صورت می‌گیرد. جغرافی‌دان می‌تواند بر اساس دانش فضایی داشته‌ها و نداشته‌ها مناطق پرمخاطره را شناسایی کند و عوامل خطر را تشخیص دهد. بر این اساس می‌توان اولاً جمعیت انسانی را از مناطق پر خطر دور کرد و ثانیاً می‌توان در توزیع جمعیت یا بهره‌برداری از منابع طبیعت برنامهٔ منطقی و مطابق با شرایط محیط ارائه داد. برنامه‌ریزی فضایی مهم‌ترین و بنیادی‌ترین زیرساخت توسعه و تعالی هر ناحیه است. در صورت اجرای درست آن، همهٔ مخاطرات محیطی مانند گرمایش هوا و خشک‌سالی و قحطی و کم‌آبی از بین می‌رود، زیرا همهٔ انسان‌ها با توجه به توانمندی‌های محیط توزیع شده و فعالیت می‌کنند. در هیچ‌جایی به محیط صدمه وارد نمی‌شود. همه‌جا زندگی در حال تعادل است، در این صورت است که شعارهای کنفرانس ریو + ۲۰ عملی می‌شود و جهان به مدینهٔ فاضله می‌رسد.
تام تیلور (TT) یک شرکت سبک زندگی فشن و مد آلمانی است که دفتر مرکزی آن در هامبورگ قرار دارد. تام تیلور در زمینه پوشاک و لوازم مد برای مردان و زنان در تمام سنین فعالیت می‌کند که رنج قیمتی آن متوسط تا بالا است.
نام تیلور در سال ۱۹۶۲ با نام Henke & Co شروع به کار کرد و سپس نام فعلی را در سال ۱۹۸۹ برگزید.
بازارهای اصلی این شرکت آلمان، اتریش، سوئیس، کشورهای بنلوکس و فرانسه هستند.
تا ۳۱ دسامبر ۲۰۱۱، محصولات Tom Tailor در ۲۴۸ فروشگاه خرده‌فروشی، فروشگاه‌های الکترونیکی (آلمان، اتریش و هلند) و ۱۷۸۶ فروشگاه در ۳۵ کشور در سراسر جهان فروخته شد.
در سال ۲۰۱۱، گروه تام تیلور تقریباً ۱۵۴۱ کارمند و فروش ۴۱۱٫۶ میلیون یورویی داشت. این بهترین سال مالی در تاریخ این شرکت بود.
در اکتبر ۲۰۱۹، تام تیلور با بانک‌های کنسرسیوم و سهامدار عمده آن در مورد توسعه ساختار مالی جدید تا پایان سپتامبر ۲۰۲۲ به توافق رسید. ارزش قرارداد جدید در مجموع ۳۶۵ میلیون یورو است.
کومار درافتاده (۲۵ مرداد ۱۳۸۵ – ۸ آبان ۱۴۰۱) نوجوان ۱۶ سالهٔ کرد ایرانی بود که در خیزش ۱۴۰۱ ایران توسط نیروهای امنیتی جمهوری اسلامی کشته شد.
کومار درافتاده، نوجوان ۱۶ سالهٔ ایرانی بود که در ۸ آبان در جریان خیزش ۱۴۰۱ ایران و در پیرانشهر با شلیک مستقیم گلولهٔ جنگی از فاصله سه متری به‌دست نیروهای امنیتی حکومت جمهوری اسلامی به‌شدت مجروح شده و پس از یک روز بستری‌شدن درگذشت.
او در کمربندی کهنه‌خانه و نزدیک میدان «محمد اوراز» و با اسلحه ته‌پر و از فاصله ۳ متری، مورد اصابت گلوله قرار گرفت.
ویدئویی از مراسم خاکسپاری این نوجوان در روز دوشنبه ۹ آبان در روستای زیوکه منتشر شد که در آن پدرش به زبان کردی می‌گوید:
نقش مایه ابر، ریشه در تعاملات فرهنگ نگارگری ایران، با دگر ممالک شرق داشته‌است. هنگامی که مغولان در سده هفتم هجری بر سرزمین چین و ایران مستولی شدند، تعاملی بین فرهنگ ایران و چین در سرعت و وسعت بالا آغاز گردید. تا آنجا که بخصوص هنرهای تجسمی ایران تحت تأثیر فرهنگ چین قرار گرفت.