moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
پیر مشن (; – ) دانشمند ستاره‌شناس و نقشه‌بردار اهل فرانسه بود. وی به همراه شارل مسیه از اولین اشخاصی بودند که دگرهستی‌ها در ژرفای آسمان و دنباله‌دارها را کاتولوگ کردند.
نیکلا بیدوس (؛ زادهٔ ) کارگردان نمایش، کمدین، هنرپیشه، نمایشنامه‌نویس، فیلم‌نامه‌نویس، و کارگردان فیلم اهل فرانسه است.
زو فنگ (؛ زادهٔ ) هنرپیشه اهل چین است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به "تأسیس یک حزب" اشاره کرد.
میدی زد (چائو تی ین) (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم، فیلم‌نامه‌نویس، فیلم‌بردار، تدوین گر اهل تایوان است.
آلفرد هویی (؛ زادهٔ ) خواننده، و هنرپیشه اهل چین است.
این شرکت موتورهای دیزل را برای کاربری شناورهای سبک و وسایل نقلیه تجاری اعم از کامیون، اتوبوس، ون و کامیونت تولید می‌کند.
ریکاردو یک شرکت انگلیسی سهامی عام است که به نام بنیانگذار آن، هری ریکاردو نامگذاری شده است و در سال ۱۹۱۵ به ثبت رسیده است. از سال ۱۹۱۹ دفتر مرکزی آن در شورهام-بای-سی بوده است. ریکاردو موتور، سامانه‌های انتقال قدرت، سامانه‌های خودرو، سامانه‌های ترابری هوشمند (ITS) و سامانه‌های هیبریدی و الکتریکی را توسعه می‌دهد. امکانات این شرکت در خدمت ترابری، صنایع دفاعی و انرژی پاک هستند.
هنر ترسیمی نوعی هنر است که در آن هنرمند با رسم خط در زوایای مختلف و به صورت دوبعدی یک یا چند موضوع را در قالب یک تصویر (نقاشی) یا متن(خطاطی) به مخاطب خود ارائه میدهد.در واقع هنرهای ترسیمی نوعی از هنرهای تجسمی است که(مانند مجسمه سازی)قابل لمس نیست و فقط و فقط جنبه بصری دارد.
هنرهای ترسیمی را میتوان به نوعی بنیان و خط الرسم بسیاری از هنرهای دیگر (مثلمجسمه سازی,معماری,شیشه گری و...) دانست و به همین دلیل از قلمرو کاری گسترده و اهمیت به مراتب بالاتری برخوردار است.
یکی دیگر از دلایل اهمیت بالای هنرهای ترسیمی,سادگی این هنر است.همه ما از خردسالی با این هنرها آشنایی داریم و اغراق نیست اگر بگوییم که اولین هنری است که انسانها بدون آموزش دیدن با آن آشنایی دارند.
زنی بین گرگ و سگ یک فیلم درام محصول مشترک بلژیک و فرانسه سال ۱۹۷۹ به کارگردانی آندره دلوو است. این فیلم در جشنواره فیلم کن ۱۹۷۹ جایزه André CCavens را برای بهترین فیلم توسط انجمن منتقدان فیلم بلژیک (UCC) دریافت کرد. فیلم همچنین به عنوان نماینده بلژیک برای جایزه اسکار بهترین فیلم خارجی‌زبان در پنجاه و دومین دوره جوایز اسکار انتخاب شد، اما به عنوان نامزد پذیرفته نشد.کتاب مارگارت هریکک، آکادمی هنرهای تجسمی و علوم
بیت و قطعات () فیلمی در ژانر کمدی-درام است که در سال ۱۹۹۶ منتشر شد.
روح نوجوان ، یک فیلم در ژانر موزیکال درام به نویسندگی و کارگردانی مکس مینگلا است که در سال ۲۰۱۹ منتشر شد. "روح نوجوان" نخستین تجربه کارگردانی فیلم بلند مینگلا است. ال فانینگ، ربکا هال و زلاتکو بوریچ ستارگان فیلم هستند.
"روح نوجوان" نخستین بار در جشنواره بین‌المللی فیلم تورنتو به پرده رفت و سپس توسط لاینزگیت فیلمز در تاریخ ۱۲ آوریل ۲۰۱۹ اکران شد. فیلم با واکنش متوسط منتقدان مواجه شد.
بازیکنان () یک فیلم در ژانر کمدی به کارگردانی امانوئل برکو، ژان دوژاردن، میشل آزاناویسوس، ژیل لولوش، یان کونن، و اریک لارتیگو است که در سال ۲۰۱۲ منتشر شد.
مجله اتومبیل () نشریه‌ای به زبان انگلیسی آمریکایی است که مقر اصلی آن در لس آنجلس، کالیفرنیا است.
اتو بیلد () () یک مجله خودرویی به زبان آلمانی است که دفتر آن در هامبورگ، آلمان است.
سیسکو (به انگلیسی: Cisco) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان مگافین، کنتاکی واقع شده‌است. سیسکو ۲۵۵٫۱۲ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
در راه من () یک فیلم در ژانر جاده‌ای، درام، و کمدی به کارگردانی امانوئل برکو است که در سال ۲۰۱۳ منتشر شد.
هتل پلازا (به انگلیسی: Plaza Hotel) یک ساختمان بلندمرتبه و هتل در ایالات متحده آمریکا است که در منهتن واقع شده‌است.
هتل پلازا (همچنین با نام پلازا نیز شناخته می‌شود) یک هتل مجلل و ساختمان آپارتمان کاندومینیوم در میدتاون منهتن در شهر نیویورک است. این ساختمان در ضلع غربی Grand Army Plaza واقع شده‌است، که به نام آن نامگذاری شده‌است، درست در غرب خیابان پنجم، و بین خیابان 58th و Central Park South (با نام مستعار خیابان ۵۹)، در گوشه جنوب شرقی پارک مرکزی قرار دارد. آدرس اصلی آن 768 Fifth Avenue است، اگرچه ورودی مسکونی One Central Park South است.
تاریخ هتل:
ساختمان ۲۱ طبقه با الهام از رنسانس فرانسه توسط هنری جینوی هاردنبرگ طراحی شده‌است. نما در قسمت پایه از سنگ مرمر ساخته شده‌است که طبقات بالایی را با آجر سفید پوشانده‌است و بالای آن یک سقف مانسرد قرار دارد. طبقه همکف شامل دو لابی اصلی، و همچنین راهرویی است که فضاهای رستوران بزرگ طبقه همکف، از جمله اتاق بلوط، بار بلوط، اتاق ادواردیان، دادگاه نخل و اتاق تراس را به هم متصل می‌کند. طبقات بالایی شامل سالن رقص و انواع آپارتمان‌های مسکونی، سوئیت‌های کاندو-هتل، و سوئیت‌های کوتاه مدت هتل است. در اوج خود، هتل پلازا بیش از ۸۰۰ اتاق داشت. پس از بازسازی در سال ۲۰۰۸، این ساختمان دارای ۲۸۲ اتاق هتل و ۱۸۱ کاندو است.
یک هتل قبلی به همین نام از سال ۱۸۸۳ تا ۱۸۹۰ ساخته شد. هتل اصلی با ساختار فعلی از ۱۹۰۵ تا ۱۹۰۷ جایگزین شد. چندین بازسازی عمده در ادامه قرن بیستم انجام شد. شرکت عملیاتی پلازا، که ساختمان فعلی را برپا کرد، هتل را تا سال ۱۹۴۳ اداره کرد. پس از آن، در طول باقی مانده قرن بیستم به چندین مالک فروخته شد، از جمله کنراد هیلتون، A.M. Sonnabend, Westin Hotels & Resorts، Donald Trump، و شراکت City Developments Limited و الولید بن طلال. هتل پلازا پس از خرید El Ad Properties در سال ۲۰۰۵ دوباره بازسازی شد و متعاقباً هتل در سال ۲۰۱۲ به Sahara India Pariwar و سپس به Katara Hospitality در سال ۲۰۱۸ فروخته شد. هتل از سال ۲۰۰۵ توسط هتل‌ها و استراحتگاه‌های Fairmont مدیریت می‌شود.
هتل پلازا از زمان آغاز به کار خود با مهمانان ثروتمند و مشهور متعددی به نماد شهر نیویورک تبدیل شده‌است. فضاهای رستوران و تالارهای رقص میزبان رویدادهایی از قبیل رقص، مزایا، عروسی‌ها و کنفرانس‌های مطبوعاتی بوده‌اند. طراحی هتل و همچنین موقعیت آن در نزدیکی پارک مرکزی، عموماً مورد تحسین قرار گرفته‌است. علاوه بر این، هتل پلازا در کتاب‌ها و فیلم‌های متعددی ظاهر شده‌است(). کمیسیون حفاظت از نشانه‌های شهر نیویورک، نمای بیرونی و برخی از فضاهای داخلی هتل را به‌عنوان نشانه‌های شهر تعیین کرد و این ساختمان همچنین یک نشانه تاریخی ملی است.
ساکنان هتل:
هنگامی که هتل پلازا در سال ۱۹۰۷ افتتاح شد، اولین مهمانی که ثبت نام خود را امضا کرد آلفرد گوین واندربیلت بود.[۱۷۱] این هتل همچنین ساکنان ثروتمند دیگری مانند جورج جی گولد، و همچنین الیور هریمن جونیور و همسرش گریس کارلی هریمن را در خود جای داده بود.[۱۷۶] جان گیتس، یکی از توسعه دهندگان هتل، یک آپارتمان ۱۶ اتاقه در طبقه ۳ داشت.[181] هری فرانک گوگنهایم در آپارتمان دولتی هتل زندگی می‌کرد، [۹۰][۱۱۱][۳۳۱] در حالی که شاهزاده روسی ویلما لووف-پارلاگی، نقاش برجسته پرتره در اوایل قرن بیستم، در سوئیتی در طبقه ۳ با شیر خود زندگی می‌کرد.[۳۳۲] [۱۸۰] جذابیت این هتل برای ثروتمندان از این واقعیت ناشی می‌شود که در اوایل قرن بیستم، آپارتمان‌های پلازا به‌طور کلی ارزان‌تر از ساختمان‌های آپارتمانی لوکس‌تر بودند و رو به پارک مرکزی بود که در آن زمان به خوبی مورد حمایت ثروتمندان قرار داشت. [۳۳۳]
بعدها در قرن بیستم، هتل پلازا به عنوان خانه برای "بیوه‌های ثروتمند"، مانند مجری کی تامپسون، که مجموعه کتاب‌های کودکان Eloise را دربارهٔ دختر جوانی که در هتل زندگی می‌کرد، نوشت.[۱۸۰] در طول رکود بزرگ، "بیوه‌های ثروتمند" "یک جاذبه توریستی به خودی خود" در نظر گرفته می‌شدند.[۹۲] سایر ساکنان هتل شامل نمایشنامه نویس Ferenc Molnár بودند.[۹۲][۳۳۴]
پس از اینکه بسیاری از واحدها در سال ۲۰۰۸ به واحدهای کاندومینیوم تبدیل شدند، هتل پلازا بیش از پیش مورد علاقه ثروتمندان قرار گرفت.[۲۸۹] با این حال، تنها حدود یک سوم از این خریداران ساکنان تمام وقت بودند، و بقیه از آپارتمان‌های پلازا به عنوان خانه استفاده می‌کردند.[۳۳۵] ساکنان شامل مدیرانی مانند مالک نیوانگلند پاتریوتز، رابرت کرافت، [۳۳۶] مدیر عامل JetBlue دیوید بارگر، [۳۳۷] مدیر عامل Bear Stearns، جیمز کین، [۳۳۸] مدیر عامل Viacom توماس ای. دولی، [۳۳۹] مدیر عامل شرکت Sony Music Entertainment داگ موریس، [۳۴۰] و Simon Fuller، تهیه‌کننده فرنچایز Idols.[341] سایر ساکنان قابل توجه عبارتند از موبی موزیسین، [۳۴۲] توسعه دهنده کریستین کندی، [۳۴۳] و طراح مد تامی هیلفیگر [۳۴۴].
پذیرش :
اتاق تراس اغلب برای کنفرانس‌های مطبوعاتی، ناهار، و پذیرایی استفاده می‌شود.[۲۰۳] به عنوان مثال، میزبان یک کنفرانس مطبوعاتی در سال ۱۹۵۶ بود که در آن لارنس اولیویه و مرلین مونرو در مورد فیلم آینده خود به نام شاهزاده و دختر نمایش صحبت کردند.[۳۶۴] در یک کنفرانس مطبوعاتی در اتاق تراس در سال ۱۹۶۸، ریچارد برتون و الیزابت تیلور دربارهٔ فیلم خود به نام دکتر فاستوس بحث کردند.[۲۰۳][۳۶۵] در طول اقامت بیتلز در سال ۱۹۶۴ در هتل، بازدیدکنندگان اجازه داشتند با بیتلز در اتاق تراس عکس بگیرند.[۳۴۷]
مزایا و جشن‌های عروسی :
پس از افتتاح سالن رقص بزرگ در سال ۱۹۲۱، بلافاصله به عنوان مکانی برای اولین باله‌ها، از جمله آنهایی که به افتخار جوآن ویتنی پیسون و کاتلین واندربیلت برگزار می‌شد، محبوب شد. جلسه ای از لیگ خدمات دختران در سال ۱۹۳۵ که بانوی اول ایالات متحده النور روزولت در آن حضور داشت. پس از جنگ جهانی دوم، سالن رقص بزرگ مجدداً به محلی محبوب برای توپ‌ها و مزایای اولین‌ها تبدیل شد، از جمله مزایای جانبازان معلول به نام بال دسامبر، و همچنین رویدادی که به نفع مرکز مطالعه مراقبت از کودک کندی در سال ۱۹۵۹ بود. ترومن کاپوتی نویسنده، میزبان این مراسم بود. «توپ سیاه و سفید» در سال ۱۹۶۶ به افتخار ناشر کاترین گراهام وجود دارد. یکی دیگر از مکان‌های محبوب، دادگاه تراس بود که میزبان رویدادهایی مانند Mid-Winter Ball در سال ۱۹۴۹ بود.
سالن بزرگ رقص و اتاق تراس نیز برای مراسم عروسی و جشن عروسی استفاده می‌شود. برای مثال، «اتاق تراس» مراسم جشن ازدواج اسکیت‌باز سونجا هنی در سال ۱۹۴۹ با وینتروپ گاردینر جونیور، پیتر لافورد و پاتریشیا مکندی لافورد را در سالن رقص در سال ۱۹۵۴ برگزار کرد. سالن رقص همچنین میزبان عروسی دونالد ترامپ و مارلا میپلز در سال ۱۹۹۳ بود. در سال ۲۰۰۰، بازیگران مایکل داگلاس و کاترین زتا جونز در پلازا ازدواج کردند.
در رسانه‌ها:
هتل پلازا در طول تاریخ خود به عنوان محیطی برای چندین اثر ادبی مورد استفاده قرار گرفته‌است. مهم‌تر از همه، این کتاب به‌عنوان مجموعه‌ای از کتاب‌های Eloise عمل کرد، [۲۲۷] [۱۴۲] [۳۹۲] که موفقیت آن باعث شد صاحبان هتل در دهه ۱۹۶۰ پرتره شخصیت را در لابی آویزان کنند.[۲۲۷] پلازا همچنین در رمان گتسبی بزرگ اثر F. Scott Fitzgerald در سال ۱۹۲۵ به نمایش درآمد.[۱۰۷]
این هتل همچنین یکی از محبوب‌ترین مکان‌های فیلمبرداری در شهر نیویورک است.[۳۹۳] فیلم‌هایی که در هتل فیلم‌برداری یا تنظیم می‌شوند عبارتند از شمال از شمال غربی (۱۹۵۹)، [۱۰۷] [۱۴۲] [۳۹۴] پابرهنه در پارک (۱۹۶۷)، [۲۸] [۳۴۵] [۳۹۵] دختر بامزه (۱۹۶۸)، [۲۸] [۱۴۲] [۳۴۵] پلازا سوئیت (۱۹۷۱)، [۲۸] [۱۴۲] [۳۴۵] روشی که ما بودیم (۱۹۷۳)، [۲۸] [۱۴۲] و تنها در خانه ۲: گمشده در نیویورک (۱۹۹۲).[۳۹۶] ] فیلم‌های دیگری که پلازا را نشان می‌دهند عبارتند از آرتور (۱۹۸۱)، کروکودیل داندی (۱۹۸۶)، بوی زن (۱۹۹۲)، و بی‌خوابی در سیاتل (۱۹۹۳).[۲۸]
پلازا همچنین برای برخی از تولیدات که می‌خواهند در آنجا فیلمبرداری کنند، خودداری کرده یا شرایط غیرعادی تعیین کرده‌است.[۳۹۷] به عنوان مثال، زمانی که مدیران پلازا از اجازه دادن به تهیه‌کنندگان بیگ بیزنس (۱۹۸۸) برای فیلمبرداری در آنجا امتناع کردند، تهیه‌کنندگان فیلم نسخه خود را از هتل پلازا روی صحنه صدا ساختند.[۲۵۳][۳۹۷] زمانی که فیلم Alone Alone 2 در حال فیلمبرداری بود، کریس کلمبوس تهیه‌کننده گفت که دونالد ترامپ در ازای اجازه دادن به گروه فیلمبرداری برای فیلمبرداری صحنه‌هایی در لابی، درخواست حضور در این فیلم را داشته‌است. صحنه لابی شامل لغزش ستاره روی زمین بود، بنابراین فرش برداشته شد، بنابراین برخی از کاشی‌کاری‌های قدیمی با آرم پلازا که برای چندین دهه پنهان شده بود، نمایان شد. مدیریت تصمیم گرفت که فرش را تعویض نکند.[۳۹۸][۳۹۹]دراین هتل فیلم تنها در خانه دو هم فیلمبرداری شده
هتل پلازا (به انگلیسی: Plaza Hotel) یک هتل در ایالات متحده آمریکا است که در لاس وگاس، نیومکزیکو واقع شده‌است.
پشت صحنه () یک فیلم به کارگردانی امانوئل برکو است که در سال ۲۰۰۵ منتشر شد. از بازیگران آن می‌توان به امانوئل سنیه، کلود دونتون، ایزیلد لو بسکو، و نوئمی لووفسکی اشاره کرد.
ال‌رویال (به انگلیسی: El Royale) یک ساختمان مسکونی تاریخی در ایالات متحده آمریکا است که در کالیفرنیا واقع شده‌است.
اف‌سی‌ای ایتالی (مخفف انگلیسیِ فیات کرایسلر اتومبیلز) شرکت تابعه شرکت خودروسازی استلانتیس است که در تولید و فروش خودروهای سواری و وسایل نقلیه سبک تخصص دارد و ساختمان مرکزی آن در تورین، ایتالیا است.
مازراتی و فراری تحت کنترل اف‌سی‌ای ایتالی نیستند. مازراتی به‌طور مستقیم متعلق به اف‌سی‌ای است، درحالی‌که فراری از اف‌سی‌ای در سال ۲۰۱۵ جدا شده‌است.
کلمن () یک فیلم در ژانر رمانتیک و درام به کارگردانی امانوئل برکو است که در سال ۲۰۰۱ منتشر شد. از بازیگران آن می‌توان به امانوئل برکو، لو کاستل، ایو وِرووِن و ژوسلین کیورین اشاره کرد.
لس آنجلس بانوی من است () آلبوم موسیقی با صدای فرانک سیناترا است که در سال ۱۹۸۴ منتشر شد.
"دوتایی شماره دو "() آلبومی با صدای فرانک سیناترا است که در سال ۱۹۹۴ منتشر شد.
سه‌گانه () آلبومی با صدای فرانک سیناترا است که در سال ۱۹۸۰ منتشر شد. تنظیم‌کننده آهنگ این ترانه گوردون جنکینز بود.
او مرا کشت () آلبومی با صدای فرانک سیناترا است که در سال ۱۹۸۱ منتشر شد. تنظیم‌کننده آهنگ این ترانه گوردون جنکینز بود.
دوتایی () آلبومی با صدای فرانک سیناترا است که در سال ۱۹۹۳ منتشر شد.
چیزهای خوبی که از دست دادم () آلبومی با صدای فرانک سیناترا است که در سال ۱۹۷۴ منتشر شد. تنظیم‌کننده آهنگ این ترانه گوردون جنکینز بود.
چشم آبی پیر بازمی‌گردد () آلبومی با صدای فرانک سیناترا است که در سال ۱۹۷۳ منتشر شد. تنظیم‌کننده آهنگ این ترانه گوردون جنکینز بود.
سیناترا و شرکا () آلبومی با صدای فرانک سیناترا است که در سال ۱۹۷۱ منتشر شد.
واترتاون () آلبومی با صدای فرانک سیناترا است که در سال ۱۹۷۰ منتشر شد.
چرخه‌ها () آلبومی با صدای فرانک سیناترا است که در سال ۱۹۶۸ منتشر شد.
وزیر سیار یا وزیر بدون وزارت‌خانه () یک وزیر در هیئت دولت است که صاحب وزارت‌خانه نیست. این جایگاه معمولاً در کشورهایی وجود دارد که نظام پارلمانی بوده و با دولت‌های ائتلافی اداره می‌شوند. وزیر بدون وزارت‌خانه در کشورهای صاحب نظام ریاستی معمول نیست.
داریوش فروهر برای مدتی وزیر سیار بوده است.
انجمن ملی ترابری هوایی دبی که به اختصار با عنوان دناتا معروف است یک شرکت اماراتی است که به ارائه خدمات فرودگاهی در پنج قاره مشغول است.
دناتا در سال ۱۹۵۹ در دبی، امارات متحده عربی با تنها پنج کارمند تاسیس شد و در سال ۱۹۹۳ به طور چشمگیری گسترش یافت. در دسامبر ۲۰۱۰، دناتا شرکت آلفا فلایت لیمیتد را خریداری کرد و این شرکت را برای پوشش ۶۲ فرودگاه در ۱۲ کشور گسترش داد. در ماه نوامبر سال ۲۰۱۵، دناتا شرکت آر ام گراند سرویسز را در برزیل خریداری کرد که این اتفاق موجب گسترش به ۸۴ کشور شد و بیش از ۱۵۰ شرکت هواپیمایی را اداره می‌کرد.
جوزفو زارلینو (، زادهٔ ۳۱ ژانویه ۱۵۱۷ – درگذشت ۴ فوریه ۱۵۹۰)، نظریه‌پرداز موسیقی و آهنگ‌ساز اهل جمهوری ونیز در دوره رنسانس بود. او یکی از مشهورترین نظریه‌پردازان موسیقی اروپا در کنار آریستوکسنوس و ژان فیلیپ رامو بود و سهم بزرگی در گسترش دانش کنترپوان داشته‌است.
«جوزفو زارلینو» به تاریخ ۳۱ ژانویه ۱۵۱۷م، در شهر کیوجا در نزدیک ونیز متولد شد. آموزش ابتدایی او با فرانسیسکویی‌ها بود و سپس به آنها پیوست. در سال ۱۵۳۶، خوانندهٔ «کلیسای جامع کیوجا» شد و تا سال ۱۵۳۹م، نه تنها خوانندهٔ سرودهای مذهبی بود بلکه ارگانیست اصلی کلیسا نیز شد. وی در سال ۱۵۴۱، به ونیز رفت تا با اساتید و کنترپوانیست‌های آکاپلا در کلیسای جامع سینت مارکو آشنا شود.
در سال۱۵۶۵، پس از استعفای «چیپریانو دِرورِ» از پُستِ استادی (کاپل مایستر) «مدرسهٔ ونیزی»، زارلینو به این سِمَت که یکی از معتبرترین پُست‌های موسیقی در ایتالیا بود، منصوب شد و تا آخر عمر آن را حفظ کرد.
زارلینو با اینکه آهنگساز پرکار و متوسطی بود ولی «موتِت»‌های درخشانی داشت که تسلط وی را در کانن‌های‌‌ کنترپوانتیک نشان می‌داد. اما با این حال عمدهٔ شهرت اصلی وی به‌عنوان نظریه‌پرداز موسیقی بود و نخستین موسیقی‌دانی است که این کار را با دقت انجام داده‌است. گر چه این احتمال هم وجود دارد که «پیترو آرون»، اولین کسی باشد که نظریهٔ اعتدال میانگین را طرح کرده باشد.
همچنین زارلینو اولین کسی بود که اولویت استفاده از سه‌صدایی بر اساس فاصله را برای ایجاد هارمونی مطرح ساخت و همچنین اولین نظریه‌پرداز در ممنوعیت استفاده از فواصل پنجم و اکتاو موازی در کنترپوان بود.
وزیر مشاور عنوانی است برای سیاستمداران یا مقامات در برخی کشورها که تحت نظام پارلمانی اداره می‌شوند. در برخی کشورها «وزیر مشاور» یک وزیر رده پایین‌تر است که برای دستیاری یک وزیر مشخص کابینه و وزیران مشاور دارای مسوولیت‌های مستقل گماشته می‌شوند. در دیگر کشورها «وزیر مشاور» دارنده یک مقام ارشدتر، مانند یک وزیر کابینه یا حتی رئیس یک حکومت است.
وزیر مشاور در ایران یک وزیر سیار در هیئت دولت کشور شاهنشاهی ایران و هیئت دولت جمهوری اسلامی ایران بود که شخص وزیر، صاحب هیچ وزارت‌خانه‌ای نبود اما از اعضای هیئت دولت محسوب می‌شد. این جایگاه به علت مغایرت با قانون اساسی جمهوری اسلامی ایران، طبق مصوبهٔ مجلس شورای اسلامی در ۱۶ دی ۱۳۶۳ حذف شد. در این هنگام، سه وزیر مشاور در ترکیب هیئت دولت وجود داشت:
مورد نخست از «وزیر مشاور در امور اجرایی» به «معاون نخست‌وزیر در امور اجرایی» تبدیل شد، مورد دوم تبدیل به وزارت برنامه و بودجه شده و به جمع هیئت وزیران پیوست، و مورد سوم نیز که در سال ۱۳۵۹ از وزارت بهداری و بهزیستی جدا شده بود، تبدیل به زیرمجموعه‌ای از همان وزارت‌خانه شد.
یادگیری ماشین برخط (به انگلیسی: Online Machine Learning) یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشینMichie D, Spiegelhalter DJ, Taylor CC. Machine learning. Neural and Statistical Classification. 1994 Feb 17;13. است. بسیاری از برنامه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، داده‌های از قبل جمع‌آوری شده را به عنوان ورودی (مانند محتویات جداول پایگاه داده) از یک فایل می‌گیرند و سپس به صورت پیوسته بر روی این مجموعه داده‌ها پردازش انجام می‌دهند که در یادگیری ماشین برخط نحوه دریافت داده ورودی متفاوت است.
در یادگیری ماشین داده‌های ورودی باید ثابت و مشخص باشند (از قبل جمع‌آوری شده) تا بتواند مدل مورد نظر را بر روی این مجموعه داده‌ها آموزش بدهد که این روش یادگیری در بسیاری از کاربردها در برابر داده‌هایی که در لحظه گرفته می‌شوند، قابلیت آموزش مدل در لحظه را ندارد و باید تا انتهای زمانی که داده‌ها گرفته می‌شوند صبر کند و داده‌ها جمع شوند و در ادامه مدل را آموزش دهد که این از لحاظ زمانی به صرفه نیست. حال برای حل این مشکل (عدم توانایی آموزش لحظه ای مدل برای داده‌های لحظه ای) ایده یادگیری ماشین بر خط ارائه شده‌است که توانایی آموزش لحظه ای مدل برای داده‌های لحظه ای را دارد.L. Rosasco, T. Poggio, Machine Learning: a Regularization Approach, MIT-9.520 Lectures Notes, Manuscript, Dec. 2015. Chapter 7 - Online Learning
یادگیری ماشین نقش مهمی در تجزیه و تحلیل داده‌های مدرن و برنامه‌های هوش مصنوعی (AI) دارد. الگوهای یادگیری ماشین اغلب در یک یادگیری گروهی کار می‌کنند که در آن یک مدل توسط برخی از الگوریتم‌های یادگیری بر روی کل داده‌ها یک بار آموزش داده می‌شوند و سپس مدل آموزش داده شده بر روی داده‌های جدید مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. امروزه با افزایش حجم داده‌ها، کاربرد یادگیری ماشین به دلیل محدودیت در حافظه پردازشی محدودتر می‌شوند، به ویژه هنگامی که داده‌های به صورت برخط رشد و توسعه می‌یابند. ایجاد یادگیری ماشین مقیاس پذیر برای داده‌های حجیم و همچنین یادگیری برای داده‌های لحظه ای در هوش مصنوعی تبدیل به یک چالش بزرگ شده‌است.
یادگیری ماشین برخط یک قسمتی از یادگیری ماشین است که شامل یک خانواده مهم از تکنیک‌های یادگیری است که برای یادگیری مدل‌ها بر روی داده‌های لحظه ای طراحی شده‌است. یادگیری ماشین برخط، نقاط ضعف یادگیری ماشین را برطرف می‌کند که در آن پارامترهای یادگیری مدل می‌تواند فوراً و به‌طور مؤثر توسط یک یادگیرنده برخط هنگامی که داده‌های آموزشی جدید وارد می‌شوند، به روزرسانی شود. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برخط به دلیل فهم آسان به راحتی قابل پیاده‌سازی می‌باشند.
یادگیری ماشین برخط در زمینه‌های مختلف از جمله ی داده کاوی، آمار، بهینه‌سازی، ریاضی کاربردی، هوش مصنوعی و علوم داده استفاده می‌شود."Kismet". MIT Artificial Intelligence Laboratory, Humanoid Robotics Group.
مبحثِ یادگیری (چه یادگیری‌ماشین و چه داده‌کاوی) را از ابعاد گوناگون می‌توان نگاه کرد. یکی از این ابعاد می‌تواند تفاوت بین یادگیریِ دسته‌ای یا همان Batch Learning و در مقابلِ آن، یادگیریِ برخط یا همان Online Learning باشد. در واقع دانستن تفاوت این دو معماری می‌تواند به حل مسائل مختلف این حوزه کمک کند.
تفاوتِ این دو دسته یادگیری را می‌توان با یک مثال ساده توضیح داد. فرض کنید یک دانش آموز می‌خواهد آمار و احتمالات را فرا بگیرد. در نوع اول یادگیری، این دانش‌آموز می‌تواند یک مجموعه کتابِ آمار و احتمالات را تهیه کند، چند بار بخواند و یاد بگیرد. بعد از این‌که از این مجموعه کتابِ آمار، یادگیریِ خود را انجام داد، دیگر مطلبِ جدیدی یادنگیرد و از این به بعد فقط از دانسته‌های خود استفاده کند. این نوعی یادگیری، یادگیریِ دسته‌ای (Batch Learning) است. اما یادگیریِ دوم یا همان یادگیریِ برخط (Online Learning) مانندِ این است که این دانش‌آموز ابتدا کتاب‌های خود را مطالعه کند و از آن‌ها یاد بگیرد و سپس در حین استفاده از دانسته‌های خود، هر گاه کتاب جدیدی در حوزهٔ آمار و احتمالات مشاهده کرد، تهیه کرده و با خواندنِ آن، یادگیریِ خود را تجدید کند و بهبود ببخشد.
داده‌هایی که معمولاً در دوره داده‌کاوی، دوره طبقه‌بندی و دوره خوشه‌بندی، داده‌هایی از نوع دسته ای (Batch) بودند به این معنی که در زمانِ یادگیری(Train)، تمامی داده‌ها در اختیار الگوریتم بودند و الگوریتم به هر نحوی می‌توانست بر روی داده‌ها عملیاتِ یادگیری را انجام دهد. اما نوع دیگری از یادگیری نیز وجود دارد. برخی اوقات داده‌ها به صورت جریان‌داده می‌آیند یا اینکه نیاز دارند به صورت مرتب یادگرفته شوند. همان‌طور که گفتیم یادگیریِ دسته‌ای مانند این است که شما یک کتاب دارید و باید این کتاب را یاد بگیرید چون فردا امتحان دارید. تمام منبع شما همین کتاب است و در واقع تمامیِ داده‌ها را در اختیار دارید (یعنی یادگیری دسته‌ای یا همان Batch Learning دارید). اما فرض کنید در مسیر زندگی قرار دارید و روزانه با اطلاعات جدیدی که به شما داده می‌شود می‌بایستی هر روز چیزهای جدید را یادگرفته و به دانش قبلیِ خود اضافه کنید. این موردِ دوم یادگیریِ برخط یا همان Online Learning است، یعنی هنگامی که تمامی داده‌ها در حالِ حاضر موجود نیستند. در یادگیریِ برخط یک مدل ساخته می‌شود و بعد با رسیدن داده‌های جدیدتر، این مدل به‌روزرسانی می‌شود.
مدل یادگیری بر خط یا همان Online Learning دو مزیت اساسی دارد:
۱. با این روش می‌توان داده‌هایی با حجم بسیار بالا را آموزش داد. برای مثال داده‌هایی که به دلیل حجم بالای خود در حافظه جا نمی‌شوند.
۲. تغییراتی که ممکن است در ذات داده‌ها به وجود بیاید با این روش پوشش داده می‌شود. فرض کنید گوگل برای سیستمِ ایمیلِ خود یک الگوریتم توسعه داده باشد که ایمیل‌های هرزنامه (spam) را به صورت هوشمند با الگوریتم‌های یادگیری‌ماشین تشخیص بدهد. همان‌طور که حدس می‌زنید محتوای ایمیل‌های هرزنامه مدام در حال تغییر است و انسان‌هایی که ایمیل‌های spam می‌فرستند هر روز خود را در مقابل این الگوریتم‌های گوگل، بهینه می‌کنند. پس الگوریتمِ تشخیص ایمیلِ spam در گوگل می‌تواند به صورتِ برخط (Online) یادگیری را انجام دهد تا بتواند ایمیل‌هایی را در گذرِ زمان تغییر کرده‌اند و spam هستند یاد بگیرد. در واقع یادگیریِ الگوریتم، با تغییر محتوا و شکل ایمیل‌های spam، بروز می‌شود.
همانند روش‌های یادگیری ماشین، تکنیک‌های یادگیری برخط می‌تواند برای حل وظایف مختلف در طیف گسترده‌ای از دامنه‌های کاربردی در دنیای واقعی استفاده شود. مثال‌هایی از وظایف یادگیری برخط عبارتند از:
نظارت بر وظایف یادگیری: الگوریتم‌های یادگیری برخط را برای وظایف یادگیری تحت نظارت توسعه داده شده‌است. یکی از شایع‌ترین وظایف، طبقه‌بندی است که هدف آن پیش‌بینی گروهی برای یک نمونه داده جدید است که بر اساس مشاهدات نمونه‌های آموزش داده شده‌است که برچسب‌های دسته‌بندی شده آنها ارائه می‌شود. به عنوان مثال، یک کار متداول مطالعه شده در یادگیری برخط، طبقه‌بندی دوتایی برخط است (به عنوان مثال، فیلتر کردن ایمیل‌های هرزنامه) که تنها شامل دو دسته می‌شود ("ایمیل‌های هرزنامه" و "غیرهرزنامه")؛ سایر انواع وظایف طبقه‌بندی نظارت شده عبارتند از طبقه‌بندی چند کلاس، طبقه‌بندی چند لایه و طبقه‌بندی چند نمونه ای و غیره.Bottou, Léon (1998). "Online Algorithms and Stochastic Approximations". "Online Learning and Neural Networks". Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-65263-6
علاوه بر وظایف طبقه‌بندی، یکی دیگر از کارهای یادگیری تحت نظارت معمول، تحلیل رگرسیون خطی است که به فرایند یادگیری برای برآورد روابط میان متغیرها (معمولاً بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل) اشاره دارد. تکنیک‌های یادگیری برخط به‌طور طبیعی برای انجام وظایف تحلیل رگرسیون، مانند تحلیل سری زمانی در بازارهای مالی که نمونه‌های داده به‌طور طبیعی به صورت پیوسته وارد می‌شوند، به کار می‌رود. علاوه بر این، یک برنامه کاربردی دیگر برای یادگیری برخط با داده‌های سری زمانی مالی، بخش نمونه کارهای برخط است که در آن یک یادگیرنده برخط با هدف یافتن یک راهبرد خوب (به عنوان مثال، سودآور و کم خطر) برای ایجاد یک سری تصمیم‌گیری برای انتخاب نمونه کارها انجام می‌دهد.
الگوریتم‌های یادگیری برخط همچنین می‌توانند برای کارهای یادگیری بدون نظارت استفاده شوند. به عنوان مثال در خوشه بندی یا تجزیه و تحلیل خوشه‌ها می‌باشد، که فرایند دسته‌بندی اشیاء به طوری که اشیاء در یک گروه (خوشه) بیشتر شبیه به یکدیگر هستند تا اشیاء در خوشه‌های دیگر. خوشه بندی برخط، هدف آن تجزیه و تحلیل خوشه ای افزایشی در یک توالی داده ورودی می‌باشد.
کاربردهای دیگر: یادگیری برخط همچنین می‌تواند برای سایر انواع وظایف یادگیری ماشین مانند یادگیری برای سیستم‌های توصیه گر، یادگیری به رتبه‌بندی یا یادگیری تقویتی استفاده شود. برای مثال، فیلتر کردن مشارکتی با یادگیری برخط می‌تواند رای بهبود وظایف فیلتراسیون مشترک به صورت پیوسته از جریان مداوم اطلاعات از کاربران استفاده شود.
تکنیک‌های یادگیری برخط اغلب در دو سناریوی اصلی استفاده می‌شود. یکی این است که بهبود بهره‌وری و مقیاس پذیری در روش‌های یادگیری ماشین دسته ای که در آن مجموعه کامل داده‌های آموزشی باید قبل از آموزش در دسترس قرار گیرند. به عنوان مثال، (SVM) یک روش یادگیری تحت نظارت شناخته شده برای وظایف طبقه‌بندی دسته ای است که در آن الگوریتم‌های SVM کلاسیک (به عنوان مثال، حل کننده‌های QP یا (Suykens JA et al. ، 1999)Suykens JA, Vandewalle J. Least squares support vector machine classifiers. Neural processing letters. 1999 Jun 1;9(3):293-300. از کمبود توانایی برای برنامه‌های بسیار مقیاس پذیر در یک شیوه یادگیری برخط (یا تصادفی) مورد بررسی قرار گرفته‌است (Poggio, 2001; Chang-CC et al. , 2011)،Chang CC, Lin CJ. LIBSVM: A library for support vector machines. ACM transactions on intelligent systems and technology (TIST). 2011 Apr 1;2(3):27. و آن را کارآمد تر و مقیاس پذیر تر از SVM دسته ای متداول می‌کند. سناریو دیگر الگوریتم‌های یادگیری برخط است که به‌طور مستقیم با وظایف تجزیه و تحلیل داده جریان برخط مواجه شوند، در صورتی که داده‌ها به‌طور طبیعی به شیوه ای متوالی وارد شوند.
برای کمک به خوانندگان در درک ادبیات یادگیری برخط به‌طور کلی، ما تلاش می‌کنیم تا طبقه‌بندی روش‌ها و تکنیک‌های یادگیری برخط را به شکل زیر خلاصه کنیم. به‌طور کلی، از دیدگاه نظری، روش‌های یادگیری از سه انجمن نظری عمده: نظریه یادگیری، نظریه بصری و نظریه بازی تشکیل شده‌است. از دیدگاه الگوریتم‌های خاص، می‌توانیم تکنیک‌های یادگیری برخط موجود در دسته‌های مختلف را با توجه به اصول یادگیری خاص گروه‌بندی کنیم. به‌طور خاص، با توجه به نوع اطلاعات بازخورد و انواع نظارت در وظایف یادگیری، تکنیک‌های یادگیری برخط را می‌توان به سه دسته عمده زیر تقسیم کرد:Bertsekas, D. P. (2011). Incremental gradient, subgradient, and proximal methods for convex optimization: a survey. Optimization for Machine Learning, 85.
این مربوط به وظایف یادگیری نظارت است که اطلاعات کامل بازخورد همیشه در پایان هر دوره یادگیری برخط به یادگیرنده نشان داده می‌شود. این را می‌توان به دو گروه مطالعات تقسیم کرد: (۱) «نظارت بر یادگیری» که روش و اصول اساسی یادگیری را تشکیل می‌دهد؛ و (۲) «یادگیری برخط کاربردی» که بیشتر یادگیری تحت نظارت برخط را تشکیل می‌دهد، جایی که رویکردهای بنیادی به‌طور مستقیم نمی‌توانند مورد استفاده قرار گیرند و الگوریتم‌ها به‌طور مناسب مطابق با شرایط یادگیری برخط طراحی شده‌اند.
این مربوط به وظایفی است که در آن یک یادگیرنده برخط، اطلاعات بازخورد جزئی از محیط را در طی فرایند یادگیری برخط دریافت می‌کند. به عنوان مثال، یک کلاس طبقه‌بندی چندرسانه ای برخط را در یک دور خاص در نظر بگیرید، یادگیرنده یک پیش‌بینی از برچسب کلاس برای یک نمونه ورودی را پیش می‌گیرد و سپس بازخورد جزئی را نشان می‌دهد که آیا پیش‌بینی درست است یا خیر، به جای درست بودن واقعی برچسب کلاس به صراحت برای چنین وظایف، یادگیرنده برخط اغلب مجبور است تا به روز رسانی‌هایی را با تلاش برای دستیابی به برخی توافق بین بهره‌برداری از دانش افشا شده و جستجو اطلاعات ناشناخته با محیط، به دست آورد.Goldberg AB, Zhu X, Furger A, Xu JM. Oasis: Online active semi-supervised learning. InTwenty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence 2011 Aug 4.
این مربوط به وظایف یادگیری برخط است که در آن یادگیرنده برخط فقط دنباله ای از نمونه داده‌ها را بدون هیچگونه بازخورد اضافی (مثلاً برچسب کلاس واقعی) در طول وظایف یادگیری برخط دریافت می‌کند. یادگیری برخط بدون نظارت می‌تواند به عنوان یک یادگیری بدون نظارت توسعه داده شده برای برخورد با جریان‌های داده مورد توجه قرار گیرد، که به‌طور معمول در شیوه یادگیری گروهی مورد مطالعه قرار می‌گیرد. نمونه‌هایی از یادگیری برخط بدون نظارت عبارتند از خوشه بندی برخط، کاهش ابعاد برخط و وظایف تشخیص ناهنجاری برخط و غیره می‌باشد.
ماتی دیوپ بازیگر و کارگردان اهل فرانسه است
طوفان ۱۳۹۷ گلستان در روز ۱ فروردین با سرعت ۹۲ کیلومتر بر ساعت وزیدن گرفت و باعث خسارات جانی و مالی شد.
رئیس جمعیت هلال احمر استان گلستان اعلام داشت که در جریان این طوفان به ۲۳ خانوار در استان امدادرسانی شد و ۲۰۰ خانوار در بندر گز اسکان اضطراری یافتند.
وزش باد اول فروردین باعث بازگشت پروازهای مشهد-گرگان و تهران-گرگان در بین مسیر به فرودگاه‌های مبدأ شد.
بر اثر طوفان یک خانم ۳۸ ساله اهل شیراز بر اثر برخورد شی سخت به سرش علی‌رغم تلاش‌های نیروهای امدادی جان باخت. در بخش خسارات علاوه بر شکسته شدن درخت و آسیب به خودروها سقف ۲۰ منزل مسکونی در گرگان و ۳ منزل مسکونی در علی‌آباد کتول آسیب دید. طوفان شدید سبب قطعی برق مقطعی در مناطق مختلف استان گلستان شده‌است.
وند (; زبان نورس باستان: "Vindr"; ; ; ; ) نامی تاریخی است که برای اشاره به مردم اسلاوی که در نزدیکی سرزمین‌های آلمانی‌ها زندگی می‌کردند به کار می‌رود.
در قرون وسطی واژه وند به اسلاوهای غربی و اسلونی‌ها که در امپراتوری مقدس روم زندگی می‌کردند گفته می‌شد.
باغ سیاه، ارمنستان و آذربایجان در جنگ و صلح () کتابی است از توماس دی وال که بر پایه تحقیقات نویسنده درباره دو جمهوری سابق اتحاد جماهیر شوروی سوسیالیستی، ارمنستان و جمهوری آذربایجان در جریان جنگ قره‌باغ نگاشته شده است.
احمدعلی محققی( درگذشته اردیبهشت ۱۳۸۸ در تهران) سپهبد نیروی زمینی شاهنشاهی و آخرین فرمانده ژاندارمری ایران در دوره پهلوی بود. وی پس از انقلاب ۱۳۵۷ ایران از سوی مهدی بازرگان به عنوان سرپرست ژاندارمری کل کشور منصوب شد که دوران خدمتش در این مقام بیش از ۳ روز طول نکشید (از ۲۳ بهمن ۱۳۵۷ تا ۲۵ بهمن ۱۳۵۷). وی فرماندهی نظامی گروهی اعزامی از تهران در واقعه سیاهکل را برعهده داشت.در دامگه حادثه-پرویز ثابتیhttp://pezhvakeiran.com/maghaleh-46196.html
محققی فعالیت‌های نظامی خود را در نیروی زمینی ارتش آغاز کرد. از مهمترین عملیات‌های او فرماندهی نظامی در سرکوب قیام سیاهکل می‌باشد. وی همچنین مدتی در اطلاعات ژاندارمری (رکن ۲) فعال بود. او در زمان ریاست تیمسار عباس قره‌باغی بر ژاندارمری جانشین وی بود. پس از انتصاب قره باغی به مقام وزیر کشور در کابینه ارتشبد غلامرضا ازهاری به پیشنهاد قره باغی، محققی فرمانده ژاندارمری کل کشور شد.https://www.mashreghnews.ir/news/191265/چه-کسی-باعث-فروپاشی-ارتش-شاهنشاهی-شد-عکسآیندگان، 8/6/57، شماره 3205، ص 18 و 1. او بعد از انقلاب برای مدتی کوتاهی مسوولیت ژاندارمری را در دولت موقت مهدی بازرگان بر عهده داشت.↑ آخرین سقوط آریای‌ها - سرهنگ توکلی سرهنگ ممتاز بعد از تیمسار محقق مسوولیت ژاندارمری را برعهده گرفت.https://www.isna.ir/news/97071407940/نقش-نیروی-انتظامی-و-فرماندهان-آن-در-جنگ-تحمیلی
او در مقام ریاست ژاندارمری کل کشور از شرکت کنندگان در جلسه امرا در روز ۲۲ بهمن ۱۳۵۷ و امضاء کنندگان اعلامیه بی‌طرفی ارتش بود.https://www.radiofarda.com/a/fk-bakhtiar-article08/27950950.htmlhttps://news.gooya.com/2017/02/post-545.phphttp://www.bbc.com/persian/iran/2016/06/160611_l13_shah_betrayedhttps://www.parsine.com/fa/news/271334/تیمساری-که-بیطرفی-ارتش-را-امضاء-نکردکیهان 22بهمن 1357 -یکشنبه شماره 10635شمارهٔ یازدهم ماهنامه حافظ، مورخ بهمن 1383، تیمسار سرلشکر ناصر فربد
تیمسار محققی بعد از کناره‌گیری از ریاست ژاندارمری به آمریکا رفته و در سال ۱۳۸۴ به ایران بر می‌گردد. او در اردیبهشت ۱۳۸۸ فوت کرد.
از خویشاوندان سرشناس او می‌توان به ایرج مصداقی اشاره کرد؛ که خواهرزاده وی می‌باشد. همچنین فریدون سحابی باجناغ برادر وی بود.
الگوریتم‌های ادغام الگوریتم‌هایی هستند که چند آرایهٔ مرتب را به عنوان ورودی دریافت می‌کنند و آرایه‌ای مرتب متشکل از اعضای کلیهٔ آرایه‌های ورودی را خروجی می‌دهند. از این الگوریتم به عنوان زیرروال در الگوریتم‌های مرتب‌سازی استفاده می‌شود.
ادغام دو لیست در زمان اجرای خطی و با حافظهٔ اضافی خطی قابل انجام است. کد زیر در زبان پایتون این عملیات را نشان می‌دهد. در این کد با گرفتن آرایه‌ای خالی به عنوان آرایهٔ جواب عملیات را آغاز می‌کنیم. با شروع از ابتدای دو آرایهٔ ورودی و با مقایسه اعضای آن‌ها به ترتیب، عضو کوچکتر را به آرایهٔ جواب می‌افزاییم. در آخر اعضایی از یک آرایهٔ ورودی باقی می‌ماند؛ آن‌ها را نیز به همان ترتیب به آرایهٔ جواب می‌افزاییم.قدسی، محمد، داده ساختارها و مبانی الگوریتم‌ها، چاپ دوم، انتشارات فاطمی، ۱۳۸۹.
def merge(a,b):
می‌خواهیم الگوریتمی ارائه دهیم که به عنوان ورودی formula_1 آرایهٔ مرتب را بگیرد و آرایه‌ای مرتب از کلیهٔ اعضای آن‌ها را خروجی دهد. ادغام formula_1 آرایه مرتب، در الگوریتم‌های مرتب‌سازی بسیاری از جمله مرتب‌سازی شکیبانه و مرتب‌سازی خارجی استفاده می‌شود.
برای ادغام formula_1 آرایه یا لیست مرتب چندین الگوریتم وجود دارد که در اینجا به ۳ مورد از آن‌ها اشاره می‌کنیم.Greene, William. (1993). k-way merging and k-ary sorts
یک الگوریتم ساده اما طولانی این است که همانند روشی که برای دو لیست عمل کردیم، با شروع از ابتدای همه لیست‌ها، کمینه را پیدا کرده و آن را به آرایهٔ جواب اضافه نموده و این عمل تا زمانی که کل لیست‌ها خالی شوند، تکرار می‌کنیم. زمان اجرای این الگوریتم، formula_5 است.
در این الگوریتم، ابتدا لیست اول را با لیست دوم ادغام می‌کنیم، سپس حاصل را با لیست سوم ادغام می‌کنیم و همین گونه ادامه می‌دهیم تا به یک لیست نهایی برسیم. چون زمان اجرای ادغام دو لیست با formula_6 عضو در کل، formula_7 است، بنابراین زمان اجرای این الگوریتم برابر است با:
در محاسبه زمان فرض شده‌است تعداد اعضای همهٔ لیست‌ها برابر و تعداد کل اعضا formula_6است. در این صورت اعضای لیست اول و دوم در کلیه ادغام‌ها یعنی formula_10 ادغام، اعضای لیست سوم از ادغام دوم به بعد یعنی در formula_11 ادغام و به همین ترتیب تا لیست آخر در ادغام آخر حضور دارند. اعضای هر لیست را به تعداد تکرار آن‌ها در ادغام‌ها باید بشماریم که در عبارت بالا انجام شده‌است.
برای سریع‌تر انجام دادن این عملیات، از هرم کمینه استفاده می‌کنیم. ابتدا با استفاده از عضو اول همهٔ لیست‌ها، یک هرم کمینه می‌سازیم. این عمل می‌تواند در زمان اجرای formula_7 انجام شود. سپس هربار کمینه که عضو اول هرم است را خروجی داده و عضو بعدی آرایه شامل آن را جایگزینش می‌کنیم (اگر عضو بعدی نداشت، بی‌نهایت را جایگزین آن می‌کنیم). سپس باید دوباره هرم را به هرم کمینه تبدیل کنیم که این کار زمان اجرای formula_13 را داراست. اگر در کل formula_6عدد در کل لیست‌ها داشته باشیم، کل عملیات دارای زمان اجرای formula_15 خواهد بود.
الگوریتم زیر در زبان پایتون چگونگی این ادغام را نشان می‌دهد. ورودی‌های این تابع، دو آرایهٔ مرتب formula_16 به طول formula_6 و formula_18 به طول formula_19 است و خروجی آرایهٔ formula_20 به طول formula_21 است. به این ادغام، موازی گویند چرا که دو خط نهایی تابع زیر، ورودی‌هایی کاملاً جدا از هم دارند پس می‌توانند به‌طور موازی انجام شوند. از این ادغام در استفاده می‌شود. (در این الگوریتم از جستجوی دودویی استفاده‌شده‌است)Cormen, Thomas H. ; Leiserson, Charles E. ; Rivest, Ronald L. ; Stein, Clifford (2009) [1990]. "Introduction to Algorithms" (3rd ed.). MIT Press and McGraw-Hill. ISBN 0-262-03384-4.
def parallel_merge(A, B, C):
مهم‌ترین کاربرد این الگوریتم در مرتب‌سازی ادغامی است. این مرتب‌سازی، یک مرتب‌سازی مقایسه‌ای است که از الگوریتم تقسیم و حل استفاده می‌کند. به این گونه که به‌طور بازگشتی، آرایه را به دو آرایه با طول مساوی تقسیم می‌کند تا به آرایه‌هایی با طول یک برسد. سپس به‌طور بازگشتی آرایه‌ها را باهم ادغام می‌کند تا در نهایت به یک آرایهٔ مرتب‌شده برسد. مثالی از این مرتب‌سازی را در تصویر مشاهده می‌کنید.
کاربرد دیگر این الگوریتم در مرتب‌سازی شکیبانه است. این مرتب‌سازی که در واقع از یک بازی کارتی گرفته شده‌است، به این گونه عمل می‌کند: فرض کنید formula_6 کارت با شماره‌های یک تا formula_6 با ترتیبی دلخواه داریم. اولین کارت را روی میز قرار داده و اولین کپه کارت را می‌سازیم. بعد از آن در هر مرحله، کارت جدید یا به چپ‌ترین کپه‌ای اضافه می‌شود که کارت سر آن کپه دارای عددی بزرگتر یا مساوی عدد کارت جدید باشد یا در راست همهٔ کپه‌ها به عنوان کپه‌ای جدید قرار می‌گیرد. در این صورت بعد از تمام شدن کارت‌ها، تعدادی کپه کارت داریم که در هر کپه اعداد کارت از پایین کپه به بالا نزولی‌اند و کافیست برای مرتب‌سازی کل کارت‌ها این کپه‌ها را باهم ادغام کنیم. (ادغام formula_1 لیست)Burstain, Alexander; Lankham, Isaiah(2006). Combinatories of patience sorting piles
از این الگوریتم در مرتب‌سازی خارجی نیز استفاده می‌شود. از مرتب‌سازی خارجی برای مرتب کردن اطلاعات فایل‌ها هنگامی که حافظهٔ اصلی یا RAM محدود است، بهره می‌گیریم. این گونه عمل می‌کنیم که در هر مرحله مقداری از فایل که در حافظهٔ اصلی می‌تواند قرار گیرد را برداشته، توسط یک الگوریتم مرتب‌سازی، مرتب نموده و در حافظهٔ خارجی مثلاً Hard Drive قرار می‌دهیم. در نهایت بخش‌های مرتب‌شدهٔ فایل را باهم ادغام می‌کنیم.
ژان-باتیست-آنتوان لاسو زادهٔ ۱۹ مارس ۱۸۰۷ در پاریس و درگذشته ۱۵ ژوئیه ۱۸۵۷ در ویشی، معمار فرانسوی متخصص معماری قرون وسطی بوده‌است.
ژان-باتیست لاسو در ۱۸۲۸ در مدرسه عالی ملی هنرهای زیبا در کلاس‌های لویی هیپولیت لُبا با مقدمات معماری آشنا شد. کمی بعد اصول معماری را با شرکت در کلاس‌های هانری لابروست به خوبی فراگرفت. در ۱۸۳۳ در جریان نمایشگاهی در پاریس معروف به سالن (پاریس)، طرحی برای مرمت کلیسای سنت شاپل ارائه کرد که مدال درجه دو را برایش به ارمغان داشت. از جمله کارهای مهم و ماندگار او باید از مرمت موزه لوور و ده‌ها کلیسای فرانسه نام برد؛ از جمله: سن سِورَن، سن پیر، سن ژرمن لوروا، سن نیکلا نانت، سَکره کُر مولن، سن پیر دیژون و به ویژه کلیسای نوتردام پاریس در ۱۸۴۱ (میلادی).
LASSUS Jean-Baptiste
کارخانه کاغذسازی اچمیادزین () در سال ۱۷۷۵ توسط جاثلیق سیمئون اول یروانتسی بنا نهاده شد. این کارخانه برای حدود شش سال به فعالیت پرداخت. اما در سال ۱۷۸۰ پس از مرگ وی بسته شد.
گرِیتا تین‌تین النُرا ارنمان تونبَری (, تلفظ ) همچنین شناخته شده با تلفظ انگلیسی گرتا تونبرگ (زادهٔ ۳ ژانویهٔ ۲۰۰۳) فعال محیط زیست سوئدی است که به خاطر فعالیت برای آگاه‌سازی جهانی در مورد خطرات ناشی از تغییرات اقلیمی و با سؤال از سیاستمداران برای پاسخگویی به عدم اقدام خود در مورد بحران آب و هوا، مشهور است.
در اوت ۲۰۱۸، هنگامی که تونبری ۱۵ ساله بود اعتصاب و مدرسه را ترک کرد و در خارج از پارلمان سوئد، تابلویی را در دست گرفت که خواستار اقدام شدیدتر در زمینه اقلیم شد. دانش آموزان مناطق مختلف نیز دست به اعتراضات مشابه زدند. آنها با هم جنبش اعتصاب آب و هوا در مدرسه با نام «جمعه‌ها برای آینده» را ترتیب دادند. پس از سخنرانی تونبری در کنفرانس تغییرات اقلیمی سازمان ملل ۲۰۱۸ اعتصابات دانش آموزی به شکل هفتگی در مناطقی از دنیا صورت گرفت. در سال ۲۰۱۹، حداقل دو اعتراض هماهنگ شده در چندین شهر برپاشد که در هر یک بیش از یک میلیون دانش آموز شرکت کردند.
تونبری به صراحت لهجه، در بیان واقعیت، در ملاء عام و در برابر رهبران سیاسی و اجتماعی شهرت دارد. او در سخنرانی‌هایش خواستار اقدام فوری برای رسیدگی به آنچه او آن را «بحران آب و هوا» می‌خواند است. در خانه، تونبری پدر و مادر خود را متقاعد کرده تا شیوهٔ زندگی خود را برای کمک به کاهش تصاعد کربن تغییر دهند، مثلاً از مسافرت‌های هوایی یا خوردن گوشت پرهیز کنند.
در ماه مه سال ۲۰۱۹، مجله "تایم" روی جلد خود او را به عنوان «رهبر نسل بعدی» معرفی کرد و خاطرنشان کرد که بسیاری او را یک شخصیت الهام‌بخش/الگو می‌دانند. تونبری و جنبش اعتصاب مدرسه‌ای همچنین نیز در یک فیلم شبه‌مستند ۳۰ دقیقه‌ای با عنوان «جهان را دوباره گرتا کنیم» مطرح شدند. برخی رسانه‌ها تأثیر وی در صحنهٔ جهانی را «اثر گرتا تونبری» توصیف کرده‌اند.
گرتا تونبری در ۳ ژانویه ۲۰۰۳ در استکهلم و در خانواده‌ای هنرمند متولد شد، مادرش مالنا ارنمان، خوانندهٔ اپرا و پدرش سوانته تونبری، بازیگر هستند. پدربزرگ پدری او الاف تونبری نیز کارگردان و بازیگر است. نسب تونبری از طرف پدری به سوانته آرنیوس می‌رسد که شیمی‌دان و برندهٔ جایزهٔ نوبل بود و اولین بار مفهوم تغییرات آب‌وهوایی، گازهای گلخانه‌ای و تأثیرات کربن دی‌اکسید را در اواخر قرن نوزدهم به کار برد.
تونبری می‌گوید که او اولین بار در سال ۲۰۱۱، هنگامی که ۸ ساله بود، دربارهٔ تغییرات آب و هوا شنید و نتوانست بفهمد که چرا در مورد آن تلاش زیادی انجام نمی‌شود. سه سال بعد او دچار افسردگی وبی حالی شد، حرف زدن و غذا خوردن را متوقف کرد و سرانجام نشانگان آسپرگر، اختلال وسواس فکری-عملی (OCD)، و سکوت انتخابی در او تشخیص داده شد. وی در حالی که تصدیق می‌کند که این ابتلا او را محدودتر از گذشته کرده‌است، اوتیسم خود را به علّت بیماری یک «ابرقدرت» می‌داند.
حدود دو سال قبل تونبری از پدر و مادرش خواست تا با وگان شدن و پرهیز از مسافرت هوایی به جنبش کاهش ردپای کربن ملحق شوند، که تا حدودی به معنای آن بود که مادرش مجبور شود از شغل بین‌المللی خود به عنوان خواننده اپرا دست بکشد. واکنش نهایی والدین و پذیرش تغییر در سبک زندگیشان باعث امید و باور تونبری به تواناییش در ایجاد تغییر منجر شد. داستان خانواده آنها در کتاب "صحنه‌هایی از جان" (۲۰۱۸) نقل شده‌است.
در اوت ۲۰۱۹، تونبری فاصلهٔ میان پلیموت انگلستان تا نیویورک آمریکا را در اقیانوس اطلس در یک قایق بادبانی مسابقه‌ای به طول تقریباً ۲ متر که با انرژی خورشیدی و توربینهای زیرآبی کار می‌کرد، پیمود. این سفر به عنوان نمادی از سفر بین اقیانوسی عاری از کربن اعلام شد که همچنین بیانگر باور تونبری به اهمیت کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای است.
این سفر ۱۵ روز به طول انجامید (۱۴ تا ۲۸ اوت ۲۰۱۹). تونبری در مدت حضورش در قارهٔ آمریکا در اجلاس تغییرات اقلیمی سازمان ملل متحد در نیویورک و در کنفرانس تغییرات اقلیمی COP 25 در سانتیاگوی شیلی شرکت کرد.
در مصاحبه ای با ایمی گودمن از "دموکراسی نو!"، تونبری گفت که ایدهٔ اعتصاب مدرسه‌ای برای بهبود شرایط اقلیمی پس از ماجرای تیراندازی در مدارس ایالات متحده در فوریه ۲۰۱۸ به ذهنش رسید و منجر به این شد که تعداد زیادی نوجوان از حاضر شدن در مدارس خودداری کنند. تعدادی از این فعالان نوجوان در دبیرستان مارجوری استونمن داگلاس در پارکلند، فلوریدا، برای حمایت از کنترل اسلحه بیشتر، راهپیمایی‌ای با عنوان «راهپیمایی‌ای برای زندگی ما» ترتیب دادند.
در ۲۰ اوت ۲۰۱۸ تونبری، که تازه کلاس نهم را شروع کرده بود، تصمیم گرفت که تا روز انتخابات سراسری سوئد (۲۰۱۸) که در تاریخ نهم سپتامبر برگزار می‌شد به مدرسه نرود. این انتخابات درست پس از گرم‌ترین تابستان سوئد در ۲۶۲ سال گذشته که با موجی از گرما و آتش‌سوزی جنگلها همراه بود برگزار می‌شد. خواسته‌های او شامل این بود که که دولت سوئد مطابق توافق پاریس میزان انتشار گازهای گلخانه ای را کاهش دهد. او اعتراض خود را با نشستن در خارج از ریکسداگ، پارلمان سوئد و در دست گرفتن تابلوی "Skolstrejk för klimatet" (اعتصاب مدرسه برای شرایط اقلیمی) به مدت سه هفته در ساعات مدرسه نشان داد. وی همچنین اعلامیه‌هایی را صادر کرد که اظهار داشت: «من این کار را می‌کنم زیرا شما بزرگترها دارید به آینده من گند می‌زنید.»
در فوریهٔ سال ۲۰۱۹، ۲۲۴ فعال دانشگاهی، نامهٔ حمایتی علنی را امضا کردند که در آن اعلام کردند که آن‌ها از اقدامات تونبری و نوجوانان اعتصاب کننده در بیان اعتراض خود الهام گرفته‌اند. دبیرکل سازمان ملل متحد، آنتونیو گوترش نیز اعتصابات مدرسه‌ایِ تونبری را توصیه کرد و پذیرفت که: «نسل من نتوانسته‌است به درستی پاسخگوی چالش چشمگیر تغییرات اقلیمی باشد. جوانان این را عمیقاً احساس می‌کنند. عجیب نیست اگر آنها عصبانی هستند.»
در ژوئن سال ۲۰۱۹، تونبری در تماسی ویدئویی با الکسندریا اوکاسیو کورتز که توافق‌نامهٔ نیو دیل سبز را در فوریهٔ ۲۰۱۹ به مجلس نمایندگان ایالات متحده آمریکا ارسال کرده بود که در آن از ایالات متحده می‌خواست تا طی یک دهه تولید گازهای گلخانه‌ای را به صفر برساند صحبت کرد. آنها دربارهٔ جدی گرفته نشدن دیدگاه‌هایشان به علّت کم‌سالی آن‌ها گفتگو کردن و اینکه در عمل چه روشی مؤثر خواهد بود.
آنتونیو گوترش، دبیرکل سازمان ملل متحد، در سخنرانی در رویدادی در نیوزیلند در مهٔ ۲۰۱۹ گفت نسل وی «در نبرد در برابر تغییرات آب و هوا برنده نیست» و حالا «نجات سیارهٔ» ما به عهدهٔ نوجوانان است.
هنگامی که تونبری اعتراض خود را در پارلمان سوئد در سال ۲۰۱۸ در ۱۵ سالگی آغاز کرد، دو ابزار پیام‌رسانی ساده داشت: تابلویی که می‌گفت «اعتصاب مدرسه‌ای برای شرایط اقلیمی» و اعلامیه‌هایی که پخش می‌کرد و در آنها می‌گفت: «من این کار را می‌کنم زیرا شما بزرگترها دارید به آیندهٔ من گند می‌زنید»."The Swedish 15-year-old who's cutting class to fight the climate crisis". The Guardian. Retrieved 12 May 2019. وقتی دامنهٔ اعتراض او بالا گرفت، از او دعوت شد تا در تالارهای مختلفی به سخنرانی بپردازد که به وی امکان داد تا نگرشهای خود را گسترش دهد. تا کنون، او چهار موضوع مرتبط به هم را حمایت کرده‌است. استدلال تونبری این است که بحران ناشی از گرم شدن کره زمین آنقدر جدی است که بشریت را به یک بحران وجودی کشانده‌استClimate icon Greta Thunberg finds that political change is ‘complicated’, Politico, 16 April 2019 «که به احتمال زیاد منجر به پایان تمدن ما به شکل فعلی می‌شود، با گفتن جملاتی چون «شما دارید آیندهٔ ما را به سرقت می‌برید»، نسل فعلی بزرگسالان را مسئول این [بحران] خطاب کرد». او به‌ویژه در مورد تأثیر بحران آب و هوا بر زندگی نوجوانان مانند او نگران است. او در سخنرانی در مجلس بریتانیا گفت: «شما به ما دروغ گفتید. شما به ما امید دروغین دادید. شما به ما گفتید که به آینده امید داشته باشیم.» تونبری همچنین می‌گوید که ما باید از خواب بیدار شویم و تغییر کنیم زیرا کارهای بسیار کمی برای این حل مشکل انجام می‌شود. او می‌گوید اوضاع خیلی بد است، همه باید بترسیم. او با اشاره به اینکه در سال ۲۰۱۹ که «براساس IPCC (هیئت بین‌المللی برای تغییرات اقلیمی)، ما کمتر از ۱۲ سال برای جبران اشتباهاتمان وقت داریم» می‌گوید که به گمان او سیاستمداران و تصمیم گیرندگان باید به دانشمندان گوش دهند.
تونبری برای برجسته کردن نگرانی‌های خود از مثال‌های خشنی استفاده می‌کند و با صراحت لهجه، رهبران تجاری و سیاسی را خطاب قرار می‌دهد، و اغلب آنها را به علّت منفعل بودنشان سرزنش می‌کند. به عنوان مثال، او به هیئت رهبران برجسته مشاغل و سیاسی در داووس گفت: «بعضی از مردم، بعضی از شرکت‌ها، و به خصوص بعضی از تصمیم گیرندگان، دقیقاً می‌دانند که چه ارزش‌های گران‌بهایی را قربانی کرده‌اند تا بتوانند مبلغی غیرقابل تصور پول به جیب بزنند. من فکر می‌کنم بسیاری از شما امروز اینجا متعلق به این گروه از مردم هستید.» وی در ادامه گفت: «من از شما می‌خواهم طوری رفتار کنید که انگار خانه‌مان آتش گرفته - چون واقعاً اینطور است». او در اکتبر سال ۲۰۱۸ در لندن گفت: «ما با یک بحران بی‌سابقه فوری روبرو هستیم که هرگز یک بحران تلقی نشده‌است و رهبران ما همگی در برابر آن رفتار کودکانه‌ای دارند».
وی همچنین خاطرنشان کرد که راهبردهای اتخاذ شدهٔ دولت‌های مختلف برای محدود کردن گرمایش جهانی تا ۱/۵ درجه سانتیگراد به عنوان بخشی از توافق‌نامه پاریس کافی نیست و باید منحنی انتشار گازهای گلخانه‌ای باید پیش از سال ۲۰۲۰ شدیداً آغاز به پایین رفتن کند. در ژانویه سال ۲۰۱۹، وی به پارلمان انگلستان گفت که انگلستان باید حرف زدن در مورد «کاهش» میزان انتشار گازها متوقف کرده و اقدام به برنامه‌ریزی برای حذف آن کند. در فوریه سال ۲۰۱۹، در کنفرانس کمیته اجتماعی و اقتصادی اروپا، او گفت که اتحادیه اروپا باید تا سال ۲۰۳۰ باید ۸۰٪ از تولید گازهای گلخانه‌ای بکاهد یعنی دو برابر هدفی که قبلاً تعیین شده بود (کاهش ۴۰ درصدی).
تونبری در بیانیه‌ای که در ابتدا در صفحه فیس‌بوک خود قرار داده بود اذعان می‌کند که او یک دانشمند آب و هوا نیست: او صرفاً یک پیام‌رسان است که آنچه را که دانشمندان در دهه‌های گذشته گفته‌اند تکرار می‌کند، بدون اینکه تاکنون موفقیت زیادی به دست آورده باشد. او می‌گوید اگر همه به حرف دانشمندان گوش می‌دادند و واقعیت‌ها را می‌پذیرفتند، «آن وقت ما (دانش آموزان) می‌توانستیم به مدرسه برگردیم». وی در سفر خود به نیویورک با یک قایق بادبانی عاری از کربن به این موضوع پرداخت. روی قایق بادبانی او عبارت «پشت‌سر علم متحد شویم» ("UNITE BEHIND THE SCIENCE") حک شده بود. در یکی از اولین اظهارات خود هنگام ورود پیام مشابهی برای دونالد ترامپ داشت و به او توصیه کرد که «علم را باور کند».
تونبری الهام بخش تعداد زیادی از همسالان مدرسه‌ای خود در آنچه که «اثر گرتا تونبری» توصیف شده‌است بوده. در پاسخ به مواضع آشکار او، سیاستمداران مختلف نیز لزوم تمرکز بر تغییرات اقلیمی را تأیید کرده‌اند. مایکل گو، وزیر محیط زیست انگلستان گفت: «وقتی به شما گوش کردم، در عین اینکه شدیداً شما را تحسین می‌کردم، احساس مسئولیت و گناه نیز کردم. من از نسل والدین شما هستم و می‌دانم که ما برای رسیدگی به تغییرات اقلیمی و بحران وسیع تر محیط زیستی که ما در ایجادشان سهیم بوده‌ایم شدیداً کوتاهی کرده‌ایم». اد میلیبند، سیاستمدار حزب کارگر، که مسئول معرفی قانون تغییرات اقلیمی سال ۲۰۰۸ بود، گفت: «شما ما را از خواب بیدار کرده‌اید. ما از شما متشکریم. همه نوجوانانی که اعتصاب کرده‌اند آینه‌ای از جامعه ما هستند … شما یک درس واقعاً مهم به ما دادید. شما از برجستگان جامعه هستید.» در ژوئن سال ۲۰۱۹، یک نظرسنجی YouGov در انگلستان نشان داد که نگرانی‌های عمومی دربارهٔ محیط زیست در انگلستان افزایش یافته‌است زیرا تونبری و شورش انقراض «حباب انکار را سوراخ کرده‌اند».
در اوت سال ۲۰۱۹، تعداد کتابهای کودکان حول موضوع بحران شرایط اقلیمی و فروش چنین کتاب‌هایی که همه با هدف توانمند سازی نوجوانان برای نجات سیاره زمین انجام شده‌است، دو برابر گزارش شده‌است. ناشران این موضوع را به «اثر گرتا تونبری» نسبت می‌دهند.
با الهام از تونبری، افراد نیکوکار و سرمایه‌گذاران ثروتمند از ایالات متحده تقریباً نیم میلیون پوند برای حمایت از شورش انقراض و گروه‌های اعتصاب مدرسه. ای و تأسیس صندوق اضطراری شرایط اقلیمی اهدا کرده‌اند. Trevor Neilson، یکی از خیرخواهان، گفت که این سه بنیاد با دوستانی در جمع ابر-ثروتمندان بین‌المللی تماس می‌گیرند تا «صدها برابر» بیشتر در هفته‌ها و ماه‌های آینده اهدا شود.
در ژوئن سال ۲۰۱۹، راه‌آهن سوئد (SJ) گزارش داد که تعداد سوئدی‌هایی که از قطار برای سفرهای محلی استفاده می‌کنند نسبت به سال گذشته ۸ درصد بیشتر شده‌است، که نشان دهنده نگرانی روزافزون مردم در مورد تأثیر سفرهای هوایی بر انتشار گازهای گلخانه ای است که با امتناع تونبری از پرواز به کنفرانس‌های بین‌المللی نمایان شده‌است. احساس شرم به خاطر تأثیر هواپیماها بر محیط زیست در رسانه‌های اجتماعی به عنوان "Flygskam" یا "شرم از پرواز" توضیح داده شده و با هشتگ # jagstannarpåmarken که ترجمه آن به عنوان #istayontheground (من روی زمین می‌مانم) همراه است.
تا اوت سال ۲۰۱۹، مجلهٔ "ساینتیفیک آمریکن" گزارش می‌داد که مخالفان تونبری با «اشارهٔ بی رحمانه به اوتیسم او» «حملات شخصی» انجام داده‌اند و «به‌طور فزاینده ای به حمله توسط آگهی‌های داخلی متکی هستند تا اثرگذاری او را از بین ببرند.» گمانه نگار سوئدی پائولینا نودیگ، با اشاره به مشکل سلامتی ذهنی تونبری فعالیت او برای رهبری جنبش علیه تغییرات اقلیمی را زیر سؤال برد.
آدیتا چاکراورتتی با نوشته‌ای در "گاردین" اظهار داشت که ستون نویس‌هایی از جمله برندن اونیل، توبی یانگ، وبلاگ گایدو فاوکس همچنین هلن دیل و راد لیدلز در مجلات "اسپکتیتور" و "ساندی تایمز" اقدام به «حملات شخصی زشت» به تونبری کرده‌اند. به گفتهٔ یاکوب گول، محقق مؤسسهٔ گفتگوی استراتژیک، حزب جناح راست آلترناتیو برای آلمان به عنوان بخشی از انکار تغییر اقلیمی، به تونبری «به طرز نسبتاً شرورانه‌ای» حمله کرده‌است.
تونبری همچنین پس از اعلام سفر در یک قایق بادبانی بدون کربن به ایالات متحده، مورد انتقاد آندرو بولت از منکران تغییرات آب و هوایی استرالیا قرار گرفت. بولت اظهار داشت که وی (تونبری) یک فرقه اعتقادی دارد و او را به عنوان «دختر بسیار جوان و با بسیاری از اختلالات روانشناختی»، «به طرز رعب آوری تأثیرگذار» خواند.
در ایالات متحده، تیانا لاو، گمانه نگار واشینگتن اگزمینر، مجله ای که متعلق به فیلیپ انشوتس، میلیاردر منکر تغییرات اقلیمی است،Your Coachella Money Is Going to a Right-Wing Billionaire Who Funded Anti-LGBT and Anti-Marijuana Causes, "The Daily Beast", Amy Zimmermann, April 13, 2018. Retrieved September 22, 2019. اظهار داشت که والدین «جویای شهرت» تونبری، به ویژه مادر او که «ستارهٔ رو به افول اپرا» است که اجراهای بین‌المللی داشته‌است، بدون توجه به مشکلات ذهنی تونبری، که به گمان لاو شامل لیست بلندی از ناتوانیها بود، با ادعای معلولیت او و خواهرش او را حقیر می‌کنند. به نوشتهٔ لاو، با انجام این کار، آنها در معرض اتهام «کودک آزاری» هستند.This Greta Thunberg thing is child abuse, "Washington Examiner", Tiana Lowe, August 29, 2019. Retrieved September 22, 2019.