moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
یک تست روانشناسی به نام تست رورشاخ وجود دارد که در آن از لکه‌های جوهر روی کاغذ به آدم‌ها نشان داد می‌شود و از آنها خواسته می‌شود که بگویند که این لکه‌ها را شبیه چه چیزهایی می‌بینند و چه مفهومی می‌توانند از لکه‌ها در ذهن مجسم کنند.
داوینچی در یادداشت‌های خود پاریدولیا را به عنوان ابزار هنرمندان معرفی کرده‌است به عقیده او "اگر شما به دیواری که در آن لکه‌های مختلف وجود داشته باشد نگاه کنید می‌توانید کوه‌ها درختان و هرچیزی که قوه تخیلتان اجازه بدهد را بسازید.
کارل سیگن عقیده داشت که انسان‌ها در یک سازوکار برای بقای بیشتر، به نوعی طراحی شده‌اند که بتوانند از لحظه تولد، چهره انسان‌های دیگر را به راحتی تشخیص دهند. با کمک این مکانیسم، آنها با جزئیات بسیار کم می‌توانند، چهره‌ای را از دور تشخیص بدهند، این مکانیسم آنقدر کارا از آب درآمده که علاوه بر کاربرد اولیه خود حتی می‌تواند از طرح‌های نامفهوم هم چهره دربیاورد. کارل سیگن معتقد بود که شناسایی دوست از دشمن برای انسان‌های ماقبل تاریخ یا حتی انسان‌های مدرن مهم و حیاتی بوده‌است، طوری که ناتوانی در تمیز دوست از دشمن در کسری از ثانیه، منجر به نیست شدن یک انسان می‌شد، به همین خاطر چرخه تکامل در طی هزاران سال این حس را در مغز ما تقویت کرده‌است.
در سال ۲۰۰۹، دانشمندان تصمیم‌گرفتند با MEG که شیوه‌ای برای نقشه‌برداری از مغز با ثبت میدان‌های مغناطیسی تولیدشده توسط آن است، مغز انسان‌ها را هنگامی که در حال چهره‌سازی از طرح‌های نامفهوم است مورد بررسی قرار دهند. مشخص شد که در این حالت، مشابه هنگامی که ما به صورت عادی قیافه یک انسان را می‌بینیم، قسمتی از قشر مغز ما موسوم به قسمت قدامی دوکی شکل یا ventral fusiform cortex تحریک می‌شود، اما زمانی که ما اشیای تداعی‌کننده چهره را نمی‌بینیم این قسمت فعالیتی را از خود نشان نمی‌دهد. فاصله زمانی بین دیدن یک شبه‌چهره تا فعال شدن این قسمت تنها ۱۳۰ هزارم ثانیه است، که درست به اندازه فاصله زمانی مورد نیاز برای ادراک یک چهره واقعی است. این مطلب نشان نمی‌دهد که مکانیسم چهره‌سازی مغز ما یک مکانیسم اولیه است و نباید تصور کنیم که یک پدیده شناختی دیرهنگام، وابسته به پردازش کورتکس خودآگاه ما در این امر دخیل است. به عبارتی پیش از آنکه ذهن خودآگاه ما وارد میدان شود، ما به صورت فطری حتی با دیدن این تصویر ساده، یک چهره را در این طرح می‌بینیم و نه چیز دیگر.
بیماری‌هایی وجود دارند که می‌توانند مکانیسم شناسایی چهره را مختل کنند. هرگاه شکنج دوکی‌شکل قُدّامی به‌علت سکته، تومور یا آسیب دچار مشکل شود، فرد دچار بیماری عدم توانایی در تشخیص چهره می‌شود. به این حالت اصطلاحاً چهره‌ناشناسی گفته می‌شود.
البته پاریدولیا به صورت افراطی هم می‌تواند نشانه‌ای از اختلال روانی وسواسی – جبری باشد.
مردن به وقت شهریور فیلمی به کارگردانی و نویسندگی و تهیه‌کنندگی هاتف علیمردانی محصول سال ۱۳۹۲ است.
این فیلم در تاریخ ۷ مرداد ۱۳۹۴ در سینماهای ایران اکران شده است.
سینا ملکی برای قبولی در کنکور فقط چند ماه فرصت دارد. از یک سو بنیاد متزلزل خانوادگی و از سوی دیگر آشنایی او با یک جوان خیابانی عاشق موسیقی ماجراهایی را برای او رقم می‌زند و در آخر با معلوم شدن یک سری اتفاقات جوان عاشق موسیقی تصادف کرده و در اینجا هم پرده از بعضی رازهای دیگر گشوده می شود
متروپل فیلمی به کارگردانی مسعود کیمیایی و نویسندگی مسعود کیمیایی و عبدالرضا منجزی ساختهٔ سال ۱۳۹۲ است. ماجراهای فیلم در سینما متروپل اتفاق می‌افتد.
تیتراژ این فیلم را رضا یزدانی با ترانه ای به نام متروپل خوانندگی کرد.https://city.theater.ir/fa/70728
منفی: متروپل هنگام نمایش در جشنواره فیلم فجر با چند بار به هم ریختن سالن توسط برخی از تماشاگران سالن برج میلاد روبه‌رو شد."متروپل" مسخره شد، کیمیایی به نشست خبری نیامد! وواکنش منفی اهالی رسانه و منتقدین به متروپل/نشست خبری فیلم برگزار نشد
مثبت: محسن سیف در نقدی ستایش‌آمیز نوشت: «متروپل کیمیایی ضیافتی است برای آن‌ها که هنوز دلبسته سینمای کلاسیک هستند.
متروپل تصویر دریغ انگیزی از جهان رو به زوال و در حال فروپاشی سینما می‌سازد. در مقابل نقاط منفی فیلم پرداختن به موضوع اصلی که سینماست نقطه قوت و ریسک‌پذیری متروپل است که با یک قالب بندی فوق‌العاده به نمایش درآمده‌است»
همچنین سعید مروتی «متروپل» کیمیایی را ادای دین به سینمای اصیل گذشته خواند.
او نوشت: «متروپل» فیلم تازه مسعود کیمیایی ضیافتی است برای آن‌ها که هنوز دلبسته سینمای کلاسیک هستند. فیلم آخر کیمیایی ستایش و احترام عمیق این فیلمساز به سینمای کلاسیک را نمایان می‌کند. این فیلمی است که تقریباً ارتباطی با محصولات متداول سینمای ایران ندارد. فیلمی که در آن فیلمساز به علایق و دلمشغولی‌های پرداخته که جانمایه تمام آثار قبلی‌اش را نیز تشکیل می‌دهد. «متروپل» فیلمی است دربارهٔ عالم عشق و معرفت. رفاقت و مردانگی به سبک همیشگی فیلم‌های کیمیایی، در «متروپل» نیز حضوری تام و تمام دارد. نکته‌ای که ظاهراً نقطه تمایز «متروپل» با فیلم‌های قبلی سازنده‌اش شده پررنگ شدن نقش زن در این فیلم است. خاتون که باز بازی خوب مهناز افشار به یکی از فرازهای فیلم مبدل شده در گریز از دست بدخواهان به محیط امن سینمای قدیمی متروپل پناه می‌برد. این پناه بردن به سینما هم کاملاً کیمیایی‌وار و در جهان آثار این فیلمساز پذیرفتنی است. جدای از این کیمیایی در گفتارنویسی نیز در عین برخورداری از لحن دلپذیر آثار گذشته‌اش، این بار روان‌تر و ساده‌تر از فیلم‌های قبلی‌اش دیالوگ نوشته. دیالوگ‌هایی که میان آن‌ها جملات قصار هم کم نیست. مثل جایی که محمدرضا فروتن از پولاد کیمیایی دربارهٔ تداوم علاقه به همسرش می‌پرسد و پولاد در جواب می‌گوید. «سعی نکن چیزی رو یادم بندازی که همیشه یادمه».
«متروپل» لحظه‌های سینمایی نابی دارد. لحظه‌هایی که کیمیایی در درست درآوردن آن‌ها استاد است. نکته کلیدی فیلم، امن بودن سالن سینما به عنوان یک پناهگاه مطمئن است. هر چه پلیدی است در محیط بیرون است و سیاهی به محیط متروپل راه ندارد. به همین دلیل است که درگیری نهایی فیلم هم پشت شیشه‌های مات و خارج از سینما اتفاق می‌افتد. صحنه‌ای که ما از دید خاتون ماجرا را می‌نگریم.
در رسیدن به حس و حال مورد نظر کیمیایی، موسیقی پرحجم بهزاد عبدی نیز نقش مؤثری ایفا کرده‌است. موسیقی‌ای که تم‌های آشنای وسترن‌های کلاسیک در آن به گوش می‌رسد تا خاطره سینمای اصیل گذشته کامل‌تر و واضح‌تر شود. سینمایی که کیمیایی همواره خود را وامدار آن دانسته و در آخرین ساخته‌اش به زیبایی به آن ادای دین کرده‌است.»با «متروپل» می‌شود پای کیمیایی ایستاد
نظر کیمیایی:
کیمیایی در گفتگو با روزنامه شرق به انتقادها چنین پاسخ می‌دهد:
«من باید «نقدی» بخوانم که آن خودش «منتقد» باشد! باید «فیلمی» از یک فیلم‌ساز ببینم که «فیلمساز» باشد! آیا اگر فیلمی از هیچکاک نگاه می‌کنیم، در نقدهای این افراد هم پیدا می‌کنیم؟ فرض کنید میان افرادی که جزو فیلمسازان اول هستند کسی مانند «برگمان» پیدا شود، آیا این منتقدان می‌توانند این فرد را تشخیص دهند؟! فقط می‌گویند خوب است یا بد. خب در این نظر مسایلی مثل رفاقت، پول، رسیدن‌به‌هم و… هم وجود دارد و این خیلی غم‌انگیز است.
عده‌ای نتوانستند فیلم بسازند که من نام آن‌ها را می‌توانم بگویم، حالا شدند منتقد! یکی از این افراد چند سال است که نمی‌تواند فیلمنامه‌ای را که دارد، بسازد. اما در این جنجال سینما به «سایت» می‌روند و از اینجا بهتر کجا بروند؟ هر عقیده‌ای را می‌فروشند و بازار عقیده‌فروشی راه انداخته‌اند…
مگر آن به‌اصطلاح منتقد کیست که او باید بگوید فیلمت باید اینطوری باشد و منِ فیلمساز بگویم چشم. در همین سالن سینما عده‌ای در تاریکی به من می‌گویند چه بکن. درحالی که جایگاه من در روشنایی مشخص است و من در روشنایی ایستاده‌ام…
کسانی که این فیلم را همراه با لکنت می‌دانند با سینما کار ندارند و به‌دنبال حواشی‌اند. فرض کنید افرادی در نمایشگاه کتاب، غرفه‌های «کافکا» و «همینگوی» را شلوغ کنند. قطعاً این شلوغی تأثیری بر نوشته‌های آن‌ها ندارد. بعضی‌ها هستند که در سینما دست می‌زنند و توهین می‌کنند، اما برای سینما چه کرده‌اند؟ متأسفانه ما چه بی‌باک تقلب می‌کنیم. متقلب از تقلب هراس ندارد. با این حال بهتر است حرف نزنم. چون به قول مولوی؛ خموش باش، خموش باش.»
تریاثلون پلاس یک ماهنامه ورزشی می‌باشد که توسط فیوچر پی‌ال‌سی در بریتانیا چاپ می‌شود. این مجله که از مه ۲۰۰۹ شروع به فعالیت کرده‌است، شامل اخبار، خصوصیت‌ها، راهنمایی‌های مربی، و راهنمای خریداران می‌باشد. بر اساس وب‌گاه، از مارس ۲۰۱۰، الیزابت هافتون سردبیر "تریاثلون پلاس" بوده اما "گاردین" از مت برت، سردبیر سابق "ماونتین بایکینگ یوکی" و "سایکلینگ پلاس"، به عنوان سردبیر این مجله نام برده است.
الکسی بودولین (زاده ۵ آوریل ۱۹۷۶ - تالین) جودوکار اهل کشور استونی است.
از افتخارات وی می‌توان به کسب مدال برنز جودو وزن -۸۱ کیلوگرم بازی‌های المپیک تابستانی ۲۰۰۰ و همچنین مدال نقره مسابقات جهانی ۲۰۰۱ و مدال برنز مسابقات جهانی ۲۰۰۳ اشاره کرد.
مسئلهٔ کوچکترین دایره یا کمینه دایره پوششی نقاط، یک مسئله ریاضی است که کوچکترین دایره پوششی شامل همه نقاط صفحه اقلیدسی را محاسبه می‌کند. مسئله کوچکترین دایره پوششی در فضای n بعدی، مسئله ای است که کوچکترین کره که همه مجموعه نقاط را شامل می‌شود، محاسبه می‌کند. این مسئله در ابتدا توسط ریاضی‌دان انگلیسی James Joseph Sylvester در سال ۱۸۵۷ مطرح شد..
مسئله کوچک‌ترین دایره در صفحه یک مثال از مسئله تحلیل تعیین محل است به طوری که محل یک امکان جدید باید به گونه‌ای انتخاب شود که دورترین فاصله‌ای که هر مشتری باید طی کند تا به این امکان برسد کمینه شود..مسئله پیدا کردن کوچک‌ترین دایره در صفحه در ابعاد بالاتر هم در زمان خطی قابل حل است.
اغلب روش‌های هندسی برای حل این مسئله، نقاطی را در نظر می‌گیرند که روی مرز کوچک‌ترین دایره واقع شده‌اند و برپایهٔ دو اصل سادهٔ زیر می‌باشند:
۱) کوچک‌ترین دایرهٔ پوششی نقاط یکتاست.
۲) کوچک‌ترین دایرهٔ پوششی برای مجموعهٔ نقاط S، حداکثر با ۳ نقطه از S روی مرز دایره مشخص می‌شود. اگر این دایره با دو نقطه مشخص شود، در این صورت خط متصل کنندهٔ این دو نقطه باید قطر کوچک‌ترین دایرهٔ پوششی نقاط باشد و اگر با سه نقطه مشخص گردد آنگاه مثلث شامل این سه نقطه منفرجه نخواهد بود.
همان طور که نیمورد مگیدو (Nimrod Megiddo) نشان داد،.مسئلهٔ کوچک‌ترین دایره پوششی نقاط می‌تواند در زمان خطی حل شود و برای این مسئله در فضای اقلیدسی در هر بعد ثابتی همین زمان اجرا وجود دارد.
المو ولز(Emo Welzl). یک الگوریتم تصادفی برای کوچک‌ترین دایره پوششی نقاط با زمان اجرای (O(n ارائه داد که این الگوریتم بر پایهٔ الگوریتم برنامه خطی ریموند سیدل(Raimund Seidel) است.
این الگوریتم بازگشتی، مجموعه نقاط Q و S را به عنوان آرگومان دریافت می‌کند و کوچک‌ترین دایرهٔ پوششی از اجتماع Q و S را تا زمانی که هر نقطه از Q نقطه‌ای از نقاط مرزی کوچک‌ترین دایره نهایی شود محاسبه می‌کند.
بنابراین، برای حل مسئله اصلی می‌توانیم الگوریتم فوق را برای مجموعه S که شامل نقاطی که قرار است پوشش داده شوند و Q که یک مجموعه تهی است فراخوانی کرد.
همان‌طور که الگوریتم به صورت بازگشتی فراخوانی می‌شود، مجموعه Q تا زمانی که مساوی همه نقاط مرزی دایره نشده‌است بزرگ می‌شود.
این الگوریتم نقاط درون مجموعه S و P را به صورت رندوم بررسی می‌کند و همچنین کوچک‌ترین دایره شامل اجتماع P و Q را نیزمورد بررسی قرار می‌دهد. در هر مرحله، الگوریتم بررسی می‌کند که آیا نقطه بعدی r به این دایره تعلق دارد یا نه و اگر نداشت دایره را با دایرهٔ دیگری که از فراخوانی الگوریتم با آرگومان‌های P و Q+r به دست می‌آید جایگزین می‌کند. چه دایره توسط دایره دیگری جایگزین شود و چه نشود، r جز مجموعه نقاط P محسوب می‌شود. در بررسی هر یک از نقاط، باید آزمایش‌های مداومی انجام شود که مشخص کند آیا هر نقطه به یک دایره مستقل تعلق دارد و همچنین امکان اجرای یک الگوریتم بازگشتی را دارد یا نه. می‌توان نشان داد که احتمال این که نقطه iام، یک الگوریتم بازگشتی تولید کند برابر با (O(۱/i است. به همین دلیل زمان کل اجرای مسئله خطی است.
متعاقباً، مسئله کوچک‌ترین دایره جز کلاس عمومی مسئله‌های نوع LP است که می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌هایی چون ولز که مبتنی بر برنامه‌نویسی خطی هستند حل شود. در نتیجهٔ عضویت در این کلاس، نشان داده شد که اتکا به بُعد فاکتورهای ثابت در زمان محدود (O(n، که یک فاکتور برای تابع‌های Seidel's است، می‌تواند به زیر مجموعه‌های نمایی که اتکا روی N را حفظ می‌کنند کاهش پیدا کند..
با توجه به بررسی‌های مگیدو(Megiddo) و اینکه کوچک‌ترین دایرهٔ پوششی می‌تواند با زمان اجرای خطی پیدا شود، تعداد زیادی از الگوریتم‌ها با پیچیدگی بالاتر ظاهر شدند. ساده‌ترین الگوریتم برای حل این مسئله از مرتبهٔ n۴ است به این ترتیب که تمام دایره‌های متشکل از دو نقطه و سه نقطه ممکن را در نظر گرفته و سپس بین تمام آن‌ها کمینه می‌گیرد.
چاکرابرتی و چادهوری(Chakraborty and Chaudhuri). یک روش خطی برای انتخاب دایرهٔ اولیهٔ مناسب و جفت نقاط روی مرز دایره ارائه کرده‌اند. با هر گام از این الگوریتم یکی از جفت نقاط روی مرز به عنوان یک راس جدید در پوش محدب قرار می‌گیرد؛ بنابراین اگر پوش حاوی h راس باشد، این الگوریتم می‌تواند در مرتبهٔ زمانی n*h پاسخ دهد.
نسخهٔ وزن دار مسئلهٔ کوچک‌ترین دایرهٔ پوششی، ورودی‌ها را به عنوان مجموعه‌ای از نقاط در فضای اقلیدسی در نظر می‌گیرد که هر کدام وزنی دارند. هدف این مسئله پیدا کردن نقطه ایست که بیشینه فاصلهٔ وزن دار با هر نقطهٔ دیگری را کمینه کند. مسئلهٔ اصلیِ کوچک‌ترین دایرهٔ پوششی می‌تواند با اختصاص دادن همهٔ وزن‌ها به همان اعداد بهبود پیدا کند. همانند نسخهٔ بدون وزن، حالت وزن دار مسئله می‌تواند در زمان خطی حل شود، بدیهی است که راه حل‌هایی با زمان اجرای کندتر نیز موجودند...
محمدعلی شادمان (زادهٔ ۴ آذر ۱۳۷۵) بازیگر ایرانی است. اولین حضور او بر روی پردهٔ سینما در ۱۰ سالگی و در درام "میم مثل مادر" (۱۳۸۵) بود که برایش برندهٔ جایزهٔ بهترین بازیگر کودک از جشنواره بین‌المللی فیلم رشد شد. او در "زمانی برای دوست‌داشتن" (۱۳۸۶) ظاهر شد و نقش برجستهٔ خود را در "رؤیای سینما" (۱۳۹۰) به دست آورد که در آن نقش یک بازیگر نوجوان مشتاق را ایفا می‌کند. شادمان برای بازی در مجموعهٔ تلویزیونی "سرزمین مادری" (۱۳۹۲) و "کیمیا" (۱۳۹۴) به شهرت گسترده‌تری دست یافت. او در ۱۳۹۸ برای نقش‌آفرینی در "مردن در آب مطهر" نامزد دریافت جایزهٔ سیمرغ بلورین بهترین بازیگر مرد جشنواره فیلم فجر شد.
شادمان نقش مکمل "شنای پروانه" (۱۳۹۸) از محمد کارت را بر عهده داشت و دوباره برای بازی در نقش اصلی مجموعهٔ "یاغی" (۱۴۰۱) از این کارگردان مورد تحسین واقع قرار گرفت.
محمدعلی شادمان در ۴ آذر ۱۳۷۵ در ایلام به دنیا آمد. او یک خواهر به نام آرینا دارد و فرزند اول خانواده است. اولین فعالیت او در سینما مربوط به بازی در درام "میم مثل مادر" (۱۳۸۵) بود. کارگردان فیلم رسول ملاقلی‌پور او را به‌دلیل توانایی که در نواختن ویلن داشت، برای این نقش انتخاب کرد. داستان این فیلم با بازی گلشیفته فراهانی، بعد از وقایع بمباران شیمیایی سردشت جریان دارد و او در آن نقش کودکی به نام سعید را ایفا می‌کند که با مشکلات ژنتیکی به دنیا آمده‌است. او برای این نقش برندهٔ جایزهٔ بهترین بازیگر کودک از جشنواره بین‌المللی فیلم رشد شد.
در چند دههٔ گذشته پس از ابداع تکنولوژی ساخت فلومترهای الکترومغناطیسی، تکنولوژی‌های دیگری مانند فلومترهای اولتراسونیک Ultra sonic Flow meters، فلومترهای توربینی Turbine Flow meters و غیره نیز ابداع گردید. ولی هیچ یک از این تکنولوژی‌ها، تاکنون نتوانسته‌اند با دقت و قابل اعتماد بودن مقادیر قرائت شده فلومترهای مغناطیسی برابری کند. پر واضح است از آنجا که سرعت در نقاط مختلف سطح مقطع لوله، متفاوت است (پروفیل سیال)، سرعت واقعی در هر سطح مقطع، میانگین سرعت کلیه نقاط آن است. علت دقت بالای کنتورهای مغناطیسی آن است که دبی لحظه‌ای اندازه‌گیری شده، میانگین دبی لحظه‌ای میلیون‌ها نقطه داخل استوانه کنتور است که دائماً در حال اندازه‌گیری می‌باشند. به عنوان نمونه در فلومترهای اولتراسونیک با دو سنسور، دبی اندازه‌گیری شده همواره میانگین دبی نقاط مختلف در روی مسیر حرکت سیگنال بین دو سنسور است نه نقاط داخل کل حجم لوله. در نتیجه بهترین دقت فلومترهای اولتراسونیک با دو سنسور ۱ ± تا ۳ ± درصد حداکثر مقدار قابل قرائت فول اسکیل (FS: Full Scale) می‌باشد، در حالی که دقت فلومترهای الکترومغناطیسی ۱/. ± تا ۵/. ± درصد می‌باشد.
اصول اندازه‌گیری فلومترهای الکترومغناطیسی بر طبق قانون فارادی در مورد القاء مغناطیسی می‌باشد.
در صورت اتصال برق به یک سیم پیچ، یک میدان مغناطیسی در اطراف آن ایجاد می‌گردد. با عبور یک مایع رسانا مانند آب از این میدان، خطوط مغناطیسی آن قطع و در نتیجه ولتاژ ضعیفی ایجاد می‌گردد، که مقدار آن متناسب با سرعت عبور آب از میدان خواهد بود. این جریان توسط دو الکترود میدان دریافت، تقویت و در نهایت سرعت مایع مشخص می‌گردد. با توجه به مشخص بودن قطر لوله، دبی میزان جریان مایع معین می‌گردد.
مک|لایف یک ماهنامه آمریکایی می‌باشد که توسط شرکت فیوچر پی‌ال‌سی منتشر شده و بر روی رایانه‌های شخصی مکینتاش و دیگر محصولات مربوط به آن از جمله آی‌فون و آی‌پاد، متمرکز است. بین سپتامبر ۱۹۹۶ الی فوریه ۲۰۰۷، این مجله با عنوان "مک‌ادیکت" منتشر می‌شد.ISSN 1088-548X
نیلو پروکوپیو پکانها (۲ اکتبر ۱۸۶۷–۳۱ مارس ۱۹۲۴) سیاستمدار اهل برزیل بود. او از سال ۱۹۰۳ تا ۱۹۰۶ فرماندار ایالت ریو د ژانیرو بود و در سال ۱۹۰۶ به‌عنوان معاون رئیس‌جمهور برزیل برگزیده شد. او به دنبال مرگ رئیس‌جمهور آفونسو پنا، در انتخاباتی که در سال ۱۹۰۹ برگزار شد، به رئیس‌جمهوری برزیل رسید و تا سال ۱۹۱۰ در این سمت باقی ماند. او تنها رئیس‌جمهور مولاتو برزیل بود.
میرزا عباس خان فَمی تفرشی ملقب به معاون‌الملک و سپس قوام‌الدوله، آخرین وزیر امور خارجهٔ ایران در دورهٔ ناصرالدین شاه و چند ماه آغازین پادشاهی مظفرالدین شاه قاجار است.
در زمان سلطنت محمدشاه از تفرش به تهران آمد. مدتی منشی سفارت فرانسه بود. پس از آن به عنوان محرر در دستگاه میرزا تقی خان امیرکبیر صدراعظم مشغول به کار شد.رجال وزارت امور خارجه، ص۶۸ در ۱۲۳۰ خورشیدی (۱۲۶۷ قمری) به دربار پترزبورگ مأمور شد. در سال ۱۲۳۴ خورشیدی (۱۲۷۲ قمری) به لقب خانی دست یافت و نشان و حمایل دریافت کرد. یک سال بعد به نیابت وزارت امور خارجه رسید و در ۱۲۳۷ خورشیدی (۱۲۷۵ قمری) معاون آن وزارتخانه شد. در همان سال تمام امور خارجهٔ مملکت آذربایجان به او اعطا گردید. در ۱۲۳۸ خورشیدی (۱۲۷۶ قمری) به نشان و حمایل سرتیپ دومی نائل شد.
چند سال بعد او را به دارالخلافه فراخوانده و به او لقب معاون‌الملک دادند و در دستگاه میرزا یوسف مستوفی‌الممالک وی را موظف به استیفا (درجه اول) کردند. در ۱۲۴۸ خورشیدی (۱۲۸۶ قمری) محاسبهٔ تهران و حومه، سپس یزد و بعد خزانه و برخی دیگر از دوایر دولتی به او واگذار شد.
در ۱۲۵۵ خورشیدی (۱۲۹۳ قمری) او را لقب «جناب» دادند و در دارالشورای دولتی عضو کردند. در سال ۱۲۵۷ خورشیدی (۱۲۹۵ قمری) وزارت رسائل خاصه دولتی به او داده شد.
پس از مرگ میرزا محمد قوام‌الدوله در ۱۲۹۰ قمری، مستوفی‌الممالک از اعطای این لقب به پسر میرزا محمد یعنی میرزا ابراهیم معتمدالسلطنه جلوگیری کرد و در ۱۲۶۱ خورشیدی (۱۲۹۹ قمری) این لقب به میرزا عباس اعطا شد.
پس از اجباری شدن نام خانوادگی فرزندان میرزا عباس نام خانوادگی «فروهر» را برای خود برگزیدند.
میرزا محمد صدیق‌الملک از رجال وزارت امور خارجهٔ ایران در دورهٔ قاجار و پدر حسن اسفندیاری است. وی یکی از اعضای خاندان اسفندیاری (نور) می‌باشد. او بیشتر با میرزا سعید خان انصاری کار می‌کرده‌است و در زمان نبود او وزارت خارجه را کفالت می‌نموده‌است.
پدرش میرزا عبدالله خان نوری پسر حاج علیرضا خان و خودش مشهور به میرزا محمد خان (صدیق الملک) نوری یوشی منشی مخصوص عباس میرزا نایب السلطنه قاجار بوده‌است. پدرش میرزا عبدالله خان نوری به دفعات حکومت آذربایجان و مازندران را عهده‌دار بود و در تاریخ ۲۲ رجب سال ۱۲۳۹ هجری و در تبریز فوت کرد و جنازه اش در کربلا دفن شد. میرزا محمد خان نوری (صدیق الملک) متولد هفتم رمضان ۱۲۳۳ در تبریز دربار سلطنت قاجار می‌باشد
فدراسیون جهانی ژیمناستیک یا اف‌آی‌جی نهاد اصلی اداره‌کننده و برگزاری مسابقات ژیمناستیک در جهان است.
این سازمان در تاریخ ۲۳ ژوئیه ۱۸۸۱ تأسیس شده‌است و مقر آن در لوزان، سوئیس است.
اف‌آی‌جی در ابتدا با نام فدراسیون ژیمناستیک اروپا با عضویت بلژیک، فرانسه و هلند تأسیس شده و در سال ۱۹۲۱ با عضویت کشورهای غیر اروپایی به نام کنونی تغییر نام یافت.
شش رشته زیر زیر نظر فدراسیون جهانی ژیمناستیک فعالیت میکنند:
ژیمناستیک هنری، ژیمناستیک ریتمیک، ژیمناستیک آیروبیک، ژیمناستیک آکروباتیک و ترامپولین
ژیمناستیک آکروباتیک رشته‌ای از ورزش ژیمناستیک است.
این رشته ورزشی براساس انجام حرکت‌های آکروباتیک با دقت و تمرکز بالا است که گاهی با موسیقی همراه است، مسابقات ژیمناستیک آکروباتیک توسط فدراسیون جهانی ژیمناستیک در چهار دسته سنی ۱۱–۱۶، ۱۲–۱۸، ۱۳–۱۹ و ۱۵+ سال برگزار می‌شود.
مسابقات این ورزش در ۴ نوع رقابت برگزار می‌شود:
ریشارت روئوف (۱۸ اوت ۱۸۸۳ - مارس ۱۹۶۷) یک نظامی بلندپایه آلمانی در دوره رایش سوم بود.
مینیماکس یا کمین‌بیش یک قانون تصمیم سازی است که در نظریهٔ تصمیم، نظریهٔ بازی‌ها، آمار و فلسفه برای کمینه کردن (مینیمم کردن) احتمال شکست و ضرر در بدترین حالت (بیشترین احتمال ضرر) از آن استفاده می‌شود. به‌طور مشابه بیشینه کردن سود کمینه (ماکسمین) را نیز بیشینهٔ کمینه می‌نامیم. اساساً برای بازی‌های دو نفرهٔ مجموعهٔ صفر در نظریهٔ بازی‌ها فرمول بندی شده‌است که هم حرکت‌های جایگزین (چند انتخابی) بازیکن‌ها و هم حرکات هم‌زمان انتخاب کردن بازیکن‌ها را پوشش می‌دهد. این مفهوم را می‌توانیم به بازی‌های پیچیده‌تر و تصمیم سازی‌های غیر قطعی بسط دهیم.
در نظریهٔ بازی‌های هم‌زمان، استراتژی کمینه یک استراتژی مرکب است که قسمتی از حل بازی با مجموعهٔ صفر می‌باشد. در بازی‌های مجموعهٔ صفر حل کمینه (مینیماکس) مشابه تعادل نش (نام دانشمند) است.
برای هر دو نفر، بازی مجموعهٔ صفر با استراتژی‌های متناهی بسیاری وجود دارد٬یک مقدار θ و استراتژی آمیخته برای هر بازیکن وجود دارد که:
الف) برای استراتژی در پیش گرفته شده توسط بازیکن دوم بهترین پرداخت ممکن برای بازیکن ۱، θ است.
ب) برای استراتژی در پیش گرفته شده توسط بازیکن اول بهترین پرداخت ممکن برای بازیکن ۲، θ- است.
معادلا استراتژی بازیکن ۱ برای او یک سودمندی (پرداخت)θ بدون در نظر گرفتن استراتژی بازیکن دوم تضمین می‌کند. به‌طور مشابه بازیکن ۲ می‌تواند سودمندی θ- را برای خودش تضمین کند.
نام مینیماکس از جایی می‌آید که هر بازیکن سعی دارد تا بیشینه پرداخت محتمل برای طرف مقابل را کمینه کند. چون بازی مجموعهٔ صفر است او همچنین ماکزیمم ضرر خود را کمینه می‌کند (برای مثال مقدار کمینهٔ پرداختش را بیشینه می‌کند).
این قضیه اولین بار توسط جان فون نویمان در سال ۱۹۲۸ انتشار یافت، که از او نقل قول شده‌است: ” تا جایی که می‌بینم هیچ قضیه‌ای از بازی‌ها بدون این قضیه نخواهد بود. من فکر می‌کردم هیچ قضیهٔ با ارزشی انتشار نیافته تا زمانی که قضیه مینماکس (کمینهٔ بیشینه) اثبات شد! ” .
برای تعمیم می‌توانید قضیهٔ مینماکس سیون - نام دانشمند - قضیهٔ پارتاساراتی را ببینید. هم چنین می‌توانید مثالی از یک بازی بدون متغیر ببینید.
مثال پیش روبازی مجموعهٔ صفر است که A و B حرکات همزمان انجام می‌دهند و راه حل مینیماکس را نشان می‌دهد. فرض کنید هر بازیکن ۳ انتخاب دارد و ماتریس پرداخت برای A در سمت راست نمایش داده شد است. ماتریس پرداخت B را هم مانند ماتریس پرداخت A با علامت معکوس در نظر بگیرید. (برای مثال اگر انتخاب بازیکن‌ها A۱ و B۱ باشد، B باید ۳ تا به A بپردازد) سپس انتخاب کمینهٔ بیشینه برای A ٬A۲ است زیرا در بین بدترین‌ها بهترین انتخاب این است که باید ۱ بپردازد. در حالی که انتخاب کمینهٔ بیشینه برای B٬B۲ است زیرا در بهترین حالت که کمترین ضرر را می‌کند این است که چیزی نپردازد. با این وجود این راه حل پایدار نیست زیرا اگرBبداند که A٬A۲ را انتخاب می‌کند، سپس B ٬B۲ را انتخاب می‌کند تا ۱ سود کند. هم چنین اگر A باور داشته باشد که B٬B۲ را انتخاب می‌کند او هم A۱ را انتخاب می‌کند تا ۳ واحد سود ببرد. اما پس از آن B٬B۲ را انتخاب می‌کند و به همین ترتیب هر دو بازیکن سختی تصمیم‌گیری را می‌فهمند. به همین دلیل به استراتژی پایدارتری نیاز است.
بعضی انتخاب‌ها توسط دیگر انتخاب‌ها مغلوب می‌شوند و می‌توانند حذف شوند: A, A۳ را انتخاب نخواهد کرد. زیرا انتخاب هر کدام از A۱ و A۲ نتیجهٔ بهتری خواهد داشت بدون اینکه انتخاب B اهمیت داشته باشد. همچنین B3,B را انتخاب نخواهد کرد زیرا ترکیباتی از B۲ و B۱ صرف نظر از اینکه A چه انتخابی دارد، نتیجهٔ بهتری خواهد داشت.
A با انتخاب A۱ با احتمال ۶/۱ و، A۲ با احتمال ۶/۵ از پرداخت مورد انتظار بیش از ۳/۱ جلوگیری خواهد کرد.
پرداخت مورد انتظار برای A، ۳*(۱/۶)-۱*(۵/۶)=-۱/۳ خواهد بود برای زمانی که B ٬B۱ را انتخاب می‌کند و -۲*(۱/۶)+۰*(۵/۶)=-۱/۳ خواهد بود برای زمانی که B, B۲ را انتخاب می‌کند.
مشاب‌ها زمانی که B استراتژی B۱ را با احتمال ۳/۱ و استراتژی B۲ با احتمال ۳/۲ بدون در نظر گرفتن انتخاب A انتخاب می‌کند، می‌تواند مطمئن باشد که حداقل دارای سود مورد انتظار ۳/۱ خواهد بود.
این استراتژی مرکب پایداری دارد و اثبات شدنی نیست.
متعاقباً در نظریه بازی‌ها کمینه بیشینه (مینیماکس) از بیشینهٔ کمینه (ماکسمین) متمایز است. مینیماکس در بازی‌های مجموعهٔ صفر استفاده می‌شود و مینیمم کردن پرداخت ماکسیمم حریف را نشان می‌دهد که در بازی‌های مجموعهٔ صفر معادل با مینیمم نمودن ماکزیمم ضرر خودش و ماکسیمم کردن مینیمم سود خودش می‌باشد.
ماکسیمین عبارتیست که عموماً برای بازی‌های با مجموعهٔ غیر صفر برای توصیف استراتژی که ماکسیمم می‌کند پرداخت مینیمم خودش را استفاده می‌شود. در بازی‌های با مجموع غیر صفر عموماً مشابه مینیمم کردن ماکسیمم سود حریف و مشابه استراتژی تعادل نش نیست.
در نظریهٔ بازی‌های ترکیبیاتی الگوریتم مینیماکسی برای راه حل‌ها ی بازی وجود دارد.
یک نسخهٔ ساده از الگوریتم مینیماکس که در زیر توضیح داده شده با بازی‌هایی شبیه تیک تاک توی (بازی شبیه دوز) سرو کار دارد که هر بازیکن می‌تواند ببرد، ببازد یا مساوی کند. اگر بازیکن A در یک حرکت بتواند ببرد این بهترین حرکت او خواهد بود. اگر بازیکن B بداند که حرکت او می‌تواند بازی را به موقعیتی ببرد که بازیکن A را در شرایطی قرار دهد که در یک حرکت ببرد، در حالی که با حرکتی دیگر می‌تواند بازیکن A را در موقعیتی قرار دهد که در بهترین حالت با B مساوی کند برای بازیکن B حرکت دوم بهترین خواهد بود. به آسانی می‌توان بهترین حرکت را پیدا کرد.
الگوریتم مینیماکس با حرکت عقب‌گرد از آخر بازی به پیدا کردن بهترین حرکت کمک می‌کند. در هر مرحله فرض می‌توان که بازیکن A سعی دارد شانس پیروزی خود را ماکزیمم کند در حالی که در نوبت بعدی بازیکن B سعی دارد تا شانس پیروزی A را مینیمم کند (یعنی بازیکن B شانس پیروزی خودش را ماکسیمم می‌کند).
یک الگوریتم مینیماکس یک الگوریتم بازگشتی برای انتخاب حرکت بعدی در یک بازی n نفری است که معمولاً بازی‌ها دو نفره است. هر مقدار، به هر موقعیت یا مکان از بازی وابسته است. این مقدار بوسیلهٔ تابع ارزیابی موقعیت محاسبه می‌شود و مطلوبیت رسیدن به آن موقعیت را برای یک بازیکن نشان می‌دهد. سپس بازیکن مینیمم مقدارهای نتایج موقعیت‌های احتمالی حاصل ٬از حرکت‌های پیش روی حریف را ماکزیمم می‌کند. اگر نوبت حرکت A باشد A به هر حرکت مجاز در آن موقعیت یک مقدار می‌دهد.
یک روش تخصیص ممکن شامل اختصاص دادن یک برد مشخص برای A مانند ۱ و برای B مانند -۱ می‌باشد. این منتهی می‌شود به تئوری بازی‌های ترکیبیاتی که بوسیلهٔ جان هورتون کانوی توسعه داده شده. یک جایگزین از قانونی استفاده می‌کند که اگر نتیجهٔ یک حرکت یک برد فوری برای A باشد یک مقدار متناهی مثبت را به متغیر جایگزینی اختصاص می‌دهد و اگر یک برد فوری برای B باشد یک مقدار متناهی منفی را اختصاص می‌دهد. مقدار A از هر حرکت دیگری، مینیمم مقداری که از هر پاسخ محتمل B نتیجه شده می‌باشد. به این دلیل A را بازیکن حداکثری و B را بازیکن حداقلی می‌نامند؛ بنابراین نام این الگوریتم مینیماکس است. در الگوریتم بالا یک مقدار مثبت یا منفی متناهی به هر کدام از موقعیت‌ها اختصاص داده خواهد شد. به همین خاطر مقدار هر موقعیت مقدار موقعیت پیروزی یا شکست نهایی خواهد بود. اغلب این تنها احتمالی است که در انتهای هر بازی پیچیده مثل شطرنج رخ می‌دهد. زیرا به صورت محاسباتی، عملی نیست که تا انتهای بازی در پیش بگیریم، مگر به سمت انتهای بازی و به موقعیت‌های به جای آن، مقدارهای متناهی داده می‌شود که تخمین زده می‌شود که کدام بازیکن می‌برد.
این می‌تواند توسعه داده شود، اگر بتوانیم یک تابع ارزیابی اکتشافی نگه داریم که مقدارهایی را به حالت‌های غیر نهایی بازی بدون در نظر گرفتن دنبالهٔ کامل احتمالی می‌دهد. سپس می‌توانیم الگوریتم مینیماکس را محدود کنیم تا فقط به یکسری حرکات مشخص پیش رو نگاه کنیم. به این عدد، عدد پیش‌بینی می‌گویند که با “تاو”(پایلز) اندازه‌گیری می‌شود.
این الگوریتم می‌تواند به عنوان جستجوی راس‌های یک درخت بازی در نظر گرفته شود. ضریب انشعاب مفید برای درخت، میانگین بچه‌های هر راس است (برای مثال میانگین حرکات مجاز در یک موقعیت). تعداد راس‌هایی که می‌توان جستجو کرد معمولاً به صورت نمایی با عدد پای افزایش میابد. (اگر حرکت‌های اجباری یا موقعیت‌های تکراری ارزیابی شود، کمتر از نمایی است) تعداد راس‌هایی که برای تحلیل یک بازی جستجو می‌شود حدوداً ضریب انشعاب است که به سمت قدرت تعداد پای‌ها افزایش میابد و این غیر عملی است که بازی مانند شطرنج را به‌طور کامل با الگوریتم مینیماکس تحلیل کنیم.
کارایی الگوریتم سادهٔ مینیماکس احتمالاً به‌طور چشمگیری بدون تأثیر روی نتیجه با استفاده از هرس آلفا بتا پیشرفت می‌کند. روش هرس ابتکاری دیگر هم می‌تواند استفاده شود اما تضمینی وجود ندارد که همهٔ آن‌ها نتیجه‌ای مشابه جستجوی غیر هرسی (un-pruned) دهد.
یک الگوریتم مینیماکس ساده می‌تواند به‌طور واضحی اصلاح شود تا علاوه بر نمرهٔ مینیماکس، کل تنوع اصلی را هم برگرداند.
شبه کدی برای الگوریتم مینیماکس با عمق محدود در زیر آورده شده.
//vector<int>adj[MAX_Size];
مینیماکس به‌طور جداگانه با هر کدام از دو بازیکن در کد برخورد می‌کند. با توجه به اینکه، مینیماکس به الگوریتم نگاماکس ساده می‌شود.
فرض کنید در یک بازی، در هر نوبت، هر بازیکن حداکثر دو گزینه برای حرکت بعدی خود پیش رو داشته باشد. الگوریتم ارائه شده درختی را مانند شکل زیر تولید می‌کند که در آن دایره‌ها نمایانگر حرکت‌های بازیکنی است که الگوریتم را اجرا می‌کند (بازیکن حداکثری) و مربع‌ها نمایانگر حرکت‌های بازیکن مقابل (بازیکن حداقلی) می‌باشد. همان‌طور که توضیح داده شد به دلیل محدودیت منابع محاسباتی، درخت در هر مرحله فقط ۴ حرکت را پیش‌بینی می‌کند.
درخت از یک تابع اکتشافی استفاده می‌کند. حرکت‌هایی که به برد بازیکن با مقدار حداکثر منجر می‌شود با مثبت بی‌نهایت مشخص شده‌اند و حرکت‌هایی که باعث برد بازیکن با مقدار حداقل می‌شود با منفی بی‌نهایت نشان داده شده‌است. برای مثال در سطر ۳ مقدار هر گره برابر مینیمم مقادیر فرزندان آن گره خواهد بود. برای مثال سمت چپ‌ترین گره در سطر سوم باید مینیمم بین ۱۰ و مثبت بی‌نهایت را به عنوان مقدار خود انتخاب کند بنابراین مقدار این گره ۱۰ خواهد شد.
مرحلهٔ بعدی بدست آوردن مقادیر گره‌های سطر دوم است که در این مرحله هر گره مقداری برابر با ماکسیمم مقادیر فرزندان خود خواهد داشت. به همین صورت این الگوریتم کار خود را ادامه می‌دهد و به صورت یک در میان ماکسیمم مقادیر فرزندان و مینیمم آن‌ها را به گره اختصاص می‌دهد تا این که به ریشهٔ درخت برسیم که در این مرحله باید ماکسیمم مقادیر فرزندان را به گره اختصاص دهیم (که در شکل با فلش آبی رنگ مشخص شده‌است) و این همان حرکتی است که بازیکن به منظور به حداقل رساندن انتخاب‌های حداکثری طرف مقابل باید انجام دهد.
زمانی که بازیکن دیگری وجود نداشته باشد، نظریهٔ مینیماکس تصمیم‌گیری را هم در بر می‌گیرد ولی در این حالت دنبالهٔ تصمیم‌گیری‌ها بر اساس حقایق و اتفاقات ناشناخته و نامعلوم می‌باشند. برای مثال تصمیم‌گیری برای اکتشاف یک معدن مستلزم صرف هزینه‌ای است که در صورتی که مواد معدنی موجود نباشند این هزینه هدر رفته‌است ولی در صورت وجود این مواد این هزینه کاملاً به‌صرفه است و موجب سودآوری می‌گردد. یک راه برای رویارویی با این مسئله این است که به آن به عنوان یک بازی با طبیعت نگاه کنیم و با ایده‌ای شبیه به چیزی که در قانون مورفی وجود دارد جلو برویم و از همان تکنیک‌هایی استفاده کنیم که در بازی «دو نفر با مجموع صفر» استفاده می‌کردیم.
مینیماکس در نظریهٔ تصمیم آماری
در نظریهٔ تصمیم آماری کلاسیک یک برآورد گر δ داریم که برای تخمین پارامتر θ از آن استفاده می‌کنیم. همچنین تابع ریسک
R(θ,δ) را معمولاً به عنوان انتگرال تابع شکست در نظر می‌گیریم و محاسبه می‌کنیم در صورتی که شرایط زیر برآورده شود δ̅ را مینیماکس می‌نامیم:
یکی از ویژگی‌های اصلی تصمیم‌گیری مینیماکس غیر احتمالی بودن آن است که در آن بر خلاف تصمیم‌گیری‌هایی که بر اساس مقادیر قابل انتظار و سودهای قابل پیش‌بینی انجام می‌شود، هیچ پیش فرضی راجع به احتمال وقوع پیشامدهای مختلف نداریم و صرفاً یک تحلیل از پیشامدهای ممکن را در نظر می‌گیریم و از آن استفاده می‌کنیم بنابراین در این روش در مقایسه با سایر تکنیک‌های تصمیم‌گیری می‌توانیم راحت‌تر فرضیاتمان را تغییر دهیم.
کاربردهای زیادی از این روش غیر احتمالی وجود دارد که از جملهٔ مهم‌ترین آن‍ها می‌توان به تاسف مینیماکس و نظریهٔ تصمیم‌گیری شکاف اطلاعات اشاره کرد.
علاوه بر این مینیماکس تنها به اندازه‌گیری‌های ترتیبی (که در آن نتایج بتوانند با یکدیگر مقایسه شوند) احتیاج دارد و در آن هیچ احتیاجی به اندازه‌گیری‌های فاصله‌ای نیست (که در آن نتایج شامل این هستند که این روش تا چه میزان بهتر یا بدتر از روش‌های دیگر است) و در نهایت یک دادهٔ ترتیبی را به عنوان خروجی می‌دهد.
نتیجه‌ای که از یک تحلیل مینیماکس به دست می‌آید به ما می‌گوید که آیا استراتژی مورد بحث مینیماکس است یا خیر، بدترین حالت و نتیجهٔ آن چیست و این که در بین بدترین نتایج کدام یک نسبت به بقیه کمتر بد است که در مقایسه با تحلیل‌هایی که بر اساس مقادیر قابل انتظار انجام می‌شود که در آن‌ها نتیجه به این صورت است که به ما می‌گوید که استراتژی مورد بحث به E(x)=n منجر می‌شود روش مینیماکس شفاف‌تر است و از آن می‌توانیم برای داده‌های ترتیبی استفاده کنیم.
جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (یاNNS)، که همچنین با نام‌های جستجوی مجاورت، جستجوی همسانی یا جستجوی نزدیک‌ترین نقطه شناخته می‌شود، یک مسئله بهینه‌سازی برای پیدا کردن نزدیک‌ترین نقطه‌ها در فضاهای متریک است. مسئله بدین صورت است که: مجموعه S شامل تعدادی نقطه در یک فضای متریک مانند M و نیز یک نقطهٔ پرس‌وجوی q∈ M داده شده‌است، هدف پیدا کردن نزدیک‌ترین نقطه در S به q است. در بسیاری از موارد، فضای M به صورت یک فضای اقلیدسی d-بعدی و فاصله بین نقاط با معیار فاصله اقلیدسی، فاصله منهتن یا دیگر فاصله‌های متریک سنجیده می‌شود. دونالد کنوت در جلد ۳ از هنر برنامه‌نویسی کامپیوتر (۱۹۷۳) این مسئله را «مسئله دفتر پست» نامید. این نام‌گذاری اشاره یک به برنامه کامپیوتری دارد که برای اختصاص نزدیکترین اداره پست به یک محل اقامت نوشته شده بود.
راه حل‌های متعددی برای مسئله NNS پیشنهاد شده‌اند. کیفیت و سودمندی این الگوریتم‌ها بر اساس پیچیدگی زمانی و همچنین پیچیدگی حافظه مصرفی ساختمان داده‌هاهای آنها، ارزیابی می‌شود. مشاهدات غیررسمی که معمولاً آن را با عنوان نفرین ابعاد یاد می‌کنند، بیان می‌دارد که در واقع هیچ راه حل دقیق و همه منظوره‌ای برای مسئله NNS در فضای اقلیدسی با ابعاد بالا وجود ندارد که از پیش پردازش با مرتبه چندجمله‌ای و زمان جستجوی چند لگاریتمی (O((log n)^k بهره ببرد.
ساده‌ترین راه حل برای مسئله NNS، محاسبه فاصله نقطه پرسش شده تا تمامی نقاطِ پایگاه داده، همراه با نگهداری «بهترین جواب پیدا شده تا کنون» است. این الگوریتم که به آن الگوریتم سرراست نیز گفته می‌شود، دارای مرتبه زمانی (O(nd است که در آن N اندازه مجموعه S و d تعداد ابعاد فضای M است. در این روش هیچ داده ساختاری از جستجوها ذخیره نخواهد شد و الگوریتم بجز ذخیره نقاط پایگاه داده، هزینه حافظه‌ای دیگری ندارد. روش ذکر شده، به‌طور میانگین، از روش‌های پارتیشن‌بندی فضا، در ابعاد بالاتر، بهتر عمل می‌کند.
از سال ۱۹۷۰، روش انشعاب و تحدید بر روی مسئله NNS اعمال شده‌است. در فضای اقلیدسی، این کار با نام شاخص‌های مکانی یا روش دسترسی مکانی شناخته می‌شود. روش‌های متعددی برای پارتیشن‌بندی فضا به منظور حل مسئله NNS ارائه و توسعه داده شده‌اند. در این بین، ساده‌ترین روش، استفاده از ساختمان داده درخت کی‌دی است که به صورت تکراری فضای جستجو را در یکی از ابعاد، به دو نیم‌بخش تقسیم می‌کند به گونه‌ای که هر نیم‌بخش –تقریباً- نیمی از نقاط بخشِ بزرگتر را در برخواهد گرفت. پرس و جو با پیمایش درخت از ریشه تا برگ صورت می‌پذیرد به گونه‌ای که در هر مرحله، مقدار بردار گره در بُعد مشخصی، با همان بُعد از نقطه پرس و جو، مقایسه می‌شود؛ اگر مقدار نقطه پرس وجو بیشتر بود به زیر درخت سمت راست و در غیر این‌صورت به زیردرخت چپ حرکت می‌کنیم. همچنین بسته به اینکه فاصله این دو نقطه چقدر است، شاخه‌های کناری نیز ممکن است نیاز به بررسی داشته باشند. برای مسائلی که تعداد بعد فضا ثابت است، میانگین پیچیدگی زمانی این روش از مرتبه (O(log N است. در مورد نقاط راندم توزیع شده تحلیل پیچیدگی زمانی مربوط به بدترین حالت صورت می‌گیرد. روش دیگر، استفاده از ساختمان داده درخت مستطیلی است که برای استفاده NNS در زمینه‌های پویا بکار گرفته می‌شود. این ساختمان داده دارای الگوریتم‌های مؤثری برای درج و حذف از درخت می‌باشد.
در رابطه با فضاهای متریک کلی، روش انشعاب و تحدید با نام درخت متریک شناخته می‌شود. به عنوان نمونه می‌توان به vp-tree و BK-tree اشاره کرد.
با استفاده از مجموعه‌ای از نقاطی از یک فضای ۳ بعدی و قرار دادن آن‌ها در یک درخت BSP و نیز با داشتن یک نقطه پرس و جو از همان فضا، یک راه حل ممکن برای مسئله پیدا کردن نزدیک‌ترین نقطه در ابری از نقاط، به نقطه پرس و جو، در زیر در قالب یک الگوریتم توضیح داده می‌شود. گفتنی است، ممکن است هیچ نقطه‌ای به عنوان جواب وجود نداشته باشد، زیرا ممکن است این جواب، یکتا نباشد اما در عمل، معمولاً ما تنها دنبال پیدا کردن یکی از زیر مجموعه‌های تمام ابر-نقاط داده شده، که در کوتاه‌ترین فاصله نسبت به نقطه پرس و جو، واقع شده هستیم.
ایده این است که، برای هر شاخه از درخت، حدس می‌زنیم که نزدیک‌ترین نقطه در ابر، در نیم فضای شامل نقطه پرس و جو قرار دارد. اگر چه این حدس ممکن است درست نباشد، اما ابتکار خوبی است. پس از پیمایش بازگشتی نیم فضای حدس زده شده، فاصله محاسبه شده را با کمترین فاصلهٔ نقطه پرس و جو تا صفحه پارتیشن‌کننده فضا مقایسه می‌کنیم. این فاصله، کمترین فاصله ایست که بین نقطه پرس و جو و نقاط نیم فضای جستجو نشده می‌تواند وجود داشته باشد. اگر فاصله نزدیکترین نقطه در این نیم-فضا کمتر بود، پاسخ قطعاً در همین نیم-فضاست و نیازی به جستجوی نیم فضای مجاور نیست، در غیر اینصورت باید آن نیم-فضا نیز به صورت بازگشتی جستجو شده و پاسخِ آن با کوتاهترین فاصله بدست آمده تاکنون مقایسه گردد و مقدار درست برگردانده شود. عملکرد این الگوریتم زمانی که نقطه پرس و جو در نزدیکی ابر باشد، بیشتر به زمان لگاریتمی نزدیکتر است تا زمان خطی؛ زیرا هنگامی که فاصله بین نقطه پرس و جو و نزدیک‌ترین نقطه در ابر به صفر میل کند، الگوریتم تنها با استفاده از جستجوی نقطه پرس و جو به عنوان یک کلید می‌تواند به نتیجه درست برسد.
درهم‌سازی براساس مکان (LSH) تکنیکی برای دسته‌بندی نقاط فضا به تعدادی «سطل» است که بر اساس یک معیار فاصله که روی نقاط اعمال می‌شود، انجام می‌پذیرد. نقاطی که بر اساس این معیار فاصله، به یکدیگر نزدیک‌ترند با احتمال بالا در یک سطل دسته‌بندی خواهند شد.
درخت پوشش دارای یک حد تئوریک است که بر اساس ثابت doubling مجموعه داده تعیین می‌شود. محدودیت در زمان جستجو از مرتبه (O(c^12 log n است که در آن c ثابت گسترش مجموعه داده‌است.
در فضاهای بعدی بالا، ساختارهای درختی نمایه دار غیرقابل استفاده می‌شوند، زیرا هر بار نیاز است تا درصد بیشتری از گره‌ها بررسی شوند. برای سرعت بخشیدن به جستجو خطی، یک نسخه فشرده شده از بردار ویژگی‌های ذخیره شده در RAM برای پیش–فیلتر کردن مجموعه داده‌ها - در اولین اجرا - استفاده می‌شود. نامزدهای نهایی برای محاسبه فاصله در مرحلهٔ دوم و با استفاده از داده‌های غیر فشرده واقع در دیسک تعیین خواهند شد.
روش VA-File یک مورد خاص از یک جستجوی مبنی بر فشرده‌سازی است، که در آن هر ویژگی به‌طور یکنواخت و البته مستقل فشرده می‌شود. فشرده‌سازی بهینه در فضاهای چند بعدی، از رقمی (کوانتیزه) کردن بردارها (VQ) استفاده می‌کند، که توسط خوشه بندی پیاده‌سازی می‌شود. در این روش پایگاه داده، خوشه بندی می‌شود و سپس "امیدوارکننده"‌ترین خوشه‌ها بازیابی می‌شوند. جوابهای خیلی خوبی، از VA-File، اندیس‌های مبتنی بر درخت و اسکن‌های متوالی، مشاهده شده‌است. همچنین به تشابه بین خوشه بندی و LSH توجه کنید.
انواع متعددی از مسئله NNS وجود دارد و دو تا از شناخته شده‌ترین آن‌ها جستجوی k همسایه نزدیکترین و جستجوی نزدیکترین همسایه با ε-تقریب است.
جستجوی k نزدیکترین همسایه، K همسایه نزدیک تر به نقطه پرس و جو را برمی‌گرداند. این روش معمولاً در تجزیه و تحلیلِ پیش‌بینی، به منظور تخمین یا دسته‌بندی یک نقطه بر اساس اجماع همسایگان آن استفاده می‌شود. گراف k نزدیکترین همسایه گرافیست که در آن هر نقطه در گراف K نزدیک‌ترین همسایگان خود متصل است.
در برخی کاربردها برگرداندن یک «حدس خوب» از نزدیکترین همسایه می‌تواند قابل قبول باشد. در این موارد، می‌توان از الگوریتمی استفاده کرد که گرچه بازگشت نزدیکترین همسایه واقعی را در همه موارد تضمین نمی‌کند، اما درعوض در سرعت یا در حافظه صرفه جویی می‌شود. بیشتر این الگوریتم‌ها، در اکثر موارد، خودِ نزدیکترین همسایه را پیدا می‌کنند، اما این امر، به شدت به مجموعه دادهٔ در حال جستجو بستگی دارد.
الگوریتم‌هایی که از تقریب جستجوی نزدیکترین همسایه پشتیبانی می‌کنند از درهم‌سازی حساس به مکان، جستجوی اول-بهترین-سطح و هم چنین از درخت متعادل با تجزیه جعبه‌ای استفاده می‌کنند.
جستجو نزدیکترین همسایه با ε-تقریب به‌طور فزاینده‌ای در حال تبدیل شدن به یک ابزار محبوب برای مقابله با مسئله نفرین ابعاد است.
نسبت فاصله در نزدیکترین همسایه، آستانه را بر روی فاصله مستقیم نقطه اصلی از همسایه رقیب اعمال نمی‌کند، بلکه روی یک نسبت از آن، و بسته به فاصله از همسایه‌های قبلی اعمال می‌گردد.
در CBIR از این روش برای بازیابی تصاویر از طریق «پرس و جو با مثال» و با به‌کارگیری شباهت بین ویژگی‌های محلی استفاده می‌شود. به‌طور کلی تر، این روش در مسائل مشابه متعددی کاربر دارد.
همسایه‌های نزدیک در شعاع ثابت، مسئله‌ای است که در آن می‌خواهیم به شکلی مؤثر، تمام اعضای یک مجموعه نقاط در فضای اقلیدسی را در فاصله‌ای ثابت از یک نقطهٔ داده شدهٔ مشخص، پیدا کنیم. در این حالت، داده ساختارها باید روی یک فاصله ثابت کار کنند اگر چه نقطه پرس و جو، به صورت دلخواه است.
برای برخی کاربردها (به عنوان مثال برآورد آنتروپی)، ممکن است ما N داده نقطه داشته باشیم و مایل به دانستن نزدیک‌ترین همسایه برای هر یک از این N نقطه باشیم. البته این کار می‌تواند با اجرای جستجوی نزدیکترین همسایه برای هر کدام از نقاط به دست آید، اما یک استراتژی بهتر، الگوریتمی خواهد بود که اطلاعاتی اضافی از جستجوها را استفاده کرده تا جستجوی کارآمد تری ارائه دهد. به عنوان یک مثال ساده: هنگامی که ما فاصله نقطه X تا نقطه Y را پیدا کردیم، این مقدار، برابر با فاصله Y تا X نیز هست، از این‌رو برای محاسبه فاصله Y تا X، اطلاعات قبلی را مورد استفاده مجدد قرارمی‌دهیم.
با دادن ابعاد ثابت، یک نُرم مثبت نیمه معین (که شامل هر جمله نرم LP است) و n نقطه در این فضا، نزدیکترین همسایه از هر نقطه را می‌توان در زمان (O(n log n یافت و m نزدیک‌ترین همسایگان هر نقطه را می‌توان در زمان (O(mn log n یافت.
Wikipedia: Nearest Neighbor Search
موازی‌سازی بیتی یکی از سطوح رایانش موازی می‌باشد که بر اساس افزایش طول کلمۀ پردازشی کار می‌کند. ظهور فناوری تراشه‌های رایانه یکپارچه‌سازی کلان‌مقیاس (وی‌ال‌اس‌آی) در دهۀ ۱۹۷۰ تا حدود ۱۹۸۶ و ترقی در معماری رایانه به خاطر گسترش موازی‌سازی بیتی بود.David E. Culler, Jaswinder Pal Singh, Anoop Gupta. Parallel Computer Architecture - A Hardware/Software Approach. Morgan Kaufmann Publishers, 1999. , pg 15
افزایش اندازۀ کلمه تعداد دستورهایی را که پردازنده برای اجرای یک عملیات، روی متغیراتی که اندازه‌شان از طولشان بیشتر است، باید انجام دهد را کاهش می‌دهد. برای مثال فرض کنید یک پردازنده ۸ بیتی باید دو عدد صحیح ۱۶ بیتی را اضافه کند. پردازنده ابتدا باید ۸ بیت کم مرتبه‌تر را از هر عدد صحیح اضافه کرده و سپس ۸ بیت با مرتبه بالاتر را اضافه کند. بدین گونه برای یک عملیات، دو دستورالعمل نیاز است اما پردازنده ۱۶ بیت این کار را با یک دستورالعمل انجام خواهد داد.
به‌طور تاریخی، تمام رایانه‌های الکترونیکی اولیه رایانه‌های سریالی بودند. اولین رایانه‌ای که سریالی نبود -اولین رایانه موازی‌ساز بیتی- یک ویرلویند ۱ از سال ۱۹۵۱ بود.
از لحاظ تاریخی، ریزپردازنده‌های ۴ بیتی با ریزپردازنده‌های ۸ بیتی، ۱۶ بیتی و نهایتاً ۳۲ بیتی جایگذین شدند. این روند با معرفی ریزپردازنده‌های ۳۲ بیتی و قرار گرفتن آنان به عنوان استانداردی برای دو دهه پایان گرفت. هرچند جدیداً با معرفی معماری اکس۸۶-۶۴، ریزپردازنده‌های ۶۴ بیتی نیز به بازار آمده‌اند.
در پردازنده‌های ۳۲ بیتی، پهنای گذرگاه خارجی هنوز در حال افزایش است. برای مثال، دی‌دی‌آر۱ اس‌دی‌رم ۱۲۸ بیت را در هر چرخه ساعت منتقل می‌کند در حالی که دی‌دی‌آر۲ اس‌دی‌رم هربار حداقل ۲۵۶ بیت را منقل می‌نماید.
مسابقات جهانی ژیمناستیک مسابقاتی است که توسط فدراسیون جهانی ژیمناستیک برگزار می‌شود.
ولایت کاشغر (به زبان اویغوری: قەشقەر ۋىلايىتى‎) و یا ولایت کاشی (به چینی: 喀什地区، به پین‌یین: Kāshí Dìqū) یکی از ولایات منطقه خودمختار سین‌کیانگ می‌باشد.
ولایت مدرن کاشغر، در سال ۱۹۱۳ میلادی، دومین سال حاکمیت جمهوری چین تشکیل شد. ولایت کاشغر در آن زمان شامل اراضی امروزی این ولایت، علاوه بر ولایت ختن و ولایت خودمختار قزل‌سو قرقیز (بجز شهرستان آقچی) بود. ولایت کاشغر شامل ۱۲ شهرستان زیر بود:
ٔدر سالهای بعد، ۶ شهرستان دیگر نیز در تابعیت این ولایت تاسیس شدند، شامل:
در سالهای ۱۹۳۳ و ۱۹۳۴ میلادی، در منطقهٔ کاشغر که در آن زمان شامل ولایت خودمختار قزل‌سو نیز می‌شد، در طی شورشی علیه حکومت استانی وفادار به جمهوری چین، کشور جدیدی به طول دو سال با نام جمهوری اسلامی ترکستان شرقی اعلام شده بود. در منطقهٔ ختن نیز، کشوری با نام «امارت اسلامی ختن» اعلام شد.
در ژوئیه ۱۹۵۴ میلادی، از ترکیب ۳ شهرستان آرتوش و اولوغچات در ولایت کاشغر و آقچی در ولایت آق‌سو، ولایت خودمختار قزل‌سو قرقیز تاسیس شد. یک ماه پس از آن، بخش‌هایی از اراضی شهرستان‌های ینگیسار، شهرستان کهنه‌شهر، تاشکورگان، و شهرستان اولوغچات ترکیب شده و شهرستان آق‌تو را تشکیل دادند. این شهرستان نیز به ولایت خودمختار قزل‌سو قرقیز پیوست.
در سال ۱۹۷۶، شهرستان فیض‌آباد از ولایت کاشغر به ولایت خودمختار قزل‌سو قرقیز و شهرستان آق‌تو از ولایت خودمختار قزل‌سو قرقیز به ولایت کاشغر ضمیمه شد. جای دارد اشاره شود که هر دو شهرستان، جمعیتی اکثرا اویغور دارند.
در ۱۹۸۰، این دو شهرستان به ولایت‌های سابق خویش برگشتند.
شهرستان خودمختار تاشکورگان تاجیک (به اویغوری: تاشقۇرغان تاجیک ئاپتونوم ناهیییسی،‌ به سریکالی: توشقۈرغون تۇجىك ئوفتۇنۇم نويا)(به چینی: 塔什库尔干塔吉克自治县، به پین‌یین: Tǎshíkù'ěrgān Tǎjíkè Zìzhìxiàn)، همین‌طور با املای تاشقورغان و به معنای «دژ سنگی» از بخش‌های شهرستان کاشغر در ناحیهٔ خودگردان سین‌کیانگ در شمال باختری چین است. تاشکورگان در فلات پامیر و بر سر راه ابریشم واقع شده‌است. تاشکورگان با پاکستان، افغانستان، و تاجیکستان هم‌مرز است.
شهر تاشکورگان مرکز این شهرستان خودمختار، در مشرق شهرستان است. این شهرستان در جنوب‌غربی ایالت خودمختار سین‌کیانگ / شین‌جیانگ اویغور، در ارتفاعی میان ۳٬۰۰۰ تا ۳٬۳۰۰ متر در کوه های پامیر واقع است. این شهر در کنار جادهٔ راهبردی قراقروم میان چین و پاکستان واقع شده و پاسگاه مرزی پاکستان در جنوب آن، پس از گذرگاه خُنْجـَراب، قرار دارد. پیرامون شهر را کوه‌های بلند و یخچال‌های طبیعی فراگرفته و رود تاشکورگان با جهت جنوبی ـ شمالی از آن می‌گذرد (> مسیرهای زمینی جادهٔ ابریشم و مبادلات فرهنگی بین شرق و غرب <، ص ۳۴۴، ۴۲۱، ۴۲۵، ۵۴۰، ۵۴۴، ۵۶۶).
مسلمانان در سال‌های آغازین قرن دوم به تاشقورغان رسیدند. در سدهٔ چهارم این شهر ضمیمهٔ حکومت ایلخانیان شد و در پی تلاش آن‌ها و نیز تردد بازرگانان، دین اسلام در آنجا گسترش یافت. اهالی آنجا از قرن پنجم با ورود اعیان اسماعیلیه و در رأس آن‌ها ناصرخسرو قبادیانی، به اسماعیلیه گرویدند. تاشکورگان در قرن هفتم جزو فرمانروایی یوآنِ مغول شد و با ورود سربازان مسلمان همراه این قوم، اسلام در آنجا گسترش یافت. در قرن سیزدهم نفوذ مبلغان آقاخان محلاتی (متوفی ۱۲۹۹) که از هند اعزام می‌شدند، موجب گرایش اسماعیلیان تاشکورگان به شاخهٔ «خواجوی» شد که هنوز هم ادامه دارد. تاشکورگان در این قرن برای مدتی همراه با دیگر سرزمین‌های سین‌کیانگ جزو حکومت ترکستان شرقی به رهبری یعقوب بیگ شد، اما بار دیگر به چین پیوست (لی ـ شین هوا، ص ۴۷۵ـ ۴۸۶؛ ما ـ تونگ، ص ۴۸ـ۵۰).
از آثار مهم تاشکورگان، قلعه‌ای قدیمی در مسیر جادهٔ ابریشم جنوبی است که از سنگ و ملاط ساخته شده‌است.
ولایت مدرن کاشغر، در سال ۱۹۱۳ میلادی، دومین سال حاکمیت جمهوری چین تشکیل شد. ولایت کاشغر در آن زمان شامل اراضی امروزی این ولایت، علاوه بر ولایت ختن و ولایت خودمختار قزل‌سو قرقیز (بجز شهرستان آقچی) بود. ولایت کاشغر شامل ۱۲ شهرستان بود، منجمله شهرستان تاشکورگان.
در سالهای ۱۹۳۳ و ۱۹۳۴ میلادی، در منطقهٔ کاشغر که در آن زمان شامل ولایت خودمختار قزل‌سو نیز می‌شد، در طی شورشی علیه حکومت استانی وفادار به جمهوری چین، کشور جدیدی به طول دو سال با نام جمهوری اسلامی ترکستان شرقی اعلام شده بود که شامل شهرستان تاشکورگان نیز می‌شد.
«شهرستان تاشکورگان» در تاریخ سپتامبر ۱۹۵۴ میلادی، به «شهرستان خودمختار تاشکورگان تاجیک» ارتقاء یافت.
یک سال بعد، در سال ۱۹۵۵ میلادی، بخشی از اراضی این شهرستان، شامل قصبهٔ بولونگکول ضمیمهٔ شهرستان آق‌تو در ولایت خودمختار قزل‌سو قرقیز شد.
جمعیت تاشکورگان ۳۰٬۰۰۰ نفر است. حدود ۸۴٪ ساکنان تاشکورگان از قوم پامیری هستند که در چین "تاجیک" نامیده می‌شوند اما مشابه پامیری‌های تاجیکستان و افغانستان هستند. آن‌ها به زبان تاجیکی صحبت نمی‌کنند و زبان بیشتر آن‌ها زبان سریکالی و عده کمتری زبان وخی است که هر دو از گروه زبان‌های پامیری در شاخه زبان‌های ایرانی شرقی است.
تاشکورگان از لحاظ اقتصادی، جزو مناطق نسبتاً فقیر چین است و اقتصاد آن مبتنی بر کشاورزی، به ویژه کشت غلات، و دامداری (پرورش گاو و گوسفند) است. اقتصاد تاشکورگان در دهه‌های اخیر، به سبب اتخاذ سیاست دروازه‌های باز چین (از ۱۳۵۹ ش / ۱۹۸۰) و اولویت یافتن توسعة اقتصادیِ مناطقِ مسلمان‌نشین شمال غربی چین در برنامة جامع ۱۳۷۲ ـ ۱۳۷۹ ش / ۱۹۹۳ ـ ۲۰۰۰، رونق داشته‌است. کد تلفنی تاشکورگان ۸۴۵۲۵۰ است.
Lands routes of the silk roads and the cultural exchanges between the East and West before the 10th century , Peking: Unesco and New World, 1996; Li-Xinhua, Islan Zai Zhongua de Lishi (تاریخ اسلام در چین ) , Peking 1998 ; Ma-Sukong , "Wo Guo Tajike Zu
Isilan Maza Zhong the Wen Hua du he Xian Xian" (مزارهای اسلامی قوم تاجیک در چین و ویژگی‌های فرهنگی آن ) , Xiyu Yanjiu, no.4 (1991); Ma-Tong , Zhong Guo Xibei Islan Jiao (ویژگیهای اسلام در شمال غربی چین ) , Sinkiang 1990; Sinkiang Weiwuer Zi Zhi qu Difang Zhi bian Zuan Weiyuanhui, Sinkiang Nianjian 1991 (کتاب سال 1991 سین کیانگ ) , Sinkiang 1991.
دگرگونی زمان بدهی (به انگلیسی: Debt rescheduling) طولانی تر شدن زمان بازپرداخت بدهی، قرض یا بخشیدن بخشی از وام برای تاریخ مشخصی است.
مسابقات جهانی ژیمناستیک هنری یکی از مسابقات جهانی ژیمناستیک است که از سال ۱۹۰۳ تاکنون برگزار می‌شود.
پرداخت (به انگلیسی: Payment) انتقال پول بین دو طرف یک معامله است. تمامی پرداخت‌ها در ایران باید تحت نظارت بانک مرکزی ایران و از طریق شبکه پرداخت الکترونیکی شاپرک انجام شود.
شرکت‌های پرداخت الکترونیک مسئولیت ارائه خدمات پرداخت را در کشور دارند که بانک مرکزی تنها به ۱۲ شرکت مجوز داده و دیگر به شرکت‌های جدید مجوزی داده نمی‌شود.
تنها دو ابزار برای انجام عملیات پرداخت در کشور توسط شرکت‌های پرداخت ارائه می‌شود.
۱- دستگاه کارتخوان (برای کسب و کارهای فیزیکی)
۲- درگاه پرداخت اینترنتی (برای کسب و کارهای آنلاین)
به غیر از این دو ابزار برای مدتی کدهای USSD نیز برای ارائه خدمات پرداخت استفاده شد که به دلیل نا امنی اجازه استفاده از این زیرساخت توسط بانک مرکزی متوقف شد.
http://way2pay.ir/47595
نیازهای نوینی در صنعت پرداخت به وجود آمده که شرکت‌های پرداخت با ابزارهای موجود توانایی پاسخ گویی به این نیازها و ارائه ابزار مناسب به آن‌ها را ندارند. و در این شرایط شرکت‌های استارتاپ جدیدی در حوزه فین تک ظهور کرده‌اند که خدمات ارزش افزوده بر بستر درگاه پرداخت اینترنتی ارائه می‌کنند.انواع روش‌های پرداخت اینترنتی را می‌توان در دو دسته‌بندی مجزا بررسی کرد که دسته‌‌ی اول شامل انواع روش‌های پرداخت الکترونیکی در سیستم پرداخت اعتباری و دسته‌ی دوم انواع روش‌های پرداخت الکترونیکی در سیستم پرداخت نقدی را شامل می‌شود.ه صورت کلی سیستم‌های پرداخت الکترونیکی عبارت‌اند از ارسال تراکنش هر پرداخت، روی یک شبکه‌ی گسترده برای خریداری یک کالای فیزیکی یا خدمات سرویس‌دهی و محصولات دیجیتال. برخلاف روش‌های فروش آفلاین، در روش پرداخت الکترونیکی تمام عناصر یک مبادله، در یک زمان مشخص، در یک شبکه‌ی واحد با یکدیگر در ارتباط و تبادل داده هستند و از یک هارمونی هماهنگ و منظم پیروی می‌کنند.
شناسه راهکاری است که برای شناسه دار کردن پرداختی‌های اشخاص استفاده می‌شود . ضمن تسهیل در پرداخت با این راهکار پیگیری و ردیابی پرداختی‌های افراد توسط سامانه یکپارچهٔ شناسه به آسانی انجام می‌شود . شناسه در حقیقت یک راهکار موازی و مکمل است و در کنار سایر روش‌های دریافت و جمع‌آوری مطالبات مالی که افراد و سازمان‌ها از آن‌ها استفاده می‌کنند، فرایند وصول مطالبات را تسهیل می‌کنند . مجموعه‌هایی که از خدمات سامانه استفاده می‌کنند در زمان اعلام مطالبه خود به مشتری، شناسه قبض و شناسه پرداخت متناظر با آن پرداخت را هم به مشتری اعلام می نمایند و مشتری می‌تواند در کنار سایر روش‌ها با استفاده از قبض نسبت به پرداخت وجه اقدام نماید .که توسط شرکت شناسه راه اندازی در ایران راه اندازی شده‌است.شناسه راهکاری است که برای شناسه دار کردن پرداختی های اشخاص استفاده می شود . ضمن تسهیل در پرداخت با این راهکار پیگیری و ردیابی پرداختی های افراد توسط سامانه یکپارچه ی شناسه به آسانی انجام می شود . شناسه در حقیقت یک راهکار موازی و مکمل است و در کنار سایر روش های دریافت و جمع آوری مطالبات مالی که افراد و سازمان ها از آنها استفاده می کنند ، فرآیند وصول مطالبات را تسهیل می کنند . مجموعه هایی که از خدمات سامانه استفاده می کنند در زمان اعلام مطالبه خود به مشتری ، شناسه قبض و شناسه پرداخت متناظر با آن پرداخت را هم به مشتری اعلام می نمایند و مشتری می تواند در کنار سایر روش ها با استفاده از قبض نسبت به پرداخت وجه اقدام نماید .
عنصر نیتروژن(N) به طور طبیعی از دو ایزوتوپ پایدار نیتروژن-۱۴ و نیتروژن-۱۵ تشکیل شده است. تا به حال پانزده ایزوتوپ پرتوزا از نیتروژن شناسایی شده است که جرم اتمی آن‌ها بین ۱۰ تا ۲۵ است.
سرخرگ‌های فوق‌کلیوی میانی (به انگلیسی: middle capsular arteries; suprarenal arteries) شامل ۲ سرخرگ هستند که هریک از یک طرف از آئورت شکمی که رو به روی سرخرگ مزانتریک بالایی قرار دارد جریان می‌گیرند. پس از گذشت از پایه دیافراگم (به انگلیسی: Crus of diaphragm) به غده فوق کلیوی می‌رسند و سپس به سرخرگ کلیوی و سرخرگ حاجزی تحتانی متصل می‌شوند.
ایزوتوپ پرتوزای مصنوعی به
ایزوتوپ‌های پرتوزایی گفته می‌شود که در طبیعت یافت نمی‌شوند یا نیمه عمر بسیار کوتاهی دارند. نمونه‌هایی از این ایزوتوپ‌ها تکنسیم-۹۵ و پرومتیم-۱۴۶ است. این ایزوتوپ‌ها معمولاً در دستگاه‌های شتاب‌دهنده ذرات تولید می‌شوند
که در رابطهٔ بالا AZX ایزوتوپ اولیه با عدد جرمی A و عدد اتمی Z و A+1ZX رادیوایزوتوپ با عدد جرمی A+۱ و عدد اتمی Z است که در این رادیوایزوتوپ γ گسیل می‌شود.
که در آن AZX هسته‌ای با عدد جرمی A و عدد اتمی Z و ۱۱P پروتون و AZ+1Y رادیوایزوتوپ حاصله با عدد جرمی A و عدد اتمی Z+۱ و n نیز نوترون می‌باشد.