payamvha/North_RAG huggingface dataset:
و مدل‌سازی شناختی سعی بر این دارند که بعضی از خصوصیات مدار‌های عصبی را شبیه‌سازی کنند. این دو اگرچه در روش‌هاشان به هم شبیه هستند اما هدف هوش مصنوعی حل مسائل مشخصی است در حالی که هدف مدل سازی شناختی ساخت مدل‌های ریاضی سامانه‌های نورونی زیستی است. مدار‌های عصبی زیستی. مدار‌های عصبی زیستی مجموعه‌ای بسیار عظیم از پردازشگرهای موازی به نام نورون اند که به صورت هماهنگ برای حل مسئله عمل می‌کنند و توسط سیناپس‌ها (ارتباط‌های الکتروشیمیایی) اطلاعات را منتقل می‌کنند. در این مدار‌ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه سلول‌ها
این مدار‌ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه سلول‌ها می‌توانند نبود آن را جبران کرده و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. این مدار‌ها قادر به یادگیری‌اند. مثلاً با اعمال سوزش به سلول‌های عصبی لامسه، سلول‌ها یادمی‌گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سامانه می‌آموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در این سامانه‌ها به صورت تطبیقی صورت می‌گیرد، یعنی با استفاده ازمثال‌ها وزن سیناپس‌ها به گونه‌ای تغییر می‌کند که در صورت دادن ورودی‌های تازه سامانه پاسخ درستی تولید کند. ← مجموع اتصالات نورون‌ها در مغز انسان در
کند. ← مجموع اتصالات نورون‌ها در مغز انسان در کمترین حالت به بیش از ۱۰۰ تریلیون می‌رسد و سرعت سیگنال‌ها در حدود ۲۵۶ مایل بر ساعت (یا ۴۱۱٫۹۹۲ کیلومتر بر ساعت) است. نورون‌ها به‌طور متوسط با ۷٬۰۰۰ سیناپس در ارتباط هستند و کل مغز از 1015 سیناپس تشکیل شده‌است. نورون‌ها می‌توانند بیش از ۱۰۰۰ شاخک دندریت داشته باشند که می‌توانند با ده‌ها هزار سلول دیگر در ارتباط باشند. قطر نورون‌ها بین (0.004 mm) تا (0.1 mm) و طول نورون‌ها بین حدود چند میلی‌متر " کوتاه‌ترین نورون‌ها " تا حدود ۱ متر یا بیشتر متغیر هست؛ و در هر
" تا حدود ۱ متر یا بیشتر متغیر هست؛ و در هر ثانیه با توجه به اینکه حداکثر نرخ آتش هر نورون 200 Hz (هرتز به معنی تعداد چرخه‌ها در یک ثانیه cycle/s) هست 1017 سیگنال الکتریکی در مدار عصبی جریان دارد. به‌طور کلی در هر ثانیه ۲۰٪ - ۵۰٪ نورون‌ها آتش می‌کنند همچنین نورون‌هایی هم که آتش می‌کنند این عمل را چندین بار انجام می‌دهند. ← مغز یک انسان بالغ از نورون‌ها، سلول‌های glial , رگ‌های خونی تشکیل شده‌است و تعداد تخمینی و دقیق تر نورون‌ها در حدود ۸۵±10 billion (میلیارد) هست که برابر با تعداد سلول‌های غیر نورونی مغز
هست که برابر با تعداد سلول‌های غیر نورونی مغز هست (۸۵±10 billion) که از مجموع این نورون‌ها نقشهٔ سه بعدی مغز با توضیحات کار هر یک از بخش‌ها و عوارض ممکن در آسیب دیدگی هر بخش را می‌توانید در لینک 3D brain دنبال کنید که می‌توانید متوجه حجم محاسبات با توجه به تعداد نورون‌های اون بخش مدار عصبی شوید. شباهت نورون‌ها با دیگر سلول‌های بدن. تفاوت نورون‌ها با سلول‌های دیگر بدن. memory و دیتاها در مغز به صورت رمزگذاری شده و در ارتباطات سیناپس بین نورون‌ها، در مدار عصبی ذخیره‌سازی می‌شوند تحقیقات دانشمندان در آمریکا
ذخیره‌سازی می‌شوند تحقیقات دانشمندان در آمریکا بر روی حافظه راه کارهایی را برای پاک کردن و نوشتن مجدد memory خاصی در مغز را تا حدود زیادی ممکن کرده همچنین در تحقیقات اخیر این احتمال نسبتاً ممکن شده که برای افراد تازه‌کار مهارت‌های افراد با تجربه بالا را در مغزشان با استفاده از (جریان‌های پایین الکتریکی) آپلود کرد. افراد مورد آزمایش در طی ان تحقیقات، در طول آزمایش کنترل هواپیما در مدت خیلی کوتاهی عملکردشان به خوبی افرادی که سال‌ها در خلبانی تجربه داشته‌اند شده‌است سلول‌های نورون قابلیت تکثیر را ندارند و
شده‌است سلول‌های نورون قابلیت تکثیر را ندارند و اکثر نورون‌ها در ماه‌های اول تولد تا حدود ۱۸ ماهگی ایجاد می‌شوند و بعد از جابجا شدن در مغز و پیدا کردن جای خود در مغز مسیر تکامل را می پیماینند؛ و عموماً تا آخر عمر همراه فرد خواهند ماند (البته در پیری این احتمال وجود دارد که برخی از ارتباطات ضعیف شوند یا از بین روند یا برخی از نورون‌ها نیز ممکن هست که در روند پیری از بین روند که سبب بیماری‌هایی نظیر فراموشی و . . . می‌گردد). سلول‌های Glial. نوروگلی‌ها یا پی‌چسب‌ها یا یاخته‌های گلیال، یاخته‌های پشتیبان دستگاه
یا یاخته‌های گلیال، یاخته‌های پشتیبان دستگاه عصبی هستند که وظیفه حمایت از یاخته‌های عصبی را بر عهده دارند. یاخته‌های گلیال سیستم عصبی مرکزی را به هم پیوند داده و به طریق فیزیکی و شیمیایی از آن محافظت می‌کنند. علاوه بر این مواد شیمیایی و غذایی مورد نیاز یاخته‌های عصبی را فراهم می‌آورند. وظایف این سلول‌های غیر نورون در مغز برای مدت‌ها باور بر این بود که سلول‌های Glial تأثیری در سیستم neuroTransmission "انتقال عصبی" ندارند ولی یافته‌های neuroscience در قرن ۲۱ تشخیص دادند که این سلول‌ها در بخش‌هایی از
قرن ۲۱ تشخیص دادند که این سلول‌ها در بخش‌هایی از فرایندهای فیزیولوژیکی خاصی شبیه تنفس تأثیرگذارند و همچنین به نورون‌ها در ایجاد ارتباطات سیناپس بین یکدیگر کمک می‌کنند.
جنبش خلق برای آزادی آنگولا-حزب کار (به پرتغالی:Movimento Popular de Libertação de Angola - Partido do Trabalho) معروف به «ام‌پی‌ال‌ای»، حزبی سیاسی در آنگولا است که از سال ۱۹۷۵ قدرت را در این کشور به‌دست دارد. در برخی از منابع فارسی آن را «مپلا» نیز خوانده‌اند. تأسیس. این حزب در سال ۱۹۵۶ از اتحاد دو حزب دیگر تشکیل شد. ام‌پی‌ال‌ای یکی از سه گروه سیاسی بود که علیه تسلط پرتغال در آنگولا مبارزه می‌کردند. از سال ۱۹۸۳ این حزب عنوان «حزب کار» را به نام خود افزوده‌است. حزب EME را منتشر می‌کند. شاخه جوانان حزب
حزب EME را منتشر می‌کند. شاخه جوانان حزب Juventude do Movimento Popular da Libertação de Angola است. حزب به سوسیالیست اینترناسیونال وابسته‌است. کرسی‌ها. در انتخابات ریاست جمهوری ۱۹۹۲ نامزد حزب، ژوزه ادوآردو دوس سانتوس با کسب ۱ ۹۵۳ ۳۳۵ رای (۴۹٫۵۷٪) برنده شد. در انتخابات مجلس ۱۹۹۲ حزب ۲ ۱۲۴ ۱۲۶ رای (۵۳٫۷۴٪، ۱۲۹ کرسی) دریافت کرد. از سال ۱۹۹۸ تا ۲۰۰۳ جوئون لوورنسو دبیرکل این حزب بود و از ۲۶ سپتامبر ۲۰۱۷ به عنوان رئیس‌جمهور آنگولا فعالیت می‌کند.
آنالیز تشخیصی خطی و تشخیص خطی فیشر روش‌های آماری هستند که از جمله در یادگیری ماشین و بازشناخت الگو برای پیدا کردن ترکیب خطی خصوصیاتی که به بهترین صورت دو یا چند کلاس از اشیا را از هم جدا می‌کند، استفاده می‌شوند. آنالیز تشخیصی خطی بسیار به تحلیل واریانس و تحلیل رگرسیونی نزدیک است؛ در هر سهٔ این روش‌های آماری متغیر وابسته به صورت یک ترکیب خطی از متغیرهای دیگر مدل‌سازی می‌شود. با این حال دو روش آخر متغیر وابسته را از نوع فاصله‌ای در نظر می‌گیرند در حالی که آنالیز افتراقی خطی برای متغیرهای وابسته‌ی اسمی یا
آنالیز افتراقی خطی برای متغیرهای وابسته‌ی اسمی یا رتبه‌ای به کار می‌رود. از این رو آنالیز افتراقی خطی به رگرسیون لجستیک شباهت بیشتری دارد. آنالیز تشخیصی خطی همچنین با تحلیل مؤلفه‌های اصلی و تحلیل عاملی هم شباهت دارد؛ هر دوی این روش‌های آماری برای ترکیب خطی متغیرها به شکلی که داده را به بهترین نحو توضیح بدهد به کار می‌روند یک کاربرد عمده‌ی هر دوی این روش‌ها، کاستن تعداد بعدهای داده است. با این حال این روش‌ها تفاوت عمده‌ای با هم دارند: در آنالیز افتراقی خطی، تفاوت کلاس‌ها مدل‌سازی می‌شود در حالی که در تحلیل
تفاوت کلاس‌ها مدل‌سازی می‌شود در حالی که در تحلیل مؤلفه‌های اصلی تفاوت کلاس‌ها نادیده گرفته می‌شود. LDA ارتباط نزدیکی با تحلیل واریانس و تحلیل رگرسیون دارد که سعی دارند یک متغیر مستقل را به عنوان ترکیبی خطی از ویژگی‌های دیگر بیان کنند. این متغیر مستقل در LDA به شکل برچسب یک کلاس است. همچنین LDA ارتباطی تنگاتنگ با تحلیل مؤلفه‌های اصلی PCA دارد. چرا که هر دو متد به دنبال ترکیبی خطی از متغیرهایی هستند که به بهترین نحو داده‌ها را توصیف می‌کنند. LDA همچنین سعی در مدل‌سازی تفاوت بین کلاس‌های مختلف داده‌ها دارد.
مدل‌سازی تفاوت بین کلاس‌های مختلف داده‌ها دارد. از LDA زمانی استفاده می‌شود که اندازه‌های مشاهدات، مقادیر پیوسته باشند. LDA برای دو کلاس. مجموعه‌ای از مشاهدات را به نامformula_1 برای هر نمونه از یک شی یا پدیده با کلاس شناخته شده y در نظر بگیرید. این مجموعه از نمونه‌ها مجموعه آموزش نامیده می‌شود. مسئله دسته‌بندی پیدا کردن یک پیش‌بینی‌کننده (predictor) برای هر کلاس از همان توزیع (نه لزوماً از مجموعه آموزش) داده شده از مجموعه مشاهده x است.. LDA با این فرض که تابع چگالی احتمال شرطی formula_2 و formula_3 هر دو،
چگالی احتمال شرطی formula_2 و formula_3 هر دو، توزیع نرمال با پارامترهای میانگین و کوواریانس formula_4 و formula_5هستند. حال با کمک راه حل بهینه بیز، پیش‌بینی می‌شود که نقاطی درست‌نمایی(likelihood) برای آن‌ها کم‌تر از مقدار آستانه T باشد،از کلاس دوم هستند؛ یعنی: formula_6 بدون هیچ فرض اضافه‌ای دسته‌بندی‌کننده حاصل به عنوان QDA (Quadratic discriminant analysis) شناخته می‌شود. LDA علاوه براین‌ها فرض ساده کننده هم‌واریانسی(Homoscedasticity) (یعنی برابری کوواریانس کلاس‌ها) و کوواریانس‌ها رتبه کامل هستند. در
کلاس‌ها) و کوواریانس‌ها رتبه کامل هستند. در این مورد، اصطلاحات گوناگون باطل می‌شوند و معیار تصمیم آستانه ضرب نقطه ای زیر خواهد بود: formula_7 برای آستانه معین ثابتی به نام c، در حالی که: formula_8 بدین معنی است که معیار یک ورودی که در یک کلاس y جای دارد، تابعی ناب از ترکیب خطی مشاهدات شناخته شده‌است. دیدن این نتیجه از نظر هندسی اغلب مفید است: معیار یک ورودی که در یک کلاس y جای دارد تابعی ناب از پروجکشن فضای چند بعدی نقطه بر روی بردار است (بنابراین، تنها جهت آن را در نظر می‌گیریم). به بیانی دیگر، مشاهده به
آن را در نظر می‌گیریم). به بیانی دیگر، مشاهده به کلاس y تعلق دارد اگر متناظرش در یک طرف معین از ابر صفحه عمود بر واقع شده باشد. موقعیت صفحه توسط مقدار آستانه c تعریف می‌شود. LDA استاندارد برای k کلاس. CDA آنالیز افتراقی استاندارد محورهای مختصاتی (K-1 مختصات استاندارد، K تعداد کلاس‌ها را نشان می‌دهد) را که به بهترین شکل دسته‌ها را از هم مجزا می‌کند، پیدا خواهد کرد. این توابع خطی ناهمبسته هستند و k-1 فضا را از طریق ابر n بعدی از داده‌ها که به بهترین شکل k گروه را از هم مجزا می‌کند. برای جزئیات بیشتر LDA چند
را از هم مجزا می‌کند. برای جزئیات بیشتر LDA چند کلاسه را ببینید. افتراق‌دهنده‌ی خطی فیشر. هرچند مقاله اصلی فیشر رویکرد متفاوتی برای تعریف یک افتراق‌دهنده به کار می‌گیرد و بعضی فرضیات LDA مانند کلاس‌های دارای توزیع نرمال یا کوواریانس برابر کلاس را ندارد، واژه‌های افتراق خطی فیشر و LDA معمولاً به جای یکدیگر به کار می‌روند. دو کلاس از مشاهدات را با میانگین‌ها و کوواریانس‌ها در نظر بگیرید. حالا ترکیب خطی دارای میانگین و واریانس هستند. افتراق‌دهنده فیشر بین این دو توزیع را به صورت نسبت واریانس بین دو کلاس به
دو توزیع را به صورت نسبت واریانس بین دو کلاس به واریانس درون دو کلاس تعریف کرد: formula_9 به عبارت دیگر این مقدار، مقیاسی از نسبت سیگنال به نویز برای برچسب گذاری کلاس است. می‌توان نشان داد که حداکثر جداسازی زمانی اتفاق می‌افتد که: formula_10 وقتی که فرضیات LDA ارضا شد، معادله بالا معادل با LDA خواهد بود. حتماً به یاد داشته باشید که بردار بردار نرمال ابرصفحه جداکننده است. به عنوان یک مثال، در یک مسئله دوبعدی، خطی که دو گروه را به بهترین شکل تقسیم می‌کند عمودمنصف است. به‌طور کلی، نقاط داده‌ای که باید جدا
است. به‌طور کلی، نقاط داده‌ای که باید جدا شوند باید بر روی بردار formula_11 تصویر شوند. پس آستانه‌ای که به بهترین وجه داده را جداسازی می‌کند از تحلیل توزیع یک‌بعدی انتخاب می‌شود. قاعده‌ای کلی برای آستانه وجود ندارد. به هر حال، اگر تصاویر نقاط از هر دو کلاس تقریباً یک توزیع را نشان دهد، ابرصفحه وسط تصاویر دو مرکز یک انتخاب مناسب خواهد بود. در این مورد پارامتر c در شرط آستانه صریحاً به صورت زیر خواهد بود: formula_12 LDA چند کلاسه. وقتی که بیش از یک کلاس وجود داشته باشد، همان معادلات و روابطی که در تکنیک
داشته باشد، همان معادلات و روابطی که در تکنیک افتراقی فیشر به کار می‌روند را می‌توان برای پیدا کردن آن زیرفضایی به کار برد که به‌نظر می‌رسد می‌تواند تمام دامنه‌ی تغییرپذیری داده‌ها در کلاس‌های گوناگون را نشان دهد. چنین تعمیمی به واسطه‌ی کارهای C.R. Rao به دست آمده است. فرض کنید هر کلاس از C کلاس یک میانگینformula_13 و یک کوواریانس formula_14 دارد. پس تغییرپذیری بین کلاس‌ها ممکن است با استفاده از نمونه کوواریانس میانگین‌های کلاس تعریف شود: formula_15 در حالی که میانگین، میانگین، کلاس‌ها است. جداسازی کلاس در
که میانگین، میانگین، کلاس‌ها است. جداسازی کلاس در یک جهت در این مورد با عبارت زیر داده خواهد شد: formula_16 معنی اش این است که وقتی یک بردار ویژه از باشد جداسازی، معادل با مقدار ویژه متناظرش خواهد بود. اگر formula_17 قطری باشد، تغییرپذیری بین ابعاد (features) در زیرفضای گسترش یافته با بردارهای ویژه متناظر با c-1 امین مقدار ویژه بزرگ‌تر (به این علت که سلسله از c-1 در اکثر است). چنین بردارهای ویژه ای مانند PCA در ابتدا در کاهش ابعاد استفاده می‌شدند. بردارهای ویژه متناظر با مقادیر ویژه کوچک‌تر برای انتخاب
ویژه متناظر با مقادیر ویژه کوچک‌تر برای انتخاب داده‌های آموزش حساس‌تر است، و اغلب لازم است تا مرتب‌سازی توصیف شده در بخش بعد را به کار برد. اگر به جای کاهش ابعاد دسته‌بندی موردنیاز باشد، تعدادی تکنیک جایگزین وجود دارد. برای مثال، کلاس‌ها را می‌توان پارتیشن‌بندی کرد و آنالیز افتراقی فیشر استاندارد یا LDA را برای دسته‌بندی هر پارتیشن به کار برد. یک مثال رایج از این رویکرد "یکی در برابر بقیه" است، وقتی که نقاط از یک کلاس در یک گروه قرار می‌گیرند، و هر چیز دیگر در دیگری، سپس LDA اعمال می‌شود. که این کار به C
در دیگری، سپس LDA اعمال می‌شود. که این کار به C classifier منتج می‌شود، که نتایج آن ترکیب می‌شود. روش رایج دیگری دسته‌بندی جفتی است، جایی که یک دسته‌بند جدید برای هر جفت از کلاس‌ها ایجاد می‌شود (در مجموع C-1 دسته بندی‌کننده داده می‌شود)، با ترکیب دسته‌بندی کننده‌های منفرد برای تولید یک دسته‌بندی‌کننده نهایی. کاربرد عملی. در عمل، میانگین کلاس‌ها و کوواریانس‌ها معلوم نیست. هرچند می‌توان آن‌ها را از مجموعه آموزش تخمین زد. برآورد بیش‌ترین درست‌نمایی (maximum likelihood estimate) یا برآورد پسین حداکثر(maximum a
estimate) یا برآورد پسین حداکثر(maximum a posteriori) را می‌توان به جای مقدار دقیق در معادلات بالا به کار برد. اگرچه برآورد کوواریانس بعضی مواقع بهینه در نظر گرفته شده‌است، به این معنی نیست که افتراق به‌دست آمده با جایگزینی این مقادیر همیشه بهینه باشد، حتی اگر فرض توزیع نرمال کلاس‌ها درست باشد. پیچیدگی دیگر در اعمال LDA و افتراق‌دهنده‌ی فیشر به داده‌های واقعی وقتی که تعداد مشاهدات هر نمونه از تعداد نمونه‌ها کم‌تر باشد روی می‌دهد. در این مورد، برآورد کوواریانس full rank نیست، پس نمی‌تواند معکوس شود. روش‌های
full rank نیست، پس نمی‌تواند معکوس شود. روش‌های گوناگونی برای حل این مشکل وجود دارد. یک روش استفاده از شبه معکوس به جای ماتریس معکوس معمولی در فرمول بالاست. به هر حال، پایداری بهتر عددی با پرتو اندازی (پروجکشن) مسئله بر زیرفضای گسترش یافته با ممکن است به‌دست آید. راهبرد دیگر برای حل مشکل اندازه نمونه استفاده از یک برآوردگر انقباضی (Shrinkage estimator) از ماتریس کوواریانس است، به بیان ریاضی: formula_18 formula_19 ماتریس همانی است، و formula_20 پارامتر منظم‌کننده (regularization parameter) یا شدت انقباض
(regularization parameter) یا شدت انقباض است. این کار، مبنای آنالیز افتراقی منظم‌سازی شده یا آنالیز افتراقی انقباضی را فراهم می‌کند. همچنین در بسیاری از موارد عملی افتراق خطی مفید نیست. LDA و افتراق‌دهنده‌ی فیشر با استفاده از ترفند کرنل Kernel method قابل تعمیم به دسته‌بندی غیرخطی هستند. در اینجا مشاهدات اصلی به صورت مؤثر به یک فضای غیرخطی بالاتر نگاشت می‌شوند. دسته‌بندی خطی در این فضای غیرخطی معادل دسته‌بندی غیرخطی در فضای اصلی است. مثال بسیار رایج روش کرنل افتراقی فیشر kernel Fisher discriminant است. LDA
افتراقی فیشر kernel Fisher discriminant است. LDA قابل تعمیم به آنالیز افتراقی چند دسته‌ایی نیز است، وقتی که c یک متغیر رتبه‌ای با N حالت ممکن به جای دو حالت باشد. به‌طور مشابه، اگر چگالی‌های شرطی کلاس با یک کوواریانس مشترک نرمال باشد، آماره بسنده برای مقادیری از N تصویر (پروجکشن) است، که زیرفضایی است که با N میانگین گسترش یافته‌است، با affine projected که به وسیله ماتریس کوواریانس معکوس. این پروجکشن‌ها در حل یک مسئله مقدار ویژه تعمیم یافته یافت می‌شوند، جایی که صورت ماتریس کوواریانسی است که با درنظرگرفتن
که صورت ماتریس کوواریانسی است که با درنظرگرفتن میانگین‌ها به عنوان نمونه‌ها تشکیل شده‌است، و مخرج ماتریس کوواریانس مشترک است.
جبهه آزادیبخش میهنی نام حزبی سیاسی در کشور الجزایر است که در سال ۱۹۵۴ در آن کشور ایجاد شد. این حزب سیاسی در انتخابات مجلس ۲۰۰۲، دو میلیون ششصد و هیجده هزار و سه رای (۳۵٫۳٪، ۱۹۹ کرسی) کسب کرد. گفتنی است که در انتخابات ریاست جمهوری ۲۰۰۴ نامزد حزب، علی بنفلیس به ۶۵۳ ۹۵۱ رای (۶٫۴٪) دست یافت.
فراخوان میهنی برای مردم‌سالاری (به عربی: التجمع الوطنی الدیمقراطی، به فرانسوی: Rassemblement National Démocratique) حزبی سیاسی در الجزایر است. رهبر حزب احمد اویحیی است. در انتخابات مجلس ۲۰۰۲ حزب ۴۶۱٬۶۱۰ رای (۸٫۲٪، ۴۷ کرسی) دریافت کرد. در انتخابات ریاست جمهوری ۲۰۰۴ نامزد حزب، عبدالعزیز بوتفلیقه با کسب ۷٬۲۳۶٬۵۱۸ رای (۸۵٪) برنده شد.
یونیتا با نام کامل حزبی سیاسی در آنگولا است. این حزب در سال ۱۹۶۶ توسط جوناس ساویمبی ایجاد شد. در انتخابات ریاست جمهوری ۱۹۹۲ نامزد حزب، Jonas Savimbi به ۱ ۵۷۹ ۲۹۸ رای (۴۰٫۰۷٪) دست یافت. در انتخابات مجلس ۱۹۹۲ حزب ۱ ۳۴۷ ۶۳۶ رای (۳۴٫۱۰٪، ۷۰ کرسی) دریافت کرد.
جنبش حقوق بشر و مردم‌سالاری ("Human Rights and Democracy Movement") حزبی سیاسی در ساموآ است. رهبر حزب Uliti Uata است. در انتخابات مجلس ۲۰۰۵ حزب ۷ کرسی دریافت کرد.
حزب حمایت از حقوق بشر ("Human Rights Protection Party") حزبی سیاسی در تونگا است. رهبر حزب Tuila'epa Sailele Malielegaoi است. در انتخابات مجلس ۲۰۰۱ حزب ۳۰ کرسی دریافت کرد.
حزب کمونیست برزیل (Partido Comunista do Brasil) حزبی کمونیست در برزیل است. حزب در سال ۱۹۲۲ ایجاد شد. رییس حزب José Renato Rabelo است. حزب Vermelho را منتشر می‌کند. شاخه جوانان حزب União da Juventude Socialista است. در انتخابات مجلس ۲۰۰۲ حزب ۱٬۹۶۷٬۸۳۳ رای (۲٫۲٪، ۱۲ کرسی) دریافت کرد.
حزب کمونیست شیلی ("Partido Comunista de Chile") حزبی کمونیست در کشور شیلی است. این حزب در سال ۱۹۱۲ توسط لوئیس امیلیو رکابارن ایجاد شد. حزب کمونیست شیلی در انتخابات ۲۰۰۵ پارلمان این کشور شرکت کرد و ۵٫۱۳٪ آراء را به‌دست‌آورد ولی کرسی کسب نکرد. رهبر کنونی این حزب گی یه رمو ته یر است. نشریه حزب ال‌سیگلو (El Siglo) نام دارد و شاخه جوانان حزب به نام جوانان کمونیست (Juventudes Comunistas) نامیده می‌شود.
حزب کمونیست ونزوئلا (Partido Comunista de Venezuela) حزبی سیاسی در ونزوئلا است و رهبری کنونی آن به ععده پدرو اورتگا است. این حزب در ۵ مارس ۱۹۳۱ و به عنوان سازمانی زیرزمینی تأسیس شد و نماینده ونزوئلا در کمینترن بود. این حزب از هوگو چاوز و انقلاب بولیواری او حمایت می‌کند و عضوی از انجمن سائو پائولو است. سازمان جوانان حزب «جوانان کمونیست ونزوئلا» ("Juventud Comunista de Venezuela") است. حزب "Tribuna Popular" را منتشر می‌کند. در انتخابات مجلس ۲۰۰۵ حزب ۱۳۳ ۶۸۶ رای (۸ کرسی) دریافت کرد.
حزب تلوگو دسام (به زبان تلوگو: తెలుగు దేశం، به انگلیسی: Telugu Desam Party) یک حزبی سیاسی در هند است. این حزب در سال ۱۹۸۲ توسط ان.تی. راما رائو ایجاد شد و رهبر کنونی آن ان. چاندرابابو نایدو است. حزب تلوگو دسام در انتخابات مجلس ۲۰۰۴ حزب ۱۱ ۸۴۴ ۸۱۱ رای (۳٫۰٪, ۵ کرسی) دریافت کرد. شاخه جوانان حزب تلوگو یوواتها نام دارد. منابع. ویکی‌پدیای انگلیسی. پیوند به بیرون. List OF Political Members
حزب آنا دراویدا مونترا کاژاگام حزبی سیاسی در هند است. این حزب در سال ۱۹۷۲ بدست ام.جی. راماچاندران بنیان نهاده شد. هم‌اکنون رهبر حزب جی. جایالالیتا است. حزب آنا دراویدا مونترا کاژاگام، در انتخابات مجلس ۲۰۰۴ تعداد ۸ ۵۴۷ ۰۱۴ رای (۲٫۲٪) دریافت کرد. ولی حزب موفق به کسب کرسی در مجلس نشد.
جانتا دال (متحد) یکی از حزب‌های سیاسی در هند است. این حزب بیشتر در ایالت‌های بیهار و کارناتاکا حضور سیاسی دارد. رهبر حزب نیتیش کومار است. حزب کنونی از ادغام جانتا دال (متحد) اولیه با حزب ساماتا در سی‌ام اکتبر ۲۰۰۳ تشکیل شد. جاناتا دال یکی از اعضاء ائتلاف دموکراتیک ملی است. جاناتا دال (متحد) در انتخابات مجلس ۲۰۰۴ حزب ۲۰۹٬۹۲۴٬۹ رای (۲٫۶٪ [۸ کرسی]) دریافت کرد. منابع. ویکی‌پدیای انگلیسی.
کنگره ترینامول () (Trinamool Congress) یکی از حزب‌های سیاسی هند است. این حزب در سال ۲۰۰۴ میلادی بر پا شد و رهبر آن مامانتا بانرجی (Mamanta Banerjee) است. این حزب نشریه‌ای به نام ترینامول منتشر می‌کند. شاخه جوانان این حزب «کنگره جوانان نرینامول» نام دارد. کنگره ترینامول ملی‌گرا در انتخابات مجلس ۲۰۰۴ حزب ۸ ۰۴۷ ۷۷۱ رای (۲٫۱٪، ۲ کرسی) دریافت کرد. منابع. ویکی‌پدیای انگلیسی.
کنگره ملی هند (همچنین با نام حزب کنگره و به صورت مخفف با عنوان INC هم مشهور است) یکی از بزرگ‌ترین احزاب سیاسی هند است. این حزب در سال ۱۸۸۵ توسط آلن اکتاوین هیوم، دادابای نائوروجی، دینشاو واچا، وومش چاندرا بونرجی، سورندرانات بانرجی، منموهن گوش و ویلیام وددربورن تأسیس شد. این حزب با ۱۵ میلیون نفر عضو و بیش از هفتاد میلیون هوادار رهبری جنبش استقلال خواهی هند را علیه بریتانیایی‌های حاکم بر هند را بر عهده داشت. بعد از استقلال هند در سال ۱۹۴۷ این حزب کنگره توانست با رهبری خانواده نهرو و گاندی به حزبی ملی و سرشناس
رهبری خانواده نهرو و گاندی به حزبی ملی و سرشناس تبدیل شود. البته چالش در رهبری این حزب در دهه‌های اخیر بعضاً دیده شده است. در پانزدهمین مجلس ملی هند (لوک‌سابا) که شروع آن از سال ۲۰۰۹ بوده، اکثریتی ۲۰۶ عضوی از بیش از ۵۴۳ عضو مجلس از اعضای این حزب بوده‌اند. این حزب در حال حاضر ریاست جبهه متحد ترقی خواه را بر عهده دارد. حزب کنگره تنها حزبی است که در سه انتخابات هند طی سال‌های ۱۹۹۹، ۲۰۰۴ و ۲۰۰۹ بیش از صد میلیون رأی آورده است. رهبر حزب ملکرجون خرگه است. ارگان این حزب کنگره ساندش نام دارد. شاخه جوانان حزب با نام
حزب کنگره ساندش نام دارد. شاخه جوانان حزب با نام کنگره جوانان هند معروف است. در انتخابات مجلس ۲۰۰۴ حزب ۱۰۳ ۴۰۵ ۲۷۲ رأی (۲۶٫۷٪، ۱۴۵ کرسی) دریافت کرد. منابع. ویکی‌پدیای انگلیسی.
بلوک پیشرو سراسری هند حزبی سیاسی ملی‌گرا درهند است. این حزب را سوباس چاندرا بوز در سال ۱۹۳۹ ایجاد کرد. دبیرکل حزب دبراتا بیسواس است. شاخه جوانان حزب اتحادیه سراسری جوانان هند است. در انتخابات مجلس ۲۰۰۴ حزب ۱۳۶۵۰۵۵ رای (۰٫۲٪ ٫ ۳ کرسی) دریافت کرد.
Revolutionary Socialist Party حزبی کمونیست در هند است. حزب در سال ۱۹۴۰ ایجاد شد. دبیرکل حزب K. Pankajakshan است. شاخه جوانان حزب Revolutionary Youth Front است. در انتخابات مجلس ۲۰۰۴ حزب ۱ ۷۱۷ ۲۲۸ رای (۰٫۴٪، ۳ کرسی) دریافت کرد.
حزب کمونیست هند حزبی سیاسی در هند است. دبیرکل کنونی آن آ.ب. باردهان است. این دولت در حال حاضر بخشی از جبهه چپ است و از دولت کنونی «ائتلاف پیشروی متحد» به رهبری کنگره ملی هند دفاع می‌کند (گرچه عضوی از آن نیست). این حزب در ایالت‌های بنگال غربی، مانیپور، کرالا و تریپورا بخشی از دولت ایالتی است و در بعضی کابینه‌ها، وزیر دارد. فدراسیون سراسری جوانان هند سازمان جوانان این حزب است. فدراسیون ملی زنان هند، کنگره سراسری اتحادیه‌های کارگری هند، فدراسیون سراسری دانشجویان هند، از سایر سازمان‌های جنبی این حزب هستند. در
هند، از سایر سازمان‌های جنبی این حزب هستند. در انتخابات مجلس ۲۰۰۴ حزب ۵ ۴۳۴ ۷۳۸ رای (۱٫۴٪, ۱۰ کرسی) دریافت کرد. تاریخ. در جنبش کمونیستی هند بر سر تاریخ تأسیس این حزب اختلاف نظر وجود دارد. خود حزب کمونیست ۲۶ دسامبر ۱۹۲۵ را روز تأسیس اعلام کرده‌است. اما حزب کمونیست هند (مارکسیست) (که از آن منشعب شده‌است) سال تأسیس را ۱۹۲۰ در اتحاد شوروی می‌داند. در سال ۱۹۶۴ گروهی از این حزب منشعب شده و حزب کمونیست هند (مارکسیست) بنیان گذاشتند. این خود سرآغاز انشعابات متعدد در جنبش کمونیستی هند بود. در ادبیات. آروندهاتی روی
جنبش کمونیستی هند بود. در ادبیات. آروندهاتی روی در کتاب معروف «خدای چیزهای کوچک» که برنده جایزه بوکر شد، گریزی هم به تاریخ این حزب و ماجرای قدرت‌گیری و انشعاب در آن می‌زند.
حزب کمونیست هند (مارکسیست) حزبی سیاسی در هند است و دبیرکل کنونی آن پراکاش کارات است. در حال حاضر این حزب در سه ایالت هند (کرالا، بنگال غربی و تریپورا) حکومت می‌کند و سرکار است. این حزب عضوی از «جبهه چپ» است. تأسیس. این حزب در ۱۹۶۴ به عنوان انشعابی از حزب کمونیست هند تأسیس شد. این حزب سازمان جوانانی با نام «فدراسیون جوانان دموکرات هند» دارد. در انتخابات مجلس ۲۰۰۴ حزب ۲۲ ۰۶۱ ۶۷۷ رای (۵٫۷٪، ۴۳ کرسی) دریافت کرد. حزب کمونیست هند بالاترین حزب حزب سیاسی در این کشور است. این حزب در سال ۲۰۱۶، ادعا کرد که ۱٬۰۹۴٬۸۶۷
است. این حزب در سال ۲۰۱۶، ادعا کرد که ۱٬۰۹۴٬۸۶۷ عضو دارد.
حزب سوسیالیست بنگال غربی (WBSP) حزبی سیاسی سوسیالیست در ایالت بنگال غربی هند است. این حزب از انشعابی که در دهه ۱۹۸۰ میان سوسیالیست‌های بنگالی رخ داد پدید آمد. شاخه دیگر نام حزب سوسیالیت دموکرات به خود گرفت. رهبر این حزب کیرانموی ناندا وزیر شیلات در دولت بنگال غربی است. حزب سوسیالیت بنگال غربی گاه تهدید به ترک جبهه چپگرا نموده است. منابع. Wikipedia contributors, "West Bengal Socialist Party," Wikipedia, The Free Encyclopedia,
Party," Wikipedia, The Free Encyclopedia, http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=West_Bengal_Socialist_Party&amp;oldid=173828468
حزب استقلال حزبی سیاسی ملی‌گرا درمراکش است. شاخه جوانان حزب Jeunesse du Parti Istiqlal است. در انتخابات مجلس ۲۰۰۲ حزب ۴۸ کرسی دریافت کرد. این یک حزب محافظه کار و عضو اتحادیه دموکرات بین‌المللی و دموکرات میانه است. استقلال رهبری یک دولت ائتلافی تحت حاکمیت عباس الفسی از ۱۹ سپتامبر ۲۰۰۷ تا ۲۹ نوامبر ۲۰۱۱ بود. از سال ۲۰۱۳، اپوزیسیون رسمی بوده‌است. تاریخچه. این حزب در آوریل ۱۹۳۷ تأسیس شد. به عنوان حزب ملی استقلال، که در سال ۱۰ دسامبر ۱۹۴۳ به حزب استقلال معرفی شد. استقلال ۵۲ کرسی از ۳۲۵ کرسی را در انتخابات
شد. استقلال ۵۲ کرسی از ۳۲۵ کرسی را در انتخابات پارلمانی بیش از هر حزب دیگری در ۷ سپتامبر ۲۰۰۷ برگزار شد گرفت و پس از آن رهبر حزب، عباس الفسی، توسط پادشاه محمد چهارم در تاریخ ۱۹ سپتامبر ۲۰۰۷ نخست وزیر شد. این حزب ۶۰ کرسی از ۳۲۵ کرسی را در انتخابات پارلمانی که در نوامبر ۲۰۱۱ برگزار شد و حزب دوم در پارلمان بود، به دست آورد.
لیگ دموکراتیک-جنبش برای حزب کار ("Ligue Démocratique-Mouvement pour le Parti du Travail") حزبی سیاسی سوسیالیست در سنگال است. حزب در سال ۱۹۷۵ ایجاد شد. دبیرکل حزب عبدالله بثلی است. شاخه جوانان حزب جنبش جوانان دموکراتیک است. حزب در انتخابات مجلس ۲۰۰۱ شرکت کرد.
حزب استقلال و کار ("Parti de l'Indépendence et du Travail") حزبی کمونیست در سنگال است. حزب در سال ۱۹۵۷ تأسیس شد. دبیرکل حزب امات دانسوکو است. حزب "Daan Doole" را منتشر می‌کند. سازمان جوانان حزب "Union de la Jeunesse Démocratique Alboury Ndiaye" است. در انتخابات مجلس ۲۰۰۱ حزب ۱ کرسی دریافت کرد.
حزب سوسیال‌دموکرات اتریش (به آلمانی "Sozialdemokratische Partei Österreichs") حزبی سیاسی سوسیال دمکرات در اتریش است. حزب در سال ۱۸۸۸ ایجاد شد. در پی استعفای صدراعظم پیشین اتریش ورنر فایمان، از سال ۲۰۱۶ کریستین کرن (Christian Kern) رهبر حزب است که همزمان مقام صدراعظمی اتریش را نیز برعهده دارد. شاخه جوانان حزب Sozialistische Jugend Österreich نام دارد. در انتخابات مجلس ۲۰۰۲ حزب ۱ ۷۹۲ ۴۹۹ رای (۳۶٫۵۱٪, ۶۹ کرسی) دریافت کرد. در انتخابات ریاست جمهوری اتریش ۲۰۰۲ نامزد حزب، هانس فیشر (Heinz Fischer) با کسب ۲ ۱۶۶ ۶۹۰