payamvha/North_RAG huggingface dataset:
رازآمیز نشان دادن مسیحیت استوار بوده‌است. او سعی کرده‌است شوالیه گری مسیحی را به کمک افراد تاًثیرگذار جامعه به صورت مخفی ایجاد کند و در این راه از افرادی که از نظر اقتصادی، فرهنگی و موقعیت اجتماعی بالائی در جامعه دارند استفاده کند. او همچنین ادعا کرد که دیر صهیون شاخه‌ای از خانواده کاتولیک است که در صومعه بانوی کوه صهیون در سال ۱۰۹۹ تشکیل شده بود و بنیان‌گذار آن را شوالیه Godfrey of Bouillon عنوان کرد. در سال ۱۹۶۰ پلاتارد ادعاهای دیگری به نظریه‌های خود اضافه کرد وی مدعی شد دو پوست نوشته مربوط به دیر صهیون
کرد وی مدعی شد دو پوست نوشته مربوط به دیر صهیون در خرابه‌های کلیسای کشف شده‌است که حقانیت این گروه و ادعاهای آن را تائید می‌کند. در سال۱۹۶۹ Henry Lincoln بازیگر و نمایش نامه نویس انگلیسی ادعا کرد مدارکی بدست آورده‌است که ثابت می‌کند عقاید دیر صهیون در مورد بازمانده پادشاه سلسله مروونژی صحیح است و آن بازمانده مدارک خود را به دیر صهیون سپرده‌است. او نظریه خود را در سه برنامه مؤسسه BBC ارائه‌داد. اعضاء. بعضی از مدارک نشان می‌دهد که در سال ۲۰۰۲ دیرصهیون بیش از ۹۸۴۱ عضو در اروپا داشته‌است. در سال ۱۹۶۷ و بار
از ۹۸۴۱ عضو در اروپا داشته‌است. در سال ۱۹۶۷ و بار دیگر در سال ۱۹۸۹ دو لیست اعضا از دیر صهیون منتشر شده که نشان دهنده اعضاء اصلی یا Grand Master بوده و اکثر اسامی بعد از مرگ آن‌ها منتشر شده‌است. در میان آن‌ها اشخاص ثروتمند و پر نفوذ جامعه و نویسندگان و دانشمندان جای داشته‌است. اشخاصی مانند اسحاق نیوتون،لئوناردو دا وینچی،ویکتور هوگو، چارلز رادکلیف و کلود دبوسی در میان آنان دیده می‌شود. درسال۱۹۹۲ در بازجوئی از پلانتارد در دادگاه وی ادعا کرد که اسامی ساختگی‌بود. ادبیات و رسانه. انتشار کتاب «خون مقدس و جام
ادبیات و رسانه. انتشار کتاب «خون مقدس و جام مقدس» توسط Henry Lincoln در سال ۱۹۸۲ و «میراث ناجی» در سال ۱۹۸۷ و ادعای وی بر حقانیت دیر صهیون و ارائه مدارک کافی، مجدداً توجه جهانی را به این موضوع جلب‌نمود. همچنین کتاب «رمز داوینچی» نوشته Dan Brown در سال ۲۰۰۳ هرچند موضوع تخیلی داشت، ولی باعث مطرح شدن دوباره مطلب دیر صهیون گردید. پایان کار. شاید بتوان گفت سال ۱۹۹۳ پایان داستان دیر صهیون است. در این سال پلاتارد برای ادای توضیح در مورد Roger-Patrice Pelat که تحت پیگرد قانونی بود به دادگاه احضار شد قبلاً وی ادعا
پیگرد قانونی بود به دادگاه احضار شد قبلاً وی ادعا کرده بود که Pelat از اعضاء اصلی دیر صهیون است. وی در دادگاه قسم خورده تعهد سپرد که از فعالیت در موضوع دیر صهیون اجتناب کند. از این سال تا زمان مرگ پلاتارد در سال ۲۰۰۰ در رسانه‌ها خبری از وی نبود.
] در ریاضیات و آمار، تابع لوجیت عددی حقیقی "p" بین صفر و یک به صورت است. این تابع در مدل رگرسیون لوجستیک استفاده می‌شود. تابع لوجیت برای منظورهای متفاوتی توسط آماردان‌ها استفاده می‌شود. معمولاً این تابع در مدل لوجیت که در ساده‌ترین حالت به صورت است، استفاده می‌شود که در آن formula_3 متغیری است که وقوع یا عدم وقوع در formula_4-امین اتفاق و formula_5 احتمال وقوع را نشان می‌دهد. تاریخچه. تلاش‌های متعددی برای انطباق روش‌های رگرسیون خطی برای مدل‌سازی احتمالات با دامنه‌ای formula_6 صورت گرفته‌است. بسیاری از این
دامنه‌ای formula_6 صورت گرفته‌است. بسیاری از این روش‌ها ابتدا دامنه formula_6 را به دامنه تمامی اعداد حقیقی یعنی formula_8 نگاشته می‌کنند و بعد از روش رگرسیون خطی بر روی مقادیر جدید استفاده می‌کنند. در سال ۱۹۳۴، چستر ایتنر بلیس از تابع تجمعی توزیع طبیعی برای انجام این نگاشت استفاده کرد و نامش را «probit»، (مخفف probability unit) گذاشت. محاسبه‌ی این نگاشت ناکارا و زمان‌بر بود. در سال ۱۹۴۴، جوزف برکسون از لگاریتم شانس استفاده کرد و این تابع را logit (مخفف «logistic unit») نامید. چارلز ساندرز پیرس در
«logistic unit») نامید. چارلز ساندرز پیرس در پژوهش‌های خود از این تابع به فراوانی استفاده کرد. جی.ای. برنارد در سال ۱۹۴۹ اصطلاح «log-odds» را ایجاد کرد که بعدها بسیار متداول شد. log-odds یک رویداد logit احتمال رویداد است. کاربردها. از کاربردهای این مدل می‌توان به بررسی احتمال انتخاب یک گزینه در میان مجموع گزینه‌ها پرداخت که می‌تواند در مهندسی حمل و نقل و ترافیک برای بررسی مطلوبیت نوع خاصی از شیوه سفر در میان سایر شیوه‌ها مورد استفاده واقع شود. تابع لوجیت در طراحی آزمایش به عنوان یک تابع تبدیل به کار
در طراحی آزمایش به عنوان یک تابع تبدیل به کار می‌رود. از جمله کاربردهای تابع لوجیت، مدلسازی خروجی‌های کران دار مانند راندمان (۰ تا ۱۰۰٪) است که بدون اعمال تابع لوجیت پیش‌بینی‌های خارج از محدوده (مثلاً ۱۲۰٪) تولید می‌کنند.
رگرسیون لجستیک یک مدل آماری رگرسیون برای متغیرهای وابسته دوسویی مانند بیماری یا سلامت، مرگ یا زندگی است. این مدل را می‌توان به عنوان مدل خطی تعمیم‌یافته‌ای که از تابع لوجیت به عنوان تابع پیوند استفاده می‌کند و خطایش از توزیع چندجمله‌ای پیروی می‌کند، به‌حساب‌آورد. منظور از دو سویی بودن، رخ داد یک واقعه تصادفی در دو موقعیت ممکنه است. به عنوان مثال خرید یا عدم خرید، ثبت نام یا عدم ثبت نام، ورشکسته شدن یا ورشکسته نشدن و … متغیرهایی هستند که فقط دارای دو موقعیت هستند و مجموع احتمال هر یک آن‌ها در نهایت یک خواهد
و مجموع احتمال هر یک آن‌ها در نهایت یک خواهد شد. کاربرد این روش عمدتاً در ابتدای ظهور در مورد کاربردهای پزشکی برای احتمال وقوع یک بیماری مورد استفاده قرار می‌گرفت. لیکن امروزه در تمام زمینه‌های علمی کاربرد وسیعی یافته‌است. به عنوان مثال مدیر سازمانی می‌خواهد بداند در مشارکت یا عدم مشارکت کارمندان کدام متغیرها نقش پیش‌بینی دارند؟ مدیر تبلیغاتی می‌خواهد بداند در خرید یا عدم خرید یک محصول یا برند چه متغیرهایی مهم هستند؟ یک مرکز تحقیقات پزشکی می‌خواهد بداند در مبتلا شدن به بیماری عروق کرنری قلب چه متغیرهایی
مبتلا شدن به بیماری عروق کرنری قلب چه متغیرهایی نقش پیش‌بینی‌کننده دارند؟ تا با اطلاع‌رسانی از احتمال وقوع کاسته شود. رگرسیون لجستیک می‌تواند یک مورد خاص از مدل خطی عمومی و رگرسیون خطی دیده شود. مدل رگرسیون لجستیک، بر اساس فرض‌های کاملاً متفاوتی (دربارهٔ رابطه متغیرهای وابسته و مستقل) از رگرسیون خطی است. تفاوت مهم این دو مدل در دو ویژگی رگرسیون لجستیک می‌تواند دیده شود. اول توزیع شرطی formula_1 یک توزیع برنولی به جای یک توزیع گوسی است چونکه متغیر وابسته دودویی است. دوم مقادیر پیش‌بینی احتمالاتی است و محدود
است. دوم مقادیر پیش‌بینی احتمالاتی است و محدود بین بازه صفر و یک و به کمک تابع توزیع لجستیک به‌دست می‌آید رگرسیون لجستیک احتمال خروجی پیش‌بینی می‌کند. این مدل به صورت است که رگرسیون لجستیک را می‌توان توسط تابع لجستیک تعریف کرد. دامنه این تابع اعداد حقیقی هستند و برد این تابع بین صفر و یک می‌باشد. این تابع با formula_6 نمایش داده می‌شود و به نحو پایین محاسبه می‌شود: formula_7 با احتساب تابع لجستیک، رگرسیون لجستیک را می‌توان به شکل پایین بازنویسی کرد: formula_8 برآورد پارامترهای بهینه. برای به‌دست آوردن
برآورد پارامترهای بهینه. برای به‌دست آوردن پارامترهای بهینه یعنی formula_9 می‌توان از روش برآورد درست نمایی بیشینه (Maximum Likelihood Estimation) استفاده کرد. اگر فرض کنیم که تعداد مثال‌هایی که قرار است برای تخمین پارامترها استفاده کنیم formula_10 است و این مثال‌ها را به این شکل نمایش دهیم formula_11. پارامتر بهینه پارامتری است که برآورد درست نمایی را بیشینه کند، البته برای سادگی کار برآورد لگاریتم درست نمایی را بیشینه می‌کنیم. لگاریتم درست نمایی داده formula_12 برای پارامتر formula_13 را با formula_14
برای پارامتر formula_13 را با formula_14 نمایش می‌دهیم: formula_15 اگر برای داده formula_16 ام formula_17 باشد، هدف افزایشformula_18 است و اگر formula_19 صفر باشد هدف افزایش مقدار formula_20 است. از این رو از فرمول formula_21 استفاده می‌کنیم که اگر formula_17 باشد، فرمول به ما formula_18 را بدهد و اگر formula_24 بود به ما formula_20 را بدهد. حال برای به‌دست آوردن پارامتر بهینه باید formula_13 یی پیدا کنیم که مقدار formula_14 را بیشینه کند. از آنجا که این تابع نسبت به formula_13 مقعر است حتماً یک بیشینه
تابع نسبت به formula_13 مقعر است حتماً یک بیشینه مطلق دارد. برای پیدا کردن جواب می‌توان از روش گرادیان افزایشی از نوع تصادفی اش استفاده کرد (Stochastic Gradient Ascent). در این روش هر بار یک مثال را به‌صورت اتفاقی از نمونه‌های داده انتخاب کرده، گرادیان درست نمایی را حساب می‌کنیم و کمی در جهت گرادیان پارامتر را حرکت می‌دهیم تا به یک پارامتر جدید برسیم. گرادیان جهت موضعی بیشترین افزایش را در تابع به ما نشان می‌دهد، برای همین در آن جهت کمی حرکت می‌کنیم تا به بیشترین افزایش موضعی تابع برسیم. اینکار را آنقدر
بیشترین افزایش موضعی تابع برسیم. اینکار را آنقدر ادامه می‌دهیم که گرادیان به اندازه کافی به صفر نزدیک شود. به‌جای اینکه داده‌ها را به‌صورت تصادفی انتخاب کنیم می‌توانیم به ترتیب داده شماره formula_29تا داده شماره formula_30 را انتخاب کنیم و بعد دوباره به داده اولی برگردیم و این کار را به‌صورت متناوب چندین بار انجام دهیم تا به اندازه کافی گرادیان به صفر نزدیک شود. از لحاظ ریاضی این کار را می‌توان به شکل پایین انجام داد، پارامتر formula_13 را در ابتدا به‌صورت تصادفی مقدار دهی می‌کنیم و بعد برای داده
به‌صورت تصادفی مقدار دهی می‌کنیم و بعد برای داده formula_16ام و تمامی formula_33‌ها، یعنی از formula_34 تا formula_35 تغییر پایین را اعمال می‌کنیم، دراینجا formula_36 همان مقداریست که در جهت گرادیان هربار حرکت می‌کنیم و formula_37 مشتق جزئی داده formula_16ام در بُعد formula_33ام است: formula_40 تنظیم مدل (Regularization). پیچیدگی مدل‌های پارامتری با تعداد پارامترهای مدل و مقادیر آن‌ها سنجیده می‌شود. هرچه این پیچیدگی بیشتر باشد خطر بیش‌برازش () برای مدل بیش‌تر است. پدیده بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که مدل
است. پدیده بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که مدل به‌جای یادگیری الگوهای داده، داده را را حفظ کند و در عمل، فرآیند یادگیری به خوبی انجام نمی‌شود. برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های خطی مانند رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک جریمه‌ای به تابع هزینه اضافه می‌شود تا از افزایش زیاد پارامترها جلوگیری شود. تابع هزینه را در رگرسیون لجستیک با منفی لگاریتم درست‌نمایی تعریف می‌کنیم تا کمینه کردن آن به بیشینه کردن تابع درست نمایی بینجامد. به این کار نرمال‌سازی (تنظیم مدل یا ) گفته می‌شود. دو راه متداول تنظیم مدل‌های خطی
یا ) گفته می‌شود. دو راه متداول تنظیم مدل‌های خطی روش‌های formula_41 و formula_42 هستند. در روش formula_41 ضریبی از نُرمِ formula_41 به تابع هزینه اضافه می‌شود و در روش formula_42 ضریبی از نُرمِ formula_42 که همان نُرمِ اقلیدسی است به تابع هزینه اضافه می‌شود. در تنظیم مدل به روش formula_41 تابع هزینه را به این شکل تغییر می‌دهیم: formula_48 این روش تنظیم مدل که به روش لاسو (Lasso) نیز شهرت دارد باعث می‌شود که بسیاری از پارامترهای مدل نهائی صفر شوند و مدل به اصطلاح خلوت (Sparse) شود. در تنظیم مدل به روش
به اصطلاح خلوت (Sparse) شود. در تنظیم مدل به روش formula_42 تابع هزینه را به این شکل تغییر می‌دهیم: formula_50 در روش تنظیم از طریق formula_42 سعی می‌شود طول اقلیدسی بردار formula_52 کوتاه نگه داشته شود. formula_53 در روش formula_41 و formula_42 یک عدد مثبت است که میزان تنظیم مدل را معین می‌کند. هرچقدر formula_53 کوچکتر باشد جریمه کمتری برا بزرگی نرم بردار پارامترها یعنی formula_13 پرداخت می‌کنیم. مقدار ایدئال formula_53 از طریق آزمایش بر روی داده اعتبار (Validation Data) پیدا می‌شود. تفسیر احتمالی تنظیم
Data) پیدا می‌شود. تفسیر احتمالی تنظیم مدل. اگر به‌جای روش درست نمایی بیشینه از روش بیشینه سازی احتمال پسین استفاده کنیم به ساختار «تنظیم مدل» یا همان regularization خواهیم رسید. اگر مجموعه داده را با formula_12 نمایش بدهیم و پارامتری که به دنبال تخمین آن هستیم را با formula_13، احتمال پسین formula_61، طبق قانون بیز متناسب خواهد بود با حاصلضرب درست نمایی یعنی formula_62 و احتمال پیشین یعنی formula_63: formula_64 ازین رو formula_65 معادله خط پیشین نشان می‌دهد که برای یافتن پارامتر بهینه فقط کافیست که احتمال
که برای یافتن پارامتر بهینه فقط کافیست که احتمال پیشین را نیز در معادله دخیل کنیم. اگر احتمال پیشین را یک توزیع احتمال با میانگین صفر و کوواریانس formula_66 در نظر بگیریم به معادله پایین می‌رسیم: formula_67 با ساده کردن این معادله به نتیجه پایین می‌رسیم: formula_68 با تغییر علامت معادله، بیشینه‌سازی را به کمینه‌سازی تغییر می‌دهیم، formula_69 در این معادله همان formula_70 است: formula_71 همان‌طور که دیدیم جواب همان تنظیم مدل با نرم formula_42 است. حال اگر توزیع پیشین را از نوع توزیع لاپلاس با میانگین صفر در
پیشین را از نوع توزیع لاپلاس با میانگین صفر در نظر بگیریم به تنظیم مدل با نرم formula_41 خواهیم رسید. از آنجا که میانگین هر دو توزیع پیشین صفر است، پیش‌فرض تخمین پارامتر بر این بنا شده‌است که اندازه پارامتر مورد نظر کوچک و به صفر نزدیک باشد و این پیش‌فرض با روند تنظیم مدل همخوانی دارد. کاربردها. رگرسیون لجستیک در زمینه‌های مختلف از جمله یادگیری ماشین، اکثر رشته‌های پزشکی و علوم اجتماعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. برای مثال، ، که به‌طور گسترده برای پیش‌بینی مرگ و میر در بیماران مصدوم مورد استفاده قرار
مرگ و میر در بیماران مصدوم مورد استفاده قرار می‌گیرد، توسط بوید و همکارانش با استفاده از رگرسیون لجستیک ایجاد شد. مقیاسهای پزشکی دیگری که برای ارزیابی شدت بیماری به کار می‌رود با استفاده از رگرسیون لجستیک ساخته شده‌اند. رگرسیون لجستیک ممکن است برای پیش‌بینی خطر ابتلا به یک بیماری خاص (به عنوان مثال دیابت؛ بیماری انسداد قلب)، بر اساس ویژگی‌های مشاهده شده بیمار (سن، جنس، شاخص توده بدنی، نتایج آزمایش‌های مختلف خون و غیره) مورد استفاده قرار گیرد. رگرسیون لجستیک در علوم سیاسی هم کاربرد دارد. به عنوان مثال این
در علوم سیاسی هم کاربرد دارد. به عنوان مثال این مدل می‌تواند بر روی پیش‌بینی این‌که رای‌دهنده اهل نپال به کنگره نپال یا حزب کمونیست نپال یا هر حزب دیگری رأی دهد، بر اساس سن، درآمد، جنس، نژاد، وضعیت سکونت، آراء در انتخابات‌های قبلی و غیره کار کند. این روش همچنین می‌تواند در مهندسی مورد استفاده قرار گیرد، به ویژه برای پیش‌بینی احتمال عدم موفقیت یک فرایند، سیستم یا محصول معین. همچنین در برنامه‌های بازاریابی مانند پیش‌بینی تمایل مشتری برای خرید یک محصول یا متوقف کردن اشتراک و غیره مورد استفاده قرار گیرد.
متوقف کردن اشتراک و غیره مورد استفاده قرار گیرد. تاریخچه. تابع لجستیک به عنوان مدلی برای پیش‌بینی رشد جمعیت توسط و کمک آدولف کوتله در دهه ۱۸۳۰ و ۱۸۴۰ توسعه یافت و «لجستیک» نامگذاری شد. تابع لجستیک به‌طور مستقل در شیمی برای مدل‌سازی واکنش خودکاتالیزی توسعه یافت. واکنش خودکاتالیزی یک واکنش شیمیایی است که یکی از محصولات واکنش خود یک فروکافت برای همان واکنش یا یک واکنش جفت باشد. تابع لجستیک به‌طور مستقل به عنوان مدلی برای پیش‌بینی رشد جمعیت در سال ۱۹۲۰ توسط ریموند پرل و لاول رید دوباره ایجاد و به چاپ رسید که
پرل و لاول رید دوباره ایجاد و به چاپ رسید که منجر به استفاده آن در علم آمار شد. آن‌ها در ابتدا این مدل را برای مدل‌سازی جمعیت ایالات متحده آمریکا به کار گرفته بودند. ریموند پرل و لاول رید در ابتدا از کار بی‌خبر بودند و احتمالاً در مورد آن از آگاهی یافتند، اما اعتبار کمی به او دادند و اصطلاحات او را اتخاذ نکردند. تقدم کار بعدها مورد تأکید قرار گرفت و اصطلاح «لجستیک» توسط در سال ۱۹۲۵ احیا شد و از آن زمان مورد استفاده قرار گرفت. در دهه ۱۹۳۰، مدل پروبیت توسط و ابداع شد و اصطلاح «پروبیت» برای آن مورد استفاده
و ابداع شد و اصطلاح «پروبیت» برای آن مورد استفاده قرار گرفت. فیشر کمی بعدتر مدل پروبیت را با تخمین از طریق برآورد درست‌نمایی بیشینه توسعه داد. مدل پروبیت در ابتدا اساساً برای زیست سنجی مورد استفاده قرار می‌گرفت و پیش از آن هم در کارهای مشابهی در این زمینه در دهه ۱۸۶۰ از آن استفاده می‌شد. مدل پروبیت بر توسعه بعدی رگرسیون لجستیک تأثیر گذاشت؛ این دو مدل رقیب یکدیگر بودند. مدل لجستیک احتمالاً برای اولین بار به عنوان جایگزینی برای مدل پروبیت در زیست سنجی توسط ادوین بیدول ویلسون و شاگردش جین ورسستر در مورد
ادوین بیدول ویلسون و شاگردش جین ورسستر در مورد استفاده قرار گرفت. با این حال، توسعه مدل لجستیک به عنوان یک جایگزین کلی برای مدل پروبیت، عمدتاً ناشی از کار جوزف برکسون طی چند دهه بود. وی کلمه «لوجیت» را با قیاس به «پروبیت» ایجاد کرد. مدل لوجیت در ابتدا به عنوان مدلی ضعیف‌تر از پروبیت رد شد، اما به تدریج به برابری با مدل پروبیت دست یافت و بعد از آن پیشی‌گرفت. این محبوبیت نسبی بخاطر سادگی محاسباتی، خصوصیات ریاضی و کلی بودن مدل بود که اجازه استفاده از آن را در حوزه‌های گوناگون می‌داد. دیوید کاکس بعدها اصلاحات
حوزه‌های گوناگون می‌داد. دیوید کاکس بعدها اصلاحات فراوانی بر روی مدل لوجیت اعمال کرد. با توسعه مدل لوجیت به مدلی چندجمله‌ای دامنه کاربرد و محبوبیت مدل به شدت افزایش پیدا کرد.
بر الحکمان نام منطقه‌ای در استان وسطی و از توابع در کشور پادشاهی عمان است. مساحت بر الحکمان در حدود ۶۵۰ کیلومتر مربع است. بر الحکمان در منطقه وسطی و در مغرب جزیره مصیره واقع شده‌است. یک ممر آبی به عرض ۱۴ کیلومتر جزیره مصیره از بر الحکمان جدا ساخته‌است. خاک بر الحکمان شیب وفراز گوناگونی دارد، و در بعضی مواقع در سال که دریا طغیان می‌کند آب دریا تا مسافت ۵ کیلومتر از زمین‌های بر الحکمان را می‌پوشاند و غرق در آب می‌کند. بیشتر مردم بر الحکمان در جزیره محوت ساکن هستند و از راه ماهی‌گیری گذران زندگی می‌کنند.
پِلزِن یکی از شهرهای جمهوری چک واقع در غرب منطقه تاریخی بوهم است. پلزن مرکز استان پلزن و چهارمین شهر پرجمعیت کشور است. جمعیت این شهر بر پایه آمار سال ۲۰۰۶ برابر با ۱۶۳٬۳۶۲ نفر و مساحتش ۱۳۷٫۶۵ کیلومتر مربع است. سومین کنیسه بزرگ یهودیان در جهان در این شهر قرار دارد. مقر اصلی گروه صنعتی اشکودا در این شهر است. آموزش و اقتصاد. Plzeň مرکز زندگی علمی، تجاری و فرهنگی در غرب غربی جمهوری چک است.
شهر ملاکا ( or "") مرکز ایالت ملاکا در منطقه ملاکا مرکزی در مالزی است. این شهر قدیمی‌ترین شهر مالزی در تنگه ملاکا است که در دورهٔ سلطان‌نشین ملاکا به یک مرکز تجاری و داد و ستد موفق تبدیل شد. این شهر در سال ۲۰۱۹ جمعیتی بالغ بر ۵۷۹٬۰۰۰ نفر داشت. جمعیت‌شناسی. قومیت و مذهب سرشماری که در سال ۲۰۱۰ در مالزی انجام گرفت، جمعیت شهر ملاکا را ۴۸۴٬۸۸۵ نفر اعلام کرد.
ریسک اعتباری ریسکی است که از نکول/قصور طرف قرارداد، یا در حالتی کلی‌تر ریسکی است که از «اتفاقی اعتباری» به وجود می‌آید. به‌طور تاریخی این ریسک معمولاً در مورد اوراق قرضه واقع می‌شد، بدین صورت که قرض‌دهنده‌ها از بازپرداخت وامی که به قرض‌گیرنده داده بودند، نگران بودند. به همین خاطر گاهی ریسک اعتباری را 'ریسک نکول' هم گویند. ریسک اعتباری از این واقعیت ریشه می‌گیرد که طرف قرارداد، نتواند یا نخواهد تعهدات قرارداد را انجام دهد. تأثیر این ریسک با هزینه جایگزینی وجه نقد ناشی از نُکول طرف قرارداد سنجیده می‌شود.
وجه نقد ناشی از نُکول طرف قرارداد سنجیده می‌شود. ضررهای ناشی از ریسک اعتباری ممکن است قبل از وقوع نکول واقعی طرف قرارداد رخ دهند. به‌طور کلی‌تر ریسک اعتباری را می‌توان به عنوان ضرر محتمل که در اثر یک رخداد اعتباری اتفاق می‌افتد، بیان کرد. رخداد اعتباری زمانی واقعی شود که توانایی طرف قرارداد در تکمیل تعهداتش تغییر کند. ریسک اعتباری یکی از مهم‌ترین عوامل تولید ریسک در بانک‌ها و شرکت‌های مالی است. این ریسک از این جهت ناشی می‌شود که دریافت‌کنندگان تسهیلات توانایی بازپرداخت اقساط بدهی خود را به بانک نداشته
بازپرداخت اقساط بدهی خود را به بانک نداشته باشند. در اندازه‌گیری ریسک اعتباری، ریسک مشخصه‌ای را باید اندازه گرفت که تعبیرهای مختلفی از آن می‌شود کرد: ریسک نکول، ریسک کاهش رتبه، ریسک نرخ بهره، ریسک تفاوت نرخ بهره. اندازه‌گیری ریسک اعتباری. برای اندازه‌گیری ریسک اعتباری باید به این موارد توجه کرد: رتبه‌بندی اعتباری. بحثی مهم دیگری که در اندازه‌گیری ریسک اعتباری مطرح می‌شود، رتبه‌بندی اعتباری شرکت‌هاست. برای سنجش ریسک اعتباری معمولاً شرکت‌ها را بر اساس ریسکی که در قرارداد متوجه بانک می‌کنند مرتب کرده و
که در قرارداد متوجه بانک می‌کنند مرتب کرده و اصطلاحاً رتبه‌بندی می‌کنند. برای اندازه‌گیری ریسک اعتباری، به هر رتبه احتمال نُکولی نسبت می‌دهند. برای رتبه‌بندی اعتباری از مدل‌های مختلفی استفاده می‌شود. مدل‌های لوجیت و پروبیت، تحلیل تفکیک خطی، روش نزدیک‌ترین همسایه‌ها، مدل‌های ساختاری (مثل مدل کی‌ام‌وی) و نهایتاً مدل‌های شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک. این اقدامات معمولاً در شرکت‌ها و موسسات رتبه‌بندی اعتباری در دنیا انجام می‌شوند که در ایران نیز از سال ۱۳۹۶ این شرکت‌ها فعالیت خود را آغاز نمودند.
نکول در زبان عربی عربی به معنای عدم قبول یا رد است. در اصطلاح کارکنان مالی اگر طرف قرارداد نتواند در قبال قراردادی که بسته‌ است به تمام یا بخشی از تعهداتش، خواسته یا ناخواسته، عمل کند، گویند که «نُکول» انجام داده‌است. نکول معمولاً درباره برات و سفته به کار می‌رود و از بابت آن، معمولاً ریسکی به وجود می‌آید که به ریسک اعتباری معروف است. در مجموع به قصور در پرداخت بدهی شامل بهره یا اصل آن، شکست در اجرای یک جزء از قرارداد یا عدم رعایت هر شرط دیگر در مدت مقرر نکول گفته می‌شود. واژه نکول در ماده ۴۶۳ قانون مجازات
گفته می‌شود. واژه نکول در ماده ۴۶۳ قانون مجازات اسلامی در باب دیه در خصوص جنایت خطای محض بیان شده است.
استفاده از سرمایش زیاد یا فوق سرمایش زیاد (RSP) برای ایجاد سرعت بالا در حرکت جبهه انجماد است. تاریخچه. در بین سالهای ۱۸۶۰ تا ۱۸۷۰ میلادی برای اولین بار جهت ایجاد فویلهای فلزی از روش Splat cooling استفاده شد. برای این منظور یک قطره از مذاب را در معرض وزش هوای شدید قرار می‌دادند و مذاب را با برخورد به یک صفحه مسی سرد کردند. طبقه‌بندی روش‌ها. پخش بسیار ریزی از قطرات از مذاب زمانی که مذاب با یک جریان با انرژی بسیار بالا حاصل از یک منبع گازی فشرده رانده می‌شوند. چرخ دوار حامل مذاب یکی از مهم‌ترین و گسترده‌ترین
چرخ دوار حامل مذاب یکی از مهم‌ترین و گسترده‌ترین روشهای تولید است که هم سرمایش مطلوب و هم روش تولید ساده، آن را به یکی از بهترین روشهای تولید RSP بدل کرده‌است. در این روش می‌توان ریبون‌های پیوسته از مذاب حتی با ضخامت ۳ میلیمتر تهیه کرد که از سال ۱۹۱۱ استفاده می‌شود. روش پیشرفته منجر به تولید روش Planer Flow Casting شده‌است. هدف اصلی این روش بهبود سطح زیر ساخت توسط انجماد سریع لایه مذاب بالای آن است. منبع گرما عمدتاً لیزر یا پرتوهای الکترونی است که کار دوباره ذوب کردن سطح و ایجاد لایه نازک مذاب را بر عهده
ذوب کردن سطح و ایجاد لایه نازک مذاب را بر عهده دارند. در این روش نیازی به ایجاد جوانه نیست چون زبانه‌های ماده زیر ساخت خود مکان مناسبی برای هسته‌زایی به حساب می‌آیند.
تَصَوُّر، تَخَیُل یا پِنداشت یا پِندارِش یا پِنداره روایتی است که در ذهن پردازش شده و غالباً با واقعیت تفاوت دارد. مفهوم. نظریه‌ای وجود دارد که شروع تکامل انسان و چیرگیش بر گونه‌های دیگر را به زمانی ارجاع می‌دهد که آدمی شروع به تخیل کردن نمود. سند این که انسان نخستین دارای تخیل بوده است، دیوار نگاره‌های یافت شده از غارهایی است که انسان نخستین برای سکونت برگزیده بوده است. همچنین موجوداتی همچون اژدها و جن و پری و دیو و … که از دیرباز در داستان‌ها یا در کتب مقدس آمده‌اند، گواهان این همراهی کهن تخیل و آدمی
مقدس آمده‌اند، گواهان این همراهی کهن تخیل و آدمی می‌باشند. افسانه‌های تخیلی افسانه‌هایی هستند که در آن از عناصر غیرواقعی و غیرعادی استفاده شده. داستان‌نویسان با استفاده از تخیل، داستان را به ابرمتن جذابی تبدیل می‌کنند تا خواننده جذب داستان شود. تخیل، تصور و تجسم زیربنای اصلی و لازمهٔ خلق آثار هنری مختلف و نیز فراگیری دانش و علومی چون ریاضیات و هندسه و فیزیک و … نهایتاً دستیابی به دستاوردهای صنعتی و سنتی تکنولوژیک می‌باشند.
فرشتگان و شیاطین نخستین رمان پرفروش دن براون است. ماجراهای این کتاب قبل از رمان رمز داوینچی رخ می‌دهد و در آن رابرت لانگدون، استاد نمادشناسی دانشگاه هاروارد، با همراهی دانشمندی زیبا و مرموز به نام «ویتوریا وترا»، در مورد ارتباط قتل یک فیزیکدان در سرن با یک گروه باستانی به نام اشراقیون و رابطه آنها با واتیکان تحقیق می‌کند که منجر به دفع یک توطئه توسط اشراقیون می‌شود که در نظردارند تا واتیکان را به هنگام جلسهٔ انتخاب پاپ منفجر کنند. آن دو به کشفی نامعقول و ترسناک درون دخمه‌های مهر و موم شده، مقبره‌های خطرناک،
درون دخمه‌های مهر و موم شده، مقبره‌های خطرناک، کلیساهای متروک و اسرارآمیزترین سرداب روی زمین زدند: پناهگاه فراموش شده اشراقیون. داستان. لئوناردو وترا، یکی از فیزیک‌دانان برجسته سرن که موفق به کشف روش تولید پادماده شده بود، به قتل می‌رسد و سینه‌اش با یک نگاره واژگون‌خوان از واژهٔ «ایلومیناتی» داغ‌خورده است؛ گروهی ضد مذهبی باستانی که تصور می‌شد منقرض شده‌اند. ماکسیمیلیان کولر، مدیر سرن، دخترخواندهٔ لئوناردو به نام ویتوریا، و رابرت لنگدان، استاد دانشگاه هاروارد و متخصص نمادشناسی و تاریخ ادیان را برای کمک فرا
و متخصص نمادشناسی و تاریخ ادیان را برای کمک فرا می‌خواند. پس از تأیید اصالت نگاره، آن‌ها درمی‌یابند که یک محفظهٔ پادماده از آزمایشگاه لئوناردو دزدیده شده است؛ محفظه‌ای که باتری آن تا ۲۴ ساعت دیگر تمام خواهد شد و انفجار عظیمی به همراه خواهد داشت. لنگدان و ویتوریا به واتیکان می‌روند، جایی که چهار پرِفِریتی (کاردینال‌هایی که از گزینه‌های اصلی پاپ بعدی هستند) به‌دست یک آدم‌کش ربوده شده‌اند. این آدم‌کش قصد دارد به دستور «یانوس»، رهبر ایلومیناتی، با محفظهٔ پادماده واتیکان را منفجر کرده و چهار کاردینال را نیز به
واتیکان را منفجر کرده و چهار کاردینال را نیز به قتل برساند. با این باور که چهار کاردینال به‌صورت آیینی در چهار محراب «مسیر روشنایی» کشته خواهند شد، لنگدان و ویتوریا مجموعه‌ای از نشانه‌ها را در کلیساهای گوناگون رم دنبال می‌کنند. پس از یافتن دو کاردینال مرده (یکی خفه‌شده با خاک و دیگری با ریه‌های سوراخ‌شده)، در هنگام قتل سومین کاردینال با آدم‌کش روبه‌رو می‌شوند، اما در نجات او ناکام می‌مانند و محل حادثه به آتش کشیده می‌شود. آدم‌کش ویتوریا را می‌رباید. لنگدان نیز نمی‌تواند آخرین کاردینال را نجات دهد که در
نیز نمی‌تواند آخرین کاردینال را نجات دهد که در فوارهٔ چهار رودخانه غرق می‌شود. او در قلعه سنت آنجلو که کلیسای روشنایی نیز هست، با آدم‌کش مواجه می‌شود. لنگدان ویتوریا را آزاد می‌کند و آدم‌کش را از ارتفاعی زیاد به پایین پرت می‌کنند. در همین حال، کولر برای رویارویی با کارلو ونترسکا، دستیار نزدیک پاپ فقید، وارد واتیکان می‌شود. ونترسکا که گمان می‌برد کولر همان یانوس است، با او به سوی کلیسای سن‌پیتر بازمی‌گردد، اما گارد سوئیس مداخله کرده و با شنیدن فریاد ونترسکا، به کولر شلیک می‌کنند. کولر پیش از مرگ، یک دوربین
به کولر شلیک می‌کنند. کولر پیش از مرگ، یک دوربین کوچک به لنگدان می‌دهد که رویارویی‌اش با ونترسکا را ضبط کرده است. ونترسکا با محفظهٔ پادماده به سوی آسمان پرواز کرده و آن را در ارتفاعی امن منفجر می‌کند و با چتر نجات به سلامت فرود می‌آید. این رویداد که شبیه به معجزه‌ای به نظر می‌رسد، موجب می‌شود کاردینال‌ها دربارهٔ انتخاب ونترسکا به عنوان پاپ جدید گفت‌وگو کنند. در همین حال، لنگدان با دیدن ویدیو درمی‌یابد که خود ونترسکا همان یانوس است. او اعتراف می‌کند که پاپ را پس از آن‌که پاپ به داشتن فرزندی اعتراف کرد، با
را پس از آن‌که پاپ به داشتن فرزندی اعتراف کرد، با سم کشت. ونترسکا به تلاش‌های وترا برای آشتی‌دادن علم و دین اعتراض داشته و در پوشش یانوس، آدم‌کش را برای قتل وترا، سرقت پادماده و ربایش و قتل کاردینال‌ها استخدام کرده تا با این عملیات پرچم دروغین، کلیسای کاتولیک را متحد کرده و پیشرفت علمی را که ساخت پادماده را ممکن کرده، بی‌اعتبار کند. کاردینال ساوریو مورتاتی، رئیس هیئت کاردینال‌ها، افشا می‌کند که ونترسکا در واقع پسر زیستی پاپ فقید است که از راه لقاح مصنوعی با یک راهبه به دنیا آمده است. ونترسکا که غرق در عذاب