payamvha/North_RAG huggingface dataset:
نام دارد. معیارها می‌تواند دارای ماهیت مثبت یا منفی باشند، همچنین واحد اندازه‌گیری آن‌ها نیز می‌تواند متفاوت باشد. معیار محاسبه نمرات در روش تاپسیس این است که گزینه‌ها تا حد امکان به گزینه ایده‌آل مثبت نزدیک و از گزینه ایده‌آل منفی دور باشد. بر این اساس یک نمره برای هر گزینه محاسبه می‌شود و گزینه‌ها مطابق این نمرات رتبه‌بندی می‌شوند. فرایند تاپسیس شامل مراحل زیر است: گام ۱) ایجاد یک ماتریس تصمیم‌گیری برای رتبه‌بندی. شامل m گزینه و n معیار. گام ۲) نرمال نمودن ماتریس تصمیم‌گیری است. گام ۳) تعیین راه حل
نمودن ماتریس تصمیم‌گیری است. گام ۳) تعیین راه حل ایده‌آل مثبت و راه حل ایده‌آل منفی گام ۴) بدست آوردن میزان فاصله هر گزینه تا ایده‌آل‌های مثبت و منفی گام ۵) تعیین ضریب نزدیکی برای هر یک از گزینه‌ها گام ۶) رتبه‌بندی گزینه‌ها بر اساس ضریب نزدیکی ۶- روش SAW: این تکنیک از ساده‌ترین روشهای تصمیم‌گیری چند معیاره است که هدفش رتبه‌بندی گزینه‌ها (آلترناتیوها) می‌باشد این روش ابتدا ماتریس تصمیم را تشکیل داده و سپس بعد از نرمال سازی و وزن دار کردن رتبه نهایی را محاسبه می‌کند. روش ISM تکنیک پر کاربرد تصمیم‌گیری چند
می‌کند. روش ISM تکنیک پر کاربرد تصمیم‌گیری چند معیاره. از اواسط دهه هفتاد میلادی گروهی از تکنیک های ساختاردهی مسئله که به دنبال حل مسئله نبوده و تنها به دنبال نمایش ساختارهای اصلی مسئله بودند، توسعه داده شدند که یکی از این تکنیک‌ها ISM است. ISM با استفاده از نظرات خبرگان و به روشی بسیار ساده و نزدیک به عملکرد ذهن انسان به دنبال نمایش سطح‌بندی مولفه‌های دخیل در یک مسئله می باشد. روش ISM با تجزیه معیارها در چند سطح مختلف به تحلیل ارتباط بین شاخص‌ها می‌پردازد. روش ISM می‌تواند برای تجزیه وتحلیل ارتباط بین
روش ISM می‌تواند برای تجزیه وتحلیل ارتباط بین ویژگی‌های چند متغیر که برای یک مسئله تعریف شده‌اند، استفاده شود روش ISM می‌تواند برای تجزیه وتحلیل ارتباط بین ویژگی‌های چند متغیر که برای یک مسئله تعریف شده‌اند، استفاده شود. طراحی مدل ساختاری تفسیری (ISM) روشی است برای بررسی اثر هر یک از متغیرها بر روی متغیرهای دیگر؛ این طراحی رویکردی فراگیر برای سنجش ارتباط است و این طراحی برای توسعه چارچوب مدل به‌کار می‌رود تا اهداف کلی تحقیق امکان‌پذیر شود. ماتریس خودتعاملی ساختاری Structural Self-Interaction Matrix یا SSIM
Structural Self-Interaction Matrix یا SSIM از ابعاد و شاخص‌های مطالعه ومقایسه آنها با استفاده از چهار حالت روابط مفهومی تشکیل می‌شود. این ماتریس توسط خبرگان و متخصصین فرایند محوری تکمیل می‌گردد. اطلاعات حاصله بر اساس متد مدلسازی ساختاری تفسیری جمع‌بندی و ماتریس خودتعاملی ساختاری نهایی تشکیل گردیده است. منطق مدل‌سازی ساختاری تفسیری (ISM) منطبق بر روش‌های ناپارامتریک و بر مبنای مد در فراوانی‌ها عمل می‌کند. نمادهای مورد استفاده برای ماتریس خودتعاملی ساختاری با استفاده از نمادهای مندرج در جدول فوق الگوی روابط
استفاده از نمادهای مندرج در جدول فوق الگوی روابط علی میان متغیرها تعیین می‌شود. به این ترتیب ماتریس خودتعاملی ساختاری تشکیل می‌شود. ماتریس دریافتی Reachability matrix از تبدیل ماتریس خود تعاملی ساختاری به یک ماتریس دو ارزشی صفر و یک بدست می‌آید. برای استخراج ماتریس دریافتی در هر سطر ماتریس خود تعاملی به جای علائم X و V از عدد یک و به جای علائم A و O از عدد صفر استفاده می‌شود. ماتریس بدست آمده ماتریس دریافتی اولیه نام دارد. درایه‌های قطر اصلی برابر یک قرار می‌گیرد. بعد از آنکه ماتریس به یک ماتریس صفر و یک
می‌گیرد. بعد از آنکه ماتریس به یک ماتریس صفر و یک تبدیل شد باید ماتریس ثانویه طراحی شود. در یک ماتریس دریافتی برای اطمینان باید روابط ثانویه کنترل شود. به این معنا که اگر A منجر به B شود و B منجر به C شود در این صورت باید A منجر به C شود؛ یعنی اگر براساس روابط ثانویه باید اثرات مستقیم لحاظ شده باشد اما در عمل این اتفاق نیفتاده باشد باید جدول تصحیح شود و رابطه ثانویه را نیز نشان داد. در مدل (ISM) روابط متقابل و تأثیرگذاری بین معیارها و ارتباط معیارهای سطوح مختلف به خوبی نشان داده شده است که موجب درک بهتر
مختلف به خوبی نشان داده شده است که موجب درک بهتر فضای تصمیم‌گیری به وسیله مدیران می‌شود. برای تعیین معیارهای کلیدی قدرت نفوذ و وابستگی معیارها در ماتریس دسترسی نهایی تشکیل می‌شود. از این ویژگی در تحلیل میک مک استفاده می‌شود. برای تعیین روابط و سطح‌بندی معیارها در مدل ساختاری تفسیری ISM باید مجموعه خروجی‌ها و مجموعه ورودی‌ها برای هر معیار از ماتریس دریافتی استخراج شود. پس از تعیین مجموعه دستیابی و مجموعه پیش‌نیاز، اشتراک دو مجموعه حساب می‌شود. اولین متغیری که اشتراک دو مجموعه برابر با مجموعه قابل دستیابی
که اشتراک دو مجموعه برابر با مجموعه قابل دستیابی (خروجی‌ها) باشد، سطح اول خواهد بود؛ بنابراین عناصر سطح اول بیشترین تاثیرپذیری را در مدل خواهند داشت. پس از شناسایی شاخص‌های سطح اول، این عناصر حذف شده و فرایند محاسبه مجموعه دستیابی و پیش نیاز ادامه پیدا می‌کند. این فرایند تا حذف تمامی شاخص‌ها ادامه پیدا می‌کند. روش ماباک تکنیک جدید تصمیم‌گیری چند معیاره. روش ماباک MABAC مخفف Multi-Attributive Border Approximation area Comparison به معنی تخمین مقایسه سطوح مبتنی بر بردار چندشاخصه می‌باشد. پاموکار و سایرکویک
بر بردار چندشاخصه می‌باشد. پاموکار و سایرکویک به سال ۲۰۱۵ این روش را ارائه کردند. در این مقاله کاربرد یک روش جدید تصمیم‌گیری چندمعیاره برای انتخاب گزینه بهینه ارائه شده است. روش من در تدریس و آموزش، ساده‌سازی مسئله است بنابراین به جای آنکه به توضیح منطق زیربنایی این روش بپردازم مستقیم به سراغ آموز روش ماباک می‌رویم. مرحله اول: تشکیل ماتریس تصمیم مانند همیشه ماتریس تصمیم را برای ارزیابی گزینه‌ها براساس معیارها تشکیل دهید. ماتریس تصمیم مرحله دوم: نرمال سازی ماتریس تصمیم اگر معیارها از نوع سود (مثبت) باشد
ماتریس تصمیم اگر معیارها از نوع سود (مثبت) باشد بزرگ‌ترین مقدار آن با نماد مثبت و کوچک‌ترین مقدار آن با نماد منفی نشان داده می‌شود. اگر معیارها از نوع زیان (منفی) باشد کوچک‌ترین مقدار آن با نماد مثبت و بزرگ‌ترین مقدار آن با نماد منفی نشان داده می‌شود. منظور از معیار سود و زیان چیست؟ منظور از معیار سود آن است که هرچه مقدار آن معیار بیشتر باشد بهتر است مثلاً در انتخاب یک کارمند هرچه تجربه کاری بیشتر باشد بهتر است. منظور از معیار زیان آن است که هرچه مقدار آن معیار بیشتر باشد بدتر است مثلاً در انتخاب یک کارمند
بیشتر باشد بدتر است مثلاً در انتخاب یک کارمند هر چه دستمزد او بیشتر باشد بدتر است. در این صورت برای نرمال سازی مقادیر معیارها را از رابطه زیر استفاده کنید: نرمال سازی به روش ماباک دقت کنید درایه‌های ماتریس تصمیم با xij و درایه‌های ماتریس تصمیم نرمال با nij نمایش داده می‌شود. ماتریس تصمیم نرمال مرحله سوم: تشکیل ماتریس تصمیم موزون وزن معیارها باید پیشتر محاسبه شده باشد. برای این منظور می‌توانید از روش فرایند تحلیل سلسله‌مراتبی، روش بهترین-بدترین، روش سوارا یا روش انتروپی استفاده کنید. با در دست داشتن اوزان
روش انتروپی استفاده کنید. با در دست داشتن اوزان معیارها با رابطه زیر ماتریس تصمیم نرمال موزون را تشکیل دهید: vij = Wj * (nij + 1) ماتریس تصمیم موزون تعیین مرز ناحیه شباهت ماتریس (g). برای تعیین مرز ناحیه شباهت هر معیار باید میانگین هندسی مقادیر هر معیار محاسبه شود: gi = Π (vij) بنابراین اگر n معیار داشته باشید یک ماتریس G1×n به صورت زیر خواهیم داشت: G = [g1 , g2 , …, gn] محاسبه فاصله گزینه‌ها تا مرز ناحیه شباهت. در این مرحله از روش ماباک MABAC با استفاده از رابطه زیر، فاصله گزینه‌ها تا مرز ناحیه شباهت
از رابطه زیر، فاصله گزینه‌ها تا مرز ناحیه شباهت محاسبه می‌شود. Q = V – G پس از مشخص شدن ماتریس Q، می‌توان با استفاده از حد بالایی مساحت (+G) و حد پایین مساحت (-G) وضعیت هر گزینه را مشخص کرد بر این اساس گزینه Ai متعلق به اجتماع مجموعه مذکور است. حد بالای مساحت (+G) ناحیه ای است که گزینه ایده‌آل مثبت در آن قرار دارد و حد پایین مساحت (-G) ناحیه ای است که گزینه ضد ایده‌آل در آن قرار دارد. میزان تعلق گزینه Ai به اجتماع بالا بر اساس رابطه زیر بدست می‌آید. بر اساس منطق روش ماباک، برای این که گزینه ای بهتر از بقیه
منطق روش ماباک، برای این که گزینه ای بهتر از بقیه باشد می‌باید در منطقه بالای تخمین قرار بگیرد. برای انتخاب گزینه Ai به عنوان بهترین فرم از مجموعه، لازم است که حداکثر معیارهای ممکن به منطقه تقریبی فوقانی (+G) تعلق داشته باشد. مقدار بالاتر +qi∈G نشان می‌دهد که گزینه جایگزین به گزینه جایگزین ایده‌آل نزدیکتر است، در حالی که مقدار پایین‌تر –qi∈G نشان می‌دهد که گزینه جایگزین به گزینه جایگزین ضد ایده‌آل نزدیکتر است. انتخاب گزینه بهینه. در روش ماباک MABAC با استفاده از رابطه زیر امتیاز نهایی هر گزینه را مشخص کرده
از رابطه زیر امتیاز نهایی هر گزینه را مشخص کرده و بر اساس آن گزینه‌ها رتبه‌بندی می‌شوند. Si = Σ(qij) ; i=1,2..n ; j= ۱٬۲,…m محاسبه مقادیر توابع معیار توسط گزینه‌ها به عنوان مجموع فاصله‌های جایگزین از مناطق تقریبی مرزی qi بدست می‌آید. با جمع کردن عناصر ماتریس Q در هر سطر، مقادیر نهایی تابع معیار گزینه‌ها بدست می‌آید. در این رابطه n تعداد معیارها را نشان می‌دهد و m تعداد گزینه است. روش CRITIC تکنیک وزن دهی در تصمیم‌گیری. روش CRITIC مخفف CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation اهمیت معیارها
Through Intercriteria Correlation اهمیت معیارها مبتنی بر همبستگی درونی معیارها است. این روش توسط دبرا و کاندوس (۲۰۱۰) معرفی شده است و یک روش بسیار مناسب و کاربردی برای تعیین وزن معیارها است. از نظر کارکرد این روش مشابه روش انتروپی شانون است با این تفاوت که در این روش فقط به پراکندگی داده‌ها تکیه نمی‌شود. این تکنیک در زمره روش‌های وزن دهی می‌باشد که هدف آن وزن دهی به معیارها در مدل‌های معیار گزینه می‌باشد. استفاده از روش CRITIC به صورت ترکیبی با روش‌های تصمیم‌گیری چندمعیاره بسیار سازگار است. همان‌طور که
چندمعیاره بسیار سازگار است. همان‌طور که می‌دانید در یک روش تصمیم‌گیری چندمعیاره مانند تاپسیس و … از تعدادی معیار برای انتخاب بهترین گزینه استفاده می‌شود. همیشه وزن معیارها به عنوان یک ورودی دردسر اصلی پژوهشگران است. روش کریتیک با استفاده از همان ماتریس تصمیم و بدون نیاز به داده‌های جدید، وزن معیارها را بدست می‌دهد. مزایای روش CRITIC. در این روش برای تعیین وزن معیارها از دیدگاه خبرگان استفاده نمی‌شود. اگر چه خبرگان از دانش و تجربه خود برای تعیین وزن معیارها استفاده می‌کنند اما با بیشتر شدن تعداد معیارها،
استفاده می‌کنند اما با بیشتر شدن تعداد معیارها، احتمال خطاهای انسانی و ایجاد شک و تردید در مورد قابلیت اطمینان نتایج نیز افزایش پیدا می‌کند. در روش کریتیک CRITIC با استفاده از انحراف معیار و همبستگی درونی معیارها وزن هر معیار تعیین می‌شود. مزیت دیگر روش CRITIC آن است که نیازی به گردآوری داده‌های جدیدی برای تعیین وزن معیارها نیست. زمانی که ماتریس تصمیم تشکیل شد با اعداد همین ماتریس وزن هر معیار نیز تعیین می‌شود. گام‌های روش کریتیک CRITIC. نخستین گام تشکیل ماتریس تصمیم است. منظور از ماتریس تصمیم، ماتریسی است
تصمیم است. منظور از ماتریس تصمیم، ماتریسی است که در هر سطر آن یک گزینه و در هر ستون آن یک معیار قرار دارد. این ماتریس شامل m گزینه و n معیار است و به صورت کلی زیر نوشته می‌شود: به این ترتیب با همان داده‌های ماتریس تصمیم و با توجه به پراکندگی و همبستگی داده‌ها، وزن هر معیار محاسبه می‌شود. در این روش برخلاف روش انتروپی فقط پراکندگی داده‌ها ملاک تصمیم‌گیری نیست. در تعیین وزن نهایی معیارها چون از روش خطی محاسبه می‌شود بنابراین جمع اوزان معیارها ۱ خواهد شد. آموزش این روش نیز در سایت مرجع تصمیم‌گیری چند معیاره
این روش نیز در سایت مرجع تصمیم‌گیری چند معیاره (صنایع ۲۰) به نشانی Sanaye20.ir قرار داده شده است. روش تصمیم‌گیری OPA. روش تصمیم‌گیری OPA مخفف واژهٔ Ordinal Priority Approach است که در سال ۲۰۲۰ ارائه گردید. همان‌طور که از نام این روش پیداست، مبنای اصلی آن براساس داده‌های رتبه‌ای (ترتیبی) است. این روش نیاز به داده‌های ورودی بسیار ساده‌ای دارد، چراکه فراهم کردن داده‌های ورودی براساس مقایسات پیچیده برای ذهن انسان کاری دشوار است. بعد از حل مدل برنامه‌ریزی خطی ارائه شده در این روش، می‌توان بصورت همزمان به وزن
ارائه شده در این روش، می‌توان بصورت همزمان به وزن خبره‌ها، معیارها، و گزینه‌ها دست یافت. همچنین می‌توان از این روش برای محاسبه وزن معیارها به تنهایی استفاده کرد تا بتوان از وزن‌های حاصل شده، در سایر روش‌های تصمیم‌گیری مانند TOPSIS استفاده نمود. از ویژگی‌های منحصر به فرد این مدل می‌توان به توانایی در نظر گرفتن اهمیت خبره‌ها و توانایی حل مسائل با داده‌های ورودی ناقص اشاره کرد. روش BWM (بهترین بدترین). استفاده از تکنیک‌های تصمیم‌گیری، یکی از مباحث مورد استقبال پژوهشگران و دانشجویان رشته‌های مختلف است. فرایند
پژوهشگران و دانشجویان رشته‌های مختلف است. فرایند انتخاب یک گزینه از میان چندین گزینه و براساس چندین شاخص تصمیم‌گیری، مصداق مسئله ای است که یکی از راه‌های پاسخ به آن، استفاده از تکنیک‌های تصمیم‌گیری است. صاحب نظران علوم تصمیم‌گیری تا به امروز تکنیک‌های بسیاری برای پاسخ به چنین مسائلی ارائه کرده‌اند. هر یک از این تکنیک‌ها، نقاط قوت و ضعف خود را دارد. روش بهترین-بدترین (BWM) در سال ۲۰۱۵ توسط دکتر جعفر رضایی، دانشیار دانشگاه دلفت هلند، ارائه شد. اساس این روش بر پایه ماتریس مقایسات زوجی بنا شده و از این نظر
بر پایه ماتریس مقایسات زوجی بنا شده و از این نظر شباهت‌هایی با روش AHP دارد. با این حال، توسعه و ارائه این روش با هدف ارتقای فرایند تصمیم‌گیری در مقایسه با سایر روش‌ها بوده است. یکی از نقاط مثبت روش بهترین-بدترین (BWM)، پایین بودن بار محاسباتی آن در مقایسه با سایر روش‌های تصمیم‌گیری است. از این رو، یادگیری این روش می‌تواند به پژوهشگران در حل مسائل تصمیم‌گیری با تعدادی زیادی شاخص کمک کند. همچنین این تکنیک می‌تواند به عنوان یک روش وزن دهی و با ترکیب با روش‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر ماتریس تصمیم، به کار گرفته
تصمیم‌گیری مبتنی بر ماتریس تصمیم، به کار گرفته شود.
موچی نوعی خوراکی است که از غلات به‌ویژه برنج ژاپنی تهیه می‌شود. در یک نوع آن برنج با آب و حرارت پخته و به‌وسیلهٔٔ فشار خارجی و کوبیدن در هاون تبدیل به ماده‌ای چسبناک می‌شود و بعد به آن شکل مخصوصی داده می‌شود. در نوع دیگر آن به آرد غلات آب گرم افزوده شده و پس از ورز دادن بخارپز می‌شود. هر چند موچی در تمام مدت سال مصرف دارد ولی بیشتر به عنوان یک غذای سنتی شهرت دارد که در سال نو ژاپنی تهیه می‌شود. به علت خاصیت چسبندگی این خوراک، خوردن آن برای سالمندان که قدرت کمتری برای قورت دادن مواد چسبنده دارند بسیار خطرناک
برای قورت دادن مواد چسبنده دارند بسیار خطرناک است و هر ساله تعدادی بر اثر خوردن آن دچار مرگ ناشی از خفگی می‌شوند. به دست آوردن آمار دقیق این نوع خفگی دشوار است. بر اساس اداره بهداشت و کار و رفاه ژاپن در سال ۲۰۰۶ میلادی ۸۰۴ مرگ در ژاپن بر اثر خفگی در هنگام خوردن مواد غذایی گزارش شده‌است که ۱۶۸ مورد آن بر اثر خوردن موچی بوده‌است. در سال ۱۹۹۶ میلادی تنها در ماه ژانویه آمار خفگی در اثر خوردن موچی ۲۰۸ نفر تخمین زده شده‌است. در حال حاضر موچی در صدر فهرست عامل خفگی بر اثر خوردن مواد غذایی در ژاپن قرار دارد.
بستنی سنتی زعفرانی یا بستنی سنتی یکی از انواع بستنی است که مصرف آن در بین خانواده‌های ایرانی رایج است. در تهیهٔ این بستنی از شیر، تخم مرغ، زعفران، گلاب، شکر، وانیل و آرد ثعلب استفاده می‌شود. تاریخچه. از مشهورترین بستنی‌های سنتیِ ایرانی می‌توان به بستنی اکبر مشتی اشاره کرد. وی که از خدمهٔ دربار قاجار بود، پس از انقراض سلسلهٔ قاجاریه مغازهٔ بستنی‌فروشی خود را در حوالی میدان راه‌آهن با نام بستنی‌فروشی «اکبر مشدی» افتتاح کرد. وی اعتقاد داشت بستنی‌های ایرانی باید کاملاً با بستنی‌های خارجی متفاوت باشد و ایرانی‌ها
کاملاً با بستنی‌های خارجی متفاوت باشد و ایرانی‌ها ترجیح می‌دهند تا در بستنی‌هایشان خامه، گلاب و زعفران بیشتر از نگهدارنده‌های دیگر باشد.
بیماری‌های فراوانی اصطلاحی است که گاهی در مورد گروهی از بیماری‌ها و شرایط بهداشتی استفاده می‌شود که عموماً گمان می‌شود به دلیل افزایش ثروت در جامعه ایجاد شده‌اند. همچنین به این دسته از بیماری‌ها تحت عنوان "بیماری‌های غربی" نیز استناد می‌شود. این بیماری‌ها در مقابل بیماری‌هایی هستند که اصطلاحاً به بیماری‌های فقر معروفند- یعنی بیماری‌هایی که عمدتاً ناشی از فقر و ناداری هستند و به آن مربوط می‌شوند. موارد. از بیماری‌های فراوانی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: سرطان روده بزرگ، سرطان ریه، سرطان پستان،سرطان خون،
روده بزرگ، سرطان ریه، سرطان پستان،سرطان خون، سرطان مغز کودکان،سرطان معده، سرطان کبد، دیابت، بیماری کرونر قلب ، چاقی و نقرس.
بیماری‌های فقر اصطلاحی است که برای اشاره به آن دسته از بیماری‌ها و شرایط به کار می‌رود که بیشتر در نواحی فقیر و در نتیجهٔ ناداری، فقر غذایی و سیستم بهداشت ضعیف ایجاد می‌شوند. موارد. از این دسته بیماری‌ها می‌توان به این موارد اشاره کرد: التهاب ریه، انسداد روده، سل ریوی، بیماری‌های گوارشی، زخم گوارشی، بیماری انگلی، تب روماتیسمی، بیماری‌های سوخت‌وسازی و بیماری‌های عروقی به‌جز دیابت، بیماری‌های مربوط به بارداری و بسیاری دیگر. جستارهای وابسته. بیماری‌های فراوانی
مصر در زمان هخامنشیان مودرایه خوانده می‌شد. کوروش همواره در پی آن بود که پس از فتح بابل، مصر را نیز فتح کند، زیرا اخباری از تصمیم آمازیس دوم، فرعون دودمان بیست و ششم برای حمله به پارس به گوش می‌رسید. کوروش در پی تجهیز کردن ارتش خود و تصرف مصر، بر دلیل کهنسالی چشم از جهان فروبست. پس از مرگ کوروش، پسر بزرگش کمبوجیه دوم از راه خشکی و با همکاری کاهنان معبد آمون، به مصر لشکر کشید. در همین زمان بود که آمازیس دوم لایق از دنیا رفت و فرزندش پسامتیخ سوم که فردی ناشایسته و بی تجربه بود بر تخت مصر نشست. رویارویی ارتش
و بی تجربه بود بر تخت مصر نشست. رویارویی ارتش ایران و مصر نهایتاً به پیروزی کمبوجیه انجامید و ممفیس فتح شد. از آن پس مصر برای دوران نزدیک به ۲۰۰ سال جزء قلمرو هخامنشیان بود تا این که اسکندر مقدونی به ایران تاخته و سلسله هخامنشیان منقرض شد. از خدمات دولت هخامنشی به مردم مصر می‌توان حفر کانال سوئز را در دوران داریوش بزرگ نام برد، که تحولی در دریانوردی دوران باستان پدیدآورد. چند صد سال بعد یعنی در دوران سلطنت خسروپرویز ساسانی، در جریان جنگ‌های ایران و روم، مصر فتح شده و مدت ده سال جزء قلمرو ساسانیان به حساب
فتح شده و مدت ده سال جزء قلمرو ساسانیان به حساب می‌آمد.
کتاب خوب کتابی نوشته فیلسوف انگلیسی ای. سی. گریلینگ در سال ۲۰۱۱ است. این کتاب با نام کامل "کتاب خوب: یک انجیل انسان‌گرا"، به سبک و با لحن انجیل، ولی با آموزه‌های سکولار و به دور از ماوراطبیعه نوشته شده‌است. گریلینگ از متون هزاران کتاب و صدها نویسنده در نوشتن این کتاب بهره گرفته‌است. این کتاب به سبک کتاب مقدس، به عنوان مرجعی برای اخلاق سکولار نوشته شده‌است. در نوشتن کتاب از فلسفه‌های غیر دینی و داستان‌های پندآموز یونان باستان، چین، رم، هند، تمدن عرب، رنسانس در اروپا و عصر روشنگری استفاده شده‌است. همچنین
در اروپا و عصر روشنگری استفاده شده‌است. همچنین خلاصه‌ای از اکتشافات علمی از قرن ۱۹ تا به امروز در کتاب آورده شده‌است. در فصل پایانی کتاب، ده فرمان نسخه انسان‌گرای سکولار آورده شده‌است. ۱- خوب دوست بدار ۲- در همه چیز نیکی را بجوی ۳- به کسی آزار مرسان ۴- برای خودت فکر کن ۵- مسئولیت‌پذیر باش ۶- به طبیعت احترام بگذار ۷- نهایت تلاشت را بکن ۸- مطلع باش ۹- مهربان باش ۱۰- شجاع باش
در نظریه بازی‌ها، بن‌بست بازی است که در آن عملی که بیشترین سود را دارد غالب نیز می‌باشد. (برای نمونه ماتریس سود در سمت چپ آورده شده‌است) این بازی متضاد بازی معمای زندانی‌ها ست که در آن عملی که بیشترین سود را برای بازیکنان دارد مغلوب است. این موضوع سبب می‌شود که بازی بن‌بست خیلی مورد توجه قرار نگیرد چون هیچ گونه مغایرتی بین نفع شخصی و سود مشترک وجود ندارد. تعریف عمومی. هر بازی که این دو شرط را داشته باشد یک بن بست به حساب می‌آید. برای برآورده شدن این شرایط لازم است که d و D استراتژی‌های غالب باشند و همانند
است که d و D استراتژی‌های غالب باشند و همانند معمای زندانی‌ها این بازی هم یک نقطه تعادل تعادل نش دارد: (d,D)
باشگاه فوتبال تاوریا سیمفروپول باشگاه فوتبال اوکراینی است که در شهر سیمفروپول قرار دارد و هم‌اکنون در لیگ برتر فوتبال اوکراین بازی می‌کند. این باشگاه در سال ۱۹۵۸ میلادی تأسیس شده‌است.
پارکینگ (به انگلیسی: "Parking") یا توقفگاه محلی است که خودرو در طی زمانی که از آن استفاده نمی‌شود، در آنجا نگهداری می‌شود. پارکینگ می‌تواند در فضای باز یا بسته واقع شوند به طوری که دسترسی به آن‌ها خصوصی یا عمومی باشد. پارکینگ برای حمل و نقل خودرویی ضروری است. خودروها به طور میانگین ۹۵٪ عمر مفیدشان را پارک شده‌اند. در دسترس بودن و قیمت پارکینگ می‌تواند بر وابستگی خودرویی تاثیر بگذارد . بخش بزرگی از فضای شهری صرف پارکینگ میشود. مثلا در بسیاری از شهرهای آمریکای شمالی تا بیش از نیمی از فضای مرکز شهر را جای پارک
شمالی تا بیش از نیمی از فضای مرکز شهر را جای پارک اشغال می‌کند. پارکینگ خیابانی. پارکینگ خیابانی به پارک کردن ماشین در کنار یا در وسط یک بلوار گفته می‌شود. پیدا کردن جای پارک یک مشکل مهم برای رانندگان است؛ در سال‌های گذشته روش‌های گوناگونی همانند استفاده از اپلیکیشن تلفن همراه، ارائه نقشه‌های راهنما، و بسیاری دیگر برای کمک به رانندگان به‌وجود آمدند. پارکینگ خیابانی و مخصوصا پارکینگ خیابانی رایگان گاهی مورد انتقادات فراوانی قرار می‌گیرد چون استفاده بدی از فضای ارزشمند شهری به شمار می‌آید. بعضی شهرها بخشی از
ارزشمند شهری به شمار می‌آید. بعضی شهرها بخشی از پارکینگ خیابانی را با پارکلت عوض کرده‌اند که فضایی است برای نشستن و استراحت کردن شهروندان کنار کمی گل و گیاه. در برخی کشورها مثل ژاپن پارک کردن ماشین در کنار خیابان بسیار نادر است و تقریبا می‌شود گفت به طور کامل ممنوع است. آسیب زیست محیطی. متخصصان محیط زیست مدت‌هاست با ساختن پارکینگ در مرکز شهرها مخالفند چون معتقدند سطوح گسترده آسفالت سیاه باعث جذب گرما و ایجاد جزیره‌های گرم در مرکز شهر می‌شود. از طرفی پارکینگ‌ها احتمال آب‌گرفتگی و خطر سیل را افزایش می‌دهند.
احتمال آب‌گرفتگی و خطر سیل را افزایش می‌دهند. در تهران. در شهر تهران، خانه‌های بدون پارکینگ، سخت فروش می‌روند؛ به‌عنوان مثال اگر دو آپارتمان در یک مجتمع، که هر دو ۸۵ متری و داراکینگ، سخت فروش می‌روند؛ به‌عنوان مثال اگر دو آپارتمان در یک مجتمع، که هر دو ۸۵ متری و دارای امکانات مشابه باشند، آپارتمان دارای پارکینگ متری ۴ میلیون و ۵۰۰ هزار تومان باشد، آپارتمان دیگر (بدون پارکینگ) متری ۴ میلیون و ۱۰۰ هزار تومان قیمت‌گذاری می‌گردد. در نتیجه بنابه‌گزارشی در شهریور ۱۳۹۳، قیمت خانه‌های پارکینگ‌دار و فاقد پارکینگ در
۱۳۹۳، قیمت خانه‌های پارکینگ‌دار و فاقد پارکینگ در منطقهٔ محله هفت تیر، متری ۲۰۰ تا ۳۰۰ هزار تومان، متفاوت است. داشتن پارکینگ خود یکی از امتیازهای یک آپارتمان است. از «دعوا سر جای پارک» به‌عنوان عامل بیشترین نزاع‌های خیابانی در شهر تهران یاد شده‌است. اپلیکیشن‌ها. معمولاً از نمایش اطلاعات زنده استفاده می‌کنند و ممکن است برخی به کاربران برای افزودن اطلاعات جدید و محل پارکینگ‌ها وابسته باشد. ممکن است تبلیغات داشته باشند یا به خاطر نمایش جای پارک پول بگیرند. همچنین این نوع اپلیکیشن‌ها می‌توانند اطلاعات جای پارک
این نوع اپلیکیشن‌ها می‌توانند اطلاعات جای پارک همانند ارتفاع، هزینه و ظرفیت را نیز نمایش دهند.
استیو بوسمی (زادهٔ ۱۳ دسامبر ۱۹۵۷، بروکلین، نیویورک) بازیگر، نویسنده و کارگردان آمریکایی‌ست. زندگی هنری. او در بسیاری از فیلم‌های برادران کوئن ازجمله بارتون فینک، لبوفسکی بزرگ، فارگو و تقاطع میلر و در دو فیلم داستان عامه‌پسند و سگ‌های انباری کوئنتین تارانتینو بازی کرده‌است. بوسمی همچنین در دو مجموعه تلویزیونی سوپرانوز و امپراتوری ساحلی نیز به ایفای نقش پرداخته‌است. او برای بازی در نقش "ایناک تامسون" در مجموعهٔ امپراتوری ساحلی نامزد دریافت جایزه امی و برندهٔ جایزه انجمن بازیگران نمایش و جایزه گرمی شد.
روش گروه جفتی بی‌وزن با میانگین حسابی یکی از روش‌های ساده ای است که بر مبنای توده کردن داده‌ها یا خوشه بندی سلسله مراتبی مخصوصاً برای ساخت درخت فیلوژنتیک در بیوانفورماتیک به کار می‌رود (در حالی که نرخ تکامل را ثابت در نظر می‌گیرد(ساعت مولکولی)). این روش برای استنباط رابطه‌ها روش مناسبی نیست مگر اینکه فرض شود برای داده‌های مورد استفاده آزمایش شده و برای آنها توجیه شده‌است. روند کار آن به این شکل است که فاصلهٔ بین دو داده را از روی ماتریس فاصله بررسی می‌کند و به کمک آن درختی ریشه‌دار می‌سازد. این الگوریتم به
به کمک آن درختی ریشه‌دار می‌سازد. این الگوریتم به Sokal و Michener نسبت داده می‌شود. Finon Murtagh و بعضی دیگر این الگوریتم را در زمان بهینه formula_1 به کار برده‌اند. کلیات. اگر یک ساعت مولکولی داشته باشیم و بخواهیم زمان تکامل را برای گونه‌های مختلف اندازه‌گیری کنیم، می‌توانیم به هر گره در درخت دودویی ریشه دار یک عدد نسبت دهیم که سن گونه را تعیین می‌کند. برای هر گره V سن آن را با (age(V نشان می‌دهیم. در این حالت تمام گره‌های ریشه سن ۰ دارند چون در حال حاضر موجود هستند. همچنین وزن یال (v,u) از طریق محاسبه
موجود هستند. همچنین وزن یال (v,u) از طریق محاسبه (age(u)-age(v محاسبه می‌شود؛ بنابراین طول مسیر بین ریشه تا هر گره تفاوت سنی آن‌ها را نشان می‌دهد. چنین درختی که فاصله ریشه تا هر برگ آن برابر است فراشاخص نامید می‌شود. این الگوریتم یک قدم بهتر از تبارزایش افزایشی است. اما با این حال همیشه جواب درست نمی‌دهد چراکه نزدیک‌ترین خوشه‌ها لزوماً در درخت، همسایه نیستند. اهداف. قصد ما این است که از یک درخت فراشاخص برای شرح ماتریس فاصله استفاده کنیم. روش جفت گروه بدون وزن با میانگین حسابی یک روش اکتشاف برای خوشه بندی
وزن با میانگین حسابی یک روش اکتشاف برای خوشه بندی است که در علم بیوانفورماتیک از یک ساعت مولکولی فرضی برای ساخت درخت تکاملی فراشاخص استفاده می‌کند. الگوریتم. یک ماتریس به نام D با تعداد سطرها وستونهای برابر n در نظر می‌گیریم. برای ساخت درخت در هر گام دو خوشه نزدیک به یکدیگر باهم ترکیب شده و خوشه ایی در سطح بالاتر را می‌سازند. فاصله بین دو خوشه A و B برابر میانگین فاصله بین همه جفتهای x در A و y در B می‌باشد؛ که همان متوسط فاصله دو خوشه می‌باشد. این فرایند تا زمانی که تنها یک خوشه داشته باشیم ادامه می‌یابد.
زمانی که تنها یک خوشه داشته باشیم ادامه می‌یابد. شبه کد مربوط به این الگوریتم در ادامه آمده‌است: UPGMA(D, n) Clusters ← n single-element clusters labeled 1, ... , n construct a graph T with n isolated nodes labeled by single elements 1, ... , n for every node v in T Age(v) ← 0 while there is more than one cluster find the two closest clusters Ci and Cj merge Ci and Cj into a new cluster Cnew with |Ci| + |Cj| elements add a new node labeled by cluster Cnew to T connect node Cnew to Ci and Cj by directed
to T connect node Cnew to Ci and Cj by directed edges Age(Cnew) ← DCi, Cj / 2 remove the rows and columns of D corresponding to Ci and Cj remove Ci and Cj from Clusters add a row/column to D for Cnew by computing D(Cnew, C) for each C in Clusters add Cnew to Clusters root ← the node in T corresponding to the remaining cluster for each edge (v, w) in T length of (v, w) ← Age(v) - Age(w) return T مثال. عکس زیر بازسازی درخت با UPGMA برای ماتریس فاصلهٔ افزایشی را نشان می‌دهد. همان‌طور که ذکر شد، الگوریتم UPGMA