payamvha/North_RAG huggingface dataset:
زاهدی ستاد نخست وزیری و دولت تازه‌اش را در این مکان تشکیل داده بود. محمد مصدق پس از تسلیم خود به شهربانی به همراه دکتر شایگان و دکتر صدیقی توسط سرلشکر باتمانقلیچ به باشگاه افسران برده می‌شود و با زاهدی روبرو می‌شود. زاهدی که در باشگاه بود شخصاً به دیدن مصدق آمد. مصدق به زاهدی گفت: «آقای سرلشکر، چرخ بازیگر از این بازیچه‌ها بسیار دارد. من تنها نگران ایران و هموطنان هستم، نه خودم.» زاهدی پاسخ داد که خواهان بازداشت و محاکمه او نیست؛ اگر وی کناره‌گیری خود را اعلام دارد. اما مصدق حاضر به کناره‌گیری نشد و گفت «به
دارد. اما مصدق حاضر به کناره‌گیری نشد و گفت «به اراده ملت رئیس دولت شده و تنها ملت است که حق دارد و می‌تواند او را برکنار [کند] یا خواستار کناره‌گیری‌اش شود.» پس از رخدادهای خرداد ۱۳۴۲، آیت‌الله خمینی دستگیر شده و ابتدا به بازداشتگاه «باشگاه افسران» و س‍پس غروب روز بعد، به زندان قصر تهران برده شد.
کوین دان (۲۴ اوت ۱۹۵۶) بازیگر آمریکایی است. وی عمدتاً در نقش‌های مکمل، در چندین فیلم از دهه ۱۹۸۰ تا به امروز ظاهر شده. منجمله این فیلم‌ها می‌توان به دیو، گودزیلا، سربازان کوچک، تبدیل‌شوندگان، قلب من هاکبی، آتش غرور، فولاد آبی، تصویر کامل، عشق دیوانه‌وار، مردان مجرد و مجموعه کارآگاه واقعی اشاره نمود. وی متولد شیکاگو است و در سال ۲۰۰۸ یک دکترای افتخاری دریافت نموده.
مهندسی بیوشیمیایی یا مهندسی زیست‌شیمیایی (کاملاً با بیوتکنولوژی متفاوت است) و در ایران بنام مهندسی شیمی گرایش بیوشیمیایی، شاخه‌ای مهندسی شیمی (گرایش جداسازی و مهندسی کنترل فرایند) است که به ساخت، توسعه، بهره‌برداری و تحقیق در تجهیزات صنعتی شامل پدیده‌های زیستی و بیوکاتالیست‌ها (آنزیم). این شاخه از علوم مهندسی در صنایعی چون کنترل آلودگی پالایشگاه و عوامل مؤثر بر محیط، آزمایشگاه تصفیه آب پالایشگاه و پتروشیمی، پلیمر، صنایع پتروشیمی و پالایش، صنایع نفت و هسته‌ای کاربرد دارد. به دلیل تشابه اسمی بین رشته مهندسی
کاربرد دارد. به دلیل تشابه اسمی بین رشته مهندسی شیمی گرایش بیوشیمیایی و رشته مهندسی شیمی گرایش بیوتکنولوژی، دانشگاه جانز هاپکینز آمریکا تفاوت این دو رشته را به‌صورت زیر بیان کرده است، و همچنین بیان کرده این دو رشته کاملاً باهم متفاوت هستند.
الکساندرا آنا داداریو (زادهٔ ۱۶ مارس ۱۹۸۶) بازیگر و مدل اهل ایالات متحده آمریکا است، وی را بخاطر بازی در فیلم‌هایی چون "توقفگاه"، ، '، "گذرگاه"، "سوگ"، "سن آندریاس"، "ماهی مرکب و نهنگ"، "انتخاب"، "همه فرزندان من" و مجموعه‌هایی چون "کارآگاه حقیقی"، "فیلادلفیا همیشه آفتابی است"، "گارد ساحلی"، "یقه سفید" و "ما همیشه در قلعه زندگی می‌کردیم" و' می‌شناسند. اوایل زندگی. الکساندرا آنا داداریو در ۱۹ مارس ۱۹۸۶ و در شهر نیویورک سیتی به دنیا آمد. او بزرگترین فرزند کریستینا که یک وکیل است و و ریچارد داداریو که دادستان و
که یک وکیل است و و ریچارد داداریو که دادستان و مدیر سابق دپارتمان مبارزه با تروریسم پلیس نیویورک در دوران شهرداری مایکل بلومبرگ بوده‌است. او دارای اصالت ایتالیایی، ایرلندی، انگلیسی و چکسلواکی است. برادر او متیو داداریو نیز یک بازیگر است و یک خواهر کوچکتر به نام کاترین دارد. الکساندرا در سن ۱۶ سالگی فعالیت خود را آغاز نمود. زندگی شخصی. الکساندرا داداریو با بسیاری از همبازی های خود قرار ملاقات داشته است. گفته می شد که او با همبازی خود در «پرسی جکسون»، لوگان لرمن در رابطه بود و آنها در سال ۲۰۱۵ از هم جدا
لرمن در رابطه بود و آنها در سال ۲۰۱۵ از هم جدا شدند. شایعه شده بود که او با همبازی خود در «گارد ساحلی» زک افران رابطه دارد. با این حال داداریو این شایعات را تکذیب کرد و گفت که او فقط دوست افرون است. از سال ۲۰۲۰، او رابطه عاشقانه ای با اندرو فرم داشت. آنها نامزدی خود را در ۲ دسامبر ۲۰۲۱ اعلام کردند. در ژوئن ۲۰۲۲، این زوج ازدواج کردند.
تس هارپر (زاده ۱۵ اوت ۱۹۵۰) بازیگر آمریکایی است. وی زاده ممت اسپرینگز در ایالت آرکانزاس است. وی فارغ‌التحصیل رشته آموزش است. از فیلم‌های معروف او می‌توان به فیلم‌های "شاگرد اول، آمیتی‌ویل سه‌بعدی، تفنگ جدید من، شمال دور، فرزند آفتاب، بوردن، شکسته، ساعت غروب" و "جایی برای پیرمردها نیست" اشاره کرد.
مایکل جی. هارنی بازیگر تلویزیون، سینما و تئاتر آمریکایی است. وی از سال ۱۹۹۳ در این زمینه مشغول فعالیت است. از جمله کارهای او بازی در سریال نارنجی مد جدید است (نت‌فلیکس) و فصل اول کارآگاه حقیقیمحصول شبکه اچ‌بی‌او است که در ابتدای سال ۲۰۱۴ پخش می‌شد. فیلم‌ها. "ستاره‌ای متولد شده‌است،" ۲۰۱۸، کارگردان بردلی کوپر من نرو هستم ، ۲۰۱۶، کارگردان رفیع پیتز
جوزف سیکورا (زاده ) بازیگر آمریکایی است. وی فارغ‌التحصیل رشته تئاتر است. از آثار وی، مجموعه تلویزیونی کارآگاه واقعی است که در آن نقش جینجر را ایفا می‌کرد و سریال پاور که از شبکه استارز پخش شده و در نقش تامی بازی کرده است. از فیلم‌های معروف او می‌توان به بازی در فیلم جک ریچر اشاره کرد.
ام‌پی‌تری‌تگ یا ام‌پی۳تگ یک ویرایشگر فراداده رایگان‌افزار برای بسیاری از قالب‌های پرونده صوتی در مایکروسافت ویندوز است. در سیستم‌عامل‌های شبه یونیکس به‌کمک واین قابل اجرا می‌باشد، هرچند نرم‌افزار جایگزین آزاد برای این سیستم‌عامل‌ها وجود دارد مانند پادل‌تگ که به زبان پایتون و کیوت نوشته شده‌است. ام‌پی‌تری‌تگ از قالب‌های صوتی روبرو پشتیبانی می‌کند: ای‌ای‌سی، فلک، مانکیز آدیو، ام‌پی‌تری، ام‌پی‌ئی‌جی-۴ (سازگار با ام‌پی۴/ام۴ای/ام۴بی/آی‌تیونز)، ام‌پی‌سی، اوجی‌جی، اس‌پی‌اکس، تی‌ای‌کی، دابلیوام‌ای، دابلیووی
درخت تلفیقی نوعی داده ساختار درخت گونه است که یک آرایه ارتباطی را روی اعداد صحیح w بیتی پیاده‌سازی می‌کند. این درخت از فضایی به مقدار ("O"("n" استفاده کرده و جستجو را در زمان ("O"(log"w" "n" انجام می‌دهد که به‌طور تقریبی از درخت سنتی – به نام درخت دودویی جستجوی خود تعادلی- سریع تر بوده و در واقع از درخت وان آمده باوس (van Emde Boas tree) در حالتی که w بزرگ است، بهتر می‌باشد. این نوع درخت سرعت خود را با بهره‌گیری از عملیات مخصوصی که در زمان ثابت انجام می‌شود، به دست می‌آورد که این عملیات می‌تواند توسط کلمه
به دست می‌آورد که این عملیات می‌تواند توسط کلمه (در معنای رایانه‌ای) انجام شود. درخت‌های تلفیقی در سال ۱۹۹۰ توسط مایکل فردمن(Michael Fred man) و دان ویلارد(Dan Willard) اختراع شد. از زمان انتشار نسخه اصلی مقاله فردمن و ویلارد، چندین پیشرفت انجام شده‌است. در سال ۱۹۹۹ نشان داده شد که چگونه می‌توان درخت‌های تلفیقی را تحت مدل AC0 پیاده‌سازی کرد، به گونه‌ای که ضرب دیگر زمان ثابتی را به خود اختصاص ندهد. یک نسخه پویایی از درخت‌های تلفیقی با استفاده از جداول درهم سازی در سال ۱۹۹۶ پیشنهاد شد که با زمان اجرای مورد
سازی در سال ۱۹۹۶ پیشنهاد شد که با زمان اجرای مورد انتظار("O"(log"w" "n" مطابقت داشت. یک نسخه پویای دیگر با استفاده از درخت نمایی در سال ۲۰۰۷ پیشنهاد شد که در بدترین حالت به زمان اجرای ("O"(log"w" "n" + log log "u" برای هر عملیات رسید. در این معادله u اندازه بزرگترین کلید است. این مسئله هم چنان باز است تا جایی که درخت تلفیقی با احتمال بالایی به ("O"(log"w" "n" در هر عملیات برسد. چگونه عمل می‌کند؟. یک درخت ترکیبی اساساً یک B-tree با عوامل شاخه‌ای "w"1/5 (هر توان کوچک دیگری نیز ممکن است) است که باعث می‌شود
توان کوچک دیگری نیز ممکن است) است که باعث می‌شود ارتفاع درخت از ("O"(log"w" "n" باشد. برای این که به زمان اجرای مطلوب از لحاظ بروزرسانی و پاسخ گویی برسیم، درخت باید توانایی جستجوی یک گره با کلید "w"1/5 به بالا را در زمان ثابت ("O"("n" داشته باشد. این خواسته ما با روش فشرده سازی "sketching" برآورده می‌شود. در این روش کلیدها به صورتی در می‌آید که در یک machine word جای گیرد. در واقع این روش اجازه می‌دهد که مقایسه‌ها به صورت موازی انجام گیرد. در ادامه این مقاله اجرا در یک static Fusion Tree که پاسخ گویی مطلوب
اجرا در یک static Fusion Tree که پاسخ گویی مطلوب را پشتیبانی می‌کند، توصیف می‌کنیم. Sketching. Sketching تابعی است که طبق آن هر کلید w بیتی منسوب به یک node شامل k تا کلید است که در k-1 بیت فشرده شده‌است. هر کلید x می‌تواند این‌طور در نظر گرفته شود که یک مسیر کامل در یک درخت دودویی با ارتفاع w، از ریشه تا برگِ مطابق با x است. جهت تمایز دو مسیر کافی است به سر شاخه‌ها نگاه کنیم (محل انشعاب بین دو شاخه، یعنی محل اولین بیتی که دو کلید متفاوت می‌شوند). بدیهی است که k تا مسیر در کنار هم k-1 نقطه انشعاب دارند؛
که k تا مسیر در کنار هم k-1 نقطه انشعاب دارند؛ بنابراین حداکثر k-1 بیت نیاز است تا بتوانیم بین هر جفت از k تا کلید تمایز قائل شویم. خاصیت مهم تابع sketch این است که ترتیب کلیدها را حفظ می‌کند؛ بنابراین اگر "x" &lt; "y" آنگاه (codice_1("x") &lt; codice_1("y" تخمین sketch. اگر موقعیت بیت‌های sketch را "b"1 &lt; "b"2 &lt; ··· &lt; "b""r" فرض کنیم آنگاه sketch کلیدهای "x""w"-1···"x"1"x"0 یک عدد r بیتی به صورت formula_1 می‌شود. با machine wordهای استاندارد که مانند آن‌ها در زبان C دیده می‌شود، مشکل است که
که مانند آن‌ها در زبان C دیده می‌شود، مشکل است که sketch هر کلید را در (O(1 بیابیم. پس به جای آن بیت‌های sketch می‌توانند در محدوده اندازه حداکثر "r"4 تایی با استفاده از ضرب و And بیت به بیت فشرده شوند. نقش bitwise AND این است که همه بیت‌های غیر sketch در کلید را روشن سازد. عمل ضرب نیز بیت‌های sketch را shift می‌دهد تا محدوده کوچک‌تر گردد؛ بنابراین مثل یک sketch عالی، تخمین sketch تربیت کلیدها را حفظ می‌کند. برای انجام یک عمل ضرب درست در زمان ثابت چند پیش پردازش مورد نیاز است. هر بیت sketch در مکان "b""i"
مورد نیاز است. هر بیت sketch در مکان "b""i" باید با عمل ضرب (در حالی که "m" = formula_2 2"m""i") به مکان "b""i" + "m""i"، shift پیدا کند. برای کارایی تخمین sketch لازم است سه قاعده زیر رعایت گردد: 3) "b""r" + "m""r") - ("b"1 - "m"1) ≤ "r"4) چون بیت‌های sketch در محدوده‌ای با حداکثر اندازه "r"4 بسته‌بندی می‌شوند. تحلیل روی argument نشان می‌دهد که چگونه "m""i" می‌تواند ساخته شود. فرض می‌کنیم که "m"1 = "w" − "b"1 و 1 &lt; "t" ≤ "r" بوده و "m"1, "m"2... "m""t-1" قبلاً انتخاب شده‌اند. کوچکترین عدد "m""t" را به
قبلاً انتخاب شده‌اند. کوچکترین عدد "m""t" را به نحوی برمی‌داریم که قواعد ۱ و ۲ به هم نخورد. اعمال قاعده اول موجب می‌شود که "m""t" ≠ "b""i" − "b""j" + "m""l" برای هر ۱ ≤ "i", "j" ≤ "r" , 1 ≤ "l" ≤ "t"-1 برقرار باشد. همچنین "m""t" از مقادیر کمتر از "tr"2 ≤ "r"3 باید دوری کند؛ بنابراین "m""t" انتخابی در رابطه "b""t" + "m""t") ≤ ("b""t"-1 + "m""t"-1) + "r"3) صدق می‌کند و قاعده سوم تضمین می‌گردد. محاسبه تخمین sketch در مراحل زیر انجام خواهد شد: ۱) بررسی و نمایش همه، که در اینجا بیت‌های sketch با یک bitwise AND
همه، که در اینجا بیت‌های sketch با یک bitwise AND همراه خواهند بود. ۲) ضرب کلید با توجه به ثابت m از قبل تعیین شده. این عمل در حقیقت دو machine word نیاز دارد اما باز هم می‌تواند در زمان ثابت (O(1 انجام گیرد. ۳) نمایش همگانی دیگر که این بار بیت‌های sketch به صورت shift داده شده، نشان داده خواهند شد. بیت‌ها الان شامل بلاک‌های متصل به یکدیگر حداکثر "r"4 &lt; "w"4/5 بیتی هستند. در ادامه مقاله sketch به‌کار گرفته می‌شود تا منظور از تخمین sketch را دریابیم. مقایسه موازی. هدف فشرده سازی که از طریق Sketching به
موازی. هدف فشرده سازی که از طریق Sketching به دست می‌آید این است که به تمام کلیدها اجازه دهیم در یک کلمه w بیتی ذخیره شوند. در گره Sketch یک گره، رشته بیتی قرار دارد: (1codice_1("x"1)1codice_1("x"2)...1codice_1("x""k" می‌توانیم فرض کنیم که تابع sketch دقیقاً از b بیت "b" ≤ "r"4، سپس هر بلوک از 1 + "b" ≤ "w"4/5 استفاده می‌کند و از آن جایی که "k" ≤ "w"1/5 کل تعداد بیت‌ها در گره sketch حداکثر w است. یک اشارهٔ مختصر: برای یک رشته بیتی s و عدد صحیح غیر منفی m, "s""m" الحاق m مرتبه s را باخودش نشان می‌دهد. اگر t
الحاق m مرتبه s را باخودش نشان می‌دهد. اگر t هم یک رشته بیتی باشد، st الحاق t به s را نشان می‌دهد. گره sketch جستجوی کلیدها برای هر عدد صحیح b بیتی را امکان‌پذیر می‌سازد. "z" = (0"y")"k" قرار می‌دهیم که می‌تواند در زمان ثابتی محاسبه شود (ضرب y در ثابت 0"b"1)"k")). توجه کنید که 1codice_1("x""i") - 0"y" همواره مثبت است، ولی اگر codice_1("x""i") ≥ "y" پیشرو خود را حفظ می‌کند؛ بنابراین می‌توانیم کوچکترین شاخص i را به طوری که codice_1("x""i") ≥ "y" باشد به صورت زیر محاسبه کنیم: 1)Z را از گره sketch کم کنید.
زیر محاسبه کنیم: 1)Z را از گره sketch کم کنید. ۲)بیت‌های مقدار حاصل و ثابت 10"b")"k") را به صورت منطقی و بیت به بیت با هم and کن. این کار همه بیت‌ها به جز بیت پیشرو هر بلوک را پاک می‌کند. ۳)پر ارزش‌ترین بیت نتیجه را پیدا کنید. 4) i را با استفاده از این حقیقت که بیت پیشرو i امین بلوک شاخصی برابر("i"("b"+1 دارد محاسبه کنید. Desketching. برای یک صف دلخواه q، مقایسه موازی شاخص i را به نحوی محاسبه می‌کند که (codice_1("x""i"-1) ≤ codice_1("q") ≤ codice_1("x""i" متأسفانه، تابع sketch خارج از مجموعه کلیدها به صورت
تابع sketch خارج از مجموعه کلیدها به صورت کلی نمی‌تواند مرتبه زمانی اش را نگه دارد؛ بنابراین لزوماً این حالتی نیست که "x""i"-1 ≤ "q" ≤ "x""i". آنچه که درست است این است که در میان تمام کلیدها، یا "x""i"-1 یا "x""i" بزرگ‌ترین پسوند مشترک را با q دارد. این به خاطر این است که هر کلید y با یک پسوند مشترک طولانی‌تر با q تعداد sketch بیت‌های مشترک بیشتری با q داردو بنابراین (codice_1("y" از هر (codice_1("x""j" ای به (codice_1("q" نزدیک تر است. طول بزرگترین پسوند مشترک بین دو عدد صحیح w بیتی a و b می‌تواند با پیدا
بین دو عدد صحیح w بیتی a و b می‌تواند با پیدا کردن پرارزش‌ترین بیت xor منطقی بیت به بیت بین a و b در زمان ثابت محاسبه شود. این کار سپس می‌تواند برای پوشاندن تمام پسوندها به جز بزرگ‌ترین پسوند مشترک، به کار رود. توجه کنید که p دقیقاً جایی را که q از مجموعه کلیدها جدا می‌شود را مشخص می‌کند. اگر بیت بعدی "q"، ۰ باشد، successor (کوچک‌ترین عدد بزرگ‌تر از q) در زیر درخت p1 قرار دارد و اگر بیت بعدی q، ۱ باشد، آن گاه predecessor (بزرگ‌ترین عدد کوچک‌تر از q) در زیردرخت p0 قرار دارد. این حالت الگوریتم زیر را پیشنهاد
p0 قرار دارد. این حالت الگوریتم زیر را پیشنهاد می‌کند: ۱. از مقایسه موازی برای پیدا کردن شاخص i استفاده کنید، به طوری که(codice_1("x""i"-1) ≤ codice_1("q") ≤ codice_1("x""i" ۲. بزرگترین پسوند مشترک p از q و نیز x""i"-1" یا "x""i" را محاسبه کنید (از هر جفت، آنچه طولانی‌تر است را بگیرید) 3.l-۱ را طول بزرگترین پسوند مشترک p بگیرید ۳٫۱. اگر l امین بیت q، ۰ است، "e" = "p"10"w"-"l" قرار دهید. از مقایسه موازی برای جستجوی successor برای (sketch(e استفاده کنید. این در واقع predecessor برای q است. ۳٫۲. اگر l امین
در واقع predecessor برای q است. ۳٫۲. اگر l امین بیت q، ۱ است، "e" = "p"10"w"-"l" قرار دهید. از مقایسه موازی برای جستجوی predecessor برای (sketch(e استفاده کنید. این در واقع successor برای q است. ۴. زمانی که یا predecessor یا successor برای q پیدا شد، محل دقیق q بین مجموعه کلیدها مشخص شده‌است.
پاول وژینوف (زاده ۹ نوامبر ۱۹۱۴ - درگذشته ۲ دسامبر ۱۹۸۳) از نویسندگان بلغاری در سبک علمی تخیلی بود. آثار او در مدارس بلغارستان تدریس می‌شود. زندگینامه. او در سال ۱۹۱۴ متولد و از سال ۱۹۳۲ به فعالیت ادبی مشغول شد، با مجلات و روزنامه‌ها با نوشتن داستان و گزارش همکاری کرد و در گیرودار انقلابات داخلی طرفدار توده بود و در آثار او ستیز با طبقات بالا دیده می‌شود، وژینف سناریونویسی توانا و داستان پردازی هنرمند است. معروف‌ترین اثر او رمانی به نام «مانع» است که در سال ۱۹۷۷ و پس از مرگ همسرش نوشته‌است. خیابان‌های بدون
۱۹۷۷ و پس از مرگ همسرش نوشته‌است. خیابان‌های بدون سنگفرش، روزها و شب‌ها، عمارت آبی، گروهان دوم عنوان برخی از آثارش است. این نویسنده دلاوری‌های میهن‌پرستان بلغاری ضد هیتلر را توصیف کرده‌است. آثار برگزیده. مجموعه‌ها:
اثر آتلر-تانز (ATE) اصطلاحی هست در طیف‌سنجی کوانتومی، و به حالت دینامیکی اثر اشتارک گفته می‌شود که اولین بار توسط فیزیکدانان آمریکایی استنلی آتلر و چارلز هارد تاونز ارائه شد و مربوط می‌شود به تنظیم یک میدان الکتریکی نوسانی همچون لیزر در تشدید یک خط طیفی یا در نزدیکی آن برای گذار فرکانسی که معمولاً همراه با تغییر متناوب شکل‌های جذب وانتشار طیفی می‌باشد. اما باید توجه داشت که این اثر با اثر اشتارک AC متفاوت هست، هر چند هر دو به عنوان حالت دینامیکی اثر اشتارک در نظر گرفته می‌شود. اثر آتلر-تانز یک شکاف تشدیدی
در نظر گرفته می‌شود. اثر آتلر-تانز یک شکاف تشدیدی را به علت نوسان رابی را نشان می‌دهد و اثر اشتارک AC یک شیفت از تشدید رو نشان می‌دهد و این زمانی رخ می‌دهد که میدان الکتریکی تابیده شده به ماده به اندازه کافی قوی نباشد تا نوسان رابی را ایجاد کند (بدلیل محدود بودن زمان همدوسی در ماده).
بازیافت لاستیک یا بازیافت تایر یا یا فرایندی است که طی آن تایرهای خودرو که دیگر فرسوده قلمداد می‌شوند یا به دلیل پارگی و خرابی غیرقابل تعمیر دیگر برای استفاده مناسب نیستند بازیافت می‌شوند. این تایرها در زمرهٔ بزرگترین ضایعات محسوب مشوند که بسیار مشکل آفرین می‌باشد. این مشکل به دلیل تداوم و ماندگاری لاستیک و حجم زیاد تولیدی آن است. تخمین زده می‌شود که ۲۵۹ میلیون تایر هر ساله به دور ریخته می‌شوند. (این تخمین مربوط به ۱۹۸۰ تا ۱۹۹۰ میباشد.) همان مشکلی که تایرهای فرسوده را دردسر آفرین می‌سازد، یعنی: دسترسی
فرسوده را دردسر آفرین می‌سازد، یعنی: دسترسی ارزان، تجمع زیاد و مقاومت، آن‌ها را هدف خوبی برای بازیافت می‌کند. با این وجود نصف بیشتر تایرهای فرسوده تنها برای ارزش سوختیشان سوزانده می‌شوند. تقریباً در هر سال به ازاء هر نفر در دنیا یک تایر به دور ریخته می‌شود. تایرها را معمولاً برای استفاده در زمین‌های ورزشی مثل زمین بسکتبال و دو و میدانی، محصولات جدید صنعت کفش و کفپوش‌ها و چمن‌های مصنوعی بازیافت می‌کنند. لازم به توضیح است که بازیافت اولیه تایرها موادی به نام (خرده لاستیک) یا Crumb تولید می‌کنند که به عنوان
(خرده لاستیک) یا Crumb تولید می‌کنند که به عنوان مواد پرکن ارزان قیمت در صنایع مختلف استفاده می‌شود و اغلب با مقیاس کم تولید می‌شود. دورهٔ عمر لاستیک تایر. میزان عمر تایرها توسط 5 میزان زیر می‌تواند سنجیده شود: دفن در گورستان لاستیک. گورستان لاستیک یا Landfill به جایی گفته می‌شود که تایرها در زیر زمین دفن می‌شوند. تایرها اصولاً زباله‌های خوبی محسوب نمی‌شوند. از این جهت که جاگیر هستند و از خود ضایعات بدی به جای می‌گذارند. در گورستان‌های لاستیک با تولید گاز متان گاه باعث ایجاد آتش‌سوزی می‌شوند و همچنین برای
گاه باعث ایجاد آتش‌سوزی می‌شوند و همچنین برای حشرات موذی محیطی مناسب ایجاد می‌کنند. دفن تایرها در زیر زمین و تولید گاز توسط آن‌ها منتج به پدیده‌ای به نام حباب‌زایی می‌شود که این حباب‌های گازی باعث آلوده شدن منابع زیرزمینی مانند آب می‌شوند. در بسیاری از کشورها از جمله ایران این کار ممنوع اعلام شده‌است. موارد کاربرد و محصولات. هرچند تایرها بیشتر سوزانده می‌شوند تا اینکه بازیافت شوند تلاش‌های زیادی برای ارزش‌گذاری برای بازیافت انجام شده‌است. تایرها را می‌توان به محصولات مختلفی بازیافت نمود. از آن جمله می‌توان
محصولات مختلفی بازیافت نمود. از آن جمله می‌توان به آسفالت گرم اشاره کرد که در آن تکه‌های لاستیک با عنوان crumb rubber به آسفالت اضافه می‌شوند. این کار باعث بهبود خواص آسفالت شده و آن را به آسفالت پلیمری تبدیل می‌کند. با این کار آسفالت دوام بیشتری یافته و زود ترک نمی‌خورد. همچنین از لاستیک بازیافتی در سیمان بتن‌های پرتلند نیز استفاده می‌کنند. از طرفی از تایرهای فرسوده می‌توان در ساخت تایرهای جدید استفاده کرد. در موارد از خود تایر بازیافت نشده به عنوان نگه دارندهٔ آب یا مواد در باغبانی و جلوگیری از علف هرز
آب یا مواد در باغبانی و جلوگیری از علف هرز استفاده می‌کنند. محصولات دیگری که از مواد بازیافتی لاستیک استفاده می‌کنند می‌توان به کفپوش لاستیکی و چمن مصنوعی اشاره کرد. روش‌های بازیافت. روش‌های بازیافت لاستیک به دو شاخهٔ مکانیکی و شیمیایی تقسیم‌بندی می‌شوند. در روش مکانیکی لاستیک تایر به تکه‌های کوچکتر تقسیم می‌شوند. این کار در چند مرحله و توسط دستگاه‌های خردکن (Shredder) و آسیاب (Granulator) انجام می‌شوند. هر مرحله از این روش محصولات متفاوتی تولید می‌کند که در صنایع مختلف کاربرد دارد. برخی صنایع از گرانولهای
صنایع مختلف کاربرد دارد. برخی صنایع از گرانولهای درشت استفاده کرده و برخی دیگر به پودر بسیار نرم لاستیک احتیاح دارند. در روش شیمیایی یا تایر سوزانده می‌شوند و از زغال و سیم‌های فلزی باقی مانده‌استفاده می‌شود یا تایر پیرولیز می‌شود. در روش پیرولیز تایر در خلاء سوزانده می‌شود. در این روش محصولاتی مانند سوخت (سوختی مانند گازوئیل)، روغن و غیره استخراج می‌گردد. لازم به توضیح است که در روش شیمیایی نیز از تایرهای خرد شده‌ استفاده می‌شود، تکه لاستیک‌هایی که به crumb معروف هستند. محصولات بازیافت. محصولات بازیافتی
معروف هستند. محصولات بازیافت. محصولات بازیافتی تایر بسته به بازیافت مکانیکی یا شیمیایی متفاوت هستند ولی به صورت کلی به محصولات زیر می‌توان اشاره کرد: احیاء. در طی فرایند خردکردن مکانیکی لاستیک ساختار مولکول‌های تایر تغیر پیدا می‌کنند، پدیده‌ای که به نام devulcanization معروف است. در طی فرایندی به نام احیاء یا reclaim لاستیک‌های خرد شده تحت فشارهای ترمومکانیکی قرار می‌گیرند کاری که به thermo mechanical treatment معروف می‌باشد. در طی این فرایند مولکول‌های لاستیک خواص اصلی خود را پیدا کرده و لاستیک احیاء شده
خواص اصلی خود را پیدا کرده و لاستیک احیاء شده تولید می‌شود. از این لاستیک می‌توان دوباره در فرایند تولید تایر استفاده کرد. پیرولیز تایر. پیرولیز تایر به فرایندی گفته می‌شود که لاستیک‌های خرد شدهٔ تایر طی فرایندی گرماگیر در خلاء تصعید و سپس بخار هیدرو کربنی حاصله در کندانسورها تقطیر شده و بهروغن پیرولیز که عمدهٔ آن سوخت گازوئیلی می‌باشد تبدیل می‌شوند.
نیکلای خایتف (۱۵ سپتامبر ۱۹۱۹ - ۳۰ ژوئن ۲۰۰۲) نویسنده و نمایشنامه‌نویس بلغاری بود. او به خاطر پژوهشی که در زمینه زندگی انقلابی بلغار، واسیل لوسکی انجام داد شهرت دارد. خایتف بر نویسندگان معاصر بلغار تأثیر فراوان گذاشته است. نیکلای خایتف در سال ۱۹۱۹ به دنیا آمد، تحصیلات دانشگاهی را در رشته جنگلداری به پایان رسانید مدتها در جنگل و کوهستان نزد کارگران جنگل به سر برد. آثار خایتف در بلغارستان با استقبال فراوان روبرو بوده و پاره‌ای از آثارش به بسیاری از زبان‌ها نیز ترجمه شده است. در زمینه داستان کوتاه، رمان،
نیز ترجمه شده است. در زمینه داستان کوتاه، رمان، نمایشنامه آثاری از جمله رقیب‌ها، داستان‌های پراکنده، یاغیان، برگ‌های رون پدید آورد. در توصیف او گفته‌اند که وی را رسام و نقاش جامعه باید دانست زیرا به زیبایی به تصویر و ترسیم جامعه خویش پرداخته و از موضوعات اجتماعی بحث‌های جالب در آثارش آورده‌است.
در علوم کامپیوتر، درهم‌سازی میانی یک روش برای تخمین میزان مشابهت دو مجموعه به صورت سریع می‌باشد. این رویه توسط آندری برودر ابداع شد و ابتدا در موتور جستجو آلتاویستا برای پیدا کردن و حذف کردن صفحه‌های تکراری استفاده شد. همچنین در خیلی مسایل مربوط به دسته بندی کردن، مانند دسته بندی مدارک و اسناد با توجه به تشابه بین مجموعه کلمات آنها، استفاده شد. تشابه و مقدار میانی در هم‌سازی ژاکار. ثابت تشابه ژاکار برای دو مجموعه و به صورت زیر تعریف می‌شود که یک عدد بین ۰ و ۱ است؛ وقتی دو مجموعه کاملاً از هم جدا هستند مقدار
است؛ وقتی دو مجموعه کاملاً از هم جدا هستند مقدار ۰ و وقتی دو مجموعه برابر هستند مقدار ۱ را می‌پذیرد. در بقیه حالات به‌طور موکد بین ۰ و ۱ است. این ثابت یک نمایش رایج برای نشان دادن میزان تشابه بین دو مجموعه است: دو مجموعه بیشتر به هم شبیه هستند اگر ثابت ژاکار آن نزدیکتر به ۱ باشد، و به همین طریق وقتی ثابت ژاکار آن‌ها به ۰ نزدیکتر باشد، کمتر متشابه‌اند. فرض کنید "h" یک تابع درهم‌سازی باشد که اعضای و را به اعداد صحیح متمایز نسبت می‌دهد، و برای هر مجموعه "S" تعریف می‌کنیم که عضو از است با مقدار میانی .
"S" تعریف می‌کنیم که عضو از است با مقدار میانی . بنابراین دقیقاً زمانی که مقدار درهم سازی میانی اجتماع داخل تلاقی قرار گیرد. از همین رو، به عبارتی دیگر، اگر یک متغیر تصادفی باشد که وقتی است برابر ۱ و در غیر این صورت ۰ باشد، آنگاه یک برآوردگر بی‌غرض از است، با اینکه واریانس بالایی برای اینکه در نوع خود مفید باشد، دارد. هدف روش درهم‌سازی میانی برای کاهش واریانس، میانگین‌گیری از چندین متغیر است که به صورت یکسان تولید شده‌اند. الگوریتم. گوناگونی با توابع درهم‌سازی زیاد. ساده‌ترین نسخه از روش درهم‌سازی میانی از
زیاد. ساده‌ترین نسخه از روش درهم‌سازی میانی از تابع درهم‌سازی متفاوت استفاده می‌کند (که یک پارامتر عدد صحیح ثابت است) و نمایانگر هر مجموعه با مقدار از برای این تابع است. برای تخمین زدن با استفاده از این نسخهٔ این رویه، فرض کنید تعداد توابع درهم‌سازی باشد به صورتی که ، از به عنوان تخمین استفاده کنید. این تخمین حاصل میانگین متغیر تصادفی است که بین ۰-۱ هستند، که هر کدام وقتی است، برابر ۱ و در غیر اینصورت برابر ۰ هستند، و هرکدام از این‌ها یک ثابت مطلق ژاکار هستند. از این رو میانگین آن‌ها هم یک برآوردگر بی‌غرض
از این رو میانگین آن‌ها هم یک برآوردگر بی‌غرض است، و بر طبق کران‌های چرنوف استاندارد برای مجموع متغیرهای تصادفی ۰-۱ خطای مورد انتظار از می‌باشد. از این رو، برای هر ای یک ثابت وجود دارد به طوری که خطای مورد انتظار تخمین حداکثر برابر است. برای مثال، ۴۰۰ تابع در هم‌سازی ملزوم تخمین با خطای مورد انتظار کوچکتر یا مساوی ۰٫۰۵ است. گوناگونی با تک تابع درهم‌سازی. ممکن است از لحاظ محاسباتی، محاسبهٔ توابع گوناگون درهم‌سازی پرهزینه باشد ولی یک نسخه مربوط به روش درهم‌سازی میانه از این مشکل پرده برداری کرده‌است، تنها با
میانه از این مشکل پرده برداری کرده‌است، تنها با استفاده از یک تک تابع درهم‌سازی و استفاده از آن برای انتخاب چند مقدار از هر مجموعه به جای انتخاب کردن تنها یک مقدار کمینه از تابع درهم‌سازی. فرض کنیم یک تابع درهم‌سازی باشد، و یک عدد صحیح ثابت. اگر هر مجموعه‌ای از یا مقادیر بیشتری در دامنه باشد، تعریف می‌کنیم یک زیر مجموعه از عنصر با کمترین مقدار است. این زیر مجموعه به عنوان یک "مشخصه" برای مجموعه است. که تشابه بین هر دو مجموعه از طریق مقایسه این مشخصه بدست می‌آید و تخمین زده می‌شود. خصوصاً، فرض کنیم "A" و
می‌آید و تخمین زده می‌شود. خصوصاً، فرض کنیم "A" و "B" دو مجموعه دلخواه باشند، آنگاه یک مجموعه "k" عضوی از است، و اگر "h" یک تابع تصادفی باشد، آنگاه هر زیر مجموعه از "k" عضو با احتمال برابر انتخاب می‌شوند؛ یعنی اینکه، یک نمونه تصادفی ساده از است، زیر مجموعه یک مجموعه از اعضای است که متعلق به تلاقی است. از این رو ||/ یک برآوردگر بی‌غرض است. تفاوت این برآوردگر با برآوردگر تولید شده توسط توابع گوناگون درهم‌سازی این است که در هر صورتی دقیقاً عضو دارد، درحالیکه توابع گوناگون درهم‌سازی ممکن است به دلیل اینکه دو
توابع گوناگون درهم‌سازی ممکن است به دلیل اینکه دو تابع متفاوت در هم‌سازی ممکن است مینیما برابر داشه باشند، منجر به اعضای کوچکتر از نمونه‌های ساده شده شود. به هر حال وقتی یک مقدار کوچکی نسبت به اندازهٔ مجموعه است این تفاوت قابل چشم پوشی است. بر طبق کران‌های چرنوف استاندارد برای ساده‌سازی بدون جایگزینی، این برآوردگر دارای خطای مورد انتظار از ، در مقایسه با اجرای روش تابع درهم سازی چند گانه می‌باشد. بررسی زمانی. برآوردگر در زمانی از در هر کدام از روش‌ها، از طریق دو مشخصه دو مجموعه محاسبه می‌شود. از این رو،