payamvha/North_RAG huggingface dataset:
ابزارهای تحلیل مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین، علم تحلیل داده‌ها در کار تحت عنوان تحلیلگری داده (Data Analytics) مرسوم گشته است. این علم به مسیر جدیدی جهت شناخت و تحلیلگری کسب و کار (Business Analytics) بدل گشته است. سالیان متمادی شناخت، برنامه‌ریزی و مدیریت سازمان‌ها، در گرو صرف زمان بسیار و تجربه وقایع مختلف در محیط کاری و اجرایی بود. همین موضوع سرعت و چابکی مورد نیاز تغییر و تحول به عنوان نیاز حیاتی بقا در شرایط پیچیده بازار و فناوری را تحت تأثیر قرار می‌داد. پس از انقلاب اتوماسیون و ایجاد سیستم‌های
می‌داد. پس از انقلاب اتوماسیون و ایجاد سیستم‌های اطلاعاتی و نرم‌افزارهای کاربردی که با هدف اولیه مکانیزه کردن فرایندها شکل گرفته بودند، فرصتی شگرف از ذخیره‌سازی داده‌ها و اطلاعات مهیا گردید و آرمانی جدید پدیدار شد. داده‌هایی که به دلیل جبر مکانیزاسیون، الکترونیکی و اینترنتی نمودن فرایندها و رویه‌های کاری در منابع سازمانی گردآوری شده بودند، حال به مسیری بنیادی برای شناخت و مدیریت داده محور سازمان‌ها بدل گشته‌اند. تحلیلگری داده عنوانی است که معرف این رویکرد نوین شناخت، برنامه‌ریزی و مدیریت مبتنی بر تحلیل
نوین شناخت، برنامه‌ریزی و مدیریت مبتنی بر تحلیل داده‌ها است و طیف وسیعی از مدل‌ها، روشها، ابزارها و الگوریتم‌ها را شامل می‌شود. انواع رایج تحلیل داده شامل تحلیل‌های توصیفی[Descriptive Analytics]، تشخیصی[Diagnostic Analytics]، پیش‌بینی کننده[Predictive Analytics] و تجویزی[Prescriptive Analytics] میباشد که برای استخراج انواع مختلف دانش و بینش از مجموعه داده‌هایی که میتوانند برای اهداف مختلف بسته به دامنه کاربردشان مورد استفاده قرار گیرند، به کار گرفته میشود. مراحل تحلیل داده. تجزیه‌وتحلیل به معنای شکستن کل
مراحل تحلیل داده. تجزیه‌وتحلیل به معنای شکستن کل به اجزاء جداگانه است. تحلیل داده روند به دست آوردن دادهٔ جدید و تبدیل آن به اطلاعاتی مفید در جهت تصمیم‌گیری کاربران است. داده جمع‌آوری و تحلیل می‌شود تا پاسخگوی سوالات، آزمایش فرضیه‌ها یا تکذیب نظریه‌ها باشد. آمارگر جان توکی در سال ۱۹۶۱ تحلیل داده‌ها را به صورت زیر تعریف کرد: «روش‌هایی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، تکنیک‌هایی برای تفسیر کردن نتایج حاصل از چنین روش‌هایی، روش‌های برنامه‌ریزی جمع‌آوری داده‌ها برای آسان‌تر ساختن تجزیه‌وتحلیل دقیق‌تر و صحیح‌تر و
آسان‌تر ساختن تجزیه‌وتحلیل دقیق‌تر و صحیح‌تر و تمام ماشین‌آلات و نتایج حاصل از آمار که برای تحلیل کردن داده‌ها به کار بسته می‌شود.» چندین مرحله قابل تشخیص وجود دارد که در زیر توضیح داده می‌شود. الزامات داده. دادهٔ لازم به عنوان ورودی جهت تحلیل، بر اساس پیش‌نیازهای جهت‌دار یا مشتریانی که از محصول نهایی تحلیل استفاده می‌کنند، مشخص شده‌اند. ماهیت کلی که بر مبنای آن داده جمع‌آوری خواهد شد، واحد آزمایشی نامیده می‌شود (به‌طور مثال، یک فرد یا جمعیت). متغیرهای خاص در رابطه با یک جمعیت (به‌طور مثال سن یا درآمد)
در رابطه با یک جمعیت (به‌طور مثال سن یا درآمد) می‌تواند مشخص شود و به دست آید. داده‌ها ممکن است عددی یا مطلق (مثلاً اعداد یا یک متن) باشند. جمع‌آوری داده. داده از منابع گوناگون جمع‌آوری می‌شود. پیش‌نیازها می‌تواند توسط تحلیل‌گران و متولیان داده وسیله ارتباطی باشد؛ مثلاً تجهیزات فناوری اطلاعات که در یک سازمان است. همچنین داده می‌تواند از سنسورهای داخل محیط مانند دوربین‌های ترافیک، ماهواره، وسایل ثبت و غیره جمع‌آوری شود. همچنین می‌تواند از طریق مصاحبه‌ها، دانلود از منابع آنلاین یا خواندن اسناد به دست آید.
از منابع آنلاین یا خواندن اسناد به دست آید. پردازش داده. داده اولیه باید برای تحلیل، فرآوری یا سازماندهی شود. به‌طور مثال آن‌ها در فرمت ستونی یا ردیفی در یک جدول قرار می‌گیرند (یعنی داده ساختاری) که برای تحلیل بیشتر از نرم‌افزارهای آماری یا صفحه گسترده استفاده می‌کنند. پاک‌سازی داده. زمانی که سازماندهی انجام شد، داده ممکن است ناقص، دارای تکرار یا خطا باشد. نیاز به پاک‌سازی داده هنگام وقوع مشکل در مسیر ورود یا ذخیرهٔ داده معلوم می‌شود. پاک‌سازی داده فرایندی برای اصلاح یا جلوگیری از چنین خطاهایی است. اهداف
برای اصلاح یا جلوگیری از چنین خطاهایی است. اهداف رایج شامل ثبت تطابق، شناسایی عدم دقت داده، کیفیت کلی دادهٔ موجود، حذف داده‌های تکراری و تقسیم‌بندی ستون است. چنین مشکلاتی در داده از طریق روش‌های مختلف تحلیلی هم می‌تواند قابل تشخیص باشد. به‌طور مثال با اطلاعات مالی، مجموع متغیرهای مشخص ممکن است با اعدادی که جداگانه به عنوان داده مورد قبول منتشر شده بودند، مقایسه شود. مقادیر غیرعادی بالا یا زیر آستانهٔ مشخص هم باید دوباره بررسی شود. بسته به نوع داده مانند شماره‌های تماس، آدرس‌های ایمیل، کارمندان و غیره انواع
تماس، آدرس‌های ایمیل، کارمندان و غیره انواع پاک‌سازی داده وجود دارد. روش‌های دادهٔ کمی برای تشخیص داده‌های پرت می‌تواند برای خارج کردن داده‌هایی که اشتباهاً وارد شده هم استفاده شود. بررسی‌کننده‌های غلط املایی می‌تواند برای کاهش مقدار کلمات اشتباه تایپ شده به کار رود اما مشکل اینجاست که کلماتی که خودشان درست‌اند تشخیص داده شود. تجزیه‌وتحلیل داده اکتشافی. زمانی که داده پاک‌سازی شد، می‌تواند تحلیل شود. برای داده اکتشافی، تحلیل‌گر ممکن است چندین روش را به کار ببندد تا پیام موجود در داده را بتواند درک کند. خود
تا پیام موجود در داده را بتواند درک کند. خود این بخش می‌تواند شامل پاک‌سازی دیگری شود. بنابراین این فعالیت‌ها در ذات خود ممکن است تکرار داشته باشند. آمار توصیفی مانند معدل و میانه ممکن است برای کمک به فهم آن داده تولید شود. مصورسازی داده نیز به فرمت گرافیکی به کار می‌رود تا دید بیشتری نسبت به پیام‌های درون داده حاصل آید. مدل‌سازی و الگوریتم. مدل‌ها یا فرمول‌های ریاضی که به آن‌ها الگوریتم گفته می‌شود، ممکن است بر روی داده به کار بسته شود تا روابط بین متغیرها مانند همبستگی یا نسبت میان علت و معمول شناسایی
مانند همبستگی یا نسبت میان علت و معمول شناسایی شود. به‌طور کلی، مدل‌ها برای ارزیابی به متغیری مشخص در داده که بر مبنای دیگر متغیرها است، توسعه می‌یابد که در آن چند خطای باقی‌مانده بسته به دقت مدل وجود دارد (داد ه= مدل + خطا). آمار استنتاجی، شامل روش‌های اندازه‌گیری روابط بین متغیرهای مشخص می‌باشد. برای مثال، تحلیل رگرسیون ممکن است برای مدل استفاده شود که تغییر در تبلیغ (متغیر مستقل X) و تغییر در فروش (متغیر وابسته Y) را توضیح می‌دهد. از لحاظ ریاضی، Y (فروش) تابعی از X (تبلیغات) است. ممکن است به صورت Y = aX
تابعی از X (تبلیغات) است. ممکن است به صورت Y = aX + b + error توضیح داده شود که در آن مدل به گونه‌ای طراحی شده که a و b زمانی که مدل Y را برای طیفی از مقادیر X پیش‌بینی می‌کند، خطا را کاهش دهند. ممکن است تحلیل‌گران سعی کنند تا مدل‌هایی بسازند که توصیفی هستند تا تحلیل ساده و نتایج قابل فهم شود. محصول داده. محصول داده یک برنامه کامپیوتری است که داده‌ها را گرفته و خروجی تولید می‌کند و آن‌ها را به محیط برمی‌گرداند؛ می‌تواند برحسب یک مدل یا الگوریتم باشد. برای مثال، برنامه‌ای کاربردی که اطلاعات تاریخچه خرید
مثال، برنامه‌ای کاربردی که اطلاعات تاریخچه خرید مشتری را تحلیل می‌کند و خریدهایی که ممکن است برای آن مشتری مطلوب باشد را پیشنهاد می‌کند. ارتباط. "مقاله اصلی: مصورسازی داده" هنگامی که داده‌ها مورد تجزیه و تحلیل است، می‌تواند به فرمت‌های مختلف برای کاربران گزارش شود تا نیازهای آن‌ها حمایت شود. کاربران ممکن است بازخورد دهند که موجب تجزیه و تحلیل اضافی می‌شود. به این ترتیب، بسیاری از چرخه تحلیلی تکراری است. هنگام تعیین نحوه انتقال نتایج، تحلیل‌گر ممکن است که روش‌های تجسم داده را برای کمک به شفافیت و کارایی در
تجسم داده را برای کمک به شفافیت و کارایی در انتقال پیام به مخاطب در نظر بگیرد. تجسم داده اطلاعات را به صورت جدول‌ها و نمودارها نمایش می‌دهد تا پیام کلیدی موجود در داده قابل انتقال شود. جدول‌ها برای کاربری که به دنبال اعداد خاصی است کمک‌کننده است در حالی که نمودارها (مثلاً نمودار خطی یا نمودار میله‌ای) برای توضیح پیام‌های کمی کمک‌کننده هستند. روش‌های تجزیه‌وتحلیل دادهٔ کمی. "همچنین ببینید: حل مسئله" نویسنده جاناتان کومی چند سری از بهترین تمرین‌ها را برای فهم بهتر دادهٔ کمی توصیه می‌کند که عبارتند از: برای
بهتر دادهٔ کمی توصیه می‌کند که عبارتند از: برای متغیرهای تحت بررسی، تحلیل‌گران معمولاً آمار توصیفی به دست می‌آورند (مانند معدل، میانه و انحراف معیار). آن‌ها همچنین ممکن است که توزیع متغیرهای کلیدی را تحلیل کنند تا چگونگی مقادیر مشخص حول میانه را ببینند. مشاوران در مکنزی اند کامپنی، روش شکستن مشکلات کمی به اجزاء آن را اصل MECE نام‌گذاری کردند. هر لایه می‌تواند به اجزایش شکسته شود. هر جزء باید منحصر به دیگری باشد و به صورت تجمعی به لایه بالایی‌اش اضافه شود. این رابطه به نام «متقابلاً منحصر به فرد و تجمعی
این رابطه به نام «متقابلاً منحصر به فرد و تجمعی کامل» یا MECE خوانده می‌شود. به‌طور مثال، سود طبق تعریف می‌تواند به درآمد کل و هزینه کل شکسته شود. به نوبه خود، درآمد کل می‌تواند توسط اجزای آن تحلیل شود؛ از جمله درآمد حاصل از بخش B, A و C (متقابلاً منحصر به فرداند) که باید به درآمد کل (تجمعی کامل) اضافه شوند. تحلیل‌گران ممکن است اندازه‌گیری‌های آماری قوی برای حل مشکلات تحلیلی خاص به کار ببرند. آزمون فرضیه زمانی استفاده می‌شود که فرضیه خاصی دربارهٔ حالت واقعی امور توسط تحلیل‌گر ساخته می‌شود و داده برای تعیین
امور توسط تحلیل‌گر ساخته می‌شود و داده برای تعیین اینکه آیا آن حالت درست است یا غلط، به کار می‌رود. برای مثال، ممکن است فرضیه این باشد که «بیکاران اثری بر تورم ندارند» که مربوط به مفهومی اقتصادی است. آزمون فرضیه شامل در نظر گرفتن احتمال نوع I و نوع II است و مرتبط است به اینکه آیا داده فرضیه را رد می‌کند یا می‌پذیرد. تحلیل رگرسیون زمانی به کار می‌رود که تحلیل‌گر سعی دارد تعیین کند که تا چه میزان متغیرهای مستقل X بر متغیرهای وابسته Y تأثیر می‌گذارند (مثلاً تا چه حد تغییرات نرخ بیکاری X در نرخ تورم Y تأثیر
تا چه حد تغییرات نرخ بیکاری X در نرخ تورم Y تأثیر دارد؟). این تلاشی برای مدل‌سازی یا برقراری خط تساوی یا منحنی داده در تابع Y به X است. تحلیل شرطی لازم (NCA) در حالتی به‌کار می‌رود که تحلیل‌گر سعی دارد تعیین کند که تا چه میزان متغیر مستقل X, متغیر Y را می‌پذیرد (به‌طور مثال، تا چه میزان نرخ مشخصی از بیکاری (X) برای نرخ تورم (Y) ضروری است). درحالی‌که تحلیل (چند) رگرسیونی منطق افزایشی دارد که در آن هر متغیر X می‌تواند نتیجه‌ای تولید کند و Xها برای یکدیگر جبران می‌کنند (کافی هستند ولی غیر ضروری) و تحلیل شرطی
می‌کنند (کافی هستند ولی غیر ضروری) و تحلیل شرطی لازم (NCA) منطق ضرورت را به‌کار می‌برد که در آن ممکن است یک یا چند متغیر X نتیجه را بپذیرد ولی شاید موجب تولید آن نباشد (ضروری هستند ولی کافی نیستند). هر شرط لازم باید وجود داشته باشد و جبران خسارت امکان‌پذیر نیست. منابع. Provost, F. , &amp; Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. " O'Reilly Media, Inc.".
تعدادی از سازمان‌ها، موزه‌ها و یادواره‌ها نسل‌کشی ارمنی‌ها و ۱٫۵ میلیون نفر از قربانیان آن جدول زیر یادبودهای اصلی به یاد قربانیان نسل‌کشی ارمنی‌ها سرتاسر جهان تقدیم شده‌است.
هومینی () با تلفظِ صحیحِ «هامِنی»، نام نوعی خوراکی است که از دانه‌های ذرت خشک‌شدهٔ فرآوری‌شده در قلیا تهیه می‌شود. در صنایع غذایی، به این روش فرآوری ذرت «نیکستامالیزِیشِـن» (Nixtamalization) می‌گویند. لای هومینی به نوعی از این خوراکی گفته می‌شود که با قلیاب درست می‌شود. طرز تهیه. برای تهیهٔ هومینی، دانه‌های ذرت (بلال) را خشک می‌کنند و سپس آنها را در lye یا همان آب‌قلیای رقیق (معمولاً سدیم هیدروکسید یا پتاسیم هیدروکسید) و همچنین آهک آب‌دیده (کلسیم هیدروکسید) و خاکسترِ چوب می‌خوابانند و گرما می‌دهند. سپس
و خاکسترِ چوب می‌خوابانند و گرما می‌دهند. سپس دانه‌ها را جدا می‌کنند و پس از شست‌وشو، آسیاب می‌کنند. به خمیر حاصله، «ماسا» (masa) می‌گویند که آنرا خشک می‌کنند و به شکل آرد درمی‌آورند. استفاده در آشپزی. در آمریکای مرکزی و مکزیک، از «ماسا» در تهیهٔ نوعی نوشیدنی غلیظ و حریره‌مانند به نام «آتُله» (Atole) استفاده می‌شود. گاهی به این نوشیدنی، شکلات و شکر هم اضافه می‌کنند که مبدل به «آتُلهٔ شکلاتی» می‌شود. همچنین با افزودن «آب نیشکر» و بادیان رومی به «آتُله»، «چامپورادو» (Champurrado) درست می‌کنند که نوعی نوشیدنی
(Champurrado) درست می‌کنند که نوعی نوشیدنی محبوب برای صبحانه است. از دیگر غذاهای مشهوری که با هومینی تهیه می‌شود به «پوسوله» اشاره کرد. در کشور جامائیکا نیز، از ترکیب هومینی با شیرعسلی، وانیل و جوز هندی، نوعی هریسه طبخ می‌کنند. هومینی در دوران رکود بزرگ در ایالات متحده به یک غذای فقرا تبدیل شد. به همین دلیل، هنوز هم این غذا به ویژه در میان بازماندگان رکود بزرگ در جنوب ایالات متحده آمریکا انگ اجتماعی دارد.
لیسهٔ غازی یا دبیرستان غازی یکی از مکاتب (مدارس) در ناحیهٔ کارتهٔ ۴ شهر کابل می‌باشد. زلمی خلیل‌زاد یکی از سیاست‌مداران اهل افغانستان از این مکتب فارغ گردیده‌است. این مکتب در اثر جنگ‌های داخلی به کلی تخریب گردیده بود. پس از سال ۲۰۰۱ دولت افغانستان اقدام غرض اعمار مجدد این مکتب نمود. در سال ۲۰۰۹ کار این مکتب به اکمال رسید. این مکتب گنجایش ۵٬۴۰۰ مدرس را دارد. این مکتب به همکاری ادارهٔ نمایندگی ایالات متحدهٔ آمریکا برای توسعهٔ بین‌المللی (USAID) دوباره اعمار گردیده، یکی از مکاتب نوین افغانستان می‌باشد که مجهز
یکی از مکاتب نوین افغانستان می‌باشد که مجهز به لابراتوارها، میدان‌های ورزشی و جمنازیوم می‌باشد. تاریخچه. این مکتب در سال ۱۹۲۸ توسط شاه امان‌الله خان اعمار گردید. محمد نادر شاه پدر محمد ظاهرشاه درین مکتب توسط یکی از شاگردان بنام عبدالخالق هزاره ذریعهٔ تفنگچه در اثنای توزیع شهادت‌نامه به شاگردان به قتل رسید. دولت وقت عبدالخالق را با محمود و برادرش علی اکبرخان، محمدایوب خان معاون لیسهٔ نجات، غلام رسول‌خان معلم ورزش (سپورت) مکتب، میرسیدقاسم خان معین وزارت معارف، پدر عبدالخالق، مولا دادخان عمویش، پسران غلام
پدر عبدالخالق، مولا دادخان عمویش، پسران غلام جیلانی خان چرخی و تعدادی دیگر از دوستان عبدالخالق پس از شکنجه زیاد اعدام نمود.
ایمپریو آرخنتینا (؛ – ۲۲ اوت ۲۰۰۳) بازیگر و خواننده اهل آرژانتین بود. او در سال ۱۹۹۹ به تابعیت کشور اسپانیا درآمد. از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آنها نقش داشته‌است می‌توان به "دایه عزیز"، "با باد شرق"، «قلب‌های بی‌قرار» (۱۹۲۸) و «ترانه‌های دولورِس» (۱۹۴۷) اشاره کرد.
آله‌خو سائوراس (؛ زادهٔ ) بازیگر اهل اسپانیا است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می‌توان به "متهم"، "خانواده سرانو"، "پس از کلاس"، "۱۴ آوریل، جمهوری"، «"اچ ۶: خاطرات یک قاتل زنجیره‌ای"»، "آغوش‌های گسسته" و "سکس، مهمانی و دروغ" اشاره کرد.
بزمار (به عربی: بزمار) یک منطقهٔ مسکونی در لبنان است که در استان جبل لبنان واقع شده‌است. اکثریت ساکنین این منطقه را مارونی‌ها و ارمنیان کاتولیک تشکیل می‌دهند.
استیو ایستربروک ؛ (زادهٔ ) کارآفرین، بازرگان و مدیر عملیات اهل بریتانیا است که از مارس ۲۰۱۵ تا نوامبر ۲۰۱۹ به‌عنوان مدیر عامل اجرایی شرکت مک‌دونالد کار می‌کرد. مک‌دونالد. استیو ایستربروک از سال ۱۹۹۳ به عنوان یکی از مدیران مک‌دونالد در لندن، آغاز به کار کرد. او در سال ۲۰۱۱ مک‌دونالد را ترک کرد و به عنوان مدیر عامل اجرایی در پیتزااکسپرس و رستوران‌های زنجیره‌ای غذای آسیایی واگاماما کار کرد. سپس بار دیگر در سال ۲۰۱۳ به عنوان مدیر عامل اجرایی مک‌دونالد در بریتانیا و شمال اروپا به این شرکت بازگشت. او در مارس ۲۰۱۵
و شمال اروپا به این شرکت بازگشت. او در مارس ۲۰۱۵ به عنوان مدیر عامل اجرایی مک‌دونالد انتخاب شد. استیو ایستربروک در دوران مدیریت خود، شعبات مک‌دونالد را بازسازی، از مواد اولیه بهتری استفاده، و منوهای مک‌دونالد را به‌روز کرد. همچنین برای راحتی بیشتر مشتریان سیستم سفارش و پرداخت تلفنی خود را توسعه داد. در دوره ریاست او بر مک‌دونالد آمریکا ارزش سهام این شرکت دو برابر شد. اخراج و رسوایی جنسی. در نوامبر ۲۰۱۹ استیو ایستربروک به خاطر برقراری رابطه عاشقانه غیرفیزیکی همراه با رضایت طرفین، با یکی از کارمندان خود در
همراه با رضایت طرفین، با یکی از کارمندان خود در مک‌دونالد، اخراج شد. زیرا بر پایه آیین کاری مک‌دونالد، مدیران این شرکت حق داشتن رابطه عاشقانه با کارکنان زیردست خود را ندارند. اما در اوت ۲۰۲۰ آشکار شد که استیو ایستربروک دروغ گفته و با ۳ تن از زیر دستانش رابطه جنسی داشته است. برای همین، شرکت مک‌دونالد از او شکایت کرده تا ۴۰ میلیون دلار آمریکا که هنگام جدایی از مک‌دونالد دریافت کرده بود را به این شرکت بازگرداند.
آنتونیو اُسورِس (؛ – ) بازیگر اهل اسپانیا بود. از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته است، می‌توان به "سرکش"، "خاور باختر"، "خون‌آشام‌های ۱۹۳۰"، "ما هجده ساله‌ایم" و «"آخرین اسب"» (۱۹۵۰) اشاره نمود.
لوئیس اُمار (؛ زادهٔ ) بازیگر اهل اسپانیا است. وی از سال ۱۹۷۴ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است. او در سال ۲۰۱۱ برندهٔ جایزه گائودی بهترین بازیگر نقش مکمل مرد و جایزهأ گویای بهترین بازیگر نقش مکمل مرد شد. در سال ۲۰۱۶ نیز در جشنواره بین‌المللی فیلم خیخون «جایزهٔ ناچو مارتینز» را از آنِ خود کرد. از فیلم‌هایی که وی در آن نقش داشته است، می‌توان به "بزدل‌ها"، "موفقیت‌های پیاپی" ، "انگیزه‌های شخصی"، "آنای آشفته"، "آغوش‌های گسسته"، "ملکه‌ها"، "جنگل دورافتاده" و "روتوایلر" اشاره کرد.
آدریان رودریگز (؛ زادهٔ ) بازیگر و خواننده اهل اسپانیا است. وی از سال ۲۰۰۵ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است. از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته است می‌توان به "خانواده سرانو" و "فیزیک یا شیمی" (۲۰۱۱–۲۰۰۹) اشاره نمود.
پائولینا گالوس (؛ زادهٔ ۱۴ سپتامبر ۱۹۶۹) بازیگر اهل شیلی-اسپانیا است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آنها نقش داشته‌است می‌توان به "شهبانوی شمشیرها"، "پاکسازی"، "راهبه"، "آپارتمان اسپانیایی"، "جاده ناامیدی" و "روتوایلر" اشاره کرد.
ایرنه مونتالا (؛ زاده ) بازیگر اهل اسپانیا است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آنها نقش داشته‌است می‌توان به "ببخشید اگر عشق صدایت می‌زنم"، "فائوستو ۵٫۰"، "آپارتمان اسپانیایی"، "روتوایلر"، "عروسک‌های روسی" و "مدرسه شبانه روزی" و "کشتی" اشاره کرد
اوگو سیلبا (؛ زادهٔ ) بازیگر اهل اسپانیا است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "بگذار زشت‌ها بمیرند"، "افراد خودی"، "پس از کلاس"، "شب بزرگ من"، "جادوگران سوگاراموردی"، "مردان پاکو"، "ملکه‌ها" و "سکس، مهمانی و دروغ" اشاره کرد.
السا کاردناس (؛ زادهٔ ) یک هنرپیشه و فیلم‌نامه‌نویس اهل مکزیک است. وی از سال ۱۹۵۴ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آنها نقش داشته‌است می‌توان به غول، این گروه خشن و خوشی اشاره کرد.
در ریاضی و دانش رایانه، واهِلِش به برنامه‌نویسی خطی برنامه‌ای دُرُست (integer program) را به برنامه‌ای خطی می‌ترادیساند. در این ترادیسی، هر متغیر formula_1 در برنامهٔ درست با متغیری خطی formula_2 جایگزین می‌شود. این واهلش پرسمانی ان‌پی سخت را به پرسمانی خطی که در زمانی چند جمله‌ای حل می‌شود می‌ترادیساند. پاسخ به برنامهٔ خطی به دست آمده، اطلاع‌های سودمندی را دربارهٔ برنامهٔ درست اصلی فراهم می‌آورد. نمونه. برای نمونه، به پرسمان پوشش مجموعه می‌پردازیم. مجموعه‌ای مانند formula_3 و زیرمجموعه‌های formula_4 از این
مانند formula_3 و زیرمجموعه‌های formula_4 از این مجموعه داده شده‌اند. این پرسمان شماری از formula_5ها را می‌جوید که یکایش (اجتماع) این زیرمجموعه‌ها مجموعه formula_3خواهد بود. در برنامهٔ درست برای پوشش مجموعه، برای هر زیرمجموعهٔ formula_5 متغیری بولی formula_8 داریم. یکایش زیرمجموعه‌های گزینش شده باید برابر با formula_3 باشد. به سخنی دیگر، هر formula_10 باید در این یکایش باشد: formula_11. این پاوند را پاوند یکایش می‌نامیم. هم‌چنین، پاوندِ formula_1 برای هر متغیر formula_8 نشان می‌دهد که آیا زیرمجموعه
هر متغیر formula_8 نشان می‌دهد که آیا زیرمجموعه formula_5 در پاسخ خواهد بود یا نه. به سخنی دیگرِ، ارزش یک/صفر برای formula_15 نشان می‌دهد که زیرمجموعهٔ formula_5 در پوشش هست/نیست. این پاوند را پاوند بولی می‌نامیم. پرسمان کم‌ترین شمار زیرمجموعه‌ها را می‌جوید: formula_17. واهلش به برنامهٔ خطی هر پاوند بولی formula_1 را با پاوند formula_19 جایگزین می‌کند. برنامهٔ خطی به دست آمده وزنی را برای هر زیرمجموعه فرضیده است؛ ولی، پاوند یکایش یکسان می‌ماند. در پاسخ به این برنامهٔ خطی، جمع وزن همهٔ زیرمجموعه‌هایی چون
این برنامهٔ خطی، جمع وزن همهٔ زیرمجموعه‌هایی چون formula_5 که دربردارندهٔ عضو formula_10 برابر با یک خواهند بود. به این نمونه از پوشش مجموعه‌ای بنگرید: مجموعهٔ formula_22 و زیرمجموعه‌های formula_23 را داریم. در برنامهٔ درست، سه متغیر formula_24 خواهیم داشت. برای هر کدام از formula_25 یک پاوند یکایش هست. برای نمونه، برای formula_26 پاوندِ formula_27 را داریم. هم‌چنین، برای هر formula_5 یک پاوند بولی formula_19 داریم. گزینش هر جفت از زیرمجموعه‌های formula_30 پاسخی بهین است. به سخنی دیگر، هر یک از formula_31،
بهین است. به سخنی دیگر، هر یک از formula_31، formula_32 یا formula_33 یک پوشش مجموعه‌ای کمینه است؛ بنابراین پاسخ کمینه برای برنامهٔ درست برابر است با formula_34. ولی، پاسخی بهین به برنامهٔ خطی formula_35 است. در این پاسخ، هر formula_8 دارای ارزش formula_37 است. این پاسخ پاوندهای یکایش را برآورده می‌کند. هم‌سنجی پاسخ واهلش و برنامه‌ی درست. اگر در پاسخ بهین به برنامه‌ی خطی، هر متغیر ارزشی صفر یا یک بگیرد، این پاسخ پاسخی بهین برای برنامه‌ی درست نیز خواهد بود. با این همه،‌ ما پرسمان‌های اندکی با چینن پاسخ‌هایی
این همه،‌ ما پرسمان‌های اندکی با چینن پاسخ‌هایی داریم. چون هر برنامه‌ی درست زیرمجموعه‌ای از برنامه‌ای خطی است،‌ پاسخ‌ها به برنامه‌ی درست نیز زیرمجموعه‌ای از پاسخ‌ها به برنامه‌ی خطی‌اند. اگر برنامه‌ی درست بیشینه‌سازی باشد،‌ پاسخ بهین به برنامه‌ی خطی همواره بزرگ‌تر از پاسخ بهین به برنامه‌ی اصلی است. به همین سان،‌ اگر برنامه‌ی درست کمینه‌سازی باشد،‌ پاسخ به برنامه ی خطی همواره کوچک‌تر از برنامه‌ی اصلی است. به سخنی دیگر،‌ پاسخ به برنامه‌ی خطی واهلیده همواره کرانی بالا (پایین) برای برنامه‌ای درست بیشینه‌سازی
بالا (پایین) برای برنامه‌ای درست بیشینه‌سازی (کمینه‌سازی) است. در نمونه‌ی بالا برای پوشش مجموعه‌ی،‌ پاسخ بهین خطی برابر بود با formula_35. چون پرسمان پوشش مجموعه،‌ پرسمانی کمینه‌سازی است،‌ پاسخ بهین برای برنامه‌ی درست همواره بزرگ‌تر یا برابر با formula_35 خواهد بود. افزون بر این،‌ چون هر متغیر در برنامه‌ی درست می‌تواند ارزش صفر یا یک داشته باشد،‌ دست کم باید دو متغیر با ارزش یک در پاسخ بهین باشند. بنابراین، می‌توان کران پایین برای برنامه‌ی درست را به کرانی تنگ‌تر بهبود داد. این کران برابر با ۲ است.
کرانی تنگ‌تر بهبود داد. این کران برابر با ۲ است. تقریب‌زنی و گاف درستالی. واهلش به برنامه‌‌ی خطی،‌ شیوه‌ای استاندارد برای طراحی الگوریتم‌های تقریبی است. گاف درستالی (integral gap) مفهومی کلیدی در این زمینه است. در واهلش، گاف درستالی نسبت بیشینه میان برنامه‌ی درست و برنامه‌ی خطی را نشان می‌دهد. اگر formula_40 پاسخ بهین برای برنامه‌ی درست و اگر formula_41 پاسخ بهین برای برنامه‌ی خطی باشند،‌ گاف درستالی در کمینه‌سازی به دیسه‌ی formula_42 تعریف می‌شود و در بیشینه‌سازی برابر است با formula_43. بنابراین، گاف
برابر است با formula_43. بنابراین، گاف درستالی همواره بزرگ‌تر از یک است. در نمونه‌ی بالا چون پرسمان کمینه‌سازی،‌گاف درستالی برابر است با formula_44. گاف درستالی کاربرد فراوانی برای یافتن نسبت تقریب در الگوریتم‌های تقریبی دارد. برخی الگوریتم‌های تقریبی این روش گِردسازی را به کار می‌برند: برای هر واسخ واهلیده‌ی formula_41 پاسخی درست را می‌یابند که کوچک‌تر از formula_46 است (formula_47 همان نسبت گردسازی (rounding ratio) است).
لوکرِسیا مارتل (؛ زادهٔ ) کارگردان، فیلم‌نامه‌نویس و تهیه‌کننده آرژانتینی است. به گفتهٔ جوئل پُبلتی که برای مجلهٔ سینمایی "مابوزه" می‌نویسد، لوکرسیا مارتل یکی از اعضای به اصطلاح موج نوی سینمای آرژانتین است که در سال ۱۹۸۸ شروع شد. زندگی‌نامه. مارتل در آولاندا اکسپریمنتال (AVEX) تحصیل کرد و سپس در مدرسه فیلم‌سازی تجربی ملی (ENERC) در بوینس آیرس شرکت کرد. از آن‌جا که مدرسهٔ فیلم او به دلیل کمبود بودجه بسته شد، او معتقد است که فیلم‌سازی را به صورت خودآموخته یادگرفته است. مارتل می‌گوید: «من فیلم تماشا کردم، کتاب
است. مارتل می‌گوید: «من فیلم تماشا کردم، کتاب خواندم، نوشتم. ذهنم آزاد بود. چون مجبور بودم.» مارتل بین سال‌های ۱۹۸۸ تا ۱۹۹۴ چند فیلم کوتاه کارگردانی کرد. فیلم کوتاه "پادشاه مرده" که برندهٔ جوایزی شد بخشی از پروژهٔ "داستان‌های کوتاه ۱" بود. اولین فیلم بلند او "مرداب" چندین جایزهٔ بین‌المللی کسب کرد، و در یک نظرسنجی که میان منتقدان، برنامه‌ریزان و متخصصان صنعت فیلم منطقهٔ نیویورک برگزار شد به عنوان بهترین فیلم آمریکای لاتینی دهه انتخاب شد. دختر مقدس برای رقابت در جشنواره فیلم کن ۲۰۰۴ انتخاب شد و در همان
رقابت در جشنواره فیلم کن ۲۰۰۴ انتخاب شد و در همان نظرسنجی رتبهٔ نهم را به دست آورد، در حالی که "زن بی‌سر" برای بخش مسابقهٔ جشنواره فیلم کن ۲۰۰۸ انتخاب شد و هشتم شد. علاوه بر این جیمز کوانت از آرت فروم اعلام کرد "زن بی‌سر" «یکی از بهترین فیلم‌های دهه» است. مارتل عضو هیئت داوران بخش فیلم‌های بلند جشنواره فیلم کن ۲۰۰۶ بود. جوایز. برنده نامزد
جوایز فتوگراماس سیمین (نقره‌ای) () نام جایزه‌ای است که همه‌ساله توسط مجلهٔ سینمایی «فتوگراماس» به هنرمندان تئاتر، تلویزیون و سینمای اسپانیا و کشورهای دیگر اهدا می‌شود. نخستین مراسم اهدای این جوایز در تاریخ ۵ فوریه ۱۹۵۱ میلادی در شهر بارسلون و با عنوان «جوایز سن‌خوان بوسکو» انجام پذیرفت و به محصولات سینمایی سال ۱۹۵۰ میلادی اسپانیا اهدا شد و از همان ابتدا، اهمیت و جایگاه ممتازی در صنعت تئاتر و سینمای اسپانیا پیدا کرد. طی ۶۵ سال گذشته نحوهٔ انتخاب نامزدهای دریافت این جایزه و همچنین شاخه‌های گوناگونی که جوایز
این جایزه و همچنین شاخه‌های گوناگونی که جوایز به آنها تعلق می‌گیرد، تغییرات فراوانی کرده‌است. به عنوان مثال، تا سال ۱۹۸۲، این جوایز، تمایزی برای هنرمندان زن و مرد قائل نمی‌شد. از سال ۲۰۱۲ میلادی، «جایزه زرین برنامه‌های تلویزیونی»، در این جوایز ادغام شد.
جیسون بورن فیلمی اکشن، مهیج و جاسوسی محصول آمریکا و به کارگردانی پل گرینگرس، و نویسندگی پل گرینگرس و کریستوفر راوز است. این پنجمین قسمت در مجموعه فیلم‌های "بورن" به شمار می‌رود و دنباله‌ای بر فیلم اولتیماتوم بورن در سال ۲۰۰۷ است. در این فیلم بازیگرانی همچون مت دیمون، جولیا استایلز، آلیسیا ویکاندر، ونسان کسل و تامی لی جونز ایفای نقش می‌کنند. فیلم‌برداری "جیسون بورن" از ۸ سپتامبر ۲۰۱۵ آغاز شد، و توسط یونیورسال استودیوز در ۲۹ ژوئیه ۲۰۱۶ در ایالات متحده به نمایش درآمد. خلاصه داستان. چندین سال پس از ناپدید شدنش،
درآمد. خلاصه داستان. چندین سال پس از ناپدید شدنش، جیسون بورن به طور غیر منتظره‌ای در زمانی که جهان با بی‌ثباتی بی‌سابقه‌ای مواجه شده است ، دوباره پدیدار می‌گردد اما…
ماکسی ایگلسیاس (؛ زادهٔ ) بازیگر و مدل اهل اسپانیا است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می‌توان به "سفارت"، "تجربه فراطبیعی سه‌بعدی"، "با وجود همه‌چیز"، "سکس، مهمانی و دروغ" و "فیزیک یا شیمی" اشاره کرد.
علف چنگ نام یک گونه از تیره میخکیان است. این علف اغلب با برداشت گندم جمع آوری می شود و بنابراین در جیره های غذایی طیور وارد می شود. در صورتی که در خوراک به میزان 5 درصد یا بیشتر وجود داشته باشد، علائم مسمومیت ناشی از جیتاژنین که یک ساپونین گیاهی است مشاهده می‌شود.