payamvha/North_RAG huggingface dataset:
از این بیرون‌رفتن‌ها او متوجه سفینه‌ای در آسمان می‌شود و با پرتاب منورهای آتش‌زا زنده بودن خود را نشان داده و درخواست کمک می‌کند. سفینه به او آنقدر نزدیک می‌شود که او می‌فهمد متعلق به همان شرکت Presteign است و Vorga نام دارد و سپس بدون اینکه به او کمک کند دور می‌شود. به ناگهان شعله چنان خشمی در درون گالی فویل زبانه می‌کشد که قسم می‌خورد زنده به زمین برگردد و سفینه Vorga-T:i339 را با دست های خود تکه‌تکه کند. او که تا آن روز با ناامیدی و بی‌هدف زنده مانده بود دست به تعمیر بخشی از موتور باقی‌مانده سفینه
بود دست به تعمیر بخشی از موتور باقی‌مانده سفینه می‌زند که او را تا کرانه‌های بخشی از فضا که زمانی جایگاه ایستگاه‌های پژوهشی بود برساند. آنچه در ادامه کتاب می‌آید داستان شگفت‌انگیز گالی فویل است که با انواع خطرها و مشکلات روبه‌رو می‌شود تا به سفینه ورگا دست پیدا کند. او در این راه با ساکنان سرگردان فضا مبارزه می‌کند، از مخوف‌ترین زندان جهان فرار می‌کند، از چنگال سرویس‌های اطلاعاتی، کماندوهای بریگاد و نیروهای شرکت پرستین فرار می‌کند، دانش‌های بسیار فرا می‌گیرد و نقش‌ها بازی می‌کند و سرانجام در پایان راه هم
و نقش‌ها بازی می‌کند و سرانجام در پایان راه هم دلیل رها شدنش توسط سفینه ورگا را می‌فهمد و هم اینکه چرا زنده مانده‌است.
فرقه سنت جیمز التوپاسیو ( یا "Ordine dei Frati Ospitalieri di San Jacopo"), همچنین با نام شوالیه‌های تاو ("Cavalieri del Tau") یا مهمان نوازان سنت جیمز، یک فرقه نظامی، شاید نخستین تشکلات مسیحی ترکیب شده از نیروهای نظامی و بیمارستان‌ها و زائرسراها برای محافظت و یاری زائران بوده‌است. طبق نوشته‌های تاریخ‌نگار آمریکایی افرایم امرتون، که نخستین کسی است که مطالعهٔ اساسی این فرقه را انجام داده "شهرت این فرقه در اثر تبلیغ بازدیدکنندگانش در سراسر ایتالیا و در میان افراد سالم و بیمار پیچیده بود و حتی کودکان و زنان در
سالم و بیمار پیچیده بود و حتی کودکان و زنان در حال زایمان نیز از همهٔ ایتالیا به آن مراجعه می‌کردند.
ژان-پیِر آمِریس (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم، فیلم‌نامه‌نویس اهل فرانسه است. از فیلم‌های او می‌توان از بد کمپانی، مردی که می‌خندد، داستان ماری، خانواده اجاره‌ای و بهترم نام برد.
تایموراز (تهمورث) فریف کشتی‌گیر آزادکار روسی‌الاصل تیم ملی اسپانیا است. از افتخارات وی می‌توان به کسب مدال مدال برنز وزن ۸۶ کیلوگرم در مسابقات قهرمانی کشتی جهان ۲۰۱۸ اشاره کرد. مسابقات قهرمانی کشتی جهان ۲۰۱۸. فریف در وزن ۸۶ کیلوگرم کشتی آزاد مسابقات قهرمانی کشتی جهان ۲۰۱۸ بوداپست حاضر بود که در مسابقه های اول تا سوم پول آمبروکیو از پرو، استفان ریچموت از سوئیس و ویل هینو از فنلاند را شکست داد اما در نیمه نهایی به فاتح اردین از ترکیه باخت و به دیدار رده‌بندی رفت. وی در دیدار رده‌بندی گوان‌اوک کیم از کره جنوبی
وی در دیدار رده‌بندی گوان‌اوک کیم از کره جنوبی را شکست داد و مدال برنز وزن ۸۶ کیلوگرم را بدست آورد.
یافا یارکونی (؛ – ) خواننده اهل اسرائیل بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه اسرائیل شده‌است.
بریژیت کَتیون (؛ زادهٔ ) هنرپیشه، و فیلم‌نامه‌نویس اهل فرانسه است. وی از سال ۱۹۷۷ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آنها نقش داشته‌است می‌توان به "به هیچ‌کس نگو"، "بابت شکلات متشکرم"، "کتاب‌خوان"، "قاضی"، "من، خودم و مامان، "داستان ماری"، "به گذشته نگاه نکن" اشاره کرد.
گرادیان کاهشی تصادفی (اغلب به اختصار SGD خوانده می‌شود) روشی مبتنی بر تکرار برای بهینه‌سازی یک تابع مشتق‌پذیر به نام تابع هدف (تابع هزینه) است که یک از روش می‌باشد. در حقیقت گرادیان کاهشی تصادفی الگوریتمی در اختیار ما قرار می‌دهد که طی چند حلقهٔ تکرار مقدار کمینه یک تابع و مقادیری را که با ازای آن‌ها تابع کمینه مقدار خود را می‌گیرد، بدست بیاوریم. به تازگی مقاله‌ای ابداع این روش را به هربرت رابینز و ساتِن مونرو (به انگلیسی: Herbert Robins and Sutton Monro) برای انتشار مقاله‌ای در باب گرادیان کاهشی تصادفی در
انتشار مقاله‌ای در باب گرادیان کاهشی تصادفی در سال ۱۹۵۱ نسبت داده‌است. تفاوت گرادیان کاهشی تصادفی با گرادیان کاهشی استاندارد در این است که برخلاف گرادیان کاهشی استاندارد که برای بهینه‌سازی تابع هدف از تمام داده‌های آموزشی استفاده می‌کند، گرادیان کاهشی تصادفی از گروهی از داده‌های آموزشی که به‌طور تصادفی انتخاب می‌شود برای بهینه‌سازی استفاده می‌کند. این روش در مسائل آماری و یادگیری ماشین کاربرد فراوانی دارد. پیشینه. در برآوردهای آماری و یادگیری ماشین معمولاً مسائلی به‌وجود می‌آید که در آن‌ها نیاز است تابعی
مسائلی به‌وجود می‌آید که در آن‌ها نیاز است تابعی مانند formula_1از داده‌های آماری با یک یا چند پارامتر (به شکل ضریب یا اشکال دیگر) تعریف کنیم و سپس این پارامترها را طوری مشخص کنیم که مجموع (یا میانگین) مقادیر تابع formula_1به ازای تک تک داده‌های آماری، حداقل مقدار ممکن خود بشود. فرض کنید مجموعه‌ای از داده‌های آماری داریم و تابع formula_1را برای این داده‌ها فقط بر حسب یک پارامتر formula_4 تعریف کرده‌ایم، در این صورت با دادن داده formula_5ام از مجموعهٔ داده‌ها به تابع formula_1 یک تابع از formula_4 بدست
به تابع formula_1 یک تابع از formula_4 بدست می‌آوریم که آن را formula_8 می‌نامیم. حال مسئله به پیدا کردن formula_4 ای که عبارت زیر را کمینه می‌کند، ساده می‌شود: formula_10 یا به عبارت دیگر: formula_11 که formula_12 همان تابع هدف یا تابع هزینه است. برای حل چنین مسئله‌ای از گرادیان کاهشی استاندارد یا در مواردی از گرادیان کاهشی تصادفی استفاده می‌شود. در آمار کلاسیک زمینه‌هایی مثل کمترین مربعات یا برآورد درست‌نمایی بیشینه، مسائلی مشابه در باب کمینه‌سازی مجموع جملات مطرح می‌شود. همچنین مسئلهٔ مینیمم‌سازی جمع
جملات مطرح می‌شود. همچنین مسئلهٔ مینیمم‌سازی جمع جملات در اصل (Empirical risk minimization) نیز مطرح می‌شود. در بسیاری از موارد تابع هدف تابعی ساده می‌شود که اعمال روش گرادیان کاهشی روی آن پیچیده و زمان‌بر نیست در این موارد از روش گرادیان کاهشی استاندارد استفاده می‌شود، مانند خانوادهٔ توابع نمایی یک پارامتره که در ارزیابی توابع اقتصادی استفاده می‌شود. اما از آنجا که در روش گرادیان کاهشی استاندارد یا تصادفی به محاسبهٔ گرادیان تابع هدف در هر حلقه نیاز است، در بعضی از موارد که پارامترهای تابع هدف زیاد اند یا
بعضی از موارد که پارامترهای تابع هدف زیاد اند یا مجموعهٔ داده‌های آموزشی بسیار بزرگ است محاسبهٔ انجام شده در هر حلقه می‌تواند بسیار زمان‌بر و پیچیده باشد به همین دلیل در این موارد از گرادیان کاهشی تصادفی استفاده می‌شود که در هر حلقه این عملیات را تنها برای بخشی از مجموعهٔ داده‌های آموزشی که در اختیار داریم، انجام می‌دهد. در روش گرادیان کاهشی تصادفی در هر حلقه عملیات موردنظر بر روی تنها یک عضو مجموعهٔ داده‌های آموزشی که در هر حلقه یه‌صورت تصادفی انتخاب می‌شود انجام نمی‌شود و در عوض بر روی زیرمجموعه‌ای از آن
انجام نمی‌شود و در عوض بر روی زیرمجموعه‌ای از آن انجام می‌شود؛ این امر دو دلیل دارد: کاربردها. گرادیان کاهشی تصادفی یک الگوریتم محبوب و متداول برای یادگیری طیف گسترده‌ای از مدل‌ها در یادگیری ماشین است، از جمله ماشین‌های بردار پشتیبانی، رگرسیون لجستیک و مدل‌های گرافیکی. الگوریتم بازگشت به عقب که عملاً الگوریتم استاندارد برای یادگیری شبکه‌های عصبی مصنوعی است در واقع روشی برای پیدا کردن گرادیان شبکه برای استفاده در گرادیان کاهشی تصادفی است. گرادیان کاهشی تصادفی در جامعه ژئوفیزیک نیز کاربردهایی دارد مانند
در جامعه ژئوفیزیک نیز کاربردهایی دارد مانند مسئله وارونگی کامل شکل‌موج (FWI). روش پیاده‌سازی. در پیاده‌سازی کلی گرادیان کاهشی تصادفی ابتدا بردار پارامترها که برداری است که شامل تمام پارامترهای تابع هزینه است را formula_4 می‌نامیم. formula_4 را برابر برداری دلخواه قرار می‌دهیم سپس برای هر بار به‌روزرسانی این بردار یک عضو از مجموعهٔ داده‌های آموزشی را به صورت تصادفی انتخاب کرده و با نرخ formula_15، بردار حاصل از گرادیان تابع هزینه در نقطه formula_4 را از formula_4 کم می‌کنیم: formula_18 که در آن
را از formula_4 کم می‌کنیم: formula_18 که در آن formula_19تابع هزینه و formula_20یک عضو از داده‌های آموزشی است که به صورت تصادفی انتخاب شده‌است و formula_21 نشان‌دهندهٔ جملهٔ formula_5ام از جملات تابع هدف است. formula_15 نرخی است که با آن formula_4 را به‌روزرسانی می‌کنیم و مقداری تجربی دارد که اگر خیلی کوچک باشد زمان رسیدن به همگرایی را طولانی می‌کند و اگر خیلی بزرگ باشد ممکن است همگرایی رخ ندهد. در پیاده‌سازی دیگر در هر حلقه عضوی تصادفی از مجموعهٔ داده‌ها انتخاب نمی‌شود بلکه در هر حلقه کل مجموعه داده‌ها
انتخاب نمی‌شود بلکه در هر حلقه کل مجموعه داده‌ها یک بار به‌صورت تصادفی بازچینی می‌شود سپس به عملیات به‌روزرسانی به ترتیب به ازای formula_25 انجام می‌شود که formula_26 نشان‌دهندهٔ اندازهٔ مجموعهٔ داده‌های آموزشی است. شبه کد زیر این پیاده‌سازی را نشان می‌دهد: به formula_4و formula_15 مقدار اولیه بده تا زمانی که کمینه بدست بیاید تکرار کن داده‌های آموزشی را به صورت تصادفی بازچینی کن برای formula_5 از ۱ تا n تکرار کن: formula_18 همان‌طور که پیشتر اشاره شد معمولاً عملیات به‌روز رسانی برای formula_19 حاصل از یک
عملیات به‌روز رسانی برای formula_19 حاصل از یک تک عضو مجموعهٔ داده‌های آموزشی انجام نمی‌شود و برای زیرمجموعه‌ای از این داده‌ها انجام می‌شود که به آن دستهٔ کوچک می‌گویند. مثال. فرض کنید در یک مسئلهٔ یادگیری ماشین می‌خواهیم از روش کمترین مربعات استفاده کنیم به طوری که مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی به شکل formula_20 داریم که در هر دوتایی، formula_33 نشان‌دهندهٔ مساحت یک خانه و formula_34 نشان‌دهندهٔ قیمت خانه به آن مساحت باشد حال اگر بخواهیم نمودار formula_35 را بر حسب formula_36 با یک نمدار خطی تقریب بزنیم
را بر حسب formula_36 با یک نمدار خطی تقریب بزنیم نیاز به روش کمترین مربعات داریم. طبق این روش بهترین تقریب این نمودار با خط formula_37 زمانی اتفاق می‌افتد که تابع formula_38 کمینه مقدار خود را داشته باشد. حال در این مثال formula_39 تابع هزینه است و به روش گرادیان کاهشی تصادفی می‌شود مقدار formula_40 را بدست آورد که با ازای آن‌ها تابع هزینه کمینه شود و بهترین تقریب خطی یرای نمودار بدست بیاید. بسط. تا به حال چندین روش نوین برای کاهش سریع‌تر گرادیان کاهشی ابداع شده که ذیلاً بعضی مورد بررسی قرار گرفته‌اند.
شده که ذیلاً بعضی مورد بررسی قرار گرفته‌اند. تکانه (Momentum). این روش برای اولین بار توسط روملهارت، هیلتون و ویلیامز معرفی شد. در این روش میزان تغییر پارامتر formula_41 در هر مرحله از بهینه‌سازی ذخیره شده تا در مرحله بعدی به شکل پایین از آن استفاده شود: formula_42 formula_43 که با ترکیب این دو به عبارت پایین می‌رسیم: formula_44 روش momentum باعث می‌شود که مسیر پارامتر formula_45 خیلی تغییر نکند و نوسانات شدیدی نداشته باشد. استفاده از این روش در شبکه‌های عصبی مصنوعی متداول است و معمولاً موجب بهبود دقت
عصبی مصنوعی متداول است و معمولاً موجب بهبود دقت شبکه‌های عصبی می‌شود. میانگین (Averaging). در این روش در هر مرحله پارامترهای formula_46 مرحله پیشین ذخیره می‌شود و در نهایت میانگین آنها به عنوان پارامتر بهینه برگردانده می‌شود یعنی formula_47. گرادیان تطبیقی (AdaGrad). روش آداگراد یا گرادیان تطبیقی برای اولین بار در سال ۲۰۱۱ معرفی و منتشر شد. این روش برای هر بُعدِ پارامتر یک نرخ یادگیری جداگانه‌ای در نظر می‌گیرد؛ نرخ یادگیری همان formula_15 در معادله بالاست. برای ابعاد خلوت‌تر (sparse) معمولاً این روش نرخ
برای ابعاد خلوت‌تر (sparse) معمولاً این روش نرخ یادگیری را افزایش می‌دهد و برای ابعادی که مقادیر صفر کمتری دارند نرخ یادگیری را کاهش می‌دهد. این روش اغلب برای مسائلی که با داده‌های خلوت سروکار دارند مانند پردازش تصویر یا زبانهای طبیعی بهینه‌تر است و همگرایی را تسریع می‌بخشد. نرخ یادگیری برای ابعاد مختلف پارامتر از قطر اصلی ضرب خارجی formula_49 بدست می‌آید. در این معادله formula_50 گرادیان در مرحله formula_51 است و نرخ یادگیری برای بُعدِ formula_52 برابر خواهد بود با: formula_53 حال می‌توان پارامتر را به
بود با: formula_53 حال می‌توان پارامتر را به صورت پایین به‌روز کرد: formula_54 این معادله برای بعد formula_52برابر خواهد بود با: formula_56 از آنجا که در نرخ یادگیری formula_15 برای بُعدِ j ام پارامتر بر مقدار formula_58 تقسیم می‌شود، ابعدای که خلوت‌ترند سریعتر نرخ یادگیری‌شان کاهش می‌یابد. اگرچه روش گرادیان تطبیقی برای مسائل محدب طراحی شده‌است ولی برای مسائل غیر محدب نیز نتایج خوبی به بار آورده‌است. RMSProp. در این روش همانند گرادیان تطبیقی برای هر بُعدِ پارامتر نرخ یادگیری جداگانه‌ای در نظر گرفته می‌شود.
نرخ یادگیری جداگانه‌ای در نظر گرفته می‌شود. ایده اصلی این است که نرخ یادگیری را برای یک بُعد بر میانگین گرادیان‌های آن بُعد تقسیم کنیم؛ بنابراین، ابتدا میانگین را به این شکل محاسبه می‌کنیم: formula_59 در این معادله formula_60 ضریب فراموشی است و پارامترها به این صورت بروز می‌شوند: formula_61 این روش نتایج بسیار خوبی برای مسائل مختلف بهینه‌سازی داده‌است. Adam. این روش مشابه روش RMSProp است با این تفاوت که هم از میانگین گرادیان و هم از گشتاورهای دوم آن به شکل پایین استفاده می‌شود. formula_62 formula_63
شکل پایین استفاده می‌شود. formula_62 formula_63 formula_64 formula_65 formula_66 در اینجا formula_67 برای جلوگیری از صفر شدن مخرج است، formula_68 و formula_69 ضرایب فراموشی گرادیان و گشتاور دوم گرادیان هستند. مربع گرادیان‌ها مولفه‌ای است. کاربرد ضرایب فراموشی گرادیان و گشتاور دوم گرادیان بیشتر برای جبران فاصله مقدار تقریبی از مقدار واقعی گرادیان می باشد،که معمولا برای زمانی که t کوچک است مفید می باشد. روش Adam رایج ترین روش در شبکه های عصبی عمیق برای تعلیم شبکه می باشد
تازه بودن () فیلمی در ژانر رمانتیک، درام به کارگردانی دریک دورمس و نویسندگی ، محصول کشور ایالات متحده که در سال ۲۰۱۷ منتشر شد. بازیگران. از بازیگرانی که در این فیلم به ایفای نقش پرداخته‌اند می‌توان به هنرمندان زیر اشاره کرد. داستان. «مارتین» (هولت) و «گابریلا» (کاستا) در لس آنجلس زندگی می‌کنند. مارتین یک داروساز است و گابریلا به عنوان دستیار فیزیوتراپی کار می‌کند. هر دوی آنها دائماً از یک برنامه دوستیابی آنلاین، برای ارتباط جنسی با افراد دیگر استفاده می‌کنند. یک شب، گابریلا و مارتین با دو فرد مختلف از
یک شب، گابریلا و مارتین با دو فرد مختلف از برنامه ملاقات می‌کنند، تا رابطه جنسی داشته باشند؛ اما همه چیز برای آن‌دو به خوبی پیش نمی‌رود. گابریلا از رابطه جنسی‌اش، ناراضی است و قرار ملاقات مارتین به‌خاطر مست بودن بیش از حد پارتنرش به سرانجام نمی‌رسد. هر دوی آنها به برنامه برمی‌گردند؛ و به‌طور تصادفی با یکدیگر آشنا شده و در یک بار ملاقات می‌کنند. آنها به جای رابطه جنسی، شب را صرف آشنایی، رقص، صرف شام و لذت بردن از همراهی یکدیگر می‌کنند. گابریلا می‌گوید، روابط جدید او را هیجان‌انگیز می‌کند، اما به‌راحتی از
جدید او را هیجان‌انگیز می‌کند، اما به‌راحتی از آنها خسته می‌شود. او همچنین در مورد زندگی خود در زادگاهش بارسلون، صحبت می‌کند؛ در حالی که مارتین از همسر سابقش، بتانی یاد می‌کند. گابریلا که احساس می‌کند مارتین باید از رابطهٔ قبلی‌اش خبر داشته باشد، واقعیت آن‌شب را به مارتین می‌گوید و مارتین هم با تعریف داستان نزدیکی نافرجامش، او را می‌پذیرد. نهایتاً سحرگاه و با طلوع خورشید، آنها به آپارتمان مارتین رفته، باهم سکس می‌کنند. با شناخت بیشتر، گابریلا به خانه مارتین نقل مکان می‌کند. آنها با اعتراف به عشق به‌یکدیگر،
نقل مکان می‌کند. آنها با اعتراف به عشق به‌یکدیگر، همزمان از برنامه دوست‌یابی خارج می‌شوند. یک روز مارتین گابریلا را به ملاقات والدینش می‌برد. پدر مارتین به گابریلا می‌گوید که مادر مارتین دچار زوال عقل است؛ که مارتین قبلاً هرگز به او اشاره نکرده بود. در آنجا گابریلا عکس‌های مختلفی را از مارتین، بتانی و کودکی خواهرش را می‌بیند. در بازگشت به خانه، گابریلا ناراحتی‌اش را از این‌که مارتین هرگز به وضعیت مادر یا خواهرش اشاره نکرده‌است، ابراز می‌کند. مارتین فاش می‌کند که خواهری داشته که در ۱۶ سالگی در یک تصادف جان
که خواهری داشته که در ۱۶ سالگی در یک تصادف جان خود را از دست داده، و دیه او خرج تحصیل مارتین را فراهم کرده است. گابریلا که گریان و عصبی شده، انتظار دارد چیزی بین آنها مخفی نماند. مارتین که دلیلی برای توضیحات بیشتر نمی‌بیند؛ برای فرار از پنهان‌کاری‌اش، با بی‌رحمی از گابریلا در مورد تمام پسرانی که قبل از آشنایی با او سکس و روابط جنسی داشته‌ است، سؤال می‌کند. نهایتاً گابریلا آپارتمان را ترک کند. روز بعد و در محل کار، گابریلا با مردی به نام «رولاند» ملاقات می‌کند؛ که با اصرار او را به یک مهمانی شام دعوت
می‌کند؛ که با اصرار او را به یک مهمانی شام دعوت می‌کند. در همین حال، مارتین هم توسط همکار دخترش برای رقص سالسا در «کلاب لوس‌گلوبوس» دعوت می‌شود. درنهایت آنها به یکدیگر خیانت می‌کنند. صبح روز بعد گابریلا که از کرده‌اش پشیمان است؛ با رفتن به خانه مارتین به خیانت خود اعتراف می‌کند؛ مارتین هم بنا را بر صداقت گذاشته، پرده از رابطه شب گذشته‌اش برمی‌دارد. آنها با تأکید بر عشق‌شان به دنبال درمان می‌گردند. با درخواست روان‌شناس، آنها تصمیم می‌گیرند با صداقت تمام، یک رابطهِ‌باز را آغاز کنند. برای شروع، آن‌ها رازهای
رابطهِ‌باز را آغاز کنند. برای شروع، آن‌ها رازهای سکسی گذشته خود را بدون هیچ سانسوری با هم به اشتراک می‌گذارند و در ادامه با هم می‌خوابند. «بلیک» دوست گابریلا، هر دوی آنها را به مهمانی تولد رئیس‌اش «لاری»، دعوت می‌کند. در آنجا، مارتین با بلیک شروع به لاس‌زدن می‌کند؛ در حالی که گابریلا به لاری نزدیک می‌شود؛ آنها به روابط نامشروع، امّا با اطلاع و درخواست یکدیگر، ادامه می‌دهند؛ مثلاً مارتین از یک رقصنده استریپر خدمت جنسی می‌گیرد یا گابریلا با پسری به انتخاب مارتین، سکس می‌کند. گابریلا پیشنهاد یک تری‌سام را
مارتین، سکس می‌کند. گابریلا پیشنهاد یک تری‌سام را می‌دهد؛ و با انتخاب یک دختر از برنامه دوستیابی، ایده خود را عملی می‌کنند. گابریلا زمان بیشتری را با لاری و دختر کوچکش می‌گذراند؛ و از رابطه بازش با مارتین برای او می‌گوید. در همین حال، مارتین متوجه می‌شود که بتانی به تازگی صاحب یک فرزند پسر شده‌است. او که عاشق بتانی بوده‌ است، مخفیانه ویدیوهای قدیمی‌شان را تماشا می‌کند. مارتین به تنهایی به یک بار می‌رود و در آنجا با بلیک برخورد می‌کند. مارتین حین مستی، با صداقت شروع به صحبت در مورد بتانی می‌کند؛ و نشان
صداقت شروع به صحبت در مورد بتانی می‌کند؛ و نشان می‌دهد که وقتی آنها با هم بودند، بتانی به خاطر او سقط جنین کرده‌است. او همچنین اعتراف می‌کند که احساسات حل نشده‌ای نسبت به او دارد. بلیک ناخوشایند می‌گوید، که او کسی نیست که با او در این مورد صحبت کند و می‌رود. مارتین بلافاصله به خانه برمی گردد تا با گابریلا صحبت کند؛ اما او خیلی خسته است. لاری یک گردن بند به گابریلا هدیه می‌دهد؛ که او بعداً آن را از مارتین پنهان می‌کند. صبح روز بعد، گابریلا اعتراف می‌کند که بعد از رابطه جنسی با لاری آمده‌است. مارتین با تصور
از رابطه جنسی با لاری آمده‌است. مارتین با تصور بتانی، با گابریلا سکسی بی‌احساس و سریع را تجربه می‌کند. گابریلا به رابطه جنسی با لاری ادامه می‌دهد و در این بین، مارتین گردنبند را پیدا می‌کند. گابریلا با صحبت با دوست دیگرش «کلر»، متوجه برخورد مارتین و بلیک می‌شود. و با چک‌کردن لپ‌تاپ و تماشای ویدیوهای قدیمی و ایمیل‌هایی که مارتین به بتانی داده‌است؛ متوجه احساسات مارتین می‌شود. آنها شروع به بحث می‌کنند و مارتین داستان گردنبند و سکس مخفیانه گابریلا با لاری را به‌میان می‌آورد. گابریلا آپارتمان را ترک می‌کند و
به‌میان می‌آورد. گابریلا آپارتمان را ترک می‌کند و به خانه لاری می‌رود. لاری، گابریلا را به یک سفر کاری ۲ ساله در سراسر اروپا از جمله بارسلون دعوت می‌کند؛ که باید تا ۲هفته دیگر آن را شروع کنند. گابریلا براب مارتین چندین پیامک می‌فرستد، اما او جواب نمی‌دهد. در مهمانی گابریلا، بلیک را می‌بیند و از لاری می‌خواهد که او را بیرون کند. او قبول نمی‌کند و او را نابالغ خطاب می‌کند. گابریلا مهمانی را ترک می‌کند؛ و به یک باشگاه شبانه می‌رود؛ و با دو مرد تا مرز رابطه‌جنسی پیش می‌رود. سرانجام مارتین و بتانی با هم ملاقات
پیش می‌رود. سرانجام مارتین و بتانی با هم ملاقات می‌کنند. بتانی بیان می‌کند که تقصیر هیچ‌یک از آنها نیست، که ازدواج آنها نتیجه ای نداشته‌است؛ زیرا آنها هر دو جوان و ساده لوح بودند. بتانی از زندگی‌اش، با وجود اینکه خسته کننده و قابل پیش‌بینی شده‌است؛ خوشحال است؛ بنابراین آنها راه خود را دوستانه از هم جدا می‌کنند. گابریلا صبح روز بعد برمی‌گردد و سعی می‌کند با لاری دربارهٔ اتفاقی که افتاده صحبت کند، اما او می‌گوید اهمیتی نمی‌دهد و رفتار او را تحقیر می‌کند. گابریلا با بیان این‌که نمی‌خواهد زندگی اصلی‌اش را با
با بیان این‌که نمی‌خواهد زندگی اصلی‌اش را با لاری شروع کند، او را ترک می‌کند و در نهایت به مارتین برمی‌گردد. گابریلا اعتراف می‌کند، که مارتین را تنها برای خود می‌خواهد؛ مارتین هم که هرگز با یک رابطه باز راحت نبوده‌است؛ با او آشتی می‌کند و به عشق‌شان اطمینان می‌دهند. آنها همچنین تصمیم می‌گیرند از این به بعد رابطه خود را جدی بگیرند؛ هرچند که ممکن است از یکدیگر خسته شده یا از یکدیگر رنجیده شوند. نقد رابطه‎باز. این فیلم دربارهٔ نوعی انحراف در ارتباط بین زوجین به نام «رابطهِ‌باز» است.دکتر استر پرل روان‌درمانگر،
نام «رابطهِ‌باز» است.دکتر استر پرل روان‌درمانگر، با بازی در این فیلم و در نقش خودشان، ایده «هوش شَهوانی» آمده در کتاب «گرفتاری در رابطه‌ی جنسی: بازکردن هوشمند قفل اروتیک(۲۰۰۶)» را اینگونه توضیح می‌دهد: «گفتگو در مورد خیانت و رابطهِ باز میان زوج‌های جوان، یک موضوع واحد نیست. چون عصاره خیانت، رازداری و مفهوم رابطهِ باز حول صداقت طرفین بنا شده‌است. این ایده جالبی نیست، که اگر طرفین به‌دنبال پیداکردن نفر سومی باشند، لزوماً به این معنی است، که می‌خواهد از همسر خود دوری کند؛ بلکه به این معنی است، که من می‌خواهم
دوری کند؛ بلکه به این معنی است، که من می‌خواهم خودم را در جای دیگر پیدا کنم؛ و با قدرت بیشتری به زندگی اصلی‌ام برگردم.» «اما در رابطه‌های پنهانی، زوجین در تلاش هستند، با حفظ پایداری و امنیت خانواده، آزادی و خودمختاری را هم داشته باشند؛ و این رابطه و وابستگی ناممکن، باعث ایجاد چالشی بزرگ در زندگی آنها می‌گردد.» «پس بهترین حالت در رابطهِ باز بین زوجین این است که به آن به چشم یک استراحت بین‌راه نگاه کنند و هرگز آن را به عنوان مقصد نبینند.» تولید. این فیلم به سرعت تأمین مالی و تولید شد؛ و در پاییز ۲۰۱۶
به سرعت تأمین مالی و تولید شد؛ و در پاییز ۲۰۱۶ فیلمبرداری آن آغاز گردید. در تیتراژ پایانی، دریک دورموس فیلم را به آنتون یلچین که در سال ۲۰۱۶ درگذشت؛ و در فیلم او یعنی "مثل دیوانه (۲۰۱۱)" بازی کرده بود؛ تقدیم می‌کند. انتشار. نخستین نمایش فیلم در ۲۵ ژانویه ۲۰۱۷ و در طی جشنواره فیلم ساندنس بود، و سپس در ۳ نوامبر ۲۰۱۷ در ایالات متحده اکران شد. مدت کوتاهی پس از آن، نتفلیکس حق پخش جهانی را برای این فیلم به دست آورد. بازخورد. فروش. این فیلم ۱۱۷ دقیقه‎ای در مجموع فروش جهانی توانست به مبلغ ۱۲۴٬۷۸۳ دلار در گیشه دست
جهانی توانست به مبلغ ۱۲۴٬۷۸۳ دلار در گیشه دست پیدا کند.
شبکه استقلال () یک شبکه اینترنتی است که توسط باشگاه فرهنگی ورزشی استقلال مختص تیم فوتبال ایران فعالیت می‌کند. این کانال در زبان فارسی در دسترس است. فرکانس های ماهواره ای شبکه استقلال: ماهواره یاهست (YAHSAT) : فرکانس ۱۲۱۴۹ عمودی ۲۷۵۰۰ ماهواره هاتبرد (HOTBIRD) : فرکانس ۱۱۱۷۹ افقی ۲۷۵۰۰ درحال‌ حاضر شبکه غیرفعال می باشد. پیشینه. باشگاه استقلال در مهر ۱۳۸۳ قصد تأسیس شبکه‌ای ماهواره‌ای به نام استقلال اسپرت را داشت اما در این راه ناکام بود تا آن‌که طبق قراداد فیمابین باشگاه استقلال و شرکت ایرانسل (حامی مالی) با
باشگاه استقلال و شرکت ایرانسل (حامی مالی) با همکاری کارگزار باشگاه استقلال شرکت آریا برتر با حکم مدیر عامل وقت امیر حسین فتحی جهت تأسیس و راه اندازی شبکه تلویزیون اینترنتی با رسانه لایوکده به مالکیت و مدیریت آقای محمد زینعلی در مرداد ۹۸ افتتاح گردید این شبکه با برنامه‌های زنده از قبیل آبی شو، شوت آبی، یار دوازدهم و مسابقه تلفنی برای هواداران به صورت ۲۴ساعته بر روی آنتن رفت. ودر حاشیه جشن قهرمانی استقلال در جام حذفی شروع به کار کرد. پخش بازی‌های قدیمی استقلال، تمرین‌های این تیم و بازی‌های تیم‌های پایه از
تمرین‌های این تیم و بازی‌های تیم‌های پایه از برنامه‌های این شبکه هستند. فرکانس شبکه استقلال در ماهواره ها. فرکانس شبکه استقلال در ماهواره هاتبرد Esteghlal HotBird 13-E ۱۲۵۲۰ Vertical ۲۷۵۰۰ فرکانس شبکه استقلال در ماهواره یاهست ۱۲۱۴۹ Vertical ۲۷۵۰۰ با تشکر از سایت همیارخاص
چسبندگی جفت یا جفت اکرتا عارضه‌ای است که طی آن جفت به سطح دیوارهٔ رحم مادر بیش از حد نفوذ می‌کند که عارضه‌ای خطرناک در دوران بارداری است. وجود چسبندگی جفت منجر به قرار گرفتن آن بارداری در ردهٔ بارداری‌های پرخطر خواهد شد. عارضه‌های مشابه چسبندگی جفت. عارضه‌های مشابه جفت اکرتا که شیوع کمتری نسبت به آن دارند شامل جفت اینکرتا ( به انگلیسی: Placenta increta؛ که در آن جفت به درون ماهیچه‌های رحم نفوذ می‌کند) و جفت پرکرتا ( به انگلیسی: Placenta Percreta؛ که در آن جفت به درون دیوارهٔ رحم و گاهی به اندام‌های نزدیک آن
به درون دیوارهٔ رحم و گاهی به اندام‌های نزدیک آن نفوذ می‌کند) است. عوامل مؤثر در ایجاد چسبندگی جفت. شیوع مرگ و میر مادران در ارتباط با جفت و عوارض آن ناشناخته، اما قابل توجه است. عواملی که تاکنون به عنوان ریسک فاکتورهای چسبندگی جفت شناخته شده‌است شامل موارد زیر است: تشخیص چسبندگی جفت. دلیل مهم تشخیص قطعی جفت قبل از زایمان این است که به پزشک اجازه و زمان مناسب می‌دهد تا او و تیم پزشکی بتوانند مادر باردار را تحت نظر بگیرند و برنامه‌ریزی درستی را در تلاش برای به حداقل رساندن بیماری و مرگ و میر بالقوه مادر یا
به حداقل رساندن بیماری و مرگ و میر بالقوه مادر یا نوزاد داشته باشند. تشخیص چسبندگی جفت معمولاً توسط سونوگرافی انجام می‌شود که گاهی نیز با تصویربرداری رزونانس مغناطیسی یا MRI تکمیل می‌شود. همچنین گاهی ممکن است با انجام آزمایش خون، افزایش سطح آلفافتوپروتئین را در خون بررسی کنند، چون چسبندگی جفت می‌تواند سطح این پروتئین را در خون افزایش دهد. عوارض چسبندگی جفت. در صورت تشخیص چسبندگی جفت، ممکن است انجام سزارین و خارج کردن رحم یا فقط بخشی از رحم به همراه جفت لازم باشد. این کار باعث می‌شود که از خونریزی بیش از حد
باشد. این کار باعث می‌شود که از خونریزی بیش از حد پیشگیری کرد که ممکن است جان مادر را تهدید کند. همچنین چسبندگی جفت احتمال زایمان زودرس را افزایش می‌دهد. اما اگر چسبندگی جفت به وقع تشخیص داده نشود، ممکن است عوارضی مثل صدمه به ارگان‌های داخلی اطراف رحم مثل روده‌ها، مثانه و اطراف لگن وجود داشته باشد.
دالاس هندری اسمیت (متولد: ۴ دسامبر ۱۹۷۷) یک خواننده و ترانه‌سرای کانادایی است.
نئوسوسیالیسم نام یک جناح سیاسی در فرانسه در طول دهه ۱۹۳۰ و در بلژیک در حدود همان زمان بود که شامل چندین گرایش تجدیدنظرطلبی در بخش فرانسوی کارگران بین‌المللی (SFIO) می‌شد. گام به گام، شکاف آن از انقلابیان مارکسیسم و سوسیالیسم اصلاح طلب بیشتر شد و بجای آن، دفاع از «انقلاب» یا انقلاب ساختاری کردند. نئوسوسیالیسم آمد تا به مخالفت با اکثریت سوسیالیستها در مجلس ملی فرانسه بپردازد و بدین ترتیب این جناح از کارگران بین‌المللی اخراج شد. نئوسوسیالیست‌ها در رابطه با سیاست‌های فاشیستی در فرانسه، فاشیسم ایتالیا را تحسین
فاشیستی در فرانسه، فاشیسم ایتالیا را تحسین کردند. این گرایش ایدئولوژیک بعد از آن موجب تشکیل حزب نئوسوسیالیست گردید؛ حزبی که طرفدار سیاست‌های استبدادی و یهودستیزی و همچنین همکاری صمیمی با نازی‌ها بود.