payamvha/North_RAG huggingface dataset:
که در سرطان، التهاب و فیبروز نقش دارند بهره‌کشی شده‌است. در سال ۲۰۱۹، ارزیابی مولکول‌های به وجود آمده از شبکه‌هایی زایای دشمن‌گونه به گونه آزمایشی روی موش‌ها پذیرفته شد. پیشینه. شروع ایده شبکه‌های زایای دشمن‌گونه را می‌توان با برآورد انقباضی نویز دانست، که از همان تابع خطای شبکه‌های زایای دشمن‌گونه بهره می‌برند و گودفلو در دوره دکتری خود در سال‌های ۲۰۱۰ تا ۲۰۱۴ خوانده بوده‌است. دیگران نیز ایده‌هایی داشتند ولی آنها ایده‌های خود را گسترش ندادند. ایده‌ای دربرگیرنده شبکه‌های دشمن‌گونه در یک پست وبلاگ به دست
شبکه‌های دشمن‌گونه در یک پست وبلاگ به دست اولی نیمیتالو (Olli Niemitalo) در سال ۲۰۱۰ پخش شد. این ایده هرگز اجرا نشده و زاینده آن شانسی برخورد نمی‌کند و بنابراین یک مدل زایا نیست. اکنون شبکه زایای دشمن‌گونه قراردادی شناخته می‌شود. ایده‌ای همانند شبکه‌های زایای دشمن‌گونه برای مدل‌سازی رفتار حیوانات توسط لی، گاوسی و گروس در سال ۲۰۱۳ پیشنهاد شده‌است. یادگیری ماشین دشمن‌گونه علاوه بر مدل‌سازی شبکه زایا، کاربردهای دیگری نیز دارد و می‌تواند در دیگر مدل‌های شبکه‌های عصبی نیز به کار رود. در سال ۲۰۰۶ در زمینه تئوری
عصبی نیز به کار رود. در سال ۲۰۰۶ در زمینه تئوری کنترل از یادگیری دشمن‌گونه بر پایه شبکه‌های عصبی برای آموزش کنترل‌کننده‌های توانمند بهره برده شده‌است، در یک رویه نظریه بازی با پیاپی کردن تکرارها بین یک سیاست کاهنده کنترل‌کننده و یک سیاست افزاینده آشوب. در سال ۲۰۱۷، از شبکه زایای دشمن‌گونه به جای درستی-پیکسل برای بهبود نگاره‌های راستین‌گرایانه بافت‌ها بهره برده شد و نگاره‌های شفاف‌تری به وجود آورده شد. در سال ۲۰۱۷، نخستین چهره‌ها به وجود آمد. اینها در فوریه ۲۰۱۸ در گرند پلی (Grand Palais) به نمایش درآمد.
۲۰۱۸ در گرند پلی (Grand Palais) به نمایش درآمد. چهره‌های به وجود آمده به دست StyleGAN در سال ۲۰۱۹ هم‌سنجی با جعل عمیق را به دنبال داشت. از سال ۲۰۱۷، فناوری شبکه زایای دشمن‌گونه با پیاده‌سازی‌های نو توانست در زمینه هنری از خود بهبود نشان دهد بگونه‌ای که با به وجود آوردن نقاشی‌های فانتزی بی‌همتا و فریبنده، مرزهای خود را تا پهنه هنرهای زیبا گسترش دهد و بنابراین "CAN" (شبکه دشمن‌گونه آفریننده) نام گرفته‌است. برای ایجاد نقاشی "Edmond de Belamy" در سال ۲۰۱۸ یک شبکه زایای دشمن‌گونه بکار رفته‌است که به قیمت
یک شبکه زایای دشمن‌گونه بکار رفته‌است که به قیمت ۴۳۲٬۵۰۰ دلار آمریکا فروخته شد. تیم نخستین CAN در سال ۲۰۱۹ در مقاله‌ای پیشرفت بیشتر با این سامانه را بررسی کرده‌اند و همچنین به چشم‌انداز فراگیر هنر با هوش‌مصنوعی را پرداخته‌اند. در ماه مه سال ۲۰۱۹، پژوهشگران سامسونگ یک سامانه بر پایه شبکه زایای دشمن‌گونه را نشان دادند که تنها با دریافت یک نگاره انسان، فیلم‌هایی از سخن گفتن آن را تولید می‌کند. در اوت ۲۰۱۹، یک دادگان بزرگ با ۱۲۱۹۷ آهنگ MIDI همراه با متن و ملودی تراز شده ساخته شد تا در به وجود آوردن عصبی مولدی
تراز شده ساخته شد تا در به وجود آوردن عصبی مولدی با کمک شبکه زایای دشمن‌گونه قراردادی بر پایه LSTM بکار برده شود (AI Melody Generation). در ماه مه سال ۲۰۲۰، پژوهشگران انویدیا با ساخت یک سامانه هوش‌مصنوعی ("GameGAN")، بازی پک-من به گونه ساده با تماشای بازی از نو ساختند. رده‌بندی. شبکه زایای دشمن‌گونه دو طرفه. شبکه زایای دشمن‌گونه دو راهبردی (BiGAN) با انگیزه ساخت یک مدل زایا که مانند جداکننده واکنش نشان دهد پیشنهاد شد، در چارچوب آن جداکننده خود بخود همه پهنه برگردان را درنگر خواهد داشت تا پیچیدگی آموزش
پهنه برگردان را درنگر خواهد داشت تا پیچیدگی آموزش نابسنده زدوده شود. برای دستیابی به این ویژگی، زایا و جداکننده هر دو برای مدل‌سازی احتمال مشترک جفت گزاره‌ها ساخته شده‌اند، با این تفاوت که زایا احتمال مشترک را به یک مدل زبان آغازین و یک مدل برگردان آغازین به انتهایی تجزیه می‌کند، در حالی که جداکننده همچون یک مدل زبان انتهایی و یک مدل برگردان انتهایی به آغازین فراهم شده‌است. برای بهره‌گیری بیشتر از تقارن آنها، یک شبکه زایا دشمن‌گونه کمکی پیشنهاد شده و مدل‌های زایا و جداکننده مدل آغازین را به ترتیب به عنوان
زایا و جداکننده مدل آغازین را به ترتیب به عنوان جداکننده و زایا خود برمی‌گزیند. دو شبکه زایا دشمن‌گونه به‌طور پی‌درپی برای به روزرسانی پارامترها آموزش می‌بینند. دستاوردهای این روش در کار جداکننده کمکی با نظارت مفید است و کارایی آن در سنج با رویکردهای جدید برای یادگیری ویژگی‌های بی‌وارسی و خود-وارسی ارزشمند می‌باشد. شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای. شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای مدلی برای تولید تصاویر جدید از تصاویر موجود است. این مدل با یادگیری نگاشت بین دو حوضه تصویر مختلف مانند عکس‌ها و طرح‌ها، با آموزش یک
تصویر مختلف مانند عکس‌ها و طرح‌ها، با آموزش یک شبکه زایای دشمن‌گونه بر روی یک مجموعه داده کار می‌کند. نحوه عملکرد شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای. شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای یک مدل یادگیری عمیق است که بدون نیاز به داده‌های آموزشی جفتی، تصویر را به تصویر تبدیل می‌کند که برای این تبدیل از دو شبکه زایای دشمن‌گونه برای یادگیری نگاشت بین دو حوضه تصویر استفاده می‌کند. این مدل قدرتمند می‌تواند تصاویر جدیدی را از تصاویر موجود بدون نیاز به داده‌های آموزشی جفت تولید کند. از دو شبکه زایای دشمن گونه برای یادگیری نگاشت
از دو شبکه زایای دشمن گونه برای یادگیری نگاشت بین دو حوزه تصویر مختلف استفاده می‌کنند. این مدل برای گرفتن ویژگی‌های دامنه هدف و تولید تصاویر جدید از دامنه منبع که آن ویژگی‌ها را به اشتراک می‌گذارد، آموزش داده شده‌است. فرایند آموزش شامل آموزش شبکه‌های زایای دشمن گونه به‌طور جداگانه است، به طوری که یکی از شبکه زایای دشمن گونه تصاویر دامنه هدف را از تصاویر دامنه منبع تولید می‌کند و شبکه زایای دشمن گونه دیگر، تصاویر دامنه منبع را از تصاویر دامنه هدف تولید می‌کند. هنگامی که شبکه‌های زایای دشمن گونه آموزش داده
هنگامی که شبکه‌های زایای دشمن گونه آموزش داده می‌شوند، برای تشکیل شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای ترکیب می‌شوند. سپس این مدل برای تولید تصاویری شبیه به دامنه هدف از دامنه منبع و بالعکس، با استفاده از یک فقدان سازگار با چرخه و یک مؤلفه نگاشت هویت برای بهبود کیفیت تصاویر تولید شده، آموزش داده می‌شود. معماری شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای. مانند شبکه زایای دشمن‌گونه، شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای نیز دارای دو بخش ژنراتور(Generator) و متمایز کننده (Discriminator) است. کار ژنراتور این چنین است که از توزیع مورد نظر،
کار ژنراتور این چنین است که از توزیع مورد نظر، نمونه تولید می‌کند و کار متمایز کننده نیز این چنین است که تشخیص دهد نمونه از توزیع واقعی است یا از نمونه ساخته شده توسط ژنراتور است. معماری شبکه زایای دشمن گونه چرخه ای با سایر شبکه‌های زایای دشمن گونه متفاوت است به گونه ای که شامل ۲ تابع نگاشت ژنراتور به نام‌های (formula_1 و formula_2) است و شامل دو متمایز کننده به نام‌های (formula_3 و formula_4) است که به صورت زیر عمل می‌کنند: formula_5 که در آن formula_6 توزیع تصویر ورودی و formula_7 توزیع خروجی مورد نظر
تصویر ورودی و formula_7 توزیع خروجی مورد نظر است. formula_3 : متمایز کننده formula_1 (خروجی تولید شده) از formula_10 (خروجی واقعی) formula_4 : متمایز کننده formula_2 (خروجی معکوس تولید شده) از formula_13 (ورودی توزیع) جزئیات ریاضی. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه بر مبنای بخشی از نظریه بازی‌ها به نام بازی مینیماکس کار می‌کنند. در اینجا "تفکیک‌کننده" formula_14 و "مولد" formula_15 با یکدیگر رقابت می‌کنند. هر دو شبکه‌های عصبی‌ی هستند که با پارامترهای formula_16 و formula_17 مدل‌سازی شده‌اند. در ادامه برای سهولت کار
مدل‌سازی شده‌اند. در ادامه برای سهولت کار پارامترها و ورودی‌های مدل را حذف می‌کنیم. شبکه مولد یا همان formula_18 داده‌هایی را از نویزهای تصادفی (formula_19) تولید می‌کند و تفکیک کننده یا همان formula_20 در تلاش است تا تشخیص دهد که داده واقعی است (از داده‌های مجموعه آموزشی است) یا ساختگی (تولید شده توسط مولد). در نهایت بازی به جایی می‌رسد که داده‌های تولید شده توسط مولد به قدری شبیه داده‌های واقعی (داده‌های آموزشی) می‌شوند که تشخیص آن توسط تفکیک‌کننده سخت یا غیرممکن باشد. هر دو شبکه در حالیکه سعی می‌کنند
یا غیرممکن باشد. هر دو شبکه در حالیکه سعی می‌کنند بهتر از دیگری عمل کنند به‌طور همزمان یادمی‌گیرند و پارامترهای خود (formula_16 و formula_17) را بهینه می‌کنند. شبکه مولد را می‌توان به صورت یک تابع مشتق‌پذیر مدل‌سازی کرد به عنوان ورودی نویز تصادفی را از یک فضای پنهان formula_23 با توزیع formula_24 می‌گیرد و داده‌های خروجی از فضایی مشابه داده‌های واقعی و به‌طور خوشبینانه از توزیع مشابه formula_25 هستند: formula_26 که formula_23 فضای پنهان و formula_28 بعد فضای داده‌است. شبکه تفکیک کننده formula_20 یک
بعد فضای داده‌است. شبکه تفکیک کننده formula_20 یک طبقه‌بند شبکه عصبی ساده است که می‌تواند به عنوان تابعی که توزیع داده‌ها را به احتمال formula_30 نگاشت می‌کند، در نظر گرفته شود و نمایانگر این است که بردار داده‌های ورودی تا چه حد واقعی هستند: formula_31 بازی مجموع-صفر به‌صورت بهینه‌سازی زیر مدل‌سازی می‌شود. تابع هزینه در این بهینه‌سازی formula_32 نام دارد و بر اساس تابع هزینه کراس آنتروپی تعریف می‌شود: formula_33 عبارت formula_34 اشاره به حداقل کردن هزینه مولد و عبارت formula_35 اشاره به حداکثر کردن هزینه
و عبارت formula_35 اشاره به حداکثر کردن هزینه تفکیک‌کننده دارد. در حقیقت تفکیک‌کننده به دنبال حداکثر کردن لگاریتم احتمال برای داده‌های واقعی و لگاریتم احتمال ساختگی بودن برای داده‌های ساختگی می‌باشد؛ و در عین حال مولد به دنبال حداقل کردن لگاریتم احتمال ساختگی بودن توسط تفکیک کننده برای داده‌های ساختگی می‌باشد. به عبارت دیگر مولد در صدد فریب دادن تفکیک کننده است و تفکیک کننده در صدد تفکیک درست داده‌ها. به این ترتیب پارامترهای بهینه از این طریق به دست می‌آیند. formula_36 یادگیری. شروع کار با آموزش تفکیک
formula_36 یادگیری. شروع کار با آموزش تفکیک کننده بر روی داده‌های واقعی برای چند دور آغاز می‌شود. هدف از این کار این است که تفکیک کننده به داده‌های واقعی ارزش بالاتری اختصاص دهد. سپس همان شبکه را روی داده‌های جعلی تولید شده توسط شبکه مولد آموزش می‌دهیم. در این مرحله، مولد در حال توقف است و هیچ بازخوردی از آموزش دریافت نمی‌کند و تنها تفکیک کننده است که آموزش می‌بیند. به عبارت دیگر، خطا در شبکه مولد پس انتشار نمی‌شود. در نتیجه مراحل قبل، شبکه تفکیک کننده به‌طور قابل توجهی به نسبت شبکه مولد که تا کنون هیچ
قابل توجهی به نسبت شبکه مولد که تا کنون هیچ آموزشی ندیده‌است و همچنان نویز تولید می‌کند، در کار خود بهتر است؛ بنابراین، تفکیک کننده را در حالت توقف قرار می‌دهیم و شبکه مولد را با استفاده از بازخورد تفکیک کننده آموزش می‌دهیم. هدف از این کار این است که تفکیک کننده را به نحوی فریب دهد که داده جعلی را به عنوان داده حقیقی طبقه‌بندی کند. به محض اینکه این اتفاق افتاد، مولد را متوقف می‌کنیم و دوباره آموزش تفکیک کننده را شروع می‌کنیم. این آموزش متناوب بین دو شبکه را تا زمانی که نتایج خوبی روی داده‌های تولید شده به
تا زمانی که نتایج خوبی روی داده‌های تولید شده به دست آوریم ادامه می‌دهیم. می‌توانیم به‌طور دستی بررسی کنیم که آیا نتایج رضایت بخش بوده‌اند یا خیر. برای آموزش تفکیک‌کننده به تعداد مشخصی (formula_37 بار) از طریق گرادیان صعودی تصادفی سعی در بیشینه کردن تابع formula_38 داریم. برای این‌کار formula_39 را از توزیع formula_40 نمونه‌گیری می‌کنیم. همچنین formula_41 را از داده‌های آموزشی نمونه‌گیری می‌کنیم. با این داده‌ها میانگین گرادیان formula_38 را نسبت به پارامترهای formula_20 (مولد) که formula_16 باشد حساب
formula_20 (مولد) که formula_16 باشد حساب می‌کنیم. پارامترهای formula_16 را در جهت این میانگین تغییر می‌دهیم تا باعث افزایش formula_38 شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است: formula_47 حال بهینه‌سازی را برای مولد اعمال می‌کنیم. برای این‌کار میانگین گرادیان formula_38 را نسبت به پارامترهای formula_49 (مولد) که formula_17 باشد حساب می‌کنیم. مانند مرحله قبلی یکی سری نویز جدید که از formula_40 نمونه‌گیری کرده‌ایم را برای محاسبه میانگین به کار می‌بریم. پارامترهای formula_17 را در خلاف جهت این میانگین
پارامترهای formula_17 را در خلاف جهت این میانگین تغییر می‌دهیم تا باعث کاهش formula_38 شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است: formula_54 این دو مرحله را به صورت متناوب چندین بار انجام می‌دهیم تا تفکیک‌کننده دیگر قادر به تشخیص داده‌های واقعی از ساختگی نباشد.
بورگراوها ، یک نمایشنامه تاریخی از ویکتور هوگو است که برای اولین بار در سالن کمدی-فرانسز در ۷ مارس ۱۸۴۳ اجرا شد. این اثر در امتداد راین اتفاق می‌افتد و بازگشت امپراتور بارباروسا را نشان می‌دهد. این نمایش از نظر تجاری شکست خورد و آخرین نمایشنامه هوگو بود که در زمان حیات وی تولید شد.این نمایشنامه موضوع یک اورتور ارکسترال بود که توسط آهنگساز گیوم لکه در سال ۱۸۹۰ ساخته شد. این نمایش از نظر موضوعی با Le Rhin از هوگو که یک کتاب مقاله ای دربارهٔ راین است، مطابقت دارد. هر دو از سفری در امتداد رودخانه هوگو با ژولیت
هر دو از سفری در امتداد رودخانه هوگو با ژولیت دروئه الهام گرفتند. " بورگراوها" با مقدمه ای منتشر شد که نشان می‌داد آلمان متحد بخشی از چشم‌انداز بزرگتر اروپای متحد است که فرانسه در آن نقش اصلی را بازی می‌کند.
چار چیتهالیا یک روستا در بنگلادش است که در استان باریسال و در ناحیه باریسال واقع شده است.
دُنیز بُمباردیه (؛ ۱۸ ژانویه ۱۹۴۱ – ۴ ژوئیهٔ ۲۰۲۳) روزنامه‌نگار، مجری تلویزیونی و نویسندهٔ زن فرانسوی‌زبان اهل مونترآل در استان کبک کانادا بود. او به‌مدت ۳۰ سال برای شبکهٔ رادیو تلویزیونی ICI Radio-Canada Télé به تهیه و اجرای برنامه اشتغال داشت. بمباردیه در ۴ ژوئیهٔ ۲۰۲۳ بر اثر عوارض ناشی از یک معاینهٔ پزشکی در سن ۸۲ سالگی در مونترآل، کبک درگذشت. پیوند به بیرون. https://fr.wikipedia.org/wiki/ICI_Radio-Canada_Télé
بایگانی یا آرشیو رینگل‌بلوم مجموعه‌ای از سندهای مربوط به گتوی ورشو در جنگ جهانی دوم است که توسط گروهی با اسم رمز اُونگ شَبِث "Oyneg Shabbos" (در عبری اسرائیلی نوین: Oneg Shabbat؛ در عبری: עונג שבת به معنای «لذت شبات») به رهبری دکتر امانوئل رینگل‌بلوم، تاریخ‌دان یهودی–لهستانی، گردآوری و محافظت شد. این گروه که شامل تاریخ‌دانان، نویسندگان، ربی‌ها، و مددکاران اجتماعی بود اقدام به ثبت روزمره رویدادها در گتو ورشو در دوره اشغال لهستان توسط آلمان نازی می‌کرد. اعضای مختلف این گروه با هم همکاری داشتند و مدارک و
مختلف این گروه با هم همکاری داشتند و مدارک و گفته‌های شاهدان عینی از سن‌های مختلف را گرد هم می‌آوردند. سندها و مدارک گردآوری شده شامل دست‌نوشته‌ها، خاطرات، نقاشی‌ها، پوسترهای دیواری، و دیگر اشیای مربوط به زندگی در گتو هستند. گردآوری این مجموعه در سپتامبر ۱۹۳۹ آغاز شد و تا ژانویه ۱۹۴۳ ادامه پیدا کرد. امروزه بخش‌های به دست آمده از این مجموعه شامل ۶۰۰۰ سند (بیش از ۳۵٬۰۰۰ صفحه) در مؤسسه تاریخی یهودیان در ورشو نگهداری می‌شوند. در سال ۱۹۹۹، این بایگانی توسط یونسکو در فهرست حافظه جهانی یونسکو به ثبت رسید.
یونسکو در فهرست حافظه جهانی یونسکو به ثبت رسید. تاریخچه. اعضای گروه اُونگ شبث نخست اقدام به گردآوری اشیا و داده‌ها به منظور نوشتن کتابی در آینده دربارهٔ قساوت‌هایی که به چشم دیده بودند کردند. در ۱۶ نوامبر ۱۹۴۰، ارتباط گتوی ورشو با جهان بیرون و راه‌های ورودی–خروجی آن قطع شدند. با افزایش میزان اخراج‌های اجباری و روشن شدن اینکه اخراج‌شدگان به مقصد اردوگاه‌های مرگی چون تربلینکا فرستاده می‌شوند، امانوئل رینگل‌بلوم دریافت که تعداد اندکی یهودی ورشویی خواهند توانست جان سالم به در ببرند. رینگل‌بلوم که بایگانی را در
جان سالم به در ببرند. رینگل‌بلوم که بایگانی را در سه بطری بزرگ شیر و ده جعبه آهنی پنهان کرده بود آن‌ها را در سه نقطه گتو در زیر خاک پنهان کرد. دو تا از بطری‌های شیر که حاوی هزاران سند بودند در ۱۸ سپتامبر ۱۹۴۶ و پس از پایان جنگ جهانی دوم از زیر خاک درآورده شدند؛ ده جعبه آهنی نیز در ۱ دسامبر ۱۹۵۰ پیدا شدند. بطری شیر سوم اما هنوز پیدا نشده‌است و گمان می‌رود که امروزه هنوز در زیر ساختمانی که اکنون سفارت چین را در خود جای داده‌است مدفون باشد؛ اگرچه جستجویی در ۲۰۰۵ نتوانست آن را در ساختمان مزبور موقعیت‌یابی کند.
نتوانست آن را در ساختمان مزبور موقعیت‌یابی کند. در ۱۹ ژانویه ۱۹۴۲، یکی از زندانیان فراری از خلمنو به نام یاکوب گرویانوفسکی به گتوی ورشو رسید و اطلاعات دقیق از آنچه در اردوگاه‌های کار اجباری و مرگ می‌گذرد به اعضای اونگ شبث داد. گفته‌های او که امروزه با عنوان "گزارش گرویانوفسکی" شناخته می‌شود به بیرون گتو قاچاق شد و با کمک ارتش زیرزمینی لهستان به لندن و دولت در تبعید لهستان رسید و در ژوئن آن سال به چاپ رسید. همه اعضای گروه اونگ شبث به جز ۳ تن در جریان کشتارها به قتل رسیدند. رینگل‌بلوم توانست از گتو فرار کند
به قتل رسیدند. رینگل‌بلوم توانست از گتو فرار کند و کار بر روی بایگانی را ادامه دهد. در ۱۹۴۴، او و خانواده اش توسط نیروهای آلمانی شناسایی و همگی به همراه کسانی که به ایشان پناه داده بودند اعدام شدند. پس از جنگ، روخل اوبرباخ که از جمله سه تن عضو اونگ شبث بود که جان سالم به در برده بود، توانست به گتو برگردد و سندها را از زیر خاک بیرون بیاورد.
زمانی برای مردن نیست (انگلیسی: No Time to Die) یک فیلم سینمایی بریتانیایی در ژانر جنگی محصول سال ۱۹۵۸ که دربارهٔ یک گروهبان آمریکایی در ارتش انگلیس در طول جنگ جهانی دوم است. در آمریکا این فیلم به نیروی تانک تغییر نام داد. این فیلم براساس رمانی از رونالد کمپ در سال ۱۹۵۴ ساخته شد.
نشانگان دالان زند زیرین یا سندرم تونل اولنار () به عارضه‌ای گفته می‌شود که بر اثر آن عصب زند زیرین (اولنار) در ناحیه مچ دست به دلیل وجود کیست یا کشیدگی‌های مکرر تحت فشار قرار می‌گیرد. در این عارضه، وارد شدن فشار به عصب می‌تواند موجب احساس گزگز یا بی‌حسی در دست‌ها یا انگشت‌ها شود. عمل جراحی یا استفاده از مچ‌بند اغلب در درمان این عارضه توصیه می‌شود. همچنین حرکات ورزشی ممکن است در رفع آن کمک کننده باشد. درحالی‌که استخوان‌ها و ماهیچه‌ها از بسیاری از عصب‌ها در بدن انسان را حفاظت می‌کنند، عصب زند زیرین به خوبی
بدن انسان را حفاظت می‌کنند، عصب زند زیرین به خوبی مورد حفاظت قرار نمی‌گیرد بنابر این بیشتر در معرض آسیب است. نشانگان دالان زند زیرین نسبت به نشانگان دالان آرنجی (سندرم تونل کوبیتال) و نشانگان دالان مچ دست (سندرم تونل کارپال) کمتر شایع است. عصب زند زیرین از گردن شروع و تا دست‌ها ادامه پیدا می‌کند. این عصب در قسمت مچ از طریق کانال گویان وارد دست می‌شود. درصورتی‌که عصب در این ناحیه تحت فشار باشد فرد دچار عارضه سندرم تونل اولنار می‌شود. فشردگی این عصب در ناحیه آرنج نیز سندرم تونل کوبیتال گفته می‌شود. از جمله
آرنج نیز سندرم تونل کوبیتال گفته می‌شود. از جمله علائم ابتلا به نشانگان دالان زند زیرین می‌توان به احساس بی‌حسی، ضعف ماهیچه‌ای در دست‌ها و درد سوزشی اشاره کرد. این علائم می‌توانند دست‌ها، مچ و انگشت‌ها را درگیر کند و با گذشت زمان بخصوص درصورتی‌که درمان نشود، پیشرفت کند همچنین قسمتی از عصب که تحت فشار باشد تعیین‌کننده شدت علائم این سندرم است. این سندرم بر اثر تحت فشار قرار گرفتن عصب زند زیرین در ناحیه کانال گویان به وجود می‌آید همچنین گاهی اوقات وجود کیست می‌تواند زمینه ابتلا به این عارضه را فراهم کند.
می‌تواند زمینه ابتلا به این عارضه را فراهم کند. هرچند هر عاملی که به عصب زند زیرین در مچ فشار وارد کند می‌تواند نشانگان دالان زند زیرین را به همراه دشته باشد. خطر ابتلا به سندرم تونل اولنار در افرادی که سابقه آسیب‌دیدگی از ناحیه مچ دارند، کارهای دائمی همچون تایپ کردن را با دست انجام می‌دهند یا فعالیت‌ها و ورزش‌هایی را انجام می‌دهند که به مچ فشار وارد می‌کند، بیشتر است. برای درمان نشانگان دالان زند زیرین انجام عمل جراحی توصیه می‌شود همچنین ورزش کردن و فیزیوتراپی می‌تواند روند بهبودی را تسریع کند. در مواردی
می‌تواند روند بهبودی را تسریع کند. در مواردی که این سندرم از عواملی ناشی شود که با عمل جراحی قابل درمان نیست انجام حرکات ورزشی در خانه کمک کننده است.
گزارش گرویانوفسکی به گفته‌های یکی از شاهدان عینی کشتارها و قساوت‌های نازی‌ها علیه یهودیان لهستان در اردوگاه مرگ خلمنو به نام زلاما بر وینر با نام جنگی یاکوب گرویانوفسکی گفته می‌شود که در ۱۹۴۲ به ثبت رسید. زلاما بر وینر توانست از خلمنو فرار کرده و خود را به گتوی ورشو برساند و جزئیات دقیقی از مشاهدات خود در طی اقامت یک‌هفته‌ایش با زوندرکوماندوها در این اردوگاه مرگ به گروه اونگ شبث برساند. جزئیات. وینر به تشریح تمام فرایند پاکسازی درون اردوگاه خلمنو می‌پردازد و اینکه چگونه انسان‌ها در وانت‌های گاز کشته
و اینکه چگونه انسان‌ها در وانت‌های گاز کشته می‌شوند، چگونه اجساد ایشان در جنگل‌های اطراف انداخته می‌شوند، چگونه درون وانت‌ها پیش از رسیدن دسته بعدی تمیز می‌شود، و اینکه چگونه اجساد در گورهای دسته‌جمعی به خاک سپرده می‌شوند. به گزارش وینر: وینر همچنین به تشریح رفتار وحشیانه با "زوندرکوماندوها" پرداخت و اینکه تنها تا هنگامی زنده نگاه داشته می‌شدند که به مسئولیتشان در خلاصی از شر اجساد می‌پرداختند. پس از فرارش از اردوگاه، وینر و گروه اُنگ شبث گزارش را به هر دو زبان لهستانی و آلمانی ثبت کردند؛ سپس نسخه لهستانی
زبان لهستانی و آلمانی ثبت کردند؛ سپس نسخه لهستانی را به دولت زیرزمینی لهستان فرستادند و نسخه آلمانی را که برای مردم آلمانی‌زبان تهیه شده بود نگاه داشتند، به این امید که ترحم ایشان را برانگیزاند. وینر سپس به زاموشچ گریخت و گزارش دیگری دربارهٔ وجود «اردوگاهی ویژهٔ مرگ» (بلزک) به گتوی ورشو فرستاد؛ نگاه کنید به بایگانی رینگل‌بلوم. چند روز پس از نوشتن این نامه، در اواخر آوریل ۱۹۴۲، او دستگیر، به اردوگاه بلزک تبعید، و در همان‌جا به اتاقک گاز فرستاده شد. مردخای پودچلبنیک، زندانی دیگری از بلزک که توانست فرار کند،
زندانی دیگری از بلزک که توانست فرار کند، از جنگ جان سالم به در برد و در ۱۹۶۱ در دادگاه آیشمن در اورشلیم شهادت داد.
&lt;ns&gt;0&lt;/ns&gt; &lt;revision&gt; &lt;parentid&gt;42666175&lt;/parentid&gt; &lt;timestamp&gt;2025-09-10T07:20:49Z&lt;/timestamp&gt; &lt;contributor&gt; &lt;username&gt;Dexbot&lt;/username&gt; &lt;/contributor&gt; &lt;minor /&gt; &lt;comment&gt; به درخواست از به &lt;/comment&gt; &lt;origin&gt;42683834&lt;/origin&gt; &lt;model&gt;wikitext&lt;/model&gt; &lt;format&gt;text/x-wiki&lt;/format&gt; کریستوفر تریمل (متولد ۲۴ فوریه ۱۹۸۷) یک بازیکن فوتبال حرفه‌ای از اتریش است که در حال حاضر برای یونیون برلین در
از اتریش است که در حال حاضر برای یونیون برلین در رده باشگاهی بازی می‌کند. عملکرد باشگاهی. تریمل در اوبرپولندورف متولد شد و کار خود را در باشگاه محلی USC Mannersdorf آغاز کرد. سپس به باشگاه ASK Horitschon رفت و در آنجا دو فصل بازی کرد تا اینکه توسط راپید وین کشف شد. تریمل در سال ۲۰۰۸ با راپید قرارداد بست و در ابتدا برای تیم آماتور این باشگاه بازی می‌کرد، اما به سرعت موفق شد در ترکیب تیم اصلی جایگاهی کسب کند. در ۲ اوت ۲۰۰۹، او در بازی ششم لیگ اتریش در پیروزی ۵-۱ تیمش مقابل کرنتن فقط در شش دقیقه هت-تریک کرد.
۵-۱ تیمش مقابل کرنتن فقط در شش دقیقه هت-تریک کرد. در فوریه ۲۰۱۴، تریمل برای فصل جدید با یونیون برلین قرارداد امضا کرد. در ماه مه ۲۰۱۷، او قرارداد خود را تا سال ۲۰۱۹ تمدید کرد. عملکرد ملی. در ۵ اوت ۲۰۰۹، اعلام شد که تریمل برای بازی دوستانه آینده مقابل کامرون در ترکیب اتریش خواهد بود. پس از ۹ سال وقفه بار دیگر و از سال ۲۰۱۹، هفت بار به نمایندگی کشورش در سطح بازی کردهاست.
سباستین میچود (فرانسوی: Sébastien Michaud؛ متولد ۷ مه ۱۹۸۷) در سن ۵ سالگی و در ادامه راه پدر و برادرانش تکواندو را شروع کرد. وی در ژولیت، کبک متولد شد و در حال حاضر در شهر کبک زندگی می‌کند و در آنجا رشته مهندسی نرم‌افزار را در دانشگاه لاوال تحصیل می‌کند. در ۱۰ آوریل ۲۰۱۲، وی به عنوان رئیس انجمن دانشجویان مهندسی نرم‌افزار دانشگاه لاوال معرفی شد. حرفه. سباستین در بازی‌های المپیک تابستانی ۲۰۰۸ به همراه ایوت گوندا و کارین سرگری یکی از اعضای تیم سه نفره تکواندو المپیک کانادا بود. وی بار دیگر در بازی‌های المپیک
المپیک کانادا بود. وی بار دیگر در بازی‌های المپیک تابستانی ۲۰۱۲ نماینده کانادا شد.
منوچهر میرزا سالور (زاده مهر ۱۲۹۳ – درگذشت ۴ دی ۱۳۸۹) کارآفرین، صنعتگر و نیکوکار ایرانی بود. تولد و تحصیلات. منوچهر سالور در سال ۱۲۹۳ در محله عودلاجان تهران زاده شد. پدرش حسینقلی میرزا عمادالسلطنه و پدربزرگش عبدالصمد میرزا عزالدوله (فرزند محمدشاه قاجار) بودند. دوران نوجوانی خود را در دبیرستان صنعتی گذراند و پس از آن در سال ۱۳۱۴ وارد دانشکده صنعتی (دانشگاه علم و صنعت فعلی) شد. و در همین زمان بصورت کارآموز در کارخانه سیمان ری که به تازگی تاسیس شده بود، مشغول بکار شد. دوران مدیریتی. سالور پس از پایان تحصیلات
بکار شد. دوران مدیریتی. سالور پس از پایان تحصیلات دانشگاهی به استخدام کارخانه سیمان ری درآمد. او بخاطر استعداد درخشانش در مدیریت توانست در مدت کوتاهی روند پیشرفت در این کارخانه را از کارآموزی تا مدیریت آن طی کند. در سال ۱۳۲۵ و با نفوذ حزب توده در صنعت ایران او مجبور میشود مدیریت کارخانه را رها کند و به کارهای دیگری چون بازرس فنی نخست وزیر مشغول شود، اما یکسال بعد در آذر ۱۳۲۶ او دوباره به کارخانه سیمان بازگشت. توانمندی او در مدیریت موجب شد که در سال ۱۳۲۷ سازمان برنامه و بودجه اورا مامور مکانیابی و احداث و
برنامه و بودجه اورا مامور مکانیابی و احداث و مدیریت کارخانه سیمان فارس کند. در همین زمان که کارخانه سیمان فارس در حال شکل گرفتن بود سازمان برنامه، جهت تامین مصالح ساخت سد دز طرحی برای تاسیس کارخانه سیمان دورود هم در حال بررسی داشت و سالور برای این کار هم انتخاب نخست سازمان بود. این دو کارخانه بعد از راه اندازی باهم ادغام شد و ریاست کل آن به سالور واگذار گردید. درواقع منوچهر سالور توانست با مدیریت خود ایران را از واردات سیمان برای پروژه های عظیم نفتی، گازی و عمرانی در جنوب کشور بی نیاز کند. در آن زمان
و عمرانی در جنوب کشور بی نیاز کند. در آن زمان سازمان برنامه به منوچهر سالور به چشم یکی از مدیران استراتژیک و توسعه ای کشور نگاه می کرد و تلاش داشت تا از او برای تحقق طرح های توسعه ای در مناطق مختلف استفاده کند، بهمین خاطر علاوه بر راه اندازی و مدیریت پنج کارخانه سیمان بزرگ کشور، حالا مشارکت در راه اندازی چند کارخانه بزرگ قند در ایران نیز به او محول شد. کارخانه قند فسا، قند قهستان، قند پارس، قند اقلید و قند یاسوج از جمله آنها بود. منوچهر سالور در هیچکدام از مجموعه های تحت مدیریتش اجازه نمیداد مهندسان خارجی
مجموعه های تحت مدیریتش اجازه نمیداد مهندسان خارجی رشته ی امور را در دست بگیرند، او اعتقاد داشت که در نهایت تمام صنعت کشور باید بدست خود ایرانیان اداره شود و بهمین خاطر افراد زیادی را برای یادگیری و کارآموزی با مهندسان خارجی همراه میکرد، همچنین او خودرا به تامین امکانات زندگی خوب مانند مسکن، خدمات رفاهی، درمانی و حتی تحصیلی برای کارگرانش مقید میدانست. علاوه براین او در کارهای خیریه نیز فعال بود و در ساخت مدارس مختلف و موسسه های درمانی مشارکت می کرد. پس از انقلاب اسلامی با حکم دوست قدیمی اش، مهدی بازرگان به
اسلامی با حکم دوست قدیمی اش، مهدی بازرگان به سرپرستی بنیاد پهلوی که حالا به بنیاد علوی تغییر نام داده بود منصوب شد، اما این روند مدت زیادی دوام نیاورد و پیش از پایان دولت بازرگان، منوچهر سالور از این بنیاد کناره گیری کرد و دیگر مدیریت هیچ نهادی به او پیشنهاد نشد. سرانجام. او پس از کنار گذاشته شدن از عرصه مدیریتی، به نگارش خاطرات خود پرداخت که بصورت کتاب منتشر شد. در سال پایانی دهه هفتاد و در دوران ریاست جمهوری محمد خاتمی برای او مجلس بزرگداشتی ترتیب داده شد و کتابخانه دانشکده مکانیک علم و صنعت بنام او
شد و کتابخانه دانشکده مکانیک علم و صنعت بنام او نامگذاری شد. منوچهر سالور سرانجام در چهارم دیماه سال ۱۳۸۹ در سن نود و شش سالگی در بیمارستان پاستور نو درگذشت و پیکرش در آرامگاه خانوادگی اش در بهشت معصومه قم به خاک سپرده شد.