payamvha/North_RAG huggingface dataset:
در سال ۱۹۲۵، وی در سفر به انگلستان و دیدار با اعلیحضرت پادشاه جورج پنجم، پدرش را که در آن زمان حاکم نگری سمبیلان بود، همراهی کرد. در طول سفر به انگلستان، او تصمیم گرفت که در رشته حقوق تحصیل کند. وی با تأیید پدرش توانکو محمد، تا زمان اتمام تحصیلات و دریافت مدرک حقوق در انگلستان اقامت گزید. پس از بازگشت به مالایا در دسامبر ۱۹۲۸، وی در خدمات ملکی مالایا، در مناطق مختلف کشور، خدمت کرد. چند سال اول، او سخت کار کرد تا اینکه قاضی شد و پس از آن، او به عنوان بخشدار منصوب شد. انتخاب به عنوان حاکم نگاری سمبیلان. در
منصوب شد. انتخاب به عنوان حاکم نگاری سمبیلان. در سال ۱۹۳۳، به دنبال مرگ پدر، وی جانشین وی شد و بر تخت سلطنت نگری سمبیلان نشست. او تنها حاکم وکیل مالایا در آن زمان بود. پس از سلطنت، وی اعتراف کرد که او در زمان اشغال نظامی مالایا (۱۹۴۲–۱۹۴۵) به نفع ژاپنی‌ها سخنرانی کرده‌است، اما ذکر کرد که این کار با اجبار انجام شده بود. انتخاب به عنوان پادشاه. توانکو عبدالرحمن در ۳۱ اوت ۱۹۵۷ برای یک دوره پنج ساله با هشت رأی موافق برای مقام یانگ دی پرتوان آگونگ یا حاکم مالایا انتخاب شد. او با غلبه بر سلطان ابوبکر پاهنگ پیروز
انتخاب شد. او با غلبه بر سلطان ابوبکر پاهنگ پیروز میدان شد. وی قبل از انتخاب به عنوان اولین یانگ دی پرتوان آگونگ، ۲۴ سال حاکم نگاری سمبیلان بود. انتصاب. تونکو عبدالرحمن در ۲ سپتامبر ۱۹۵۷ به عنوان اولین یانگ دی‌پرتوان آگونگ مالایای مستقل بر تخت سلطنت نشست. از آنجا که فرمانروایان مالایی به‌طور سنتی تاج ندارند، وی با بوسیدن خنجر پادشاهی بر کرسی پادشاهی نشست. سنتی که از آن زمان هر یانگ دی پرتوان آگونگ آن را دنبال می‌کند. به افتخار تونکو عبدالرحمان، همه یانگ دی پرتوان آگونگ‌های بعدی مالزی نیز از ‌های سنتی مشابه
آگونگ‌های بعدی مالزی نیز از ‌های سنتی مشابه آنچه عبدالرحمن می‌پوشید، استفاده می‌کنند. مرگ و تشییع جنازه. سحرگاه ۱ آوریل ۱۹۶۰، تونکو عبدالرحمن در هنگام خواب در کوالالامپور درگذشت. مراسم تشییع وی دی ایستانا نگارا برگزار شد. در تاریخ ۲ آوریل ۱۹۶۰، مراسم تشییع رسمی در کوالالامپور به عمل آمد، پس از آن تابوت عبدالرحمن را با قطار به سرمبان بردند و او را در ۵ آوریل ۱۹۶۰ در آرامگاه سلطنتی سری منانتی نگاری سمبیلان به خاک سپردند. میراث. پرتره تونکو عبدالرحمن از سال ۱۹۶۷ و با انتشار اولین سری از اسکناس‌های رینگیت
۱۹۶۷ و با انتشار اولین سری از اسکناس‌های رینگیت مالزی تاکنون بر روی آن قرار دارد. اعتقاد به دموکراسی. تونکو عبدالرحمن اعتقاد شدیدی به دموکراسی پارلمانی داشت. زمانی که شخصی خارجی در سال ۱۹۵۹ از نخست‌وزیری دموکراتیک الحاج عبدالرحمن شکایت کرد و خواستار این بود که پادشاه او را برکنار کند، او پاسخ داد: "افسوس که من نمی‌توانم او را اخراج کنم؛ او توسط مردم انتخاب می‌شود و به عنوان نخست وزیر کشور می‌تواند مرا اخراج کند!" زندگی شخصی. نوه او هم‌اکنون حاکم نگاری سمبیلان است. سرگرمی‌ها و علایق. توانکو عبدالرحمن علاقه
است. سرگرمی‌ها و علایق. توانکو عبدالرحمن علاقه شدیدی به ورزش‌هایی مانند کریکت، فوتبال و تنیس داشت. با این حال ورزش مورد علاقه او بوکس بود. در واقع، هنگامی که او جوان بود، با پسرانش نیز بوکس کار می‌کرد. افتخارات و نشان‌ها. نامگذاری بر مکان‌ها. چندین مکان به نام وی نامگذاری شده‌اند، از جمله:
در یادگیری ماشین، یادگیری ویژگی یا یادگیری ارائه مجموعه ای از روش هاست که به یک سیستم اجازه می‌دهد نمایش‌های مورد نیاز برای تشخیص یا طبقه‌بندی ویژگی‌ها را از داده‌های خام به طور خودکار کشف کند. این روش جایگزین مهندسی ویژگی های دستی می‌شود و به یک ماشین اجازه می‌دهد تا هم ویژگی‌ها را یاد بگیرد و هم برای انجام یک کار خاص از آن‌ها استفاده کند. یادگیری ویژگی از این واقعیت نشات می‌گیرد که وظایف یادگیری ماشین مانند طبقه بندی اغلب به ورودی‌هایی نیاز دارند که از نظر ریاضی و محاسباتی برای پردازش مناسب هستند. در حالی
ریاضی و محاسباتی برای پردازش مناسب هستند. در حالی که برای داده‌های دنیای واقعی مانند تصاویر، ویدئوها و داده‌های حسگرها (سنسورها) نمی‌توان ویژگی‌های مشخص را به صورت الگوریتمی تعیین کرد. حالت دیگر کشف این ویژگی‌ها یا ارائه‌ها از طریق بررسی، بدون استفاده از الگوریتم‌های صریح است. یادگیری ویژگی می‌تواند با ناظر (تحت نظارت) یا بدون ناظر باشد. با نظارت. یادگیری ویژگی با نظارت ، یادگیری ویژگیهای داده‌های دارای برچسب است. برچسب داده به سیستم اجازه می‌دهد تا خطا را محاسبه کند و اگر سیستم قادر به تولید برچسب نبود،
محاسبه کند و اگر سیستم قادر به تولید برچسب نبود، می‌تواند به عنوان بازخورد برای اصلاح روند یادگیری (کاهش / به حداقل رساندن خطا) استفاده شود. یادگیری فرهنگ لغت با نظارت. یادگیری فرهنگ لغت مجموعه‌ای (واژه نامه) از عناصر نماینده را از داده‌های ورودی ایجاد می‌کند، به طوری که هر نقطه داده می‌تواند به عنوان یک جمع وزنی از عناصر نماینده نشان داده شود. عناصر فرهنگ لغت و وزن ها را می توان با به حداقل رساندن میانگین خطای نمایش (بیش از داده های ورودی) ، همراه با تنظیم formula_1 روی وزن ها برای ایجاد پراکندگی (به
formula_1 روی وزن ها برای ایجاد پراکندگی (به عنوان مثال، نمایش هر نقطه داده فقط چند وزن غیر صفر دارد). یادگیری دیکشنری تحت نظارت هم از ساختار زمینه داده های ورودی و هم از برچسب ها برای بهینه سازی عناصر فرهنگ استفاده می کند. به عنوان مثال ، یک روش یادگیری فرهنگ لغت تحت نظارت با بهینه سازی مشترک عناصر فرهنگ لغت ، وزن برای نمایش نقاط داده و پارامترهای طبقه بندی بر اساس داده های ورودی ، یادگیری فرهنگ لغت را بر روی مشکلات طبقه بندی اعمال کرد. به طور خاص ، یک مسئله به صورت مسئله کمینه‌سازی فرموله می‌شود ، جایی
به صورت مسئله کمینه‌سازی فرموله می‌شود ، جایی که تابع هدف شامل خطای طبقه‌بندی، خطای نمایش، تنظیم "L1" در وزن‌های نمایانگر برای هر نقطه داده (برای فعال کردن نمایش پراکنده داده‌ها) و تنظیم "L2" در پارامترها از طبقه بندی کننده است. شبکه های عصبی. شبکه های عصبی خانواده ای از الگوریتم‌های یادگیری هستند که از "شبکه" متشکل از چندین لایه گره (نود) بهم متصل استفاده می‌کنند. این ایده از سیستم عصبی حیوانات الهام گرفته شده است ، جایی که گره ها به عنوان نورون و لبه ها به عنوان سیناپس مشاهده می شوند. هر لبه دارای یک وزن
عنوان سیناپس مشاهده می شوند. هر لبه دارای یک وزن مرتبط است و شبکه قوانین محاسباتی را برای عبور داده های ورودی از لایه ورودی شبکه به لایه خروجی تعریف می کند. یک عملکرد شبکه مرتبط با یک شبکه عصبی رابطه بین لایه های ورودی و خروجی را مشخص می کند ، که با وزن پارامتر می شود. با عملکردهای شبکه ای که به طور مناسب تعریف شده‌اند ، می توان با به حداقل رساندن تابع هزینه نسبت به عملکرد شبکه (وزن ها) ، کارهای مختلف یادگیری را انجام داد. از شبکه های عصبی چند لایه می توان برای یادگیری ویژگی استفاده کرد، زیرا آنها نمایشی
برای یادگیری ویژگی استفاده کرد، زیرا آنها نمایشی از ورودی خود را در لایه(های) مخفی یاد می‌گیرند که متعاقباً برای طبقه بندی یا رگرسیون در لایه خروجی استفاده می شود. محبوب ترین معماری شبکه از این نوع شبکه های سیامی است. بدون ناظر. یادگیری ویژگی بدون ناظر ، یادگیری ویژگی‌های داده بدون برچسب است. هدف از یادگیری ویژگی بدون ناظر ، غالباً کشف ویژگی‌های با بعد کم است که برخی از ساختارهای موجود در داده‌های ورودی با ابعاد بالا را ضبط می‌کند. وقتی یادگیری ویژگی به روش بدون ناظر انجام می‌شود ، نوعی یادگیری نیمه نظارتی
بدون ناظر انجام می‌شود ، نوعی یادگیری نیمه نظارتی را امکان پذیر می کند که در آن از ویژگی‌های آموخته شده از یک مجموعه داده بدون برچسب استفاده می‌شود تا عملکرد را در یک محیط تحت نظارت با داده دارای برچسب بهبود بخشد. در ادامه چند رویکرد معرفی می‌شود. خوشه‌بندی K-means. خوشه بندی "K" رویکردی برای کمی سازی بردار است. به طور خاص ، در این حالت مجموعه ای از "n" بردار داده می‌شود و "k به" معنای خوشه بندی بردارها به k خوشه (یعنی زیرمجموعه ها) است به گونه ای که هر بردار به خوشه‌ای با نزدیکترین میانگین تعلق دارد. این
به خوشه‌ای با نزدیکترین میانگین تعلق دارد. این مسئله از نظر محاسباتی NP سخت است ، هرچند الگوریتم های حریصانه غیربهینه‌ای به وجودآمده‌اند. خوشه بندی K-means می تواند برای گروه بندی مجموعه ای از ورودی های غیر برچسب در "k" خوشه استفاده شود و سپس از centroids این خوشه ها برای تولید ویژگی ها استفاده شود. این ویژگی ها از چند طریق قابل تولید است. ساده ترین کار این است که "k" ویژگی باینری به هر نمونه اضافه شود ، در صورتی که هر ویژگی "j" دارای یک ارزش است اگر و تنها اگر که "j" هفتمین مرکز آموخته شده توسط "k-" یعنی
اگر که "j" هفتمین مرکز آموخته شده توسط "k-" یعنی نزدیکترین نمونه به نمونه مورد بررسی است. همچنین می توان از فاصله تا خوشه ها به‌عنوان ویژگی استفاده کرد ، شاید پس از تبدیل آنها از طریق یک تابع پایه شعاعی (تکنیکی که برای آموزش شبکه های RBF استفاده شده است). Coates و Ng توجه دارند که انواع خاصی از "k به" معنای مشابه الگوریتم های کدگذاری پراکنده هستند. در یک ارزیابی تطبیقی روش های یادگیری ویژگی بدون نظارت، کوتس، لی و ان جی دریافتند که خوشه‌بندی "k" -means با یک تبدیل مناسب در طبقه بندی تصویر بهتر از RBMs و خود
تبدیل مناسب در طبقه بندی تصویر بهتر از RBMs و خود رمز گذارها (اتوانکودرها) که به‌تازگی اختراع شده‌اند عمل می‌کنند. "K-means" همچنین عملکرد را در حوزه NLP بهبود می بخشد ، به ویژه برای شناسایی موجودیت . همچنین با خوشه بندی قهوه ای ، و با نمایش کلمات توزیع شده (که به عنوان تعبیه کلمات شناخته می شود) رقابت می کند. یادگیری خود‌نظارتی. یادگیری خودنظارتی زمانی کاربرد دارد که داده دارای برچسب کمیاب باشد ولی حجم زیادی داده بدون برچسب موجود باشد (که در اکثر کاربرد های دنیای واقعی این شرط برقرار است). در این روش می
دنیای واقعی این شرط برقرار است). در این روش می توان از تعداد کمی داده دارای برچسب استفاده کرد و برچسب بخش دیگری از داده ها را پیش بینی کرد. سپس از پیش بینی های قبلی به عنوان داده دارای برچسب استفاده می شود تا پیش بینی های جدید برای داده های جدید انجام شود و به همین ترتیب می توان ادامه داد. در واقع مدل یادگیری در این روش با تولید برچسب می تواند خودش را برای گام های بعدی نظارت کند. یادگیری ویژگی با این روش دو نوع تمایزی و سازنده دارد. در یادگیری تمایزی داده ها به صورت جفت داده می شوند و سعی می شود که داده
ها به صورت جفت داده می شوند و سعی می شود که داده های مشابه نمایش ویژگی مشابهی داشته باشند و داده های غیر مشابه نمایش ویژگی متفاوتی داشته باشند. در روش سازنده سعی می شود از روی ورودی نمایش ویژگی ها در ابعاد کم تولید شود یا اینکه از روی نمایش ویژگی ها نمایش داده اولیه بازتولید شود. به طور مثال استفاده از برخی ساختار های شبکه عصبی مصنوعی با تعداد لایه های زیاد یا یادگیری ویژگی خود‌نظارتی کاربرد های زیادی دارد و روی انواع داده ها می تواند اجرا شود. بیشترین کاربرد این روش در پردازش متن، تصویر، و ویدئو بوده است
این روش در پردازش متن، تصویر، و ویدئو بوده است که در ادامه به برخی از آنها پرداخته شده است. پردازش متن. مدل های زبانی زیادی تا به حال برای یادگیری نمایش کلمات پیشنهاد شده اند که از روش یادگیری خود‌نظارتی استفاده می کنند. به طور مثال Word2vec یک مدل زبانی است که سعی می کند برای هر کلمه، با توجه به کلماتی که کنارش در بازه‌ای مشخص ظاهر می شوند، یک بردار نمایش با ابعاد کم پیدا کند. دو مدل CBOW و skip grams برای این کار استفاده می شوند. در مدل CBOW سعی می شود کلمه مرکزی جاافتاده با توجه به کلمات اطرافش پیش بینی
مرکزی جاافتاده با توجه به کلمات اطرافش پیش بینی شود. مدل skip grams حالت برعکس قبلی را دارد و سعی می کند کلمات اطراف کلمه مرکزی داده شده را پیش بینی کند. در هر دو روش می توان از یادگیری خود‌نظارتی استفاده کرد و کلمات واقعی را در ابتدا به عنوان برچسب درست به کار برد تا در گام های بعدی کلمات با دقت بالایی پیش بینی شوند. البته محدودیت این روش ها این است که تنها بر اساس پیشامد همزمان کلمات کنارهم آموزش می بینند و مفاهیم کلیدی در کل متن را نمی توانند یاد بگیرند. برای حل این مشکل روش های جدیدی بر اساس توجه مثل
برای حل این مشکل روش های جدیدی بر اساس توجه مثل ترنسفورمرها و برت پیشنهاد شده اند و عملکرد بسیار خوبی در ماشین های ترجمه داشته اند. پردازش تصویر. روش های مختلفی در پردازش تصویر وجود دارند که بتوان یادگیری خود‌نظارتی را روی تصاویر انجام داد. پرکاربردترین روش ها در این زمینه استفاده از تبدیلاتی مثل انتقال، چرخش، رنگ آمیزی، یا جداسازی بخش هایی از عکس هستند. با ایجاد تغییراتی مثل انتقال یا چرخش در عکس، مدل مجبور می شود ویژگی های سطح بالا از تصویر و موقعیت نسبی عناصر را یاد بگیرد. روش دیگر این است که بخش های
عناصر را یاد بگیرد. روش دیگر این است که بخش های مختلف عکس را در چند قطعه جدا کنیم و بخواهیم موقعیت نسبی دو قطعه را پیش بینی کنیم. در این صورت می توان تعدادی از این قطعه ها را به عنوان داده دارای برچسب انتخاب کرد و بقیه بخش ها را پیش بینی کنیم. استفاده از شبکه عصبی پیچشی در این روش ها بسیار گسترده است.
کمال امروهی (; ۱۷ ژانویه ۱۹۱۸) کارگردان فیلم، فیلم‌نامه‌نویس و تهیه‌کننده فیلم اهل هند بود. وی کارگردان فیلم‌هایی همچون رضیه سلطان، پاکیزه و عمارت بوده‌است.
زلف نام ترانه‌ای از محسن نامجو است. این ترانه برای اولین بار در آلبوم ترنج اجرا شد. متن شعر این ترانه بر اساس شعر زلف بر باد مده تا ندهی بر بادم اثر حافظ نوشته شده است. زلف، در آلبوم‌های ترنج، الکی، آواهایی از شرق، سمفونیک اودیسه ۲۰۲۰ و یک اجرای زنده در موسسه البستان (Al-Bustan Seeds of Culture) نیز مورد استفاده قرار گرفته‌ است. این ترانه به دلیل اجرای تلفیقی و مدرن نامجو از شعر حافظ مورد نقدهای بسیاری قرار گرفته است، ولی نامجو با دفاع از ساخته خود، اعلام کرده که با خواندن این ترانه توانسته است بین موسیقی
که با خواندن این ترانه توانسته است بین موسیقی سنتی ایرانی و بلوز ارتباط ایجاد کند. پیشینه. نامجو آهنگ این قطعه را برای یک کار پایان‌نامه فوق لیسانس انیمیشن در سالهای ۸۲- ۸۳ ساخته بود. در سال ۸۵ و متناسب با حال و هوای شخصی، آن را بر اساس شعر حافظ تنظیم کرد. بعدها این اثر به‌عنوان قطعه پایانی آلبوم ترنج معرفی شد. این قطعه بدون اجازه نامجو و به عنوان بهاریه سال ۸۶ سایت تهران اونیو، روی ویدیوکلیپی با حضور زهرا امیرابراهیمی که آن روزها زیر فشار روانی ماجرای کلیپ منتشرشده در ایران زندگی می‌کرد، قرار داده شد.
منتشرشده در ایران زندگی می‌کرد، قرار داده شد. ساختار ترانه. این ترانه بر اساس غزل شمارهٔ ۳۱۶ از "دیوانِ" حافظ در تصحیحِ محمد قزوینی و قاسم غنی، «زلف بر باد مده تا ندهی بر بادم» نوشته شده‌است. محسن نامجو در اجرای این ترانه سعی کرده تا بین موسیقی سنتی ایرانی (بر پایه‌ی شعر حافظ) و موسیقی مدرن غربی (سبک بلوز) ارتباط برقرار کند. گام بخش ایرانی آن اصفهان است. محسن نامجو در گفتگویی با مجله هنری بمب گفته‌است که در اجرای این ترانه دو ایده در ذهن داشته‌است، اول برداشت وزن شعری انگلیسی و استفاده از آن در شعر حافظ و
وزن شعری انگلیسی و استفاده از آن در شعر حافظ و دوم، استفاده از لحن شخصیت‌های مختلف از جمله پیرمردی ۸۰ساله که فریاد می‌زند: «می مخور با همه‌کس». او هم‌چنین در مصاحبه با همشهری گفته‌است: «در قطعه «زلف بر باد» انگار هر بیتی را یک شخصیت دارد اجرا می‌کند. مثل نمایشنامه است. یکی بیت اول را می‌خواند. شخصیت بعدی بیت دوم را می‌خواند. شخصیت اول انگار عاشقی است که در کوه دارد داد می‌زند. جوان است و نعره می‌زند ولی شخصیت دوم پیرمرد دائم‌الخمری است که افتاده‌است و انگار فارسی را هم تازه یادگرفته است. چهارمی آوازی سنتی
فارسی را هم تازه یادگرفته است. چهارمی آوازی سنتی می‌خواند و از آن عاشق‌های کوچه و خیابانی است. این بر این اساس شکل گرفته که می‌شود در یک موسیقی شخصیت‌پردازی کرد؛ می‌شود خیال‌پردازی کرد.»
در ۳ اکتبر ۲۰۱۹، یک کارمند پلیس در مقر (ساختمان) پلیس پاریس چهار نفر از همکاران خود را با ضربات چاقو کشته و دو نفر دیگر را زخمی کرد. وی در محل چاقوکشی مورد اصابت گلوله پلیس قرار گرفت. حمله. در اواخر بعد از ظهر در ۳ اکتبر ۲۰۱۹، یک کارمند پلیس به ۶ همکار خود در ساختمان پلیس در ایل د لا سیته در مرکز پاریس حمله کرد. از آن ۶ نفر، سه افسر پلیس و یک عضو ستاد پشتیبانی را کشت و دو نفر دیگر را زخمی کرد. پلیس با شلیک گلوله در حیاط اصلی ساختمان مهاجم را کشت. این حمله یک روز پس از اعتصاب پلیس در سراسر فرانسه به دلیل
یک روز پس از اعتصاب پلیس در سراسر فرانسه به دلیل افزایش خشونت علیه افسران صورت گرفت. مهاجم. گزارش شده‌است که مهاجم میکائیل هارپون، ۴۵ ساله، متخصص فناوری اطلاعات است که ۱۶ سال در واحد اطلاعات ستاد پلیس کار کرد و دارای یک مجوز امنیتی از محرمانگی ارتش بود، در نتیجه او به اطلاعات محدود مانند لیست مراقبت از مظنونان به ترور، آدرس افسران پلیس و اطلاعات مربوط به شهروندان فرانسوی و خانواده‌های آنها که پس از جنگ در جنگ داخلی سوریه بازگشته اند، دسترسی داشت. وی در سال ۱۹۷۴ در فور-دو-فرانس در بخش ناحیه‌های فرادریایی
۱۹۷۴ در فور-دو-فرانس در بخش ناحیه‌های فرادریایی دریایی کارائیب در مارتینیک به دنیا آمد و از کودکی ناشنوا بود. سلاح قتل یک چاقوی سرامیکی بود که توسط اسکنرهای فلزی قابل تشخیص نبود. تحقیق و بررسی. گزارش‌های اولیه نشان می‌داد که انگیزه این حمله از اختلاف در محل کار نشئت می‌گیرد. یک روز پس از حمله، تحقیقات ضد تروریسم آغاز شد، و در ابتدا بررسی شد که آیا مهاجم یک اسلامگرای رادیکال است یا خیر و احتمال اینکه او با هر گروه تروریستی در تماس بوده یا از آنها حمایت کرده‌است. مهاجم به اسلام گروئیده بود. به گفته دادستان
مهاجم به اسلام گروئیده بود. به گفته دادستان پاریس، ژان فرانسوا ریکارد، مسلمان شدن وی یک دهه قبل صورت گرفت. او هر روز دو بار در مراسم مساجد شرکت می‌کرد. همکاران هارپون را در سال ۲۰۱۵ به دلیل ابراز حمایت ازتیراندازی در دفتر شارلی ابدو، به مقامات گزارش دادند ولی هیچ کاری انجام نشد. رئیس مبارزه با تروریسم گفت که مهاجم دارای عقاید مذهبی رادیکال و افراطی بود، و از زمانی شروع شد که او برخی اقدامات خشونت‌آمیز را با پیشینه اسلام‌گرایی توجیه کرد، پوشیدن لباس غربی را متوقف کرد و به غیر از خانواده خود با زنان دیگر
را متوقف کرد و به غیر از خانواده خود با زنان دیگر صحبت نکرد. روابط بین هارپون و سلفی نیز تأیید شد. قبل از شروع حمله، هارپون با همسرش صحبت کرد و آنها در مجموع ۳۳ پیام رد و بدل کردند. در میان آنها، هارپون نوشته بود: «الله اکبر» و «از محمد پیامبر دوست داشتنی محبوب ما پیروی کن و از قرآن تدبیر کن». یک یواس‌بی فلش درایو در دفتر هارپون پیدا شد: در داخل آن مواد تبلیغاتی دولت اسلامی عراق و شام، از جمله فیلم‌های بریدن سر و جزئیات افسران پلیس که با او کار می‌کردند، یافت شد. افسران در مورد ارتباط احتمالی با حمله با
یافت شد. افسران در مورد ارتباط احتمالی با حمله با چاقو ۲۰۱۶ مگنانول، که در آن دو افسر پلیس توسط یک اسلامگرای بیعت کرده با داعش، کشته شدند، تحقیق کردند. تحقیقات در مورد رایانه و تلفن هارپون نشان داد که وی اندکی قبل از حمله در اینترنت به دنبال «چگونگی کشتن کافران» بوده‌است. پنج نفر در ارتباط با مهاجم در ۱۴ اکتبر ۲۰۱۹. دستگیر شدند. این افراد تهدیدات امنیتی بالقوه تلقی می‌شدند و یک امام در میان آنان بود. فرانس اینتر در اکتبر ۲۰۱۹ گزارش داد که محققان مشکوک بودند که این حمله نتیجه یک هذیان (دیوانگی) خودکشی صورت
که این حمله نتیجه یک هذیان (دیوانگی) خودکشی صورت گرفته و فیلم‌های داعش در درایو USB متعلق به همکاران وی بوده‌است. در فوریه سال ۲۰۲۰، روزنامه "پاریزین" گزارش داد که تحقیقات فنی رایانه شخصی و تلفن همراه هارپون تأیید کرده که این حمله ماهیتی تروریستی داشته و منابع نزدیک به تحقیقات «مشخصات ترکیبی» تروریسم و روانپزشکی را نتیجه‌گیری کردند. یوروپل در گزارش سالانه خود در مورد وضعیت تروریسم اتحادیه اروپا و روند (TE-SAT) که در ژوئن سال ۲۰۲۰ منتشر شد، این حمله را به عنوان تروریسم جهادی طبقه‌بندی کرد. واکنش سیاسی. به
تروریسم جهادی طبقه‌بندی کرد. واکنش سیاسی. به دنبال این حادثه، ساختمان فرماندهی پلیس توسط رئیس‌جمهور امانوئل مکرون، نخست‌وزیر ادوارد فیلیپ، وزیر کشور کریستف کاستانر و شهردار پاریس آن ایدالگو بازدید شد. منطقه حمله قفل شد و ایستگاه متروی پاریس، واقع در جزیره، به روی مسافران بسته شد. وزیر کشور کریستف کاستانر با درخواست استعفا روبرو شد که آنها را رد کرد. وزیر کشور، کریستف کاستانر از بسیاری از سیاستمداران برجسته از کل طیف از راست چپ به راست افراطی خواستار استعفا شد. کاستانر در یک کنفرانس مطبوعاتی گفته بود که
شد. کاستانر در یک کنفرانس مطبوعاتی گفته بود که مهاجم هرگز رفتار آشکاری از خود نشان نداد. یک روز پس از این اظهارات، وقتی علنی شد که همکاران وی شکایتی را مطرح کرده‌اند و هیچ تحقیقی دربارهٔ این اظهارات صورت نگرفته، کاستنر گفت «نقص عملکردی» وجود دارد که نتوانست مانع حمله شود.
پیر میل (۲۷ نوامبر ۱۸۶۴–۱۳ ژانویه ۱۹۴۱) نویسنده و روزنامه‌نگار فرانسوی بود. یکی از جوایز مطبوعاتی فرانسه به افتخار او نام‌گذاری شده‌است. وی در سال ۱۹۰۰ به عنوان شوالیه منصوب شد و در سال ۱۹۱۱ به مقام افسری ارتقا یافت.
عمارت () یک فیلم به کارگردانی شانکر موکرجی است که در سال ۱۹۶۹ منتشر شد. از بازیگران آن می‌توان به دو آناند، آشا پارک و فریده جلال اشاره کرد.
خوزه سانتوس زلایا (؛ ۱ نوامبر ۱۸۵۳ – ۱۷ مه ۱۹۱۹) سیاستمدار اهل نیکاراگوئه بود. وی از ۲۵ ژوئیه ۱۸۹۳ تا ۲۱ دسامبر ۱۹۰۹ رئیس‌جمهور این کشور بود. خوزه سانتوس زلایا در ۱۷ مه ۱۹۱۹، در سن ۶۵ سالگی درگذشت.
خوزه مادریز (؛ زاده – درگذشته ) سیاستمدار و وکیل اهل نیکاراگوئه بود. وی از ۲۱ دسامبر ۱۹۰۹ تا ۲۰ اوت ۱۹۱۰ رئیس‌جمهور موقت نیکاراگوئه بود. خوزه مادریز در ۱۴ مه ۱۹۱۱، در سن ۴۳ سالگی در مکزیکو سیتی درگذشت.
خوزه دولورس استرادا (؛ زاده – درگذشته ) سیاستمدار اهل نیکاراگوئه بود. وی از ۲۰ اوت ۱۹۱۰ تا ۲۷ اوت ۱۹۱۰ رئیس‌جمهور موقت نیکاراگوئه بود. خوزه دولورس استرادا در ۶ آوریل ۱۹۳۹، در سن ۷۰ سالگی در نیویورک درگذشت.
«عزیز» () ترانه‌ای از خواننده آمریکایی مدونا از چهارمین آلبوم استودیویی‌اش، "مثل یک نیایش" (۱۹۸۹) است. این ترانه توسط مدونا و پاتریک لنرد نوشته شده و در ۱ اوت ۱۹۸۹ به عنوان سومین تک‌آهنگ از آلبوم توسط سیر رکوردز و وارنر رکوردز منتشر شد. «عزیز» با محوریت مضامین عشق و روابط ساخته شد و "رومئو و ژولیت" اثر ویلیام شکسپیر یکی از اصلی‌ترین الهامات ترانه بود. «عزیز» به رتبه ۳۷ در جدول فروش ۱۰۰ آهنگ داغ "بیلبورد" ایالات متحده آمریکا قرار گرفت و هفته بعد به رتبه ۲۷ رسید، پس از آن با رقابت با تک‌آهنگ «دلم برایت خیلی
پس از آن با رقابت با تک‌آهنگ «دلم برایت خیلی تنگ شده» از جنت جکسون روبرو شد و در رتبه دوم ۱۰۰ آهنگ داغ "بیلبورد" قرار گرفت و نتوانست به صدر جدول برسد.
چاقو سرامیکی نوعی چاقو با طراحی سرامیک در تیغه است که به‌طور معمول از دی‌اکسید زیرکونیوم (ZrO 2) ساخته می‌شود. این تیغه‌های چاقو معمولاً از طریق فشار خشک و پخت زیرکونیا پودر شده با استفاده از تف‌جوشی حالت جامد تولید می‌شوند. در مقیاس سختی موس برابر با ۸٫۵ است، در حالی که برای فولاد معمولی ۴٫۵ و برای فولاد سخت شده ۷٫۵ تا ۸ و برای الماس ۱۰ است. تیغه حاصل از لبه سخت است که در مقایسه با چاقوهای فولادی معمولی برای مدت طولانی تری تیزتر می‌ماند. در حالی که لبه آن از چاقوی فولادی سخت‌تر است، اما شکننده تر است. تیغه
چاقوی فولادی سخت‌تر است، اما شکننده تر است. تیغه سرامیک با خرد کردن لبه‌ها با چرخ سنگزنی با روکش الماس، تیز می‌شود. خواص. چاقوهای سرامیکی بسیار سخت‌تر از چاقوهای استیل هستند، در محیط‌های سخت خورده نمی‌شوند، غیر مغناطیسی هستند و در دمای اتاق برق را هدایت نمی‌کنند. چاقوهای سرامیکی به دلیل مقاومت در برابر اسید قوی و مواد سوزاننده و توانایی حفظ لبه برش بیشتر از چاقوهای فلزی جعلی، برای برش دادن گوشت، سبزیجات، میوه و نان بدون استخوان مناسب ترند. از آنجا که سرامیک‌ها شکننده هستند، ممکن است در صورت افتادن روی سطح
شکننده هستند، ممکن است در صورت افتادن روی سطح سخت، تیغه‌ها شکسته شوند، اگرچه بهبود فرایندهای تولید این نوع چاقوها شکسته شدن آن کاهش یافته. آنها همچنین برای خرد کردن استخوانها یا غذاهای منجمد یا سایر برنامه‌هایی که نیاز به فضولی دارند، نامناسب هستند که ممکن است منجر به خرد شدن شوند. در حال حاضر چندین برند، این نوع چاقوها را به صورت تیغه سیاه رنگ یا تیغه فاقد رنگ ارائه می‌دهند که از طریق فرایند پرس ایزواستاتیک گرم ساخته می‌شود. این فرایند ساخت باعث افزایش مقاومت چاقو نیز می‌شود. تیزی و مراقبت عمومی. بر خلاف
چاقو نیز می‌شود. تیزی و مراقبت عمومی. بر خلاف تیغه فولادی سنتی که از تراش و تیزکاری مجدد برای حفظ لبه‌ها سود می‌برد، یک چاقوی سرامیکی تیز خواهد ماند و لبه برش خود را برای مدت طولانی تری حفظ می‌کند و طبق برخی آزمایش‌ها تا ۱۰ برابر بیشتر. سختی ذاتی مواد سرامیکی تیزکاری مجدد برای مصرف‌کننده را دشوارتر می‌کند. اگرچه یک چاقوی سرامیکی به همان روشی که به فولاد احتیاج به تراشکاری منظم ندارد، لبه تیغه آن سرانجام تخریب یا برش داده خواهد شد و لبه تیزش را از دست می‌دهد، در این زمان خدمات ویژه تراشکاری لبه سرامیک مورد
در این زمان خدمات ویژه تراشکاری لبه سرامیک مورد نیاز است.
لوییس منا (؛ ۱۸۶۵ – ۲۰ مه ) سیاست‌مدار اهل نیکاراگوئه بود. وی از ۲۷ اوت ۱۹۱۰ تا ۳۰ اوت ۱۹۱۰ رئیس‌جمهور موقت نیکاراگوئه بود. لوییس منا در ۲۰ مه ۱۹۲۸، در سن ۶۲ سالگی درگذشت.
الکساندر میتروویچ (؛ – ) سیاست‌مدار اهل صربستان بود. وی از ۲۰ دسامبر ۱۹۹۱ تا ۱۴ ژوئیه ۱۹۹۲ نخست‌وزیر یوگسلاوی بود. الکساندر میتروویچ در ۱۹ سپتامبر ۲۰۱۲، در سن ۷۹ سالگی درگذشت.
هدف ثابت (به انگلیسی: Sitting Target) یک فیلم سینمایی بریتانیایی به کارگردانی داگلاس هیکاکس محصول سال ۱۹۷۲ است. بازیگران اصلی فیلم الیور رید، ایان مک‌شین و جیل سنت جان هستند و فیلمنامه براساس رمان سال ۱۹۷۰ نوشته لورنس هندرسون ساخته شده‌است. داستان. هری لومارت و بردی ویلیامز محکومینی هستند که قصد یک فرار جدی را از زندان دارند. قبل از اینکه دو مرد به کشور دیگری فرار کنند، لومارت خبر می‌یابد که همسرش پت با مرد دیگری رابطه داشته و از آن مرد باردار شده‌است. این دو مرد پس از فرار از زندان قصد داشتند پنهان شوند،
دو مرد پس از فرار از زندان قصد داشتند پنهان شوند، اما لومارت تصمیم می‌گیرد همسراش و آن مرد را پیدا کند و بکشد. بازرس پلیس، میلتون، مردی است که برای گرفتن این دو محکوم فراری مأمور شده‌است. تولید. داگلاس هیکاکس برای کارگردانی در ژوئیه ۱۹۷۱ تأیید شد. فیلمبرداری در سپتامبر ۱۹۷۱ آغاز شد. موسیقی متن. موسیقی متن فیلم توسط استنلی مایرز ساخته شده‌است.
برانکو میکولیچ (؛ – ) سیاست‌مدار اهل یوگسلاوی بود. وی از ۱۵ مه ۱۹۸۶ تا ۱۶ مارس ۱۹۸۹ نخست‌وزیر یوگسلاوی بود. برانکو میکولیچ در ۱۲ آوریل ۱۹۹۴، در سن ۶۵ سالگی بر اثر سرطان ریه درگذشت.
سوخت‌های فلزی (به Metal fuel) به سوخت‌هایی گفته می‌شود که با احتراق مانند آلمینیوم یا بور انرژی مورد نیاز را تأمین می‌کنند. همچنین احتراق سوخت‌های فلزی با انرژی زیادی همراه است. این احتراق بر اساس نوع سوخت فلزی که یا فرار است یا غیرفرار، می‌تواند فرق داشته باشد. از ویژگی‌های سوخت فلزی، عدم تولید کربن‌دی‌اکسید و تولید اکسید فلز مربوط به جای آن است، از انرژی‌های پاک به حساب می‌آید. از مزیت‌های سوخت‌های فلزی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: انواع سوخت‌های فلزی. سوخت‌های فلزی مورد استفاده باید دانسیته و انرژی
سوخت‌های فلزی مورد استفاده باید دانسیته و انرژی بالایی داشته باشند، از این رو پودر فلزات برلیوم، لیتیم، منیزیم، بور، آلمینیوم، هیدرید آلمینیوم و هیدرید بور مورد توجه قرار گرفته و در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند. البته باید در نظر داشت که از مواد یادشده، استفاده از برلیوم به دلیل سمی و سرطان‌زا بودن، کم بودن دانسیتهٔ لیتیم و منیزیم و سختی تهیه هیدریدهای آلمینیوم و بور، قابلیت استفاده ندارند. در جدول زیر ارزش حرارتی برخی فلزات بیان شده به نمایش درآمده است. در بین موارد ذکر شده، پودر آلمینیوم برای