payamvha/North_RAG huggingface dataset:
نوروروباتیک (Neurorobotics)، علم و فناوری مربوط به سیستم‌های عصبی خودکار تجسم یافته‌است که یک مطالعه ترکیبی از علوم اعصاب، روباتیک و هوش مصنوعی می‌باشد. سیستم‌های عصبی شامل الگوریتم‌های تأثیر گرفته از مغز (به عنوان مثال شبکه‌های اتصال دهنده)، مدل‌های محاسباتی مربوط به شبکه‌های عصبی بیولوژیکی (به عنوان مثال شبکه‌های عصبی اسپایکی و شبیه‌سازی میکرومدارهای عصبی در مقیاس بزرگ) و سیستمهای بیولوژیکی حقیقی (مانند شبکه‌های عصبی "داخل و خارج بدن") هستند. چنین سیستم‌های عصبی را می‌توان در ماشین‌هایی با عملکرد مکانیکی
عصبی را می‌توان در ماشین‌هایی با عملکرد مکانیکی یا هر شکل دیگری از تحریک فیزیکی مجسم کرد. این ماشین‌ها شامل روبات‌ها، سیستم‌های پروتزی یا سیستم‌های پوشیدنی (wearable systems)، میکرو ماشین‌ها در مقیاس کوچکتر و تجهیزات و دستگاه‌ها در مقیاس بزرگتر می‌باشد. نوروروباتیک شاخه ای از علوم اعصاب (نوروساینس) ترکیب شده با روباتیک است، که به مطالعه و کاربرد علم و فناوری مربوط به سیستم‌های عصبی خودکار تجسم یافته، مانند الگوریتم‌های الهام گرفته از مغز می‌پردازد. ایده اصلی نوروروباتیک آن است که یک مغز برای روبات در نظر
نوروروباتیک آن است که یک مغز برای روبات در نظر گرفته می‌شود و جسم فیزیکی آن برای انجام عمل در محیط قرار می‌گیرد؛ بنابراین، بسیاری از نوروروبات‌ها موظفند بر خلاف یک محیط شبیه‌سازی شده، در دنیای واقعی عمل کنند. مقدمه. نوروروباتیک بیانگر یک رویکرد دو طرفه از مطالعه هوش است. علوم اعصاب تلاش می‌کند با بررسی سیستم‌های هوشمند بیولوژیکی، چگونگی عملکرد و اجزای هوش را تعیین کند، در حالی که مطالعه هوش مصنوعی تلاش می‌کند تا با استفاده از روشهای غیر بیولوژیکی یا ابزارهای مصنوعی، هوش را دوباره به وجود بیاورد.
یا ابزارهای مصنوعی، هوش را دوباره به وجود بیاورد. نوروروباتیک هردو زمینه مطالعاتی فوق را در بر می‌گیرد، که در آن تئوری‌های بر گرفته شده از سیستم‌های بیولوژیکی در یک محیطی که بر اساس مدل ارائه شده ایجاد شده‌است، آزمایش می‌شوند. موفقیت‌ها و شکست‌های آزمایش یک نوروروبات و مدلی که از آن ساخته شده‌است می‌تواند شواهدی را برای رد یا پشتیبانی از آن تئوری فراهم کند و بینشی برای مطالعه آینده باشد. دسته‌های اصلی مدل‌های نوروروباتیک. نوروروبات را می‌توان بر اساس هدف ربات به دسته‌های مختلف تقسیم کرد. هر دسته برای
ربات به دسته‌های مختلف تقسیم کرد. هر دسته برای پیاده‌سازی یک مکانیسم خاص به منظور مطالعه آن مکانیسم طراحی شده‌است. انواع متداول نوروروبات‌ها مواردی هستند که برای بررسی کنترل حرکتی، حافظه، انتخاب عملکرد و ادراک استفاده می‌شوند. حرکت و کنترل حرکت. نوروروبات‌ها اغلب برای مطالعه فیدبک حرکتی و سیستم‌های کنترلی استفاده می‌شوند و مزیتهای فراوانی دارند. حرکت توسط تعدادی از نظریه‌های برگرفته شده از عملکرد بخش‌های عصبی مربوط به حرکت، مدلسازی می‌شود. کنترل حرکت از مدلها یا مولدهای الگوی مرکزی شبیه‌سازی می‌شود تا
مدلها یا مولدهای الگوی مرکزی شبیه‌سازی می‌شود تا روبات چهار پا بسازد. مولدهای الگوی مرکزی مجموعه ای از نورون‌های عصبی هستند که باعث ایجاد رفتارهای تکراری می‌شوند. گروه‌های دیگر ایده ترکیب سیستم‌های کنترلی ابتدایی را با یک مجموعه سلسله مراتبی از سیستم‌های خودکار ساده گسترش داده‌اند. این سیستم‌ها می‌توانند حرکت‌های پیچیده را از ترکیب این زیر مجموعه‌های ابتدایی به‌وجود آورند. این تئوری مربوط به عملکرد حرکتی مبتنی بر سازماندهی ستونهای قشری مغز می‌باشد. این ساختار که به تدریج از ورودی حسی ساده شروع می‌شود و به
که به تدریج از ورودی حسی ساده شروع می‌شود و به سیگنالهای پیچیده در فیبر عصبی آوران ختم می‌شود، یا بالعکس از برنامه‌های حرکتی پیچیده گرفته تا کنترل‌های ساده برای هر فیبر عضلانی در اثر عبور سیگنال‌های وابران، یک ساختار سلسله مراتبی مشابهی را تشکیل می‌دهند. روش دیگر برای کنترل حرکت استفاده از تصحیح خطای آموخته شده و کنترل‌های پیش‌بینی کننده برای ایجاد نوعی حافظه عضله ای شبیه‌سازی شده‌است. در این مدل، حرکات تصادفی و دارای خطا با استفاده از فیدبک خطا اصلاح می‌شوند تا حرکات منظم و دقیقی با گذشت زمان ایجاد شود.
تا حرکات منظم و دقیقی با گذشت زمان ایجاد شود. کنترل‌کننده با پیش‌بینی خطا یادمی‌گیرد که، سیگنال کنترلی صحیحی را ایجاد کند. با استفاده از این ایده‌ها، روبات طراحی شده می‌تواند یاد بگیرد که حرکات تطبیقی انجام دهد یا در یک مسیر به موانع برخورد نکند. سیستم‌های یادگیری و حافظه. روبات‌هایی هستند که برای آزمایش تئوری‌های مربوط به سیستم‌های حافظه حیوانات طراحی شده‌اند. در حال حاضر بسیاری از مطالعات، سیستم حافظه ای موش‌ها را به ویژه هیپوکامپوس موش که با place cells در ارتباط است، بررسی می‌کند. این سلول‌ها برای مکان
ارتباط است، بررسی می‌کند. این سلول‌ها برای مکان خاصی که یادگیری اتفاق می‌افتد، تحریک می‌شوند. سیستم‌هایی که هیپوکامپوس موش را مدل می‌کنند، به‌طور کلی قادر به ایجاد نقشه‌های ذهنی از محیط اطراف هستند که این امر به کمک شناخت علائم برجسته ان محیط و نحوه برخورد با آن بر اساس یادگیری انجام می‌شود و به آنها امکان پیش‌بینی علائم و موانع نزدیک را می‌دهد. مطالعه دیگری یک ربات بر اساس الگوی یادگیری جغد برای جهت‌یابی و مکان‌یابی مبتنی بر محرکهای شنیداری و بصری ایجاد کرده‌است. این فرضیه شامل پلاستیسیته سیناپسی و
کرده‌است. این فرضیه شامل پلاستیسیته سیناپسی و مدولاسیون نورونی است. مدولاسیون نورونی اغلب یک اثر شیمیایی است که در آن انتقال دهنده‌های عصبی مانند دوپامین یا سروتونین حساسیت نورون را تحت تأثیر قرار می‌دهند. روبات مورد استفاده در مطالعه مذکور به اندازه کافی با رفتار جغدها مطابقت داشته‌است. علاوه بر این تعامل نزدیک بین خروجی سیستم حرکتی و فیدبک شنوایی ثابت کرده‌است که تئوری‌های حس کردن فعال در فرایند یادگیری نقش بسیار حیاتی دارند و همچنین بسیاری از مدل‌های یادگیری شامل این تئوری هستند. نوروروبات‌هایی برای
یادگیری شامل این تئوری هستند. نوروروبات‌هایی برای یادگیری الگوها یا مارپیچ‌های ساده در رابطه با این مطالعات ارائه شده‌است. برخی از مشکلات ارائه شده برای نوروروبات شامل تشخیص نمادها، رنگها یا سایر الگوها و اجرای ساده اعمال مبتنی بر الگوها است. در روباتی که بر اساس رفتار جغد شبیه‌سازی شده بود، روبات برای هدایت خود در محیط باید موقعیت و جهت حرکت را تعیین می‌کرد. انتخاب عمل و ارزیابی. مطالعات مربوط به انتخاب عمل با نسبت دادن وزن منفی یا مثبت به یک عمل و نتیجه آن سروکار دارد. نوروروبات‌ها می‌توانند در مطالعه
آن سروکار دارد. نوروروبات‌ها می‌توانند در مطالعه تعاملات اخلاقی استفاده شوند، مانند آزمایش تفکر قدیمی که تعداد افراد موجود در یک قایق نجات از ظرفیت آن بیشتر بوده و یک نفر برای نجات بقیه باید قایق را ترک کند. با این حال، تعداد بیشتری از نورو روبات‌ها در بررسی انتخاب عمل، کارهایی را انجام می‌دادند که با عقیده بسیار ساده مانند حفظ و نجات خود یا حفظ جمعیت روبات‌ها مخالف بودند. این نوروروبات‌ها پس از مدولاسیون نورونی سیناپسها برای تقویت مدارهایی با نتایج مثبت مدل می‌شوند. در سیستم‌های بیولوژیکی ، انتقال
مثبت مدل می‌شوند. در سیستم‌های بیولوژیکی ، انتقال دهنده‌های عصبی مانند دوپامین یا استیل کولین سیگنال‌های عصبی مفید را تقویت می‌کنند. یک مطالعه از چنین تعامل شامل روبات داروین هفت بود که از حس بینایی، شنیداری و حس چشایی شبیه‌سازی شده به عنوان ورودی برای بلوک‌های فلزی رسانا استفاده می‌کرد. انتخاب تصادفی بلوک‌های خوب از نظر ارزش گذاری، دارای الگوی راه راه بر روی خود بودند هنگامی که بلوک‌های بد یک شکل دایره ای روی خود داشتند. حس چشایی با میزان رسانایی بلوک‌ها شبیه‌سازی می‌شود. روبات با توجه به سطح رسانایی
شبیه‌سازی می‌شود. روبات با توجه به سطح رسانایی بلوک‌ها، فیدبک‌های مثبت و منفی ای را از مزه آن ارائه می‌دهد. محققان در این آزمایش مشاهده کردند که ربات چگونه رفتارها و عملکردهای انتخابی خود را بر اساس ورودی‌های مختلف، آموخته‌است. مطالعات دیگر از گروه‌هایی از روبات‌های کوچک استفاده کرده‌اند که از باتری‌های پخش شده در اطراف اتاق تغذیه می‌کردند و یافته‌های خود را به سایر روبات‌ها ابلاغ می‌کردند. ادراک حسی. نوروروبات‌ها همچنین برای مطالعه درک حسی، به ویژه بینایی استفاده شده‌اند. اینها در اصل سیستمهایی هستند که
استفاده شده‌اند. اینها در اصل سیستمهایی هستند که از تعبیه مدلهای عصبی مربوط به مسیرهای حسی در ماشین‌های خودکار به‌وجود می‌آیند. این روش بر اساس سیگنال‌های حسی است که در طول انجام عمل رخ می‌دهد و همچنین ارزیابی واقعی تری را از میزان مقاوم بودن مدل عصبی امکان‌پذیر می‌کند. واضح است که تغییرات ناشی از فعالیت حرکتی در سیگنالهای حسی، نشانه‌های ادراکی مفیدی را توسط ارگانیسم‌ها فراهم می‌کند که به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند. به عنوان مثال، محققان از اطلاعاتی که از حرکات سر و چشم انسان بدست می آید برای
که از حرکات سر و چشم انسان بدست می آید برای ایجاد نمایش مفهوم داری از صحنه بصری استفاده کرده‌اند. روبات‌های بیولوژیکی. روبات‌های بیولوژیکی در واقع نوروروبات نیستند زیرا در آنها از نظر نورولوژیکی از سیستم هوش مصنوعی برگرفته نشده‌است، بلکه بافتهای عصبی واقعی هستند که به یک ربات وصل می‌شوند. این ربات‌ها از شبکه‌های عصبی کشت شده برای مطالعه رشد مغز یا تعاملات عصبی استفاده می‌کنند. این ربات‌ها به‌طور معمول شامل یک مجموعه عصبی هستند که بر روی یک آرایه چند الکترودی (MEA) قرار گرفته‌اند و قادر به ضبط فعالیت عصبی و
(MEA) قرار گرفته‌اند و قادر به ضبط فعالیت عصبی و تحریک بافت هستند. در بعضی موارد، MEA به رایانه ای متصل می‌شود که محیط شبیه‌سازی شده‌ای را برای بافت مغز ایجاد می‌کند و فعالیت مغز را به صورت یک عمل متناظر با ان فعالیت، شبیه‌سازی می‌کند. توانایی ضبط فعالیت عصبی به محققان امکان استفاده از این داده‌ها را برای آموزش نوروروبات‌ها داده‌است. بخشی که در ان روبات‌های بیولوژیکی با ان درگیر هستند بحث اخلاق است. سؤالات زیادی دربارهٔ نحوه انجام آزمایش‌هایی دربارهٔ این موضوع مطرح می‌شود. مهمترین سؤال بحث آگاهی است و
موضوع مطرح می‌شود. مهمترین سؤال بحث آگاهی است و اینکه آیا مغز موش آن را تجربه می‌کند یا خیر. این بحث به نظریه‌های بسیاری درمورد اینکه آگاهی چیست، می‌رسد. "برای اطلاعات بیشتر ببینید: هیبروت، آگاهی" کاربرد در علوم اعصاب. دانشمندان علوم اعصاب از نوروروباتیک استفادهای زیادی می‌کنند زیرا یک محیط قابل کنترل برای آزمایش نحوه عملکرد مغز فراهم می‌کند. علاوه بر این، چون روبات‌ها نمونه‌های ساده‌تری از سیستم‌هایی هستند که از آنها پیروی می‌کنند، امکان آزمایش‌های بیشتر و بررسی مستقیم در مسائل موجود فراهم می‌شود. علاوه
و بررسی مستقیم در مسائل موجود فراهم می‌شود. علاوه بر این، این مزیت را دارند که در همواره قابل دسترس هستند، در حالی که زیر نظر داشتن بخش‌های گسترده از مغز در حالی که حیوان زنده است، دشوار است و بررسی تک تک نورون‌ها تقریباً امکان‌پذیر نیست. با توجه به پیشرفت در زمینه علوم اعصاب، روش‌های درمانی متعددی از جمله، روش‌های دارویی و توان بخشی عصبی پدید آمده‌اند. پیشرفت در این حوزه به درک پیچیدگی مغز و نحوه عملکرد دقیق آن بستگی دارد. مطالعه مغز به ویژه در انسان‌ها به دلیل خطر ناشی از جراحی دشوار است؛ بنابراین،
به دلیل خطر ناشی از جراحی دشوار است؛ بنابراین، استفاده از فناوری بررسی مغز کار بسیار مهمی است. نوروروبات‌ها دقیقاً این وظیفه را انجام می‌دهند و بسیاری از آزمایش‌هایی را پوشش می‌دهند که می‌تواند در مطالعه فرایندهای عصبی منجر به پیشرفت چشم‌گیری شود.
شکل‌گیری فیلم‌های تک و چند مولکولی توسط ایروینگ لانگمیر و دستیار وی کاترینا بلودت در دهه ۱۹۳۰ ساخته شد. در حال حاضر، این فناوری با نام روش Langmuir-Blodgett به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد. ایده اصلی روش ایجاد یک لایه تک مولکولی از یک ماده آمفیفیلیک روی سطح آب و سپس انتقال آن به یک بستر جامد است. در مرحله آبی، مولکولهای ماده آمفیفیلیک بر روی رابط هوا و آب قرار گرفته‌اند. برای تشکیل یک لایه سطح یکپارچه، لایه سطح با استفاده از یک سد مخصوص فشرده می‌شود. فشرده سازی ایزوترمال پی در پی ساختار فیلم تک
فشرده سازی ایزوترمال پی در پی ساختار فیلم تک مولکولی را تغییر می‌دهد، که از یک سری حالت‌های دو بعدی عبور می‌کند، که معمولاً به آنها گاز، کریستال مایع و کریستال جامد گفته می‌شود؛ بنابراین، با شناخت نمودار فاز فیلم می‌توان ساختار آن و خصوصیات فیزیکی و شیمیایی مرتبط را کنترل کرد. برای انتقال فیلم به یک پایه محکم، یک بستر صاف در محلول غوطه ور می‌شود و سپس با فیلم سطح جذب شده روی آن استخراج می‌شود. فرایند انتقال فیلم تک مولکولی می‌تواند بارها تکرار شود تا لایه‌های مختلف چند مولکولی به دست آید. برخی آمفیفیل‌ها
مختلف چند مولکولی به دست آید. برخی آمفیفیل‌ها که معمولاً در ساخت فیلم‌های لانگمویر استفاده می‌شوند در جدول آورده شده‌است.
یک میکروفرمت (مخفف μF) یک دیدگاه مبتنی بر وب جهان‌گستر برای «نشانه‌گذاری‌های معنایی» است. در این دیدگاه از برچسب (تگ)های معمول HTML/XML برای انتقال فراداده‌های اضافی و دیگر ویژگی‌ها استفاده می‌شود. این فراداده‌ها می‌توانند در صفحات وب، و دیگر زمینه‌هایی که از HTML و XHTML پشتیبانی می‌کنند، مثل RSS، درون سازی شوند. اگرچه محتویات صفحات وب توانایی بعضی از «پردازش‌های خودکار» را دارد، اما از آغاز وب، همیشه پردازش خودکار کار سختی بوده‌است، زیرا برچسب‌های نشانه گذاری که برای نمایش اطلاعات در وب استفاده می‌شدند،
که برای نمایش اطلاعات در وب استفاده می‌شدند، توصیف نمی‌کردند که اطلاعات چه معنایی دارند. دیدگاه میکروفرمت این مشکل را از طریق «متصل کردن به معانی» حل کرده‌است. کاربردها. دیدگاه میکروفرمت به نرم‌افزار‌ها امکان پردازش خودکار اطلاعات در نظر گرفته شده برای کاربر نهایی (مثل ، مختصات جغرافیایی، وقایع تقویمی، و اطلاعات مشابه) را می‌دهد. میکروفرمت نیاز دیگر روش‌های پیچیده‌تر پردازش خودکار، مثل پردازش زبان‌های طبیعی و تراش صفحه را برآورده و رفع نموده‌است. از طریق استفاده، قبول کردن، و پردازش میکروفرمت‌ها می‌توان
استفاده، قبول کردن، و پردازش میکروفرمت‌ها می‌توان عناصر داده را «فهرست دهی» کرد، «جستجو کرد»، «ذخیره کرد» یا «ارجاع-متقابل» داد. در نتیجه این موضوع به «استفاده مجدد» و «ترکیب» اطلاعات کمک می‌کند. از سال ۲۰۱۳، میکروفرمت‌ها اجازهٔ کدگذاری و استخراج «جزئیات وقایع»، «اطلاعات تماس»، «ارتباطات اجتماعی» و اطلاعات مشابه را می‌دهند. بررسی تکنیکی. استانداردهای XHTML و HTML طوری طراحی شده‌اند که امکان جاسازی و کدبندی «معنا» را در داخل می‌دهند. میکروفرمت از مزیت این استانداردها استفاده کرده‌است، و وجود فراداده را با
استفاده کرده‌است، و وجود فراداده را با استفاده از این ویژگی‌ها نمایش می‌دهد: مثال‌ها. مثال مختصات جغرافیایی. برای مثال، در متن "The birds roosted at 52.48, -1.89" یک جفت عدد وجود دارد که می‌تواند، از طریق زمینه ای که در آن قرار دارد، اعداد مختصات جغرافیایی، فهمیده شود. این کار با بسته‌بندی کردن آنها در (یا دیگر عناصر HTML) با نام کلاس بخصوص (در این حالت geo, latitude، و longitude که همه جزئی از خصوصیات میکروفرمت geo می‌باشند) انجام می‌شود: The birds roosted at &lt;span class="geo"&gt; &lt;span
roosted at &lt;span class="geo"&gt; &lt;span class="latitude"&gt;52.48&lt;/span&gt;, &lt;span class="longitude"&gt;-1.89&lt;/span&gt; &lt;/span&gt; عامل نرم‌افزاری می‌تواند به صورت دقیق تشخیص بدهد که هر مقدار چه چیزی را نمایش می‌دهد، و می‌تواند انواع کارها روی آن انجام دهد، مثلاً فهرست دهی کند، آن را روی نقشه نمایش دهد، یا آن را به یک دستگاه GPS بفرستد. مثال اطلاعات تماس. در این مثال، اطلاعات تماس به صورت زیر نمایش داده شده‌اند: &lt;ul&gt; &lt;li&gt;Joe Doe&lt;/li&gt; &lt;li&gt;The Example
Doe&lt;/li&gt; &lt;li&gt;The Example Company&lt;/li&gt; &lt;li&gt;604-555-1234&lt;/li&gt; &lt;li&gt;&lt;a href="http://example.com/%22&gt;http://example.com/&lt;/a&gt;&lt;/li&gt; &lt;/ul&gt; با نشانه گذاری‌های میکروفرمت hCard، به صورت زیر در می‌آید: &lt;ul class="vcard"&gt; &lt;li class="fn"&gt;Joe Doe&lt;/li&gt; &lt;li class="org"&gt;The Example Company&lt;/li&gt; &lt;li class="tel"&gt;604-555-1234&lt;/li&gt; &lt;li&gt;&lt;a class="url"
&lt;li&gt;&lt;a class="url" href="http://example.com/%22&gt;http://example.com/&lt;/a&gt;&lt;/li&gt; &lt;/ul&gt; در اینجا، نام فرمت دهی شده (fn)، سازمان (org)، شماره تلفن (tel)، و آدرس وب (url) توسط نام کلاس بخصوصی تشخیص داده می‌شوند، و کل شیی در class="vcard" بسته‌بندی می‌شود، که نشان می‌دهد که کلاس‌های دیگر یک hCard را شکل می‌دهند (hCard خلاصهٔ «HTML vCard» می‌باشد)، و اینکه این نامگذاری صرفاً تصادفی و اتفاقی نیست. کلاس‌های دیگر اختیاری hCard همچنین وجود دارند. نرم‌افزارها (مثل یک افزونه مرورگر)
وجود دارند. نرم‌افزارها (مثل یک افزونه مرورگر) می‌توانند اطلاعات را استخراج کرده، و آنها را برنامه کاربردی (مثل یک کتاب آدرس) انتقال دهند. میکروفرمت‌های خاص. چندین میکروفرمت توسعه یافته‌است که امکان نشانه گذاری معنایی انواع بخصوصی از اطلاعات را فراهم می‌کند. با این حال فقط hCard و hCalendar به تصویب رسیده‌اند، و بقیه به صورت پیش نویس باقی مانده‌اند:
کلسیم فسفات خانواده‌ای از مواد و کانی‌های دارای یون‌های کلسیم (Ca+2) به‌همراه آنیون‌های فسفات معدنی است. برخی از به‌اصطلاح فسفات‌های کلسیم حاوی اکسید و هیدروکسید نیز هستند. این ماده، جامد سفیدی با ارزش مغذی هستند. کلسیم فسفات در بسیاری از جانداران، به‌عنوان مثال در کانی استخوانی و مینای دندان یافت می‌شود. در شیر، به صورت کلوئیدی در میسل که در ترکیب پروتئین کازئین همراه منیزیم، روی و سیترات وجود دارد- که به‌طور کلی کلسیم فسفات کلوئیدی (CCP) خوانده می‌شود. کلسیم فسفات‌های معدنی مختلفی در تولید فسفریک اسید و
فسفات‌های معدنی مختلفی در تولید فسفریک اسید و کودها استفاده می‌شوند. استفاده بیش از حد از اشکال ویژه‌ای از مواد مغذی کلسیم فسفات، می‌تواند منجر به رواناب سطحی، نتایج وارونه و عوارض جانبی پسین مانند شکوفایی جلبکی و هوپرورش در هنگام دریافت آب شود.
مادر آب بخشی از محلول است که پس از تبلور باقی مانده‌است. فرایندهای شیمیایی از جمله پالایش شکر با این محلول مواجه می‌شود. این مایع به دست آمده از غربال‌کردن بلورها توسط غربال‌گری است.
مامر () یک کمون در دپارتمان سارت در ناحیه پی دو لا لوآر در شمال شرقی فرانسه است. کمون‌های همسایه عبارتند از:کومروی، سن-لونژیس، سن-رمی-د-مو، اورینی-لو-رو و سوره. مامر با شهرهای مارکت راسن و لینکلن‌شر در انگلستان خواهر خوانده‌است.
فهرست بازیکنانی که در زمان حضور در آ.ث. میلان، در سطوح مختلف تیم ملی فوتبال ایتالیا بازی کرده‌اند. بازیکنانی که قبل یا بعد از حضور در میلان، برای ایتالیا بازی کرده‌اند در لیست قرار ندارند.همچنین بازیکنانی که به اردوی تیم ملی فراخوانده شده‌اند اما در هیچ مسابقه‌ای به میدان نرفته‌اند نیز ذکر نشده‌اند. فهرست بازیکنان دعوت شده از میلان به تیم‌های ملی ایتالیا. "بروزرسانی شده در ژوئیه ۲۰۱۸"
بازار تحلیل سیاست، بخشی از پروژه نقشه آینده بود که دفتر آگاهی از اطلاعات در مه ۲۰۰۱ آنرا بر پایه بازار معاملات آتی پشنهادی، توسعه داده بود. ایده بازار تحلیل سیاست، نخستین‌بار توسط شرکت نِت اِکسچِینج ارائه شد. نِت اِکسچِینج شرکت پژوهشی در سن دیگو کالیفرنیا است که متخصص توسعه برخط بازارهای پیش‌بینی است. پس از آنکه چندین سناتور مجلس سنای ایالات متحده آمریکا بازار تحلیل سیاست را بازاری برای ترور و تروریسم خواندند این برنامه در اوت ۲۰۰۳ پایان یافت. رابین هنسون، اقتصاددان دانشگاه جرج میسون و چندین روزنامه‌نگار
اقتصاددان دانشگاه جرج میسون و چندین روزنامه‌نگار دیگر نیز چنین نقدی را به این برنامه داشتند. از هنگام پایان کار برنامه بازار تحلیل سیاست، چندین شرکت در بخش خصوصی با چنین ایده‌ای آغاز به کار کرده‌اند. بازار تحلیل سیاست از روی کارهای رابین هنسون، الهام گرفته شده بود. پیشنهاد. بازار تحلیل سیاست قرار بود بازاری برای پیش‌بینی آینده خاور میانه باشد و امکان معامله قراردادهای آینده را بر پایه توسعه سیاسی احتمالی کشورهای خاور میانه فراهم کند. نظریه پشت این برنامه این است که ارزش پولی قراردهای آینده بر روی یک رخداد،
است که ارزش پولی قراردهای آینده بر روی یک رخداد، احتمال وقوع آن رخداد را نمایان می‌کند. زیرا بازیگران یک بازار، عقلا از روی اطلاعات موثق، ارزش کم یا زیاد یک قرارداد را پیشنهاد می‌کنند. یکی از مدل‌های بازار تحلیل سیاست، بازار آینده سیاسی بود که دانشگاه آیووا اجرا می‌کرد. برنامه این دانشگاه، نتیجه انتخابات‌ها در ایالات متحده آمریکا را درست‌تر از نظرسنجی‌ها و تحلیل صاحب‌نظران سیاسی، پیش‌بینی می‌کرد. اعتراض. در ۲۸ ژوئیه ۲۰۰۳ سناتور داکوتای شمالی، بایرون دورگن و سناتور اورگن، ران وایدن در کنفرانس خبری خود ادعا
سناتور اورگن، ران وایدن در کنفرانس خبری خود ادعا کردند که بازار تحلیل سیاست، اجازه تجارت رخدادهایی چون کودتا، ترور، حمله تروریستی را می‌دهد. زیرا چنین کارهایی روی عکس‌های رابط وبگاه آن برنامه، دیده می‌شدند. آنها این ایده را نکوهش کردند. ران وایدن گفت: "ایده شرط‌بندی فدرال بر روی قساوت و تروریسم، مسخره و عجیب است." بایرون دورگن این برنامه را "بی‌استفاده، توهین‌آمیز، و تا اندازه باورنکردنی احمقانه" نامید. دیگر منتقدان هم نارضایتی مشابهی نشان دادند. در کمتر از یک روز، پنتاگون، خبر پایان کار بازار تحلیل سیاست
یک روز، پنتاگون، خبر پایان کار بازار تحلیل سیاست را اعلام کرد و در پایان همان هفته، جان پویندکستر رئیس بخشی از آژانس پروژه‌های پژوهشی پیشرفتهٔ دفاعی (دارپا) که مسئول توسعه بازار تحلیل سیاست بود کناره‌گیری کرد. کار روی بازار تحلیل سیاست در سال ۲۰۰۱ (میلادی) آغاز شده و جان پویندکستر در دسامبر ۲۰۰۲ به آژانس پروژه‌های پژوهشی پیشرفتهٔ دفاعی (دارپا) پیوسته بود. رابین هنسون می‌گوید که جان پویندکستر، خیلی کم، درگیر بازار تحلیل سیاست بوده است. توسعه بیشتر. سی‌ان‌ان گزارش کرده که بازار تحلیل سیاست را یک شرکت خصوصی
گزارش کرده که بازار تحلیل سیاست را یک شرکت خصوصی به نام نت اکسچینج، اجرا می‌کرده است و قرار است دوباره راه‌اندازی شود. اما ویرایش تازه آن، هیچگونه شرط‌بندی امنیتی بر پایه پیش‌بینی رویدادهای خشونت‌بار مانند ترور یا حمله‌های تروریستی را در بر نمی‌گیرد. در ۱۱ ژوئن ۲۰۰۷ پاپیولار ساینس برنامه همانندی را با نام «PopSci Predictions Exchange» راه‌اندازی کرد. پروژه دیگر، American Action Market بود که تاد هِرش از آزمایشگاه رسانه ام‌آی‌تی در سال ۲۰۰۳ (میلادی) آغاز به کار آنرا اعلام کرد. American Action Market اجازه
کار آنرا اعلام کرد. American Action Market اجازه شرط‌بندی سودجویانه را روی رویدادهای عمده می‌داد. هم‌اکنون چندین بازار اقتصادی-تحلیل سیاسی با کارکردهای همانند، وجود دارند. یکی از آنها اینترید است که در گذشته، شرط‌بندی‌هایی مانند دستگیری اسامه بن لادن، نتیجه انتخابات ریاست‌جمهوری ایالات متحده آمریکا، و بمباران ایران را ارائه کرده بود. در ۱۰ مارس ۲۰۱۳ به دلیل بی‌نظمی‌های مالی افشا نشده، همه این شرط‌بندی‌ها در وبگاه اینترید از دسترس، خارج شدند.
کتاب اصول الفقه که به اختصار اصول فقه مظفر نیز خوانده می‌شود، کتابی به زبان عربی است، که در زمینه علم اصول فقه به قلم محمدرضا مظفر از دانشمندان شیعه که آن را برای تدریس در دانشکده فقه نجف نوشته‌است. این کتاب تحت اشراف و حمایت سید محمدهادی میلانی نگارش یافته‌است. اهمیت کتاب. این کتاب از اهم کتب علم اصول است که از جمله مواد درسی حوزه علمیه در علم اصول فقه محسوب می‌گردد. محمدرضا مظفر این کتاب را حلقه مفقوده بین دو کتاب معالم الاصول و کفایة الاصول معرفی می‌کند که به سبب داشتن متنی روان و دسته‌بندی شده، باری
که به سبب داشتن متنی روان و دسته‌بندی شده، باری مبتدئین در علم اصول فقه، بسیار کاربردی است. سید ابوالقاسم خویی در عظمت کتاب اصول فقه مظفر می‌گوید: «چند سالی قصد تألیف کتابی در زمینه علم اصول فقه را داشتم تا ماده درسی برای آموزش قرارش دهم، تا اینکه با کتاب اصول الفقه مرحوم مظفر آشنا شدم و آن را کتابی جامع و کامل در عین حال موجز در علم اصول یافتم.» این کتاب از روش‌مندی اصول عقلانی و روایی میرزای نائینی و طرح جامع استادش محمدحسین اصفهانی کمپانی برخوردار است. این کتاب در طی دو سال و در سطح اول حوزه علمیه تدریس
کتاب در طی دو سال و در سطح اول حوزه علمیه تدریس شده و یکی از مواد اصلی امتحانی برای کسب مدرک سطح یک حوزه عملیه محسوب می‌گردد. کلیات. کتاب اصول الفقه، مشتمل بر چهار بخش کلی است: نقدها. بر کتاب اصول فقه مظفر نقدهایی وارد شده‌است، از جمله نقد سه‌گانه سید محمدباقر صدر که معتقد است است این کتاب با کتاب‌های درسی قبل و بعد از خودش ناهماهنگ است، همچنین با وجود انتقال مباحثی مثل مقدمه واجب از مباحث الفاظ به ملازمات عقلیه، ولی همچنان عمق مطلب و شکل گفتاری بحث، همان مباحث الفاظ است. ضمن اینکه مطالب کتاب در یک سطح
مباحث الفاظ است. ضمن اینکه مطالب کتاب در یک سطح مورد بررسی قرار نگرفته، برای مثال بخش اعتبارات ماهیت در باب مطلق و مقید و بحث حسن و قبح ذاتی بسیار گسترده مطرح شده در حالی که در برخی موارد اختصار زیادی صورت گرفته‌است. شروح. بر کتاب اصول الفقه محمدرضا مظفر، شرح‌های فارسی و عربی فراوانی نگاشته شده‌است. از جمله آنها:
فرماندهی آماد و پشتیبانی منطقه شیراز نزاجا، فرماندهی آماد و پشتیبانی منطقه ۲ نزاجا یا فرماندهی آماد و پشتیبانی منطقه جنوبی نزاجا سازمان فرماندهی لجستیک نظامی نیروی زمینی ارتش ایران است، که وظیفه پشتیبانی از کلیه یگان‌های نیروی زمینی ارتش در استان‌های فارس، اصفهان، یزد و هرمزگان را برعهده دارد. تأمین مواد غذایی و وسایل شخصی، همچنین کلیه ساز و برگ نظامی انفرادی، آماده‌سازی و پشتیبانی تجهیزات مهندسی رزمی، تعمیر و تجهیز خودروهای نظامی، پشتیبانی جنگ‌افزار و مهمات در منطقه ۲ آمادی نیروی زمینی ارتش وظیفه این
مهمات در منطقه ۲ آمادی نیروی زمینی ارتش وظیفه این فرماندهی است. همه آمادگاه‌ها و زاغه‌های مهمات نیروی زمینی ارتش در این استان‌ها زیر نظر این فرماندهی اداره می‌شوند. ستاد فرماندهی این یگان در شهر شیراز قرار دارد.
قلمرو یک جامعه یا سرزمین به همراه قوانین مستقل محسوب می‌شود. این اصطلاح معمولاً برای توصیف پادشاهی یا دیگر گونه‌های سلسه‌ها و نظام‌های سلطنتی استفاده می‌شود. قلمرو اگر پادشاه خود را داشته باشد، ممکن است یک پادشاهی تحت لَوای یک امپراتوری نیز باشد، به عنوان مثال امپراتوری آلمان.
فرانچسکو زاگاتی (زاده ۱۸ آوریل ۱۹۳۲ – درگذشته ۷ مارس ۲۰۰۹)، بازیکن فوتبال و مربی سابق ایتالیایی بود. او معمولاً به عنوان یک مدافع لب خط رو به جلو و با قابلیت حضور در هر دو جناح زمین بازی می‌کرد و به عنوان بازیکنی سخاوتمند، سرسخت و سخت کوش شناخته می‌شد. او قادر بود با نفوذ از کناره‌ها، به هم تیمی‌های خود در عمق دفاع حریف پاس بدهد. دوران حرفه‌ای. زاگاتی دوران حرفه‌ای خود را در میلان آغاز کرد. او ابتدا فعالیت خود را در پریماورا میلان آغاز کرد، سپس در اول ژوئن ۱۹۵۲ برابر لاتزیو، برای نخستین بار در سری آ به
۱۹۵۲ برابر لاتزیو، برای نخستین بار در سری آ به میدان رفت. او تمام دوران فوتبال حرفه‌ای خود را در باشگاه میلان سپری کرد و در ادامه بازوبند کاپیتانی تیم را بدست آورد و همراه میلان ۴ اسکودتو، یک عنوان قهرمانی لیگ قهرمانان اروپا و یک عنوان قهرمانی جام لاتین را تصاحب کرد. بعد از پایان دوران بازی، او به فعالیت خود در میلان به عنوان مربی تیم جوانان، و در ادامه استعدادیاب باشگاه ادامه داد. و همچنین در طول فصل ۸۲-۱۹۸۱ در تعدادی از مسابقات به عنوان سرمربی میلان ایفای نقش کرد. زاگاتی در هفتم مارس ۲۰۰۹ در سن ۷۶ سالگی،
نقش کرد. زاگاتی در هفتم مارس ۲۰۰۹ در سن ۷۶ سالگی، به دلیل ابتلا به هپاتیت درگذشت.
خود تنظیمی جریان خون مغز فرایندی در پستانداران است که هدف آن حفظ جریان خون کافی و پایدار مغزی است. در حالی که اکثر سیستم‌های بدن مقداری از خودتنظیمی را نشان می‌دهند، مغز نسبت به افزایش و کاهش فشار خون بسیار حساس است. خودتنظیمی مغزی نقش مهمی در حفظ جریان خون مناسب مغز دارد. پرفیوژن مغز برای زندگی ضروری است زیرا مغز نیاز متابولیکی بالایی دارد. بدن با استفاده از خودتنظیمی مغزی قادر است خون کافی حاوی اکسیژن و مواد مغذی را برای این نیاز متابولیکی به بافت مغز منتقل کند و CO2 و سایر مواد زاید را از بین ببرد. خود