payamvha/North_RAG huggingface dataset:
Lyft) اجرا می‌کند، اعلام کرد. ۱۵ میلیون دلار اضافی در سپتامبر ۲۰۱۷ با مشارکت گرب که یک شرکت فناوری سواری در آسیای جنوب شرقی است جمع‌آوری کرد. در ماه مه ۲۰۱۸، اعلام شد که داریو. ای آی با انجمن مدیریت حمل و نقل فریسکو، تگزاس کار می‌کند و در طی یک برنامه آزمایشی اولیه ۶ ماهه، خدمات خودروی مسافربری خودران را در فریسکو، تگزاس منتشر می‌کند. این اولین استقرار عمومی اتومبیل‌های خودران در تگزاس بود. برنامه آزمایشی در ابتدا از رانندگان مطمئن برای نظارت بر عملکرد خودرو استفاده می‌کند، اما در نهایت با نظارت از راه دور
استفاده می‌کند، اما در نهایت با نظارت از راه دور به عملیات بدون راننده منتقل می‌شود. برنامهٔ داریو. ای آی توسط رانندگان برای رانندگی استفاده خواهد شد.در ابتدا، این برنامه به عنوان یک سرویس مشترک در یک منطقه ثابت شامل خرده فروشی، سرگرمی و فضاهای اداری با استفاده از مکان‌های تعیین شده برای تحویل کار خواهد کرد. در طول دوره آزمایشی، داریو. ای آی آموزش عمومی در مورد فناوری خودران خود را ارائه کرد. در اکتبر ۲۰۱۸، داریو. ای آی اعلام کرد که خدمات خودروی خودران خود را در آرلینگتون، تگزاس راه‌اندازی می‌کند و اولین
را در آرلینگتون، تگزاس راه‌اندازی می‌کند و اولین شرکتی است که در فضای خودروهای خودران درآمد کسب کرده‌است. این سرویس شامل سه وسیله نقلیه خواهد بود که در چندین مسیر در بخش‌های مختلف شهر از جمله ورزشگاه ای تی اند تی حرکت می‌کنند. تکنولوژی. این شرکت ناوگانی از لینکلن ام‌کی‌زی، آئودی ای۴ و نیسان ان‌وی۲۰۰ برای آزمایش در کالیفرنیا دارد. در فوریه ۲۰۱۷، درایو. ای آی اولین فیلم ویدئویی فناوری خود را منتشر کرد که یکی از خودروهای لینکن ام کی زی خودران خود را نشان می‌دهد که در خیابان‌های مانتین ویو کالیفرنیا زیر باران
که در خیابان‌های مانتین ویو کالیفرنیا زیر باران و در هوای تاریک حرکت می‌کند. این یک ضبط اولیه از یک وسیله نقلیه خودران بود که کاملاً مستقل در شب یا در آب و هوای نامساعد کار می‌کرد. در مه ۲۰۱۸، داریو. ای آی ویدئویی منتشر کرد که در آن یک خودروی بدون راننده نیسان ان‌وی۲۰۰ نارنجی در حال حرکت در خیابان‌های فریسکو بود. این ویدئو خیابان‌های خصوصی و همچنین تقاطع‌های شلوغ و یک دایره ترافیک را نشان می‌داد. همچنین دارای نمایشگری بود که حسگرها و دوربین‌های خودرو را نشان می‌داد که با اشیاء در جاده برخورد می‌کردند و
نشان می‌داد که با اشیاء در جاده برخورد می‌کردند و عملکرد را از طریق نور خورشید با زاویه کم که حسگرهای معمولی را پنهان می‌کرد، برجسته می‌کرد. سیستم‌های تشخیص شی خودرو سایر وسایل نقلیه، عابران پیاده و دوچرخه‌سواران را با خیال راحت شناسایی می‌کنند. اتومبیل‌های درایو. ای آی شامل صفحه‌هایی در بیرون خودرو، یکی در کاپوت، یکی در پشت و یکی در همه جهات برای برقراری ارتباط با عابران پیاده است. صفحه‌ها نیز اعلان‌هایی مانند «ورود/خروج مسافران» یا «در انتظار عبور شما هستند» دارند. درایو. ای آی داده‌ها را در مسیرها، برای
دارند. درایو. ای آی داده‌ها را در مسیرها، برای ایجاد نقشه‌های سه‌بعدی با کیفیت بالا به جهت پشتیبانی از فناوری خودران، جمع‌آوری می‌کند.
جستجوی معماری عصبی (NAS) روشی برای اتوماتیک کردن طراحی شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) است و یک مدل کاربردی در زمینه یادگیری ماشین است. NAS برای طراحی شبکه‌هایی همتراز یا بهتر از طراحی‌ دستی معماری استفاده شده است. روش‌های NAS را می‌توان بر اساس فضای جستجو، استراتژی جستجو و استراتژی تخمین عملکرد مورد استفاده طبقه‌بندی کرد: · فضای جستجو، انواع شبکه های عصبی مصنوعی با امکان طراحی و قابلیت بهینه سازی را مشخص می کند. · استراتژی جستجو رویکرد مورد استفاده برای کشف فضای جستجو را تعریف می کند. · استراتژی تخمین عملکرد،
جستجو را تعریف می کند. · استراتژی تخمین عملکرد، عملکرد یک شبکه عصبی مصنوعی ممکن را از روی طراحی آن (بدون ساخت و آموزش آن) ارزیابی می کند. NAS، با بهینه سازی هایپرپارامتر و فرا یادگیری ارتباط نزدیکی دارد و یکی از زیر شاخه های یادگیری ماشین خودکار (AutoML) است. یادگیری تقویتی. یادگیری تقویتی (RL) می تواند زیربنای استراتژی جستجوی NAS باشد. زوف و همکاران، NAS را با هدف قرار دادن مجموعه داده CIFAR-10 از طریق RL اعمال کردند و به معماری شبکه ای دست یافتند که با نرخ خطای 3.65 ، به عبارتی 0.09 درصد بهتر و 1.05
نرخ خطای 3.65 ، به عبارتی 0.09 درصد بهتر و 1.05 برابر سریعتر از یک مدل طراحی شده دستی مرتبط با بهترین معماری، طراحی شده دستی رقابت می کند. در مدل ارائه شده، مجموعه داده Penn Treebank، یک سلول تکراری را تشکیل می‌دهد که عملکرد بهتری نسبت به LSTM دارد. در مدل‌سازی زبان کاراکتر PTB، به ازای هر کاراکتر 1.214 بیت به دست آمد. معمولا یادگیری یک معماری مدل روی یک مجموعه داده بزرگ بصورت مستقیم فرآیندی زمانبر است. NASNet با انتقال یک بلوک طراحی شده برای یک مجموعه داده کوچک به یک مجموعه داده بزرگتر به این مسئله
داده کوچک به یک مجموعه داده بزرگتر به این مسئله پرداخت. به منظور بازگرداندن نگاشت‌های ویژگی هنگام پیچش یک نگاشت ویژگی ورودی دو عملکرد اصلی انجام می‌دهند، این طراحی محدود به استفاده از دو نوع سلول پیچشی است: سلول‌های عادی که نگاشت هایی با وسعت (ارتفاع و عرض) یکسان را برمی‌گردانند و سلول‌های کاهشی که در آن ارتفاع و عرض نگاشت ویژگی بازگشتی به میزان دو برابر کاهش می یابد. برای سلول کاهشی، عملیات اولیه اعمال شده بر روی ورودی های سلول از گام دو (برای کاهش ارتفاع و عرض) استفاده می کند. جنبه یادگیری طراحی شامل
و عرض) استفاده می کند. جنبه یادگیری طراحی شامل عناصری از قبیل لایه(های) پایینی هر لایه بالاتر به عنوان ورودی، تغییرات اعمال شده در آن لایه و ادغام چندین خروجی در هر لایه بود. در مثال مورد مطالعه، بهترین لایه (یا "سلول") پیچشی برای مجموعه داده CIFAR-10 طراحی شد و سپس با روی هم قرار دادن نسخه هایی از این سلول، هر کدام با پارامترهای خاص خود، روی مجموعه داده ImageNet اعمال شد. این رویکرد دقت 82.7% top-1 و 96.2% top-5 را به همراه داشت. این امر با هزینه 9 میلیارد FLOPS کمتر -کاهش 28 درصدی- از بهترین معماری های
FLOPS کمتر -کاهش 28 درصدی- از بهترین معماری های اختراع شده توسط انسان انجام شد. سیستم همچنان در سطوح مختلف محاسباتی از جایگزین طراحی شده دستی بهتر بود. ویژگی‌های تصویری که از طبقه‌بندی تصویر به دست می‌آیند را می‌توان به سایر مسائل بینایی رایانه منتقل کرد، به عنوان مثال، برای تشخیص اشیا، سلول های آموخته شده با چارچوب Faster-RCNN ادغام شده اند و عملکرد را تا 4.0٪ در مجموعه داده COCO ارتقا می دهند. در اصطلاح جستجوی معماری عصبی کارآمد (ENAS)، یک کنترل کننده با یادگیری جستجوی زیرگراف بهینه در یک گراف بزرگ است
یادگیری جستجوی زیرگراف بهینه در یک گراف بزرگ است که معماری ها را کشف می کند. به کنترل کننده با شیب خط مشی، آموزش داده می شود تا زیرگرافی را انتخاب کند که نتیجه مورد انتظار مجموعه اعتبار سنجی را به حداکثر برساند. مدل مربوط به زیرگراف نیز برای به حداقل رساندن افت آنتروپی متقاطع استاندارد، آموزش داده شده است. چندین مدل‌ فرزند پارامترها را به اشتراک می‌گذارند، ENAS به ساعت‌های GPU کمتری نسبت به سایر رویکردها و 1000 برابر کمتر از NAS «استاندارد» نیاز دارد. در CIFAR-10، طراحی ENAS به خطای آزمون 2.89% رسید که
CIFAR-10، طراحی ENAS به خطای آزمون 2.89% رسید که قابل مقایسه با NASNet است و در Penn Treebank، طرح ENAS به پیچیدگی آزمایشی 55.8 رسید. تکامل. چندین گروه، از الگوریتم‌های تکاملی برای NAS استفاده می‌کنند. جهش‌ در زمینه ANNهای در حال تکامل، عملیاتهاشی مانند افزودن یک لایه، حذف یک لایه یا تغییر نوع یک لایه (به عنوان مثال، از کانولوشن به ادغام) هستند. در CIFAR-10، تکامل و RL عملکرد مشابهی داشتند، در حالی که هر دو روش از جستجوی تصادفی بهتر عمل کردند. تپه نوردی. گروهی دیگر، از روش تپه‌نوردی استفاده کردند که
گروهی دیگر، از روش تپه‌نوردی استفاده کردند که مورفیسم‌های شبکه را به کار گرفتند. این رویکرد نتایج رقابتی به همراه داشته و به منابعی با مرتبه بزرگی مشابهی به عنوان آموزش یک شبکه واحد نیاز داشت. به عنوان مثال، در CIFAR-10، این روش، شبکه ای با نرخ خطای کمتر از 5% را در 12 ساعت روی یک GPU واحد، طراحی و آموزش داد. جستجوی چند هدفه. در حالی که بیشتر رویکردها صرفا بر یافتن معماری با حداکثر عملکرد پیش‌بینی تمرکز می‌کنند، اما اهداف دیگری مانند مصرف حافظه، اندازه مدل یا زمان استنتاج (یعنی زمان لازم برای به دست آوردن
یا زمان استنتاج (یعنی زمان لازم برای به دست آوردن یک پیش‌بینی) برای اکثر برنامه‌های کاربردی، مد نظر هستند. به همین دلیل، محققان یک جستجوی چند هدفه ایجاد کردند. LEMONADE یک الگوریتم تکاملی است که از لامارکیسم برای بهینه سازی کارآمد اهداف چندگانه استفاده کرده است. در هر نسل، شبکه‌های فرزند برای بهبود جبهه پارتو با توجه به جمعیت فعلی شبکه‌های عصبی مصنوعی ایجاد می‌شوند. ادعا می شود که معماری عصبی یک NAS چندهدفه، مبتنی بر RL و منابع با تعبیه شبکه و پیش بینی عملکرد است. تعبیه شبکه یک شبکه موجود را به صورت یک
است. تعبیه شبکه یک شبکه موجود را به صورت یک بردار تعبیه قابل آموزش رمزنگاری می کند. بر اساس تعبیه، یک شبکه کنترل کننده، تبدیلات شبکه هدف را ایجاد می کند. یک تابع پاداش چند هدفه، دقت شبکه، منابع محاسباتی و زمان آموزش را مد نظر قرار می دهد. پاداش توسط چندین شبکه شبیه‌سازی عملکرد که از قبل آموزش دیده یا با شبکه کنترل‌کننده آموزش داده شده‌اند، پیش‌بینی می‌شود. شبکه کنترل کننده از طریق شیب خط مشی آموزش داده می شود. پس از یک اصلاح، شبکه حاصل توسط هر دو پارامتر شبکه دقت و شبکه زمان آموزش ارزیابی می گردد. نتایج
شبکه دقت و شبکه زمان آموزش ارزیابی می گردد. نتایج توسط یک موتور پاداش ترکیب می شوند که خروجی خود را به شبکه کنترل کننده باز می گرداند. مدل های تک شات. همانطور که در مقالات NASNet، mNASNet و MobileNetV3 توضیح داده شده است، RL یا NAS مبتنی بر تکامل به هزاران روز جستجو/آموزش GPU برای دستیابی به نتایج پیشرفته بینایی کامپیوتری نیاز دارد. برای کاهش هزینه محاسباتی، بسیاری از روش های اخیر NAS بر ایده اشتراک وزن تکیه دارند. در این رویکرد از یک ابرشبکه واحد (همچنین به عنوان مدل تک شات شناخته می شود) به عنوان فضای
به عنوان مدل تک شات شناخته می شود) به عنوان فضای جستجو استفاده می شود که در آن وزن ها بین تعداد زیادی از زیرمعماری های مختلف که دارای لبه های مشترک هستند، به اشتراک گذاشته می شود، که هر کدام به عنوان یک مسیر در سوپرنت در نظر گرفته می شوند. ایده اصلی این است که یک ابرشبکه را آموزش دهیم که به جای تولید و آموزش مستقل هزاران شبکه، گزینه های زیادی را برای طراحی نهایی در بر می گیرد. علاوه بر پارامترهای آموخته شده، مجموعهای از پارامترهای معماری یاد می گیرند که یک ماژول را بر دیگری ترجیح دهند. چنین روش هایی، منابع
را بر دیگری ترجیح دهند. چنین روش هایی، منابع محاسباتی مورد نیاز را تنها به چند روز GPU کاهش می دهند. کارهای اخیر بیشتر این پارادایم تقسیم وزن را با حذف مداوم فضای جستجو ترکیب می کند که استفاده از روش های بهینه سازی مبتنی بر شیب خط را امکان پذیر می کند. به طور کلی این رویکردها به عنوان NAS قابل تمایز شناخته می شوند و در کاوش فضای جستجوی معماری های عصبی بسیار کارآمد هستند. بدیهی است که NAS متمایز با استفاده از بخشی از زمان جستجوی مورد نیاز روش‌های جستجوی مبتنی بر RL، نتایج رقابتی را تولید می‌کند. برای مثال،
بر RL، نتایج رقابتی را تولید می‌کند. برای مثال، FBNet (که مخفف شبکه برکلی فیس‌بوک است) نشان داد که جستجوی مبتنی بر ابرشبکه، شبکه‌هایی را تولید می‌کند که از منحنی تبادل سرعت-دقت mNASNet و MobileNetV2 در مجموعه داده‌های طبقه‌بندی تصویر ImageNet بهتر عمل می‌کنند. FBNet این کار را با بیش از 400 برابر زمان جستجوی کمتری نسبت به mNASNet انجام می دهد. علاوه بر این، SqueezeNAS نشان داد که NAS مبتنی بر ابرشبکه، شبکه‌های عصبی را تولید می‌کند که از منحنی تبادل سرعت-دقت MobileNetV3 در مجموعه داده‌های تقسیم‌بندی معنایی
MobileNetV3 در مجموعه داده‌های تقسیم‌بندی معنایی Cityscapes بهتر عمل می‌کند، و SqueezeNAS بیش از 100 برابر زمان جستجوی کمتری را نسبت به جستجوی مبتنی بر RL نویسندگان MobileNetV3 استفاده می‌کند.
پشته کی‌دی یک ساختار داده در علوم رایانه است که یک صف اولویت چند بعدی را بدون نیاز به فضای اضافی پیاده سازی می‌کند. این حالت تعمیم پشته است که امکان درج صحیح ، پرس و جو از حداقل عنصر و حذف حداقل عنصر را در هر یک از ابعاد k فراهم می کند و بنابراین شامل پشته دو سر به عنوان یک مورد خاص می‌شود. ساختار. با توجه به مجموعه‌ای از n عضو ، که در آن هر کدام k کلید دارند، پشته (K-D) آنها را در یک درخت دودویی سازماندهی می‌کند که مستلزم دو شرط است: 1- این یک درخت دودویی کامل است، به این معنی که پر است احتمالاً به جز
کامل است، به این معنی که پر است احتمالاً به جز آخرین لایه، جایی که باید از سمت چپ پر شود. 2- مستلزم ترتیب پشته (K-D) است. خاصیت ترتیب پشته (K-D) مشابه خاصیت پشته برای پشته های معمولی است. یک پشته نظم پشته (K-D) را حفظ می کند اگر: گره در ریشه دارای اولین و کوچکترین ویژگی کل درخت باشد. هر گره دیگر (V) که ریشه نیست، به گونه‌ای است که پدر آن (W) کوچک ‌ترین ویژگی I ام را از زیردرختی که توسط پدر ریشه دارد، داشته باشد، آنگاه (V) دارای کوچک‌ ترین (I mod k)+1 امین ویژگی از کل زیردرخت ریشه ‌دار با (V) را دارد. یکی
ویژگی از کل زیردرخت ریشه ‌دار با (V) را دارد. یکی از پیامدهای این ساختار این است که اولین ویژگی کوچکترین عنصر به‌طور عادی در ریشه خواهد بود، و علاوه بر این همه کوچکترین ویژگی عناصر I ام برای هر I در اولین سطح k قرار خواهند داد. عملیات. ایجاد یک پشته (K-D) از n عضو مرتبه زمانی O(n) دارد. و در طی آن عملیات زیر اجرا می شوند: 1- درج یک عنصر جدید در زمان O (log n) 2- عنصر را با یک کلید حداقل در هر یک از ابعاد در زمان ثابت برگردانید 3- حذف یک عنصر با حداقل کلید در هر بعد در زمان O(log n) 4- حذف یا تغییر یک عضو
در هر بعد در زمان O(log n) 4- حذف یا تغییر یک عضو دلخواه در پشته در زمان O(log n) با فرض اینکه موقعیت آن در پشته مشخص باشد نکته مهم، ثابت پنهان در این عملیات ها به‌طور نمایی که k )تعداد ابعاد( باشد بزرگ است، بنابراین پشته‌های (K-D) برای برنامه‌هایی با ابعاد بسیار زیاد کاربردی نیستند.
معلومه منت المیداح (عربی:"المعلومة منت المیداح") (مشهور به «معلومه»؛ متولد ۱ اکتبر ۱۹۶۰)، یک آواز خوان، آهنگ نویس و سیاستمدار اهل موریتانی است. او که در جنوب-غرب کشور در یک خانواده متبحر در موسیقی سنتی موریتانی بزرگ شد، نخستین بار زمانی که دوازده سال سن داشت اجراء کرد و مدت کوتاهی پس از آن به کنسرت‌های انفرادی آغاز نمود. نخستین آهنگ او با عنوان «حبیبی حبیتو» به شدت از نحوه برخورد شوهران با خانم‌های آنها، انتقاد کرد. هرچند این موفقیت‌ها سریع بود، اما باعث اعتراض شدید از جانب طبقه حاکم سنتی گردید. پس از اینکه
شدید از جانب طبقه حاکم سنتی گردید. پس از اینکه با اکراه در سن نوجوانی به سوی ازدواج سوق داده شد، معلومه تا سال ۱۹۸۶ میلادی از آواز خوانی دست کشید. او با ترکیب نمودن موسیقی سنتی با بلوز، جاز و الکترو توانست سبک منحصر به فرد خود را ایجاد کند. او که با آهنگ در مورد موضوعات بحث برانگیز مانند زندگی زناشویی، فقر و نابرابری در تلویزیون ظاهر می‌شد، در اوایل دهه ۱۹۹۰ در مریتانی سانسور می‌گردید، اما او در اواخر این دهه در خارج از کشور به آوازخوانی آغاز کرد. پس از اینکه این ممانعت برطرف گردید، او دوباره به حرفه آواز
این ممانعت برطرف گردید، او دوباره به حرفه آواز خوانی و ثبت خود روی آورده و به شهرت رسید، بویژه در میان نسل جوانتر. آلبوم چهارم وی بنام کنو (۲۰۱۴) شامل غزلیاتی است که نظریات او در مورد حقوق بشر و جایگاه زنان در اجتماع را اظهار می‌کند. علاوه بر آواز خوانی، معلومه همچنین برای محافظت از موسیقی کشور خود مبارزه نموده و جداً از حکومت درخواست کرد تا یک مدرسه موسیقی بسازد، وی همچنین برای حمایت از میراث موسیقی، بنیاد شخصی خود را تأسیس نموده و در ۲۰۱۴ میلادی جشنواره موسیقی خود را تأسیس کرد. او در ۲۰۰۷ میلادی به عنوان
خود را تأسیس کرد. او در ۲۰۰۷ میلادی به عنوان سناتور انتخاب گردید که نخستین سیاستمدار از طبقه خودش بود، اما طی سال بعدی پس از کوتاهی دستگیر گردید. پس از برگزاری مجدد انتخابات در ۲۰۰۹ میلادی، او از حزب مخالف اچ-شورا دوباره سناتور شد و مسئولیت‌های ویژهٔ مرتبط با محیط زیست به وی داده شد. این امر باعث شد تا او در ۲۰۱۱ میلادی سفیر حسن نیت سازمان IUCN برای آفریقای مرکزی و جنوبی شود. در دسامبر ۲۰۱۴، او اعلام کرد که از حزب مخالف به حزب حاکم که اتحاد برای جمهوری بود می‌رود، چون از نظر او با بودن در این حزب می‌تواند
می‌رود، چون از نظر او با بودن در این حزب می‌تواند به پیشرفت کشور خود کمک بیشتری کند. کارهای او از جانب کشورهای فرانسه و ایالات متحده مورد تقدیر قرار گرفته‌است، فرانسه نشان شوالیه لژیون دونور را به وی اعطاء کرد و سفیر ایالات متحده در موریتانی، لقب زن شجاع موریتانی را به او داد. دوران کودکی. معلومه منت مختار در ناحیه مذرذره در استان ترارزه که در جنوب-غرب موریتانی واقع شده‌است به تاریخ ۱ اکتبر ۱۹۶۰ متولد گردید، ۱۹۶۰ سالی است که این کشور استقلال خود را از فرانسه بدست آورد. او در یک خانواده گریو به دنیا آمد و
بدست آورد. او در یک خانواده گریو به دنیا آمد و در یک روستا ریگستانی کوچک بنام چراتی که در جنوب مذرذره در غرب آفریقا واقع شده‌است، بزرگ شد.
فلات مورج (به ایتالیایی: Altopiano delle Murge) یک فلاتکارست مستطیل شکل در جنوب ایتالیا است. بیشتر آن در پولیا قرار دارد و با منطقه فرعی معروف به مورگیا یا لو مورژ مطابقت دارد. این فلات عمدتاً در کلان‌شهر باری و استان بارلتا-آندریا-ترانی قرار دارد، اما به استان‌های بریندیزی و تارانتو در جنوب و به ماترا در باسیلیکاتا در غرب امتداد دارد. باور بر این است که این نام از واژه لاتین "murex" به معنای «سنگ تیز» گرفته شده‌است. این فلات از نظر زمین‌شناسی تا حد زیادی همگن است و بیشتر بر روی سازندهای سنگ آهکی قرار
همگن است و بیشتر بر روی سازندهای سنگ آهکی قرار گرفته‌است و رسوبات ترا روسا نیز در این دنباله وجود دارد. سنگ‌ها عمدتاً آهکی از دوران کرتاسه هستند، به طوری که چشم‌اندازهای کرتاسه‌ای زیادی در این منطقه یافت می‌شود، مانند گودال‌ها و غارها. بزرگ‌ترین دولین‌ها در نزدیکی آلتامورا، گراوینا و مولفتا قرار دارند. در نزدیکی کاستلانا گروته غارهای کاستلانا قرار دارند که مهمترین آنها در منطقه آپولیا هستند. بلندترین نقطه این فلات مونته کاچیا با ارتفاع ۶۷۹ متر است.
تامی کالدول (متولد ۱۱ اوت ۱۹۷۸) یک صخره‌نورد آمریکایی است که در صخره‌نوردی ورزشی، سنگ نوردی سنتی سخت، صخره‌نوردی سرعتی دیواره بزرگ و صخره‌نوردی آزاد با دیواره بزرگ موفق شده‌است. کالدول اولین کسی است که صعود آزاد را از چندین مسیر کوه ال کاپیتان در پارک ملی یوسمیتی انجام داد در سال ۲۰۱۵، "نشنال جئوگرافیک" کالدول را «به‌طور مسلم بهترین صخره‌نورد روی زمین» نامید. گروگان گرفته‌شدن در قرقیزستان. کالدول و کوهنوردان دیگر، بت رودن، جان دیکی و جیسون اسمیت در اوت ۲۰۰۰ به مدت شش روز توسط شورشیان قرقیزستان گروگان گرفته
به مدت شش روز توسط شورشیان قرقیزستان گروگان گرفته شدند. کالدول وقتی با یکی از گروگان گیران به نام روانشان شریپوف تنها شد، او را از صخره هل داد و متعاقباً نزد سربازان دولتی گریخت. آنها بعداً فهمیدند که شریپوف از سقوط جان سالم به در برده‌است. کتابی در مورد این گروگان‌گیری با نام "بر فراز لبه: داستان واقعی ربوده شدن و فرار چهار کوهنورد آمریکایی در کوه‌های آسیای مرکزی" توسط گرگ چایلد نوشته شده‌است. و سال بعد مقاله ای در ادامه آن با عنوان "بازگشت از لبه" در مجله Outside منتشر شد. همچنین کالدول یک سخنرانی ضبط
Outside منتشر شد. همچنین کالدول یک سخنرانی ضبط شده با نام «چگونه گروگان شدن و از دست دادن انگشت او را به یک کوهنورد بهتر تبدیل کرد» دربارهٔ این واقعه منتشر کرد.
کیم کیونگ نام (؛ زادهٔ ۲۱ دسامبر ۱۹۸۹) بازیگر اهل کره جنوبی است. او بیشتر به خاطر ایفای نقش در "دفترچه زندان" (۲۰۱۷–۲۰۱۸)، "بیا و بغلم کن" (۲۰۱۸)، "سرزمین ستارگان" (۲۰۱۸)، "بازرس ویژه کار" (۲۰۱۹)، "" (۲۰۲۰) و "خواهران انقلابی" (۲۰۲۱) شناخته می‌شود.
کلیساهای صخره ای در منطقه ماترا که عمدتاً در اوایل قرون وسطی تأسیس شده‌اند، ساختمان‌هایی هستند که روی صخره ساخته شده‌اند و در طول زمان دستخوش دگرگونی‌های مختلف کاربری شدند و به خانه یا پناهگاه حیوانات تبدیل شدند. آنها شاهد مهمی از حضور جوامع راهبان بندیکتین، لومبارد و بیزانس هستند. کلیساهای صخره ای اغلب حاوی نقاشی‌های دیواری و عناصر مجسمه‌ای هستند که علاوه بر عملکرد تزئینی، تفکر و نیایش را برانگیخته است. در قرون وسطی جوامع کوچکی از مردم غیر روحانی و راهبانی که از نواحی کاپادوکیه، ارمنستان، سوریه و آسیای
که از نواحی کاپادوکیه، ارمنستان، سوریه و آسیای صغیر مهاجرت کرده بودند، پس از تغییر کاربری آنها به این غارها پناه بردند که تبدیل به محل عبادت با تزئینات بیزانسی شدند. نقاشی‌های دیواری، آنها را با هنر و فرهنگ شرقی در کل منطقه غنی می‌کند.
نبرد دوم پانی‌پت به تاریخ ۵ نوامبر ۱۵۵۶ میلادی میان پادشاه هندو به‌نام هیمو و نیروهای امپراتوری گورکانی، جلال الدین محمد اکبر رخ داد. هیمو چند هفته قبل شهرهای دهلی و آگره را پس از مغلوب نمودن نیروهای گورکانی به رهبری تاردی بیگ‌خان در جنگ دهلی، تصرف نموده و خود را طی یک تاج‌گذاری در پورانا کویلا در دهلی راجا ویکرامادیتا اعلام کرده بود. اکبر و محافظ وی بایرام خان پس از این‌که از شکست آگره و دهلی آگاه شدند، به سوی پانی‌پت حرکت کردند تا قلمرو از دست رفته را پس بگیرند. دو ارتش در منطقه پانی‌پت و در فاصله نه
پس بگیرند. دو ارتش در منطقه پانی‌پت و در فاصله نه چندان دور از محل نبرد اول پانی‌پت که در ۱۵۲۶ رخ داده بود، به مصاف هم رفتند. هیمو و نیروهای وی به لحاظ تعداد قوا برتری داشتند. با این حال، هیمو درست در وسط جنگ بر اثر تیری که خورده بود مجروح شده و از هوش رفت. نیروهای وی با دیدن افتادن رهبر شان دچار وحشت شده و از هم پاشیدند. هیمو که بی‌هوش بود و با مرگ دست و پنجه نرم می‌کرد، دستگیر گردیده و متعاقباً با فرمان اکبر توسط بایرام خان سر زده شد و نبرد با پیروزی قاطع قوای گورکانی به پایان رسید. پس‌زمینه. نصیرالدین
قوای گورکانی به پایان رسید. پس‌زمینه. نصیرالدین همایون که جانشین بابر، مؤسس امپراتوری گورکانی بود، میراث خود را از دست داد و شیر شاه سوری وی را از هندوستان متواری ساخت، سوری سپس امپراتوری سور را در ۱۵۴۰ میلادی تأسیس کرد. دهلی و آگره در دست شیر شاه افتاد، اما وی چندی بعد در ۱۵۴۵ میلادی در کلنجار وفات کرد. پسر جوان‌تر وی به‌نام اسلام شاه سوری جانشین وی شد که یک حاکم توان‌مند بود. با این وجود، هنگام مرگ وی در ۱۵۵۴ میلادی، امپراتوری سوری درگیر جنگ‌های جانشینی گردیده و با شورش و از دست دادن ولایات دچار گردید.
گردیده و با شورش و از دست دادن ولایات دچار گردید. همایون از این اختلافات استفاده نمود تا آنچه را از دست داده بود مجدداً تصرف نماید و گورکانیان به تاریخ ۲۳ ژوئیه ۱۵۵۵ سکندر شاه سوری را مغلوب نموده و نهایتاً دوباره کنترل دهلی و آگره را در دست گرفتند. جانشین برحق اسلام شاه که پسر دوازده ساله وی به ‌نام فیروز خان بود، توسط مربی‌اش به قتل رسید، مربی وی که عادل شاه سوری نام داشت بر تخت نشست. اما، حاکم جدید به‌جای اداره امور دولت بیشتر به خوش‌گذرانی علاقه‌مند بود. اداره امور بیشتر به هیمو محول شده بود، هیمو یک
اداره امور بیشتر به هیمو محول شده بود، هیمو یک همکار قدیمی شیرشاه سوری از ریواری بود، وی که با شرایط متواضع بزرگ شده بود، هم به عنوان وزیر عادل شاه و هم به عنوان جنرال ارتش سوری خدمت می‌کرد. زمانی که همایون در ۲۷ ژانویه ۱۵۵۶ وفات کرد، او در بنگال بود. مرگ امپراتور گورکانی فرصتی ایده‌آل را برای هیمو فراهم کرد تا گورکانیان را شکست داده و قلمرو از دست رفته را پس گیرد. هیمو حملات شدید را از بنگال آغاز نموده و گورکانیان را از مناطق بایانا، ایتاوا، بهارتانا، بیدونا، لکنا، سمبال، کالپی و نارنول بیرون کرد. حاکم
لکنا، سمبال، کالپی و نارنول بیرون کرد. حاکم آگره که از تهاجم قریب‌الوقوع هیمو خبردار شد، بلافاصله شهر را تخلیه نموده و بدون هیچ مبارزه‌ای از شهر فرار کرد. هیمو با تعقیب نمودن حاکم آگره به تغلق‌آباد که قریه‌ای در اطراف دهلی است رسید، وی در آنجا به نیروهای حاکم دهلی مغول به‌نام تاردی بیگ خان حمله نموده و وی را در جنگ تغلق‌آباد مغلوب کرد. وی تنها پس از یک روز جنگ به تاریخ ۷ اکتبر ۱۵۵۶ دهلی را در تصرف خود درآورد و با اخذ عنوان ویکرامادیتا (یا بیکرام‌جیت) ادعای سلطنت نمود. آغاز جنگ. پس از شنیدن خبر فاجعه‌آمیز
سلطنت نمود. آغاز جنگ. پس از شنیدن خبر فاجعه‌آمیز از تغلق‌آباد، جانشین همایون که پسر ۱۳ ساله وی، جلال الدین محمد اکبر بود، همراه با محافظ خود به‌نام بایرام خان به سوی دهلی شتافت. از بخت بلند، علی قلی خان شایبانی (بعداً مشهور به خانِ زمان) که از قبل با ۱۰٬۰۰۰ سواره نظام قدرت‌مند به عنوان پیش قراول فرستاده شده بود، شانس خود را آزمایش نموده و بر توپ‌خانه‌های هیمو که توسط محافظین ضعیف انتقال داده می‌شدند حمله کرد. وی به آسانی توانست تمامی توپ‌خانه‌ها را از افغان‌ها که سلاح‌ها را رها نموده و بدون هیچ جنگی فرار
که سلاح‌ها را رها نموده و بدون هیچ جنگی فرار کردند، بگیرد. این امر قرار بود بهای سنگینی به هیمو در پی داشته باشد. ارتش گورکانی به تاریخ ۵ نوامبر ۱۵۵۶ با ارتش هیمو در میدان جنگ تاریخی پانی‌پت روبرو شد. اکبر و بایرام خان در عقب قوا و هشت مایل دورتر از میدان جنگ باقی ماندند. تشکیلات جنگی. ارتش گورکانی با علی قلی خان شیبانی و ۱۰٬۰۰۰ سواره نظام‌ش در مرکز رهبری می‌شد، سکندر خان ازبک در جناح راست و عبدالله خان ازبک در جناح چپ قرار داشتند. نیروهای طلیعه‌دار توسط حسین قلی بیگ و شاه قلی مهرمان رهبری می‌گردید و شامل
قلی بیگ و شاه قلی مهرمان رهبری می‌گردید و شامل گروه ترک‌های تحت رهبری بایرام خان نیز می‌گردید. ارتش هیمو از نظر تعداد برتری داشت و نیروهای وی شامل ۳۰٬۰۰۰ سواره نظام قدرت‌مند متشکل از اسب سواران افغان و به تعداد نزدیک به ۵۰۰ فیل بود. هر فیل جنگی با صفحه‌های زرهی محافظت شده و بر بر آن‌ها تفنگ‌داران و کمانداران قرار داشتند. هیمو شخصاً ارتش خود را در جنگ رهبری می‌کرد و بر بالای فیلی که "هاوای" نام داشت نشسته بود. جناح چپ وی توسط خواهرزاده‌ش به‌نام رامیا و جناح چپ ارتش وی توسط شادی خان کاکر هدایت می‌شد. ارتش وی
ارتش وی توسط شادی خان کاکر هدایت می‌شد. ارتش وی یک نیروی مجرب و با اعتماد به نفس بود و هیمو تا آن زمان در ۲۲ جنگ، از بنگال تا پنجاب، برنده شده بود. اما در این جنگ، هیمو هیچ توپ‌خانه‌ای نداشت. نبرد. هیمو تهاجم را شروع کرد و فیل‌های خود را به جناح‌های راست و چپ ارتش گورکانی رها کرد. آن عده از سربازانی که از لگام گسیختگی فیل‌ها فرار می‌کردند، به‌جای این که عقب‌نشینی کنند، تصمیم می‌گرفتند تا به جناح‌های ارتش رفته و به طلیعه داران سواره نظام هیمو حمله کنند و با توانایی برتری که در کمان‌داری داشتند آن‌ها را از
توانایی برتری که در کمان‌داری داشتند آن‌ها را از بین ببرند. نیروهای مرکزی گورکانی نیز پیشروی نموده و در نزدیکی یک آب‌کند تنگ و عمیق در حالت دفاعی موقعیت گرفتند. نه فیل‌های و نه سواره نظام هیمو قادر نبودند از این دره تنگ عبور نموده و خود را به دشمن برسانند، نیروهای هیمو در این زمان در معرض سلاح‌های که از جانب گورکانیان پرتاب می‌شد قرار داشتند. هم‌زمان، سواره نظام مغول با اسب‌های تند شان توانسته بودند راه خود را به پهلوها و عقب دشمن که افغان‌ها قرار داشتند باز نموده و فیل‌ها را هدف بگیرند، این نیروهای
باز نموده و فیل‌ها را هدف بگیرند، این نیروهای گورکانی یا بر پاهای این حیوانات بزرگ ضربه می‌زدند یا راکب آن را از بین می‌بردند. هیمو مجبور شد فیل‌های خود را به عقب براند و حمله افغان‌ها آرام‌تر شد. علی قلی خان که متوجه کاهش حمله افغان‌ها شد، سواره نظام خود را به بیرون رهبری نموده و نیروهای افغان را محاصره نموده و بر مرکز آن‌ها از عقب حمله کرد. هیمو که میدان جنگ را از هوده خود از بالا نظارت می‌کرد، بی‌درنگ به سوی این نیروها شتاب نمود تا ضد حمله نماید. حتی پس از این‌که افتادن شادی خان کاکر و یاور توانای دیگر