payamvha/North_RAG huggingface dataset:
حیوان اخلاقی () کتابی است در سال ۱۹۹۴ توسط روزنامه‌نگار رابرت رایت که در آن نویسنده بسیاری از جنبه‌های زندگی روزمره را از طریق زیست‌شناسی فرگشتی بررسی می‌کند. خلاصه. رایت بسیاری از جنبه‌های زندگی روزمره را از طریق زیست‌شناسی تکاملی بررسی می‌کند. او توضیحات داروینی برای رفتار و روان‌شناسی انسان، پویایی‌ها و ساختارهای اجتماعی و همچنین روابط افراد با معشوق، دوستان و خانواده ارائه می‌دهد. رایت به‌طور گسترده از نشریات معروف‌تر چارلز داروین، از جمله «خاستگاه گونه‌ها» (۱۸۵۹)، اما همچنین از تواریخ و نوشته‌های شخصی
(۱۸۵۹)، اما همچنین از تواریخ و نوشته‌های شخصی خود وام گرفته و اصول رفتاری را با مثال‌های زندگی‌نامه‌ای خود داروین نشان می‌دهد. در بخشی از این کتاب آمده‌است «ما طوری طراحی نشده‌ایم که روی سکوهای شلوغ مترو بایستیم، یا در حومه شهر با افرادی که هرگز با آنها صحبت نمی‌کنیم زندگی کنیم، یا استخدام یا اخراج شویم، یا اخبار عصر را تماشا کنیم. این ناهماهنگی (عدم تطابق فرگشتی) بین زمینه‌های طراحی ما و زندگی ما احتمالاً مسئول آسیب‌شناسی روانی بسیار و همچنین رنج بسیار از نوع کمتر دراماتیک است.» (حیوان اخلاقی، فصل ۲: نر و
کمتر دراماتیک است.» (حیوان اخلاقی، فصل ۲: نر و ماده - بازی خدا)
تادئوش کندرات (؛ – ) بازیگر اهل لهستان بود. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "عروسک" و "آسایشگاه ساعت‌شنی" اشاره کرد. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون نشان دهمین سالگرد خلق لهستان شده‌است.
چرنیتسا (؛ ) روستایی در گمینا گاشوویتسه واقع در استان سیلسیان است که در استان سیلسیان در جنوب لهستان قرار دارد. این روستا در ۵ کیلومتری جنوب غربی گاشوویتسه (استان سیلسیان)، ۱۱ کیلومتری غرب ربنیک و ۴۷ کیلومتری جنوب غربی کاتوویتسه واقع شده‌است. مساحت این روستا ۵٫۱۸ کیلومتر مربع و جمعیتش در حدود ۲٬۱۰۰ است. این روستا زادگاه آهنگساز نامدار لهستانی هنریک گورتسکی است.
دانشگاه کانتربری مسیح چرچ (CCCU) یک دانشگاه دولتی واقع در کانتربری، انگلستان است. این کالج در سال ۱۹۶۲ به عنوان کالج کلیسای انگلستان برای تربیت معلم تأسیس شد. این دانشگاه در ابتدا به منظور رفع نیازهای مدارس کلیسا در زمان کمبود معلم تأسیس شد. کلاس‌ها در ابتدا در محل اقامتی مجاور کلیسای سنت مارتین برگزار می‌شد. بنیانگذار اصلی فردریک میسون بود. این کالج در سال ۲۰۰۵ وضعیت دانشگاه را دریافت کرد و نام جدیدی را به نام دانشگاه کانتربری کریست چرچ (CCCU) انتخاب کرد.
هیستوگرام گرادیان‌های گرا (HOG) یک توصیفگر ویژگی است که در بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر به منظور تشخیص اشیا استفاده می‌شود. این تکنیک، جهت‌گیری گرادیان را در بخش‌های محلی یک تصویر شمارش می‌کند. این روش شبیه هیستوگرام‌های جهت‌گیری لبه، توصیف‌گرهای تبدیل ویژگی تغییرناپذیر مقیاس، و زمینه‌های شکل است، اما از این جهت متفاوت است که بر روی شبکه‌ای متراکم از سلول‌های با فاصله یکنواخت محاسبه می‌شود و از نرمال‌سازی کنتراست محلی همپوشانی برای بهبود دقت استفاده می‌کند. رابرت کی مک کانل از شرکت تحقیقاتی Wayland اولین
رابرت کی مک کانل از شرکت تحقیقاتی Wayland اولین بار مفاهیم پشت HOG را بدون استفاده از اصطلاح HOG در یک درخواست ثبت اختراع در سال ۱۹۸۶ توصیف کرد. در سال ۱۹۹۴ این مفاهیم توسط آزمایشگاه تحقیقاتی میتسوبیشی الکتریک مورد استفاده قرار گرفت. با این حال، زمانی که ناونیت دالال و بیل تریگز، محققان مؤسسه ملی تحقیقات علوم کامپیوتر و اتوماسیون فرانسه (INRIA)، کار تکمیلی خود را در مورد توصیفگرهای HOG در کنفرانس بینایی کامپیوتری و تشخیص الگو (CVPR) ارائه کردند، استفاده از آن در سال ۲۰۰۵ گسترده شد). در این کار آنها بر روی
آن در سال ۲۰۰۵ گسترده شد). در این کار آنها بر روی تشخیص عابر پیاده در تصاویر ایستا تمرکز کردند، اگرچه از آن زمان آزمایش‌های خود را گسترش دادند تا تشخیص انسان در فیلم‌ها و همچنین انواع حیوانات و وسایل نقلیه رایج در تصاویر ثابت را شامل شود. تئوری. تفکر اساسی پشت توصیفگر هیستوگرام گرادیان‌های جهت دار این است که ظاهر و شکل شی محلی در یک تصویر را می‌توان با توزیع گرادیان‌های شدت یا جهت‌های لبه توصیف کرد. تصویر به مناطق کوچک متصل به نام سلول تقسیم می‌شود و برای پیکسل‌های درون هر سلول، یک هیستوگرام از جهت‌های
پیکسل‌های درون هر سلول، یک هیستوگرام از جهت‌های گرادیان کامپایل می‌شود. توصیفگر الحاق این هیستوگرام‌ها است. برای دقت بهتر، هیستوگرام‌های محلی را می‌توان با محاسبه اندازه‌گیری شدت در ناحیه بزرگ‌تری از تصویر، به نام بلوک، و سپس با استفاده از این مقدار برای عادی‌سازی تمام سلول‌های داخل بلوک، با کنتراست نرمال کرد. این عادی سازی منجر به تغییرناپذیری بهتری نسبت به تغییرات در روشنایی و سایه می‌شود. توصیفگر HOG چند مزیت کلیدی نسبت به سایر توصیفگرها دارد. از آنجایی که بر روی سلول‌های محلی کار می‌کند، به جز برای شی
که بر روی سلول‌های محلی کار می‌کند، به جز برای شی گرایی، نسبت به تبدیل‌های هندسی و فتومتریک ثابت است. چنین تغییراتی فقط در مناطق فضایی بزرگتر ظاهر می‌شود. علاوه بر این، همان‌طور که دالال و تریگز کشف کردند، نمونه‌برداری فضایی درشت، نمونه‌گیری جهت‌گیری دقیق و نرمال‌سازی فتومتریک محلی قوی اجازه می‌دهد تا زمانی که عابران پیاده وضعیت تقریباً عمودی خود را حفظ کنند، حرکات بدن فردی نادیده گرفته شود؛ بنابراین توصیفگر HOG به ویژه برای تشخیص انسان در تصاویر مناسب است. پیاده‌سازی الگوریتم. محاسبه گرادیان. اولین مرحله
پیاده‌سازی الگوریتم. محاسبه گرادیان. اولین مرحله محاسبه در بسیاری از آشکارسازهای ویژگی در پیش پردازش تصویر، اطمینان از نرمالایز شدن رنگ و مقادیر گاما است. همان‌طور که دالال و تریگز اشاره می‌کنند، این مرحله را می‌توان در محاسبات توصیفگر HOG حذف کرد، زیرا عادی سازی توصیفگر بعدی، به همان نتیجه می‌رسد؛ بنابراین پیش پردازش تصویر تأثیر شگرفی بر عملکرد ندارد. در عوض، اولین مرحله محاسبه، محاسبه مقادیر گرادیان است. متداول‌ترین روش استفاده از ماسک مشتق گسسته نقطه ای مرکز ۱ بعدی در یک یا هر دو جهت افقی و عمودی است.
مرکز ۱ بعدی در یک یا هر دو جهت افقی و عمودی است. به‌طور خاص، این روش نیازمند فیلتر کردن داده‌های رنگ یا شدت تصویر با هسته‌های فیلتر زیر است: دالال و تریگز ماسک‌های پیچیده‌تر دیگری مانند ماسک سوبل ۳×۳ یا ماسک‌های مورب را آزمایش کردند، اما این ماسک‌ها عموماً در تشخیص انسان در تصاویر ضعیف‌تر عمل کردند. آنها همچنین قبل از استفاده از ماسک مشتق، محو کردن گاوسی را آزمایش کردند، اما به‌طور مشابه دریافتند که حذف هر گونه محوی در عمل بهتر کار می‌کند. سطل‌بندی جهت‌ها. مرحله دوم محاسبه، ایجاد هیستوگرام سلولی است. هر
مرحله دوم محاسبه، ایجاد هیستوگرام سلولی است. هر پیکسل درون سلول بر اساس مقادیر یافت شده در محاسبه گرادیان، یک رای وزنی برای یک سطل هیستوگرام مبتنی بر جهت‌گیری می‌دهد. سلول‌ها می‌توانند مستطیل یا شعاعی شکل باشند و کانال‌های هیستوگرام به‌طور مساوی بین ۰ تا ۱۸۰ درجه یا ۰ تا ۳۶۰ درجه پخش می‌شوند، بسته به اینکه گرادیان «بدون جهت» یا «جهت‌دار» باشد. دالال و تریگز دریافتند که گرادیان‌های بدون علامت مورد استفاده در ارتباط با ۹ کانال هیستوگرام در آزمایش‌های تشخیص انسان خود بهترین عملکرد را داشتند، در حالی که اشاره
خود بهترین عملکرد را داشتند، در حالی که اشاره کردند که گرادیان‌های جهت‌دار منجر به پیشرفت‌های قابل‌توجهی در تشخیص برخی کلاس‌های دیگر شی، مانند اتومبیل یا موتور سیکلت می‌شوند. بلوک‌های توصیفگر. برای در نظر گرفتن تغییرات در روشنایی و کنتراست، نقاط قوت گرادیان باید به صورت محلی نرمال شوند، که مستلزم گروه‌بندی سلول‌ها با هم در بلوک‌های بزرگتر و به هم متصل مکانی است. سپس توصیفگر HOG بردار متصل شده اجزای هیستوگرام سلولی نرمال شده از تمام مناطق آن بلوک است. این بلوک‌ها معمولاً همپوشانی دارند، به این معنی که هر
بلوک‌ها معمولاً همپوشانی دارند، به این معنی که هر سلول بیش از یک بار به توصیفگر نهایی کمک می‌کند. دو هندسه بلوک اصلی وجود دارد: بلوک‌های مستطیلی R-HOG و بلوک‌های دایره ای C-HOG. بلوک‌های R-HOG به‌طور کلی شبکه‌های مربعی هستند که با سه پارامتر نشان داده می‌شوند: تعداد سلول در هر بلوک، تعداد پیکسل در هر سلول و تعداد کانال در هر سلول هیستوگرام. در آزمایش تشخیص انسان دالال و تریگز، پارامترهای بهینه چهار سلول ۸×۸ پیکسل در هر بلوک (۱۶×۱۶ پیکسل در هر بلوک) با ۹ کانال هیستوگرام یافت شد. علاوه بر این، آنها دریافتند
هیستوگرام یافت شد. علاوه بر این، آنها دریافتند که با اعمال یک پنجره مکانی گاوسی در هر بلوک قبل از جدول‌بندی آرای هیستوگرام به منظور وزن کمتر پیکسل‌ها در اطراف لبه بلوک‌ها، می‌توان بهبود جزئی در عملکرد به دست آورد. بلوک‌های R-HOG کاملاً شبیه به توصیف‌کننده‌های تبدیل ویژگی تغییرناپذیر مقیاس (SIFT) هستند. با این حال، علی‌رغم شکل‌گیری مشابه، بلوک‌های R-HOG در شبکه‌های متراکم در یک مقیاس منفرد بدون هم‌ترازی جهت محاسبه می‌شوند، در حالی که توصیفگرهای SIFT معمولاً در نقاط تصویر کلیدی پراکنده و تغییرناپذیر مقیاس
در نقاط تصویر کلیدی پراکنده و تغییرناپذیر مقیاس محاسبه می‌شوند و برای تراز کردن جهت‌گیری می‌چرخند. علاوه بر این، بلوک‌های R-HOG به همراه برای رمزگذاری اطلاعات فرم فضایی استفاده می‌شوند، در حالی که توصیفگرهای SIFT به تنهایی استفاده می‌شوند. بلوک‌های دایره‌ای HOG (C-HOG) را می‌توان در دو نوع یافت: آنهایی که دارای یک سلول منفرد و مرکزی هستند و آنهایی که دارای یک سلول مرکزی تقسیم زاویه‌ای هستند. علاوه بر این، این بلوک‌های C-HOG را می‌توان با چهار پارامتر توصیف کرد: تعداد سطل‌های زاویه ای و شعاعی، شعاع سطل
کرد: تعداد سطل‌های زاویه ای و شعاعی، شعاع سطل مرکزی و ضریب انبساط برای شعاع سطل‌های شعاعی اضافی. دالال و تریگز دریافتند که دو نوع اصلی عملکرد یکسانی ارائه می‌دهند و دو سطل شعاعی با چهار سطل زاویه ای، شعاع مرکزی ۴ پیکسل و ضریب گسترش ۲ بهترین عملکرد را در آزمایش خود ارائه می‌دهند (برای دستیابی به عملکرد خوب، بالاخره از این پیکربندی استفاده کنید). همچنین، وزن دهی گاوسی هنگام استفاده همراه با بلوک‌های C-HOG هیچ فایده ای نداشت. بلوک‌های C-HOG شبیه به توصیف‌کننده‌های زمینه شکل به نظر می‌رسند، اما به شدت از این
زمینه شکل به نظر می‌رسند، اما به شدت از این نظر متفاوت هستند که بلوک‌های C-HOG حاوی سلول‌هایی با کانال‌های جهت‌گیری متعدد هستند، در حالی که بافت‌های شکل تنها از یک تعداد وجود لبه در فرمول‌بندی خود استفاده می‌کنند. نرمال‌سازی بلوکی. دالال و تریگز چهار روش مختلف را برای نرمال‌سازی بلوک بررسی کردند. اگر formula_2 بردار غیر نرمال شده حاوی تمام هیستوگرام‌ها در یک بلوک معین باشد، formula_3 "k" -norm برای آن باشد formula_4 و formula_5 مقداری ثابت کوچک باشد. سپس ضریب عادی سازی می‌تواند یکی از موارد زیر باشد: در
ضریب عادی سازی می‌تواند یکی از موارد زیر باشد: در آزمایش‌های خود، دالال و تریگز دریافتند که طرح‌های L2-norm و L1-sqrt عملکرد مشابهی را ارائه می‌دهند، در حالی که L1-norm عملکرد کمی کمتر قابل اعتماد را ارائه می‌دهد. با این حال، هر سه روش بهبود بسیار قابل توجهی را نسبت به داده‌های غیرعادی نشان دادند. تشخیص اشیا. توصیفگرهای HOG می‌توانند به عنوان ویژگی برای الگوریتم یادگیری ماشین برای تشخیص شی مورد استفاده قرار گیرند. دالال و تریگز از توصیفگرهای HOG به عنوان ویژگی در ماشین بردار پشتیبان (SVM) استفاده کردند. با
در ماشین بردار پشتیبان (SVM) استفاده کردند. با این حال، توصیفگرهای HOG به یک الگوریتم یادگیری ماشین خاص گره‌خورده نیستند. کارایی. در آزمایش اصلی تشخیص انسان، دالال و تریگز بلوک‌های توصیفگر R-HOG و C-HOG خود را با موجک‌های هار تعمیم‌یافته، توصیف‌گرهای PCA-SIFT و توصیف‌گرهای زمینه شکل مقایسه کردند. موجک‌های هار تعمیم یافته، موجک‌های هار گرا هستند و در سال ۲۰۰۱ توسط موهان، پاپاجئورگیو و پوجیو در آزمایش‌های تشخیص اشیاء خود استفاده شدند. توصیفگرهای PCA-SIFT مشابه توصیفگرهای SIFT هستند، اما در این که تجزیه و
توصیفگرهای SIFT هستند، اما در این که تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی برای وصله‌های گرادیان نرمال شده اعمال می‌شود، متفاوت هستند. توصیفگرهای PCA-SIFT برای اولین بار در سال ۲۰۰۴ توسط Ke و Sukthankar مورد استفاده قرار گرفت و ادعا شد که بهتر از توصیفگرهای SIFT معمولی عمل می‌کند. در نهایت، زمینه‌های شکل از سطل‌های دایره‌ای استفاده می‌کنند، مشابه مواردی که در بلوک‌های C-HOG استفاده می‌شوند، اما فقط آرا را بر اساس حضور لبه جدول‌بندی می‌کنند، و هیچ حساسیتی نسبت به جهت ندارند. زمینه‌های شکل در ابتدا در سال ۲۰۰۱ توسط
ندارند. زمینه‌های شکل در ابتدا در سال ۲۰۰۱ توسط Belongie, Malik و Puzicha استفاده شد. پیشرفتهای بعدی. به‌عنوان بخشی از کارگاه کلاس‌های اشیاء تصویری پاسکال در سال ۲۰۰۶، دالال و تریگز نتایجی را در مورد اعمال هیستوگرام توصیفگرهای گرادیان جهت‌یافته برای اشیاء تصویری غیر از انسان، مانند اتومبیل، اتوبوس و دوچرخه، و همچنین حیوانات معمولی مانند سگ، گربه، ارائه کردند. و گاوها آنها با نتایج خود پارامترهای بهینه برای فرمولاسیون بلوک و نرمال‌سازی را در هر مورد گنجاندند. تصویر مرجع زیر برخی از نمونه‌های تشخیص آنها را
تصویر مرجع زیر برخی از نمونه‌های تشخیص آنها را برای موتور سیکلت نشان می‌دهد. به عنوان بخشی از کنفرانس اروپایی بینایی کامپیوتری (ECCV) در سال ۲۰۰۶، دالال و تریگز با کوردلیا اشمید همکاری کردند تا آشکارسازهای HOG را برای مشکل تشخیص انسان در فیلم‌ها و ویدیوها به کار ببرند. آنها توصیفگرهای HOG را روی فریم‌های ویدیویی جداگانه با هیستوگرام‌های حرکتی داخلی تازه معرفی شده خود (IMH) روی جفت فریم‌های ویدیویی بعدی ترکیب کردند. این هیستوگرام‌های حرکتی داخلی از قدرهای گرادیان میدان‌های جریان نوری به دست آمده از دو فریم
میدان‌های جریان نوری به دست آمده از دو فریم متوالی استفاده می‌کنند. سپس این بزرگی‌های گرادیان به همان شیوه‌ای استفاده می‌شوند که از داده‌های تصویر استاتیک در رویکرد توصیفگر HOG تولید می‌شوند. هنگام آزمایش بر روی دو مجموعه داده بزرگ که از چندین فیلم گرفته شده بودند، روش ترکیبی HOG-IMH یک نرخ اشتباه تقریباً ۰٫۱ را در یک فیلم به دست آورد. formula_9 نرخ مثبت کاذب
در فلسفه اخلاق، نوع‌دوستی یا دیگردوستی (که به آن اخلاق نوع‌دوستی و نوع‌دوستی اخلاقی نیز گفته می‌شود) نگرانی عاری از خودخواهی برای دیگران را نوع دوستی نامیده اند نوع‌دوستی یک آموزه اخلاقی است که معتقد است ارزش اخلاقی اعمال یک فرد صرفاً، صرف نظر از پیامدهای آن بر فرد، به تأثیر آن بر افراد دیگر بستگی دارد. خود جیمز فیزر حکم نوع‌دوستی را چنین بیان می‌کند: نگرانی عاری از خودخواهی برای دیگران را نوع دوستی نامیده اند در روانشناسی مثبت‌گرا، نوع‌دوستی و محبت بی‌چشم‌داشت به دیگران یکی از فضایل انسانی است که باید برای
به دیگران یکی از فضایل انسانی است که باید برای پرورش و تقویت آن تلاش کرد. نوع‌دوستی یعنی برای ارتقاء رفاه شخصی دیگر حتی با وجود خطر یا هزینه برای خودمان، اقدام کنیم. نوع‌دوستی شامل طیف گسترده‌ای از رفتارهاست و زندگی روزمره سرشار از اعمال کوچک نوع‌دوستانه؛ از قربانی کردن زندگی برای نجات دیگران، پول دادن به خیریه‌ها یا داوطلب شدن در یک امر انسانی و حتی به سادگی اینکه چند ثانیه در را برای یک غریبه باز نگه داریم. نوع‌دوستی یعنی نگرانی برای رفاه و سلامت افراد دیگر. اغلب این رفتارها غیرخودخواهانه و بدون هیچ‌گونه
اغلب این رفتارها غیرخودخواهانه و بدون هیچ‌گونه انتظار پاداشی انجام می‌شود. انجام کارها صرفاً به دلیل تمایل به کمک و نه به دلیل احساس وظیفه، وفاداری یا دلایل مذهبی انجام می شود.«در صورتی که پیامدهای آن عمل برای همه به جز عامل، مساعدتر از نامطلوب بودن عمل باشد، اخلاقاً درست است».نسخهٔ نوع‌دوستی آگوست کنت خواستار زندگی به خاطر دیگران است. کسی که به هر یک از این اخلاقیات پایبند باشد، به عنوان «نوع‌دوست» (دیگردوست) شناخته می‌شود.
نوع‌دوستی (یا دیگردوستی) متقابل در انسان‌ها Reciprocal altruism in humans، به رفتار فردی اشاره دارد که مشروط به دریافت سود برگشتی منفعت می‌دهد، که از مفهوم اقتصادی - «سود در تجارت» استفاده می‌کند. نوع دوستی متقابل انسانی شامل رفتارهای زیر می‌شود (اما محدود به آن نمی‌شود): کمک به بیماران، زخمی‌ها و دیگران در هنگام بحران. اشتراک‌گذاری غذا، اجرا و دانش.
ایمبیبیشن (انگلیسی: Imbibition)، نوع خاصی از پدیده انتشار است که زمانی اتفاق می‌افتد که مایع توسط مواد جامد-کلوئید جذب می‌شود و باعث افزایش حجم می‌شود. حرکت پتانسیل سطح آب در امتداد گرادیان غلظت صورت می‌گیرد. برخی از مواد خشک آب را جذب می‌کنند. یک گرادیان بین جاذب و مایع برای جذب ضروری است. برای اینکه یک ماده بتواند مایعی را جذب کند، ابتدا باید جاذبه‌ای بین آنها وجود داشته باشد. ایمبیبیشن زمانی اتفاق می‌افتد که یک سیال تر ، یک سیال غیرتر را جابه‌جا می‌کند، برعکس زهکشی که در آن یک فاز غیرتر، سیال تر را جابجا
زهکشی که در آن یک فاز غیرتر، سیال تر را جابجا می‌کند. این دو فرآیند توسط عملکردهای متفاوتی اداره می‌شوند. بذرها و سایر مواد از این قبیل تقریباً آب ندارند از این رو به‌راحتی آب را جذب می‌کنند. گرادیان پتانسیل آب بین جاذب و مایع جذب شده برای جذب ضروری است. نمونه‌ها. یکی از نمونه‌های جذب در طبیعت، جذب آب توسط کلوئیدهای آب‌دوست است. پتانسیل ماتریس کمک قابل‌توجهی به آب در چنین موادی می‌کند. بذرهای خشک تا حدودی با جذب جوانه می‌زنند. ایمبیبیشن همچنین می‌تواند ریتم شبانه‌روزی را در رشادی گوش‌موشی و (احتمالا)
ریتم شبانه‌روزی را در رشادی گوش‌موشی و (احتمالا) گیاهان دیگر کنترل کند. آزمون آموت () از ایمبیبیشن استفاده می‌کند. پروتئین‌ها ظرفیت جذب بالایی دارند، بنابراین بذرهای پروتئین‌دار نخود بیشتر از بذرهای نشاسته‌ای گندم متورم می‌شوند. جذب آب حجم جذبی را افزایش می‌دهد که منجر به فشار جذبی (IP) می‌شود. بزرگی چنین فشاری را می‌توان با شکافتن سنگ‌ها با قرار دادن ساقه‌های چوبی خشک در شکاف آنها و خیساندن آنها در آب نشان داد، تکنیکی که مصریان اولیه برای شکافتن بلوک‌های سنگی استفاده کردند. پیوندهای پوستی (ضخامت تقسیم شده
استفاده کردند. پیوندهای پوستی (ضخامت تقسیم شده و ضخامت کامل) اکسیژن و تغذیه را از طریق جذب دریافت می‌کنند و زنده ماندن سلولی را تا زمانی که فرآیندهای درهمجوشی و عروق مجدد () یک منبع خون جدید را در این بافت‌ها برقرار کند حفظ می‌کنند. جوانه‌زنی. برای نمونه می‌توان به جذب آب توسط بذرها و چوب خشک اشاره کرد. اگر فشار ناشی از جذب وجود نداشته باشد، نهال‌ها نمی‌توانند از خاک بیرون بیایند. رشد ریشه‌چه. ریشه‌چه اولین قسمت نهال (جنین گیاه در حال رشد) است که در طی فرآیند جوانه‌زنی از بذر خارج می‌شود. ریشه‌چه گیاه ریشه
جوانه‌زنی از بذر خارج می‌شود. ریشه‌چه گیاه ریشه جنینی است و به سمت پایین در خاک رشد می‌کند (شاخه از نهال بذری بیرون می‌آید) جایی که آب بیشتری جذب می‌کند. بیشتر بخش بذر انرژی ذخیره شده است، بنابراین مواد مغذی در روزهای اول برای گیاهچه ضروری نیست.
قبل، اکنون و بعد () یا نانا فیلمی درام به کارگردانی کامیلا اندینی محصول سال ۲۰۲۲ کشور اندونزی است. داستان. در جاوه غربی، نانا پس از، از دست دادن خانواده اش در جنگ در دهه ۱۹۴۰، به ازدواج دوم پناه می برد. سپس، او با معشوقه شوهر دومش، اینو، دوست می شود و با هم به دنبال معنای آزادی می گردند...
تخمک‌گذاری پنهان () در یک گونه، فقدان هرگونه تغییر محسوس در یک ماده بالغ (مثلاً تغییر در ظاهر یا رایحه) زمانی که او بارور است و نزدیک به تخمک‌گذاری است. برخی از نمونه‌های تغییرات محسوس تورم و قرمزی اندام تناسلی در عنتر دم‌کوتاه و بونوبوها و آزاد شدن فرمون فرومون در خانواده گربه‌ها هستند. در مقابل، ماده‌های انسان و چند گونه دیگ که تحت فحلی پنهان قرار می‌گیرند، نشانه‌های بیرونی کمی از باروری دارند و تنها با استفاده از نشانه‌های بیرونی، استنباط آگاهانه را برای جفت دشوار می‌کند. چه زن در نزدیکی تخمک گذاری باشد
جفت دشوار می‌کند. چه زن در نزدیکی تخمک گذاری باشد یا نه.
گیاه‌انگل قارچ (انگلیسی: Myco-heterotrophy)، (از یونانی mykes، "قارچ"، heteros، "دیگر"، "متفاوت" و trophe، "تغذیه") یک رابطه همزیستی بین انواع خاصی از گیاهان و قارچ‌ها است که در آن گیاه همه یا بخشی از غذای خود را به جای فتوسنتز از قارچ می‌گیرد. یک قارچ شریک یک گیاه انگلی در این رابطه است. گیاه‌انگل قارچ نوعی رابطه تقلب در نظر گرفته می‌شود و گیاه‌انگل قارچ‌ها گاهی به‌طور غیررسمی به‌عنوان "تقلب‌های همزیستی قارچ‌ریشه" شناخته می‌شوند. این رابطه گاهی به عنوان قارچ‌غذا نامیده می‌شود، اگرچه این اصطلاح برای گیاهانی
نامیده می‌شود، اگرچه این اصطلاح برای گیاهانی که در روابط دوسویه همزیستی قارچ‌ریشه شرکت می‌کنند نیز استفاده می‌شود. رابطه بین گیاه‌انگل قارچ‌ها و قارچ‌های میزبان. گیاه‌انگل قارچ کامل (یا اجباری) زمانی وجود دارد که یک گیاه غیرفتوسنتزی (گیاهی که عمدتاً فاقد کلروفیل است یا فاقد یک فتوسیستم کاربردی است) تمام غذای خود را از قارچ‌هایی که انگلی می‌کند دریافت می‌کند. گیاه‌انگل قارچ جزئی (یا اختیاری) زمانی وجود دارد که گیاه قادر به فتوسنتز باشد، اما قارچ‌ها را به‌عنوان یک منبع غذایی مکمل انگلی می‌کند. همچنین گیاهانی
یک منبع غذایی مکمل انگلی می‌کند. همچنین گیاهانی مانند برخی از گونه‌های ارکیده وجود دارند که برای بخشی از چرخه زندگی غیرفتوسنتزی خود گیاه‌انگل قارچ اجباری هستند و برای بقیه چرخه زندگی خود فتوسنتزی و به‌طور اختیاری گیاه‌انگل قارچ یا غیرگیاه‌انگل قارچ هستند. همه گیاهان غیرفتوسنتزی یا "آکلروفیلوس" گیاه‌انگل قارچ نیستند - برخی از گیاهان غیرفتوسنتزی مانند سس به‌طور مستقیم بافت آوندی گیاهان دیگر را انگلی می‌کنند. از دست دادن جزئی یا کامل فتوسنتز با کاهش شدید فیزیکی و عملکردی ژنوم‌های پلاستید در گیاهان گیاه‌انگل
و عملکردی ژنوم‌های پلاستید در گیاهان گیاه‌انگل قارچ منعکس می‌شود، یک فرآیند فرگشتی مداوم. در گذشته، به اشتباه تصور می‌شد که گیاهان غیرفتوسنتزی با تجزیه مواد آلی به روشی مشابه قارچ‌های تغذیه گندروی، غذا می‌گیرند. بنابراین چنین گیاهانی "ساپروفیت" نامیده می‌شدند. اکنون مشخص شده است که این گیاهان از نظر فیزیولوژیکی قادر به تجزیه مستقیم مواد آلی نیستند و برای به‌دست آوردن غذا، گیاهان غیرفتوسنتزی باید از طریق گیاه‌انگل قارچ یا انگل مستقیم گیاهان دیگر درگیر شوند. رابط بین گیاه و شرکای قارچی در این ارتباط بین ریشه
بین گیاه و شرکای قارچی در این ارتباط بین ریشه گیاه و میسلیوم قارچ است. بنابراین گیاه‌انگل قارچ شباهت زیادی به همزیستی قارچ‌ریشه دارد (و در واقع تصور می‌شود که از همزیستی قارچ‌ریشه تکامل یافته است)، با این تفاوت که در گیاه‌انگل قارچ، جریان کربن از قارچ به گیاه است و نه برعکس. بنابراین اکثر گیاه‌انگل قارچ‌ها را می‌توان در نهایت به‌عنوان اپی‌انگل‌ها در نظر گرفت، زیرا آنها انرژی را از قارچ‌ها می‌گیرند که به نوبه خود انرژی خود را از گیاهان آوندی می‌گیرند. در واقع، بسیاری از گیاه‌انگل قارچ‌ها در زمینه شبکه‌های
بسیاری از گیاه‌انگل قارچ‌ها در زمینه شبکه‌های همزیستی قارچ‌ریشه () رایج اتفاق می‌افتد، که در آن گیاهان از قارچ‌های همزیست قارچ‌ریشه برای تبادل کربن و مواد مغذی با گیاهان دیگر استفاده می‌کنند. در این سیستم‌ها، گیاه‌انگل قارچ‌ها نقش «تقلب‌های همزیستی قارچ‌ریشه» را بازی می‌کنند که کربن را از شبکه مشترک دریافت می‌کنند، بدون اینکه پاداش مشخصی ارائه دهند. شکل خاصی از انجمن گیاه‌انگل قارچ در جنس کمیابی از مخروطیان، "پارازیتاکسوس یوستا" ()، تنها بازدانگان گیاه‌انگل قارچ مشاهده شده است. مطابق با گزارش‌های قدیمی‌تر،
قارچ مشاهده شده است. مطابق با گزارش‌های قدیمی‌تر، اخیراً نشان داده شده است که برخی از ارکیده‌های گیاه‌انگل قارچ می‌توانند توسط قارچ‌های ساپروتروفیک حمایت شوند که از پوسیدگی چوب یا زباله‌ها استفاده می‌کنند. علاوه بر این، چندین گیاه سبز (از نظر فرگشتی نزدیک به گونه‌های گیاه‌انگل قارچ) نشان داده شده است که درگیر گیاه‌انگل قارچ جزئی هستند، یعنی می‌توانند کربن را از قارچ‌های همزیست قارچ‌ریشه، علاوه بر فتوسنتز، دریافت کنند. تنوع گونه‌ای گیاه‌انگل قارچ‌ها و قارچ‌های میزبان. گیاه‌انگل قارچ در میان تعدادی از
قارچ‌های میزبان. گیاه‌انگل قارچ در میان تعدادی از گروه‌های گیاهی یافت می‌شود. همه تک‌سوئیان و ارکیده‌های غیرفتوسنتزی گیاه‌انگل قارچ کامل هستند، همچنین کریپتوتالوس () و جگرواشان غیرفتوسنتزی. گیاه‌انگل قارچ جزئی در خانواده گل‌سپاسیان شایع است، با چند جنس مانند "وویریا" () که کاملاً گیاه‌انگل قارچ هستند، همچنین در ارکیده‌های فتوسنتزی و در تعدادی از گروه‌های گیاهی دیگر. برخی از سرخس‌ها و پنجه‌گرگ‌ویسان دارای مراحل گامتوفیت گیاه‌انگل قارچ هستند. قارچ‌هایی که توسط گیاه‌انگل قارچ‌ها انگلی می‌شوند، معمولاً
که توسط گیاه‌انگل قارچ‌ها انگلی می‌شوند، معمولاً قارچ‌هایی با ذخایر انرژی زیادی هستند که معمولاً قارچ‌های همزیست قارچ‌ریشه هستند، اگرچه شواهدی وجود دارد که نشان می‌دهد آنها همچنین ممکن است قارچ‌های انگلی را که شبکه‌های جلینه گسترده‌ای مانند قارچ عسلی را تشکیل می‌دهند، انگلی کنند. نمونه‌هایی از قارچ‌های انگلی شده توسط گیاهان گیاه‌انگل قارچ را می‌توان در میان قارچ‌های برون‌ریشه، میکوریزای آربوسکولار و "میکوریز ارکیده" () یافت. تنوع زیاد در خانواده‌های گیاهی غیرمرتبط با اعضای گیاه‌انگل قارچ و همچنین تنوع
غیرمرتبط با اعضای گیاه‌انگل قارچ و همچنین تنوع قارچ‌هایی که توسط گیاه‌انگل قارچ‌ها هدف قرار گرفته‌اند، نشان‌دهنده فرگشت موازی متعدد گیاه‌انگل قارچ‌ها از اجداد همزیست قارچ‌ریشه است.
بهنام ابطحی (زاده ۱۳۵۴ - تهران) آهنگساز، نوازنده پیانو، درام و تنظیم کننده موسیقی و رهبر اکستر اهل ایران است. وی با خوانندگانی همچون علیرضا افتخاری، ناصر عبداللهی، مسعود خادم، سعید شهروز، رضا صادقی و نیما مسیحا، حمید حامی، خشایار اعتمادی، مهرداد کاظمی، بهرام بیات، جمشید نجفی، حمید غلامعلی و بسیاری دیگر همکاری داشته‌است.
فروشگاه جانگ-سو () () با عنوان اصلی (Salut d'Amour)، فیلم عاشقانه کمدی-درام محصول کره جنوبی به کارگردانی کانگ جی گیو است که در این فیلم پارک گون-هیونگ و یون یو-جونگ، نقش‌های اصلی را بازی کرده‌اند. داستان فیلم. سونگ چیل، مردی بدخلق و ۷۰ ساله است که به تنهایی زندگی می‌کند و به صورت نیمه وقت در سوپرمارکت محل کار می‌کند. جانگ-سو، مالک سوپرمارکت و رئیس پروژهٔ نوسازی شهری، تلاش‌های بی ثمری را برای گرفتن موافقت و امضاء سانگ-چیل انجام داده‌است (توافق سانگ-چیل آخرین مانع است و تنها دلیل تأخیر انجام پروژه می‌باشد)،
مانع است و تنها دلیل تأخیر انجام پروژه می‌باشد)، ولی سانگ-چیل سرسختانه، هرگونه تغییر در نحوهٔ زندگیش را رد می‌کند. مدتی بعد با همسایه جدیدش، گیوم-نیم، خانمی مسن که فردی سرزنده و صمیمی است و فروشگاه گل فروشی در آن نزدیکی را مدیریت می‌کند، آشنا می‌شود. سانگ-چیل، برخلاف سن بالای خود، در ایجاد رابطه عاشقانه ناپخته و بی عرضه است، به نحوی که تمام افراد شهرک به او دلگرمی داده و به او کمک می‌کنند تا با او دوست شود. ولی مین-جونگ، دختر گیوم-نیم، با رابطهٔ بین این دو نفر، موافق نیست.
در لرزه‌شناسی، لرزه اصلی () بزرگ‌ترین زمین‌لرزه در یک توالی لرزه‌ای است که گاهی پس از یک یا چند پیش‌لرزه رخ می‌دهد و تقریباً همیشه پس‌لرزه‌های زیادی به دنبال دارد. پیش‌لرزه. پیش‌لرزه، زمین‌لرزه‌ای است که پیش از یک رویداد لرزه‌ای بزرگ‌تر (لرزه اصلی) رخ می‌دهد و هم در زمان و هم در مکان با لرزه اصلی مرتبط است. تشخیص و تعیین زمین‌لرزه به عنوان پیش‌لرزه، لرزه اصلی یا پس‌لرزه تنها پس از وقوع توالی کامل رویدادهای لرزه‌ای امکان‌پذیر است. پس‌لرزه. پس‌لرزه یک زمین‌لرزه کوچک‌تر است که پس از یک زمین‌لرزه بزرگ قبلی و در
کوچک‌تر است که پس از یک زمین‌لرزه بزرگ قبلی و در همان منطقه لرزه اصلی رخ می‌دهد. پس‌لرزه به دلیل مطابقت پوسته جابه‌جا شده با اثرات لرزه اصلی ایجاد می‌شود. زمین لرزه‌های بزرگ می‌توانند صدها تا هزاران پس‌لرزه قابل تشخیص توسط دستگاه داشته باشند که طبق قوانین شناخته‌شده، بزرگی و بسامد وقوع آن‌ها به‌طور پیوسته کاهش می‌یابد. در برخی زمین‌لرزه‌ها، گسیختگی اصلی در دو یا چند مرحله اتفاق می‌افتد که منجر به چندین لرزه اصلی می‌شود. این نوع زمین‌لرزه‌ها به نام زمین‌لرزه دوگانه شناخته می‌شوند و به‌طور کلی به‌دلیل داشتن
دوگانه شناخته می‌شوند و به‌طور کلی به‌دلیل داشتن بزرگی‌های مشابه و شکل‌موج‌های لرزه‌ای تقریباً یکسان، می‌توان آن‌ها را از پس‌لرزه‌ها متمایز کرد.