payamvha/North_RAG huggingface dataset:
رافائل سانتیاگو کاسال (متولد ۸ اوت ۱۹۸۵) نویسنده، رپر، بازیگر، تهیه‌کننده، کارگردان و مجری برنامه‌ای آمریکایی است و اصالتاً اهل منطقه خلیج سانفرانسیسکو است. او در اینترنت به عنوان تولیدکننده موسیقی، نویسنده شعر، تولیدکننده ویدیوهای کوتاه اینترنتی و مفسر سیاسی فعالیت می‌کند. اوایل زندگی. کاسال در برکلی و اوکلند بزرگ شد. او پس از دو سال درس خواندن از دبیرستان برکلی اخراج شد و مدرک خود را از طریق یک پروژه تحصیلی مستقل جایگزین کسب کرد. کاسال در مقطع کارشناسی در دانشگاه ویسکانسین، مدیسون تحصیل کرد. او از سوی
در دانشگاه ویسکانسین، مدیسون تحصیل کرد. او از سوی پدرش اسپانیایی و کوبایی و از سوی مادرش ایرلندی است. حرفه. شعر. وقتی ۱۸ ساله بود، کاسال در ۳ فصل سریال "دف پوئتری جم" از اچ بی او ظاهر شد. او با تور، اجرا و تدریس در سراسر کشور به سخنرانی‌های جوان پسندانه مشغول بود. او دو بار قهرمان جشنواره شعر صدای شجاع جدید شد. کاسال سه سال را صرف خدمت به عنوان مدیر خلاق دانشگاه ویسکانسین-مدیسون اولین موج و انجمن آموزش هنرهای هیپ هاپ کرد و در عین حال توانست مدرک خود را با تحصیل شبانه اخذ کند. موسیقی. در ژوئیه ۲۰۱۰، کاسال
تحصیل شبانه اخذ کند. موسیقی. در ژوئیه ۲۰۱۰، کاسال "فیلمی را" با دیوید دیگز به عنوان گروه گت بک پروداکشنز منتشر کرد. کاسال همچنین چندین میکس تیپ انفرادی را به صورت آنلاین منتشر کرده‌است تئاتر. کاسال کارگاه بارس را در تئاتر عمومی نیویورک با دیوید دیگز به عنوان «مکانی برای هنرمندان برای بررسی و تفسیر و توسعه هنر خود در تقاطع شعر و تئاتر معاصر» تأسیس کرد. این پروژه هم‌اکنون در فصل پنجم خود می‌باشد. سینما و تلویزیون. در سال ۲۰۱۸، کاسال و بهترین دوستش دیوید دیگز فیلم خود را با نام "نقطه کور" منتشر کردند. این زوج
خود را با نام "نقطه کور" منتشر کردند. این زوج فیلم را نوشتند، تهیه کردند و در آن بازی کردند. در این فیلم، آنها از شعر برای بیان داستان شهر اوکلند، کالیفرنیا استفاده می‌کند. کاسال همچنین در نقش‌های مکمل در "آموزش بد"، "پرنده ارباب خوب" و دومین احیای بازی "آیا از تاریکی هراس دارید؟ بازی کرده‌است." در سال ۲۰۲۰، تأیید شد که "فیلم نقطه کور" از یک سریال کمدی-درام با همین نام اقتباس خواهد شد، و کازال به عنوان نویسنده، کارگردان، تهیه‌کننده اجرایی، و مجری برنامه و همچنین در نقش مایلز بازی خواهد کرد. این سریال توسط
در نقش مایلز بازی خواهد کرد. این سریال توسط لاینزگیت تله ویژن انتخاب شد و اولین نمایش جهانی آن در جشنواره فیلم ترایبکا در ۱۱ ژوئن ۲۰۲۱ بود. در ۱۳ ژوئن ۲۰۲۱ در استارز برای پخش در دسترس قرار گرفت.[ "" ] در اکتبر ۲۰۲۱، اعلام شد که استارز این سریال را برای فصل دوم خود تمدید کرده‌است. فصل دوم این سریال در مارس ۲۰۲۳ نمایش داده شد و در ۱۴ آوریل ۲۰۲۳ توسط استارز پخش شد پخش نقطه کور توسط استارز در سپتامبر ۲۰۲۳ لغو شد. کاسال در نقش اکس-۵/برد ولف در فصل دوم سریال "لوکی" در دنیای سینمایی مارول که در اکتبر ۲۰۲۳ پخش شد،
در دنیای سینمایی مارول که در اکتبر ۲۰۲۳ پخش شد، بازی کرد.
فیزیک کارتونی () یا فیزیک پویانمایی () اصطلاحاتی هستند برای سیستمی شوخی‌آمیز از قوانین فیزیک (و زیست‌شناسی) که در پویانمایی جایگزین قوانین عادی می‌شود تا خنده‌دار باشد. بسیاری از مشهورترین انیمشین‌های آمریکایی، به‌ویژه آن‌هایی که متعلق به استودیوهای برادران وارنر و مترو گلدوین میر هستند، به‌طور غیرمستقیم مجموعه‌ای نسبتاً باثبات از اینگونه «قوانین» ایجاد کردند که روالی پذیرفته در کمیک انیمیشن‌ها شده‌اند. یک مثال متداول وقتی‌ست که شخصیتی کارتونی هنگام دویدن از لبه صخره‌ای رد می‌شود ولی گرانش تا زمانی که شخصیت
لبه صخره‌ای رد می‌شود ولی گرانش تا زمانی که شخصیت متوجه نشده، اثر نمی‌کند. به قولی منسوب به آرت ببیت، انیماتوری که با شرکت والت دیزنی کار می‌کرد: «پویانمایی از قوانین فیزیک پیروی می‌کند؛ مگر اینکه خلاف آن‌ها بامزه‌تر باشد.» در سال ۱۹۹۳، استیون آر. گولد در "نیو ساینتیست" نوشت: «... این پدیده‌های به‌ظاهر بی‌معنی می‌توانند با قوانین منطقی مانند آن‌هایی که در دنیای ما وجود دارند، توصیف شوند. اتفاقات بی‌معنی به هیچ وجه محدود به لونیورس نیستند. قوانین حاکم بر جهان هستی خودمان اغلب متضاد با عقل سلیم به‌نظر
بر جهان هستی خودمان اغلب متضاد با عقل سلیم به‌نظر می‌آیند.» قوانین حرکت کارتونی اودانل. اشاره مستقیم به فیزیک کارتونی حداقل به ژوئن ۱۹۸۰ بازمی‌گردد، زمانی که مقاله‌ای با عنوان «قوانین حرکت کارتونی اودانل» در اسکوایر چاپ شد. نسخه چاپ شده در مجله مؤسسه مهندسان برق و الکترونیک به گسترش و اصلاح این مطلب در میان متخصصین و اهل بخیه کمک کرده است. نمونه‌هایی از قوانین حرکت کارتونی اودانل:
در سال‌های اخیر، مطالعات تحقیقاتی مرتبط به موضوع بهره‌وری انرژی ساختمان افزایش قابل توجهی داشته‌است. این تمرکز رو به رشد نشان دهنده اهمیت روزافزون شیوه‌های ساختمانی پایدار و کارآمد در مواجهه با چالش‌های زیست‌محیطی و نیاز به استفاده کارآمدتر از منابع است. در نتیجه، نیاز به پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان ضروری شده‌است. پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان، بهینه‌سازی عملیات ساختمان و کنترل آن را ممکن می‌سازد، که منجر به بهینه‌سازی عملکرد انرژی ساختمان و شیوه‌های پایدارتر می‌شود. بهینه‌سازی ساختمان. بهینه‌سازی در طراحی و
می‌شود. بهینه‌سازی ساختمان. بهینه‌سازی در طراحی و ساخت ساختمان، به رویه یا رویه‌هایی اطلاق می‌شود که طراحی ساختمان را تا حد امکان کاربردی و بهینه از نظر انرژی می‌کند. برای بهبود عملکرد ساختمان می‌توان از رویکردی به نام «روش شبیه سازی پارامتریک» استفاده کرد. بر اساس این روش، ورودی هر متغیر برای مشاهده تأثیر بر اهداف طراحی تغییر می‌کند در حالی که سایر متغیرها بدون تغییر نگه داشته می‌شوند. این روش را می‌توان به‌طور مکرر با متغیرهای دیگر تکرار کرد. به دلیل ماهیت تکرار شونده رویه‌ها، این روش‌ها معمولاً توسط
تکرار شونده رویه‌ها، این روش‌ها معمولاً توسط برنامه‌نویسی کامپیوتری خودکار می‌شوند. چنین روش‌هایی اغلب به عنوان «بهینه‌سازی عددی» یا «بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی» شناخته می‌شوند. بهینه‌سازی عمومی به ۳ مرحله، ازجمله یک مرحله پیش پردازش، یک مرحله بهینه‌سازی و یک مرحله پس از پردازش تقسیم می‌شود. مرحله پیش پردازش. مرحله پیش پردازش نقش مهمی در موفقیت بهینه‌سازی دارد. در این مرحله مهم‌ترین کار، فرمول بندی مسئله بهینه‌سازی است. این کار که بین مرزهای علم ساختمان و ریاضیات قرار دارد، پیش پا افتاده نیست و به دانش
و ریاضیات قرار دارد، پیش پا افتاده نیست و به دانش غنی از بهینه‌سازی ریاضی، ماهیت برنامه‌های شبیه‌سازی، محدوده متغیرهای طراحی و تعامل بین متغیرها، اندازه‌گیری عملکرد ساختمان (توابع هدف) نیاز دارد. توجه به این نکته ارزشمند است که مدل ساختمانی که باید بهینه شود باید ساده شود، اما برای جلوگیری از خطر ساده‌سازی بیش از حد یا مدل‌سازی نادرست پدیده‌های ساختمانی، خیلی ساده نباشد. در عین حال، مدل‌های بسیار پیچیده (تکثر سیستم‌ها و زون‌های حرارتی) ممکن است فرایند بهینه‌سازی را به شدت به تأخیر بیندازند. مرحله
بهینه‌سازی را به شدت به تأخیر بیندازند. مرحله بهینه‌سازی. در مرحله بهینه‌سازی، مهم‌ترین وظیفه تحلیل‌گران نظارت بر همگرایی بهینه‌سازی و تشخیص خطاهایی است که ممکن است در کل فرایند رخ دهد. در بهینه‌سازی، اصطلاح «همگرایی» معمولاً برای نشان دادن اینکه به راه‌حل نهایی توسط الگوریتم رسیده‌است استفاده می‌شود. برای به حداقل رساندن خطاها، برخی از نویسندگان پیشنهاد کردند که شبیه سازی پارامتریک را اجرا کنند تا مطمئن شوند که قبل از اجرای بهینه‌سازی، شبیه سازی شکست خورده‌ای وجود ندارد. در بهینه‌سازی عملکرد ساختمان،
وجود ندارد. در بهینه‌سازی عملکرد ساختمان، تشخیص اینکه آیا با بهینه‌سازی به یک بهینه جهانی می‌رسد یا خیر، اغلب غیرممکن است. با این وجود، حتی اگر بهینه‌سازی منجر به یک راه‌حل غیربهینه شود، ممکن است در مقایسه با عدم اجرای هیچ بهینه‌سازی، عملکرد ساختمان بهتری به دست آید. مرحله پس پردازش. در این مرحله، تحلیل‌گران باید داده‌های بهینه‌سازی را به نمودارها، دیاگرام‌ها یا جداول تفسیر کنند که از آنها می‌توان اطلاعات مفیدی از راه‌حل‌های بهینه استخراج کرد. بررسی اینکه آیا راه حل‌های یافت شده توسط بهینه‌سازی، قابل
آیا راه حل‌های یافت شده توسط بهینه‌سازی، قابل اعتماد یا قوی هستند، همیشه مفید است. در ادبیات، هیچ قانون استانداردی برای چنین کاری وجود ندارد. حسن و همکاران از روش جستجوی brute-force (جستجوی جامع) برای آزمایش اینکه آیا بهینه یافت شده توسط GenOpt واقعاً بهینه است یا خیر، استفاده کرد. آنها به این نتیجه رسیدند که راه‌حل‌های GenOpt راه‌حل‌های بهینه هستند و بسیار نزدیک به بهینه جهانی هستند، زیرا آنها همچنین از مجموعه بهینه راه‌حل‌های کاندید نیروی brute-force پیدا شده‌اند. آیزنهاور و همکاران نتایج بهینه‌سازی
پیدا شده‌اند. آیزنهاور و همکاران نتایج بهینه‌سازی مدل‌های جایگزین و مدل‌های «اصلی» EnergyPlus را برای قابلیت اطمینان مقایسه کردند. نتیجه‌گیری شد که بهینه‌سازی با استفاده از مدل‌های جایگزین نتایج تقریباً مشابهی با نتایج به‌دست‌آمده از انجام بهینه‌سازی با EnergyPlus در حلقه (از نظر کیفیت عددی) ارائه می‌دهد. بهینه‌سازی چند هدفه. امروزه، بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی به یک رویکرد طراحی کارآمد برای برآورده کردن چندین الزام سختگیرانه در طراحی ساختمان‌های با کارایی بالا تبدیل شده‌است (مانند ساختمان‌های کم انرژی،
بالا تبدیل شده‌است (مانند ساختمان‌های کم انرژی، خانه‌های غیرفعال، ساختمان‌های سبز، ساختمان‌های با انرژی صفر خالص، ساختمان‌های با کربن صفر…). در مسائل طراحی ساختمان در دنیای واقعی، طراحان اغلب مجبورند به‌طور همزمان با معیارهای طراحی متضاد مانند حداقل مصرف انرژی در مقابل حداکثر آسایش حرارتی، حداقل مصرف انرژی در مقابل حداقل هزینه ساخت و ساز سر و کار داشته باشند. بسیاری از طراحان در تلاشند تا با دستیابی همزمان به تعدادی از اهداف متناقض به یک فرایند طراحی ساختمان جامع دست یابند؛ بنابراین، استفاده از یک روش
جامع دست یابند؛ بنابراین، استفاده از یک روش بهینه‌سازی چند هدفه که شبیه‌سازی انرژی و اهداف بهینه‌سازی چندگانه را تنظیم می‌کند، ضروری است. بهینه‌سازی چند هدفه، در بسیاری از موارد، مرتبط تر از رویکرد تک هدفی این منجر به استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی چند هدفه (MOOA) شده‌است که مبادله بهینه پارتو را بین اهداف طراحی متضاد شناسایی می‌کند. الگوریتم‌های تکاملی چندهدفه (MOEAs) برای چندین هدف استفاده شده‌اند، به عنوان مثال در طراحی ساختمان‌های سازگار با محیط زیست مقرون به صرفه، ساختمان‌های کم انرژی بسیار راحت
مقرون به صرفه، ساختمان‌های کم انرژی بسیار راحت یا بهبود مصرف انرژی خانه‌های خورشیدی با انرژی خالص صفر. MOEAهای نخبه (به عنوان مثال، NSGA-II) پتانسیل زیادی برای پیاده سازی در این زمینه ارائه می‌دهند. با این حال، به دلیل اپراتورهای تصادفی خود، ممکن است گاهی اوقات نتوانند به جبهه بهینه پارتو نزدیک شوند، به ویژه اگر تعداد کم‌تکرار به عنوان معیار توقف اجرا شود؛ بنابراین، محققان به دستورالعمل‌های دقیق‌تری نیاز دارند که آزمون‌های مقایسه‌ای جامع‌تری داشته باشند تا ماهیت MOOAs در حل BOP را به‌طور کامل درک کنند.
تا ماهیت MOOAs در حل BOP را به‌طور کامل درک کنند. بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی بدون شک یک رویکرد امیدوارکننده برای دستیابی به بسیاری از اهداف طراحی ساختمان است که عصر جدیدی از طراحی را به روی معماران و مهندسان باز می‌کند. بهینه‌سازی طراحی ساختمان ذاتاً یک تکنیک پیچیده چند رشته‌ای است که شامل علوم بسیاری از جمله ریاضیات، مهندسی، علوم محیطی، اقتصاد، علوم کامپیوتر و غیره می‌شود. دانستن توانایی روش بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه سازی در بهبود اهداف طراحی مانند کیفیت محیط داخلی یا مصرف انرژی ساختمان بسیار مهم است.
محیط داخلی یا مصرف انرژی ساختمان بسیار مهم است. این به طراحان اجازه می‌دهد تا از بین تعدادی از رویکردهای موجود، روش مناسبی را انتخاب کنند که بتواند بودجه زمانی، منابع و اهداف طراحی آنها را برآورده کند. شبیه سازی پارامتریک. برای بهبود عملکرد ساختمان می‌توان از رویکردی به نام «روش شبیه سازی پارامتریک» استفاده کرد. طبق این روش، ورودی هر متغیر، تغییر می‌کند تا تأثیر آن بر اهداف طراحی مشاهده شود. در حالی که همه متغیرهای دیگر بدون تغییر نگه داشته می‌شوند. این روش را می‌توان به‌طور مکرر با متغیرهای دیگر تکرار
روش را می‌توان به‌طور مکرر با متغیرهای دیگر تکرار کرد. به دلیل ماهیت تکرار شونده آنها، این روش‌ها معمولاً توسط برنامه‌نویسی کامپیوتری خودکار می‌شوند. چنین روش‌هایی اغلب به عنوان «بهینه‌سازی عددی» یا «بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی» شناخته می‌شوند. بهینه‌سازی با استفاده از مدلسازی پارامتریک و الگوریتم‌ها. رویکرد پارامتری محور به فرآیندهای بهینه‌سازی چند هدفه اجازه می‌دهد تا پیکربندی‌های شکل ساختمان بهینه‌شده را به‌طور همزمان و خودکار تعریف کنند. هدف از مدل‌سازی پارامتریک ایجاد همبستگی بین پارامترهای طراحی و
پارامتریک ایجاد همبستگی بین پارامترهای طراحی و طرح‌ها است. هنگامی که طراح پارامترهای متغیر را تنظیم می‌کند، الگوریتم کامپیوتر به‌طور خودکار طرح‌های جدیدی را تحت مقادیر پارامتر جدید ایجاد می‌کند. این بدان معنی است که می‌توان تعداد زیادی طرح مقایسه را از طریق ترکیب پارامترهای مختلف ایجاد کرد. فرایند اصلی مدل‌سازی پارامتریک شامل انتخاب پارامتر طراحی و برقراری ارتباط بین پارامترهای طراحی و مدل است. پارامترهای طراحی را می‌توان به پارامترهای شرایط، پارامترهای متغیر و پارامترهای وابسته تقسیم کرد. پارامترهای
متغیر و پارامترهای وابسته تقسیم کرد. پارامترهای شرایط، شرایط مرزی در یک پروژه هستند، از جمله داده‌های هواشناسی، عملکرد ساختمان، مشخصات سایت و طراحی و غیره. اینها معمولاً پارامترهای اصلی هستند که باید بهینه شوند. در نهایت، پارامترهای وابسته، پارامترهایی هستند که با پارامترهای شرایط و متغیر همبستگی دارند. الگوریتم‌های بهینه‌سازی. الگوریتم بهینه‌سازی مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که برای جستجوی عنصر بهینه در میان گزینه‌های موجود و برای تولید سریع راه‌حل‌های با کیفیت بالا برای مسائل بهینه‌سازی، که معمولاً بر
کیفیت بالا برای مسائل بهینه‌سازی، که معمولاً بر فرآیندهای الهام‌گرفته از زیستی متکی هستند، استفاده می‌شوند و شامل الگوریتم ژنتیک، الگوریتم تکاملی و الگوریتم بازپخت می‌شوند. از سوی دیگر، بهینه‌سازی عملکرد ساختمان، فرایند انتخاب مقادیر بهینه پارامترهای طراحی است. جبهه پارتو. به راه حل a، بهینه پارتو گفته می‌شود. تنها در صورتی که راه حل دیگری بر آن غالب نباشد. به عبارت دیگر، راه حل a را نمی‌توان در یکی از اهداف، بدون تأثیر نامطلوب حداقل یک هدف دیگر بهبود بخشید. مجموعه تمام راه حل‌های بهینه پارتو را مجموعه
مجموعه تمام راه حل‌های بهینه پارتو را مجموعه بهینه پارتو می‌نامند. که آنها، روی جبهه پارتو قرار دارند. تصویر روبرو، مجموعه پارتو را برای یک مسئله کمینه سازی دو هدفه به تصویر می‌کشد. راه حل‌های بالقوه ای که f1 و f2 را بهینه می‌کنند در نمودار نشان داده شده‌اند. در تصویر روبرو، یک تکنیک طبقه‌بندی لایه‌ای استفاده شده‌است که به موجب آن جمعیت به صورت تدریجی با استفاده از تسلط پارتو مرتب می‌شوند. افراد در مجموعه A ارزش تناسب یکسانی دارند که بالاتر از برازش افراد در مجموعه B است که به نوبه خود نسبت به افراد در
در مجموعه B است که به نوبه خود نسبت به افراد در مجموعه C برتری دارند. الگوریتم‌های تکاملی. الگوریتم‌های تکاملی برای حل مسائل بهینه‌سازی چند هدفه استفاده می‌شود. در دهه گذشته، ابزارهای پارامتریک بخشی از ابزارهای استاندارد در طراحی معماری بوده‌اند. در این راستا، جفت کردن ابزارهای شبیه‌سازی عملکرد ساختمان با تکنیک‌های طراحی پارامتریک می‌تواند بازخورد بصری را به اشکال مختلف ارائه دهد که به نوعی توسط فرایند طراحی عملکردی پشتیبانی می‌شود. بهینه‌سازی ازدحام ذرات. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) یک بهینه‌سازی الهام
بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) یک بهینه‌سازی الهام گرفته از طبیعت است. الگوریتمی که رفتار اجتماعی پرندگان یا ماهی‌ها را شبیه سازی می‌کند، جایی که افراد (ذرات) موقعیت خود را در یک فضای چند بعدی تنظیم می‌کنند تا راه حل‌های بهینه برای مسائل بهینه‌سازی پیدا کنند. PSO اغلب برای کارهای بهینه‌سازی پیوسته استفاده می‌شود و می‌تواند برای مسائل با فضاهای حل پیچیده و غیرخطی مؤثر باشد. (Afzal et al. 2024, 9) شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN). ANN‌ها ابزارهای پیشرفته ای هستند که برای شبیه سازی سیستم عصبی انسان‌ها طراحی شده‌اند و
شبیه سازی سیستم عصبی انسان‌ها طراحی شده‌اند و هدف آن بهبود دقت پیش‌بینی است. این رویکرد پیچیده توانایی تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و ایجاد پیش‌بینی بر این اساس را دارد. MLPRegressor یکی از مدل‌های محبوب در کلاس مدل ANN است. (Long 2023, 484) الگوریتم‌های ژنتیک. الگوریتم ژنتیک (GA) یک تکنیک بهینه‌سازی و جستجوی محبوب است که از فرایند انتخاب طبیعی و ژنتیک الهام گرفته شده‌است. برای یافتن راه حل‌های تقریبی برای مسائل بهینه‌سازی و جستجو استفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیک به‌ویژه برای مشکلاتی که فضای جستجو بزرگ
ژنتیک به‌ویژه برای مشکلاتی که فضای جستجو بزرگ و پیچیده‌است و روش‌های بهینه‌سازی سنتی ممکن است مشکل داشته باشند، مناسب هستند. الگوریتم ژنتیک NSGA-II. NSGA-II (الگوریتم ژنتیک طبقه‌بندی نشده II) یک الگوریتم بهینه‌سازی چند هدفه است که بر اساس اصول الگوریتم ژنتیک (GA) توسعه یافته‌است. NSGA-II برای حل مسائل بهینه‌سازی چند هدفه استفاده می‌شود. الگوریتم، جمعیتی از افراد را به عنوان بردارهای حالت نشان می‌دهد. فرایند جستجو از طریق نسل‌ها اتفاق می‌افتد، جایی که جمعیت برای یافتن بهترین راه حل‌ها تکامل می‌یابد. NSGA-II
یافتن بهترین راه حل‌ها تکامل می‌یابد. NSGA-II از تکنیک مرتب‌سازی غیرمسلط برای تعیین خوب بودن افراد با مقایسه و مرتب‌سازی آنها بر اساس معیارهای عینی استفاده می‌کند. بهترین افراد و افراد غیر تحت سلطه در جمعیت حفظ می‌شوند و در نسل‌های بعدی در روند تکامل شرکت می‌کنند. مراحل اجرای NSGA-II عبارتند از:
سرخه پسر افراسیاب بود. پس آنکه رستم پسرش فرامرز را برای کین خواهی به توران فرستاد، فرامرز ابتدا به شهر سپیجاب یا سپنجاب رسید و شاه آن شهر، ورازاد، را کشت. سپس خبر به افراسیاب رسید و او پسرش سرخه را با ده هزار سوار به مقابله با لشکر فرامرز فرستاد. لشکر پسر افراسیاب و سپاه پسر رستم رودرروی هم قرار گرفتند و جنگ آغاز شد. از یک سو سرخه و از سوی دیگر فرامرز به سوی هم تاختند و فرامرز، سرخه پسر افراسیاب را به زمین زد و اسیر کرد. در همین هنگام بود که درفش رستم از دور نمایان شد. رستم دستور داد با تشت و خنجر سرخه را
نمایان شد. رستم دستور داد با تشت و خنجر سرخه را به دشت ببرند و سرنوشتی مانند سرنوشت سیاوش برای او رغم بزنند. طوس این کار رو بر عهده گرفت و خود را آماده کرد. سرخه زنهار خواست و گفت که سیاوش همسال و دوست او بوده و دلش از مرگ سیاوش پر از اندوه شده. طوس از شنيدن اینها دلش به رحم آمد و سخنان سرخه را پیش رستم گفت. رستم نپذیرفت و زواره، برادر رستم، تشت و خنجر را گرفت و سر از تن سرخه جدا کرد.
فوریوزا () یک فیلم اکشن جنایی لهستانی است که در سال ۲۰۲۱ منتشر شد. تصویربرداری فیلم در سال ۲۰۱۹ در شهرهای گدنیا و گدانسک انجام شد.
بدترین کابوس مورد علاقه (به انگلیسی: Favourite Worst Nightmare) دومین آلبوم آرکتیک مانکیز است که در ۲۳ آوریل ۲۰۰۷ با دومینو رکوردز منتشر شد. این آلبوم در شرق لندن در استودیو میلوکو با تهیه‌کنندگان جیمز فورد و مایک کراسی ضبط شد، و با تک‌آهنگ برایان‌استورم در ۲ آوریل ۲۰۰۷ تبلیغ شد. در اولین هفتهٔ انتشار، آلبوم ۲۲۷٬۰۰۰ در انگلستان فروخت، که در چارت موسیقی بریتانیا در رتبه اول آلبوم‌ها قرار گرفت. برایان‌استورم و فلورسنت آدولسنت هم هردو در چارت موسیقی بریتانیا موفق بودند و در رتبه دوم قرار گرفتند. در ایالات
موفق بودند و در رتبه دوم قرار گرفتند. در ایالات متحده آمریکا، این آلبوم در رتبه هفتم بیلبورد ۲۰۰ قرار گرفت، و در هفتهٔ اول ۴۴٬۴۰۰ کپی فروخت. این آلبوم در پلاتینیوم ۴x بریتانیا هم صادر شده، در جوایز مرکوری ۲۰۰۷ هم نامرد شد و بهترین آلبوم بریتانیایی سال ۲۰۰۸ بریت‌اواردز را هم برنده شد.
آن سن شیطنت و هوسبازی () یک فیلم اروتیک درام به کارگردانی سیلویا آمادیو است که در سال ۱۹۷۵ منتشر شد.
در فیزیک حالت جامد، مدل تنگ‌بست (یا تقریب بستگی قوی) رویکردی برای محاسبه ساختار نواری با استفاده از تقریب برهم‌نهی توابع موج اتم‌های منزوی در ساختار بلوری است. این مدل مشابه روش ترکیب خطی اوربیتال‌های اتمی است که در شیمی کاربرد دارد. مدل تنگ‌بست برای طیف گسترده‌ای از جامدات استفاده می شود. این مدل در بسیاری از موارد نتایج کیفی خوبی به همراه دارد و می‌تواند با مدل‌های دیگری ترکیب شود. اگرچه مدل تنگ‌بست یک مدل تک‌الکترونی است، اما این مدل همچنین مبنایی برای محاسبات پیشرفته‌تر مانند محاسبه حالت‌های سطح و انواع
پیشرفته‌تر مانند محاسبه حالت‌های سطح و انواع مختلفی از سیستم چندپیکره و محاسبات شبه ذرات را فراهم می‌کند. مقدمه. نام «تنگ‌بست» در این نظریه نواری نشان دهنده بستگی قوی بین الکترون‌های این مدل مکانیک کوانتومی در جامدات است. الکترون‌ها در این مدل بسیار مقید به اتمی که به آن تعلق دارند میباشند و برهمکنش محدودی با حالت‌ها و پتانسیل‌های اتم‌های جامد دارند. در نتیجه، تابع موج الکترون تقریباً شبیه اوربیتال اتمی اتم آزادی خواهد بود که به آن تعلق دارد. انرژی الکترون نیز بسیار نزدیک به انرژی یونش الکترون در اتم یا
نیز بسیار نزدیک به انرژی یونش الکترون در اتم یا یون آزاد خواهد بود زیرا برهمکنش با پتانسیل اتم‌های مجاور محدود است. اگرچه فرمول ریاضی هامیلتونین مدل تنگ‌بست برای یک ذره ممکن است در نگاه اول پیچیده به نظر برسد، این مدل به هیچ وجه پیچیده نیست و می‌توان آن را به راحتی درک کرد. تنها سه آرایه ماتریسی وجود داردند که نقش مهمی در نظریه بازی می کنند. دو مورد از این سه آرایه نزدیک به صفر هستند و اغلب می توان از آنها صرفه نظر کرد. مهمترین عامل در این مدل، آرایه‌‌های ماتریسی بین اتمی هستند که توسط شیمیدان‌ها به سادگی
بین اتمی هستند که توسط شیمیدان‌ها به سادگی انرژی پیوند نامیده می شود. فرمول بندی ریاضی. اوربیتال‌های اتمی با formula_1 معرفی می‌شوند، که توابع ویژه هامیلتونی formula_2 یک اتم منزوی اند. هنگامی که این اتم در بلور قرار می گیرد، این تابع موج اتمی با اتم‌های مجاور همپوشانی دارد، و بنابراین، توابع ویژه هامیلتونی بلور واقعی نیستند. زمانی که الکترون‌ها به هم متصل می‌شوند، هم‌پوشانی کمتر می‌شود، که نشان دهنده‌ی «پیوند قوی» است. هرگونه اصلاح در پتانسیل اتمی formula_3 لازم است کوچک فرض شود، تا به‌دست آوردن همیلتونی
لازم است کوچک فرض شود، تا به‌دست آوردن همیلتونی واقعی formula_4 سیستم مقدور باشد. formula_6 نشان دهنده پتانسیل اتمی یک اتم واقع در محل formula_7 در شبکه کریستالی است. formula_8 یک جواب برای معادله شرودینگر تک الکترونی مستقل از زمان است که به صورت ترکیب خطی از اوربیتال‌های اتمی تقریب زده میشود: که formula_10 به سطح mام انرژی اتمی اشاره دارد. تقارن انتقالی و نرمال سازی. قضیه بلوخ بیان می‌کند که تابع موج در یک کریستال می‌تواند تحت انتقال تنها با یک عامل فاز تغییر کند: formula_11 که formula_12 بردار موج تابع
کند: formula_11 که formula_12 بردار موج تابع موج است. در نتیجه، با تعویض formula_14 در سمت راست تساوی، خواهیم داشت formula_15 یا formula_16 نرمال‌سازی تابع موج به واحد: بنابراین نرمال‌سازی نتیجه میدهد: که formula_23 انتگرال‌های همپوشانی اتمی هستند که اغلب نادیده گرفته می شوند و در نتیجه: و formula_25 همیلتونی تنگ‌بست. با استفاده از شکل همبستگی قوی برای توابع موج، و با فرض اینکه فقط سطح انرژی اتم "m" در نوار انرژی "mام" مهم است، انرژی بلوخ formula_26 به شکل خواهد بود: در آخرین مرحله انتگرال همپوشانی صفر فرض
بود: در آخرین مرحله انتگرال همپوشانی صفر فرض شده و بنابراین formula_33 . سپس انرژی معادل است با: که در آن formula_36 انرژی تراز اتمی formula_10 است و formula_38 ، formula_39 و formula_40 عناصر ماتریس مدل تنگ‌بست هستند.
اچ-۲ای () یا (H-2A) یک سامانه یک‌بارمصرف پرتاب است که توسط صنایع سنگین میتسوبیشی (MHI) برای آژانس کاوش‌های هوافضای ژاپن اداره می‌شود. از این موشک‌های سوخت مایع برای پرتاب ماهواره‌ها به مدار زمین‌ایستا استفاده شده‌است. فضاپیمای در مدار ماه؛ کاوشگر آکاتسوکی که سیاره زهره را مطالعه کرد، و کاوشگر مریخ‌پیمای امید امارات را که در ژوئیه ۲۰۲۰ به مریخ پرتاب شد. پرتاب‌ها در مرکز فضایی تانیگاشیما انجام می‌شود. "اچ-۲ای" برای اولین بار در سال ۲۰۰۱ پرواز کرد. از دسامبر ۲۰۲۱، موشک‌های اچ-۲ای ۴۵ بار پرتاب شد که شامل ۳۹
۲۰۲۱، موشک‌های اچ-۲ای ۴۵ بار پرتاب شد که شامل ۳۹ مأموریت متوالی بدون شکست بود که تاریخ آن به ۲۹ نوامبر ۲۰۰۳ بازمی‌گردد. تولید و مدیریت "اچ-۲ای" در ۱ آوریل ۲۰۰۷ از آژانس کاوش‌های هوافضای ژاپن به (MHI) تغییر مکان یافت. "اچ-۲ای" از موشک قبلی خود H-II مشتق شده که به‌طور قابل توجهی برای بهبود قابلیت اطمینان و به حداقل رساندن هزینه‌ها دوباره طراحی شده‌است. چهار نوع وجود داشته‌است که دو نوع آن برای اهداف مختلف در خدمت هستند (از سال ۲۰۲۰). یک طرح مشتق شده، H-IIB، در دهه ۲۰۰۰ توسعه یافت و نخستین پرواز خود را در سال
دهه ۲۰۰۰ توسعه یافت و نخستین پرواز خود را در سال ۲۰۰۹ انجام داد.
چهاردهمین دوره جشن حافظ که توسط دنیای تصویر برگزار می‌شود، در ۲۲ خرداد ۱۳۹۳ با حضور بسیاری از چهره‌های سینمایی و تلویزیونی و در تالار وزارت کشور در تهران با اجرای بهاره کیان افشار و علی معلم برگزار شد. بهترین مجموعه تلویزیونی این دوره "شاهگوش" بود و در بخش بهترین فیلم سینمایی برنده نداشت. اطلاعات مراسم. چهاردهمین دوره جشن سینمایی و تلویزیونی دنیای تصویر (جشن حافظ ) با نام "شب مهتابی" در تاریخ ۲۲ خرداد ۱۳۹۳ در تالار وزارت کشور برگزار شد. در این دوره فیلم‌های اکران شده در ابتدا تا پایان سال ۱۳۹۴ و همچنین
اکران شده در ابتدا تا پایان سال ۱۳۹۴ و همچنین سریال‌های پخش شده در شبکه های تلویزیونی و شبکه نمایش خانگی از نوروز ۱۳۹۳ تا پایان نوروز ۱۳۹۴ مورد بررسی قرار گرفته‌اند. علی معلم، دبیر جشن حافظ درباره چگونگی انتخاب فیلم‌ها برای داوری، توضیح داد: اگر می‌خواستیم تمامی آثار سال های ۱۳۹۰ تا ۱۳۹۲ را داوری کنیم، بیش از ۱۷۰ فیلم و ۱۱۵ سریال باید مورد قضاوت قرار می‌گرفتند، که این امکان وجود نداشت. به همین دلیل نحسی دوره سیزدهم و برگزار نشدن آن بماند بر گردن کسانی که مانع برگزاری‌اش شدند و به همین علت برای آثار سال
مانع برگزاری‌اش شدند و به همین علت برای آثار سال ۱۳۹۰ که از داوری حذف شدند، دو جایزه ویژه هیات داوران در بخش تلویزیون و سینما به کسی که آن پروژه ها را نمایندگی می‌کنند، اهدا می‌شود. برندگان اصلی. برندگان جایزه در سطر نخست فهرست، به صورت بزرگ نوشته می‌شوند و با یک ستاره () نشان داده می‌شوند.
شیارِ هلو () یک فیلم اروتیک درام به کارگردانی مائوریتسیو لیورانی است که در سال ۱۹۷۶ منتشر شد. از بازیگران فیلم می‌توان به مرتین بروشار، گلوریا گوئیدا و امیلیو چیگولی اشاره کرد. خلاصه داستان. ماجرای این فیلم سکسیِ ملایم، دربارهٔ عکاسی به نام «داویده» است که علاقه‌ای وسواس‌گونه به باسن زنان دارد که بدان «هلو» می‌گوید. او درگیر رابطه‌ای نامشروع با یک زن متأهل به نام «وی‌ویانه» است و در جریان رفت‌وآمد به منزل او متوجه می‌شود که «تونینا» دختر جوان خدمتکار او «هلو»ی با طراوت‌تر و رغبت‌برانگیزتری دارد. داویده با
با طراوت‌تر و رغبت‌برانگیزتری دارد. داویده با عمویش که کشیش یک کلیسای محلی است در این باره صحبت می‌کند که منجر به بحث‌های گاه‌به‌گاه با او دربارهٔ مسئله گناه در دین کاتولیک و نقش گناه در زندگی روزمره می‌شود.
مائوریتسیو لیوِرانی (؛ – ) روزنامه‌نگار، کارگردان فیلم و فیلم‌نامه‌نویس اهل ایتالیا بود. از فیلم‌هایی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "شیار هلو" اشاره نمود.
الکساندر (بازیگر) (؛ زادهٔ ) بازیگر، مدل (شخص) اهل ژاپن است. وی از سال ۱۹۹۹ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است. از فیلم‌هایی که او در آن نقش داشته‌است می‌توان به فیلم "دهه کامن ریدر" اشاره کرد.
کنجی آنان (؛ زادهٔ ) بازیگر اهل ژاپن است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "۱۳ ارباب شوگون" اشاره کرد.
تسونه‌نوری آئوکی (؛ زادهٔ ) بازیگر، مدل (شخص) اهل ژاپن است.