payamvha/North_RAG huggingface dataset:
عنوان بدعت و آمریکایی گرایی. با این وجود، ایرلند به ترویج دیدگاه‌های خود ادامه داد. زمانی که دیدگاه‌های مشابه اروپایی توسط پاپ پیوس دهم محکوم شد. (۱۹۰۷)، ایرلند فعالانه علیه آنچه که پاپ بدعت مدرنیسم اعلام کرد مبارزه کرد. این رفتار ظاهراً ناسازگار از مفهوم ایرلند از «میانگین طلایی» بین «محافظه کاری فوق‌العاده»، نامربوط ساختن کلیسا و «اولترالیبرالیسم» و نادیده گرفتن پیام کلیسا ناشی می‌شود. آمریکایی شدن. دیگران، مانند اورست براونسون - یک روشنفکر عمومی کاتولیک مخالفت با بردگی - از سیستم کلیسای ملی راضی نبودند.
با بردگی - از سیستم کلیسای ملی راضی نبودند. او که یک آمریکایی‌ساز به حساب می‌آمد، از مهاجران دفاع می‌کرد که باور کنند هویت کاتولیک آنها جایگزین شکاف‌های ملی است و شخصاً با تربیت کشیش در حوزه‌های علمیه آمریکا که از نظر قومی تقسیم شده بودند مخالف بود. اسقف جان هیوز معتقد بود که براونسون بخشی از «باشگاه» روشنفکران لیبرال است که می‌خواستند کلیسا را آمریکایی کنند. او علناً براونسون را به دلیل ارائه سخنرانی آغاز سال ۱۸۶۰ در دانشگاه فوردهام محکوم کرد.
&lt;ns&gt;0&lt;/ns&gt; &lt;revision&gt; &lt;timestamp&gt;2023-07-11T15:20:38Z&lt;/timestamp&gt; &lt;contributor&gt; &lt;username&gt;BasilLeaf&lt;/username&gt; &lt;/contributor&gt; &lt;comment&gt;تغییرمسیر به منطقه وانژوو#ولایت وان‌شیان&lt;/comment&gt; &lt;origin&gt;37500133&lt;/origin&gt; &lt;model&gt;wikitext&lt;/model&gt; &lt;format&gt;text/x-wiki&lt;/format&gt;
کمپ مارمال () تاسیسات نیروهای مسلح افغانستان بود. این فرودگاه در مجاورت فرودگاه بین‌المللی مولانا جلال الدین بلخی در مزار شریف افغانستان در دامنه کوه‌های هندوکش قرار داشت. این کمپ در سپتامبر ۲۰۰۵ افتتاح شد. نام این کمپ از کوه‌های مرزی مارمال گرفته شده است. قبل از خروج نیروهای آلمانی، این پایگاه بزرگترین پایگاه بوندس‌ور در خارج از آلمان بود. کمپ مارمال میزبان نیروهای فرماندهی سلسله کمک مشاوره - شمال متعلق به ماموریت حمایت قاطع ناتو بود که در سال ۲۰۱۴ جانشین نیروهای بین‌المللی کمک به امنیت شد. این پایگاه
نیروهای بین‌المللی کمک به امنیت شد. این پایگاه دارای یک مرکز پزشکی بزرگ برای نیروهای آلمانی، متحدان ناتو و غیرنظامیان محلی بود. این پایگاه از عملیات‌های جنگی آلمان در افغانستان در اوایل سال ۲۰۰۹ پشتیبانی کرد. تاریخچه. آلمان ساخت این کمپ را در ۳ نوامبر ۲۰۰۵ آغاز کرد و در ۲ اوت ۲۰۰۶ عملیاتی شد. در ژوئن ۲۰۲۱، این پایگاه به نیروهای مسلح افغانستان واگذار شد و آخرین سربازان آلمانی افغانستان را ترک کردند. در ۱۵ اوت ۲۰۲۱، نیروهای طالبان این پایگاه هوایی را در جریان حمله نظامی طالبان، از نیروی هوایی افغانستان تسخیر
حمله نظامی طالبان، از نیروی هوایی افغانستان تسخیر کردند. بیمارستان. بیمارستان نظامی آلمان در سال ۲۰۰۷ تکمیل شد. هدف اصلی آن ارائه خدمات اضطراری به نیروهای RSM بود. به غیرنظامیان آلمانی در افغانستان، امدادگران نیز به صورت قراردادی یا در مواقع اضطراری به خدمت گرفته شده و خدمات ارائه می‌دادند. در کنار دو واحد عملیات، متخصصان، کلینیک‌های سرپایی، ایستگاه‌های مراقبت‌های ویژه وجود داشت.این بیمارستان، داروخانه و آزمایشگاه تقریباً ۸۰ پرسنل نظامی داشت.
مقدمه. روش‌های استخراج و استفاده از ویژگی‌های داده‌ها در حوزه تشخیص الگو و یادگیری ماشین اهمیت بسزایی دارند. یکی از این روش‌ها کرنل فیشر است. کرنل فیشر با بهره‌برداری از اطلاعات آماری از داده‌ها، قابلیت حصول اطلاعات بیشتر و بازنمایی بهتری را در الگوریتم‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کند. مفهوم. یادگیری ماشین در ابتدا بر توجه به ویژگی‌ها و خصوصیات داده‌ها تمرکز می‌کرد. اما با پیشرفت روزافزون تکنولوژی و افزایش داده‌های موجود، استفاده از اطلاعات آماری که همراه داده‌ها هستند، نیز به عنوان یک راهکار مهم مطرح شده
هستند، نیز به عنوان یک راهکار مهم مطرح شده است. در این راستا، کرنل فیشر نقش مهمی را در بحث استخراج و استفاده از اطلاعات آماری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین ایفا می‌کند. کرنل فیشر در اصل برای حل مسائل تشخیص الگو و دسته‌بندی در تصاویر مطرح شده است. کرنل فیشر یک روش محاسباتی است که برای تبدیل داده‌های آماری به فضای ویژگی های بالابرده استفاده می‌شود. این روش در تمامی زمینه‌هایی که استفاده از داده‌های آماری به عنوان ورودی برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. مفهوم اصلی کرنل فیشر برگرفته از
قرار می‌گیرد. مفهوم اصلی کرنل فیشر برگرفته از تکنیک‌های پردازش تصویر است. این روش براساس اطلاعات آماری در داده‌ها، تفاوت‌ها و اهمیت‌های ویژگی‌ها را به دست می‌آورد. به طور خاص، کرنل فیشر برای مسائلی که دارای الگوهای پنهان هستند و لزوماً قابل مشاهده نیستند، بسیار مؤثر است. برخلاف روش‌های معمول استخراج ویژگی که بر پیکسل‌های تصویر تمرکز می‌کنند، کرنل فیشر ویژگی‌های کلیت را استخراج می‌کند که اطلاعات مهم درباره تفاوت‌ها و توزیع داده‌ها را به دست می‌آورد. این ویژگی‌ها به عنوان نگاشتی از داده‌های اولیه به فضای
به عنوان نگاشتی از داده‌های اولیه به فضای بالابرده استفاده می‌شوند که الگوریتم‌های یادگیری ماشین قابلیت بررسی و استفاده از آن‌ها را دارند. تکنیک کرنل فیشر به دلیل قدرتش در تبدیل داده‌های غیرخطی به فضای ویژگی‌های خطی، در بسیاری از مسائل به عنوان یک روش کارآمد در یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. برای بهره‌برداری کامل از قدرت این روش، پارامترهای مختلفی مانند تابع کرنل و اندازه نمونه‌ها باید به درستی تنظیم شوند. به طور کلی این روش، با بهره‌برداری از اطلاعات آماری نسبت به نمونه‌های آموزشی و تحلیل آنها،
آماری نسبت به نمونه‌های آموزشی و تحلیل آنها، به نمونه‌های آزمون نمونه‌برداری می‌کند و سپس با تطبیق این نمونه‌ها با نمونه‌های آموزشی، به دسته‌بندی بهتری می‌رسد. کاربردها. فیشر کرنل در بسیاری از زمینه‌هایی از جمله بینایی ماشین، پردازش تصویر، بافت‌شناسی و رده‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود. یکی از کاربردهای مهم فیشر کرنل در تطبیق تصویر است. برای مثال، در تطبیق تصاویر چهره، فیشر کرنل می‌تواند به ما در تشخیص چهره‌های مشابه در تصاویر مختلف کمک کند. همچنین، در دسته‌بندی داده‌ها نیز فیشر کرنل به‌خوبی عمل می‌کند و
داده‌ها نیز فیشر کرنل به‌خوبی عمل می‌کند و می‌تواند داده‌ها را بر اساس شباهت و ویژگی‌های مشترک آن‌ها به دسته‌بندهای مناسب تقسیم کند. کرنل فیشر در تشخیص گفتار نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از این روش می‌توان بردارهای ویژگی با اطلاعات آماری از سیگنال‌های گفتاری استخراج کرده و با الگوریتم‌های مختلف، مثل شبکه‌های عصبی، گفتار را تشخیص داد. همچنین کرنل فیشر به خوبی در تحلیل توالی‌ها نیز عملکرد خوبی دارد. با استفاده از این روش می‌توان به صورت موثری توالی‌های زمانی، مثل دنباله‌های DNA یا حرکت‌های
توالی‌های زمانی، مثل دنباله‌های DNA یا حرکت‌های متوالی در ویدئو‌ها را تحلیل کرد و الگوهای مخفی و ویژگی‌های منحصر به فرد را شناسایی کرد. این روش در حوزهٔ تحلیل آماری و پردازش سیگنال با توجه به اطلاعاتی که در برابر داده‌ها به دست می‌آورد، می‌تواند به ما در تشخیص و تحلیل داده‌ها کمک کند. در صنعت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز، فیشر کرنل به عنوان یک روش قوی در بسیاری از برنامه‌ها استفاده می‌شود.
پول کثیف فیلمی محصول سال ۲۰۰۸ و به کارگردانی کالی خوری است. در این فیلم بازیگرانی همچون دایان کیتن، کویین لطیفه، کیتی هلمز، تد دنسن، استیون روت، کریستوفر مک‌دونالد، ادام روتنبرگ، راجر کراس، جی. سی. مک‌کنزی و فینسی میتچل ایفای نقش کرده‌اند.
همپستد یا کلبه هورنر فیلمی محصول سال ۲۰۱۷ و به کارگردانی جوئل هاپکینز است. در این فیلم بازیگرانی همچون دایان کیتن، برندن گلیسون، لسلی منویل، جیسون واتکینز، جیمز نورتون، فیل دیویس، سیمون کالو، الیستر پیتری، رزالیند ایرز و هیو اسکینر ایفای نقش کرده‌اند. این فیلم بر اساس زندگی هری هالووز است که با موفقیت ادعای مالکیت یک قطعه نیم هکتاری از همپستید هیث را داشت.
میم کوین (به انگلیسی: Meme Coin) به یک رمز ارز می‌گویند که از یک میم اینترنتی سرچشمه بگیرد یا ویژگی‌های طنزآمیز داشته باشد. معمولاً میم کوین‌ها توکن‌هایی هستند که برروی یک شبکه بلاکچین مشخص، مثل آتریوم (Ethereum) ساخته می‌شوند و ماهیت درونی آن‌ها میم‌های معروف است. در اواخر سال ۲۰۱۳، Dogecoin توسط مهندسان نرم‌افزار منتشر شد که ماهیت شکل‌گیری آن یک شوخی و میم معروف Doge بود. این باعث ایجاد چندین سکه میم بعدی شد. در اکتبر ۲۰۲۱، حدود ۱۲۴ سکه میم در بازار در گردش بود. نمونه‌های قابل توجه عبارتند از Dogecoin و
بود. نمونه‌های قابل توجه عبارتند از Dogecoin و Shiba Inu. سکه‌های میم اغلب توسط افرادی جمع‌آوری یا معامله می‌شوند که به سادگی می‌خواهند بخشی از یک طنز باشند، اما مانند سایر ارزهای دیجیتال، گاهی به عنوان سرمایه‌گذاری‌هایی تلقی می‌شوند که ارزش آن‌ها می‌تواند همراه با بالا رفتن محبوبیتشان به شدت افزایش یابد. به‌طور کلی، ارزهای رمزپایه نوسانات زیادی دارند و میم کوین‌ها به‌طور خاص مستعد نوسانات بسیار بالا هستند. محبوبیت. از زمانی که ایلان ماسک استفاده از دوج کوین (Dogecoin)، یکی از اولین سکه‌های میم را تأیید
(Dogecoin)، یکی از اولین سکه‌های میم را تأیید کرد، محبوبیت سکه‌های میم افزایش یافت. او همچنان به ارسال توییت‌هایی دربارهٔ Dogecoin در سال ۲۰۲۲ ادامه داد، از جمله یکی در ژانویه که در آن اعلام کرد اگر مک دونالد شروع به پذیرش Dogecoin به عنوان روشی برای پرداخت کند، یک وعده غذایی شاد از مک دونالد در تلویزیون زنده می‌خورد. خطر از دست دادن پول در این عرصه قابل توجه است و شامل ریسک‌های بسیاری است. با این حال، به نظر می‌رسد برخی از پروژه‌ها در طول زمان موفق و پایدار باشند.
کارآموز تازه‌کار () یک فیلم کوتاه کمدی به کارگردانی راسکو آرباکل و هنری لرمن است که در سال ۱۹۱۴ منتشر شد. از بازیگران این فیلم می‌توان به گوردون گریفیث و راسکو آرباکل اشاره کرد.
افشین عبداللهیان (زادهٔ ۹ دی ۱۳۵۴ در رشت) مجری برنامه‌های ورزشی تلویزیون ایران و روزنامه‌نگار ورزشی است. ‌‌عبداللهیان همچنین در باشگاه فوتبال شمس‌آذر به عنوان معاون ورزشی فعالیت می‌کند. زندگی‌نامه. عبداللهیان کار رسانه ای خود را از سال ۱۳۶۹ با هفته نامه بشیر شروع کرد و از سال ۱۳۸۰ سردبیر روزنامه ابرار ورزشی بوده است.وی در سال ۱۳۸۳ به عنوان روزنامه‌نگار برگزیده ورزشی از سوی انجمن نویسندگان، عکاسان و خبرنگاران ورزشی انتخاب شد. عبداللهیان در سال‌های ۱۳۹۴ تا ۱۳۹۹ با عنوان طراح، عضو هیئت مؤسس، سردبیر، مجری و
۱۳۹۹ با عنوان طراح، عضو هیئت مؤسس، سردبیر، مجری و کارشناس ثابت برنامه‌های شب‌های فوتبالی و نوروز فوتبالی در شبکه ورزش سیما حضور داشت. وی بعداز جدایی از شب های فوتبالی با برنامه ورزش از نگاه دو به توافق رسید و طبق اعلام رسمی روابط عمومی شبکه دو سیما قرار بود با اجرای افشین عبداللهیان روانه آنتن شبکه دو سیما شود. عبداللهیان در سال ۱۴۰۰ در شبکه پنج سیما در برنامه‌های ورزشگاه (به عنوان سردبیر، مجری و کارشناس) و سلام تهرانحضور داشته‌است. افشین عبداللهیان عضو شورای سردبیری سایت ورزش دات آنلاین است.
هرم تصویر یک نمایش چند مقیاسی با وضوح‌های متفاوت از یک تصویر است که با کاهش نمونه‌ی تدریجی تصویر، برای تولید یک مجموعه سلسله مراتبی از تصاویر کاهش وضوح یافته ایجاد شده است. هرم تصویر در کارهای مختلف بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر، مانند تشخیص ویژگی، تشخیص اشیا، ترکیب تصویر و فشرده سازی تصویر مورد استفاده است. ایجاد هرم. به طور کلی دو دسته هرم تصویر وجود دارد: هرم پایین‌گذر و میان‌گذر. هرم پایین گذر با اعمال یک فیلتر صاف کننده مناسب بر روی تصویر و متعاقبا کاهش اندازه آن، معمولا با ضریب ۲ در هر جهت مختصات
کاهش اندازه آن، معمولا با ضریب ۲ در هر جهت مختصات تولید می شود.سپس این تصویر کوچک شده در معرض همان فرآیند قرار می گیرد و چندین بار تکرار می شود.با هر تکرار، تصویر کوچک تر و صاف تر می شود، اما تراکم نمونه برداری فضایی (یعنی وضوح تصویر)کاهش می یابد.اگر به صورت بصری نشان داده شود، نمایش چند مقیاسی یک شکل هرمی را شکل می دهد، که در آن تصویر اصلی در پایه قرار دارد و هر تصویر کوچک تر بعدی در بالای تصویر قبلی قرار می گیرد. از سوی دیگر، هرم میان‌گذر با محاسبه تفاوت بین تصاویر در سطوح مجاور در هرم و انجام درون یابی
بین تصاویر در سطوح مجاور در هرم و انجام درون یابی تصویر بین این سطوح وضوح مجاور ایجاد می شود. این کار امکان محاسبه تفاوت های پیکسلی بین تصاویر را فراهم می کند. هرم های میان‌گذر حاوی اطلاعات متفاوت بین سطوح هرم هستند. آن ها با درون یابی سطوح مجاور به اندازه یکسان، کم کردن آن ها برای یافتن تفاوت پهنای باند و انباشت این تصاویر پهنای باند در یک هرم ساخته می شوند. هرم های میان‌گذر علاوه بر محتوای با فرکانس پایین صاف شده، اطلاعات جزئیات بین مقیاس ها را نیز ثبت می کنند. هسته‌های تولید هرم. هنگام ساخت هرم تصاویر،
کنند. هسته‌های تولید هرم. هنگام ساخت هرم تصاویر، می‌توان از انواع مختلفی از فیلترهای هموار کننده استفاده کرد. برخی از معروف‌ترین آن‌ها را در اینجا ذکر می‌کنیم. هسته دوجمله‌ای. فیلترهای دوجمله‌ای که بر اساس ضرایب دوجمله‌ای است، گزینه‌ای مناسب از لحاظ نظری هستند. آن‌ها با اعمال یک فیلتر پایین‌گذر کوچک مانند (1/4، 1/2، 1/4) چندین بار در هر جهت قبل از نمونه‌برداری، تصویر را هموار می‌کنند. این روش به صورت فشرده اطلاعات را در چندین مقیاس ثبت می‌کند. برای انعطاف‌پذیری، می‌توان با حذف برخی از مراحل نمونه‌برداری،
می‌توان با حذف برخی از مراحل نمونه‌برداری، مقیاس‌های میانی را تولید کرد و یک هرم با نمونه‌برداری بیشتر ایجاد کرد. هرم گوسی. در هرم گوسی، تصاویر بعدی با استفاده از میانگین گوسی (مات کردن گوسی) و کاهش مقیاس وزن‌دهی می‌شوند.هرم‌های گوسی از کرنل‌های فیلترینگ گوسی گسترده‌تر برای هموار کردن استفاده می‌کنند. این روش تاثیر مات کننده نرم‌تری دارد اما از لحاظ محاسباتی سنگین‌تر است. هر پیکسل نماینده‌ای از میانگین محلی وزن‌دهی شده گوسی از سطح پایین‌تر است. هرم لاپلاسی. هرم لاپلاسی بسیار شبیه به هرم گوسی است، اما به
هرم لاپلاسی بسیار شبیه به هرم گوسی است، اما به جای تصاویر مات شده، تصاویر تفاوت بین سطوح را ذخیره می‌کنند.نها پایین ترین سطح شامل یک تصویر بدون تفاوت است که بازسازی تصویر اصلی با وضوح بالا را با استفاده از تصاویر متفاوت در سطوح بالاتر ممکن می کند. این روش اغلب در فشرده سازی تصویر به کار می رود. هرم پایدار. هرم‌های پایدار هرم‌هایی پیشرفته، چند مقیاسی و چند جهتی هستند. آن‌ها از فیلترهای قابل کنترل استفاده می‌کنند که در هر سطح می‌توانند در جهت‌های مختلف قرار گیرند. این امکان به آن‌ها کمک می‌کند تا اطلاعات
گیرند. این امکان به آن‌ها کمک می‌کند تا اطلاعات غنی‌تری در مورد ویژگی‌ها و بافت‌های تصویر برای وظایفی مانند شناسایی اشیاء ثبت کنند. این هرم برای کاربردهایی مانند فشرده‌سازی تصویر، سنتز بافت و شناسایی اشیاء استفاده می‌شود. همچنین می‌توان آن را نسخه حساس به جهت گیری هرم لاپلاسین در نظر گرفت، که در آن به جای یک فیلتر لاپلاسین یا گاوسی، مجموعه‌ای از فیلترهای قابل هدایت در هر سطح هرم استفاده می‌شود.
منطقه چیانژیانگ (به چینی: 黔江区، به پین‌یین: Qiánjiāng Qū) یک منطقهٔ شهرداری تابع شهر چونگ‌چینگ، در جمهوری خلق چین است. خصوصیات. منطقه چیانژیانگ ۲٬۳۹۷ کیلومترمربع مساحت و ۴۸۷٬۲۸۱ نفر جمعیت دارد. اکثریت جمعیت این منطقه را اقلیت‌های قومی تشکیل می‌دهند. ۵۵٪ جمعیت این منطقه را مردم توجیا، ۳۰٪ را مردم هان (قومیت چینی)، و ۱۵٪ را مردم میائو تشکیل می‌دهند. ولایت چیانژیانگ. در سال ۱۹۸۸ میلادی، پنج شهرستان خودمختار از ولایت فولینگ در استان سیچوان جدا شده، و با هم، ولایت چیانژیانگ (به چینی: 黔江地区، به پین‌یین: Qiánjiāng
چیانژیانگ (به چینی: 黔江地区، به پین‌یین: Qiánjiāng dìqū) را تشکیل دادند. این پنج شهرستان خودمختار شامل: در مارس ۱۹۹۷،‌ «ولایت چیانژیانگ» منحل شده،‌ پنج شهرستان خودمختار تابع آن از استان سیچوان جدا شده و شهر جدید التاسیس در سطح استان چونگ‌چینگ پیوست. در ژوئن ۲۰۰۰، «شهرستان خودمختار چیانژیانگ توجیا و میائو» منحل شده، و به جای آن، «منطقه چیانژیانگ» تاسیس شد.
فانتوم یا شبح (به انگلیسی: The Phantom) یک شخصیت خیالی در کتاب های کمیک است که توسط لی فالک خلق شد. این شخصیت برای اولین بار در ۱۷ فوریه ۱۹۳۶ به خوانندگان کتاب های مصور معرفی شد.
اچ‌دی ۱۶۷۲۵۷ (اچ‌آر ۶۸۲۱) یک ستاره منفرد در ناحیه جنوبی صورت فلکی تلسکوپ است. قدر ظاهری این ستاره برابر با ۶٫۰۵ می‌باشد که باعث می‌شود با چشم غیرمسلح به صورت نه‌چندان واضح قابل مشاهده باشد. بررسی و اندازه‌گیری اختلاف منظر، این ستاره را در فاصله ۴۲۰ سال نوری از زمین نشان می‌دهد. این ستاره دارای سرعت شعاعی برابر با می‌باشد. این مقدار نشان می‌دهد این ستاره در حال حرکت به سمت منظومه شمسی است. تخمین زده می‌شود که ستاره اچ‌دی ۱۶۷۲۵۷ حدود ۲۴۰ میلیون سال سن داشته باشد.
برایان پیتر کیبل ( (۲۰ اکتبر ۱۹۳۸ – درگذشته ۲۸ آوریل ۲۰۱۶) فیزیکدان اهل بریتانیا و مترولوژیست پیشگام بود. او مخترع تراز کیبل، نسخه بهبودیافته ترازوی فعلی بود که برای تحقق واحد جرم SI، کیلوگرم توسعه یافته بود. سال‌های نخستین. کیبل در لتکام رجیس (برکشایر پیشین، اکنون بخشی از آکسفوردشایر) در خانواده الن و هربرت کیبل به دنیا آمد. پدرش یک درجه‌دار پلیس بود. او کوچک‌ترین از چهار فرزند بود. از کودکی به تعمیر وسایل الکتریکی و مکانیکی علاقه داشت. او از سال ۱۹۵۰ تا ۱۹۵۷ در مدرسه ابینگدون تحصیل کرد، جایی که موفقیت
۱۹۵۷ در مدرسه ابینگدون تحصیل کرد، جایی که موفقیت تحصیلی قابل توجهی به دست آورد. او برنده جوایز متعددی برای فیزیک، ریاضیات و علوم شد و بورسیه بنت دریافت کرد. او علاوه بر بازی در تیم‌های هاکی و راگبی، عضو انجمن مناظره و رویس نیز بود. به او یک بورس تحصیلی آزاد برای تحصیل علوم طبیعی در کالج مسیح، آکسفورد اعطا شد. او در آنجا همسر آینده‌اش گرینفیلد را ملاقات کرد و آنها در سال ۱۹۶۴ ازدواج کردند، همان سالی که به او مدرک DPhil (پی‌اچ‌دی) در موضوع طیف‌سنجی اتمی اعطا شد.
آنتونی جان باسگلوپ (زاده ژوئیه ۱۹۶۸) یک نویسنده تلویزیونی بریتانیایی است که بیشتر به خاطر نویسندگی "درون انسان" (۲۰۱۲)، "آنچه می‌ماند" (۲۰۱۳)، "خدمتکار" (۲۰۱۹-۲۰۲۳) و مینی‌سریال "تا انتهای زمین" اقتباسی از سه‌گانه ویلیام گلدینگ شناخته شده است. در آغاز کار. باسگلوپ یک قسمت از سریال "بخش کودکان" را نوشت که از آی‌تی‌وی پخش شد. در سال ۱۹۹۸ او اپیزودی از "حادثه" به نام «اسباب بازی‌ها و پسران» را در سری ۱۳ نوشت. این قسمت ۱۲٫۵۸ میلیون نفر تماشا کردند. در سال ۲۰۰۰ او درام جنایی "تابستان در حومه" را نوشت که توسط
او درام جنایی "تابستان در حومه" را نوشت که توسط دیوید آتوود کارگردانی شد. بین سال‌های ۱۹۹۶ و ۲۰۰۲ باسگلوپ چهل و چهار قسمت از "ایست‌اندرز" را نوشت. اولین قسمت او در ۲۱ اکتبر ۱۹۹۶ و آخرین قسمت در ۳ دسامبر ۲۰۰۲ پخش شد. در سال ۲۰۰۱ او اولین قسمت از "ساکنان" ، و کمدی کوتاه "آن تو نیستی، آن منم را ن"وشت. در سال ۲۰۰۴ او اپیزودی از "قانون‌شکنان" به نام "موضع نرم" را نوشت. او در سال‌های ۲۰۰۳ و ۲۰۰۴ دو قسمت از "معلمان" را نوشت.
Jarin Blaschke (زاده ۲۸ سپتامبر ۱۹۷۸) یک فیلمبردار آمریکایی است که بیشتر به خاطر کارش در فیلم ترسناک روانشناختی "فانوس دریایی" شناخته می‌شود که نامزدی جایزه اسکار بهترین فیلمبرداری را برای او به ارمغان آورد. زندگی اولیه و زندگی شخصی. هنگامی که او ۱۶ ساله بود، بلاشکه به شهر نیویورک نقل مکان کرد تا در مدرسه هنرهای تجسمی فیلم تحصیل کند. بلاشکه اولین بار با کار خود در اولین فیلم به کارگردانی رابرت اگرز به نام "جادوگر" به شهرت رسید. آثار او علاوه بر چندین نامزدی انجمن منتقدان فیلم، از جمله جایزه انجمن منتقدان
انجمن منتقدان فیلم، از جمله جایزه انجمن منتقدان فیلم سیاتل برای بهترین فیلمبرداری، مورد تحسین قرار گرفت. او برای فیلم "فانوس دریایی" که در نگاتیو سیاه و سفید فیلمبرداری شده بود، دوباره با اگرز همکاری کرد. بلاشکه علاوه بر نامزدی جایزه اسکار، برنده جایزه ایندپندنت اسپیریت برای بهترین فیلمبرداری ، و نامزد بفتا و جایزه انتخاب منتقدان شد. بلاشکه در حال حاضر در پراگ زندگی می‌کند.
سیاهگوش غارزی یا سیاهگوش غارزی مدیترانه‌ای ("Lynx spelaeus" یا "Lynx pardinus spelaeus") یک گونه گربه‌ایان منقرض شده‌است که در دوران پلیستوسن می‌زیسته‌است. بحث‌برانگیز این است که زیرگونه‌ای از سیاهگوش ایبری مدرن ("Lynx pardinus") و مترادف کوچک این گونه باشد. فسیل‌هایی از دوران پلیستوسن میانی و اواخر در ایتالیا و فرانسه پیدا شده‌است. بازسازی توده بدن این سیاهگوش را حدود ۲۳ کیلوگرم تخمین زده‌است.
ولیعصر، روستایی در دهستان دوستان بخش مرکزی شهرستان بدره در استان ایلام ایران است.این روستا، مرکز دهستان دوستان است. جمعیت. بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت این روستا برابر با ۱٬۹۳۱ نفر (۵۴۰ خانوار) بوده‌است.
کله مرد، روستایی در دهستان هندمینی بخش هندمینی شهرستان بدره در استان ایلام ایران است. جمعیت. بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت این روستا برابر با ۱۳۳ نفر (۳۱ خانوار) بوده‌است. اکثر اهالی روستا برای کسب کار و درآمد به استان های دیگر همچون تهران و خوزستان مهاجرت کرده اند و هم اکنون جمعیت کمی در این روستا سکونت دارند.
انتقال سبک با شبکه‌های عصبی (NST) به مجموعه‌ای از الگوریتم‌های نرم‌افزاری گفته می‌شود که تصاویر دیجیتال یا ویدیوها را به گونه‌ای دستکاری می‌کنند تا ظاهر یا سبک بصری تصویر دیگری را به خود بگیرند. الگوریتم‌های NST با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای تبدیل تصویر عمل می‌کنند. کاربردهای رایج برای NST شامل ایجاد آثار هنری مصنوعی از عکس‌ها است، به عنوان مثال با انتقال ظاهر نقاشی‌های معروف به عکس‌های ارائه شده توسط کاربران. تاریخچه. انتقال سبک با شبکه‌های عصبی بر پایه کارهای انجام شده توسط گاتیس و همکاران در سال
پایه کارهای انجام شده توسط گاتیس و همکاران در سال 2016 شکل گرفت. این الگوریتم‌ها از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای جدا کردن محتوا و سبک تصاویر استفاده می‌کنند. با استفاده از ماتریس گرام، می‌توان محتوا و سبک را از یکدیگر جدا کرد و به عنوان تابع خطا برای یک شبکه تولید کننده استفاده کرد. چگونگی کارکرد. هدف از انتقال سبک با شبکه‌های عصبی این است که به مدل یادگیری عمیق امکان تمایز بین نمایش‌های سبک و تصویر محتوا را بدهد. NST از یک شبکه عصبی پیچشی آموزش دیده با توابع خطای اضافه شده برای انتقال سبک از یک تصویر به
خطای اضافه شده برای انتقال سبک از یک تصویر به تصویر دیگر و تولید تصویر جدید با ویژگی‌های مورد نظر استفاده می‌کند. کاربردها. انتقال سبک با شبکه‌های عصبی در زمینه‌های مختلفی مانند ویرایش عکس‌ها، طراحی، تولید محتوا و توسعه ابزارهای خلاقانه کاربرد دارد. برنامه‌های موبایل معروفی مانند DeepArt و Prisma از تکنیک‌های NST برای این منظور استفاده می‌کنند. مروری بر الگوریتم‌های موجود. الگوریتم‌های موجود برای انتقال سبک با شبکه‌های عصبی در طول زمان توسعه یافته‌اند. در سال 2017، گوگل AI روشی معرفی کرد که به یک شبکه عصبی
2017، گوگل AI روشی معرفی کرد که به یک شبکه عصبی پیچشی انتقال سبک عمیق اجازه می‌دهد تا همزمان چندین سبک را یاد بگیرد. این الگوریتم به تداخل سبک در زمان واقعی اجازه می‌دهد، حتی زمانی که بر روی مدیای ویدیویی انجام می‌شود. نتیجه‌گیری. انتقال سبک با شبکه‌های عصبی یک روش قدرتمند و جذاب برای ایجاد آثار هنری مصنوعی از تصاویر است. با استفاده از این تکنیک، می‌توان ظاهر یا سبک بصری یک تصویر را به تصویر دیگری منتقل کرد. این روش در زمینه‌های مختلفی از جمله ویرایش عکس‌ها، طراحی و توسعه ابزارهای خلاقانه کاربرد دارد.
صید جانبی ، در صنعت ماهیگیری، ماهی یا دیگر گونه‌های دریایی است که به‌طور ناخواسته هنگام صید گونه‌ها یا اندازه‌های خاصی از حیات وحش صید می‌شود. صید جانبی یا گونه نامناسب، جنس نامناسب است، یا کوچک‌تر یا بچه‌های گونه مورد نظر است. اصطلاح «صید جانبی» نیز گاهی برای صید غیرهدفمند در شکل‌های دیگر برداشت یا جمع‌آوری جانوران به کار می‌رود. گونه‌های غیردریایی (ماهیان آب شیرین، نه ماهیان آب شور) که (اعم از عمد یا غیرعمد) صید می‌شوند، اما عموماً «نامطلوب» در نظر گرفته می‌شوند، به‌عنوان «ماهی زبر» (عمدتاً ایالات متحده)
به‌عنوان «ماهی زبر» (عمدتاً ایالات متحده) و «ماهی درشت» (عمدتاً انگلستان) نامیده می‌شوند. متوسط نرخ صید جانبی سالانه فک‌ها و آب‌بازسانان در ایالات متحده از سال ۱۹۹۰ تا ۱۹۹۹، ۶۲۱۵ جانور با خطای استاندارد ۴۴۸ برآورد شده‌است مشکلات صید جانبی از "مرگ و میر دلفین‌ها در تورهای ماهی تن در دهه ۱۹۶۰" سرچشمه می‌گیرد.
سوتراهای ماهایانه نوع خاصی از متون مقدس بودایی (سوترا) هستند که در بودیسم ماهایانه پذیرفته شده‌اند. این متون در متون بودایی چینی، متون مقدس بودایی تبتی و در نسخه‌های خطی سانسکریت یافت می‌شوند. صدها سوترای ماهایانه در سانسکریت یا در ترجمه‌های چینی و تبتی باقی مانده‌اند. همچنین گاهی اوقات در منابع قدیمی، سوتراهای وجره‌یانه نامیده می‌شوند. محقق و فیلسوف بودایی آساگا، سوتراهای ماهایانه را به‌عنوان بخشی از "بودیساتواپیتاکا"، مجموعه‌ای از متون بوداسف طبقه‌بندی کرد. محققان مدرن مطالعات بودایی معتقدند که این
کرد. محققان مدرن مطالعات بودایی معتقدند که این سوتراها برای اولین بار بین قرن اول پیش از میلاد و قرن اول پس از میلاد ظاهر شدند. این متون تا زمان افول بودیسم در شبه‌قاره هند باستان مورد تألیف، گردآوری و ویرایش بوده‌اند. برخی نیز ممکن است خارج از هند نوشته شده باشند، مانند آسیای مرکزی و آسیای شرقی. بوداییان ماهایانه چندین سوترای اصلی ماهایانه را توسط گوتاما بودا آموزش داده‌اند و توسط شاگردانش، به ویژه آننده، خوانده شده‌است. دیگر سوتراهای ماهایانه توسط شخصیت‌های دیگری چون بودیساتواها، مانند مانجوشری و
شخصیت‌های دیگری چون بودیساتواها، مانند مانجوشری و اولوکیتشوره تدریس می‌شوند. دلایل مختلفی وجود دارد که بوداییان هندی ماهایانه معتقد بودند که سوتراهای ماهایانه در زمان‌های بعدی ظاهر می‌شوند. یکی از این دلایل این بود که در سرزمین ناگاها (خدایان مار، اژدها) پنهان شده بودند تا زمان مناسب برای انتشار آن‌ها فرا رسید. سوتراهای ماهایانه توسط همه بوداییان در هند باستان پذیرفته نشد و مکاتب بودایی هند در مورد وضعیت آن‌ها به‌عنوان «کلام بودا» اختلاف نظر داشتند. در مکتب بودایی تراواده سوتراهای ماهایانه به‌عنوان کلام
بودایی تراواده سوتراهای ماهایانه به‌عنوان کلام بودا پذیرفته نمی‌شوند. تاریخچه و پیشینه. منشأ ماهایانه و سوترهای آن مشخص نشده‌است. محققان مدرن نظریه‌های متعددی در مورد منشأ مهایانه و متون مهایانه ارائه کرده‌اند. برخی از نظریه‌های اصلی عبارتند از:
&lt;templatestyles src="Module:Infobox/styles.css"&gt;&lt;/templatestyles&gt; کانک بر روی زمین یک مجموعه تلویزیونی مستندنما بریتانیایی است که توسط چارلی بروکر تهیه شده است. در این سریال دایان مورگان در نقش فیلومنا کانک، یک گزارشگر تحقیقی بی‌خبر، شخصیتی که قبلا در "سریال Weekly Wipe چارلی بروکر" و "کانک در بریتانیا" نقش‌آفرینی کرده بود، بازی می‌کند. این سریال مورد تحسین منتقدان قرار گرفت و بسیاری از "تحصیل‌کردگان"، از این کارگردان تمجید کرده‌اند. این مجموعه اولین بار در بریتانیا در بی بی سی دو در ، و در
اولین بار در بریتانیا در بی بی سی دو در ، و در ایالات متحده در نتفلیکس در منتشر شد مورگان برای بازی در این سریال نامزد جایزه تلویزیونی آکادمی بریتانیا برای بهترین اجرای کمدی زن شد. فرضیه. فیلومنا کانک (دایان مورگان) به سراسر جهان سفر می‌کند و با کارشناسان (دنیای واقعی) مانند پل بان ، مارتین کمپ ، نایجل اسپایوی و شرلی تامپسون درباره تاریخ جهان مصاحبه می‌کند. این مجموعه موضوعاتی مانند توسعه کشاورزی و تمدن اولیه، ظهور مسیحیت و اسلام، رنسانس، انقلاب صنعتی، جنگ جهانی اول و دوم و جنگ سرد و مسابقه فضایی را معرفی
جهانی اول و دوم و جنگ سرد و مسابقه فضایی را معرفی می‌کند. کانک با نگاهی به آینده، این مجموعه را با اظهارنظری گمانه‌زنی درباره احتمال سلطه هوش مصنوعی به پایان می‌رساند. بازخوردها. در سایت راتن تومیتوز Rotten Tomatoes ، این سریال بر اساس ۲۳ بررسی، ۱۰۰% تایید و میانگین امتیاز ۷.۷/۱۰ را دارد. اجماع انتقادی این سایت چنین می‌گوید: «دایان مورگان با زمان‌بندی کمدی مبتکرانه خود در "«کانک روی زمین»" ، یک مستند مردم‌شناسی کوبنده را ارائه میدهد متاکریتیک ، که از میانگین وزنی استفاده می کند، بر اساس ۸ منتقد، امتیاز