payamvha/North_RAG huggingface dataset:
در ابتدا، ترنسفورمرها عمدتاً برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) مورد استفاده قرار می‌گرفتند، که نمونه‌هایی از آن در مدل‌های زبانی مانند برت و جی پی تی -۳ بود. از سوی دیگر، شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) معمولاً در سیستم‌های پردازش تصویر استفاده می‌شوند. برخی از پروژه های معروف CNN عبارتند از: Xception ، رزنت، EfficientNet، دنسنت . ترنسفورمرها روابط بین جفت نشانه های ورودی، مانند کلمات در داده های متنی را از طریق مکانیزمی به نام توجه تجزیه و تحلیل می کنند. با این حال، هزینه محاسباتی روابط محاسباتی برای هر جفت
حال، هزینه محاسباتی روابط محاسباتی برای هر جفت پیکسل در یک تصویر از نظر حافظه و قدرت پردازش بسیار زیاد است. برای رفع این مشکل، ترانسفورمرهایی بینایی روابط بین پیکسل‌ها را در بخش‌های کوچک‌تر تصویر (مثلاً 16×16 پیکسل) با هزینه‌ای قابل توجه محاسبه می‌کند. این بخش ها، همراه با جاسازی های موقعیتی، در یک توالی سازماندهی شده اند. جاسازی های موقعیتی بردارهای قابل یادگیری هستند. هر بخش خطی شده و در ماتریس تعبیه ضرب می شود. خروجی حاصل، همراه با تعبیه موقعیت، سپس به ترنسفورمرها تغذیه می شود. مشابه برت ، نشانه کلاس
ترنسفورمرها تغذیه می شود. مشابه برت ، نشانه کلاس نقش مهمی در وظایف طبقه بندی ایفا می کند. این یک توکن خاص است که تحت تأثیر همه توکن های دیگر قرار می گیرد و به عنوان تنها ورودی برای سر پرسپترون چندلایه نهایی عمل می کند. رایج‌ترین معماری برای طبقه‌بندی تصویر، تنها از رمزگذار ترنسفورمر برای تبدیل نشانه‌های ورودی استفاده می‌کند. با این حال، برنامه های کاربردی دیگری نیز وجود دارد که در آنها از بخش رمزگشای معماری سنتی ترنسفورمر استفاده می شود. تاریخچه. معماری عمومی ترانسفورماتور، که در سال 2017 از طریق مقاله
عمومی ترانسفورماتور، که در سال 2017 از طریق مقاله پیشگامانه "توجه همه آن چیزی است که نیاز دارید" معرفی شد، تأثیر عمیقی بر حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) داشته است. این معماری بر اساس مفهوم مکانیزم های خود توجهی، به سرعت محبوبیت پیدا کرد و به یکی از امیدوارکننده ترین معماری های شبکه عصبی در پرداذش زبان های طبیعی تبدیل شد. در سال 2019، با معرفی معماری ترانسفورنر بینایی توسط Cordonnier و همکاران، پیشرفت قابل توجهی رخ داد. هدف این رویکرد جدید پردازش تصاویر بدون تکیه بر عملیات کانولوشنال سنتی است که معمولاً در
تکیه بر عملیات کانولوشنال سنتی است که معمولاً در وظایف بینایی رایانه استفاده می شود. ایده کلیدی پشت ترانسفورمر بینایی این بود که تصاویر ورودی را به مجموعه‌ای از وصله‌ها تقسیم کنند که سپس به بردار تبدیل شدند. این نمایش‌های برداری به‌عنوان «کلمات» در یک ترانسفورماتور معمولی در نظر گرفته می‌شوند و به مدل اجازه می‌دهند تا روابط بین تکه‌های مختلف یک تصویر را ثبت کند. در حالی که مکانیسم های توجه در ترانسفورماتورها در ابتدا برای ثبت روابط بین کلمات در متن طراحی شده بودند، ترانسفورمر هایی بینایی این مفهوم را به
شده بودند، ترانسفورمر هایی بینایی این مفهوم را به قلمرو بینایی کامپیوتر گسترش داد. ترانسفورمر بینایی با استفاده از مکانیسم‌های خودتوجهی، قصد داشت روابط بین مناطق یا تکه‌های مختلف یک تصویر را ثبت کند. این پیشرفت فرصت های جدیدی را برای تجزیه و تحلیل و درک داده های بصری باز کرد. در سال 2021، عملکرد یک مدل ترانسفورماتور خالص از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) در وظایف طبقه‌بندی تصویر پیشی گرفت و پتانسیل معماری‌های ترانسفورماتور را در بینایی کامپیوتر به نمایش گذاشت. علاوه بر این، مطالعه ای که در ژوئن 2021 انجام شد،
علاوه بر این، مطالعه ای که در ژوئن 2021 انجام شد، یک بک اند ترانسفورماتور را به شبکه عصبی باقی‌مانده ، یک معماری محبوب شبکه‌های عصبی پیچشی، معرفی کرد. این ادغام منجر به کاهش قابل توجه هزینه ها و افزایش دقت شد و سازگاری و هم افزایی بین ترانسفورماتورها و مدل های بینایی کامپیوتری موجود را برجسته کرد. با پیشرفت این زمینه، محققان انواع مختلفی از معماری ترانسفورمر بینایی را برای افزایش کارایی، دقت و کاربرد در حوزه‌های خاص پیشنهاد کردند. قابل توجه در میان این گونه ها، ترانسفورماتور سویین است که به نتایج پیشرفته
ها، ترانسفورماتور سویین است که به نتایج پیشرفته ای در مجموعه داده های تشخیص اشیا مانند کوکو دست یافت. ترانسفورماتور سویین با ایجاد تغییراتی در مکانیسم توجه و اتخاذ یک رویکرد چند مرحله‌ای، بهبود عملکرد قابل توجهی را نشان داد. یکی دیگر از انواع جالب، معروف به تایم اسفورمر، به طور خاص برای وظایف درک ویدیو طراحی شده است. تایم اسفورمر توجه فضا-زمان را تقسیم بندی می کند تا هم اطلاعات مکانی و هم زمانی را به تصویر بکشد و آن را برای تجزیه و تحلیل فیلم ها و توالی فریم ها مناسب می کند. این نوع در استخراج ویژگی های
ها مناسب می کند. این نوع در استخراج ویژگی های معنی دار و درک پویایی داده های بصری موثر بوده است. تأثیر ترانسفورمر بینایی فراتر از محدوده آزمایشگاه‌های تحقیقاتی و به برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی گسترش یافته است. یک مثال قابل توجه ادغام آنها در سیستم های رانندگی مستقل است. ترانسفورمر بینایی کارایی خود را در پردازش اطلاعات بصری از حسگرها در وسایل نقلیه خودمختار نشان داده‌اند که درک بهتر، تشخیص اشیا و درک صحنه را ممکن می‌سازد. به طور خلاصه، معرفی معماری ترانسفورمر بینایی با اعمال مکانیسم های توجه مبتنی بر
بینایی با اعمال مکانیسم های توجه مبتنی بر ترانسفورماتور بر روی تصاویر، بینایی کامپیوتر را متحول کرد. این پیشرفت منجر به بهبود عملکرد، افزایش کارایی و رویکردهای جدید برای تجزیه و تحلیل داده های بصری شد. این زمینه با تمرکز بر روی پالایش و گسترش قابلیت‌های ترانسفورمر بینایی در حوزه‌ها و کاربردهای مختلف، به تکامل خود ادامه می‌دهد. ساختار. ترانسفورمر بینایی بر اساس معماری ترانسفورمر است که در ابتدا برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) توسعه داده شد. اجزای اصلی معماری ترانسفورمر بینایی شامل تعبیه پچ، استخراج ویژگی
ترانسفورمر بینایی شامل تعبیه پچ، استخراج ویژگی از طریق رمزگذارهای ترانسفورماتور انباشته، و سر طبقه بندی است.ساختار ترانسفورمر بینایی بدین صورت است که: ۱. یک تصویر را به وصله ها تقسیم کنید: تصویر ورودی به وصله های با اندازه ثابت تقسیم می شود. ۲.صاف کردن تکه ها: هر وصله به یک بردار یک بعدی صاف می شود . ۳.ایجاد جاسازی های خطی با ابعاد پایین تر: تکه های مسطح شده به صورت خطی در بردارهای با ابعاد پایین تر جاسازی می شوند. ۴. افزودن جاسازی های موقعیتی: جاسازی های موقعیتی برای حفظ اطلاعات مکانی به جاسازی های خطی
موقعیتی برای حفظ اطلاعات مکانی به جاسازی های خطی اضافه می شوند. ۵. دنباله را به عنوان ورودی به یک رمزگذار ترانسفورماتور استاندارد تغذیه کنید: دنباله بردارها، از جمله یک "نشان طبقه بندی" قابل یادگیری اضافی، به یک رمزگذار ترانسفورماتور استاندارد وارد می شود. ۶. پیش آموزش مدل با برچسب های تصویر: این مدل به شیوه ای کاملاً نظارت شده بر روی یک مجموعه داده بزرگ از قبل آموزش داده شده است. ۷. Finetune در مجموعه داده پایین دستی برای طبقه بندی تصویر: مدل از پیش آموزش داده شده بر روی یک مجموعه داده خاص برای وظیفه طبقه
شده بر روی یک مجموعه داده خاص برای وظیفه طبقه بندی تصویر هدف تنظیم شده است. معماری ترانسفورمر بینایی از یک سری بلوک ترانسفورماتور تشکیل شده است که هر بلوک شامل دو لایه فرعی است: یک مکانیسم خودتوجهی چند سر و یک شبکه پیش‌خور از نظر موقعیت . مکانیسم توجه به خود به مدل اجازه می‌دهد تا وابستگی‌های دوربرد بین وصله‌ها را ثبت کند، در حالی که شبکه پیش‌خور هر وصله را به‌طور مستقل پردازش می‌کند. در مقایسه با شبکه‌های عصبی پیچشی سنتی (CNN)، ترانسفورمرهای بینایی نتایج امیدوارکننده‌ای را از نظر کارایی و دقت محاسباتی
امیدوارکننده‌ای را از نظر کارایی و دقت محاسباتی نشان داده‌اند. آنها با موفقیت در کارهای مختلف تشخیص تصویر، مانند تشخیص اشیا، تقسیم‌بندی تصویر، طبقه‌بندی تصویر، و تشخیص عمل استفاده شده‌اند. به‌علاوه، ترانسفورمرهای بینایی در مدل‌سازی تولیدی و وظایف چندوجهی، از جمله زمینه‌سازی بصری، پاسخ‌گویی به سؤالات بصری، و استدلال بصری استفاده شده‌اند. برای پیاده‌سازی و آزمایش با معماری‌های ترانسفورمر بینایی، می‌توانید با مدل‌های ترانسفورمر بینایی از پیش آموزش‌دیده شروع کنید و آن‌ها را در وظایف خاص خود تنظیم کنید. هاگینگ
و آن‌ها را در وظایف خاص خود تنظیم کنید. هاگینگ فیس پیاده سازی ترانسفورمر بینایی را ارائه می دهد که می توانید برای این منظور از آن استفاده کنید. نقش یادگیری خود نظارتی در ترانسفورمر بینایی. یادگیری خود نظارتی نقش بسزایی در پیشرفت حوزه بینایی کامپیوتر از جمله کاربرد آن در ترانسفورماتورهای بینایی داشته است. به طور سنتی، یادگیری نظارت شده به مجموعه داده های برچسب گذاری شده بزرگ نیاز دارد، جایی که هر تصویر به صورت دستی با برچسب کلاس مربوطه حاشیه نویسی می شود. با این حال، برچسب‌گذاری مجموعه‌های داده در مقیاس
با این حال، برچسب‌گذاری مجموعه‌های داده در مقیاس بزرگ می‌تواند زمان‌بر، پرهزینه و گاهی غیرعملی به دلیل حجم وسیع داده‌های موجود باشد. اینجاست که یادگیری خود نظارتی وارد می شود. یادگیری خود نظارتی یک الگوی یادگیری است که هدف آن بهره برداری از ساختار یا محتوای ذاتی در خود داده های بدون برچسب است. به‌جای تکیه بر برچسب‌های صریح، مدل‌های یادگیری خود نظارتی برای پیش‌بینی ویژگی‌ها یا روابط خاص در داده‌ها بدون حاشیه‌نویسی ارائه‌شده توسط انسان آموزش داده می‌شوند. این به مدل‌ها امکان می‌دهد تا نمایش‌های مفیدی را از
به مدل‌ها امکان می‌دهد تا نمایش‌های مفیدی را از مقادیر زیادی از داده‌های بدون برچسب یاد بگیرند، که سپس می‌توانند برای کارهای تحت نظارت خاص تنظیم شوند. در زمینه ترانسفورماتورهای بینایی، یادگیری خود نظارتی بسیار ارزشمند است. با استفاده از حجم عظیمی از داده های تصویر بدون برچسب موجود، یادگیری خود نظارتی به ترانسفورماتورهای بینایی اجازه می دهد تا نمایش های بصری معنی دار و قوی را بیاموزند. این نمایش‌ها ویژگی‌های مختلف سطح پایین و سطح بالای تصاویر، مانند بافت‌ها، اشکال و مفاهیم معنایی را به تصویر می‌کشند. یکی از
اشکال و مفاهیم معنایی را به تصویر می‌کشند. یکی از رویکردهای رایج برای یادگیری خود نظارتی برای ترانسفورماتورهای بینایی، استفاده از یادگیری متضاد, است. هدف یادگیری متضاد این است که نمونه‌های مشابه را در فضای ویژگی‌های آموخته‌شده نزدیک‌تر کند در حالی که نمونه‌های غیرمشابه را از هم جدا می‌کند. در مورد ترانسفورماتورهای بینایی، از افت کنتراست استفاده می‌شود تا مدل را تشویق کند تا بازنمایی‌هایی را بیاموزد که در نماهای مختلف یک تصویر یکسان هستند. به طور معمول، یادگیری خود نظارتی برای ترانسفورماتورهای بینایی شامل
خود نظارتی برای ترانسفورماتورهای بینایی شامل ایجاد چندین نما از یک تصویر ورودی با اعمال افزایش یا تبدیل داده است. سپس این مدل برای پیش‌بینی روابط بین دیدگاه‌ها، مانند پیش‌بینی یک دیدگاه از دیدگاه دیگر، آموزش داده می‌شود. این مرحله پیش‌آموزشی با نظارت شخصی، مقداردهی اولیه قدرتمندی را برای مدل فراهم می‌کند و به آن کمک می‌کند تا بازنمایی‌های بصری غنی را بیاموزد که می‌تواند بر روی داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای کارهای پایین‌دستی خاص، بیشتر تنظیم شود. مزایای یادگیری خود نظارتی بر روی ترانسفورماتورهای بینایی
یادگیری خود نظارتی بر روی ترانسفورماتورهای بینایی بسیار زیاد است. این به این مدل‌ها اجازه می‌دهد از داده‌های بدون برچسب در مقیاس بزرگ، که اغلب فراوان‌تر از داده‌های برچسب‌دار هستند، یاد بگیرند. این به مقابله با چالش کمبود داده کمک می کند، به ویژه در حوزه هایی که در آن به دست آوردن داده های برچسب دار دشوار یا گران است. یادگیری خود نظارتی همچنین مدل‌ها را قادر می‌سازد تا بازنمایی‌های عمومی و قابل انتقال بیشتری را بیاموزند و عملکرد آنها را در طیف وسیعی از وظایف بهبود بخشند. به طور خلاصه، یادگیری خود نظارتی
بهبود بخشند. به طور خلاصه، یادگیری خود نظارتی نقش مهمی در افزایش قابلیت‌های ترانسفورماتورهای بینایی ایفا می‌کند. آنها را قادر می سازد تا بازنمایی های بصری معنی دار را از مقادیر زیادی داده های بدون برچسب یاد بگیرند و پایه محکمی برای تنظیم دقیق بعدی در وظایف نظارت شده فراهم می کند. این رویکرد نتایج چشمگیری را در برنامه های مختلف بینایی کامپیوتری نشان داده است و به یک جزء اساسی در پیشرفت این رشته تبدیل شده است.
مشاور یک مجموعه تلویزیونی هیجان انگیز آمریکایی است که توسط تونی باگالوپ بر اساس رمانی به همین نام نوشته بنتلی لیتل ساخته شده‌است و کریستوف والتز در نقش شخصیت اصلی آن (رگوس پاتوف) نقش‌آفرینی می‌کند و نات وولف، بریتانی اوگریدی و ایمی کاررو در نقش‌های فرعی هستند. داستان این سریال در خصوص کارمندان یک شرکت تولیدکننده بازیهای موبایلی را روایت می‌کند که مدیریت آن پس از مرگ بنیانگذار شرکت، توسط یک مشاور مرموز با بازی والتز انجام می‌شود. "«مشاور»" در (۲۴ فوریه ۲۰۲۳) از آمازون پرایم ویدیو پخش شد و با بازخوردهای مثبت
از آمازون پرایم ویدیو پخش شد و با بازخوردهای مثبت روبرو شد و منتقدان عملکرد والتز را تحسین کردند اما از فیلنامه انتقاد کردند. فرضیه. رگوس پاتوف، مشاور مرموز، پس از قتل مدیر عامل شرکت CompWare، تولیدکننده بازی‌های موبایلی وارد شرکت می‌گردد و ظاهراً شروع به اداره شرکت می‌کند. پخش. در (۳ ژانویه ۲۰۲۳)، آمازون یک تیزر برای این سریال منتشر کرد که تاریخ انتشار آن را (۲۴ فوریه ۲۰۲۳) تعیین کردند.
فرمان هررا (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق فوتبال اهل آرژانتین است که در پست مهاجم بازی می‌کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال زیر ۲۰ سال آرژانتین بازی کرده‌است.
آنخل هررا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل ونزوئلا است که در پست هافبک دفاعی به صورت قرضی از لیگ برتر در منچسترسیتی برای باشگاه ژیرونا در لا لیگا بازی می‌کند، وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۱۷ سال ونزوئلا، زیر ۲۰ سال ونزوئلا و ونزوئلا بازی کرده‌است.
یوروپیانا یک درگاه وب است که توسط اتحادیه اروپا ایجاد شده و شامل مجموعه‌های میراث فرهنگی دیجیتالی بیش از ۳۰۰۰ مؤسسه در سراسر اروپا است. این شامل سوابق بیش از ۵۰ میلیون مصنوعات فرهنگی و علمی است که در یک پلتفرم گرد هم آمده‌اند و به روش‌های مختلف مرتبط با کاربران مدرن ارائه شده‌اند. نمونه اولیه برای یوروپیانا شبکه کتابخانه دیجیتال اروپا (EDLnet) بود که در سال ۲۰۰۸ راه اندازی شد. بنیاد یوروپیانا تحت و آمیخته شده با قوانین هلند () با نام Stichting Europeana ثبت شده است. تاریخچه. یوروپیانا پس از ارسال نامه ای
شده است. تاریخچه. یوروپیانا پس از ارسال نامه ای مشترک در آوریل ۲۰۰۵ توسط ژاک شیراک، رئیس‌جمهور فرانسه و نخست وزیران آلمان، اسپانیا، ایتالیا، لهستان و مجارستان به رئیس کمیسیون اروپا، ژوزه مانوئل باروزو آغاز شد. این سازمان خواستار ایجاد یک کتابخانه مجازی اروپایی به منظور دسترسی بیشتر به میراث فرهنگی اروپا برای همگان شد. استراتژی. یوروپیانا در برنامه استراتژیک خود برای ۲۰۱۱–۲۰۱۵، که در ژانویه ۲۰۱۱ منتشر شد، چهار مسیر استراتژیک را مشخص کرد که توسعه بیشتر آن را شکل می‌دهند:
مارتین هیدالگو (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق فوتبال اهل پرو است که در پست مدافع چپ بازی ‌می‌کرد. او اکنون مربی فوتبال است. وی همچنین در تیم ملی فوتبال پرو بازی کرده‌است.
فن فورمین () یک داروی ضد دیابت از دسته بیگوآنیدها است که در اواخر دهه ۱۹۷۰ میلادی به دلیل خطر بالای اسیدوز لاکتیک که در ۵۰٪ موارد کشنده بود، از بیشتر بازارها خارج شد. مکانیسم عمل. با کاهش جذب گلوکز توسط روده ها کار می کند، باعث کاهش تولید گلوکز در کبد می شود. به طور خاص، فن فورمین با بهبود حساسیت به انسولین، کنترل قند خون را بهبود می بخشد. عوارض جانبی. بی اشتهایی، تهوع، استفراغ، اسهال (معمولاً زودگذر)، اسیدوز لاکتیک (نیاز به قطع درمان) و کاهش جذب ویتامین B12
آندره اورتولف (زاده ۳ مارس ۱۹۹۴ در آگسبورگ) بازرگان آلمانی است که (تا سال ۲۰۲۳) یکصد و دو رکورد جهانی را در گینس ثبت کرده‌است و دارای بیشترین رکوردهای جهانی گینس در آلمان است. او اولین آلمانی و جوان‌ترین فرد جهان است که همزمان ۱۰۰ رکورد را در اختیار دارد. زندگی. آندره در کودکی، مجذوب کتاب رکوردهای گینس شده بود، اما فکر می‌کرد که هرگز نمی‌تواند خودش رکوردی را ثبت کند. در نوجوانی اشتیاق خود را به دو و میدانی کشف کرد و به یک باشگاه دو و میدانی آگسبورگ پیوست. اورتولف در سال ۲۰۱۴ زمانی که برای نخستین بار در یک
در سال ۲۰۱۴ زمانی که برای نخستین بار در یک برنامه تلویزیونی ظاهر شد به شهرت جهانی دست یافت. او در تلویزیون استرالیا درباره هدفش از اینکه می‌خواهد ۱۰۰ رکورد جهانی را همزمان به دست آورد صحبت کرد.
زهرا لطف‌آبادی (زادهٔ ۲۱ دی ۱۳۷۳ در بهشهر مازندران) یکی از بازیکنان تیم ملی فوتسال زنان ایران است. لطف‌آبادی از سال ۱۳۸۶ کار خود را در رشته فوتسال زنان آغاز کرده و سال ۱۳۹۶ برای اولین‌بار به اردوی تیم ملی فوتسال زنان ایران دعوت شد. او در حال حاضر یکی از لژیونرهای فوتسال ایران محسوب می‌شود که در لیگ اسپانیا مشغول به فعالیت است. لطف‌آبادی یکی از علاقه‌مندان به تیم پرسپولیس محسوب می‌شود.
برونو سامارتینو (; – ) کشتی‌گیر کشتی حرفه‌ای اهل ایتالیا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون تالار شهرت دبلیو دبلیو ای شده‌است.
تاریخ یهودیان در امپراتوری روم () به اثر متقابل یهودیان و رومیان در دوره امپراتوری روم (۲۷ پ.م. - ۴۷۶ م می‌پردازد. یهودیان دور از وطن از سرزمین اسرائیل، آناتولی، بابل (دولت‌شهر) و اسکندریه در پاسخ به مشکلات اقتصادی و جنگ بی‌وقفه بر سر سرزمین اسرائیل بین امپراتوری بطلمیوسی و امپراتوری سلوکی از قرن چهارم تا یکم قبل از میلاد به امپراتوری روم مهاجرت کرده بودند. در امپراتوری روم، جوامع یهودی از نظر اقتصادی رشد کردند. یهودیان در قرن اول پس از میلاد به بخش قابل توجهی از جمعیت امپراتوری روم تبدیل شدند، با برخی
توجهی از جمعیت امپراتوری روم تبدیل شدند، با برخی تخمین‌ها تا ۷ میلیون نفر؛ با این حال، این تخمین مورد تردید قرار گرفته‌است. زمینه. در سال ۶۳ قبل از میلاد، رومیان یهودیه، سرزمین یهودیان را فتح کردند. روم بلافاصله متوجه شد که مشکلی دارد زیرا یهودیان از ادای احترام به خدایان رومی خودداری می‌کردند. پس از مدتی روم تسلیم شد و یهودیان را از این الزام معاف کرد. روم این کار را تا حدی به این دلیل انجام داد که یهودیان چندین سال قبل به ژنرال رومی ژولیوس سزار کمک کرده بودند تا در نبرد مهمی پیروز شود. به زودی روم یهودیت
تا در نبرد مهمی پیروز شود. به زودی روم یهودیت را به عنوان یک دین قانونی به رسمیت شناخت و به یهودیان اجازه داد تا آزادانه عبادت کنند. اما روم به یهودیان بدگمان می‌نگریست و آنها را در موارد متعدد مورد آزار و اذیت قرار می‌داد. یکی از جدی‌ترین درگیری‌ها بین روم و یهودیان در استان رومی یهودیه در سال ۶۶ پس از میلاد زمانی که نرون امپراتور بود آغاز شد. فرماندار رومی تصمیم گرفت مقدار زیادی پول از خزانه معبد بزرگ اورشلیم را مصادره کند. او مدعی شد که مالیات‌هایی که امپراتور دارد را جمع‌آوری می‌کند. یهودیان شورش کردند
دارد را جمع‌آوری می‌کند. یهودیان شورش کردند و به سربازان رومی در سایر نقاط استان روم حمله کردند. نرون سه لژیونر را برای سرکوب شورش فرستاد. تا تابستان سال ۶۸، روم کنترل خود را بر بیشتر استان یهودیه بازگرداند. دو سال بعد ۷۰ میلادی، رومیان اورشلیم را پس گرفتند و معبد دوم اورشلیم، مرکز دین یهود را ویران کردند. جنگ برای چند سال دیگر ادامه یافت تا اینکه قلعه زیلوت‌ها در ماسادا سقوط کرد. در پی این شورش، روم سعی کرد با بیرون راندن یهودیان به نقاط مختلف امپراتوری، از قیام‌های بیشتر جلوگیری کند. اما یهودیان در دو
از قیام‌های بیشتر جلوگیری کند. اما یهودیان در دو شورش ناموفق دیگر قیام کردند. اولین مورد در سال‌های ۱۱۵–۱۱۶ در چندین شهر خاورمیانه رخ داد. دومی در اورشلیم در سال ۱۳۱ زمانی که امپراتور هادریان اعلام کرد که زیارتگاهی برای ژوپیتر در محل معبد بزرگ ویران شده خواهد ساخت. رومیان پس از درهم شکستن سومین شورش به نام شورش بارکوخبا، یهودیان را در سراسر امپراتوری پراکنده کردند. اما یهودیت در امپراتوری روم به عنوان یک دین قانونی باقی ماند. تعداد یهودیان در روم. ادعاها در مورد اندازه جمعیت یهودی در امپراتوری روم بسیار
در مورد اندازه جمعیت یهودی در امپراتوری روم بسیار متفاوت است، از ۲ میلیون تا ۱۰ میلیون یا بیشتر. اما هر تلاشی برای تعیین اندازه به دلیل ماهیت شواهد محکوم به شکست است. علیرغم آن، بسیاری از محققان ادعا کرده‌اند که یهودیان ۲۰ درصد از امپراتوری روم شرقی را تشکیل می‌دادند، همچنین ادعا می‌کنند که جمعیت یهودیان دور از وطن عمدتاً شهرنشین بوده‌اند و برخی ادعا می‌کنند که این جمعیت از نظر اقتصادی نیز مرفه بوده‌است. اما چنین ادعاهایی نه تنها شهرهای امپراتوری روم را از یهودیان اشباع می‌کند، بلکه باید توضیح دهد که چگونه
اشباع می‌کند، بلکه باید توضیح دهد که چگونه یک جمعیت عمدتاً روستایی و کشاورز در سرزمین فلسطین (با شاید یک میلیون نفر) می‌تواند مناطق شهری روم یک امپراتوری با صنعتگران و بازرگانان ماهر را پر کند. یهودیان و دین رومی. حداقل یک قرن پیش از استقرار حکومت امپراتور آگوستوس، با یهودیان در روم طبق معاهده دیپلماتیک با «نخبگان یونانی شده یهودیه» مدارا می‌شدند. یهودیان دور از وطن اشتراکات زیادی با جوامع یونانی یا یونانی‌شده‌ای داشتند که آنها را احاطه کرده بودند. کنیسه‌های اولیه ایتالیایی آثار کمی از خود بر جای
کنیسه‌های اولیه ایتالیایی آثار کمی از خود بر جای گذاشته‌اند. اما یک کنیسه در اوستیا (رم) در اواسط قرن اول پیش از میلاد وقف شد و چندین مورد دیگر در دوره امپراتوری گواهی شده‌است. ثبت نام یهودیه به عنوان یک پادشاهی وابسته به روم در سال ۶۳ قبل از میلاد، مهاجرت یهودیان را افزایش داد. در روم، این امر منجر به بررسی دقیق‌تر دین رسمی آنها شد. کنیسه‌های آنها توسط ژولیوس سزار به عنوان «کالج» (نهاد مذهبی) قانونی شناخته شد. در دوران آگوستوس، شهر رم محل زندگی چندین هزار یهودی بود. در برخی از دوره‌های تحت حکومت روم،
یهودی بود. در برخی از دوره‌های تحت حکومت روم، یهودیان به‌طور قانونی از قربانی کردن رسمی، تحت شرایط خاصی معاف بودند. یهودیت برای سیسرون (مرگ ۴۳ پیش از میلاد) یک «خرافات» بود، اما برخلاف مسیحیت به عنوان «مذهب مجاز» (یک دین رسمی مجاز) در نظر گرفته می‌شد.
نارنجی آتشین گاهی تحت عناوین دیگری همچون نارنجی ایمنی، نارنجی زنده یا نارنجی کالترانس هم شناخته می‌شود، یک فام است که برای تمایز اجسام نسبت به محیط اطرافشان از آن استفاده می‌شود. از آنجایی که لاجوردی، رنگ مکمل نارنجی است، در تئوری رنگ از نارنجی آتشین به ویژه در تضاد با کنتراست رنگ لاجوردی آسمان استفاده می‌شود. مکان‌هایی همچون کارگاه‌های ساختمانی از نشان‌های مُزَیَّن به رنگ نارنجی آتشین برای هشدار یا اطمینان از ایمنی دیگران استفاده می‌کنند.
کمیسیون سرگردان () جزئیات وظایف یک افسر (نیروهای مسلح) یا سایر مقاماتی که مسئولیت‌های آن نه از نظر جغرافیایی و نه از نظر عملکردی محدود نیست. در جایی که به فردی که در یک موقعیت رسمی قرار دارد و به او آزادی بیشتری نسبت به آنچه که معمولاً به فردی با همان نقش داده می‌شود، اهدا می‌شود، به عنوان یک "کمیسیون سرگردان" توصیف می‌شود.
الماس‌ها و سکوهای رقص () دومین آلبوم استودیویی از خوانندهٔ آمریکایی ایوا مکس است. این آلبوم در ۲۷ ژانویهٔ ۲۰۲۳ به‌وسیلهٔ آتلانتیک رکوردز منتشر شد. این آلبوم در طول سال ۲۰۲۱ ضبط شد و اثری دنس پاپ است که به نخستین آلبوم مکس، "بهشت و جهنم" (۲۰۲۰)، شباهت دارد. این آلبوم به وسیلهٔ انتشار شش تک‌آهنگ پشتیبانی شد: «شاید مشکل تو هستی»، «عزیز میلیون دلاری»، «سلاح‌ها»، «رقص تمام شد»، «یکی از ما» و «روح». این آلبوم در کشورهای مختلف از جمله اتریش، آلمان، مجارستان، اسپانیا و سوئیس وارد جایگاه ده عنوان برتر جداول موسیقی
و سوئیس وارد جایگاه ده عنوان برتر جداول موسیقی شد. بازخورد منتقدان. "الماس‌ها و سکوهای رقص" در وبگاه متاکریتیک بر اساس نظر چهار منتقد، نمرهٔ ۸۰ از ۱۰۰ را کسب کرد که نشان‌دهندهٔ «نقدهای عموماً مطلوب» است.
ویلیام هیو کلیفورد فرند (; – ) مورخ، و باستان‌شناس اهل بریتانیا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون عضو آکادمی بریتانیا شده‌است.
شهدای فلسطین () اثری است از مورخ کلیسا و اسقف قیصریه قیصریه دریایی، یوسبیوس قیصریه (۲۶۳–۳۳۹ پس از میلاد) نوشته‌است، که به آزار و اذیت مسیحیان در قیصریه در زمان امپراتور روم دیوکلتیان می‌پردازد. این اثر به دو صورت باقی مانده‌است، یک بازبینی انتقادی که بخشی از تاریخ کلیسا (یوسبیوس) را تشکیل می‌دهد، و یک نسخه طولانی‌تر، که تنها در سال ۱۸۶۶ کشف شد. یوسبیوس در آن زمان در قیصریه حضور داشت و کتاب در مورد آزار و شکنجه‌هایی است که او بازگو می‌کند.#شهدای_فلسطین زمینه. نسخه کوتاهتر شهدای فلسطین احتمالاً تجدید نظر در
جفری ارنست موریس دی است. کروکس (؛ (تولد ۸ فوریه ۱۹۱۰) -(مرگ ۵ فوریه ۲۰۰۰)- استاد دانشگاه، و تنیس‌باز اهل بریتانیا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون عضو آکادمی بریتانیا شده‌است.
شعر شب مولوی یک سمفونی کر اثر کارول شیمانوفسکی است. او این سمفونی را در سال ۱۹۱۶ پس از یک دوره سفر به اروپای شرقی به پایان رساند. متن خوانده شده آن شعری از مولانا است که به زبان لهستانی ترجمه شده‌است. اگر چه نسخه ای ابزاری از این سمفونی در سال ۱۹۲۱ در لندن اجرا شد، اما اولین اجرای جهانی آن با گروه همسرایی و تک نوازی با صدای زیر مردانه تنها در ۳ فوریه ۱۹۲۸ در لوور انجام شد. "شعر شب مولوی" که امروزه به عنوان یکی از بهترین آثار شیمانوفسکی شناخته می‌شود، حدود ۲۵ دقیقه طول می‌کشد.
رساله اول قرنتس () نامه ای است خطاب به مسیحیان شهر قرنتس باستان. بر اساس شواهد داخلی، برخی از محققان می‌گویند که نامه مدتی قبل از سال ۷۰ پس از میلاد نوشته شده‌است، اما زمان مشترکی که برای انشاء نامه داده شده‌است در پایان سال سلطنت دومیتیان (حدود ۹۶ پس از میلاد) است. این کتاب با دیداکه به‌عنوان یکی از قدیمی‌ترین اسناد موجود مسیحی خارج از قانون سنتی عهد جدید قرار می‌گیرد. همان‌طور که از نام آن پیداست، نامه دوم کلمنت شناخته شده‌است، اما این اثر متأخر توسط نویسنده دیگری است. بخشی از مجموعه پدران رسولی، ۱ و ۲
دیگری است. بخشی از مجموعه پدران رسولی، ۱ و ۲ کلمنت معمولاً به عنوان بخشی از حکم کتاب مقدس متعارف در نظر گرفته نمی‌شود. این نامه پاسخی به وقایع قرنتس است، جایی که جماعت برخی از بزرگان (پرستان) را خلع کرده بود. مؤلف جماعت را به توبه و بازگرداندن بزرگان به جایگاه و اطاعت از مافوق دعوت می‌کند. او گفت که حواریون رهبری کلیسا را منصوب کرده و به آنها دستور دادند که چگونه خدمت را تداوم بخشند.
رابرت ام. گرانت (; – ) مورخ، و متخصص الهیات اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون کمک‌هزینه گوگنهایم شده‌است.
کنی برک رانندهٔ سابق خودروهای مسابقه‌ای اهل سوئد است. وی تا زمان بازنشستگی رسمی از مسابقات، در لیگ اتومبیلرانی ایندی‌کار و به ویژه مسابقات قهرمانی بین‌المللی شرکت داشت. برک قهرمانی لیگ مسابقات ایندی‌کار را در سال ۱۹۹۸ و همچنین، ایندیاناپولیس ۵۰۰ را نیز در سال ۱۹۹۹ به دست آورد و تبدیل به اولین رانندهٔ سوئدی گردید که توانست در این مسابقات پیروز شود. کنی برک در سال ۲۰۰۳ و در یکی از بزرگ‌ترین تصادفات ورزش مسابقه‌ای در تگزاس موتور اسپیدوِی، با بخت و اقبال بسیار توانست جان سالم به در برد؛ آن هم در حالی که موفق شد
جان سالم به در برد؛ آن هم در حالی که موفق شد بالاترین فشار واردهٔ افقی نیروی گرانش را به نام خود ثبت کند. رکورد وی که در پی این حادثه ثبت شد بود که بالاترین رکورد ثبت شده برای یک انسان بدون صدمه جانی بوده است. ۱۸ ماه بعد برک به ایندی ۵۰۰ بازگشت و سریعترین زمان مقدماتی میدان مسابقه را ثبت کرد. او پس از پایان مسابقه، از مسابقات ایندی‌کار اعلام بازنشستگی نمود. در سال ۲۰۰۹، کنی برک به رالی بازگشت و در رالی ایکس گیم ۱۵ شرکت کرد و برندهٔ مدال طلا شد. وی هنوز هم به تناوب و هر از گاهی، رانندگی می‌کند. وی همچنین
به تناوب و هر از گاهی، رانندگی می‌کند. وی همچنین عضو هیئت مدیره میکونومن، بزرگ‌ترین توزیع‌کنندهٔ قطعات یدکی خودرو در اسکاندیناوی است که در بورس اوراق بهادار سوئد هم فهرست شده است.