payamvha/North_RAG huggingface dataset:
جزئیات تصویر پشتی را بدون افزودن جزئیات مرتبط با مصنوعات اضافه کند. FD U-net معماری اصلی U-net را با گنجاندن بلوک‌های متراکم تغییر می‌دهد که به لایه‌ها اجازه می‌دهد از اطلاعات آموخته شده توسط لایه‌های قبلی در بلوک متراکم استفاده کنند. تکنیک دیگری با استفاده از یک معماری ساده مبتنی بر CNN برای حذف مصنوعات و بهبود بازسازی تصویر موج k پیشنهاد شد. حذف مصنوعات با دید محدود با یادگیری عمیق. هنگامی که یک ناحیه از زوایای جامد جزئی گرفته نمی‌شود، معمولاً به دلیل محدودیت‌های هندسی، می‌گویند دریافت تصویر دارای دید
هندسی، می‌گویند دریافت تصویر دارای دید محدودی است. همان‌طور که توسط آزمایش‌های داوودی و همکاران نشان داده شده است، خرابی‌های دید محدود را می‌توان مستقیماً به عنوان اطلاعات گمشده در حوزه فرکانس تصویر بازسازی شده مشاهده کرد. نمای محدود، مشابه نمونه‌گیری پراکنده، الگوریتم بازسازی اولیه را نامناسب می‌سازد. قبل از یادگیری عمیق، مشکل دید محدود با سخت‌افزار پیچیده مانند منحرف کننده‌های صوتی و آرایه‌های مبدل حلقه شکل کامل و همچنین راه حل‌هایی مانند سنجش فشرده، ضریب وزنی و پس پروجکشن فیلتر شده تکراری بررسی می‌شد.
وزنی و پس پروجکشن فیلتر شده تکراری بررسی می‌شد. نتیجه این بازسازی بد، مصنوعات تصویربرداری است که می‌توانند توسط CNNها حذف شوند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق مورد استفاده برای حذف مصنوعات نمای محدود شامل U net و FD U net، [۳۶] و همچنین شبکه‌های زایای دشمن‌گونه (GANs) و نسخه‌های حجمی U net هستند. یکی از اجرای GAN از یادداشت با استفاده از U net به عنوان یک ژنراتور و VGG به عنوان یک تمایز، با متریک Wasserstein و جریمه گرادیان برای تثبیت آموزش (WGAN GP) بهبود یافت. درون یابی هوشمندانه پیکسل و یادگیری عمیق برای
درون یابی هوشمندانه پیکسل و یادگیری عمیق برای بازسازی سریع تر سیگنال‌های دید محدود. گوان و همکاران قادر به اعمال یک شبکه FD U برای حذف مصنوعات از تصاویر شبیه‌سازی شده با نمای محدود بازسازی شده PA بود. تصاویر PA بازسازی شده با فرایند معکوس زمانی و داده‌های PA جمع‌آوری شده با ۱۶، ۳۲ یا ۶۴ حسگر به عنوان ورودی به شبکه و تصاویر حقیقت زمین به عنوان خروجی مورد نظر خدمت می‌کردند. این شبکه توانست مصنوعات ایجاد شده در فرایند برگشت زمان را از فانتوم‌های مصنوعی، مغز موش، فوندوس و عروق ریه حذف کند. این فرایند مشابه کار
فوندوس و عروق ریه حذف کند. این فرایند مشابه کار انجام شده برای پاکسازی مصنوعات از تصاویر پراکنده و محدود انجام شده توسط داوودی و همکاران بود. برای بهبود سرعت بازسازی و اجازه دادن به شبکه FD U برای استفاده از اطلاعات بیشتر از حسگر، Guan et al. پیشنهاد استفاده از درون یابی مبتنی بر پیکسل به عنوان ورودی به شبکه به جای یک تصویر بازسازی شده است. استفاده از درون یابی عاقلانه پیکسلی، نیاز به تولید یک تصویر اولیه را که ممکن است جزئیات کوچک را حذف کند یا با پوشاندن آنها با مصنوعات غیرقابل بازیابی کند، برطرف می‌کند.
با مصنوعات غیرقابل بازیابی کند، برطرف می‌کند. برای ایجاد درون یابی مبتنی بر پیکسل، زمان پرواز برای هر پیکسل با استفاده از معادله انتشار موج محاسبه شد. سپس، یک شبکه بازسازی از اندازه‌گیری فشار محاسبه شده از زمان پرواز پیکسل‌ها ایجاد شد. با استفاده از شبکه بازسازی به عنوان ورودی، شبکه FD U توانست تصاویر بازسازی شده بدون مصنوع ایجاد کند. این روش درونیابی مبتنی بر پیکسل سریع‌تر بود و نسبت سیگنال به نویز (PSNR) و شاخص تشابه ساختاری (SSIM) بهتری نسبت به تصاویر بدون مصنوع ایجاد می‌کرد که زمانی که تصاویر معکوس
بدون مصنوع ایجاد می‌کرد که زمانی که تصاویر معکوس زمانی به عنوان ورودی به شبکه FD U استفاده می‌شدند. این روش درونیابی مبتنی بر پیکسل به‌طور قابل‌توجهی سریع‌تر بود و PSNR و SSIM قابل مقایسه با تصاویر بازسازی‌شده از رویکرد تکراری فشرده محاسباتی داشت. روش pixel wise ارائه شده در این مطالعه فقط برای آزمایش‌های سیلیکونی با محیط همگن ثابت شد، اما Guan معتقد است که روش pixel wise می‌تواند برای رندر PAT زمان واقعی استفاده شود. حذف مصنوع با پهنای باند محدود با شبکه‌های عصبی عمیق. مشکل پهنای باند محدود در نتیجه پهنای
عصبی عمیق. مشکل پهنای باند محدود در نتیجه پهنای باند فرکانس تشخیص محدود آرایه مبدل اولتراسوند رخ می‌دهد. این آرایه مبدل مانند یک فیلتر باند گذر در حوزه فرکانس عمل می‌کند و فرکانس‌های بالا و پایین را در سیگنال فوتوآکوستیک تضعیف می‌کند. این پهنای باند محدود می‌تواند باعث ایجاد آرتیفکت و محدود کردن وضوح محوری سیستم تصویربرداری شود. معماری شبکه عصبی عمیق اولیه که برای حذف مصنوعات با پهنای باند محدود استفاده می‌شود، WGAN-GP و U-Net اصلاح شده است. روش معمولی برای حذف مصنوعات و حذف نویز بازسازی‌های پهنای باند
حذف مصنوعات و حذف نویز بازسازی‌های پهنای باند محدود قبل از یادگیری عمیق، فیلتر وینر بود که به گسترش طیف فرکانس سیگنال PA کمک می‌کند. مزیت اصلی روش یادگیری عمیق نسبت به فیلتر وینر این است که فیلتر وینر به نسبت سیگنال به نویز اولیه (SNR) بالایی نیاز دارد، که همیشه ممکن نیست، در حالی که مدل یادگیری عمیق چنین محدودیتی ندارد. تلفیقی از اطلاعات برای بهبود تصاویر فتواکستیک با شبکه‌های عصبی عمیق. اطلاعات تکمیلی با استفاده از معماری‌های مبتنی بر فیوژن برای بهبود بازسازی تصویر فتواکستیک استفاده می‌شود. از آنجایی که
تصویر فتواکستیک استفاده می‌شود. از آنجایی که بازسازی‌های مختلف ویژگی‌های متفاوتی را در خروجی ارتقا می‌دهند و از این رو کیفیت و ویژگی‌های تصویر در صورت استفاده از تکنیک بازسازی متفاوت متفاوت است. یک معماری مبتنی بر فیوژن جدید برای ترکیب خروجی دو بازسازی مختلف و ارائه کیفیت تصویر بهتر در مقایسه با هر یک از آن بازسازی‌ها پیشنهاد شد. این شامل به اشتراک گذاری وزن، و ادغام ویژگی‌ها برای دستیابی به بهبود مطلوب در کیفیت تصویر خروجی است. یادگیری عمیق برای بهبود عمق نفوذ تصاویر PA. لیزرهای پرانرژی به نور اجازه
عمق نفوذ تصاویر PA. لیزرهای پرانرژی به نور اجازه می‌دهند تا به عمق بافت برسد و ساختارهای عمیق را در تصاویر PA قابل مشاهده باشند. لیزرهای پرانرژی عمق نفوذ بیشتری نسبت به لیزرهای کم انرژی ایجاد می‌کنند. حدود ۸ میلی‌متر عمق نفوذ بیشتر برای لیزرهایی با طول موج بین ۶۹۰ تا ۹۰۰ نانومتر. موسسه استاندارد ملی آمریکا حداکثر نوردهی مجاز (MPE) را برای بافت‌های مختلف بیولوژیکی تعیین کرده است. لیزرهایی با مشخصات بالاتر از MPE می‌توانند باعث آسیب مکانیکی یا حرارتی به بافتی شوند که تصویربرداری می‌کنند. منور و همکاران
بافتی شوند که تصویربرداری می‌کنند. منور و همکاران توانست با اعمال معماری U-net بر روی تصاویر ایجاد شده توسط لیزر کم انرژی، نفوذ لیزرهای کم انرژی را که استاندارد MPE را برآورده می‌کنند، افزایش دهد. این شبکه با تصاویری از مغز گوسفند ex vivo ایجاد شده توسط لیزر کم انرژی ۲۰ میلی ژول به عنوان ورودی شبکه و تصاویری از همان مغز گوسفند که توسط لیزر با انرژی بالا ۱۰۰ میلی ژول، ۲۰ میلی ژول بالای MPE ایجاد شده است، آموزش داده شد. به عنوان خروجی مورد نظر یک تابع تلفات حساس ادراکی برای آموزش شبکه برای افزایش نسبت سیگنال
ادراکی برای آموزش شبکه برای افزایش نسبت سیگنال به نویز کم در تصاویر PA ایجاد شده توسط لیزر کم انرژی استفاده شد. شبکه آموزش دیده توانست نسبت پیک به پس زمینه را ۴٫۱۹ دسی بل و عمق نفوذ را تا ۵٫۸۸ درصد برای عکس‌های ایجاد شده توسط لیزر کم انرژی یک مغز گوسفند در داخل بدن افزایش دهد. Manwar ادعا می‌کند که این فناوری می‌تواند در تصویربرداری مغز نوزادان مفید باشد، جایی که تصویربرداری از طریق transfontanelle امکان جستجو برای هر گونه آسیب یا آسیب وجود دارد. کاربردهای یادگیری عمیق در PAM. تفاوت میکروسکوپ فوتو آکوستیک
یادگیری عمیق در PAM. تفاوت میکروسکوپ فوتو آکوستیک با سایر اشکال توموگرافی فوتو آکوستیک در این است که از تشخیص اولتراسوند متمرکز برای بدست آوردن تصاویر پیکسل به پیکسل استفاده می‌کند. تصاویر PAM به‌عنوان داده‌های حجمی با زمان تفکیک‌شده به‌دست می‌آیند که معمولاً از طریق تبدیل هیلبرت و طرح‌ریزی حداکثر دامنه (MAP) به یک طرح دو بعدی نگاشت می‌شوند. اولین کاربرد یادگیری عمیق در PAM، به شکل یک الگوریتم تصحیح حرکت بود. این روش برای تصحیح مصنوعات PAM که هنگام حرکت یک مدل in vivo در حین اسکن اتفاق می‌افتد، ارائه شده
مدل in vivo در حین اسکن اتفاق می‌افتد، ارائه شده است. این حرکت باعث ایجاد ناپیوستگی عروق می‌شود. یادگیری عمیق برای حذف مصنوعات حرکتی در PAM. دو نوع مصنوع حرکتی اولیه که توسط یادگیری عمیق در PAM مورد توجه قرار می‌گیرد، جابجایی در جهت عمودی و کج است. چن و همکاران از یک شبکه عصبی کانولوشنال سه لایه ساده که هر لایه با یک ماتریس وزن و یک بردار بایاس نشان داده شده بود، به منظور حذف مصنوعات حرکتی PAM استفاده کرد. دو تا از لایه‌های کانولوشن حاوی توابع فعال سازی RELU هستند، در حالی که آخرین لایه هیچ عملکرد فعال
RELU هستند، در حالی که آخرین لایه هیچ عملکرد فعال سازی ندارد. با استفاده از این معماری، اندازه‌های هسته ۳×۳، ۴×۴، و ۵×۵ مورد آزمایش قرار گرفتند که بزرگ‌ترین اندازه هسته ۵×۵ بهترین نتایج را به همراه داشت. پس از آموزش، عملکرد مدل تصحیح حرکت مورد آزمایش قرار گرفت و به خوبی بر روی داده‌های شبیه‌سازی و in vivo انجام شد. دامنه فرکانس به کمک یادگیری عمیق PAM. ورودی نویزدار، خروجی بدون نویز از طریق U Net و تصاویر دامنه فرکانس زمینی متوسط PA از دو جنین Parhyale hawaiensis بدون برچسب. فلش‌های زرد نشان دهنده غشای
بدون برچسب. فلش‌های زرد نشان دهنده غشای سلولی است. میله‌های مقیاس برابر با ۱۰۰ میکرومتر هستند. دامنه فرکانس PAM یک روش تصویربرداری مقرون به صرفه قدرتمند را تشکیل می‌دهد که پرتوهای لیزر مدوله شده با شدت ساطع شده توسط منابع موج پیوسته برای تحریک سیگنال‌های PA تک فرکانس را یکپارچه می‌کند. با این وجود، این رویکرد تصویربرداری به‌طور کلی نسبت سیگنال به نویز (SNR) کوچک‌تری را ارائه می‌دهد که می‌تواند تا دو مرتبه قدر کمتر از سیستم‌های حوزه زمان معمولی باشد. برای غلبه بر محدودیت ذاتی SNR دامنه فرکانس PAM، یک شبکه
بر محدودیت ذاتی SNR دامنه فرکانس PAM، یک شبکه عصبی U Net برای تقویت تصاویر تولید شده بدون نیاز به میانگین‌گیری بیش از حد یا اعمال توان نوری بالا بر روی نمونه استفاده شده است. در این زمینه، دسترسی به PAM بهبود می‌یابد زیرا هزینه سیستم به‌طور چشمگیری کاهش می‌یابد و در عین حال استانداردهای کیفیت تصویر به اندازه کافی بالا برای مشاهدات بیولوژیکی را حفظ می‌کند.
یک لایه در مدل یادگیری عمیق یک ساختار یا توپولوژی شبکه در معماری مدل است که اطلاعات لایه های قبلی را گرفته و سپس به لایه بعدی منتقل می کند. انواع لایه ها. اولین نوع لایه لایه متراکم است که به آن لایه کاملاً متصل نیز می گویند و برای نمایش انتزاعی داده های ورودی استفاده می شود. در این لایه، نورون ها به هر نورون لایه قبلی متصل می شوند. در شبکه های پرسپترون چندلایه، این لایه ها در کنار هم قرار می گیرند. لایه Convolutional معمولا برای کارهای تجزیه و تحلیل تصویر استفاده می شود. در این لایه، شبکه لبه ها، بافت ها و
می شود. در این لایه، شبکه لبه ها، بافت ها و الگوها را تشخیص می دهد. سپس خروجی های این لایه برای پردازش بیشتر به یک لایه کاملا متصل وارد می شود. همچنین ببینید: مدل CNN. لایه Pooling برای کاهش حجم داده های ورودی استفاده می شود. لایه بازگشتی برای پردازش متن با یک تابع حافظه استفاده می شود. مشابه لایه Convolutional، خروجی لایه های تکراری معمولاً برای پردازش بیشتر به یک لایه کاملاً متصل وارد می شود. همچنین ببینید: مدل RNN. لایه Normalization داده های خروجی از لایه های قبلی را برای دستیابی به توزیع منظم تنظیم می
های قبلی را برای دستیابی به توزیع منظم تنظیم می کند. این منجر به بهبود مقیاس پذیری و آموزش مدل می شود. تفاوت با لایه های نئوکورتکس. یک تفاوت ذاتی بین لایه‌بندی یادگیری عمیق و لایه‌بندی نئوکورتیکال وجود دارد: لایه‌بندی یادگیری عمیق به توپولوژی شبکه بستگی دارد، در حالی که لایه‌بندی نئوقشر به همگنی درون لایه‌ها بستگی دارد.
قانون الکساندر () به نیستاگموس ایجادشده بر اثر خیرگی اشاره دارد که به‌دنبال آسیب حاد یکطرفه سیستم دهلیزی رخ می‌دهد. این اصل نخستین بار در سال ۱۹۱۲ توصیف شد و دارای سه مولفه برای توضیح چگونگی واکنش رفلکس دهلیزی-چشمی به یک آسیب حاد دهلیزی است. نخستین مولفه می‌گوید که نیستاگموس خودبه‌خودی پس از یک اختلال حاد دهلیزی دارای فاز تُند به سمت گوش سالم است. جهت نیستاگموس، طبق قرارداد، برای فاز تُند نامگذاری شده است، بنابراین نیستاگموس خودبه‌خود به سمت گوش سالم می‌رود. مولفه دوم می‌گوید نیستاگموس زمانی که نگاه به سمت
مولفه دوم می‌گوید نیستاگموس زمانی که نگاه به سمت گوش سالم باشد، بیشترین شدت خود را دارد، در حین نگاهِ خیره (خیرگی مرکزی یا خیره به وسط) کمتر می‌شود و ممکن است زمانی که نگاه به سمت گوش آسیب‌دیده باشد، اصلاً وجود نداشته باشد. مولفه سوم می‌گوید که نیستاگموس خودبه‌خودی با خیرگی مرکزی در صورت انسداد بینایی افزایش می‌یابد. این امر با اجرای آزمایش الکتروگرافی آشکار شد. قانون الکساندر بیان می‌کند که در افراد مبتلا به نیستاگموس، وقتی چشم در جهت فاز تُند (ساکاد) حرکت می‌کند، دامنه نیستاگموس افزایش می‌یابد و در طی
می‌کند، دامنه نیستاگموس افزایش می‌یابد و در طی نیستاگموس خودبه‌خودی در بیمار مبتلا به ضایعه دهلیزی قابل مشاهده است. نیستاگموس زمانی که بیمار در سمت فاز تند آن نگاه می‌کند شدیدتر می‌شود تا در جهت فاز آهستهٔ آن. این قانون به افتخار گوستاف الکساندر که آن را در سال ۱۹۱۲ توصیف کرد، نامگذاری شد.
" کوی میگ " ()نامی بود که خلبانان سازمان ملل متحد(UN) در طی جنگ کره به بخش شمال غربی کره شمالی، جایی که رودخانه یالو به دریای زرد می‌ریزد، داده بودند. این مکان، محل درگیری‌های متعدد هوایی داگ‌فایت مابین خلبانان جنگنده سازمان ملل و دشمنان آنها، خلبانان کره شمالی (از جمله برخی از خدمه غیررسمی هواپیماهای شوروی) و جمهوری خلق چین بود. جنگنده میکویان-گورویچ میگ-۱۵ ساخت اتحاد جماهیر شوروی، هواپیماهایی بودند که در بیشتر درگیری‌ها مورد استفاده قرار می‌گرفتند و نام مستعار منطقه از آنها گرفته شده بود. این مکان اولین
منطقه از آنها گرفته شده بود. این مکان اولین نبردهای هوایی جت علیه جت در مقیاس بزرگ با جنگنده‌های اف-۸۶ سیبر بود.
آزمون اَپلی () یا آزمون سایش اَپلی () معاینه‌ای تشخیصی برای ارزیابی افرادی است که دچار آسیب‌دیدگی منیسک زانو هستند. آزمون اَپلی دارای حساسیت گزارش‌شدهٔ ۹۷٪ و ویژگی ۸۷٪ است. برای انجام این آزمون، بیمار به صورت دراز کشیده (رو به شکم) روی میز معاینه دراز می‌کشد و زانوی خود را تا زاویه نود درجه خم می‌کند. سپس معاینه کننده زانوی خود را در قسمت خلفی ران بیمار قرار می‌دهد. سپس استخوان درشت‌نی بر روی مفصل زانو فشرده می‌شود در حالی که به سمت بیرون چرخانده می‌شود. اگر این مانور باعث ایجاد درد شود، این یک «آزمون اَپلی
این مانور باعث ایجاد درد شود، این یک «آزمون اَپلی مثبت» تلقی می‌شود و احتمال آسیب به منیسک وجود دارد. آزمون «چرخش به بیرون» برای ضایعات داخلی (منیسک در هنگام فشرده‌سازی و رباط‌ها هنگام انحراف درشت‌نی) و آزمون «چرخش به درون» برای ضایعات بیرونی (منیسک در هنگام فشرده‌سازی و رباط‌ها هنگام انحراف درشت‌نی) استفاده می‌شود. خم شدن زانو بیش از ۹۰ درجه سبب گیر افتادن شاخ خلفی، در ۹۰ درجه، موجب درگیری منیسک داخلی و هر در زاویه‌های نزدیک به اکستنشن زانو شاخ قدامی را مورد آزمایش قرار می‌دهد (خمیدگی زانو کمتر از ۹۰
مورد آزمایش قرار می‌دهد (خمیدگی زانو کمتر از ۹۰ درجه). آزمون اَپلی نامش را از جراح ارتوپد بریتانیایی اَلن گراهام اَپلی می‌گیرد.
شمارش آرنت () یا شاخص آرنت توصیفی از هستهٔ نوتروفیل (نوعی گلبول سفید) در تلاش برای تشخیص بیماری‌ها است. نوتروفیل‌ها معمولاً دارای دو یا سه لوب هستند. به‌طور کلی، نوتروفیل‌های مسن دارای لوب‌های بیشتری نسبت به نوتروفیل‌های جوان هستند. شمارش آرنت درصد نوتروفیل‌های دارای یک، دو، سه، چهار و پنج لوب یا بیشتر را تعیین می‌کند.[نیازمند منبع] شمارش آرنت دیگر معمولاً در پزشکی مدرن استفاده نمی‌شود. این آزمون نامش را از یوزف آرنت می‌گیرد.
مرد جاودانه () یک فیلم درام جنایی تاریخی برپایه مجموعه تلویزیونی "پیکی بلایندرز" به کارگردانی تام هارپر (کارگردان فصل اول این مجموعه) و نویسندگی استیون نایت است. کیلین مورفی دوباره نقش تامی شلبی را ایفا می‌کند. ساخت این فیلم در ژانویه ۲۰۲۱ اعلام شد. پس اعلام آخرین فصل مجموعه "پیکی بلایندرز" نایت توضیح داد که تصمیم گرفته شده است به جای فصل هفتم یک فیلم بلند تولید شود. نایت قبلاً پیشنهاد داده بود که فیلم در سال ۲۰۲۴ عرضه شود، اما با شروع فیلم‌برداری در سپتامبر ۲۰۲۴، نایت به تاریخ انتشار فیلم در سال ۲۰۲۵ اشاره
۲۰۲۴، نایت به تاریخ انتشار فیلم در سال ۲۰۲۵ اشاره کرده است. این فیلم توسط نتفلیکس توزیع خواهد شد. داستان. داستان این فیلم در طی جنگ جهانی دوم واقع شده است و چند سال پس از پایان مجموعه تلویزیونی که پس از پیامدهای جنگ جهانی اول بود، جلو می‌رود.
نشانهٔ آسبو-هانسن () یا نشانهٔ نیکولسکی غیرمستقیم یا نشانهٔ نیکولسکی ۲ به امتداد یافتن و گسترش یک تاولِ بزرگ به پوستِ سالمِ مجاور، هنگام وارد آوردنِ فشار به بالای آن اشاره دارد. این نشانه همراه با نشانهٔ نیکولسکی دیده می‌شود که هر دو برای ارزیابی شدت برخی بیماری‌های تاول‌زا مانند پمفیگوس ولگاریس و واکنش‌های جلدی شدید ناشی از عوارض دارویی استفاده می‌شوند. این علامت به نام پزشک دانمارکی گوستاو آسبو-هانسن (۱۹۱۷–۱۹۸۹) نامگذاری شده است که نخستین بار آن را در سال ۱۹۶۰ توصیف کرد. نشانهٔ آسبو-هانسن یک ابزار تشخیصی
۱۹۶۰ توصیف کرد. نشانهٔ آسبو-هانسن یک ابزار تشخیصی غیر مستقیم در نکرولیز اپیدرمی توکسیک در نظر گرفته می‌شود.
فینال سوپر جام فوتبال ایتالیا ۲۰۲۳ سی و ششمین دورهٔ مسابقهٔ سوپر جام فوتبال ایتالیا است همچنین اولین باری است که این جام به صورت یک تورنومنت چهار جانبه میان قهرمانان و نایب قهرمانان سری آ و کوپا ایتالیا برگزار شد. در پایان باشگاه فوتبال اینترمیلان برای هشتمین بار فاتح این جام شد.
سوپر جام فوتبال ایتالیا ۲۰۲۴ سی و هفتمین دورهٔ مسابقهٔ سوپر جام فوتبال ایتالیا است. این دومین بار است که این جام به صورت یک تورنومنت چهار جانبه میان قهرمانان و نایب قهرمانان سری آ و کوپا ایتالیا برگزار شده است. در پایان باشگاه فوتبال آ.ث. میلان برای هشتمین بار فاتح این جام شد. شرایط حضور. چهار تیم زیر واجد شرایط برای حضور در سوپرجام فوتبال ایتالیا ۲۰۲۴ هستند. نمودار. &lt;onlyinclude&gt;
کم مایه نخستین آلبوم استودیویی از بازیگر تلویزیونی هایدی مانتگ می‌باشد که در ۱۱ ژانویهٔ سال ۲۰۱۰ از سوی پرت پروداکشنز و گروه موسیقی وارنر منتشر گردید.
موریس هارولد فریدمن (؛ – ) پزشک آمریکایی و پژوهشگر «فیزیولوژی تولید مثل» بود. او به‌خاطر ابداع آزمایش خرگوش شهرت دارد که نوعی آزمایش بارداری است که در سال ۱۹۳۱ در همان زمانی که در دانشکده پزشکی پرلمن در دانشگاه پنسیلوانیا تدریس می‌کرد، ابداع شد. او در سن ۱۶ سالگی به دانشگاه شیکاگو و همانجا مدرک کارشناسی فیزیولوژی و دکترای پزشکی دریافت کرد. از سال ۱۹۲۸ او استاد فیزیولوژی دانشگاه پنسیلوانیا و از سال ۱۹۳۶ استاد دانشکده پزشکی دانشگاه جرج‌تاون شد.
لغت ثقت الاسلام [به زبان انگلیسی: Seghatoleslam] [به زبان عربی: ] از دو کلمه عربی گرفته شده‌است: 'ثقه' به معنای "فرد امین و مورد اعتماد"، و "اسلام" که اشاره به دین اسلام دارد. از این رو می‌توان این لغت را، فرد مورد اعتماد اسلام، ترجمه کرد.
فینال جام ملت‌های اروپا ۲۰۲۴ () دیدار نهایی جام ملت‌های اروپا ۲۰۲۴ بود که با قهرمانی اسپانیا به پایان رسید. این مسابقه هفدهمین فینال جام ملت‌های اروپا بود. این مسابقه در تاریخ ۱۴ ژوئیه ۲۰۲۴ بین اسپانیا و انگلیس در ورزشگاه المپیک برلین برگزار شد که در نهایت تیم ملی فوتبال اسپانیا برای چهارمین بار قهرمان جام ملت‌های اروپا شد. محل برگزاری. در تاریخ ۱۷ سپتامبر ۲۰۱۸ یوفا اعلام کرد که ورزشگاه المپیک برلین میزبان فینال جام ملت‌های اروپا ۲۰۲۴ خواهد بود.ورزشگاه المپیک برلین سابقه میزبانی فینال جام جهانی فوتبال ۲۰۰۶
برلین سابقه میزبانی فینال جام جهانی فوتبال ۲۰۰۶ را بین ایتالیا و فرانسه را بر عهده داشت. همچنین این ورزشگاه میزبان فینال لیگ قهرمانان اروپا ۲۰۱۵ که بین باشگاه فوتبال بارسلونا و باشگاه فوتبال یوونتوس برگزار شد، بوده است.
تیت سکویا فاریس (به ؛ زادهٔ ) که به‌طور حرفه‌ای با نام بیبی تیت (به ؛ پیش‌تر یانگ بیبی تیت) شناخته می‌شود، رپر، خواننده-ترانه‌پرداز و تهیه‌کنندهٔ موسیقی آمریکایی می‌باشد.
ستاره زیرکوتوله بی () یا B (sdB) نوعی از ستاره‌های زیرکوتوله با نوع طیفی بی B است. آنها با زیرکوتوله‌های معمولی به دلیل داغ‌تر و درخشان‌تر بودنشان تفاوت دارند. آنها در «شاخه افقی افقی» نمودار هرتزسپرونگ-راسل قرار دارند. جرم این ستارگان حدود ۰٫۵ جرم خورشید است و تنها حدود ۱ درصد هیدروژن دارند و بقیه هلیوم هستند. شعاع آنها از ۰٫۱۵ تا ۰٫۲۵ شعاع خورشیدی و دمای سطح آنها از ۲۰۰۰۰ تا ۴۰۰۰۰ کلوین (۱۹۷۰۰ تا ۳۹۷۰۰ درجه سانتیگراد؛ ۳۵۵۰۰ تا ۷۱۵۰۰ فارنهایت) است. شکل‌گیری و تکامل. این ستارگان نمایانگر مرحله‌ای دیرینه در
و تکامل. این ستارگان نمایانگر مرحله‌ای دیرینه در تکامل برخی از ستارگان هستند که زمانی ایجاد می‌شود که یک ستاره غول قرمز لایه‌های هیدروژن بیرونی خود را قبل از اینکه هسته شروع به همجوشی هلیوم کند، از دست می‌دهد. دلایل اینکه چرا این از دست دادن جرم زودرس رخ می‌دهد مشخص نیست، اما تصور می‌شود که برهم‌کنش ستارگان در یک سامانه ستاره‌ای دوتایی یکی از مکانیسم‌های اصلی باشد. تک کوتوله‌ها ممکن است نتیجه ادغام دو کوتوله سفید باشند. انتظار می‌رود ستاره‌های sdB بدون گذراندن مراحل غول پیکر به کوتوله‌های سفید تبدیل شوند.
مراحل غول پیکر به کوتوله‌های سفید تبدیل شوند. "ستارگان زیرکوتوله بی"، که درخشان‌تر از کوتوله‌های سفید هستند، جزء مهمی در جمعیت ستاره‌های داغ منظومه‌های ستاره‌ای قدیمی، مانند خوشه‌های کروی، برآمدگی‌های کهکشان‌های مارپیچی و کهکشان‌های بیضی شکل هستند. آنها در تصویرهای فرابنفش برجسته هستند. پیش‌بینی می‌شود که زیرکوتوله‌های داغ دلیل برآمدگی UV در خروجی نور کهکشان‌های بیضوی باشند. تخمین زده شده است که یک "زیرکوتوله نوع بی" با جرم خورشیدی حدود ۱۰۰ میلیون سال دوام می‌آورد.
میراندا سکس گاردن گروهٔ موسیقی انگلیسی اهل لندن می‌باشد که از سال ۱۹۹۰ تا ۲۰۰۰ فعالیت می‌کرد و در سال ۲۰۲۲ باز برگشت.
تالار مشاهیر فوتبال ایتالیا () تالار مشاهیر بازیکنان فوتبال است که تأثیر بسزایی در فوتبال ایتالیا داشته‌اند، که در موزه فوتبال ایتالیا () در کوورچانو ایتالیا قرار دارد. تاریخچه و مقررات. تالار مشاهیر توسط فدراسیون فوتبال ایتالیا (FIGC) و بنیاد موزه فوتبال () در سال ۲۰۱۱ برای تجلیل از شخصیت‌های فوتبالی که "تأثیری فراموش نشدنی بر تاریخ فوتبال ایتالیا داشتند" تأسیس شد که هدف آن ترویج میراث، تاریخ، فرهنگ و ارزش‌های فوتبال ایتالیا است. از سال ۲۰۱۱، هر سال اعضای جدید اضافه و به دسته‌های زیر تقسیم می شوند: بازیکن
اضافه و به دسته‌های زیر تقسیم می شوند: بازیکن ایتالیایی (حداقل دو فصل بازنشسته شده باشد)، مربی ایتالیایی (با حداقل ۱۵ سال فعالیت)، پیشکسوت ایتالیایی (حداقل ۲۵ سال بازنشسته)، بازیکن خارجی (حداقل دو فصل بازنشسته شده و حداقل پنج فصل در ایتالیا بازی کرده است)، داور ایتالیایی (حداقل دو فصل بازنشسته شده شده باشد)، رئیس ایتالیایی (با حداقل ۱۵ سال فعالیت) و جوایز پس از مرگ. در نسخه سال ۲۰۲۲، یک مربی غیر ایتالیایی یعنی ژوزه مورینیو وارد تالار مشاهیر شد. هیئت داوران فهرست شده در وب سایت فدراسیون فوتبال ایتالیا از
فهرست شده در وب سایت فدراسیون فوتبال ایتالیا از مدیران اصلی مطبوعات ورزشی ایتالیا تشکیل شده است، از جمله: لوئیجی فراجولو (رئیس انجمن مطبوعات ورزشی ایتالیا)، آندره آ مونتی (لاگاتزتا دلو اسپورت)، الساندرو ووکاللی (کوریره دلو اسپورت – استادیو و گورین اسپورتیوو)، پائولو دی پائولا (توتو اسپورت)، گابریله رومانیولی (رای اسپورت)، فدریکو فری (اسکای اسپرت)، متئو مارانی (اسکای اسپرت ۲۴)، آلبرتو براندی (اسپرت مدیاست) و پیرکارلو پرسوتی (آجنتسیا ناتزیوناله استامپا آسوچاتا). با این حال، ترکیب هیئت داوران متفاوت، در
با این حال، ترکیب هیئت داوران متفاوت، در نسخه‌های مختلف استفاده شده است. در سال ۲۰۱۴، رده "بازیکن زن ایتالیایی" اضافه شد. در سال ۲۰۱۸، دسته "جایزه بازی جوانمردانه" به افتخار فوتبالیست فقید ایتالیایی داویده آستوری اضافه شد. در همان سال یک "جایزه ویژه" به جیانی بررا اهدا شد.
بازی ترسناک نوعی از بازی ویدئویی می‌باشد که بر روی گونهٔ وحشت متمرکز می‌باشد و معمولاً برای ترساندن بازیکن طراحی می‌شود این اصطلاح ممکن است برای بازی‌های رومیزی با عناصر گونهٔ وحشت نیز به‌کار رود.
دانشنامه چیزهایی که هرگز نبودند کتابی است از رابرت اینگپن و مایکل پیج که در سال ۱۹۸۵ منتشر شد. خلاصه کتاب. "دانشنامه چیزهایی که هرگز نبودند" کتابی است که موضوعاتی از افسانه و جادو که ریشه در اسطوره‌شناسی تاریخی دارند را شرح می‌دهد و توسط پیج نوشته شده و توسط اینگپن نقاشی شده است. استقبال از کتاب. دیو لنگفورد "دایره المعارف چیزهایی که هرگز" نبودند برای مجله "کوتوله سفید" بررسی کرد و اظهار داشت که «نمرات خوبی برای تولید و گردآوردی فراتر از افسانه‌های معمول اروپایی و یونانی می‌گیرد اما بعضی از آنها خسته کننده
و یونانی می‌گیرد اما بعضی از آنها خسته کننده هستند"
&lt;ns&gt;0&lt;/ns&gt; &lt;revision&gt; &lt;parentid&gt;39677928&lt;/parentid&gt; &lt;timestamp&gt;2024-12-29T08:31:58Z&lt;/timestamp&gt; &lt;contributor&gt; &lt;username&gt;Dexbot&lt;/username&gt; &lt;/contributor&gt; &lt;minor /&gt; &lt;comment&gt; به درخواست از به &lt;/comment&gt; &lt;origin&gt;40871851&lt;/origin&gt; &lt;model&gt;wikitext&lt;/model&gt; &lt;format&gt;text/x-wiki&lt;/format&gt; آزمایش خرگوش () یا آزمایش فریدمن یک آزمایش بارداری قدیمی بود که در سال ۱۹۳۱ توسط موریس فریدمن و ماکسول ادوارد
که در سال ۱۹۳۱ توسط موریس فریدمن و ماکسول ادوارد لافام در دانشگاه پنسیلوانیا ابداع شد. آزمایش. هورمون گنادوتروپین جفتی انسانی (hCG) در دوران بارداری تولید می‌شود و در ادرار و خون زن باردار یافت شود. این هورمون نشان‌دهنده وجود یک تخمک بارورشدهٔ کاشته‌شده در رحم است. پیش‌تر یک آزمایش دیگر موسوم به «آزمایش AZ» توسط زلمار آشهایم و برنهارت تسوندک توسعه داده شده بود. هنگامی که ادرار یک زن در ماه‌های اولیه بارداری به موش‌های ماده نابالغ تزریق می‌شد، تخمدان‌های آنها بزرگ شده و بلوغ فولیکولی را نشان می‌داد. این
آنها بزرگ شده و بلوغ فولیکولی را نشان می‌داد. این آزمایش با میزان خطای کمتر از ۲ درصد قابل اعتماد در نظر گرفته شد. آزمایش فریدمن و لافام اساساً مشابه «آزمایش AZ» است، اما به‌جای موش از خرگوش استفاده می‌کند. چند روز پس از تزریق، حیوان تشریح می‌شود و اندازه تخمدان‌های او بررسی می‌شود. آزمایش خرگوش به یک سنجش زیستی (آزمایش مبتنی بر حیوان) برای تست بارداری تبدیل شد. اصطلاح «آزمایش خرگوش» نخستین بار در سال ۱۹۴۹ ثبت شد و منشأ تعبیر و اعتقاد رایج «خرگوش مُرد» برای مثبت بودن تست بارداری شد. این عبارت در واقع بر
مثبت بودن تست بارداری شد. این عبارت در واقع بر اساس یک تصور غلط رایج در مورد آزمایش خرگوش که اگر تست بارداری خانمی مثبت شود، مفهومش آن است که خرگوشی در اثر تزریق ادرار آن خانم باردار کشته شده است. البته بسیاری از مردم تصور می‌کردند که خرگوش مورد آزمایش، تنها در صورتی می‌میرد که زن باردار باشد، در حالی که در واقع تمام خرگوش‌های مورد استفاده برای آزمایش می‌مردند، زیرا برای بررسی تخمدان‌ها باید کشته و تشریح می‌شدند. یک جایگزین دیگر برای آزمایش خرگوش، معروف به «آزمایش هاگبن»، از قورباغه پنجه‌دار آفریقایی
به «آزمایش هاگبن»، از قورباغه پنجه‌دار آفریقایی استفاده می‌کرد و بدون نیاز به کالبدشکافی حیوان به نتیجه رسید. آزمایش‌های بارداری مدرن بر اساس سنجش هورمون گنادوتروپین جفتی انسانی در خون یا ادرار انجام می‌شوند و دیگر نیازی به استفاده از حیوان زنده نیست.
هوجو مونه‌کاتا ; عضو شاخه ای از خاندان هوجو در اواخر دوره کاماکورا بود. پسر دوم ناگاتو تاندای هوجو مونه‌یوری و او برادرزاده و پسر خوانده هوجو توکیمونه، هشتمین شیکن در شوگون‌سالاری کاماکورا بود.