stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تعلم مراقب
نظرة عامة > العوامل الأخرى التي تؤخذ بعين الاعتبار

عوامل أخرى في الاعتبار عند اختيار وتطبيق خوارزمية التعلم ما يلي:
عدم تجانس البيانات. إذا كان متجه الخصائص تتضمن أنواع مختلفة من الخصائص  (متقطعة، متقطعة مرتبة، عددي،  قيم مستمرة)، بعض الخوارزميات هي أسهل لتطبيق أكثر من غيرها. العديد من الخوارزميات، بما في ذلك شعاع الدعم الآلي، الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، الشبكات العصبية و  خوارزمية الجار الأقرب   تطلب إدخال خصائص بمقادير عددية وفي مقاييس بنطاقات متشابهة (على سبيل المثال، الفاصلة بين [-1,1]). الطرق التي تستخدم دوال الفاصلة، مثل خوارزمية الجار الأقرب وشعاع الدعم الآلي مع نواة جاوس، تتطلب وجود البيانات متجانسة وبمقاييس عددية متناسبة.  بالمقابل ميزة طريقة أشجار القرار هو أنها تتعامل بسهولة مع البيانات غير المتجانسة.
الإطناب (التكرار) في البيانات. إذا كان خصائص الدخل تحتوي على معلومات زائدة عن الحاجة (على سبيل المثال، خصائص بينها ترابط إلى حد كبير-  تواجد مجموعة مقادير بالإضافة إلى المتوسط الحاسبي لها في فضاء الإدخال) بعض خوارزميات التعلم (مثل الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستيو المسافة على أساس أساليب) تعمل بشكل سيئ عند وجود عدم الاستقرار العددي في بيانات الدخل (مثلا خصيصة الطول تتراوح بين 1.2 و 2.1 متر، في حين خصيصة الوزن تتراوح بين  30 و 110 كيلو جرام). هذه المشاكل يمكن حلها في كثير من الأحيان من خلال استخدام بعض أشكال التنظيم الرياضي.
وجود تفاعلات ولاخطية في قيم خصائص الدخل. إذا كان كل من الميزات يساهم بشكل مستقل في قيم الخرج، عندها تقوم الخوارزميات الخطية (مثل الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، دعم آلات ناقلات، ساذجة Bayes)  ودوال المسافة  (على سبيل المثال، خوارزمية الجار الأقرب، شعاع الدعم الآلي مع نواة جاوس) بأداء جيد عموما. ولكن، إذا كان هناك تفاعلات معقدة بين خصائص الدخل، عندها تقوم خوارزميات من قبيل أشجار القرار والشبكات العصبية بالعمل بشكل أفضل لأنها مصممة خصيصا لاكتشاف هذه التفاعلات.  يمكن تطبيق الطرق الخطية في هذه الحالة أيضا، ولكن يجب أن يقوم المهندس  بتحديد التفاعلات يدويا عند استخدامها.
كيف تعمل خوارزميات التعلم تحت إشراف

N  لنفترض أنه لدينا مجموعة أمثلة تدريبة تشمل N عنصر تتوزع بالشکل التالي \{(x_{1},y_{1}),...,(x_{N},\;y_{N})\}   حيث أن   x_{i} هو متجه الخصائص للمثال التدريبي رقم i  والمتغير  y_{i} هو  الوسم المقابل له (أي التصنيف أو قيمة الخرج المطلوبة). خوارزمية التعليم تبحث عن تابع (علاقة رياضية)  g:X\longrightarrow Y حيث أن X هو فضاء الدخل و Y هو فضاء الخرج. التابع g هو عنصر من مجموعة التوابع الممكنة G الممكن وجودها بين فضائي الدخل والخرج. هذه المجموعة تسمى بالغالب فضاء الفرضية. في بعض الأحيان  يكون من المناسب  إعادة تبيان التابع g باستخدام تابع إحراز النقاط  f:X\times Y\longrightarrow \Re  بشكل مشابه للتابع g بحيث أنه عوضا عن مقدار الوسم يقوم بارجاع مقدار y الذي يملك أكبر مقدار من النقاط.  g(x)=\arg \max(f(x,y)) دعنا نستخدم F  لترميز فضاء النقاط.
على الرغم من أن  G و  F يمكن أن يكون أي فضاء من التوابع. إلا أن العديد من خوارزميات التعلم تعتمد النماذج الاحتمالية حيث   يأخذ شكل نموذج الاحتمال الشرطي  أو   يأخذ شكل نموذج الاحتمالات المشتركة  . على سبيل المثال، بايز البسيط وتحليل التمايز الخطي  نماذج  تعتمد الاحتمالات المشتركة، بينما الانحدار اللوجستي هو نموذج يعتمد الاحتمال الشرطي.
هناك نهجين أساسيين اختيار   أو  : تقليل المخاطر التجريبية و  تقليل المخاطر الهيكلية. يقوم نهج تقليل المخاطر التجريبية بالبحث عن التابع الذي يناسب بيانات التدريب بشكل أفضل. في حين أن  تقليل المخاطر الهيكلية تتضمن تابع ضريبة التي تتحكم بشكل مقايض (متوازن) الانحياز/الانحراف.
في كلتا الحالتين، فمن المفترض أن تتكون مجموعة التدريب من عينة مستقلة و مثالية التوزيع،  . من أجل قياس مدى تناسب التابع مع بيانات التدريب، يتم تعريف تابع الخسارة   . للتدريب على سبيل المثال   قيمة الخسارة الناتجة من التنبؤ بالمقدار   هو  .
الخطر   للتابع   ويعرف بالخسارة المتوقعة ل  . هذا يمكن أن يتم تقديره من بيانات التدريب كما في العلاقة التالية
كيف تعمل خوارزميات التعلم تحت إشراف > تقليل  المخاطر التجريبية

في تقليل المخاطر التجريبية، تقوم خوارزمية التعلم بالإشراف  بالبحث عن تابع   بحيث يقلل من  . وبالتالي فإن خوارزمية التعلم بالإشراف يمكن بناؤها من خلال تطبيق خوارزميات الاستمثال للعثور على  .
عندما يكون   بالاعتماد احتمال ذو توزيع شرطي   وتابع الخسارة سالب لوغاريتم تقدير الاحتمال:  عندها تقليل المخاطر التجريبية  هو ما يعادل أقصى تقدير الاحتمالات.
عندما يحتوي   على العديد من التوابع المرشحة أو مجموعة تدريب غير كبيرة بما فيه الكفاية، يؤدي تقليل المخاطر التجريبية إلى ارتفاع في الانحراف (المعياري) وضعف في التعميم.  خوارزمية التعلم تقوم
بحفظ الأمثلة التدريبية دون تعميم. وهذا ما يسمى أيضا الافراط في التناسب.
كيف تعمل خوارزميات التعلم تحت إشراف > تقليل المخاطر الهيكلية

يهدف تقليل المخاطر الهيكلية إلى منع الافراط في التناسب عن طريق دمج تنظيم الضريبة في التحسين. تنظيم الضريبة  يمكن أن يعرض على أنه تنفيذ شكل من أشكال أوكام الذي يفضل استخدام توابع بسيطة على الأكثر تعقيدا.
مجموعة واسعة من الضرائب وظفت بشكل يتوافق مع تعريفات مختلفة للتعقيد. على سبيل المثال في الحالة التي يكون فيها وظيفة   هو دالة خطية من شكل
هو تابع تنظيم عقوبة شائع الذي يطلق عليه أيضا القاعدة الإقليدية المربعة من الأوزان المعروفة أيضا باسم المبدأ  L_{2} . المبادئئ الأخرى تشمل المبدأ   L_{1}  ،  \sum _{j}\mid {\boldsymbol {\beta _{j}}}\mid ، المبدأ   L_{0} ، حيت أن  s{\boldsymbol {\beta }}_{j} عدد غير-صفري. تابع العقوبة يمثل عادة ب  C(g).
مشكلة تحسين (تمثيل) التعليم بالإشراف  هي العثور على تابع     يقلل من
يضبط  المقايضة (التوازع) الانحياز-الانحراف . عندما  هذا يؤدي إلى تقليل المخاطر التجريبية مع انخفاض التحيز وارتفاع الاتحراف. عندما يكون مقدار    كبير، سوف يكون خوارزمية التعلم ارتفاع الانحياز وانخفاض الانحراف. قيمة   يمكن اختيار تجريبيا عبر التصديق المتقطع.
لدى تعقيد الضريبة تفسير بيزياني ,  في هذه الحالة   هو  الاحتمال اللاحق  للتابع  .
التدريب التّوالدي

أساليب التدريب المذكورة أعلاه هي أساليب تدريبية تمييزية لأنها تسعى إلى إيجاد تابع   لكي يميز جيدا بين قيم الإخراج المختلفة (انظر النموذج التمييزي). لأجل حالة خاصة حيث   هو توزيع احتمالي مشترك وتابع الخسارة  هو سالب لغواريتم تقدير الاحتمال  خوارزمية تقليل الأخطار تقوم بالتدريب التوالدي ، لأن التابع   يمكن اعتباره نموذج توالدي يقوم بتفسير كيف تم إنشاء بيانات التدريب. خوارزميات التدريب توالدي غالبا ما تكون أبسط وأكثر كفاءة حسابيا من خوارزميات التدريب التمييزية . في بعض الحالات يمكن أن يكون الحل حسابها في شكل قريب من حلول خوارزميات  بايز البسيط وتحليل التمايز الخطي.
تعميم التعلم تحت الإشراف

هناك العديد من طرق تساعد على تعميم مشكلة التعلم تحت الإشراف:
التعلم بالإشراف النصفي  ‏: في هذا الإطار قيم الخرج متوفرة فقط في مجموعة فرعية من بيانات التدريب. باقي البيانات غير موسومة (ليس لديها مقادير خرج مقابلة).
التعلم النشط: بدلا من افتراض أن كل أمثلة التدريب موجودة في بداية التعلم، تقوم خوارزميات التعلم النشط بجمع أمثلة جديدة بشكل تفاعلي، عادة عن طريق طلب استعلامات من الإنسان المستخدم. في كثير من الأحيان، الاستعلامات تعتمد على البيانات غير المسماة، وهو السيناريو الذي يجمع بين التعلم بالإشراف النصفي والتعلم  النشط.
التنبؤ البنيوي: عندما يكون التنبوء المطلوب  عبارة عن كائن معقد مثل  شجرة التحليل أو رسم البياني  مسمى، عندها سنكون بحاجة إلى توسيع أساليب التعلم القياسية.
تعلم الترتيب: عندما يكون الدخل مجموعة من الكائنات والخرج المطلوب هو ترتيب هذه الكائنات، عندها سنكون بحاجة أيضا لتطوير الأساليب القياسية للتعامل مع هذه المسألة.
المناهج والخوارزميات

Analytical learning
شبكة عصبونية اصطناعية
انتشار خلفي
Boosting (meta-algorithm)
Bayesian statistics
المنطق المعتمد على الحالة
Decision tree learning
Inductive logic programming
Gaussian process regression
Group method of data handling
Kernel estimators
Learning Automata
Learning Classifier Systems
Minimum message length (شجرة القرار، decision graphs, etc.)
Multilinear subspace learning
Naive bayes classifier
Maximum entropy classifier
Conditional random field
Nearest Neighbor Algorithm
Probably approximately correct learning (PAC) learning
Ripple down rules, a knowledge acquisition methodology
Symbolic machine learning algorithms
Subsymbolic machine learning algorithms
شعاع الدعم الآلي
Minimum Complexity Machines (MCM)
Random Forests
Ensembles of Classifiers
مستويات القياس
Data Pre-processing
Handling imbalanced datasets
Statistical relational learning
Proaftn, a multicriteria classification algorithm
التطبيقات

معلوماتية حيوية
معلوماتية كيميائية
نماذج العلاقة الكمية بين البنية والفعالية
استرجاع المعلومات
استخراج المعلومات
رؤية حاسوبية
تعرف ضوئي على الرموز
بريد إلكتروني مزعج
تمييز الأنماط
تعرف على الكلام
المشاكل العامة

نظرية التعلم المحوسبة
الانحياز التحريضي
الافراط في التناسب (تعلم الآلة)
(لم تتم معايرتها) احتمالات عضوية الفئات
التعلم بدون المراقبة
النسخ المتعدد لفضاءات التعلم
انظر

تعلم الآلة
خوارزميات تصنيف
شجرة القرار
شبكة عصبونية اصطناعية
تعلم الآلة
خوارزميات تصنيف
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
وصلات خارجية

برمجيات تعليم الآلة مفتوحة المصدر (MLOSS)
| 0 | 1 |
| --- | --- |
التصنيفات الطبية:  نظام فهرسة المواضيع الطبية (MeSH): D000069553  
| 0 | 1 |
| --- | --- |
ضبط استنادي: وطنية :  المكتبة القومية الإسرائيلية (J9U)  مكتبة الكونغرس (LCNAF)
لوسيري

لوسيري، (بالإنجليزية: Loceri)‏، هي بلدية، في مقاطعة نوورو في إقليم سردينيا الإيطالي، وتقع على بعد حوالي 80 كم (50 ميل) شمال شرق كالياري، وحوالي 11 كم (7 ميل) جنوب غرب تورتولو. اعتبارا من 31 ديسمبر 2004، كان عدد سكانها 1,290، وتبلغ مساحتها 19.3 كيلومتر مربع (7.5 ميل مربع).
السكان

في سنة 1861 بلغ عدد السكان 948 نسمة، وتطور العدد ليصل في سنة 2011 لـ 1٬278 نسمة.
يظهر هذا المخطط البياني تطور النمو السكاني لـ لوسيري
مراجع

↑     "صفحة  لوسيري في  خريطة الشارع المفتوحة". OpenStreetMap. اطلع عليه بتاريخ 2024-11-12.
↑    "صفحة  لوسيري في GeoNames ID". GeoNames ID. اطلع عليه بتاريخ 2024-11-12.
↑  All demographics and other statistics: Italian statistical institute المعهد الوطني للإحصاء.
↑  بيانات من موقع ISTAT - Istituto nazionale di statistica (ISTAT);  اطلع عليه بتاريخ 28-12-2012. "نسخة مؤرشفة". مؤرشف من الأصل في 2019-08-03. اطلع عليه بتاريخ 2020-02-05.{{استشهاد ويب}}:  صيانة الاستشهاد: BOT: original URL status unknown (link)
في كومنز مواد ذات صلة بـ لوسيري.
| ع ن سردينيا · بلديات  مقاطعة نيورو | ع ن سردينيا · بلديات  مقاطعة نيورو |
| --- | --- |
 آريتزو  أرزانا  أتزارا  أوستيس  باري ساردو  بائوني  بلفي  بيروري  بيتي  بولوتانا  بوروري   بورتجالي  كارديدو  ديسولو  دورجالي  دوالشي  إيليني  فوني  جادوني  جايرو  جالتلي  جافوي  جيراسولي  إيلبونو  إرجولي  جيرزو  لانوسي  لي  لوسيري  لوجولي  لودي  لوديني  لوتزوراي  لولا  ماكومر  مامويادا  مينا ساردو  نوراجوجومي  نوورو  أولينا  أولولاي  أولزاي  أوناني  أونيفاي  أونيفري  أوراني  اورجوسولو  أوروسي  أوروتلي  أورتوري  أوروني   أوسيدا  أوسيني  أوتانا  أوفودا  بيردسديفوجو  بوسادا  سارولي  سيلانوس  سينديا  سنيسكولا  سورجونو  تالانا  تيرتينيا  تيتي   تيانا   تونارا  توربي  تورتولي  تريئي  أولاسي  أورزولي  اوساساي  فيلاجراند ستريسيلي :  آريتزو  أرزانا  أتزارا  أوستيس  باري ساردو  بائوني  بلفي  بيروري  بيتي  بولوتانا  بوروري   بورتجالي  كارديدو  ديسولو  دورجالي  دوالشي  إيليني  فوني  جادوني  جايرو  جالتلي  جافوي  جيراسولي  إيلبونو  إرجولي  جيرزو  لانوسي  لي  لوسيري  لوجولي  لودي  لوديني  لوتزوراي  لولا  ماكومر  مامويادا  مينا ساردو  نوراجوجومي  نوورو  أولينا  أولولاي  أولزاي  أوناني  أونيفاي  أونيفري  أوراني  اورجوسولو  أوروسي  أوروتلي  أورتوري  أوروني   أوسيدا  أوسيني  أوتانا  أوفودا  بيردسديفوجو  بوسادا  سارولي  سيلانوس  سينديا  سنيسكولا  سورجونو  تالانا  تيرتينيا  تيتي   تيانا   تونارا  توربي  تورتولي  تريئي  أولاسي  أورزولي  اوساساي  فيلاجراند ستريسيلي 
بوابة إيطاليا
بوابة تجمعات سكانية
بوابة جغرافيا
هربرت س. كرافت

| هربرت س>  كرافت | هربرت س>  كرافت |
| --- | --- |
 :  
 معلومات شخصية :  معلومات شخصية 
 اسم الولادة: (بالإنجليزية: Herbert Clemens Kraft)‏  
تاريخ الميلاد: سنة 1927   
الوفاة: سنة 2000  (72–73 سنة)   إليزابيث  
مواطنة:  الولايات المتحدة  
 الحياة العملية  :  الحياة العملية  
المدرسة الأم: كلية هانتر جامعة سيتون هول  
المهنة: عالم إنسان،  وعالم آثار  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
هربرت س. كرافت (بالإنجليزية: Herbert Clemens Kraft)‏ هو عالم إنسان أمريكي، ولد في 1927، وتوفي في 2000 في إليزابيث في الولايات المتحدة.
مراجع

↑  Saxon، Wolfgang (14 نوفمبر 2000). "Herbert Kraft, 73, Archaeologist Who Studied Reign of the Lenape". The New York Times. مؤرشف من الأصل في 2016-08-29. اطلع عليه بتاريخ 2010-10-15.
وصلات خارجية

| ضبط استنادي  | ضبط استنادي  |
| --- | --- |
دولية:  الاسم المعياري الدولي (ISNI)  ملف الضبط الاستنادي الافتراضي الدَّولي (VIAF)  مركز المكتبة الرقمية على الإنترنت (WC Entities) 
وطنية:  مكتبة الكونغرس (LCNAF)  المَكنز الوطني للمؤلِّفين (NTA) 
أخرى:  الشبكات الاجتماعية ونظام المحتوى المؤرشف (SNAC Ark) 
بوابة الولايات المتحدة
بوابة أعلام
قائمة أعمال ليام نيسون

ليام نيسون في مهرجان السينما الأمريكية في دوفيل، فرنسا
ليام نيسون (بالإنجليزية: Liam Neeson)‏ هو ممثل أيرلندي، ارتفع إلى مكانة بارزة لأدائه المشهور في بطولة فيلم قائمة شندلر لستيفن سبيلبيرج والذي نال جائزة الأوسكار لأفضل فيلم لعام 1993 في حفل توزيع جوائز الأوسكار السادس والستون. ومنذ ذلك الحين وهو يلعب دور البطولة في عدد من الأفلام الناجحة الأخرى، بما في ذلك حرب النجوم الجزء الأول: تهديد الشبح، سلسلة تيكن، مايكل كولينز، غير معروف، بداية باتمان، صراع الجبابرة، وسلسلة سجلات نارنيا. وقد رُشِّحَ لعدد من الجوائز بما في ذلك جائزة الأوسكار لأفضل ممثل، جائزة الأكاديمية البريطانية لفنون السينما والتلفزيون لأفضل ممثل في دور رائد وثلاثة جوائز غولدن غلوب لأفضل ممثل في فيلم درامي. وضعت مجلة إمبير ليام نيسون من ضمن قائمة «100 النجوم الأكثر جاذبية في تاريخ السينما» وقائمة «أفضل 100 نجم في كل العصور.»
المسلسلات

| السنة | العنوان | الدور | ملاحظات |
| --- | --- | --- | --- |
| 1978 | لعب لليوم | ديرمونت |  |
| 1980 | بي بي سي 2 بلايهاوس | بلاك سميث |  |
| 1985 | امرأة من المواد | بلاك أو نيل | 3 حلقات |
| 1985 | آرثر الملك | غريط | فيلم تلفزيوني |
| 1986 | ميامي فايس | سين كارون |  |
| 1986 | عقد الحلم | بلاك أو نيل | فيلم تلفزيوني |
| 1988 | الشاشة الثانية | مارتن بيري |  |
| 1996 | الحرب العظمى وتشكيل القرن 20 | جون لوسي / أدولف هتلر (أصوات) | 3 حلقات |
| 2000 | إمبراطوريات: الإغريق | ناراتور (أصوات) | 3 حلقات |
| 2001 | تطور | ناراتور (أصوات) | 8 حلقات |
| 2002 | أطفال ليبرتي | جون بول جونز (أصوات) |  |
| 2004 | باتريك | ناراتور (أصوات) | مسلسل وثائقي |
| 2005 | عائلة سيمبسون | الأب سين (أصوات) |  |
| 2010 | ذا بيج سي | بي |  |
| 2011 | حياة قصيرة جدا | بنفسه |  |
| 2011 – 2014 | حرب النجوم: حرب استنساخ | كو دن (صوت) | 3 حلقات |
| 2014 – 2015 | فاميلي غاي | بنفسه (صوت) |  |
| 2014 | رف |  |  |
| 2014 | وايلد يابان: سنو مونكيس | ناراتور (أصوات) | مسلسل وثائقي |
| 2016 | داخل ايمي شومر | دون شيدل |  |
| 2016 | دريم كورب، ال ال سي | شيطان (صوت) |  |
| 2017 | يوم الأنف الأحمر في الواقع | دانيل |  |
| 2017 | أورفيل | جاهافوس دورال |  |
| 2018 | قصة من مغفل سكروجز |  |  |
الألعاب الإلكترونية

| السنة | العنوان | دور الصوت |
| --- | --- | --- |
| 2005 | بداية باتمان | هنري دوكارد / رأس الغول |
| 2008 | فول أوت 3 | والد جيمس |
| 2015 | ليغو ديمينيشنز | الشرطي السيئ / الشرطي الصالح |
مراجع

↑  "Empire Magazine's Top 100 Movie Stars 1997". amiannoying.com. مؤرشف من الأصل في 2016-01-25. اطلع عليه بتاريخ 2011-03-26.
وصلات خارجية

قائمة أعمال ليام نيسون في قاعدة بيانات الأفلام العربية
قائمة أعمال ليام نيسون في موقع شاشة الإنترنت  التابع لمعهد الفيلم البريطاني
بوابة أيرلندا
بوابة الولايات المتحدة
بوابة سينما
بوابة السينما الأمريكية
بوابة مسرح
بوابة تلفاز
بوابة أيرلندا الشمالية
آنا فالي (لاعبة كرة طائرة)

| آنا فالي>  معلومات شخصية   | آنا فالي>  معلومات شخصية   |
| --- | --- |
الميلاد: 31 مايو 1996   (28 سنة)  
الجنسية:  المكسيك  
 الحياة العملية  :  الحياة العملية  
المهنة: لاعبة كرة طائرة  
الرياضة: الكرة الطائرة  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
آنا فالي (31 مايو 1996 - ) (بالإسبانية: Ana Valle)‏ هي لاعبة كرة طائرة المكسيك.
مراجع

↑  "Team Roster – Mexico". italy2014.fivb.org. مؤرشف من الأصل في 2018-09-27. اطلع عليه بتاريخ 2014-10-01.
وصلات خارجية

بوابة أعلام
بوابة المرأة
بوابة المكسيك
بوابة كرة الطائرة
قيادة (فيلم)

لمعانٍ أخرى، طالع قيادة (توضيح).
قيادة
الشعار
شعار الفيلم
| 0 | 1 |
| --- | --- |
الصنف الفني:  نوار-جديد
تاريخ الصدور:  2011
مدة العرض:  100 دقيقة  
اللغة الأصلية:  لغة إنجليزية
مأخوذ عن:  درايف (رواية) 
البلد:  الولايات المتحدة الأمريكية
موقع التصوير:  لوس أنجلوس 
الجوائز:   جائزة أماندا لأفضل فيلم أجنبي روائي طويل (2012)  المجلس الوطني للمراجعة: الأفلام العشر الأولى 
| 0 | 1 |
| --- | --- |
المخرج:  نيكولاس ويندينج ريفين 
السيناريو:  حسين أميني
البطولة:   القائمة ... رايان غوسلينغ  كاري موليجان  براين كرانستون  كرستينا هندريكس  رون بيرلمان  أوسكار إسحاق  ألبيرت بروكس  روس تامبلين  أندي سان ديماس  جون بيبير-فيرغسون  تينا هوانغ  جيمس بيبيري 
التصوير:  نيوتن توماس سيجل 
الموسيقى:  كليف مارتينيز 
التركيب:  Matthew Newman (en)  
| 0 | 1 |
| --- | --- |
الشركات المنتجة:  MWM Studios (en)  Seed Productions (en)  
المنتجون:  Adam Siegel (en)  — مارك بلات 
التوزيع:  فوروم هانغري — Wild Side Films (en)  — ليه باكتي — نتفليكس 
نسق التوزيع:  فيديو حسب الطلب 
الميزانية:  15 مليون دولار أمريكي 
الإيرادات:  78.715 مليون دولار أمريكي  ← عالميًّا35.062 مليون دولار أمريكي  ← الولايات المتحدة 
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
قيادة (بالإنجليزية: Drive)‏ هو فيلم جريمة ودراما أمريكي صدر في 2011 من إخراج نيكولاس ويندينج ريفن وسيناريو حسين أميني، مستوحى من رواية تحمل نفس الاسم ل جيمس ساليس. الفيلم من بطولة رايان غوسلينغ وكاري موليجان وبراين كرانستون وكرستينا هندريكس ورون بيرلمان وأوسكار إسحاق وألبرت بروكس.
كحال الرواية، تدور أحداث الفيلم حول شخص مجهول الاسم (يجسده راين)، يعمل في الصباح دوبلير، وفي المساء كسائق للهاربين. عرض الفيلم في عدة مهرجانات، منها مهرجان كان السينمائي 2011، حيث مدح كثيراً وتلقى تصفيق مع الوقوف. ربح نيكولاس ويندينج ريفن جائزة أفضل مخرج في المهرجان.
عند صدوره في سبتمبر 2011، تلقى الفيلم مديح هائل من النقاد، الذين قارنوه مع أفلام العصور الماضية. رشح قيادة لجائزة أفضل فيلم وأفضل مخرج في حفل توزيع جوائز الأكاديمية البريطانية للأفلام في 2012.
طاقم التمثيل

رايان غوسلينغ بدور «السائق»
كاري موليجان بدور «ايرين»
براين كرانستون بدور «شانون»
ألبرت بروكس بدور «بيرني روز»
أوسكار إسحاق بدور «ستاندرد غابرييل»
رون بيرلمان بدور «ايزي»
كرستينا هندريكس بدور «بلانش»
الاستقبال النقدي

تلقى الفيلم إشادة كبيرة من النقاد. 93% من المراجعات جائت إيجابية على موقع الطماطم الفاسدة بنائاً على 234 مراجعة، مع متوسط تقييم 10/8.3. كان الإجماع النقدي للموقع: «مزيج مفرط من العنف والموسيقى والتصوير المذهل، قيادة يمثل رؤية محققة لفن العنف.» على ميتاكريتيك حاصل على متوسط تقييم 100/78 بناءً على 43 مراجعة.
مراجع

1 2  مذكور في: قاعدة بيانات الأفلام التشيكية السلوفاكية. لغة العمل أو لغة الاسم: التشيكية. تاريخ النشر: 2001.
↑  مذكور في: قاعدة بيانات الأفلام على الإنترنت. مُعرِّف قاعدة بيانات الأفلام على الإنترنت (IMDb): tt0780504. لغة العمل أو لغة الاسم: الإنجليزية.
1 2 3  "بوكس أوفيس موجو" (بالإنجليزية). Retrieved 2023-05-10.
↑  "Drive Reviews Rotten Tomatoes". الطماطم الفاسدة. وارنر برذرز. مؤرشف من الأصل في 2018-06-13. اطلع عليه بتاريخ 2013-12-22. {{استشهاد ويب}}: استعمال الخط المائل أو الغليظ غير مسموح: |عمل= (مساعدة)
↑  "Metacritic Drive Reviews". ميتاكريتيك. مؤرشف من الأصل في 2018-01-16. اطلع عليه بتاريخ 2013-12-22. {{استشهاد ويب}}: استعمال الخط المائل أو الغليظ غير مسموح: |عمل= (مساعدة)
مارتيس

مارتيس، (بالإنجليزية: Martis)‏، (سردينيا: Màltis)، هي بلدية، في مقاطعة ساساري، في سردينيا الإيطالية المنطقة، حوالي 180 كيلومتر (110 ميل) إلى الشمال من كالياري، وحوالي 25 كيلومترا (16 ميل) شرق ساساري. اعتبارا من 31 ديسمبر 2004 ، كان عدد سكانها 608 وتبلغ مساحتها 22.9 كيلومتر مربع (8.8 ميل مربع). لها حدود مشتركة من بلديات Chiaramonti، Laerru، Nulvi، Perfugas.
السكان

في سنة 1861 بلغ عدد السكان 922 نسمة، وتطور العدد ليصل في سنة 2011 لـ 553 نسمة.
يظهر هذا المخطط البياني تطور النمو السكاني لـ مارتيس
مراجع

↑     "صفحة  مارتيس في  خريطة الشارع المفتوحة". OpenStreetMap. اطلع عليه بتاريخ 2024-11-12.
↑    "صفحة  مارتيس في GeoNames ID". GeoNames ID. اطلع عليه بتاريخ 2024-11-12.
↑  All demographics and other statistics: Italian statistical institute المعهد الوطني للإحصاء.
↑  بيانات من موقع ISTAT - Istituto nazionale di statistica (ISTAT)؛  اطلع عليه بتاريخ 28-12-2012. "نسخة مؤرشفة". مؤرشف من الأصل في 2019-08-03. اطلع عليه بتاريخ 2020-02-05.{{استشهاد ويب}}:  صيانة الاستشهاد: BOT: original URL status unknown (link)
في كومنز مواد ذات صلة بـ مارتيس.
| 0 | 1 |
| --- | --- |
ضبط استنادي :  ملف الضبط الاستنادي الافتراضي الدَّولي (VIAF) 
| ع ن سردينيا · بلديات مقاطعة سسارة | ع ن سردينيا · بلديات مقاطعة سسارة | ع ن سردينيا · بلديات مقاطعة سسارة |
| --- | --- | --- |
|  آجيوس  آجلينتو  ألا دي سردي  ألغيرو  أنيلا  أردارا  أرزاشينا  باديسي  باناري  بنيتوتي  بيركيدا  بيسودي  بوننانارو  بونو  بونورفا  بورتيجياداس  بوروتا  بوتيدا  بودوسو  بودوني  بولتي  بولزي  بورجوس  كالانجيانوس  كارجيجة  كاستلساردو  شيرمولي  كيارامونتي  كودرونجيانوس  كوسويني  إرولا  اسبورلاتو  فلوريناس  جيافي  جولفو أرانسي  ايلوري  ايتريدو  إتيري  لا مادالينا  لارو  لويري بورتو سان باولو  لوجوسانتو  لوراس  مارا  مارتيس  مونتيليون روكا دوريا  مونتي  موريس  نوجيدو سان نيكولو  نيولي  نولفي  أولبيا  اولميدو  أوسشيري  أوسيلو  أوسي  أوزيري  بادريا  بادرو  باولا  باتادا  بيرفوجاس  بلوجي  بورتو توريس  بوزوماجيوري  بوتيفيجاري  رومانا  سان تيودورو  سانتا ماريا كوجيناس  سانتا تيريزا جالورا  سانت أنتونيو دي جالورا  سسارة  سيديني  سيمستيني  سنوري  سيليجو  سورسو  ستينتينو  تيلتي  تيمبيو باوسانيا  تيرجو  ذيسي  تيسي  تورالبا  ترينيتا داجولتو ايفيجنولا  تولا  أوري  يوسيني  فالدوريا  فيدالفا  فيلانوفا مونتيليوني  |  آجيوس  آجلينتو  ألا دي سردي  ألغيرو  أنيلا  أردارا  أرزاشينا  باديسي  باناري  بنيتوتي  بيركيدا  بيسودي  بوننانارو  بونو  بونورفا  بورتيجياداس  بوروتا  بوتيدا  بودوسو  بودوني  بولتي  بولزي  بورجوس  كالانجيانوس  كارجيجة  كاستلساردو  شيرمولي  كيارامونتي  كودرونجيانوس  كوسويني  إرولا  اسبورلاتو  فلوريناس  جيافي  جولفو أرانسي  ايلوري  ايتريدو  إتيري  لا مادالينا  لارو  لويري بورتو سان باولو  لوجوسانتو  لوراس  مارا  مارتيس  مونتيليون روكا دوريا  مونتي  موريس  نوجيدو سان نيكولو  نيولي  نولفي  أولبيا  اولميدو  أوسشيري  أوسيلو  أوسي  أوزيري  بادريا  بادرو  باولا  باتادا  بيرفوجاس  بلوجي  بورتو توريس  بوزوماجيوري  بوتيفيجاري  رومانا  سان تيودورو  سانتا ماريا كوجيناس  سانتا تيريزا جالورا  سانت أنتونيو دي جالورا  سسارة  سيديني  سيمستيني  سنوري  سيليجو  سورسو  ستينتينو  تيلتي  تيمبيو باوسانيا  تيرجو  ذيسي  تيسي  تورالبا  ترينيتا داجولتو ايفيجنولا  تولا  أوري  يوسيني  فالدوريا  فيدالفا  فيلانوفا مونتيليوني  |  |
بوابة إيطاليا
بوابة تجمعات سكانية
بوابة جغرافيا
لارس هانسن

| لارس هانسن | لارس هانسن |
| --- | --- |
 :  
 معلومات شخصية :  معلومات شخصية 
الميلاد: 8 يناير 1869     مولده  
الوفاة: 20 يوليو 1944 (75 سنة)       أوسلو  
مواطنة:  النرويج  
 الحياة العملية  :  الحياة العملية  
المهنة: كاتب  
الحزب: التجمع الوطني حزب المحافظين النرويجي الحزب الليبرالي  
اللغات: النرويجية  
 بوابة الأدب:  بوابة الأدب
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
لارس هانسن (بالنرويجية: Lars Hansen)‏ (و. 1869 – 1944 م) هو مؤلف، وكاتب نرويجي، ولد في مولده، توفي في أوسلو، عن عمر يناهز 75 عاماً.
مراجع

↑  Merkedager: fødselsdager, stiftelsesdatoer, begivenheter (بالنرويجية البوكمول). Oslo: Biblioteksentralen. 1989. ISBN:82-7022-061-2. QID:Q99533656.
1 2  Norsk biografisk leksikon | Lars Georg Hansen (بالنرويجية البوكمول والنرويجية النينوشك), Kunnskapsforlaget, ISSN:2464-1502, QID:Q1563206
بوابة أعلام
بوابة كتابة
بوابة النرويج
| ضبط استنادي  | ضبط استنادي  |
| --- | --- |
دولية:  الاسم المعياري الدولي (ISNI)  ملف الضبط الاستنادي الافتراضي الدَّولي (VIAF)  مركز المكتبة الرقمية على الإنترنت (WC Entities) 
وطنية:  نظام الضبط الاستنادي النرويجي (BIBSYS)  المكتبة الوطنية الفرنسية (BnF)  الملف الاستنادي المتكامِل (GND)  مكتبة الكونغرس (LCNAF)  المَكنز الوطني للمؤلِّفين (NTA) 
أخرى:  النظام الجامعي للتوثيق (IdRef)
قائمة مجلدات مانغا بليتش

مانغا بليتش يكتبها ويرسمها تايت كوبو. في اليابان، تنشرها شوئيشا في شونن جمب الأسبوعية منذ 20 أغسطس 2001. الفصل الأول من بليتش قد صدر في العدد 36-37 (عدد مزدوج) لسنة 2001. الحبكة تبدأ مع إيتشيغو كوروساكي وهو مراهق يأخذ قوى الشينيغامي روكيا كوتشيكي الذي يتولى مهامها بينما تتعافى. منذ ذلك الحين، إيتشيغو مضطر لقتال المجوفين وهي أرواح شريرة تتغذى على البشر.
جمعت شوئيشا الفصول المنفردة في سلسلة من مجلدات تانكوبون. أول مجلد قد نُشر في 5 يناير 2005. وآخر مجلد قد نُشر في 4 يوليو 2016. أنمي السلسلة قد أنتجه إستديو بيرو وتلفاز طوكيو، وبدأ عرضه في 5 أكتوبر 2004 وانتهى في 27 مارس 2012.
في 11 سبتمبر وحتى 13 نوفمبر 2012، أصدرت شوئيشا 45 مجلدًا رقميًا في متاجر الكتب الإلكترونية اليابانية. في 4 يونيو 2014، كان قد صدر 63 مجلدًا إلكترونيًا. النسخ الإلكترونية من السلسلة قد أُعيد إصدارها في شكل مجموعة من 10 مجلدات في 26 أبريل 2013؛ وفي 14 مارس 2014، كان قد أُصدر 6 مجموعات.