stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
برآورد درست‌نمایی بیشینه
ویژگی‌ها > نرمال مجانبی

در بسیاری از موارد، پارامترهای درست نمایی بیشینه، نرمال مجانبی را تخمین می‌زنند که برابر است با مجموعه پارامترهای صحیح و واقعی و خطای تصادفی که تقریباً نرمال است (البته با این فرض که داده‌ها کافی باشد)، و خطا با نرخ  {\frac {1}{n}} کاهش می‌یابد. برای اینکه این ویژگی برقرار باشد لازم است که برآوردکننده متحمل موضوعات زیر نباشد:
ویژگی‌ها > نرمال مجانبی > برآورد مرزی

گاهی برآورد درست نمایی بیشینه در کران مجموعه پارامترهای ممکن نهفته‌است یا درست نمایی بزرگ و بزرگتر می‌شود تا پارامترها به کران نزدیک شوند. تئوری مجانب استاندارد نیاز به این فرض دارد که پارامترهای واقعی دورتر از مرزها و کران‌ها قرار دارد. اگر داده‌های کافی داشته باشیم، برآورد درست نمایی بیشینه از مرز دور نگه داشته می‌شود؛ ولی با تعداد نمونه‌های کمتر، برآورد به مرزها می‌رسد. در این موارد تئوری مجانبی تقریب کاربردی و درستی نمی‌دهد. مثالها در این موضوع مدل‌های واریانس مؤلفه‌ای هستند که هر مؤلفه دارای واریانس  \sigma ^{2} است که  \sigma ^{2}\geq 0 .
ویژگی‌ها > نرمال مجانبی > داده‌های مرزی وابسته یه پارامتر

برای کاربردی کردن تئوری با یک روش ساده، مجموعه‌ای از داده‌ها با احتمال مثبت را در نظر می‌گیریم که مستقل از پارامتر باشد. مثال ساده‌ای که وابستگی به پارامترها در آن برقرار باشد تخمین زدن θ از مجموعه‌ای مشاهدات مستقل با توزیع یکسان مانند توزیع یکنواخت در بازه  (0,\theta ) است. برای برآورد بازه‌هایی از θ را هدف می‌گیریم که در آن θ کمتر از مقدار بزرگترین مشاهده نباشد. چرا که بازه  (0,\theta ) فشرده نیست، مقدار بیشینه برای تابع درست نمایی وجود ندارد. برای هر تخمینی از θ تخمین بزرگتری وجود دارد که درست نمایی بزرگتری دارد. به عکس، بازه  [0,\theta ] شامل نقطه نهایی θ است و فشرده‌است. در این موارد برآورد درست نمایی بیشینه وجود دارد که بایاس است. به صورت مجانبی، برآوردکننده درست نمایی بیشینه توزیع نرمال ندارد.
ویژگی‌ها > نرمال مجانبی > پارامترهای مزاحم

برای برآورد درست نمایی بیشینه، یک مدل ممکن است پارامترهای مزاحم داشته باشد. برای برقراری رفتار مجانبی، تعداد این‌گونه پارامترها نباید با تعداد مشاهدات (سایز داده) افزایش یابد. یک مثال شناخته شده از این مورد وقتی است که مشاهدات به صورت جفتی رخ دهد که مشاهدات در هر جفت میانگین‌ها مجزا و مجهول دارند ولیکن مستقل و دارای توزیع نرمال با یک واریانس مشترک هستند؛ بنابراین برای تعداد N مشاهده، تعداد پارامترها 2N+۱ خواهد بود. همان‌طور که می‌دانیم برآورد درست نمایی بیشینه برای واریانس به مقدار واقعی آن همگرا نمی‌شود.
ویژگی‌ها > نرمال مجانبی > افزایش اطلاعات

وقتی شرط مشاهده‌های مستقل با توزیع یکسان برقرار نباشد، برای برقراری مجانب، نیازمندی اساسی این است که اطلاعات در داده‌ها با افزایش سایز نمونه‌ها به صورت بینهایت افزایش یابد. این نیازمندی در شرایطی که وابستگی بین داده‌ها وجود داشته باشد و مشاهدات جدید مستقل باعث افزایش خطای مشاهدات شود، ارضا نمی‌شود.
از جمله شرایطی که این رفتار را تضمین می‌کند می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
مشتق مرتبه اول و دوم تابع لگاریتمی درست نمایی وجود داشته باشد
ماتریس اطلاعات فیشر ماتریس وارون باشد
ماتریس اطلاعات فیشر به عنوان یک تابع با پارامتر θ پیوسته باشد
برآورد درست نمایی بیشینه سازگار باشد.
فرض کنید که شرایط سازگار بودن برآورد درست نمایی بیشینه برقرار باشد و
\theta _{0}\in interior(\Theta )
f(x\mid \theta )>0  و برای همسایگی N از  \theta _{0} از دو طرف پیوسته و مشتق پذیر باشد
\int \sup _{\theta \in N}\lVert \nabla _{\theta }f(x\mid \theta )\rVert dx<\infty   و  \int \sup _{\theta \in N}\lVert \nabla _{\theta \theta }f(x\mid \theta )\rVert dx<\infty
I=E[\nabla _{\theta }lnf(x\mid \theta )\nabla _{\theta }lnf(x\mid \theta _{0})'] وجود داشته باشد و غیر سینگولار باشد.
E[\sup _{\theta \in N}\left\Vert \nabla _{\theta \theta }lnf(x\mid \theta )\right\Vert ]<\infty
در اینصورت برآورد درست نمایی بیشینه به صورت مجانبی از توزیع نرمال پیروی می‌کند.
{\sqrt {n}}({\widehat {\theta }}_{mle}-\theta _{0})\longrightarrow \aleph (0,I^{-1}).
ویژگی‌ها > تغییرناپذیری کاربردی

برآوردکننده درست نمایی بیشینه مقادیری برای پارامتر انتخاب می‌کند که منجر به بزرگترین مقدار ممکن برای احتمال یک داده مشاهده شود. اگر پارامتر شامل تعدادی مؤلفه باشد، آنگاه برآوردگرهای درست نمایی بیشینه متفاوت برای آن‌ها تعریف می‌کنیم. اگر  {\hat {\theta }} برآورد درست نمایی بیشینه برای θ باشد و اگر  g(\theta ) تابع انتقال دلخواه θ باشد، آنگاه برآورد درست نمایی بیشینه برای  \alpha =g(\theta ) از تعریف زیر بدست می‌آید:
{\hat {\alpha }}=g({\hat {\theta }})
که تابع درست‌نمایی را بیشینه می‌کند:
{\bar {L}}(\alpha )=\sup _{\theta :\alpha =g(\theta )}L(\theta )
همچنین برآورد درست نمایی بیشینه نسبت به انتقال داده‌ها تغییرناپذیر است. اگر  Y=g(\theta ) که  g(\theta ) یک به یک باشد و وابسته یه پارامتری که قرار است برآورد شود نباشد، آنگاه تابع چگالی در رابطه زیر صدق می‌کند:
f_{Y}(y)={\frac {f_{X}(x)}{\mid g'(x)\mid }}
تابع درست نمایی برای X و Y صرفاً در یک فاکتور تفاوت دارد که وابسته به پارامترهای مدل نیست.
برای مثال، پارامترهای برآورد درست نمایی بیشینهٔ توزیع لگاریتم درست نمایی همان پارامترهای توزیع نرمال است که به لگاریتم داده‌ها فیت شده‌است.
ویژگی‌ها > ویژگی‌های مرتبه بالاتر

بر طبق مجانب استاندارد، برآوردکننده درست نمایی بیشینه باید ببه کران پایین کرامر-رائو برسد؛ بنابراین:
{\sqrt {n}}({\hat {\theta }}_{mle}-\theta _{0})\longrightarrow \aleph (0,I^{-1})
که I ماتریس اطلاعات فیشر است:
I_{jk}=E_{X}[-{\frac {\delta ^{2}lnf_{\theta _{0}}(X_{t})}{\delta \theta _{j}\delta \theta _{k}}}]
به‌طور خاص، این به این معناست که بایاس برآوردکننده درست نمایی بیشینه برابر با صفر تا حداکثر مرتبه  n^{-{\frac {1}{2}}} است. وقتی عبارت مرتبه‌های بالاتر برای توسعه توزیع این برآوردکننده را در نظر می‌گیریم، به این نتیجه می‌رسیم که  \theta _{mle} یک بایاس از مرتبه  n^{-1}  دارد. بایاس برابر است با:
b_{s}\equiv E[({\hat {\theta }}_{mle}-\theta _{0})_{s}]={\frac {1}{n}}.I^{si}I^{jk}({\frac {1}{2}}K_{ijk}+J_{j,ik})
که براساس قرارداد جمع‌زنی اینشتین بر روی اندیس‌های تکرار شونده ،  I^{jk} یعنی j,k -امین مؤلفه وارون ماتریس اطلاعات فیشر  I^{-1}  ، و
{\frac {1}{2}}K_{ijk}+J_{j,ik}=E_{X}[{\frac {1}{2}}{\frac {\delta ^{3}lnf_{\theta _{0}}(X_{t})}{\delta \theta _{i}\delta \theta _{j}\delta \theta _{k}}}+{\frac {\delta lnf_{\theta _{0}}(x_{t})}{\delta \theta _{j}}}{\frac {\delta ^{2}lnf_{\theta _{0}}(X_{t})}{\delta \theta _{i}\delta \theta _{k}}}
با استفاده از این فرمول‌ها می‌توان بایاس مرتبه دوم برآوردکننده درست نمایی بیشینه را تخمین زد و هر بار با استفاده از بایاس آن را اصلاح کرد:
{\hat {\theta }}_{mle}^{*}={\hat {\theta }}_{mle}-{\hat {b}} .
مثال > توزیع یکنواخت گسسته

مقالهٔ اصلی: توزیع یکنواخت گسسته
مثال > توزیع گسسته، فضای نمونه متناهی

فرض کنید کسی می‌خواهد مشخص کند که یک سکه چگونه پشت یا رو می‌آید (با چه احتمالاتی) فرض کنید احتمال رو آمدن P باشد. هدف تعیین P است.
فرض کنید سکه ۸۰ بار پرتاب شده باشد، نمونه ممکن است چیزی شبیه این باشد:
x۱ = H, x۲ = T , … , x۸۰ = T
احتمال پشت آمدن ۱ + p- است. فرض کنید نتیجه ۴۹ رو و ۳۱ پشت باشد و فرض کنید سکه از یک جعبه برداشته شود: یکی که احتمال رو آمدنش ۱/۳ است، یکی که احتمال رو آمدنش ۱/۲ است و دیگری که احتمال رو آمدنش ۲/۳ است. بر چسب سکه‌ها گم شده‌است. با استفاده از این روش می‌توان سکهٔ با بیشترین احتمال رو آمدن را پیدا کرد. داریم:
مثال > توزیع گسسته، فضای نمونه پیوسته

حالا فرض کنید که فقط یک سکه داریم که احتمال آن می‌تواند بین صفر و یک باشد. برای بیشینه کردن تابع بیشترین بخت داریم:
و بیشینه کردن برای تمام مقادیر ممکن احتمال بین صفر و یک است.
یک راه برای بیشینه کردن این تابع مشتق‌گیری نسبت به p و صفر قرار دادن آن است.
/
که دارای جواب p=۰ و p=۱ و p=۴۹/۸۰ است. جوابی که بخت را بیشینه می‌کند p=۴۹/۸۰ است؛ بنابراین بیشترین احتمال برای ۴۹/۸۰ است.
متغیرهای غیرمستقل

در برخی موارد متغیرها همبسته هستند ولی مستقل نیستند. دو متغیر تصادفی X و Y مستقل هستند اگر و فقط اگر تابع چگالی احتمال مشترک آن دو، برابر با حاصلضرب تابع چگالی احتمال هر یک باشد؛ یعنی:
f(x,y)=f(x)f(y)
فرض کنید بردار تصادفی n بعدی از توزیع گوسی داشته باشیم  (x_{1},x_{2},...,x_{n}) که هر کدام از متغیرهای تصادفی دارای میانگین به صورت  (\mu _{1},\mu _{2},...,\mu _{n}) باشند. همچنین ماتریس کوواریانس را هم با  \Sigma  نشان می‌دهیم.
تابع چگالی احتمال مشترک برای n متغیر تصادفی را با رابطه زیر نشان می‌دهیم:
f(x_{1},...,x_{n})={\frac {1}{(2\pi )_{n/2}{\sqrt {det(\Sigma )}}}}exp(-{\frac {1}{2}}[x_{1}-\mu _{1},...,x_{n}-\mu _{n}]\Sigma ^{-1}[x_{1}-\mu _{1},...,x_{n}-\mu _{n}]^{T})
در حالت دو متغیره تابع چگالی احتمال مشترک به صورت زیر است:
f(x,y)-{\frac {1}{2\pi \sigma _{x}\sigma _{y}{\sqrt {1-\rho ^{2}}}}}exp[-{\frac {1}{2(1-\rho ^{2})}}({\frac {(x-\mu _{x})^{2}}{\sigma _{x}^{2}}}-{\frac {2\rho (x-\mu _{x})(y-\mu _{y})}{\sigma _{x}\sigma _{y}}}+{\frac {(y-\mu _{y})^{2}}{\sigma _{y}^{2}}})]
در این مورد و در دیگر موارد که تابع چگالی مشترک وجود داشته باشد، تابع درست نمایی که که در بالاتر و در بخش اصول تعریف شد از این چگالی استفاده می‌کند.
روال‌های تکراری

مسئله‌ای را در نظر بگیرید که باید در آن هم حالت (وضعیت)های  x_{i} و هم پارامترهایی مانند  \sigma ^{2} تخمین زده شود. روال‌های تکراری مانند الگوریتم امید ریاضی–بیشینه کردن روش حل برآورد پارامترها و وضعیت‌ها است.
برای مثال، فرض کنید که n نمونه از وضعیت‌ها که میانگین نمونه آن  {\bar {x}} است با روشی مانند فیلتر کالمان و با استفاده از برآورد واریانس  {\hat {\sigma }}^{2} تخمین زده شده   {\hat {x}}_{i} . سپس واریانس بعدی از محاسبه برآورد درست نمایی بیشینه و به صورت تکراری بدست می‌آید:
{\hat {\sigma }}^{2}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}({\hat {x}}_{i}-{\bar {x}})^{2}
همگرایی برآورد درست نمایی بیشینه در روش‌های فیلترینگ و هموار سازی در مقالات متعددی مورد مطالعه قرار گرفته شده‌است.
یک تابع برآوردگر درست‌نمایی که شرط کافی فشردگی را ارضا می‌کند.
likelihood function for proportion value of a binomial process (n = ۱۰)
حیدرآباد (صدرک)

| حیدرآباد Heydərabad | حیدرآباد Heydərabad |
| --- | --- |
شهرستان: شهرستان
حیدرآباد: حیدرآباد
مختصات: ۳۹°۴۳′۱۳″ شمالی ۴۴°۵۱′۱۱″ شرقی﻿ / ﻿۳۹٫۷۲۰۲۸°شمالی ۴۴٫۸۵۳۰۶°شرقی﻿ / 39.72028; 44.85306: مختصات: ۳۹°۴۳′۱۳″ شمالی ۴۴°۵۱′۱۱″ شرقی﻿ / ﻿۳۹٫۷۲۰۲۸°شمالی ۴۴٫۸۵۳۰۶°شرقی﻿ / 39.72028; 44.85306
کشور:  جمهوری آذربایجان
جمهوری خودگردان: نخجوان
بخش: شهرستان صدرک
ارتفاع: ۸۱۷ متر (۲۶۸۰ فوت)
جمعیت (2013): جمعیت (2013)
 • کل: ۲٬۰۰۰
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۴ (AZT)
حیدرآباد (به لاتین: Heydərabad) یک شهرک در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان صدرک از توابع جمهوری خودمختار نخجوان است. این شهرک پیش از جنگ قره‌باغ دارای راه جاده‌ای و ریلی با دهکده ارمنی‌نشین یراسخ در آن سوی مرز داشت. این شهرک بر اساس سرشماری سال ۲۰۱۳ میلادی، ۲۰۰۰ نفر جمعیت دارد. این شهرک غربی‌ترین شهرک در جمهوری آذربایجان است.
تاریخچه

این شهرک در دهه ۱۹۷۰ میلادی به پیشنهاد و تصمیم حیدر علی‌اف رئیس جمهوری سابق جمهوری آذربایجان تأسیس شد. با فرمان مجمع عالی نخجوان شوروی در تاریخ ۲۳ مارس ۲۰۰۰ این شهرک از روستای صدرک در مجاورت آن جدا شد و به یک واحد اداری مستقل و شهرک تبدیل شد. این شهرک به دلیل قرارگرفتن در ناحیه مرزی، چندین بار به‌دست نیروهای ارمنستان تیرباران شد؛ همچنین در سال ۱۹۹۲ توسط حملات توپخانه‌ای آسیب شدیدی دید و ساکنان آن ناچار به پناهنده‌شدن به روستای صدرک و سایر روستاهای تابع نخجوان شدند.
این شهرک میان سال‌های ۱۹۹۷ تا ۱۹۹۸ بازسازی شد. ساختمان‌های اداری جدید و تأسیسات عمومی، مراکز خرید، بیمارستان و مرکز درمانی از جمله کارهای ساخت و ساز و بازسازی بودند که توسط دولت جمهوری آذربایجان صورت گرفت. همچنین ۷۵ ساختمان مسکونی آسیب‌دیده در جنگ با ارامنه هم بازسازی و مرمت شد. در سالروز درگذشت حیدر علی‌اف پیشنهاد شد تا نام این شهرک به حیدرآباد تغییر پیدا کند. در این منطقه یک ایستگاه فرعی ۳۵/۱۰ کیلوولت نصب شد. یک ایستگاه پمپاژ آب برای هدایت آب زیرزمینی از چشمه بلاغ باشی (Bulaqbaşı) به شهرک ساخته شده است. خطوط برق نیز به این شهرک برق‌رسانی می‌کنند. در این شهرک کارخانه شراب‌سازی، بیمارستان، مدارس ابتدایی و دبیرستان، بیمارستان و... نیز وجود دارند.
پاملا تولا

| پاملا تولا | پاملا تولا |
| --- | --- |
پاملا تولا در سال ۲۰۱۰: پاملا تولا در سال ۲۰۱۰
زادهٔ: ۱۵ اکتبر ۱۹۸۱ ‏(۴۲ سال)
ملیت: فنلاندی
پاملا تولا (فنلاندی: Pamela Tola؛ زادهٔ ۱۵ اکتبر ۱۹۸۱) بازیگر، کارگردان فیلم و فیلم‌نامه‌نویس اهل فنلاند است.
وی دوستی نزدیکی با دیگر هنرپیشهٔ فنلاندی پیلا ویتالا دارد.
از فیلم‌هایی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به قلب یک شیر اشاره نمود.
یورپ ۱

| 0 | 1 |
| --- | --- |
شهر پروانه: پاریس و ژنو
منطقهٔ پخش: فرانسه، سوئیس و بلژیک
برنامه‌سازی: برنامه‌سازی
زبان(ها): زبان فرانسوی
پیشینه: پیشینه
نخستین پخش: ۱ ژانویه ۱۹۵۵؛ ۶۹ سال پیش (۱۹۵۵-01}})
پیوندها: پیوندها
وبگاه: www.europe1.fr
یورپ ۱ (انگلیسی: Europe 1) شرکت رسانه‌ای فرانسوی است، که در سال ۱۹۵۵ تأسیس شد.
کاگامیشی، فوکوشیما

| کاگامیشی، فوکوشیما | کاگامیشی، فوکوشیما |
| --- | --- |
Town: Town
Kagamiishi Town Hall: Kagamiishi Town Hall
  پرچممهر:   پرچممهر
موقعیت کاگامیشی، فوکوشیما در نقشه: موقعیت کاگامیشی، فوکوشیما در نقشه
کاگامیشی، فوکوشیما: کاگامیشی، فوکوشیما
مختصات: ۳۷°۱۵′۱۰″ شمالی ۱۴۰°۲۰′۳۷″ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۲۵۲۷۸°شمالی ۱۴۰٫۳۴۳۶۱°شرقی﻿ / 37.25278; 140.34361: مختصات: ۳۷°۱۵′۱۰″ شمالی ۱۴۰°۲۰′۳۷″ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۲۵۲۷۸°شمالی ۱۴۰٫۳۴۳۶۱°شرقی﻿ / 37.25278; 140.34361
کشور: ژاپن
Region: ناحیه توهوکو
استان‌های ژاپن: استان فوکوشیما
District: بخش ایواسه، فوکوشیما
مساحت: مساحت
 • کل: ۳۱٫۲۵ کیلومتر مربع (۱۲٫۰۷ مایل مربع)
جمعیت (نوامبر ۲۰۱۴): جمعیت (نوامبر ۲۰۱۴)
 • کل: ۱۲٬۵۸۶
 • تراکم: ۴۰۳/کیلومتر مربع (۱۰۴۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۹ (زمان استاندارد ژاپن)
- Tree: ساکورا
- Flower: Iris sibirica
Phone number: 0248-62-2111
Address: 345 Fujinuma, Kagamiishi-machi, Iwase-gun, Fukushima-ken 969-0492
وبگاه: Official HP
کاگامیشی، فوکوشیما (به لاتین: Kagamiishi, Fukushima) یک منطقهٔ مسکونی در ژاپن است که در استان فوکوشیما واقع شده‌است. کاگامیشی ۳۱٫۲۵ کیلومترمربع مساحت و ۱۲٬۵۸۶ نفر جمعیت دارد.
خوشه (گیاه‌شناسی)

خوشه‌های نرسیده جو ،گندم و چاودار
خوشه بخشی از ساقهٔ گیاه غلاتی مانند گندم یا ذرت است که دانه را نگه می‌دارد. هم به بخش مهمی در تعدادی از گیاهان هم اشاره می‌کند.
خوشه گل‌آذینی شامل ساقه‌ای مرکزی است که ردیف‌هایی از پخ گل‌ها محکم کنار هم
رشد می‌کنند. این در میوه‌های دارای دانه‌های قابل خوردن اتفاق می‌افتد. خوشه در غلات، بوسیلهٔ برگهایی به نام سبوس محافظت می‌شود.
در بعضی از گونه‌ها (از جمله گندم)، خوشه‌های نرسیده، علاوه بر برگهای قسمت پایین گیاه، مشارکت عمده‌ای در فتوسنتز دارند.
انگلی به نام «آنگیونا تریتیسی» در طی رشد، به ویژه بر خوشه‌های گندم و چاودار بوسیلهٔ از بین بردن بافت‌ها و ساقه‌ها تأثیر می‌گذارد. این انگل به استثنای آفریقای شمالی و آسیای غربی در همهٔ کشورها بوسیلهٔ سیستم کاشتن گیاهان مشابه ریشه‌کن شده‌است.
سیاهرود

برای دیگر کاربردها، سیاهرود (ابهام‌زدایی) را ببینید.
سیاهرود در زمان کم‌آبی
پارک ساحلی سیاهرود در قائم شهر
سیاهرود رودی است جاری در شهرستان‌های قائمشهر و جویبار در استان مازندران که به دریای خزر می‌ریزد.
پل جمعه بازار

پل خشتی جمعه بازار که به خشت پل نیز معروف است در دوران قاجار ساخته شده‌است در فاصله پنج کیلومتری شهرستان جویبار و بر روی رودخانه سیاهرود قرار دارد. طول دهنه این پل ۲۰ متر و عرض آن ۷٫۵ متر می‌باشد. این پل دارای ۵ طاق جناقی است و پایه‌های آن در جهت مخالف جریان آب دارای موج شکن مثلثی شکل می‌باشد. به دلیل رفت‌وآمد زیاد و نگهداری نامناسب در حال تخریب است. در حال حاضر پل دیگری در کنار این پل در دست احداث می‌باشد.
پونتکولنت

| Pontécoulant | Pontécoulant |
| --- | --- |
Chateau: Chateau
کشور: فرانسه
ناحیه: نرماندی
دپارتمان: کالوادوس
بخش: Vire
کانتون: Condé-sur-Noireau
حکومت: حکومت
 • شهردار(2008–2014) : Jean-Pierre Mourice
مساحت۱: ۲٫۳۸ کیلومتر مربع (۰٫۹۲ مایل مربع)
جمعیت (2008)۲: ۹۳
 • تراکم: ۳۹/کیلومتر مربع (۱۰۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان اروپای مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
کد آماری/کد پستی: 14512 /14110
ارتفاع: ۹۸–۲۴۵ متر (۳۲۲–۸۰۴ فوت)  (avg. ۶۴ متر یا ۲۱۰ فوت)
۱ داده‌های فرانسه رودخانه و دریاچه  و یخچال‌ها را در نظر نگرفته‌است > ۱ km² (۰٫۳۸۶ مایل مربع یا ۲۴۷ هکتار) ۲: ۱ داده‌های فرانسه رودخانه و دریاچه  و یخچال‌ها را در نظر نگرفته‌است > ۱ km² (۰٫۳۸۶ مایل مربع یا ۲۴۷ هکتار) ۲
پونتکولنت (به فرانسوی: Pontécoulant) یک کمون در فرانسه است که در Canton of Condé-sur-Noireau واقع شده‌است.
خصوصیات

پونتکولنت ۲٫۳۸ کیلومترمربع مساحت و ۹۳ نفر جمعیت دارد و ۶۴ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
د پیانو گایز

| د پیانو گایز | د پیانو گایز |
| --- | --- |
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
زاده: سنت جرج، یوتا
ژانر: متقاطع ، پاپ ارکسترال ، پراگرسیو راک
سال‌های فعالیت: ۲۰۱۰-حال
اعضا: جان اشمیدت استیون شارپ نلسون پل اندرسون آل ون در بیک
اعضای پیشین: تل استیوارت
د پیانو گایز (به انگلیسی: The Piano Guys) گروه موسیقی آمریکایی است.
فعالیت

گروه د پیانو گایز گروهی آمریکاییست که تشکیل شده از جان اشمیت، استیون شارپ نلسون، پل اندرسون و ال ون در بیک. این گروه محبوبیت خود را مدیون یوتیوب است که در آن نوازندگی اشمیت و نلسون با تصاویر زیبای ضبط شده توسط اندرسون ترکیب می‌شود. تا کنون چهار آلبوم از این گروه روانه بازار شده‌است به نامهای پیانو نوازان، پیانو نوازان ۲، کریسمس خانوادگی و عجایب که همگی در صدر جدول فروش موسیقی عصر نو قرار گرفته‌اند. اندرسون صاحب یک مغازه پیانو فروشی است در یوتا که روزی با اشمیت که برای تمرین آمده بود آشنا می‌شود. بعد از مدتی، اندرسون به همراه دوستش شروع به ضبط و تولید چند کلیپ ویدئویی از اشمیت شدند و با گذشت چند وقت و اضافه شدن دو عضو دیگر اولین ویدئوی خود را روی یوتیوب گذاشتند که با موفقیت بزرگی همراه بود. در سال ۲۰۱۲ کمپانی سونی اعلام کرد که با این گروه قراردادی را برای تهیه آلبوم امضا کرده‌است.
ستاره داوود: شکارچی دختر زیبا

| ستاره داوود: شکارچی دختر زیبا Star of David: Hunting for Beautiful Girl | ستاره داوود: شکارچی دختر زیبا Star of David: Hunting for Beautiful Girl |
| --- | --- |
کارگردان: نوریفومی سوزوکی
نویسنده: ماساکی ساتو
فیلمنامه‌نویس: آتسوشی یاماتویا
بر پایه: کمیک ژاپنی
بازیگران: شان دومون، نتسوکو یاشیرو، آسامی اوگاوا، هیرومی نامینو، ری اوکاموتو، یوکا اساگیری، هیروشی ناوا، یوکو آسوکا، شوهی یاماموتو
موسیقی: ماسایوکی تاگوچی
فیلم‌بردار: ماسارو موری
شرکت‌های تولید: نیککاتسو
تاریخ‌های انتشار: ۲۷ اکتبر ۱۹۷۹
مدت زمان: ۱۰۰ دقیقه
کشور: ژاپن
زبان: ژاپنی 
ستاره داوود: شکارچی دختر زیبا (به انگلیسی: Star of David: Hunting for Beautiful Girl) فیلمی در ژانر درام، ترسناک، جنایی، اروتیک و رومانتیک به کارگردانی نوریفومی سوزوکی بر اساس کتابی به سبک کمیک ژاپنی (به انگلیسی: Manga) و به همین نام، نوشته ماساکی ساتو (۱۹۳۷) و فیلم‌نامه‌ای از آتسوشی یاماتویا محصول سال ۱۹۷۹ کشور ژاپن می‌باشد. این فیلم در ژاپن با نام Dabide no hoshi: Bishôjo-gari (به ژاپنی: 堕靡泥の星 美少女狩り) شناخته می‌شود.
بازیگران

شان دومون (تاتسویا چینو)
نتسوکو یاشیرو (جوون یاشیاجی)
آسامی اوگاوا (کیومی نیشیزاکی)
هیرومی نامینو (یومیکو)
ری اوکاموتو (سائکو)
یوکا اساگیری (ماچیکو)
هیروشی ناوا (یاسوهیسا چینو)
یوکو آسوکا (توکی چینو)
شوهی یاماموتو (جنپی هیروکاما)
تولید

شرکت نیککاتسو قدیمی‌ترین و بزرگ‌ترین استودیوی فیلمسازی ژاپن، در تلاشی بسیار موفق برای جلوگیری از ورشکستگی در سال ۱۹۷۱، با ساخت چند مجموعه «پورنو رُومی» محبوب و مورد ستایش منتقدان، وارد ژانر «فیلم صورتی» شد. با این حال، سال ۱۹۷۴ ثابت شد که سال سخت دیگری برای استودیو در گیشه است. ساخت این نوع فیلم‌های سینمایی که در ردهٔ فیلم‌های صورتی و سبک پورنو رومی دسته‌بندی می‌شوند؛ شرکت نیک‌کاتسو را از سقوط مالی دهه ۱۹۷۰ نجات دادند؛ و از سال ۱۹۶۵ تا ۲۰۱۴ ادامه پیدا کرده‌است. از اونیروکو دان خالق رُمان برجسته گل و مار (به ژاپنی: 花と蛇) که در ساخت و تولید تعداد بسیاری ازفیلم‌ها مورد اقتباس قرار گرفته‌است؛ و تقریباً تمام داستان‌های ایشان فیلمبرداری شده‌اند؛ می‌توان به عنوان پیش‌گام این سبک در ژاپن نام برد. طرفداران رُمان اونیروکو دان در ژاپن، به صورت یک فرقه مطرح هستند.
انتشار

این فیلم یکصد دقیقه‌ای، در تاریخ ۲۷ اکتبر ۱۹۷۹ توسط شرکت نیککاتسو منتشر گردید.
پوکا موراس (آنداگوآ-چیلکایمارکا)

| پوکا موراس (آنداگوآ-چیلکایمارکا) | پوکا موراس (آنداگوآ-چیلکایمارکا) |
| --- | --- |
fa (in English: Expected satiety): fa
پوکا موراس (آنداگوآ-چیلکایمارکا)موقعیت پوکا موراس (آنداگوآ-چیلکایمارکا) در نقشه : پوکا موراس (آنداگوآ-چیلکایمارکا)موقعیت پوکا موراس (آنداگوآ-چیلکایمارکا) در نقشه 
مرتفع‌ترین نقطه: مرتفع‌ترین نقطه
ارتفاع: ۴٬۲۶۲ متر (۱۳٬۹۸۳ فوت)
مختصات: ۱۵°۲۵′۳۳″ جنوبی ۷۲°۲۰′۱۹″ غربی﻿ / ﻿۱۵٫۴۲۵۸۳°جنوبی ۷۲٫۳۳۸۶۱°غربی﻿ / -15.42583; -72.33861
جغرافیا: جغرافیا
موقعیت: پرو، منطقه ارکیپا
رشته‌کوه مادر: کوه‌های آند، Chila
پوکا موراس (به اسپانیایی: Puca Mauras) یک کوه در پرو است که در Peru, Arequipa Region واقع شده‌است. پوکا موراس ۴٬۲۶۲ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
د ویس (مجموعه تلویزیونی)

این مقاله دربارهٔ نسخه آمریکایی مسابقه د ویس است. برای نسخه ایرانی، صدای برتر را ببینید.
| د ویس | د ویس |
| --- | --- |
مجری: کارسون دالی
داوران: کریستینا آگیلرا سیلو گرین آدام لوین بلیک شلتن آشر گوئن استفانی فارل ویلیامز مایلی سایرس الیشیا کیز جنیفر هادسن کلی کلارکسون کلسی بالرینی جان لجند بی‌بی رکسا نیک جوناس
کشور سازنده:  ایالات متحده آمریکا
زبان اصلی: انگلیسی
شمار قسمت‌ها: ۴۳۷ قسمت در ۱۷ فصل
تولید: تولید
مدت: ۴۴ تا ۱۰۴ دقیقه
پخش: پخش
شبکهٔ اصلی: ان‌بی‌سی
پیوندهای بیرونی: پیوندهای بیرونی
وبگاه: وبگاه
د ویس (به انگلیسی: The Voice) برنامه‌ای تلویزیونی، محصول شبکه تلویزیونی ان‌بی‌سی آمریکا است. این برنامه در بیست و شش آوریل ۲۰۱۱ به منظور جستجوی ستاره جدید موسیقی آغاز شد و تا کنون به عنوان یکی از برنامه‌های پرمخاطب ادامه دارد؛ و یکی از محبوب‌ترین برنامه‌ها در تاریخ تلویزیون آمریکا محسوب می‌شود. هدف این برنامه کشف بهترین خواننده در این کشور بر پایه رأی بینندگان است. داوری این مسابقه از میان مشاهیر و معروف‌ترین خوانندگان آمریکایی هستند. روند مسابقه به این صورت می‌باشد که ابتدا شرکت کنندگان برگزیده به روی سن می‌روند و آهنگی را اجرا می‌کنند، اما داوران مسابقه پشت به شرکت‌کننده می‌نشینند و فقط به صدای شرکت‌کننده گوش می‌دهند در صورتی که صدای شرکت‌کننده نظر آن‌ها را جلب کند با فشار دادن دکمه ای که در جلوی صندلی آن‌ها قرار گرفته، صندلی می‌چرخد و به سمت خواننده می‌ایستد. با اینکار خواننده توسط این داوران انتخاب می‌شوند و وارد تیم آن‌ها می‌شوند. در صورتی که از بین چهار داور، بیش از یک داور شرکت‌کننده را انتخاب کند اینبار نوبت شرکت‌کننده است که انتخاب کند در تیم کدام داور قرار می‌گیرد.
تا کنون ۱۸ فصل از این برنامه پخش شده‌است و برندگان به‌ترتیب، خاویر کلون، جرمین پل، کسیدی پوپ، دنیلا باردبری، تسانه چین، جاش کافمن، کریک وین بوید، ساویر فردریکس، جردن اسمیت، الیسن پورتر، ساندنس هِد، کریس بلو، کلوئی کوهانسکی، برایان کارتلی، شول شفرد، میلین جرمن، جیک هووت و تاد تیلمن بوده‌اند.
در این برنامه همواره چهار مربی/داور در هر دوره حضور دارند. به علاوه، در مراحل مختلف مربیان دیگری نیز برای کمک به شرکت کنندگان دعوت
می‌شوند.
مربیان

بلیک شلتن (همه فصل‌ها)
آدام لوین (فصل ۱ تا ۱۶)
کریستینا آگیلرا (فصل ۱–۳، ۵، ۸ و ۱۰)
سیلو گرین (فصل ۱–۳ و ۵)
شکیرا (فصل ۴ و ۶)
آشر (فصل ۴ و ۶)
گوئن استفانی (فصل ۷، ۹، ۱۲، ۱۷ و ۱۹)
فارل ویلیامز (فصل ۷ تا ۱۰)
مایلی سایرس (فصل ۱۱ و ۱۳)
الیشیا کیز (فصل ۱۱–۱۲ و ۱۴)
جنیفر هادسون (فصل ۱۳ و ۱۵)
کلی کلارکسون (فصل ۱۴ تا کنون)
جان لجند (فصل ۱۶ تا کنون)
نیک جوناس (فصل ۱۸)
آریانا گرانده (فصل ۲۱)
نایل هوران
| جدول زمانی مربی‌ها> مربی.مربی | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۱ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۲ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۳ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۴ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۵ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۶ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۷ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۸ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۹ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۱۰ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۱۱ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۱۲ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۱۳ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۱۴ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۱۵ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۱۶ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۱۷ | جدول زمانی مربی‌ها> فصل‌ها.۱۸ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
بلیک شلتن: 
آدام لوین: 
کریستینا آگیلرا: 
سیلو گرین: 
شکیرا: 
آشر: 
گوئن استفانی: 
فارل ویلیامز: 
مایلی سایرس: 
الیشیا کیز: 
جنیفر هادسون: 
کلی کلارکسون: 
کلسی بالرینی: 
جان لجند: 
بی بی رکسا: 
نیک جوناس: 
علائم
حیدرآباد (سمیرم)

| حیدرآباد (سمیرم) | حیدرآباد (سمیرم) |
| --- | --- |
روستا: روستا
حیدرآباد (سمیرم)موقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانحیدرآباد (سمیرم)حیدرآباد (سمیرم) (اصفهان)نمایش نقشه اصفهان: حیدرآباد (سمیرم)موقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانحیدرآباد (سمیرم)حیدرآباد (سمیرم) (اصفهان)نمایش نقشه اصفهان
مختصات: ۳۱°۴۱′ شمالی ۵۱°۲۰′ شرقی﻿ / ﻿۳۱٫۶۸۳°شمالی ۵۱٫۳۳۳°شرقی﻿ / 31.683; 51.333: مختصات: ۳۱°۴۱′ شمالی ۵۱°۲۰′ شرقی﻿ / ﻿۳۱٫۶۸۳°شمالی ۵۱٫۳۳۳°شرقی﻿ / 31.683; 51.333
کشور: ایران
استان: اصفهان
شهرستان: سمیرم
بخش: بخش مرکزی
دهستان: وردشت
جمعیت: ۷۴ نفر (سرشماری ۹۵)
حیدرآباد (سمیرم)، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان سمیرم در استان اصفهان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان وردشت قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۹۴ نفر (۲۳خانوار) بوده‌است.