stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
هاونگ پائین

| هاونگ پائین | هاونگ پائین |
| --- | --- |
روستا: روستا
هاونگ پائین: هاونگ پائین
مختصات: ۳۲°۴۸′۱۴″ شمالی ۵۹°۱۰′۳۳″ شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۸۰۳۸۹°شمالی ۵۹٫۱۷۵۸۳°شرقی﻿ / 32.80389; 59.17583: مختصات: ۳۲°۴۸′۱۴″ شمالی ۵۹°۱۰′۳۳″ شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۸۰۳۸۹°شمالی ۵۹٫۱۷۵۸۳°شرقی﻿ / 32.80389; 59.17583
کشور:  ایران
استان: استان خراسان جنوبی
شهرستان: شهرستان بیرجند
بخش: بخش مرکزی شهرستان بیرجند
دهستان: دهستان باقران
جمعیت (۲۰۰۶): جمعیت (۲۰۰۶)
 • کل: ۹۷
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۴:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
هاونگ پائین یک روستا در ایران است که در دهستان باقران واقع شده‌است. این روستا در زبان محلی به هاونان معروف است. هاونگ پائین ۹۷ نفر جمعیت دارد و نام دهیار آن محمدحسین هاونگی است.
خانه هادی خان صوفی

| خانه هادی خان صوفی | خانه هادی خان صوفی |
| --- | --- |
نام: خانه هادی خان صوفی
کشور: ایران
استان: استان گیلان
شهرستان: شهرستان املش
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: خانه
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۱۰۵۸۷
تاریخ ثبت ملی: ۲ آبان ۱۳۸۲
خانه هادی خان صوفی مربوط به دوره پهلوی دوم است و در شهرستان املش، بخش رانکوه، روستای امام واقع شده و این اثر در تاریخ ۲ آبان ۱۳۸۲ با شمارهٔ ثبت ۱۰۵۸۷ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
این خانه مربوط به خاندانهای قدیمی بوده که در حدود سال ۹۹۰ هجری شاه عباس صفوی آنها را به گیلان و املش تبعید کرد.
آتش‌سوزی

در سال ۱۳۹۸ در این بنا آتش‌سوزی رخ داد و قسمت بزرگی از آن از بین رفت.
هانس فنینگر

| مشخصات فردی | مشخصات فردی |
| --- | --- |
زاده: ۱۶ سپتامبر ۱۹۲۹ زوریخ، Switzerland، سوئیس
درگذشت: ۱۷ دسامبر ۲۰۰۹ (۸۰ سال) Zurich, Switzerland
اطلاعات تیم: اطلاعات تیم
Infobox last updated on ۲۸ دسامبر ۲۰۱۲: Infobox last updated on ۲۸ دسامبر ۲۰۱۲
هانس فنینگر (انگلیسی: Hans Pfenninger; ۱۶ سپتامبر ۱۹۲۹ – ۱۷ دسامبر ۲۰۰۹) دوچرخه‌سوار اهل سوئیس بود.
نومگون (اومنوگاوی)

| نومگون (اومنوگاوی) Номгон сум ᠨᠣᠮᠭᠤᠨᠰᠤᠮᠤ | نومگون (اومنوگاوی) Номгон сум ᠨᠣᠮᠭᠤᠨᠰᠤᠮᠤ |
| --- | --- |
شهر: شهر
A گور مغولی at sunset, in Nomgon: A گور مغولی at sunset, in Nomgon
کشور: مغولستان
استان‌های مغولستان: استان اومنوگاوی
مساحت: مساحت
 • کل: ۱۹۴۶۸ کیلومتر مربع (۷۵۱۷ مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۸ (UTC + 8)
نومگون (به لاتین: Nomgon) یک منطقهٔ مسکونی در مغولستان است که در استان اومنوگاوی واقع شده‌است. نومگون ۱۹٬۴۶۸ کیلومتر مربع مساحت دارد.
مترسک (فیلم ۲۰۱۳)

| مترسک | مترسک |
| --- | --- |
جلد رسمی دی وی‌دی: جلد رسمی دی وی‌دی
ژانر: فیلم ترسناک
نویسنده: ریک سواله
کارگردان: شلدون ویلسون
بازیگران: لیسی چابرت رابین دان نیکول مونیوز
سازنده موسیقی متن: متیو راجرز
کشور سازنده: ایالات متحده آمریکا
زبان اصلی: انگلیسی
تولید: تولید
تهیه‌کننده: جیمی گورینگ
فیلم‌برداری: اریک جی. گلدستاین
تدوین‌گر: تونی دین اسمیت
مدت: ۸۶ دقیقه
بودجه: $۲٬۰۰۰٬۰۰۰ (تخمینی)
پخش: پخش
شبکهٔ اصلی: سای‌فای
انتشار اولیه: ۱۹ اکتبر ۲۰۱۳ (۲۰۱۳-10-۱۹)
مترسک (به انگلیسی: Scarecrow (2013 film)) فیلمی تلویزیونی در ژانر ترسناک است.
هفت‌بند پنسیلوانیایی

| هفت‌بند پنسیلوانیایی | هفت‌بند پنسیلوانیایی |
| --- | --- |
هفت‌بند پنسیلوانیایی، Polygonum pensylvanicum: هفت‌بند پنسیلوانیایی، Polygonum pensylvanicum
وضعیت حفاظت: وضعیت حفاظت
 امن  (NatureServe):  امن  (NatureServe)
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: گیاهان
راسته:: میخک‌سانان
تیره:: هفت‌بندیان
سرده:: علف هفت‌بند
گونه:: P. pensylvanicum
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Polygonum pensylvanicum : Polygonum pensylvanicum 
علف هفت‌بند پنسیلوانیایی یا پلیگنوم پنسیلوانیکام (نام علمی: Polygonum pensylvanicum) نام یک گونه از سرده علف هفت‌بند است.
هفت‌برکه

| هفت‌برکه گراش | هفت‌برکه گراش |
| --- | --- |
نمایی از برکه‌های مجموعه، آذر ۱۳۹۹: نمایی از برکه‌های مجموعه، آذر ۱۳۹۹
نام: هفت‌برکه گراش
کشور: ایران
استان: استان فارس
شهرستان: شهرستان گراش
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
نام‌های دیگر: برکه حاج ابوالحسن
نوع بنا: آب انبار مدور
کاربری کنونی: اثر تاریخی، منبع آب برای فضای سبز
دیرینگی: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
دورهٔ ساخت اثر: دوره قاجاریه
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۱۳۲۷
تاریخ ثبت ملی: ۶ دی ۱۳۵۵
اطلاعات بازدید: اطلاعات بازدید
امکان بازدید: آزاد
  هفت‌برکه گراش  روی نقشه ایران ۲۷°۴۰′۱۰″شمالی ۵۴°۰۸′۱۲″شرقی﻿ / ﻿۲۷٫۶۶۹۳۹۴۹°شمالی ۵۴٫۱۳۶۷۴۹۲°شرقی﻿ / 27.6693949; 54.1367492   :   هفت‌برکه گراش  روی نقشه ایران ۲۷°۴۰′۱۰″شمالی ۵۴°۰۸′۱۲″شرقی﻿ / ﻿۲۷٫۶۶۹۳۹۴۹°شمالی ۵۴٫۱۳۶۷۴۹۲°شرقی﻿ / 27.6693949; 54.1367492   
هفت‌برکهٔ گراش هفت آب انبار تاریخی مربوط به دوران‌های تاریخی پس از اسلام در شهر گراش، در استان فارس است. این اثر در تاریخ ۶ دی ۱۳۵۵ با شمارهٔ ثبت ۱۳۲۷ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده‌است.
این هفت آب‌انبار که در اندازه‌های مختلف و زمان‌های متفاوت ساخته شده‌اند، در فاصلهٔ کمی نسبت به هم قرار دارند و در مسیر رودخانه‌ای فصلی به نام بزئرد (bezerd) در محلهٔ ناساگ، واقع می‌باشند. از این هفت آب‌انبار، پنج حلقهٔ آن دارای سقف گنبدی‌شکل و دو حلقهٔ دیگر بدون سقف است که بزرگ‌ترین و معروف‌ترین آن‌ها به برکهٔ حاج‌ابوالحسن موسوم گردیده‌است.
تصویر هوایی مجموعه هفت‌برکه در کتاب «ایران از دیدگاه هما»، ۱۳۳۰
طبق سنگ‌نوشته‌ای که در دهانهٔ شمال شرقی برکهٔ حاج‌ابوالحسن نصب است، این آب‌انبار به همت حاج‌ابوالحسن، فرزند حاج‌حسن (بانی برکهٔ چارتاخ) ساخته شده‌است. خصوصیت منحصر به فرد آن، این است که سنگ‌پله‌ها در دیوارهٔ مخزن در سمت دهنهٔ جنوب شرقی تا کف آب‌انبار و در سمت بقیهٔ دهنه‌ها تا چهار ردیف، ادامه دارد. مخزن آن دایره‌ای شکل بوده و مجراهای ورودی و خروجی آب در سمت غربی دهانهٔ شمارهٔ یک و چهار قرار دارد. کف این آب‌انبار برخلاف دیگر آب‌انبارها هم‌سطح دهانه‌ها و طاق‌های آن به صورت هلالی است. طاق‌های سردرها و دهنه‌ها به شکل تیزه‌دار ساخته شده که طاق‌های سردر شمارهٔ دو و پنج دارای تزئینات مقرنس می‌باشد. سردرها از دیواره مرتفع‌تر بوده و مانند دیوار بدنه (شاوره)، از سنگ و ملات گچ تشکیل شده‌است. گنبد آب‌انبار با سنگ و ملات گچ ساخته شده و با ساروج اندود شده‌است.
میان-همبستگی

مقایسه دیداری هم‌گشت، میان-همبستگی، و خودهمبستگی. برای عملیاتی که تابع f را درگیر می‌کنند، و با این فرض که ارتفاع f برابر ۱٫۰ است، مقدار نتیجه در ۵ نقطه متفاوت توسط مناطق حاشور خورده زیر هر نقطه نشان‌داده شده‌است. همچنین تقارن عمودی برای f همان دلیلی است که   f*g و  f\star g در این مثال یکسان هستند.
میان-همبستگی (به انگلیسی: cross-correlation) در پردازش سیگنال، نوعی «اندازه شباهت» برای دو سری، به عنوان تابعی از «جابجایی» یکی نسبت به دیگری است. به میان-همبستگی، ضرب نقطه‌ای کشویی یا ضرب داخلی کشویی هم گفته می‌شود. از این روش معمولاً برای جستجوی یک سیگنال بزرگ برای یافتن یک سیگنال کوچکتر (که به آن ویژگی (به انگلیسی: feature) گفته می‌شود) استفاده می‌شود. این روش در بازشناخت الگو، تحلیل ذره منفرد، برش‌نگاری الکترون، متوسط‌گیری، تحلیل رمز و نوروفیزیولوژی کاربردهایی دارد. میان-همبستگی در طبیعت خود شباهت‌هایی با هم‌گشت دو تابع دارد. در خودهمبستگی، که میان-همبستگی یک سیگنال با خودش است، در تأخیر صفر، همیشه یک قله (پیک) وجود دارد، و اندازه آن همان انرژی سیگنال است.
در احتمالات و آمار، اصطلاح میان-همبستگی به همبستگی بین دو موجودیت از بردارهای تصادفی  \mathbf {X}  و  \mathbf {Y}  اشاره دارد، درحالیکه همبستگی برای یک بردار تصادفی  \mathbf {X}  همان همبستگی بین موجودیت‌های خود  \mathbf {X}  است، که ماتریس همبستگی  \mathbf {X}  را تشکیل می‌دهد. اگر هرکدام از  \mathbf {X}  و  \mathbf {Y}  یک متغیر تصادفی نرده‌ای باشد، که این موضوع در سری‌های زمانی مکرر رخ می‌دهد، آنوقت همبستگی نمونه‌های زمانی مختلف  \mathbf {X}  را با نام خودهمبستگی  \mathbf {X}  می‌شناسیم، و میان-همبستگی  \mathbf {X}  با  \mathbf {Y}  در طول زمان همان میان-همبستگی زمانی است. در احتمالات و آمار، تعریف همبستگی همیشه شامل یک عامل استانداردسازی است به این شیوه که مقادیر همبستگی‌ها باید بین -۱ و +۱ باشد.
اگر  X و  Y دو متغیر تصادفی مستقل با توابع چگالی احتمال  f و  g به ترتیب باشند، آنوقت چگالی احتمال تفریق  Y-X به صورت صوری توسط میان-همبستگی  f\star g معرفی می‌شود (در مفهوم پردازش سیگنال)؛ با این حال، از این اصطلاحات در احتمالات و آمار استفاده نمی‌شود. در مقابل، هم‌گشت  f*g (معادل میان-همبستگی  f(t) و  g(-t)) برابر تابع چگالی احتمال برای مجموع  X+Y است.
میان-همبستگی برای سیگنال‌های قطعی

برای توابع پیوسته  f و  g، میان-همبستگی به این صورت تعریف می‌شود:
که معادل است با
که در آن  {\overline {f(t)}} به مزدوج مختلط  f(t) اشاره دارد، و  \tau  همان جابجایی است که به آن تأخیر (lag) هم گفته می‌شود (یک ویژگی در  f در زمان  t در  g در زمان  t+\tau  اتفاق می‌افتد).
اگر  f و  g هر دو توابعی متناوب پیوسته با دوره تناوب  T باشند، انتگرال از  -\infty  تا  \infty  را می‌توان با انتگرال در هر بازه  [t_{0},t_{0}+T] با طول  T جایگزین کرد:
که معادل است با
به صورت مشابه، برای توابع گسسته، میان-همبستگی به این صورت تعریف می‌شود:
که معادل است با
برای توابع گسسته محدود  f,g\in \mathbb {C} ^{N}، میان-همبستگی (دایره‌وار) به این صورت تعریف می‌شود:
که معادل است با
برای توابع گسسته محدود  f\in \mathbb {C} ^{N},  g\in \mathbb {C} ^{M}، میان-همبستگی هسته‌ای به این صورت تعریف می‌شود:
که در آن  K_{g}=[k(g,T_{0}(g)),k(g,T_{1}(g)),\dots ,k(g,T_{N-1}(g))] یک بردار از توابع هسته‌ای  k(\cdot ,\cdot )\colon \mathbb {C} ^{M}\times \mathbb {C} ^{M}\to \mathbb {R}  است و  T_{i}(\cdot )\colon \mathbb {C} ^{M}\to \mathbb {C} ^{M} یک تبدیل همگر (آفین) است.
بخصوص،  T_{i}(\cdot ) می‌تواند یک تبدیل ترجمه دایره‌ای، تبدیل دورانی، یا تبدیل مقداری یا غیره باشد. میان-همبستگی هسته‌ای دارد میان-همبستگی را از فضای خطی به فضای هسته گسترش می‌دهد. میان-همبستگی معادل ترجمه است، میان-همبستگی هسته‌ای معادل هر تبدیل همگر (آفین) است، که شامل ترجمه، دوران، و مقیاس‌دهی و غیره است.
میان-همبستگی برای سیگنال‌های قطعی > شرح

به عنوان مثال، دو تابع با مقدار حقیقی  f و  g را در نظر بگیرید که فقط به اندازه یک انتقال ناشناخته در طول محور x با هم تفاوت دارند. می‌توان از میان-همبستگی استفاده کرد تا این موضوع را یافت که چقدر باید  g را در طول محور x انتقال داد تا آن را با  f یکسان‌سازی کرد. فرمول به صورت اساسی تابع  g را در طول محور x می‌لغزاند، و در این بین انتگرال حاصل‌ضرب آن‌ها را در هر مکان محاسبه می‌کند. دو تابع موقعی تطابق دارند که مقدار   (f\star g) حداکثر شده باشد. این به آن دلیل است که موقعی که قله‌ها (مساحت مثبت) تراز گردند، آن‌ها مشارکت بالایی در انتگرال دارند. به صورت مشابه، موقعی که فرورفتگی‌ها (مناطق منفی) تراز شوند، آن‌ها نیز یک مشارکت مثبت در انتگرال می‌سازند، زیرا حاصل‌ضرب دو عدد منفی، مثبت است.
با توابع مختلط-مقدار  f و  g، و گرفتن مزدوج  f اطمینان حاصل می‌شود که قله‌های تراز شده (یا فرورفتگی‌های تراز شده) با مولفه‌های موهومی در انتگرال به صورت مثبت مشارکت دارند.
در اقتصادسنجی، گاهی به میان-همبستگی تأخیری میان-خودهمبستگی (به انگلیسی: cross-autocorrelation) می‌گویند.
میان-همبستگی برای سیگنال‌های قطعی > ویژگی‌ها

میان-همبستگی دو تابع  f(t) و  g(t) معادل است با هم‌گشت (با علامت  *) برای  {\overline {f(-t)}} و  g(t). یعنی
 [f(t)\star g(t)](t)=[{\overline {f(-t)}}*g(t)](t).
[f(t)\star g(t)](t)=[{\overline {g(t)}}\star {\overline {f(t)}}](-t).
اگر  f یک تابع هرمیتی باشد، آنوقت  f\star g=f*g.
اگر هر دو  f و  g هرمیتین باشند، آنوقت  f\star g=g\star f.
\left(f\star g\right)\star \left(f\star g\right)=\left(f\star f\right)\star \left(g\star g\right).
مشابه قضیه هم‌گشت، میان-همبستگی این رابطه را برآورده می‌کند:
 {\mathcal {F}}\left\{f\star g\right\}={\overline {{\mathcal {F}}\left\{f\right\}}}\cdot {\mathcal {F}}\left\{g\right\},

که در آن  {\mathcal {F}} همان تبدیل فوریه است، و  {\overline {f}} دوباره به مزدوج مختلط  f اشاره دارد، زیرا  {\mathcal {F}}\left\{{\overline {f(-t)}}\right\}={\overline {{\mathcal {F}}\left\{f(t)\right\}}}. اگر این موضوع همراه با الگوریتم‌های تبدیل فوریه سریع استفاده شود، از این ویژگی معمولاً برای محاسبات عددی کارا برای میان-همبستگی بهره‌برداری می‌شود. (میان-همبستگی مدور را ببینید).
میان-همبستگی با چگالی طیفی مرتبط است (قضیه وینر-خینشین را ببینید).
میان-همبستگی برای هم‌گشت  f و  h با یک تابع  g همان هم‌گشت برای میان-همبستگی  g و  f با هسته  h است:
 g\star \left(f*h\right)=\left(g\star f\right)*h.
میان-همبستگی برای بردارهای تصادفی > تعریف

برای بردارهای تصادفی  \mathbf {X} =(X_{1},\ldots ,X_{m})^{\rm {T}} و  \mathbf {Y} =(Y_{1},\ldots ,Y_{n})^{\rm {T}}، که هرکدام شامل عناصر تصادفی است که مقدار چمداشتی و واریانس آن‌ها موجود است، ماتریس میان-همبستگی برای  \mathbf {X}  و  \mathbf {Y}  به این صورت تعریف می‌شود
و که ابعاد دارد. اگر به صورت مولفه‌وار بخواهیم بنویسیم:
لازم نیست بردارهای  \mathbf {X}  و  \mathbf {Y}  ابعاد یکسانی داشته باشند، و حتی می‌توانند یک مقدار اسکالر (نرده‌ای) باشند.
میان-همبستگی برای بردارهای تصادفی > مثال

برای مثال، اگر  \mathbf {X} =\left(X_{1},X_{2},X_{3}\right)^{\rm {T}} و  \mathbf {Y} =\left(Y_{1},Y_{2}\right)^{\rm {T}} بردارهای تصادفی باشند، آنوقت  \operatorname {R} _{\mathbf {X} \mathbf {Y} } یک ماتریس  3\times 2 بعدی است که در آن عنصر  (i,j)-ام برابر  \operatorname {E} [X_{i}Y_{j}] است.
میان-همبستگی برای بردارهای تصادفی > تعریف برای بردارهای تصادفی مختلط

اگر  \mathbf {Z} =(Z_{1},\ldots ,Z_{m})^{\rm {T}} و  \mathbf {W} =(W_{1},\ldots ,W_{n})^{\rm {T}} بردارهای تصادفی مختلط باشند، که هرکدام شامل متغیرهای تصادفی باشند که مقدار چشمداشتی و واریانس آن‌ها موجود باشد، ماتریس میان-همبستگی برای  \mathbf {Z}  و  \mathbf {W}  به این صورت تعریف می‌شود
که در آن  {}^{\rm {H}} نشان‌دهنده ترانهاد هرمیتین است.
میان-همبستگی برای فرایندهای تصادفی

در تحلیل سری زمانی و آمار، میان-همبستگی برای یک جفت از فرایندهای تصادفی برابر همبستگی بین مقادیر فرایندها در زمان‌های متفاوت، به عنوان یک تابع از دو زمان است. اگر فرض کنیم  (X_{t},Y_{t}) یک جفت از فرایندهای تصادفی باشد، و  t هر نقطه در زمان باشد ( t برای فرایندهای زمان-گسسته می‌تواند عدد صحیح باشد یا برای یک فرایند زمان-پیوسته می‌تواند یک عدد حقیقی باشد). آنوقت  X_{t} یک مقدار (یا تحقق) است که توسط یک اجرای معین از فرایند در زمان  t ایجاد شده‌است.
میان-همبستگی برای فرایندهای تصادفی > تابع میان-همبستگی

فرض کنید که فرایند دارای میانگین‌های  \mu _{X}(t) و  \mu _{Y}(t) نیز واریانس‌های  \sigma _{X}^{2}(t) و  \sigma _{Y}^{2}(t) در زمان  t برای هر  t باشد. آنوقت تعریف میان-همبستگی بین زمان‌های  t_{1} و  t_{2} به این صورت است
که در آن  \operatorname {E}  همان عملگر مقدار چشمداشتی است. توجه کنید که این عبارت ممکن است تعریف نشده باشد.
با تفریق میانگین قبل از ضرب، منجر به ایجاد میان-کوواریانس بین زمان‌های  t_{1} و  t_{2} می‌شود:
توجه کنید که این عبارت برای همه سری‌های زمانی و فرایندها خوش-تعریف نیست، زیرا میانگین یا واریانس ممکن است موجود نباشد.
میان-همبستگی برای فرایندهای تصادفی > تعریف برای فرایندهای تصادفی در مفهوم گسترده مانا

فرض کنید  (X_{t},Y_{t}) نمایش‌دهنده یک جفت از فرایندهای تصادفی باشد که به صورت متصل مانای با مفهوم گسترده اند. آنوقت تابع میان-کوواریانس و تابع میان-همبستگی به این صورت معین می‌شوند.
میان-همبستگی برای فرایندهای تصادفی > تعریف برای فرایندهای تصادفی در مفهوم گسترده مانا > تابع میان-همبستگی

یا به صورت معادل
میان-همبستگی برای فرایندهای تصادفی > تعریف برای فرایندهای تصادفی در مفهوم گسترده مانا > تابع میان-کوواریانس

یا به صورت معادل
که در آن  \mu _{X} و  \sigma _{X} برابر میانگین و انحراف معیار برای فرایند  (X_{t}) هستند، که این مقادیر به علت مانا بودن در زمان ثابت اند؛ و به صورت مشابه برای  (Y_{t})، به همان ترتیب. شکست در تجزیه (خطای نحوی): {\displaystyle \operatorname{E}[\]}
 نشان‌دهنده مقدار چشمداشتی است. این موضوع که میان-همبستگی و میان-کوواریانس از  t مستقل‌اند، دقیقاً یک اطلاعات اضافی است (فرای این موضوع که به صورت منفرد با مفهوم گسترده مانا هستند) این موضوع توسط این نیازمندی منتقل می‌شود که  (X_{t},Y_{t}) دارای ویژگی مانای با مفهوم گسترده متصل است.
میان-همبستگی برای یک جفت از فرایندهای تصادفی متصل با مفهوم گسترده مانا را توسط میانگین‌گیری ضرب نمونه‌های اندازه‌گیری شده از یک فرایند و نمونه‌های اندازه‌گیری شده از دیگری (و انتقال زمانی آن) قابل تخمین است. نمونه‌های موجود در میانگین می‌تواند یک زیرمجموعه دلخواه از از همه نمونه‌های سیگنال باشد (مثلا نمونه‌های موجود در یک پنجره زمانی محدود یا یک زیرنمونه‌گیری[کدام؟] از یکی از سیگنال‌ها). برای تعداد بالایی از نمونه‌ها، این میانگین به میان-همبستگی درست همگرا می‌شود.
میان-همبستگی برای فرایندهای تصادفی > نرمال‌سازی

این موضوع در بعضی از رشته‌ها (مثل آمار و تحلیل سری زمانی) معمول است که تابع میان-همبستگی را نرمال‌سازی کنند، تا به یک ضریب همبستگی پیرسون وابسته به زمان برسیم. با این حال، در رشته‌های دیگر (مثل مهندسی) از نرمال‌سازی معمولاً صرف‌نظر می‌شود، و اصطلاح‌های «میان-همبستگی» و «میان-کوواریانس» به جای هم به کار می‌روند.
تعریف میان-همبستگی نرمال‌سازی شده برای یک فرایند تصادفی به این صورت است
اگر تابع  \rho _{XX} خوش-تعریف باشد، باید مقدار آن در بازه  [-1,1] بیافتد که در آن ۱ نشان‌دهنده همبستگی کامل و -۱ نشان‌دهنده ضد-همبستگی کامل است.
برای فرایندهای تصادفی با مفهوم گسترده مانا، تعریف اینگونه است
نرمال‌سازی مهم است زیرا هم تفسیرکردن خودهمبستگی به صورت یک همبستگی یک اندازه قدرت وابستگی آماری بدون مقیاس فراهم می‌کند، و هم به این دلیل که نرمال‌سازی تأثیراتی روی ویژگی‌های آماری خودهمبستگی تخمین‌زده شده دارد.
میان-همبستگی برای فرایندهای تصادفی > ویژگی‌ها > ویژگی تقارن

برای فرایندهای تصادفی با مفهوم گسترده مانای متصل، تابع میان-همبستگی دارای این ویژگی ویژگی تقارن است:
به همان ترتیب برای فرایندهای WSS متصل:
تحلیل تأخیر زمانی

میان-همبستگی‌ها برای تعیین تأخیر زمانی بین دو سیگنال مفید اند، مثل برای تعیین تأخیر زمانی برای انتشار سیگنالهای صوتی در صول یک آرایه میکروفنی.[نیازمند شفاف‌سازی] بعد از محاسبه میان-همبستگی بین دو سیگنال، ماکزیمم (یا مینیمم اگر سیگنال‌ها به صورت منفی همبسته باشند) برای تابع میان-همبستگی، نشان‌دهنده نقطه‌ای در زمان است که سیگنال‌ها به صورت بهینه تراز شده‌اند؛ یعنی تأخیر زمانی بین دو سیگنال توسط آرگومان ماکزیمم، یا arg max برای میان-همبستگی تعیین می‌شود، مثلاً در
اصطلاح‌شناسی در پردازش تصویر > میان-همبستگی صفر-نرمال‌سازی شده (ZNCC)

برای کاربردهای پردازش تصویر، که در آن روشنایی تصویر و الگو می‌توانند به علت نوردهی یا معرض‌قرارگیری تغییر کنند، می‌توان تصاویر را از اول نرمال‌سازی کرد. این موضوع معمولاً در هر گام با تفریق میانگین و تقسیم بر انحراف معیار انجام می‌شود؛ یعنی، میان-همبستگی یک الگو  t(x,y) با یک زیرتصویر  f(x,y) به این صورت است
که در آن  n برابر تعداد پیکسل‌ها در  t(x,y) و  f(x,y) است و  \mu _{f} برابر میانگین  f و  \sigma _{f} برابر انحراف معیار  f است.
در اصطلاح آنالیز تابعی، این موضوع را می‌توان به صورت ضرب نقطه‌ای دو بردار نرمال‌سازی شده تصور کرد؛ یعنی اگر،
و
آنوقت مجموع بالا برابر است با
که در آن  \langle \cdot ,\cdot \rangle  برابر ضرب داخلی، و  \|\cdot \| برابر نرم L² norm است. کوشی-شوارتز آنوقت این پیامد را دارد که برد ZNCC برابر در بازه  [-1,1] است.
از این رو اگر  f و  t ماتریس‌های حقیقی باشند، میان-همبستگی نرمال‌سازی شده شان برابر کسینوس زاویه بین بردارهای واحد  F و  T است، و از این رو اگر و فقط اگر موقعی  1 است که  F برابر  T (ضربدر یم مقدار نرده‌ای مثبت) باشد.
همبستگی نرمال‌سازی شده یکی از روش‌های استفاده شده برای تطابق الگو است، این فرایندی است که برای یافتن رخداد یک الگو، یا شیء در داخل یک تصویر استفاده می‌شود. این همچنین یک نسخه دو-بعدی برای ضریب همبستگی ضرب-گشتاوری پیرسون است.
اصطلاح‌شناسی در پردازش تصویر > میان-همبستگی نرمال‌شده (NCC)

NCC مشابه ZNCC است با این تنها تفاوت که در آن مقدار میانگین محلی برای شدت‌ها تفریق نمی‌شود:
سامانه‌های غیرخطی

برای استفاده از میان-همبستگی برای سامانه‌های غیرخطی باید احتیاط کرد. در شرایط معین، که بستگی به ویژگی‌های ورودی دارد، میان-همبستگی بین ورودی و خروجی یک سامانه با داینامیک غیرخطی برای تاثیرهای غیرخطی معین می‌تواند کاملاً ناپیدا است. این موضوع به این دلیل بروز می‌کند که بعضی از گشتاورهای درجه‌دوم می‌تواند برابر صفر باشد، و این موضوع می‌تواند به صورت غیرصحیح پیشنهاد بدهد که یک «همبستگی» کم (در مفهوم وابستگی آماری) بین دو سیگنال وجود دارد، اما دو سیگنال در واقع به صورت قوی توسط دینامیک غیرخطی مرتبط هستند.
پویانمایی که به صورت دیداری نشان‌دهنده آن است که چگونه میان-همبستگی محاسبه می‌شود.
هارولد اچ.پیفارد

| هارولد اچ> پیفارد | هارولد اچ> پیفارد |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۸۶۷
درگذشت: ۱۹۳۹
ملیت: بریتانیایی
پیشه: نقاش و خلبان
هارولد اچ.پیفارد (به انگلیسی: Harold H. Piffard) (زاده ۱۸۶۷-درگذشته ۱۹۳۹) نقاش و خلبان بریتانیایی بود.
اثر راه باریک سرخ خلق شده توسط هارولد اچ.پیفارد درباره جنگ جهانی اول و روز بزرگداشت
هوموک‌سنت‌دیوردی

| هوموک‌سنت‌دیوردی Senđuđ (کرواتی) | هوموک‌سنت‌دیوردی Senđuđ (کرواتی) |
| --- | --- |
روستا: روستا
  نشان:   نشان
هوموک‌سنت‌دیوردیLocation of Homokszentgyörgy: هوموک‌سنت‌دیوردیLocation of Homokszentgyörgy
مختصات: ۴۶°۰۷′۰۴″شمالی ۱۷°۳۴′۳۲″شرقی﻿ / ﻿۴۶٫۱۱۷۷۷°شمالی ۱۷٫۵۷۵۶۰°شرقی﻿ / 46.11777; 17.57560: مختصات: ۴۶°۰۷′۰۴″شمالی ۱۷°۳۴′۳۲″شرقی﻿ / ﻿۴۶٫۱۱۷۷۷°شمالی ۱۷٫۵۷۵۶۰°شرقی﻿ / 46.11777; 17.57560
کشور:  مجارستان
منطقه: ترانسدانوبیای جنوبی
استان: شومودی
ناحیه: ناحیه بارچ
مساحت: مساحت
 • کل: ۴۹٫۶۴ کیلومتر مربع (۱۹٫۱۷ مایل مربع)
جمعیت (۲۰۱۷): جمعیت (۲۰۱۷)
 • کل: ۱۰۳۸
 • تراکم: ۲۱/کیلومتر مربع (۵۴/مایل مربع)
اهلیت‌نام(ها): szentgyörgyi, homokszentgyörgyi
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
کد پستی: ۷۵۳۷
کد منطقه: (+۳۶) ۸۲
قدیس حامی: جرجیس
NUTS 3 code: HU232
MP: László Szászfalvi ( KDNP )
وبگاه: Homokszentgyörgy Online
هوموک‌سنت‌دیوردی (به مجاری:  Homokszentgyörgy) یک منطقهٔ مسکونی در مجارستان است که در ناحیه بارچ واقع شده‌است. هوموک‌سنت‌دیوردی ۴۹٫۶۴ کیلومتر مربع مساحت و ۱٬۰۳۸ نفر جمعیت دارد.
هاروی لودیش

هاروی لودیش، زیست‌شناس سلولی و ملوکولی - ۲۰۰۸
هاروی لودیش (به انگلیسی: Harvey Lodish)، (زادهٔ ۱۶ نوامبر ۱۹۴۱ در اوهایو)، زیست‌شناس در زمینهٔ سلولی و مولکولی است.
فعالیت‌های علمی

درجه Summa Cum Laude و با بالاترین افتخارات در شیمی و ریاضیات، از کالج Kenyon در سال ۱۹۶۲
مدرک ژنتیک با دکتر نورتون زیندر از دانشگاه راکفلر در سال ۱۹۶۶
پس از دو سال تحقیق در رشته دکتری در آزمایشگاه زیست‌شناسی مولکولی دانشگاه M.R.C با دکتر سیدنی برنر و فرانسیس کریک (برندگان جایزه نوبل فیزیولوژی و پزشکی، ۲۰۰۲ و ۱۹۶۲)، به دانشکده گروه زیست‌شناسی MIT پیوستند.
او در سال ۱۹۷۶ به درچه استاد رسید و در سال ۱۹۸۳ عضو مؤسسه تحقیقات بیومدیک Whitehead توسط دیوید بالتیمور (برنده جایزه نوبل فیزیولوژی و پزشکی، ۱۹۷۵) شد.
در سال ۱۹۹۹ دکتر Lodish پروفسور مهندسی زیست‌شناسی در بخش جدید مهندسی زیست‌شناسی MIT شد.
دکتر لودیش در هیئت‌های مشاوره ای برای مؤسسه ملی موسسات بهداشت و علوم ملی و انجمن سرطان آمریکا خدمت کرده‌است. او رئیس هیئت مشاوره بخش علوم پایه مرکز سرطان Fred Hutchinson و مؤسسه تحقیقات Lerner در کلینیک کلیولند بود.
او در هیئت مشاوره ای چندین مؤسسه دیگر خدمت می‌کند. از جمله:
Biozentrum از دانشگاه بازل
آزمایشگاه زیست‌شناسی اروپا در Heidelberg
مرکز بیولوژی مولکولی Heidelberg (ZMBH) در آلمان
مؤسسه علوم زندگی دانشگاه میشیگان
برنامه دانش پژوهان PEW در علوم زیستی
و در حال حاضر در کمیته‌های بازدید از بخش انستیتو فناوری کالیفرنیا زیست‌شناسی و بخش مهندسی از دانشگاه سانتا باربارا کالیفرنیا
از سال ۱۹۸۹ تا ۲۰۰۷ دکتر لدیش عضو هیئت امناء دانشکده Kenyon بود
خانی ورگ

| خانی ورگ | خانی ورگ |
| --- | --- |
روستا: روستا
خانی ورگموقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانخانی ورگخانی ورگ (استان فارس)نمایش نقشه استان فارس: خانی ورگموقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانخانی ورگخانی ورگ (استان فارس)نمایش نقشه استان فارس
مختصات: ۳۰°۱۶′ شمالی ۵۲°۰′ شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۲۶۷°شمالی ۵۲٫۰۰۰°شرقی﻿ / 30.267; 52.000: مختصات: ۳۰°۱۶′ شمالی ۵۲°۰′ شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۲۶۷°شمالی ۵۲٫۰۰۰°شرقی﻿ / 30.267; 52.000
کشور: ایران
استان: فارس
شهرستان: سپیدان
بخش: بخش مرکزی
دهستان: خفری
جمعیت: ۰ نفر (سرشماری ۹۵)
خانی ورگ، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان سپیدان در استان فارس ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان خفری قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن زیر سه خانوار بوده‌است.
هفت‌بندیان

| هفت‌بندیان | هفت‌بندیان |
| --- | --- |
پرسیکاریا ماکولسا: پرسیکاریا ماکولسا
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: گیاهان
(طبقه‌بندی‌نشده):: آوندداران
(طبقه‌بندی‌نشده):: گیاهان گل‌دار
(طبقه‌بندی‌نشده):: دولپه‌ای‌های نو
راسته:: میخک‌سانان
تیره:: Polygonaceae ژوسیو
زیرتیره‌ها: زیرتیره‌ها
 Polygonoideae  Eriogonoideae:  Polygonoideae  Eriogonoideae
هفت‌بندیان (نام علمی: Polygonaceae) نام یک تیره از راسته میخک‌سانان است.
سرده‌ها

از مارس ۲۰۱۹، گیاهان جهان آنلاین ۵۶ جنس را پذیرفته است:
اسکنبیل Calligonum
پرند Pteropyrum
ترشک Rumex
ترشک کوهسری Oxyria
ریواس Rheum
سیاه‌گندم‌ها Fagopyrum
علف هفت‌بند Polygonum
کاروان کش Atraphaxis
کوکولوبا Coccoloba
Acanthoscyphus
Afrobrunnichia
Antigonon
Aristocapsa
Bactria
Bistorta
Brunnichia
Centrostegia
Chorizanthe
Dedeckera
Dodecahema
Duma
Enneatypus
Eriogonum
Eskemukerjea
Fallopia
Gilmania
Goodmania
Gymnopodium
Harfordia
Harpagocarpus
Hollisteria
Johanneshowellia
Knorringia
Koenigia
Lastarriaea
Leptogonum
Magoniella
Mucronea
Muehlenbeckia
Nemacaulis
Neomillspaughia
Oxygonum
Oxytheca
Persicaria
Peutalis
Podopterus
Pterostegia
Pteroxygonum
Reynoutria
Ruprechtia
Salta
Sidotheca
Stenogonum
Symmeria
Systenotheca
Triplaris