stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ماریکروز اولیویه

| ماریکروز اولیویه | ماریکروز اولیویه |
| --- | --- |
اولیویه ح. ۱۹۶۰s: اولیویه ح. ۱۹۶۰s
نام هنگام تولد: ماریا د لا کروز اولیویه اوبرگ
زادهٔ: ۱۹ سپتامبر ۱۹۳۴ تیهواچان
درگذشت: ۱۰ اکتبر ۱۹۸۴ (۵۰ سال) مکزیکوسیتی
ملیت: مکزیک
پیشه(ها): بازیگر سینما و تلویزیون
سال‌های فعالیت: ۱۹۵۳–۱۹۸۴
ماریکروز اولیویه (انگلیسی: Maricruz Olivier; ۱۹ سپتامبر ۱۹۳۴ – ۱۰ اکتبر ۱۹۸۴) بازیگر، بازیگر تلویزیون، بازیگر سینما، و بازیگر تئاتر اهل مکزیک بود.
قضیه ویریال

قضیه ویریال (انگلیسی: Virial theorem) در مکانیک معادله‌ای کلی ارائه می‌کند که میانگین انرژی جنبشی کل یک سیستم پایدار از ذرات گسسته را در طول زمان با انرژی پتانسیل کل سیستم مرتبط می‌کند. از نظر ریاضی، قضیه نشان می‌دهد که:
\left\langle T\right\rangle =-{\frac {1}{2}}\,\sum _{k=1}^{N}{\bigl \langle }\mathbf {F} _{k}\cdot \mathbf {r} _{k}{\bigr \rangle }
برای مجموع انرژی جنبشی ⟨T⟩ از تعداد N ذرات، جایی که Fk ذرات نیرو بر kام ذره است، که در مقابل قرار گرفته rk, و قلاب‌ها نشان‌دهندهٔ میانگین در طول زمان کمیت محصور شده‌است. واژهٔ ویریال برای سمت راست معادله مشتق از vis, لاتین واژه برای "نیرو" یا "انرژی" که تعریف فنی آن را رودلف کلاوزیوس در ۱۸۷۰ ارائه داده بود.
اهمیت قضیه ویریال این است که اجازه می‌دهد میانگین کل انرژی جنبشی حتی برای سیستم‌های بسیار پیچیده‌ای که از یک راه حل دقیق سرپیچی می‌کنند، مانند آنچه در مکانیک آماری در نظر گرفته می‌شود، محاسبه شود. این میانگین کل انرژی جنبشی به تعادل گرمایی سیستم با قضیه همزاد مرتبط است. با این حال، قضیه ویریال به مفهوم دما بستگی ندارد و حتی برای سیستم‌هایی که در [[تعادل گرمایی نیستند نیز صادق است. قضیه ویریال از راه‌های مختلفی تعمیم داده شده‌است، به ویژه به شکل تانسور.
ساندرا کلینووا

| 0 | 1 |
| --- | --- |
قد: ۱٫۷۷ m (۵ ft ۱۰ in)
آغاز حرفه: 1993
شیوه(های) بازی: Right-handed (two-handed backhand)
جایزه(های) نقدی: $770,761
تک‌نفره: تک‌نفره
نتیجه‌ها: 333 - 349
بالاترین رتبه: 41 (January 5, 1998)
دونفره: دونفره
نتیجه‌ها: 54 - 85
بالاترین رتبه: 209 (June 12, 2000)
ساندرا کلینووا (انگلیسی: Sandra Kleinová؛ زادهٔ ۸ مهٔ ۱۹۷۸) یک تنیس‌باز اهل جمهوری چک است.
ماکسیمیلیان کوئن

| 0 | 1 |
| --- | --- |
Kuen in 2013.: Kuen in 2013.
مشخصات فردی: مشخصات فردی
زاده: ۲۶ مهٔ ۱۹۹۲ ‏(۳۲ سال) کوف‌اشتاین، اتریش
اطلاعات تیم: اطلاعات تیم
تیم فعلی: تیم دوچرخه‌سواری تیرول
نوع مسابقات: Road
نقش: Rider
تیم(های) حرفه‌ای: تیم(های) حرفه‌ای
۲۰۱۱–۲۰۱۳: تیم تیرول
۲۰۱۳–۲۰۱۴: Arbö-Gebrüder Weiss-Oberndorfer
۲۰۱۵–۲۰۱۶: امپلاتز–بی‌ام‌سی
۲۰۱۷–: تیم دوچرخه‌سواری تیرول
 :  
ماکسیمیلیان کوئن (آلمانی: Maximilian Kuen؛ زادهٔ ۲۶ مهٔ ۱۹۹۲) دوچرخه‌سوار اهل اتریش است.
مریم کرمی

مریم کرمی (زاده ۱۸ دی ۱۳۷۵ در شهر همدان) قایقران روئینگ اهل ایران است که ۹ سال سابقه عضویت در تیم ملی قایق‌رانی ایران را دارد.
از افتخارات وی می‌توان به کسب یک مدال نقره و یک مدال برنز در بازی‌های آسیایی ۲۰۱۸ اشاره کرد.
افتخارات

مدال نقره مسابقات جوانان قهرمانی روئینگ آسیا (۲۰۱۳ ازبکستان)
مدال برنز مسابقات جوانان قهرمانی روئینگ آسیا (۲۰۱۴ ازبکستان)
مدال نقره مسابقات بزرگسالان قهرمانی روئینگ آسیا (۲۰۱۵ چین)
مدال نقره مسابقات بزرگسالان قهرمانی روئینگ آسیا (۲۰۱۶ چین)
مدال نقره مسابقات بازی‌های آسیایی ۲۰۱۸ (جاکارتا)
مدال برنز مسابقات بازی‌های آسیایی ۲۰۱۸ (جاکارتا)
مقام چهارم مسابقات بزرگسالان قهرمانی روئینگ آسیا (۲۰۲۲ تایلند)
مدال نقره مسابقات کاپ ۱ قهرمانی آسیا (۲۰۲۲ چین)
یامائوچی کاتسوتویو

در این نام ژاپنی، «یامائوچی» نام خانوادگی است.
| یامائوچی کاتسوتویو | یامائوچی کاتسوتویو |
| --- | --- |
لرد کاکه‌گاوا: لرد کاکه‌گاوا
دوره مسئولیت ۱۵۹۰ – ۱۶۰۰: دوره مسئولیت ۱۵۹۰ – ۱۶۰۰
پس از: هیچ‌کس
پیش از: ماتسودایرا ساداکاتسو
لرد توسا: لرد توسا
دوره مسئولیت ۱۶۰۱ – ۱۶۰۵: دوره مسئولیت ۱۶۰۱ – ۱۶۰۵
پس از: چوسوکابه موریچیکا
پیش از: یامائوچی تادایوشی
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۱۵۴۶? ولایت آواری، ژاپن
درگذشته: ۱ نوامبر ۱۶۰۵ کوچی، ژاپن
ملیت: ژاپنی
همسر(ان): یامائوچی چیو
یامائوچی کاتسوتویو (به ژاپنی: 山内 一豊 やまうち かつとよ)؛ (۱۵۴۶? – ۱ نوامبر ۱۶۰۵) سیاستمدار اهل ژاپن بود.
هربرت فوتسی

| مشخصات فردی | مشخصات فردی |
| --- | --- |
نام کامل: Herbert Füzi
زاده: ، اتریش
اطلاعات تیم: اطلاعات تیم
هربرت فوتسی (آلمانی: Herbert Füzi) دوچرخه‌سوار اهل اتریش است. وی در مسابقات ملی دوچرخه‌سواری جاده اتریش در سال ۱۹۷۲ قهرمان شده است.
ویبریج

منطقه مسکونی در England
| Weybridge | Weybridge |
| --- | --- |
 Georgian Weybridge:  Georgian Weybridge
مساحت: ۱۳٫۷۳ کیلومتر مربع (۵٫۳۰ مایل مربع)
جمعیت: ۱۵٬۴۴۹ (2011 census)
• تراکم جمعیت: ۱٬۱۲۵ بر کیلومتر مربع (۲٬۹۱۰ بر مایل مربع)
مرجع شبکه OS: TQ0753 
محله مدنی: n/a
منطقه: Elmbridge
Shire county: ساری (انگلستان)
ناحیه: جنوب شرقی انگلستان
کشور: England
کشور مستقل: بریتانیا
پست شهر: WEYBRIDGE
کدپستی منطقه: KT13
کد تلفن: 01932
پلیس: Surrey
آتشنشانی: Surrey
آمبولانس: South East Coast
 :  
مجلس انگلستان: Runnymede and Weybridge
 فهرست مکان‌‌ها بریتانیا انگلستان Surrey :  فهرست مکان‌‌ها بریتانیا انگلستان Surrey 
longitudeویبریجlatitudeویبریج
ویبریج (به انگلیسی: Weybridge) یک شهرک در بریتانیا است که در Elmbridge واقع شده‌است.
خصوصیات

ویبریج ۱۳٫۷۳ کیلومترمربع مساحت و ۱۵٬۴۴۹ نفر جمعیت دارد.
افراد مشهور

ژاکلین بیسه (زادهٔ ۱۳ سپتامبر ۱۹۴۴)، بازیگر انگلیسی
کالین دیویس (۲۷ سپتامبر ۱۹۲۷ - ۱۴ آوریل ۲۰۱۳), هادی انگلیسی
لوگان براونینگ

| لوگان براونینگ | لوگان براونینگ |
| --- | --- |
زادهٔ: ۹ ژوئن ۱۹۸۹ ‏(۳۵ سال)
ملیت: ایالات متحده آمریکا
سال‌های فعالیت: ۲۰۰۴–اکنون
لوگان براونینگ (انگلیسی: Logan Browning؛ زادهٔ ۹ ژوئن ۱۹۸۹) یک هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا است. وی از سال ۲۰۰۴ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
هوش مصنوعی در کشف تقلب

هوش مصنوعی در کشف تقلب (انگلیسی: Artificial intelligence in fraud detection)
هوش مصنوعی توسط بسیاری از مشاغل و سازمان‌های مختلف استفاده می‌شود. این تکنولوژی به صورت گسترده در بخش مالی، به ویژه توسط شرکت‌های حسابداری، برای کمک به کشف تقلب و کلاهبرداری مورد استفاده قرار می‌گیرد.
در سال ۲۰۲۲، شرکت پرایس‌واترهاوس‌کوپرز اعلام کرد که تقریباً ۴۶٪ از کل مشاغل و شرکت‌ها در سراسر جهان تحت تأثیر کلاهبرداری قرار گرفته‌اند. تبدیل نحوه کار از کار حضوری به کار در خانه (دورکاری) باعث افزایش دسترسی به داده‌ها شده است. بر اساس یک مطالعه FTC (کمیسیون تجارت فدرال) در سال ۲۰۲۲ میلادی، مشتریان تقلبی را در حدود ۵٫۸ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۱ میلادی گزارش کردند که نسبت به سال قبل آن ۷۰ درصد افزایش داشته است. اکثر این کلاهبرداری‌ها، کلاهبرداری‌های جعلی و کلاهبرداری‌های آنلاین در خریدهای اینترنتی بودند. علاوه بر این، هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی در توسعه الگوریتم‌های پیشرفته و مدل‌های یادگیری ماشین ایفا می‌کند که سیستم‌های تشخیص تقلب و کلاهبرداری را بهبود می‌بخشد و این امکان را به کسب و کارها می‌دهد که در مقابل تاکتیک‌های کلاهبرداری در حال تحول در یک منظره دیجیتالی که روز به روز در حال گسترش است، جلوتر بمانند.
ابزارها > سیستم‌های خبره

سیستم‌های خبره برای اولین بار در دهه ۱۹۷۰ برای گسترش در فناوری هوش مصنوعی طراحی شدند. طراحی آنها بر پایه کاهش خطاهای ممکن کاربران در تصمیم‌گیری و شبیه‌سازی استدلال ذهنی مورد استفاده توسط کارشناسان در یک حوزه خاص استفاده می‌شود. آنها با جدا کردن نقاط شناسایی شده در داده‌ها و پردازش جداگانه آنها در همان زمان، خود را از مدل‌های استدلال خطی سنتی متمایز می‌کنند. اگرچه، این سیستم‌ها کاملاً بر هوش یادگیری ماشینی تکیه نمی‌کنند.
در این سیستم‌ها، اطلاعات مربوط به قوانین، روش‌ها و رویه‌ها به شکل عبارات” اگر-آنگاه” در برنامه‌نویسی سیستم پیاده‌سازی می‌شوند. کاربران با وارد کردن اطلاعات به سیستم یا از طریق ورود مستقیم یا وارد کردن داده‌های خارجی با سیستم در تعامل هستند. یک سیستم استنتاجی اطلاعات ارائه شده توسط کاربر را با قوانین مربوط که به ویژه برای موقعیت مورد نظر باور شده‌اند، مقایسه می‌کند. با استفاده از این اطلاعات و قوانین مربوط، یک راه حل برای درخواست کاربر ایجاد خواهد شد. سیستم‌های خبره به‌طور کلی به‌طور مناسب عمل نخواهند کرد زمانی که رویه‌های عمومی برای یک موقعیت مشخص به دلیل نیاز به قوانین دقیق تعریف‌شده، مبهم باشند.
پیاده‌سازی سیستم‌های خبره در روال‌های حسابداری در حوزه‌هایی که نیاز به داوری حرفه ای وجود دارد، امکان‌پذیر است. مواردی که در آن سیستم‌های خبره قابل اعمال هستند شامل بررسی تراکنش‌هایی است که شامل ورودی‌های تقلبی احتمالی، موارد تداوم فعالیت، و ارزیابی ریسک در مراحل برنامه‌ریزی حسابرسی می‌شود.
ابزارها > حسابرسی مداوم

حسابرسی مداوم مجموعه‌ای از فرآیندهایی است که در آن انواع مختلفی از اطلاعات جمع‌آوری‌شده در یک حسابرسی را برای طبقه‌بندی مناطقی از ریسک و نقاط ضعف بالقوه در کنترل‌های داخلی مالی با نرخی بیشتر از روش‌های سنتی ارزیابی می‌شود. حسابرسی مداوم به جای تجزیه و تحلیل معاملات و تراکنش‌های ثبت شده و ورودی‌های مجله به‌طور دوره ای، بر تفسیر بیشتر ماهیت این اقدامات تمرکز دارد. تعداد دفعات انجام این فرایندها و همچنین برجسته کردن حوزه‌های مهم به صلاحدید اجراککننده آن‌ها بستگی دارد، که معمولاً چنین تصمیماتی را بر اساس سطح ریسک در حساب‌های مورد ارزیابی و اهداف پیاده‌سازی سیستم اتخاذ می‌کند. اجرای این فرایندها ممکن است به‌طور مداوم تقریباً هم‌زمان با ثبت یک ورودی انجام شود.
فرآیندهای مرتبط با تجزیه و تحلیل داده‌های مالی در حسابرسی مداوم می‌تواند شامل ایجاد صفحات کاربری برای امکان جمع‌آوری اطلاعات تعاملی، محاسبه نسبت‌های مالی برای مقایسه با مدل‌های قبلی ساخته شده و تشخیص خطاها در اعداد وارد شده باشد. یکی از اهداف اصلی این روش، امکان تشخیص سریع‌تر و آسان‌تر موارد کنترل‌های نادرست، خطاها و موارد تقلب است.
ابزارها > یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

قابلیت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای مرتب‌سازی سریع و مؤثر حجم بسیار وسیعی از داده‌ها به صورت اسناد مختلف مرتبط با شرکت‌ها و اسناد مورد حسابرسی، آنها را در حوزه‌های حسابرسی و کشف تقلب قابل استفاده می‌کند. مثال‌هایی از این امر شامل تشخیص زبان کلیدی در قراردادها، شناسایی سطوح ریسک تقلب در معاملات، و ارزیابی ورودی‌های مجله برای تحریف و اشتباه در گزارش‌دهی می‌شود.
برنامه‌های کاربردی > ۴ شرکت حسابداری بزرگ

دلوئیت در سال ۲۰۱۴ میلادی یک سیستم بررسی اسناد مبتنی بر هوش مصنوعی را ایجاد کرد. این سیستم روش بررسی و استخراج اطلاعات مربوط از اسناد تجاری مختلف را خودکار می‌سازد. دلوئیت ادعا می‌کند که این نوآوری با کاهش زمان صرف شده برای مرور اسناد قانونی قرارداد، فاکتورها، بیانیه‌های مالی و صورتجلسه تا ۵۰٪ تفاوت ایجاد کرده است. با همکاری واتسون در آی بی ام، دلوئیت برای مشتریان خود راه حل‌های بازرگانی بهبود یافته با فناوری شناختی را توسعه می‌دهد. LeasePoint توسط IBM Tririga تغذیه می‌شود و از اطلاعات صنعتی دلوپیت برای ایجاد یک سبد اجاره‌ای پایان به انتها استفاده می‌کند. ارزیابی خودکار منابع شناختی از فناوری Maximo IBM برای ارتقای مهارت بازرسی از دارایی‌ها استفاده می‌کند.
ارنست و یانگ (EY) هوش مصنوعی را به بررسی قراردادهای اجاره متصل کرده است. همچنین شعبه استرالیایی EY فناوری حسابرسی مجهز به هوش مصنوعی را دریافت کرده است.
PwC با همکاری H20.ai یک چارچوب مجهز به هوش مصنوعی به نام (GL.ai) توسعه داد که قادر به تجزیه و تحلیل گزارش‌ها و آماده‌سازی گزارش‌ها است PwC. ادعا می‌کند که سرمایه‌گذاری قابل توجهی در پردازش زبان طبیعی (NLP) انجام داده است، یک فناوری مجهز به هوش مصنوعی برای پردازش کارآمد اطلاعات بدون ساختار است.
KPMG مجموعه‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی به نام KPMG Ignite را برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها و فرم‌های تجاری ساخته است. KPMG با همکاری مایکروسافت و واتسون IBM در حال ایجاد ابزارهایی برای هماهنگی هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل داده‌ها، فناوری‌های شناختی و روش‌های پردازش اتوماتیک یعنی RPA است.
مزایا > کارایی

فرایند حسابرسی یک موجودیت به منظور کشف فعالیت‌های متقلبانه، نیازمند تکرار فرآیندهای تحقیقاتی است تا زمانی که ممکن است یک خطا یا اشتباه شناسایی شود. در روش‌های سنتی، این فرایندها توسط انسان انجام می‌شود. طرفداران هوش مصنوعی در تشخیص تقلب اعلام کرده‌اند که این روش‌های سنتی کارایی ندارند و می‌توان با کمک یک سیستم محاسباتی هوشمند آنها را سریعتر انجام داد. یک نظرسنجی از ۴۰۰ مدیر عامل که توسط KPMG در سال ۲۰۱۶ ایجاد شد، نشان داد که تقریباً ۵۸٪ اعتقاد داشتند که هوش مصنوعی نقش کلیدی در افزایش کارایی حسابرسی در آینده ایفا خواهد کرد.
مزایا > تفسیر داده

سطوح بالاتری از تشخیص تقلب نیازمند استفاده از داوری حرفه ای برای تفسیر داده‌ها است. طرفداران استفاده از هوش مصنوعی در حسابرسی‌های مالی ادعا کرده‌اند که ریسک‌های افزایش‌یافته ناشی از موارد بالاتر از تفسیر داده‌ها می‌تواند از طریق چنین فناوری‌هایی به حداقل رسانده شود. یکی از عناصر ضروری حسابرسی صورت‌های مالی که نیازمند داوری حرفه ای است، پیاده‌سازی آستانه‌های اهمیت مالی است. اهمیت مالی نیازمند تمایز بین اشتباهات و معاملات در صورت‌های مالی است که بر تصمیمات اتخاذ شده توسط استفاده‌کنندگان از آن صورت‌های مالی تأثیر می‌گذارد. آستانه اهمیت مالی در حسابرسی توسط حسابرس بر اساس عوامل مختلفی تعیین می‌شود. هوش مصنوعی برای تفسیر داده‌ها و پیشنهاد آستانه‌های اهمیت مالی جهت پیاده‌سازی از طریق استفاده از سیستم‌های خبره استفاده شده است.
مزایا > کاهش هزینه‌ها

افرادی که حامی استفاده از هوش مصنوعی برای انجام تحقیقات دربارهٔ تقلب و کلاهبرداری هستند، اعلام کرده‌اند که چنین فناوری‌هایی میزان زمان مورد نیاز برای انجام وظایف تکراری را کاهش می‌دهند. این ادعا همچنین بیان می‌کند که چنین کارایی‌ها امکان کاهش نیازمندی‌های منابع را ایجاد می‌کند که سپس می‌توانند بیشتر صرف وظایفی شوند که به‌طور کامل اتوماتیک نشده‌اند. شرکت حسابرسی Ernst & Young این ادعاها را با اعلام اینکه سیستم‌های یادگیری عمیق آن‌ها برای کاهش زمان صرف شده بر روی وظایف اداری از طریق تحلیل اسناد حسابرسی مربوطه استفاده شده‌اند، پیشنهاد کرده است. به گفته این شرکت، این اقدام به کارمندانشان این امکان را می‌دهد که بیشتر روی داوری و تجزیه و تحلیل تمرکز کنند.
معایب > جابجایی شغلی

پذیرش ناگزیر اختراع هوش مصنوعی مبتنی بر کامپیوتر و پیشرفت‌های رباتیک ممکن است باعث جابجایی شغلی قابل توجه در صنایع مختلف شود. با توانایی بیشتر سیستم‌های هوش مصنوعی در انجام وظایفی که معمولاً توسط انسان‌ها انجام می‌شود، نگرانی وجود دارد که نقش‌های شغلی خاصی ممکن است قدیمی شده و به بیکاری و نابرابری اقتصادی منجر شود.
معایب > نیاز اولیه به سرمایه‌گذاری

همراه با تخصص و دانش در زمینه برنامه‌نویسی و توسعه سیستم‌ها با استفاده از برنامه‌های کامپیوتری، شاهد مزایای این سیستم‌ها هستیم، اما به دلیل نوآوری، جدید و بروز بودن آنها، برای شروع ساخت چنین سیستمی نیاز به سرمایه‌گذاری زیادی دارند. هر شرکتی که در حال برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی یک سیستم هوش مصنوعی برای کشف تقلب است، باید تیمی از دانشمندان داده را تشکیل دهد و در به‌روزرسانی زیرساخت ابری و ذخیره‌سازی داده خود سرمایه‌گذاری کند. این سیستم باید به‌طور مداوم نظارت به روزرسانی شود تا کارایی خود را حفظ کند، در غیر این صورت احتمال کلاهبرداری و تقلب در آن معاملات افزایش می‌یابد. عدم سرمایه‌گذاری اولیه در چنین سیستمی و اطمینان از قابلیت آن برای شناسایی درصد قابل توجهی از معاملات تقلبی، باعث بر عهده داشتن هزینه‌های تقلبی، شامل هزینه‌های بازپرداخت می‌شود. اگرچه این موضوع نیاز به یک سرمایه‌گذاری اولیه قابل توجه دارد، اما صرفه‌جویی بسیار مناسبی در طولانی‌مدت مشاهده خواهد شد.
معایب > تخصص فنی

تجزیه و تحلیل داده یک علم نوظهور در بسیاری از شرکت‌ها است و این شرکت‌ها به شدت در حال تحقیق در این زمینه هستند تا کسب و کار خود را به‌طور کلی تجزیه و تحلیل کرده و مشخص کنند که کجا می‌توانند بهبود بخشند. تجزیه و تحلیل داده داستان یک کسب و کار را از طریق اعداد روایت می‌کند. بسیاری از افراد در جهان با خواندن داده‌ها آشنایی دارند، اما همچنین افراد بیشتری وجود دارند که اصلاً با داده‌ها آشنایی ندارند. رشته تجزیه و تحلیل داده به سرعت در حال گسترش است. تبدیل شدن به یک متخصص در چنین حرفه‌ای اغلب چالش‌برانگیز است.
هربرت بنجامین ادواردز

| هربرت بنجامین ادواردز | هربرت بنجامین ادواردز |
| --- | --- |
زاده: ۱۲ نوامبر ۱۸۱۹
درگذشته: ۲۳ دسامبر ۱۸۶۸ (۴۹ سال) لندن
مدفن: گورستان هایگیت
وفاداری:  کمپانی هند شرقی بریتانیا
سال‌های خدمت: ۱۸۴۲–۱۸۶۸
درجه: سرلشکر
جنگ‌ها/عملیات‌ها: شورش‌های ۱۸۵۷ در هند
نشان‌ها: نشان حمام
هربرت بنجامین ادواردز (انگلیسی: Herbert Benjamin Edwardes; ۱۲ نوامبر ۱۸۱۹ – ۲۳ دسامبر ۱۸۶۸) فرد نظامی اهل پادشاهی متحد بریتانیای کبیر و ایرلند بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون نشان حمام شده‌است.
شبکه‌های اتصال چند مرحله‌ای

شبکه‌های اتصال چند مرحله‌ای ( MINs ) دسته ای از شبکه‌های کامپیوتری پرسرعت می باشند که عموما از عناصر پردازشی (PE) در یک انتهای شبکه و عناصر حافظه (MEs) در انتهای دیگر تشکیل شده‌اند که به وسیله عناصر سوئیچینگ (SE) به هم متصل می‌شوند. عناصر کلیدزنی معمولاً به صورت مرحله‌ای به یکدیگر متصل می‌شوند، از این رو اینگونه نام گذاری شده اند.
MIN ها عموما در محاسبات با کارایی بالا یا محاسبات موازی به عنوان یک اتصال کم تاخیر  (برخلاف شبکه های سوئیچینگ بسته مرسوم) استفاده می شوند، گرچه می توانند در بالای شبکه سوئیچینگ بسته پیاده سازی شوند. با وجود اینکه شبکه معمولاً برای اهداف مسیریابی استفاده می‌شود، اما می‌تواند به عنوان یک پردازشگر مشترک برای پردازنده‌های واقعی در مواردی مانند مرتب‌سازی، جابجایی چرخه ای ، همانند  یک شبکه ی کامل و بی نقص  و مرتب سازی بیتونیک کاربرد داشته باشد.
پس زمینه

شبکه های ارتباط متقابل برای متصل سازی گره ها، که در آن گره ها می توانند یک پردازنده تنها یا گروهی از پردازنده ها باشند، به بقیه گره ها  استفاده می شوند.
شبکه های  به هم متصل را می توان با توجه به  توپولوژی آنها در دسته های مختلف طبقه بندی کرد. توپولوژی الگویی می باشد که در آن یک گره به دیگر گره ها متصل می شود.
دو دسته توپولوژی اصلی وجود دارد: استاتیک و پویا.
شبکه های به هم متصل استاتیک به صورت سیم کشی سخت هستند و نمی توانند پیکربندی خود را تغییر دهند. یک اتصال  استاتیک منظم عموما در شبکه های کوچکی که از زوج گره های  آزاد تشکیل شده اند استفاده می شود. ساختار منظم نشان می دهد که گره ها در اشکالی خاص مرتب شده اند و این اشکال در سراسر شبکه حفظ می شوند.
مثال هایی از شبکه به هم متصل منظم استاتیک عبارتند از:
شبکه کاملا متصل شبکه کاملا متصل در یک شبکه مش، چندین گره به یکدیگر متصل شده اند. هر گره در شبکه به گره دیگری در شبکه متصل است. این چیدمان امکان ارتباط مناسب داده ها بین گره ها را فراهم می کند. اما، به دلیل افزایش تعداد اتصالات گره، هزینه های ارتباطی زیاد است.
باس مشترک شبکه باس مشترک توپولوژی این شبکه شامل اتصال گره ها با یکدیگر از طریق یک گذرگاه است. هر گره با استفاده از گذرگاه با  گره دیگر ارتباط برقرار می کند. استفاده از گذرگاه اطمینان می دهد که هیچ داده ای به گره اشتباه ارسال نمی شود. اما، ترافیک گذرگاه یک پارامتر مهم است که می تواند سیستم را تحت تاثیر قرار دهد.
حلقه شبکه حلقه شبکه حلقه یکی از ساده ترین راه های اتصال گره ها با یکدیگر است. گره ها به یکدیگر متصل می شوند تا یک حلقه را تشکیل دهند. برای اینکه یک گره با گره دیگری ارتباط برقرار کند، باید پیام ها را به همسایه خود ارسال کند. بنابراین، پیام داده قبل از رسیدن به مقصد از چندین گره دیگر عبور می کند که موجب افزایش تاخیر در سیستم است.
درخت شبکه درختی این توپولوژی شامل اتصال گره ها برای تشکیل یک درخت است. گره ها به هم متصل می شوند تا خوشه ها را تشکیل دهند و خوشه ها نیز به هم متصل می شوند تا درخت را تشکیل دهند. این روش باعث افزایش پیچیدگی در شبکه می شود.
هایپر مکعب هایپر مکعب 4*4 این توپولوژی از اتصال گره ها برای تشکیل مکعب تشکیل شده است. همچنین گره ها به گره های دیگر مکعب ها نیز متصل می شوند.
پروانه شبکه پروانه این یکی از پیچیده ترین اتصالات گره ها است. همانطور که شکل نشان می دهد، گره ها از با توجه به رتبه بندی به هم متصل و در قالب یک ماتریس مرتب شده اند.
در شبکه های متصل پویا، گره ها به وسیله ی  آرایه ای از عناصر ساده کلیدزنی به هم متصل هستند. ین اتصال را به وسیله  الگوریتم های مسیریابی می توان تغییر داد، به طوری که  مسیر یک گره به دیگر گره ها را عوض کرد. اتصالات پویا را می توان به صورت زیر دسته بندی کرد:
شبکه اتصال تک مرحله ای
شبکه اتصال چند مرحله ای
اتصالات سوئیچ کراس بار
اتصالات کلید ماتریسی

در کلید ماتریسی یک مسیر اختصاصی از یک پردازنده به پردازنده های دیگر وجود دارد. بنابراین، اگر n ورودی و m خروجی وجود داشته باشد، ما به تعداد حاصل ضرب n و m کلید نیاز خواهیم داشت تا یک ماتریس را تعیین کنیم.
اگر تعداد خروجی ها افزایش یابد، تعداد کلید ها با ضریب n افزایش می یابد. این افزایش کلیدها برای شبکه های بزرگ می تواند مشکل ساز شود.
جایگزینی برای این طرح تغییر مرحله ای است.
شبکه اتصال تک مرحله ای

در یک شبکه اتصال تک مرحله ای، گره های ورودی با یک مرحله که شامل کلیدها می باشد، به خروجی متصل می شوند.
شکل زیر شبکه 8*8 تک مرحله ای که شامل کلیدها می باشد را با استفاده از تبادل شافل نشان می دهد.
همانطور که قابل مشاهده است، از یک ترکیب، همه ورودی ها نمی توانند به همه خروجی ها متصل شوند. برای اتصال همه ورودی‌ها به همه خروجی‌ها، چندین بار ترکیب نیاز است.
شبکه اتصال چند مرحله ای

یک شبکه اتصال چند مرحله ای از کلید های چند مرحله ای آبشاری تشکیل می شود. این کلید ها می توانند از الگوریتم مسیریابی خود یا الگوریتم کنترل شده توسط یک هدایت کننده متمرکز استفاده کنند تا یک شبکه کاملاً به هم پیوسته را ایجاد کنند.
شبکه های متصل چندمرحله ای را می توان به سه دسته طبقه تقسیم بندی کرد:
غیر مسدود: یک شبکه غیر مسدود می تواند هر ورودی غیرفعال را به هر خروجی غیرفعال متصل کند، صرف نظر از اتصالاتی که قبلاً در سراسر شبکه برقرار شده است. شبکه ماتریسی نمونه ای از این نوع شبکه است.
غیرمسدود قابل تنظیم مجدد: این نوع شبکه می تواند با تنظیم مجدد اتصالات موجود خود، تمامی ارتباطات ممکن را بین ورودی ها و خروجی ها برقرار کند.
مسدود کردن: این نوع شبکه نمی تواند تمام ارتباطات ممکن بین ورودی ها و خروجی ها را برقرار کند. علت این است که اتصال بین یک ورودی آزاد به یک خروجی آزاد دیگر توسط یک اتصال موجود در شبکه مسدود می شود.
تعداد عناصر کلیدزنی مورد نیاز برای ایجاد یک شبکه غیر مسدود بسیار زیاد است و پس از آن شبکه غیرمسدود قابل تنظیم مجدد قرار دارد. مسدود کردن شبکه از حداقل عناصر کلیدزنی استفاده می کند.
مثال ها

شبکه های متصل چند مرحله ای انواع مختلفی  دارند.
مثال ها > شبکه امگا

یک شبکه امگا از چند مرحله عناصر کلیدزنی 2*2 تشکیل شده است. هر ورودی با یک اتصال اختصاصی به یک خروجی متصل شده است.  یک شبکه امگا N*N،  تعداد log(N)  مراحل و تعداد N/2 عناصر کلیدزنی در هر مرحله برای جابجایی کامل بین مراحل دارد. بنابراین شبکه دارای پیچیدگی (N log(N)) است. هر عنصر کلیدزنی می تواند  الگوریتم کلیدزنی مخصوص خود را استفاده کند. یک شبکه امگا 8*8 را در نظر بگیرید. به تعداد 40320=!8 نگاشت یک به یک ورودی به خروجی خواهد بود. 12 عنصر کلیدزنی برای  جایگشت کل که تعداد آن 4096=12^2 می باشد، وجود دارد.  بنابراین، این شبکه یک شبکه مسدود کننده است.
مثال ها > شبکه clos

یک شبکه Clos دارای 3 مرحله برای انتقال  از N ورودی به N خروجی می باشد.  مرحله اول به تعداد r=N/n کلیدهای متقاطع  دارد و سایز هر کلید n*m است. مرحله دوم کلیدهای m با سایز r*r و در مرحله آخر کلیدهای r  با سایز m*n هستند. اگر m >= 2n-1 باشد،شبکه clos، یک شبکه کاملا  غیرمسدود خواهد بود. تعداد اتصالات این شبکه  بیشتر از شبکه امگا و بسیار کمتر از شبکه crossbar است.
مثال ها > شبکه Beneš

شبکه Beneš یک شبکه غیر مسدود قابل تنظیم مجدد می باشد که از شبکه Clos با مقداردهی اولیه n = m = 2 به دست آمده است. در این شبکه(2log(N) - 1) مرحله وجود دارد که هر مرحله تعداد N/2 کلید متقاطع 2*2 دارد. یک شبکه Beneš 8*8 دارای 5 مرحله عناصر کلیدزنی است و در هر مرحله  4 عنصر کلیدزنی وجود دارد. سه مرحله میانی شامل دو شبکه 4*4 Benes هستند. شبکه 4*4 Beneš، می تواند به صورت بازگشتی هر ورودی را به هر خروجی متصل کند.
شبکه ماتریسی
شبکه تک مرحله ای 8*8
شبکه امگا
شبکه clos
شبکه Benes
هنری هیو آرمستد

لوح قهرمانی مسابقات سوارکاری استاک‌بریج، طراحی شده توسط هنری هیو آرمستد
هنری هیو آرمستد (به انگلیسی: Henry Hugh Armstead) (۱۸۲۸-۱۹۰۵) تصویرگر و مجسمه‌ساز انگلیسی زادهٔ لندن بود.
از شناخته‌شده‌ترین کارهای او می‌توان به برجسته‌کاری‌ها و تندیس‌های برنزی بنای یادبود آلبرت در لندن، فوارهٔ کینگز کالج در کمبریج و تزئینات پشت محراب کلیسای وست‌مینستر اشاره نمود.
مانزانولا، کلرادو

| Town of Manzanola, Colorado | Town of Manzanola, Colorado |
| --- | --- |
شهرک: شهرک
Manzanola welcome sign: Manzanola welcome sign
نام(های) مستعار: "Manza", pronunciation muhn'sah: نام(های) مستعار: "Manza", pronunciation muhn'sah
Location in Otero County and the state of کلرادو: Location in Otero County and the state of کلرادو
کشور:  ایالات متحده آمریکا
ایالت:  کلرادو
County: Otero
Incorporated (town): July 9, 1900
حکومت: حکومت
 • نوع: فهرست شهرها و روستاهای کلرادو
مساحت: مساحت
 • کل: ۰٫۳ مایل مربع (۰٫۷ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۰٫۳ مایل مربع (۰٫۷ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰ مایل مربع (۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۴۲۵۵ فوت (۱۲۹۷ متر)
جمعیت (2000): جمعیت (2000)
 • کل: ۵۲۵
 • تراکم: ۱۷۵۰/مایل مربع (۷۵۰/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۷ (Mountain (MST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۶ (MDT)
زیپ‌کد: 81058
کد منطقه: 719
FIPS code: 08-48500
GNIS feature ID: 0204826
مانزانولا (به انگلیسی: Manzanola) شهری در ایالت کلرادو کشور ایالات متحده آمریکا است که جمعیت آن در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۴۳۴ نفر بوده‌است.
هوریبه کانامارو

| هوریبه کانامارو | هوریبه کانامارو |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱ ژانویهٔ ۱۶۲۷
درگذشت: ۲۰ مارس ۱۷۰۳
ملیت: ژاپن
تصویر خیالی از کانامارو ، اثر اوتاگاوا کونی‌یوشی
هوریبه کانامارو، هوریبه یاهی (به ژاپنی: 堀部金丸); ۱ ژانویهٔ ۱۶۲۷ – ۲۰ مارس ۱۷۰۳ یک سامورایی، از ملازمان خاندان آسانو و یکی از چهل و هفت رونین در قلمروی آکو در نیمه نخست دوره ادو اهل ژاپن بود. پس از دستگیری ابتدا قرار بود همراه با رهبر گروه اُوایشی یُوشیئو برای طی کردن اسارت مستقیم به عمارت اربابی هوسوکاوا تسوناتوشی بروند اما بعد این برنامه تغییر کرد و ابتدا به عمارت اربابی سنگوکو هیسانائو رفته و سپس به هوسوکاوا سپرده شدند. او در کنار ۱۶ رونین دیگر در همان عمارت هوسوکاوا پس از حادثه آکو در سن ۷۷ سالگی دست به سپوکو زد. او پدرخوانده هوریبه یاسوبه بود.
وی پس از تسلیم قلعه آکو به ادو نقل مکان کرد و همراه پسرخوانده‌اش هوریبه یاسوبه در محور «گروه تندروی ادو» (江戸急進派)  قرار داشت که طرفدار انتقام از کیرا یوشیناکا بود. او در متنی به نام «گزارش شخصی هویبه یاهی کانامارو» 『堀部弥兵衛金丸私記』نوشته است که دلیل کینه ارباب او آسانو ناگانوری به کیرا یوشیناکا سخنان تحقیرآمیز کیرا بوده است.