stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
کاجل آگروال
فیلم‌شناسی

فهرست برخی از فیلم‌هایی که وی در آن‌ها به ایفای نقش پرداخته‌است:
دیدی چی شد!-۲۰۰۴
ازدواج لاکشمی-۲۰۰۷
ماه-۲۰۰۷
شهروند-۲۰۰۸
پازانی-۲۰۰۸
بازی-۲۰۰۸
ساروجا-۲۰۰۸
بازی با درگیری-۲۰۰۹
گانش-۲۰۰۹
جنگجوی بزرگ-۲۰۰۹
آریا ۲-۲۰۰۹
ام شنتی-۲۰۱۰
عزیزم-۲۰۱۰
من قدیس نیستم-۲۰۱۰
هم‌سرایان-۲۰۱۰
ویرا-۲۰۱۱
رعشه-۲۰۱۱
آقای کامل-۲۰۱۱
سینگهام-۲۰۱۱
آقا اینجاست-۲۰۱۲
تفنگ-۲۰۱۲
متناوب-۲۰۱۲
تاجر-۲۰۱۲
استثنایی ۲۶-۲۰۱۳
پادشاه-۲۰۱۳
رهبر-۲۰۱۳
همه پادشاه خوش‌تیپ-۲۰۱۴
او چه کسی است؟-۲۰۱۴
منطقه-۲۰۱۴
گویند مرد مردم است-۲۰۱۴
هویت-۲۰۱۵
غرش ببر-۲۰۱۵
ماری-۲۰۱۵
جشن بزرگ-۲۰۱۶
داستان دو کلمه‌ای-۲۰۱۶
گاراژ مردمی-۲۰۱۶
آخرین تدوین کارگردان-۲۰۱۶
نگران نباش-۲۰۱۶
سردار جبار سینگ-۲۰۱۶
زندانی شماره ۱۵۰-۲۰۱۷
من پادشاهم، من نخست وزیرم-۲۰۱۷
احتیاط-۲۰۱۷
فرستنده-۲۰۱۷
پسری با کیفیت خوب-۲۰۱۸
زره-۲۰۱۸
ترس-۲۰۱۸
دلقک-۲۰۱۹
میدان جنگ-۲۰۱۹
سیتا-۲۰۱۹
حماسه بمبئی-۲۰۲۱
هندی ۲-۲۰۲۱
فریبکاران-۲۰۲۱
هی دلبر عصبانی-۲۰۲۲
دوبندآرواره

| دوبندآرواره محدودهٔ زمانی: ژوراسیک پیشین | دوبندآرواره محدودهٔ زمانی: ژوراسیک پیشین |
| --- | --- |
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: هم‌کمانان
راسته:: ددکمانان
زیرراسته:: سگ‌دندان
فروراسته:: هوسگ‌دندان
سرده:: Diarthrognathus
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Diarthrognathus broomi : Diarthrognathus broomi 
دوبندآرواره(نام علمی: Diarthrognathus broomi) نام یک گونه از راسته ددکمانان است.
نام رینگ

بوکسور انگلیسی نیکی کوک با نام رینگ خود کوکی که در بالای شلوارک آن نقش بسته
نام رینگ یا نام در حلقه (به انگلیسی: Ring name) یکی از انواع نام‌های هنری است که توسط ورزشکاران ورزش‌هایی مانند کشتی کج، هنرهای رزمی ترکیبی و بوکس که نام آن‌ها غیر جذاب، کسل‌کننده، دارای تلفظ یا املای دشوار، ناتوانی در سرگرم کردن و سایر دلایل استفاده می‌شود. از زمان ظهور اینترنت، کشف نام واقعی آن‌ها نسبتاً آسان شد.
زندگی همین است! (فیلم)

| زندگی همین است | زندگی همین است |
| --- | --- |
پوستر فیلم: پوستر فیلم
کارگردان: بلیک ادواردز
تهیه‌کننده: تونی آدامزجاناتان دی. کرین
بازیگران: جک لمون جولی اندروزسالی کلرمنرابرت لوجاجنیفر ادواردزرابرت نپرمت لاتنزیکریس لمونسینتیا سایکساما والتون همیلتونفلیسیا فار
موسیقی: هنری مانچینی
فیلم‌بردار: آنتونی‌ بی. ریچموند
توزیع‌کننده: کلمبیا پیکچرز
تاریخ‌های انتشار: ۱۰ اکتبر ۱۹۸۶
مدت زمان: ۱۰۲ دقیقه
کشور: ایالات متحده
زبان: انگلیسی 
زندگی همین است (انگلیسی: That's Life) یک فیلم  کمدی درام آمریکایی محصول سال ۱۹۸۶ به کارگردانی بلیک ادواردز و با بازی جک لمون و جولی اندروز است.
زنان بریج‌باز

| زنان بریج‌باز | زنان بریج‌باز |
| --- | --- |
صحنه‌ای از فیلم: صحنه‌ای از فیلم
کارگردان: راسکو آرباکل (با نام مستعار ویلیام گودریچ)
نویسنده: ارنست پاگانو جک تاونلی
بازیگران: ال سنت جان
تاریخ‌های انتشار:  ۲۱ فوریه ۱۹۳۲ (۱۹۳۲-02-۲۱)  
مدت زمان: ۱۱ دقیقه
کشور: ایالات متحده آمریکا
زبان: انگلیسی 
زنان بریج‌باز (انگلیسی: Bridge Wives) یک فیلم کوتاه کمدی به کارگردانی راسکو آرباکل است که در سال ۱۹۳۲ منتشر شد.
گزیدهٔ بازیگران

اَل سنت جان
فرن اِمِت
بیلی بلچر
گئورگ مهریان

| گئورگ مهریان | گئورگ مهریان |
| --- | --- |
معاون رئیس پلیس ارمنستان: معاون رئیس پلیس ارمنستان
دوره مسئولیت ژوئیه ۲۰۰۸ – فوریه ۲۰۰۹: دوره مسئولیت ژوئیه ۲۰۰۸ – فوریه ۲۰۰۹
رئیس‌جمهور: سرژ سرکیسیان
رئیس: آلیک سارگسیان
رئیس گروه: رئیس گروه
دوره مسئولیت - – -: دوره مسئولیت - – -
رئیس‌جمهور: روبرت کوچاریان
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ، ارمنستان
درگذشته: ۳ فوریهٔ ۲۰۰۹ (۳۴ سال) مقابل درب ورودی خانه اش در ایروان
علت مرگ: بر اثر شلیک چهار گلوله از سوی افراد ناشناس
ملیت: ارمنستان
خدمات نظامی: خدمات نظامی
وفاداری: نیروهای مسلح ارمنستان
خدمت/شاخه:  پلیس جمهوری ارمنستان
درجه: سرهنگ
سرهنگ گئوگ مْهِرْیان (ارمنی: Գեւորգ Մհերյան) معاون رئیس پلیس جمهوری ارمنستان بود که در ژوئیه ۲۰۰۸ به فرمان سرژ سرکیسیان، رئیس‌جمهور ارمنستان عهده‌دار سمت معاون رئیس پلیس جمهوری ارمنستان شد. وی حدوداً ساعت ۸:۳۰ بعدازظهر روز چهارشنبه فوریه ۲۰۰۹ (۱۶ بهمن ۱۳۸۸) بر اثر شلیک چهار گلوله از سوی فرد یا افراد ناشناس در مقابل درب ورودی خانه‌اش در شماره ۶۵ خیابان باربیوس، ایروان ترور شد.
یادداشت

↑  Anti-Corruption Strategy Monitoring Group
↑  Փոխոստիկանպետ
↑  Երեւանի Բարբյուս փողոցի 65 շենքի
یان مستارت

| یان مستارت | یان مستارت |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۴۷۵ هارلم
درگذشت: ۱۵۵۵
ملیت: هلندی
یان مستارت (زاده ۱۴۷۵ - درگذشته ۱۵۵۵ میلادی) نقاش هلندی بود. بیشتر کارهای او چهره‌نگاری درباری و نگارگری موضوع های مذهبی است. مشهورترین اثر او چشم‌انداز کشف آمریکا می باشد.
نگارخانه

مرد آفریقایی
پرتره کورتیر
کریستوفر
کاشکانتیو

| کاشکانتیو | کاشکانتیو |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
کشور:  مجارستان
استان: باچ-کیش‌کون
مساحت: مساحت
 • کل: ۵۸٫۲۸ کیلومتر مربع (۲۲٫۵۰ مایل مربع)
جمعیت (۲۰۱۵): جمعیت (۲۰۱۵)
 • کل: ۱۰۰۲
 • تراکم: ۱۷٫۲/کیلومتر مربع (۴۵/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
کد پستی: ۶۲۱۱
کد منطقه: ۷۸
کاشکانتیو (به مجاری:  Kaskantyú) یک منطقهٔ مسکونی در مجارستان است که در ناحیه کیش‌کوروش واقع شده‌است. کاشکانتیو ۵۸٫۲۸ کیلومتر مربع مساحت و ۱٬۰۰۲ نفر جمعیت دارد.
زمین‌لرزه ۱۹۸۵ مکزیک

| 0 | 1 |
| --- | --- |
 مکان رومرکز زمین‌لرزه بر روی نقشهٔ مکزیک:  مکان رومرکز زمین‌لرزه بر روی نقشهٔ مکزیک
زمان (یوتی‌سی): ؟؟ 
رویداد ISC: 
USGS-ANSS: 
تاریخ محلی: 
زمان محلی: 
بزرگی: ۷٫۵ در مقیاس Mw
ژرفای کانونی: ۱۷٫۹ کیلومتر
نوع: معکوس
سونامی: آری
زمین‌لرزه مکزیک  در تاریخ ۰۱۹۸۵−۰۹−۲۱ ۲۱ سپتامبر ۱۹۸۵ میلادی، برابر با ‎۳۰ شهریور ۱۳۶۴، ساعت ۱:۳۷:۱۳ به زمان یوتی‌سی در مکزیک رخ داد. ژرفای این زلزله ۱۷٫۹ کیلومتر بود، و بزرگی آن ۷٫۵ در مقیاس Mw اعلام شده‌است. زمین‌لرزه به وقت محلی در روز جمعه، ساعت ۱۹ روی داده و منطقه زمانی آن یوتی‌سی -۶ بوده‌است (با لحاظ تغییر ساعت تابستانی).
سازمان زمین‌شناسی آمریکا نیز رومرکز این زمین‌لرزه را در مختصات ۱۷°۴۸′۰۷″شمالی ۱۰۱°۳۸′۴۹″غربی﻿ / ﻿۱۷٫۸۰۲°شمالی ۱۰۱٫۶۴۷°غربی﻿ / 17.802; -101.647 و ژرفای آنرا در ۳۰ کیلومتر گزارش کرده‌است. بزرگی برگزیدهٔ این سازمان از میان بزرگیهای محاسبه‌شدهٔ مختلف ۷٫۶ در مقیاس Ms بوده و از دید اثر، در میان چهار دسته‌بندی «نامحسوس»، «محسوس»، «زیان‌آور» یا «با تلفات»، زلزله را «با تلفات» اعلام کرده‌است.سونامی نیز در این زلزله گزارش شده‌است.
پروژهٔ «تنسور گشتاور مرکزوار» زاویه‌های (راستا، شیب، ریک) گسل سازندهٔ زمین‌لرزه و صفحه عمود بر آنرا (°۲۹۶، °۱۷، °۸۵) یا (°۱۲۱، °۷۳، °۹۱) و نوع گسل را «معکوس» فرارسانده‌است.
ژروتکی (ناحیه زنویمو)

| ژروتکی (ناحیه زنویمو) | ژروتکی (ناحیه زنویمو) |
| --- | --- |
شهر: شهر
ژروتکی (ناحیه زنویمو): ژروتکی (ناحیه زنویمو)
مختصات: ۴۸°۵۴′۲۱″ شمالی ۱۵°۵۷′۳۷″ شرقی﻿ / ﻿۴۸٫۹۰۵۸۳°شمالی ۱۵٫۹۶۰۲۸°شرقی﻿ / 48.90583; 15.96028: مختصات: ۴۸°۵۴′۲۱″ شمالی ۱۵°۵۷′۳۷″ شرقی﻿ / ﻿۴۸٫۹۰۵۸۳°شمالی ۱۵٫۹۶۰۲۸°شرقی﻿ / 48.90583; 15.96028
کشور:  جمهوری چک
منطقه: منطقه موراویای جنوبی
ناحیه: Znojmo
مساحت: مساحت
 • کل: ۲٫۱۸ کیلومتر مربع (۰٫۸۴ مایل مربع)
ارتفاع: ۳۸۰ متر (۱۲۵۰ فوت)
جمعیت (۲۰۰۶): جمعیت (۲۰۰۶)
 • کل: ۲۵۸
 • تراکم: ۱۲۰/کیلومتر مربع (۳۱۰/مایل مربع)
کد پستی: ۶۷۱ ۵۱
ژروتکی (به چکی: Žerůtky) یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری چک است که در ناحیه زنویمو واقع شده‌است. ژروتکی ۲٫۱۸ کیلومتر مربع مساحت و ۲۵۸ نفر جمعیت دارد و ۳۸۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
یادگیری ماشین در بازی‌های ویدیویی

در بازی‌های ویدیویی، تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی به روش‌های مختلف استفاده شده است، از کنترل شخصیت‌های غیر بازیکن (NPC) گرفته، تا تولید محتوای رویه‌ای (PCG) . یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری تمرکز دارد تا ماشین‌ها را وادار کند که بدون برنامه‌نویسی خاصی عمل کنند. این در تضاد شدید با روش های سنتی هوش مصنوعی مانند درختان جستجو و سیستم های خبره قرار دارد .
اطلاعات درمورد تکنیک‌های یادگیری ماشین در زمینه بازی‌ ها، عمدتاً از طریق پروژه‌های تحقیقاتی برای عموم مردم شناخته می‌شود، به این خاطر  بیشتر شرکت‌های بازی تصمیم می‌گیرند که اطلاعات خاصی در مورد حق مالکیت معنوی خود منتشر نکنند. شناخته شده ترین کاربرد عمومی یادگیری ماشین در بازی ها، احتمالاً استفاده از عوامل یادگیری عمیق است که با بازیکن های حرفه‌ای انسانی در بازی های ژانر استراتژی پیچیده رقابت می‌کنند. کاربرد قابل توجهی از یادگیری ماشین در بازی هایی مانند Atari /ALE، Doom ، Minecraft ، StarCraft و مسابقات اتومبیل‌رانی وجود داشته است.  سایر بازی‌هایی که در ابتدا به عنوان بازی ویدیویی وجود نداشتند، مانند شطرنج و Go همچنین تحت تأثیر یادگیری ماشینی قرار گرفته‌اند.
بررسی اجمالی تکنیک های یادگیری ماشین > یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است که به طور تخصصی روی کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) تمرکز دارد که یاد میگیرند تا وظایف پیچیده را حل کنند.  یادگیری عمیق چندین لایه از ANN و تکنیک های دیگر را استفاده میکند تا به طور تدریجی اطلاعات را از یک ورودی استخراج کند. به خاطر این رویکرد پیچیده‌ی لایه‌ای، مدل های یادگیری عمیق معمولا ماشین های قدرتمندی نیاز دارند تا آموزش ببینند و اجرا شوند.
بررسی اجمالی تکنیک های یادگیری ماشین > یادگیری عمیق > شبکه های عصبی پیچشی

شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) شبکه‌های عصبی مصنوعی تخصصی هستند که اغلب برای تجزیه و تحلیل داده‌های تصویر استفاده می‌شوند. این نوع شبکه ها قادر به یادگیری الگوهای انتقال پایا هستند که الگوهایی هستند که به موقعیت مکانی وابسته نیستند. CNN ها قادرند این الگوها را در یک سلسه مراتب بیاموزند، به این معنی که لایه های پیچشی قبلی، الگوهای محلی کوچک تری را یاد می گیرند در حالی که لایه های بعدی الگوهای بزرگتری را بر اساس الگوهای قبلی یاد می گیرند.  توانایی یک CNN برای یادگیری داده های بصری، آن را به ابزاری رایج برای یادگیری عمیق در بازی ها تبدیل کرده است.
بررسی اجمالی تکنیک های یادگیری ماشین > شبکه عصبی بازگشتی

شبکه‌های عصبی بازگشتی نوعی ANN هستند که برای پردازش متوالی داده‌ها به ترتیب، یک قسمت در یک زمان به جای همه در یک زمان طراحی شده‌اند. یک RNN روی هر قسمت از یک دنباله اجرا می شود و از قسمت فعلی دنباله به همراه  حافظه قسمت های قبلی دنباله فعلی استفاده میکند تا یک خروجی تولید کند. این نوع ANN در کارهایی مانند تشخیص گفتار و مشکلات دیگری که به شدت به ترتیب زمانی وابسته هستند، بسیار موثرند. انواع مختلفی از RNN با تنظیمات داخلی مختلف وجود دارد. پیاده سازی اولیه به دلیل مشکل محو شدگی گرادیان از کمبود حافظه طولانی مدت مواجه میشود، بنابراین به ندرت بر روی پیاده‌سازی های جدیدتر استفاده می شود.
بررسی اجمالی تکنیک های یادگیری ماشین > یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی پروسه آموزش یک عامل با استفاده از پاداش یا تنبیه می‌باشد. نحوه تعیین پاداش یا تنبیه کاملا به مسئله ربط دارد، مانند پاداش برای بردن یک بازی یا تنبیه برای باختن. یادگیری تقویتی به شدت در یادگیری ماشینی استفاده می‌شود و در روش‌های کیو-یادگیری و یادگیری با سیاست و ... دیده می‌شود. یادگیری تقویتی کارایی بسیار خوبی در هر دو زمینه‌ی بازی ها و روباتیک دارد.
بررسی اجمالی تکنیک های یادگیری ماشین > تکامل عصبی

تکامل عصبی به استفاده الگوریتم‌های تکاملی و شبکه‌های عصبی گفته می‌شود. تکامل عصبی به جای استفاده از گرادیان کاهشی، از الگوریتم‌های تکاملی برای به‌روز‌رسانی نورون‌های شبکه استفاده می‌کند. محققین ادعا می‌کنند که این روش کمتر در بیشینه یا کمینه محلی گیر ‌می‌کند و سریع‌تر از بهترین مدل‌های روز است.
عامل‌های یادگیری عمیق

امروزه از عامل‌های یادگیری عمیق به عنوان بازیکن استفاده می‌شود در صورتی که در گذشته به عنوان بخشی از گیم‌پلی استفاده می‌شدند. عامل‌های یادگیری عمیق نتایج تحیرآمیزی چه در بازی با انسان و چه در بازی با دیگر عامل‌های هوش مصنوعی به دست آورده‌اند.
عامل‌های یادگیری عمیق > شطرنج

شطرنج یک بازی با استراتژی نوبتی می‌باشد که به دلیل پیچیدگی محاسباتی یک مسئله سخت در هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود. بازی‌های مشابه با نوعی از درخت جستجوی مینیماکس حل‌ می‌شوند. این نوع از عامل‌های هوش مصنوعی توانسته‌اند بهترین بازیکن‌های انسانی را شکست بدهند مانند دیب بلو در مقابل گری کاسپارف. از آن زمان، عامل‌های یادگیری ماشین موفقیت‌های بزرگتری نیز به دست آورده‌اند.
عامل‌های یادگیری عمیق > گو

گو یک بازی دیگر با استراتژی نوبتی است که حتی از شطرنج نیز پیچیده‌تر در نظر گرفته می‌شود. فضای حالات گو از مرتبه ۱۷۰^۱۰ می‌باشد که بسیار بیشتر از ۱۲۰^۱۰ حالت مربوط به شطرنج است. تا قبل از مدل‌های یادگیری عمیق اخیر، عامل‌های هوش مصنوعی فقط می‌توانستند در حد یک بازیکن انسانی تازه‌کار بازی کنند.
عامل‌های یادگیری عمیق > استارکرافت

استارکرافت و دنباله‌ آن از بازی‌های ویدیوئی استراتژی هم‌زمان هستند که محیطی معروف برای تحقیق در زمینه هوش مصنوعی شده‌اند. دیپ‌مایند و بلیزارد با همکاری یکدیگر محیطی ساختند که تحقیق‌های هوش مصنوعی بر روی آن انجام شود. روش‌های یادگیری ژرف متعددی بر روی هر دوی این بازی‌‌ها آزمایش شده است، اما با این حال اکثر این عامل‌ها در مقایسه با بازیکن‌های با مهارت به مشکل برمی‌خورند.
عامل‌های یادگیری عمیق > دوتا ۲

دوتا ۲ یک بازی میدان‌ جنگ برخط چندنفره است. مانند سایر بازی‌های پیچیده، عامل‌های هوش مصنوعی موفق به هم‌ترازی با بازیکن‌های انسانی با مهارت نشده‌اند. تنها اطلاعاتی که به طور عمومی راجع به عامل‌های هوش مصنوعی برای دوتا ۲ منتشر شده‌ است، مربوط به OpenAI Five می‌باشد.
عامل‌های یادگیری عمیق > نقاط قوت و ضعف عامل‌های یادگیری ژرف

در اکثر دروس طراحی بازی راجع به یادگیری ژرف صحبتی نمی‌شود. استفاده‌های پیشین یادگیری ژرف در طراحی بازی آنچنان کاربردی نبودند، حتی نسخه ۲۰۱۵ از AlphaGo نیز به صدها جی‌پی‌یو و سی‌پی‌یو برای آموزش نیاز داشتند. این مورد محدودیتی برای خلق عامل‌های کاربردی یادگیری ژرف به حساب می‌آید. زمانی که صرف آموزش روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی می‌شود حتی با استفاده از کامپیوتر‌های قدرتمند می‌تواند به چند هفته ختم شود.
شبکه عصبی مصنوعی یک گروه به هم پیوسته از گره ها است که شبیه به شبکه وسیع نورون ها در مغز است. در اینجا، هر گره دایره ای نشان دهنده یک نورون مصنوعی و یک فلش، یک اتصال از خروجی یک نورون مصنوعی به ورودی نورون دیگر را نشان میدهد.
در یادگیری تقویتی، عامل با توجه به مشاهدات خود در هر لحظه حالتی را به خود تخصیص می‌دهد.
قضیه کیلی

در نظریه گروه‌ها، قضیه کیلی، که به افتخار آرتور کیلی نامگذاری شدست، بیان می دارد که هر گروه  G یک‌ریخت با زیرگروهی از یک گروه متقارن است که بر روی  G کنش می کند. این قضیه را می توان توسط مثالی از کنش  G بر روی عناصر گروه  G فهمید.
هر تابع دو سویه از  G به روی  G، جایگشتی از مجموعه  G است. مجموعه تمام جایگشت‌های  G تحت ترکیب توابع تشکیل گروه می دهند که به آن گروه تقارن روی  G گویند، و به صورت  Sym(G) نوشته می شود.
قضیه کیلی با در نظر گرفتن هر گروه (شامل گروه‌های نامتناهی چون  (\mathbb {R} ,+) هم می شود) به صورت گروه جایگشت یک زیرمجموعه زمینه‌ای، تمام گروه‌ها را بر روی یک شالوده قرار می دهد. از این‌رو، قضایایی که برای زیرگروه‌هایی از گروه‎های متقارن درست باشند، برای گروه‌ها در حالت کلی تر هم صادق اند. با این وجود، آلپرین و بل این نکته را یادآوری می کنند که "در حالت کلی این حقیقت که گروه‌های متناهی در یک گروه متقارن نشانده می شوند، از روش های به کار رفته در گروه های متناهی الهام گرفته نشده است".
کنش منظم که در اثبات های استاندارد قضیه کیلی استفاده می شود، نمایش مینیمالی برای  G تولید نمی‌کند. به عنوان مثال  S_{3}، خود یک گروه متقارن از مرتبه 6 است و تحت کنش منظم به صورت زیرگروهی از  S_{6} (گروهی از مرتبه 720) نمایش داده می شود. مسئله این که چگونه می توان یک گروه را به طور مینیمال در یک گروه متقارن نشاند، مسئله ای پیچیده می باشد.
دهه ۳۸۰ (پیش از میلاد)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
سده:: سده ۳ - سده ۴ - سده ۵
دهه:: ۳۵۰  ۳۶۰  ۳۷۰  ۳۸۰  ۳۹۰  ۴۰۰  ۴۱۰ 
سال:: ۳۷۷ ۳۷۸ ۳۷۹ - ۳۸۰ - ۳۸۱ ۳۸۲ ۳۸۳
دهه ۳۸۰ (پیش از میلاد) ۳۸مین دهه قبل از مبدا شروع تقویم میلادی است.
درگذشتگان

| ن ب ودهه‌ها و سال‌ها | ن ب ودهه‌ها و سال‌ها |
| --- | --- |
۲۹۰: ۲۹۹ • ۲۹۸ • ۲۹۷ • ۲۹۶ • ۲۹۵ • ۲۹۴ • ۲۹۳ • ۲۹۲ • ۲۹۱ • ۲۹۰
۳۰۰: ۳۰۹ • ۳۰۸ • ۳۰۷ • ۳۰۶ • ۳۰۵ • ۳۰۴ • ۳۰۳ • ۳۰۲ • ۳۰۱ • ۳۰۰
۳۱۰: ۳۱۹ • ۳۱۸ • ۳۱۷ • ۳۱۶ • ۳۱۵ • ۳۱۴ • ۳۱۳ • ۳۱۲ • ۳۱۱ • ۳۱۰
۳۲۰: ۳۲۹ • ۳۲۸ • ۳۲۷ • ۳۲۶ • ۳۲۵ • ۳۲۴ • ۳۲۳ • ۳۲۲ • ۳۲۱ • ۳۲۰
۳۳۰: ۳۳۹ • ۳۳۸ • ۳۳۷ • ۳۳۶ • ۳۳۵ • ۳۳۴ • ۳۳۳ • ۳۳۲ • ۳۳۱ • ۳۳۰
۳۴۰: ۳۴۹ • ۳۴۸ • ۳۴۷ • ۳۴۶ • ۳۴۵ • ۳۴۴ • ۳۴۳ • ۳۴۲ • ۳۴۱ • ۳۴۰
۳۵۰: ۳۵۹ • ۳۵۸ • ۳۵۷ • ۳۵۶ • ۳۵۵ • ۳۵۴ • ۳۵۳ • ۳۵۲ • ۳۵۱ • ۳۵۰
۳۶۰: ۳۶۹ • ۳۶۸ • ۳۶۷ • ۳۶۶ • ۳۶۵ • ۳۶۴ • ۳۶۳ • ۳۶۲ • ۳۶۱ • ۳۶۰
۳۷۰: ۳۷۹ • ۳۷۸ • ۳۷۷ • ۳۷۶ • ۳۷۵ • ۳۷۴ • ۳۷۳ • ۳۷۲ • ۳۷۱ • ۳۷۰
۳۸۰: ۳۸۹ • ۳۸۸ • ۳۸۷ • ۳۸۶ • ۳۸۵ • ۳۸۴ • ۳۸۳ • ۳۸۲ • ۳۸۱ • ۳۸۰
۳۹۰: ۳۹۹ • ۳۹۸ • ۳۹۷ • ۳۹۶ • ۳۹۵ • ۳۹۴ • ۳۹۳ • ۳۹۲ • ۳۹۱ • ۳۹۰
۴۰۰: ۴۰۹ • ۴۰۸ • ۴۰۷ • ۴۰۶ • ۴۰۵ • ۴۰۴ • ۴۰۳ • ۴۰۲ • ۴۰۱ • ۴۰۰
اگه می‌تونی منو بگیر (فیلم ۱۳۸۵)

| اگه میتونی منو بگیر | اگه میتونی منو بگیر |
| --- | --- |
کارگردان: شاهد احمدلو
تهیه‌کننده: حسن توکل نیا
نویسنده: محسن تنابنده حسن وارسته
بازیگران: حمید لولایی سحر زکریا سحر ولدبیگی نیلوفر خوش خلق محمود بهرامی علی صادقی اسدالله یکتا
موسیقی: ناصر چشم‌آذر
فیلم‌بردار: علی الهیاری
تدوین‌گر: کاوه ایمانی
تاریخ‌های انتشار: ۱۳۸۵
مدت زمان: ۸۰ دقیقه
کشور: ایران
زبان: فارسی
اگه میتونی منو بگیر فیلمی کمدی ساخته شاهد احمدلو بر اساس فیلمنامه ای از محسن تنابنده، حسن وارسته است. حمید لولایی در این فیلم ایفا کردن سه نقش را بر عهده داشته‌است. تهیه‌کنندگی این فیلم برعهده حسن توکل نیا است.
خلاصه داستان

بزرگ خاندان ولاقوز هنگام مرگ به پسر خود وصیت می‌کند زن بگیرد، ولی طبق سنت خانواده…
بازیگران

حمید لولایی
سحر زکریا
سحر ولدبیگی
نیلوفر خوش‌خلق
محمود بهرامی
علی صادقی
اسدالله یکتا
نوردی موکیله

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 موکیله هنگام تمرین با مون‌پلیه در سال ۲۰۱۷:  موکیله هنگام تمرین با مون‌پلیه در سال ۲۰۱۷
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  نوردی موکیله مولره
زادروز:  ۱ نوامبر ۱۹۹۷ ‏(۲۶ سال)
زادگاه:  مونتروی، فرانسه
قد:  ۱٫۸۷ متر (۶ فوت ۱ ۱⁄۲ اینچ)
پست:  مدافع
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  پاری سن-ژرمن
شمارهٔ پیراهن:  ۲۶
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۴–۲۰۱۳:  Paris FC
۲۰۱۳–۲۰۱۴:  Laval
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۴–۲۰۱۶ |  Laval B |  ۲۴ |  (۱) |
| ۲۰۱۴–۲۰۱۶ |  Laval |  ۳۴ |  (۲) |
| ۲۰۱۸–۲۰۱۶ |  مون‌پلیه |  ۵۰ |  (۰) |
| ۲۰۱۷ |  مون‌پلیه II |  ۱ |  (۰) |
| ۲۰۱۸-۲۰۲۲ |  لایپزیگ |  ۱۰۰ |  (۸) |
| ۲۰۲۲- |  پاری سن-ژرمن |  ۱ |  (۱) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۵ |  زیر ۱۸ سال فرانسه |  ۲ |  (۰) |
| ۲۰۱۶ |  زیر ۱۹ سال فرانسه |  ۱ |  (۰) |
| ۲۰۱۶–۲۰۱۷ |  زیر ۲۰ سال فرانسه |  ۶ |  (۰) |
| ۲۰۱۷–۲۰۱۹ |  زیر ۲۱ سال فرانسه |  ۶ |  (۰) |
| ۲۰۲۱- |  فرانسه |  ۱ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۹ اوت ۲۰۲۱.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۷ سپتامبر ۲۰۲۱:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۹ اوت ۲۰۲۱.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۷ سپتامبر ۲۰۲۱
نوردی موکیله مولره (فرانسوی: Nordi Mukiele Mulere‎؛ زادهٔ ۱ نوامبر ۱۹۹۷) بازیکن فوتبال اهل فرانسه است.
موکیله از والدینی با تبار کنگو در فرانسه به دنیا آمد. او یک بازیکن برای تیم‌های جوانان فرانسه است.
عملکرد باشگاهی > لاوال

موکیله فعالیت حرفه ای خود را در استاد لاوال آغاز کرد و در آنجا در تیم اول در سن ۱۷ سالگی قرار گرفت. او اولین بازی خود را در ۲۸ نوامبر ۲۰۱۴ در یک تساوی ۱–۱ در لیگ ۲ مقابل اوسر انجام داد. وی در حالی که برای لاوال بازی می‌کرد، جلب توجه کرد و سرانجام با هزینه ۱٫۳۵ میلیون یورویی به مون پلیه منتقل شد.
عملکرد باشگاهی > مون پلیه

موکیله در ژانویه سال ۲۰۱۷ به مون پلیه منتقل شد. او اولین بازی خود را برای این باشگاه در ۲۱ ژانویه ۲۰۱۷ با نتیجه ۲–۰ در لیگ ۱ مقابل متز انجام داد. در سال ۲۰۱۸، موکیله با باشگاه آلمانی لایپزیگ قرارداد امضا کرد.
عملکرد باشگاهی > لایپزیگ

موکیله در قراردادی که جمعاً ۱۶ میلیون یورو ارزش داشت، برای لایپزیگ قرارداد بست. مدت قرارداد وی پنج سال است. او اولین بازی خود را برای این باشگاه در تاریخ ۲۶ ژوئیه ۲۰۱۸ انجام داد، در مرحله انتخابی لیگ اروپا مقابل هکن که با نتیجه ۴–۰ به پایان رسید. اولین حضور او در بوندس لیگا در ۲ سپتامبر ۲۰۱۸ با تساوی ۱–۱ با دوسلدورف رقم خورد.
موکیله در بازی لایپزیگ(لایپزیش) - بروسیا دورتموند
ناگاتاچو

پارلمان ژاپن در ناگاتاچو
ناگاتاچو (به ژاپنی: 永田町 Nagata-chō) یکی از محله‌های توکیو پایتخت ژاپن است که در منطقهٔ چیودا واقع شده‌است.
دسترسی

متروی توکیو
خط مارونواوچی، ایستگاه کوکایگیجیدومائه M 14 و ایستگاه آکاساکامیستوکه
خط چیودا، ایستگاه کوکایگیجیدومائه
خط گینزا، ایستگاه آکاساکامیستوکه و ایستگاه تامه‌ایکه‌ساننواو
خط یوراکوچو، ایستگاه ناگاتاچو
خط هانزومون، ایستگاه ناگاتاچو
خط نامبوکو، ایستگاه ناگاتاچو و ایستگاه تامه‌ایکه‌ساننواو
سو سیتی (فیلم)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
کارگردان: لو دایموند فیلیپس
تهیه‌کننده: Brian Rix
نویسنده: L. Virginia Browne
بازیگران: لو دایموند فیلیپس سالی ریچاردسن بیل آلن تانتو کاردینال گری فارمر جان دای
موسیقی: Christopher Lindsay
فیلم‌بردار: James W. Wrenn
تدوین‌گر: Mark Fitzgerald
توزیع‌کننده: IRS Media
تاریخ‌های انتشار: ۱۹۹۴
مدت زمان: ۱۰۲ min.
کشور: ایالات متحده آمریکا
«سو سیتی» (انگلیسی: Sioux City (film)) فیلمی در ژانر مرموز به کارگردانی لو دایموند فیلیپس است که در سال ۱۹۹۴ منتشر شد. از بازیگران آن می‌توان به لو دایموند فیلیپس، سالی ریچاردسن، بیل آلن، گری فارمر، و جان دای اشاره کرد.
ناران علیا

| ناران علیا | ناران علیا |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۲۹°۶′۵″ شمالی ۵۷°۶′۳۷″ شرقی﻿ / ﻿۲۹٫۱۰۱۳۹°شمالی ۵۷٫۱۱۰۲۸°شرقی﻿ / 29.10139; 57.11028: مختصات: ۲۹°۶′۵″ شمالی ۵۷°۶′۳۷″ شرقی﻿ / ﻿۲۹٫۱۰۱۳۹°شمالی ۵۷٫۱۱۰۲۸°شرقی﻿ / 29.10139; 57.11028
کشور: ایران
استان: کرمان
شهرستان: جیرفت
بخش: بخش ساردوئیه
دهستان: ساردوئیه
جمعیت: ۲۳۶ نفر (سرشماری ۹۵)
ناران علیا، روستایی از توابع بخش ساردوئیه شهرستان جیرفت در استان کرمان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان ساردوئیه قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۱۴۸ نفر (۳۴خانوار) بوده‌است.
ایرنه (الهه)

| ایرنه | ایرنه |
| --- | --- |
الهه صلح: الهه صلح
 مجسمه ایرنه  با نوزاد، پلوتوس:  مجسمه ایرنه  با نوزاد، پلوتوس
والدین: زئوس و تمیس
همتای رومی: پاکس
ایرنه (زبان یونانی: Εἰρήνη)، (به انگلیسی: EIRENE)، معمولاً در زبان انگلیسی به عنوان صلح شناخته می‌شود، در اساطیر یونانی یکی از هورای و تجسم و مظهر صلح بود. او در هنر به شکل یک زن جوان زیبا که شاخ نعمت، عصای سلطنتی و یک مشعل یا تکوک را حمل می‌کند به تصویر کشیده می‌شد. او دختر زئوس و تمیس بود، و خواهر دایک و یونومیا محسوب می‌شد. معادل آن در اساطیر روم پاکس بود.
دیتر اشنایدر (بازیکن فوتبال)

| دیتر اشنایدر | دیتر اشنایدر |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۰ اکتبر ۱۹۴۹ لاوتر، زاکسن
ملیت: آلمان
دیتر اشنایدر (آلمانی: Dieter Schneider؛ زادهٔ ۲۰ اکتبر ۱۹۴۹) بازیکن فوتبال اهل آلمان بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال هانزا روستوک اشاره کرد.
سندرم آتروفی عصب بینایی بوش-بونسترا-شاف

Medical condition
| سندرم آتروفی عصب بینایی بوش-بونسترا-شاف | سندرم آتروفی عصب بینایی بوش-بونسترا-شاف |
| --- | --- |
نام‌های دیگر: BBSOAS
اتوزومال غالب: اتوزومال غالب
علت: جهش در ژن NR2F1
طبقه‌بندی و منابع بیرونی: طبقه‌بندی و منابع بیرونی
[ویرایش در ویکی‌داده]: [ویرایش در ویکی‌داده]
سندرم آتروفی عصب بینایی بوش-بونسترا-شاف (انگلیسی: Bosch-Boonstra-Schaaf optic atrophy syndrome) یک بیماری نادر ژنتیکی است که مشخصه آن، عقب‌افتادگی رشد و تکامل، ناتوانی ذهنی و کاهش حدت بینایی است.
نشانه‌های بیماری

تمامی بیماران دچار عقب‌افتادگی رشد و تکامل، ناتوانی ذهنی (بهره هوشی ۴۸ تا ۷۴) و کاهش حدت بینایی است. مشکلات بینایی شامل دیسک نوری کوچک، دیسک نوری محو، گود شدن دیسک نوری، انحراف چشم و نیستاگموس نهفته و پنهان است.
برحی علائم متغیر دیگر این بیماری عبارتند از:
در صورت و چهره:
گوش‌های برآمده و بیرون‌زده
اختلالات بخش حلزونی لالهٔ گوش
پُل بینی کوچک
پُل بینی بلند
بینی رو به بالا
پلک سوم (چین‌های اِپی‌کانتال)
شکاف‌های پلکی رو به بالا
در سیستم اسکلتی بدن
انگشتان باریک و نوک تیز
هیپوتونی
ژنتیک

این بیماری در اثر جهش در ژن NR2F1 ایجاد می‌شود که بر روی بازوی بلند کروموزوم ۵ واقع شده‌است. این ژن پروتئینی را کُدگذاری می‌کند که گیرندهٔ هسته‌ای و فاکتور رونویسی است.
درمان

در حال حاضر درمان قطعی برای این بیماری وجود ندارد و مدیریت بیماری بر روی درمان‌های علامتی و حمایتی استوار است.
همه‌گیرشناسی

این بیماری نادر است و تا سال ۲۰۱۹ میلادی، کمتر از ۵۰ مورد از آن گزارش شده بود.
تاریخچه

این بیماری ژنتیکی نخستین بار در سال ۲۰۱۴ شرح داده شد و نام خود را از سه پژوهشگر به نام‌های «دانیل خ.ام. بوش» (متخصص هلندی ژنتیک در مرکز پزشکی دانشگاه رادبود در نیمیخن هلند)، «اف. نینکه بونسترا» (متخصص هلندی ژنتیک در مؤسسهٔ مغز، شناخت و رفتار در دانشگاه رادبود در نیمیخن) و «کریستیان پاتریک شاف» (پژوهشگر آلمانی و رئیس مؤسسهٔ ژنتیک انسانی در دانشگاه هایدلبرگ آلمان) می‌گیرد که نقش مهمی در شناسایی و توصیف این بیماری نادر داشتند.
سو سو لوین

| سو سو لوین | سو سو لوین |
| --- | --- |
بانوی اول: بانوی اول
آغاز به کار ۳۰ مارس ۲۰۱۶: آغاز به کار ۳۰ مارس ۲۰۱۶
رئیس‌جمهور: تین چیاو
جانشین: Khin Khin Win
عضو مجلس نمایندگان میانمار: عضو مجلس نمایندگان میانمار
حوزه انتخاباتی: Thongwa Township
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۲۲ آوریل ۱۹۵۲ ‏(۷۲ سال) یانگون، برمه بریتانیا
حزب سیاسی: اتحادیه ملی برای دموکراسی
همسر(ان): تین چیاو
والدین: او لوین و تین تین ما لای
محل تحصیل: دانشگاه یانگون
سو سو لوین (انگلیسی: Su Su Lwin؛ ۲۲ آوریل ۱۹۵۲) یک سیاست‌مدار اهل میانمار است. او همسر تین چیاو رئیس جمهور منتخب میانمار در مارس ۲۰۱۶ و فرزند او لوین از مقامات سیاسی سابق میانمار است. سو سو لوین خود نماینده و رئیس کمیسیون روابط خارجی مجلس نمایندگان میانمار است.
نام سو هیون

نام سو هیون (کره‌ای: 남수현؛ زادهٔ ۲۷ ژانویهٔ ۲۰۰۵) ورزشکار تیراندازی با کمان اهل کره جنوبی است.
وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده است.