stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ابر عدسگون

ابر عدسگون (به انگلیسی: Lenticular clouds) ابری است به شکل عدس یا بادام، غالباً بسیار طویل و معمولاً با حدود کاملاً مشخص، گاهی لبه‌های آن قوس و قزحی است؛ این نوع ابر منشأ کوهستانی دارد، اما ممکن است در نواحی نیمه‌کوهستانی نیز دیده شود؛ این اصطلاح عمدتاً همراه با ابرهای پرسا کومه‌ای و فرازکومه‌ای و پوشن‌کومه‌ای می‌آید.
جان فیلیپ کالا

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زادروز:  ۶ اوت ۱۹۸۶ ‏(۳۸ سال)
زادگاه:  هامبورگ
قد:  1.82 m
پست:  مدافع
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  SC Victoria Hamburg
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
:  SC Concordia Hamburg
۰۰۰۰–۲۰۰۳:  باشگاه فوتبال هامبورگ
۲۰۰۳–۲۰۰۵:  باشگاه فوتبال سن پائولی
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۵–۲۰۱۸ |  باشگاه فوتبال سن پائولی |  ۹۳ |  (۵) |
| ۲۰۰۷–۲۰۲۰ |  باشگاه فوتبال سن پائولی |  ۱۶۴ |  (۴) |
| ۲۰۲۰– |  SC Victoria Hamburg |  ۳ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱ ژوئیه ۲۰۲۱. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱ ژوئیه ۲۰۲۱. 
جان فیلیپ کالا (انگلیسی: Jan-Philipp Kalla؛ زادهٔ ۶ اوت ۱۹۸۶) بازیکن فوتبال اهل آلمان است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال سن پائولی و باشگاه فوتبال هامبورگ اشاره کرد.
ایرانس

| ایرانس | ایرانس |
| --- | --- |
کمون: کمون
Ruins of the chateau of Clavières-Ayrens: Ruins of the chateau of Clavières-Ayrens
ایرانسنمایش نقشه فرانسهایرانسنمایش نقشه اوورنی-رون-آلپ: ایرانسنمایش نقشه فرانسهایرانسنمایش نقشه اوورنی-رون-آلپ
مختصات: ۴۴°۵۹′۰۸″شمالی ۲°۱۹′۴۰″شرقی﻿ / ﻿۴۴٫۹۸۵۶°شمالی ۲٫۳۲۷۸°شرقی﻿ / 44.9856; 2.3278: مختصات: ۴۴°۵۹′۰۸″شمالی ۲°۱۹′۴۰″شرقی﻿ / ﻿۴۴٫۹۸۵۶°شمالی ۲٫۳۲۷۸°شرقی﻿ / 44.9856; 2.3278
کشور: فرانسه
ناحیه: اوورنی-رون-آلپ
دپارتمان: کانتال
بخش: Aurillac
کانتون: Saint-Paul-des-Landes
کمون: CA Bassin d'Aurillac
حکومت: حکومت
 • شهردار(۲۰۱۴–۲۰۲۰) : Philippe Granier
مساحت۱: ۲۵٫۵ کیلومتر مربع (۹٫۸ مایل مربع)
جمعیت (ژانویه ۲۰۱۸)۲: ۶۴۱
 • تراکم: ۲۵/کیلومتر مربع (۶۵/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان اروپای مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
کد آماری/کد پستی: ۱۵۰۱۶ /۱۵۲۵۰
ارتفاع: ۵۱۷–۷۲۹ متر (۱٬۶۹۶–۲٬۳۹۲ 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
ایرانس (به فرانسوی: Ayrens) یک کمون در فرانسه است که در canton of Laroquebrou واقع شده‌است. ایرانس ۲۵٫۵ کیلومتر مربع مساحت دارد.
بریگدم

| بریگدم | بریگدم |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
مختصات: ۵۱°۳۰′۵۸″ شمالی ۳°۳۶′۱۹″ شرقی﻿ / ﻿۵۱٫۵۱۶۱۱°شمالی ۳٫۶۰۵۲۸°شرقی﻿ / 51.51611; 3.60528: مختصات: ۵۱°۳۰′۵۸″ شمالی ۳°۳۶′۱۹″ شرقی﻿ / ﻿۵۱٫۵۱۶۱۱°شمالی ۳٫۶۰۵۲۸°شرقی﻿ / 51.51611; 3.60528
کشور: هلند
استان: زیلاند
شهرستان: میدل‌بورخ
جمعیت (۲۰۰۷): ۵۸۰
بریگدم (به هلندی: Brigdamme) یک منطقهٔ مسکونی در هلند است که در Middelburg واقع شده‌است. بریگدم ۵۸۰ نفر جمعیت دارد.
۹۷۳ (خورشیدی)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
سده: : سده ۹ - سده ۱۰ - سده ۱۱
دهه::  ۹۴۰  ۹۵۰  ۹۶۰  ۹۷۰  ۹۸۰  ۹۹۰  ۱۰۰۰  
سال:: ۹۷۰ ۹۷۱ ۹۷۲ - ۹۷۳ - ۹۷۴ ۹۷۵ ۹۷۶
| 0 | 1 |
| --- | --- |
گاه‌شماری میلادی: ۱٬۵۹۴ – ۱٬۵۹۵
هجری قمری: ۱٬۰۰۲ – ۱٬۰۰۳
گاه‌شماری گرگوری: 1594   MDXCIV
از تاریخ پیدایش رم: ۲٬۳۴۷
گاه‌شماری ارمنی: ۹۰۳   ԹՎ
گاه‌شماری بهائی: −۲۵۰ – −۲۴۹
گاه‌شماری بربری: ۲٬۵۴۴
گاه‌شماری بودایی: ۲٬۱۳۸
گاه‌شماری برمه‌ای: ۹۵۶
گاه‌شماری رومی: ۷٬۱۰۲ – ۷٬۱۰۳
گاهشماری مازندرانی: ۱٬۱۰۵ – ۱٬۱۰۶
گاه‌شماری قبطی: ۱٬۳۱۰ – ۱٬۳۱۱
گاه‌شماری اتیوپیایی: ۱٬۵۸۶ – ۱٬۵۸۷
سال عبری:  ۵٬۳۵۴  –  ۵٬۳۵۵ 
گاه‌شماری هندی: 
 - ویکرم سموت: ۱٬۶۴۹ – ۱٬۶۵۰
 - ساکا سموت: ۱٬۵۱۶ – ۱٬۵۱۷
 - کالی یوگا: ۴٬۶۹۵ – ۴٬۶۹۶
گاه‌شماری هولوسین: ۱۱٬۵۹۴
گاه‌شماری کره‌ای: ۳٬۹۲۷
گاه‌شماری خورشیدی تایلندی: ۲٬۱۳۷
ن ب و: ن ب و
۹۷۳ نهصد و هفتاد و سومین سال هجری خورشیدی است.
اس‌وی‌ام رتبه‌بندی

در یادگیری ماشین، یک SVM رتبه‌بندی گونه‌ای از الگوریتم ماشین بردار پشتیبانی است که برای حل مسائل رتبه‌بندی خاص (از طریق یادگیری رتبه‌بندی) استفاده می‌شود. الگوریتم SVM رتبه بندی توسط Thorsten Joachims در سال 2002 منتشر شد.  هدف اصلی این الگوریتم بهبود عملکرد یک موتور جستجوی اینترنتی بود. با این حال، مشخص شد که رتبه بندی SVM همچنین می تواند برای حل مسائل دیگری مانند Rank SIFT استفاده شود.
توصیف

الگوریتم رتبه‌بندی SVM یک تابع بازیابی یادگیری است که از روش‌های رتبه‌بندی زوجی برای مرتب‌سازی تطبیقی نتایج بر اساس «مرتبط بودن» آنها برای یک پرس‌وجو خاص استفاده می‌کند. تابع رتبه بندی SVM از یک تابع نگاشت برای توصیف تطابق بین یک عبارت جستجو و ویژگی های هر یک از نتایج ممکن استفاده می کند. این تابع نگاشت هر جفت داده (مثلاً یک پرس و جوی جستجو و صفحه وب کلیک شده) را به یک فضای ویژگی تصویر می‌کند. این ویژگی‌ها با داده‌های کلیکی مربوطه ترکیب می‌شوند (که می‌تواند به عنوان یک واسط برای ارتباط یک صفحه برای یک جستجوی خاص عمل کند) و سپس می‌تواند به عنوان داده‌های آموزشی برای الگوریتم رتبه‌بندی SVM استفاده شود.
به طور کلی، رتبه بندی SVM شامل سه مرحله در دوره آموزش است:
یک نگاشت از شباهت‌های بین پرس‌و‌جوها و صفحات کلیک‌شده به در یک فضای ویژگی خاص تعریف می‌کند.
فاصله بین هر دو بردار به دست آمده در مرحله 1 را محاسبه می کند.
این یک مسئله بهینه سازی را تشکیل می دهد که شبیه به یک طبقه بندی استاندارد SVM است و این مشکل را با حل کننده SVM معمولی حل می کند.
زمینه > روش رتبه بندی

فرض کنید  \mathbb {C} مجموعه داده ای است که شامل  N عنصر  c_{i} است.  r یک روش رتبه بندی است که به  \mathbb {C} اعمال می شود. سپس  r در  \mathbb {C} را می توان به صورت یک ماتریس دودویی  N\times N نشان داد. اگر رتبه  c_{i} از رتبه  c_{j} بالاتر باشد، یعنی:
r\ c_{i}<r\ c_{j}
آنگاه درایه متناظر با آن را در ماتریس مقدار 1 و در غیر این صورت مقدار 0 قرار می‌دهیم.
زمینه > تای کندال

تای کندال همچنین به ضریب همبستگی رتبه تای کندال اشاره دارد، که معمولاً برای مقایسه دو روش رتبه‌بندی برای یک مجموعه داده استفاده می‌شود.
فرض کنید  r_{1} و  r_{2} دو روش رتبه بندی باشد که برای مجموعه داده های  \mathbb {C}  اعمال می شود، تای کندال بین  r_{1} و  r_{2} را می توان به صورت زیر نشان داد:
 \tau (r_{1},r_{2})={P-Q \over P+Q}=1-{2Q \over P+Q}
که در آن  P تعداد جفت های همخوان است و  Q تعداد جفت های ناسازگار (وارونگی) است. یک جفت  d_{i} و  d_{j} همخوان است اگر در هر دو روش  r_{a} و  r_{b} رتبه بندی  d_{i} و  d_{j} یکسان باشد. در غیر این صورت ناسازگار خواهند بود.
زمینه > کیفیت بازیابی اطلاعات

کیفیت بازیابی اطلاعات معمولاً با سه معیار زیر ارزیابی می شود:
صحت، درستی (Precision)
فراخوانی، حساسیت (Recall)
دقت متوسط (Average Precision)
برای یک پرس و جو خاص به یک پایگاه داده، فرض کنید  P_{relevant} مجموعه ای از عناصر اطلاعاتی مرتبط در پایگاه داده و  P_{retrieved} مجموعه ای از عناصر اطلاعاتی بازیابی شده باشد. سپس سه اندازه گیری فوق را می توان به صورت زیر نشان داد:
{\begin{array}{lcl}Precision={\left\vert P_{relevant}\cap P_{retrieved}\right\vert  \over \left\vert P_{retrieved}\right\vert };\\\\Recall={\left\vert P_{relevant}\cap P_{retrieved}\right\vert  \over \left\vert P_{relevant}\right\vert };\\\\AveragePrecision=\int _{0}^{1}{Prec(Recall)}dRecall,\\\end{array}}
که در آن  Prec(Recall) دقت فراخوانی است.
فرض کنید  r^{*} و  r_{f(q)} به ترتیب روش های رتبه بندی مورد انتظار و پیشنهادی یک پایگاه داده باشند، کران پایین میانگین دقت روش  r_{f(q)} را می‌توان به صورت زیر نشان داد.
AvgPrec(r_{f(q)})\geqq {1 \over R}\left[Q+{\binom {R+1}{2}}\right]^{-1}(\sum _{i=1}^{R}{\sqrt {i}})^{2}
که در آن  Q تعداد درایه های متفاوت در قسمت بالای قطر اصلی ماتریس های r^{*} و  r_{f(q)} و  R تعداد عناصر مرتبط در مجموعه داده است.
زمینه > طبقه بندی SVM

فرض کنید  ({\vec {x}}_{i},y_{i}) عنصر یک مجموعه داده آموزشی که در آن  {\vec {x}}_{i} بردار ویژگی و  y_{i} برچسب (که دسته  {\vec {x}}_{i} را مشخص می‌کند) است. یک طبقه بندی کننده SVM معمولی برای چنین مجموعه داده ای می تواند به عنوان راه حل مسئله بهینه سازی زیر تعریف شود.
{\begin{array}{lcl}\mathrm {minimize:\ } V({\vec {w}},{\vec {\xi }})={1 \over 2}{\vec {w}}\cdot {\vec {w}}+CF\sum {\xi _{i}^{\sigma }}\\s.t.\\{\begin{array}{lcl}\sigma \geqq 0;\\\forall y_{i}({\vec {w}}{\vec {x}}_{i}+b)\geqq 1-\xi _{i}^{\sigma };\end{array}}\\\mathrm {where,\ } \\{\begin{array}{lcl}b\mathrm {\ is\ a\ scalar;} \\\forall y_{i}\in \left\{-1,1\right\};\\\forall \xi _{i}\geqq 0;\\\end{array}}\end{array}}
حل مسئله بهینه سازی فوق را می توان به صورت ترکیبی خطی از بردارهای ویژگی  x_{i} نشان داد.
{\vec {w}}^{*}=\sum _{i}{\alpha _{i}y_{i}x_{i}}
که در آن  \alpha _{i} ضرایبی هستند که باید تعیین شوند.
الگوریتم رتبه بندی SVM > تابع زیان

فرض کنید  \tau _{P(f)} تای کندال بین روش رتبه بندی مورد انتظار  r^{*} و روش پیشنهادی  r_{f(q)} باشد، می توان ثابت کرد که به ماکسیمم کردن  \tau _{P(f)} به مینیمم کردن کران پایینِ میانگینِ دقت  r_{f(q)} کمک می‌کند.
تابع زیان مورد انتظار
منفی  \tau _{P(f)} را می توان به عنوان تابع زیان برای به حداقل رساندن کران پایین میانگین دقت  r_{f(q)} انتخاب کرد. L_{expected}=-\tau _{P(f)}=-\int \tau (r_{f(q)},r^{*})dPr(q,r^{*})
که در آن  Pr(q,r^{*}) توزیع آماری  r^{*} به پرس و جو خاص  q است.
تابع زیان تجربی
از آنجایی که تابع زیان مورد انتظار قابل پیاده سازی نیست، تابع زیان تجربی زیر در عمل برای داده های آموزشی انتخاب می شود.
L_{empirical}=-\tau _{S}(f)=-{1 \over n}\sum _{i=1}^{n}{\tau (r_{f(q_{i})},r_{i}^{*})}
الگوریتم رتبه بندی SVM > جمع آوری داده های آموزشی

n پرس و حوی iid روی یک پایگاه داده اعمال می شوند و هر پرس و جو با یک روش رتبه بندی مطابقت دارد. مجموعه داده های آموزشی  n عنصر دارد. هر عنصر حاوی یک پرس و جو و روش رتبه بندی مربوطه است.
الگوریتم رتبه بندی SVM > فضای ویژگی

یک نگاشت  \Phi (q,d)   مورد نیاز است که هر پرس و جو و عنصر پایگاه داده را به فضای ویژگی مورد نیاز متناظر کند. سپس هر نقطه در فضای ویژگی با روش رتبه بندی با رتبه خاصی برچسب گذاری می شود.
الگوریتم رتبه بندی SVM > مسئله بهینه سازی

نقاط تولید شده توسط داده های آموزشی در فضای ویژگی قرار دارند که حاوی اطلاعات رتبه (برچسب ها) نیز می باشد. از این نقاط برچسب زده شده می توان برای یافتن مرز (طبقه بندی) که ترتیب آنها را مشخص می کند استفاده کرد. در حالت خطی، چنین مرزی (طبقه‌بندی کننده) یک بردار است.
فرض کنید  c_{i} و  c_{j} دو عنصر در پایگاه داده هستند و می‌نویسیم  (c_{i},c_{j})\in r اگر رتبه از  c_{i} بالاتر از  c_{j} در روش رتبه بندی معین  r باشد. فرض کنید بردار  {\vec {w}} کاندیدای طبقه بندی کننده خطی در فضای ویژگی باشد. آنگاه مسئله رتبه بندی را می توان به مسئله طبقه بندی SVM زیر ترجمه کرد. توجه داشته باشید که یک روش رتبه بندی با یک پرس و جو مطابقت دارد.
{\begin{array}{lcl}\mathrm {minimize:\ } V({\vec {w}},{\vec {\xi }})={1 \over 2}{\vec {w}}\cdot {\vec {w}}+C_{onstant}\sum {\xi _{i,j,k}}\\s.t.\\{\begin{array}{lcl}\forall \xi _{i,j,k}\geqq 0\\\forall (c_{i},c_{j})\in r_{k}^{*}\\{\vec {w}}(\Phi (q_{1},c_{i})-\Phi (q_{1},c_{j}))\geqq 1-\xi _{i,j,1};\\...\\{\vec {w}}(\Phi (q_{n},c_{i})-\Phi (q_{n},c_{j}))\geqq 1-\xi _{i,j,n};\\\mathrm {where\ } \ k\in \left\{1,2,...n\right\},\ i,j\in \left\{1,2,...\right\}.\\\end{array}}\end{array}}
مسئله بهینه سازی فوق با مسئله طبقه بندی SVM کلاسیک یکسان است، به همین دلیل است که این الگوریتم Ranking-SVM نامیده می شود.
الگوریتم رتبه بندی SVM > تابع بازیابی

بردار بهینه  {\vec {w}}^{*} که توسط نمونه آموزشی به دست آمده است، چنین است:
{\vec {w}}^{*}=\sum {\alpha _{k,l}^{*}\Phi (q_{k},c_{i})}
بنابراین تابع بازیابی را می توان بر اساس چنین طبقه بندی بهینه ای تشکیل داد.
برای پرس و جوی جدید  q، تابع بازیابی ابتدا تمام عناصر پایگاه داده را به فضای ویژگی تصویر می‌کند. سپس این نقاط ویژگی را بر اساس مقادیر ضرب داخلی آنها با بردار بهینه مرتب می کند. و رتبه هر نقطه ویژگی، رتبه عنصر مربوطه پایگاه داده برای پرس و جوی  q است.
کاربرد رتبه بندی SVM

رتبه بندی SVM می تواند برای رتبه بندی صفحات بر اساس پرس و جو اعمال شود. الگوریتم را می توان با استفاده از داده های کلیکی آموزش داد که از سه بخش زیر تشکیل شده است:
پرس و جو.
رتبه بندی فعلی نتایج جستجو
نتایج جستجو توسط کاربر کلیک شده است
ترکیب 2 و 3 نمی تواند ترتیب داده های آموزشی کاملی را که برای اعمال الگوریتم کامل SVM لازم است را ارائه دهد. در عوض، بخشی از اطلاعات رتبه بندی داده های آموزشی را ارائه می دهد. بنابراین الگوریتم را می توان به صورت زیر کمی اصلاح کرد.
{\begin{array}{lcl}\mathrm {minimize:\ } V({\vec {w}},{\vec {\xi }})={1 \over 2}{\vec {w}}\cdot {\vec {w}}+C_{ontant}\sum {\xi _{i,j,k}}\\s.t.\\{\begin{array}{lcl}\forall \xi _{i,j,k}\geqq 0\\\forall (c_{i},c_{j})\in r_{k}^{'}\\{\vec {w}}(\Phi (q_{1},c_{i})-\Phi (q_{1},c_{j}))\geqq 1-\xi _{i,j,1};\\...\\{\vec {w}}(\Phi (q_{n},c_{i})-\Phi (q_{n},c_{j}))\geqq 1-\xi _{i,j,n};\\\mathrm {where\ } \ k\in \left\{1,2,...n\right\},\ i,j\in \left\{1,2,...\right\}.\\\end{array}}\end{array}}
روش  r' اطلاعات رتبه بندی کل مجموعه داده را ارائه نمی دهد، بلکه زیر مجموعه ای از روش رتبه بندی کامل است. بنابراین شرط مسئله بهینه سازی در مقایسه با Ranking-SVM اصلی راحت تر می شود.
نقاط برچسب گذاری شده در فضای ویژگی
نامزد W
یک نامزد w نیست
جانفرانکو د بوسیو

| جانفرانکو د بوسیو | جانفرانکو د بوسیو |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۶ سپتامبر ۱۹۲۴ ورونا، ایتالیا
درگذشت: ۲ مهٔ ۲۰۲۲ (۹۷ سال) میلان، ایتالیا
ملیت: ایتالیایی
تحصیلات: دانشگاه پادووا
پیشه: کارگردان فیلم
جانفرانکو د بوسیو (ایتالیایی: Gianfranco De Bosio؛ ۱۶ سپتامبر ۱۹۲۴ – ۲ مهٔ ۲۰۲۲) کارگردان فیلم اهل ایتالیا بود.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به موسی قانون‌گذار و در عشق، هر لذتی با رنج همراه است اشاره نمود.
علی وزیریان

| علی وزیریان | علی وزیریان |
| --- | --- |
علی وزیریان: علی وزیریان
زادهٔ: ۱۳۳۹ تهران،
ملیت:  ایران
تحصیلات: رشته نقاشی
محل تحصیل: دانشکده هنرهای زیبا دانشگاه تهران
پیشه: فیلمساز، نقاش و طراح گرافیک
جوایز: سیمرغ بلورین دیپلم افتخار فیلم اول برای فیلم خدا نزدیک است جایزه ویژه هیئت داوران جشنواره هیوستون آمریکا جایزه ویژه گلوبال زوم جشنواره سیاتل، واشینگتن جایزه بزرگ جشنواره فیلم‌های مذهبی ایتالیا] با عنوان روح ایمان جایزه ویژه هیئت داوران ترنتو با عنوان دون تونینو بلو جایزه جشنواره سینمای ارتدکس مسکو جایزه پروانه زرین از فستیوال فیلم کودک و نوجوان و جایزه فیل نقره‌ای از هند
علی وزیریان (زادهٔ ۱۳۳۹) در تهران کارگردان، نویسنده و نقاش اهل ایران است. وی فارغ‌التحصیل رشته نقاشی از دانشکده هنرهای زیبا دانشگاه تهران و دارای نشان درجه یک هنری معادل دکتری از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی ایران است.
فعالیت‌ها

وزیریان در سال ۱۳۸۲ با ساختن فیلم نیمه‌بلند باز باران در کانون پرورش فکری کودکان و نوجوانان فعالیت سینمایی اش را آغاز کرد و از آن پس فیلمسازی را به صورت جدی به فعالیت‌های هنری‌اش افزود و تاکنون علاوه برحضور به عنوان داور بین‌المللی، موفق به دریافت جوایز معتبر جهانی نیز شده‌است. فعالیت او در زمینه طراحی گرافیک نزدیک به چهار دهه می‌رسد. شرکت در نمایشگاه‌های گوناگون داخلی وخارجی، سابقهٔ تدریس در دانشکده‌های هنری دانشگاه تهران، الزهرا و شاهد؛ مدیریت هنری نشریات، فستیوال‌ها و نمایشگاه‌های تجسمی، انتشار اولین نشریه تخصصی در حوزه هنرهای تجسمی در ایران با عنوان «هنر معاصر» در سال ۱۳۷۲ و انتشار کتاب تجسمی «نگاره» در سال ۱۳۷۰ به مدیریت و سردبیری او بخشی از کارنامه هنری اوست. بنیانگذار نمایشگاه سالانه تایپوگرافی پوستر با عنوان «اسماء الحسنی» که هر ساله در ماه رمضان برگزارمی گردد و انتشار شش جلد کتاب مستقل از مجموعهٔ آثار او در حوزه گرافیک و به ویژه طراحی پوستر بین سال‌های ۱۳۶۴ تا ۱۳۸۹ بخش دیگری از کارنامهٔ او را شکل می‌دهد. طراحی لوگوی روزنامه ی "جام جم" ، نشانه ی بی ینال نقاشی ایران ، نشانه ی فرهنگسرای نیاوران و همچنین نشانه فستیوال بین‌المللی فیلم کودک و نوجوان اصفهان و طراحی پروانه زرین این جشنواره از جمله آثار ماندگار او در زمینه ی طراحی گرافیک و دیزاین است.
وزیریان جزء طراحان برگزیدهٔ بین‌المللی Ideas on Design در سال ۲۰۱۰ ملبورن و تنها سخنران ایرانی مدعو در بیستمین سالگرد این رویداد هنری جهانی توسط بنیاد بین‌المللی دیزاین در استرالیا بوده‌است.
جوایز

جایزه ویژه هیئت داوران جشنواره فیلم هیوستون آمریکا ۲۰۰۵
جایزه ویژه گلوبال زوم جشنواره فیلم سیاتل، واشینگتن آمریکا ۲۰۰۷
جایزه فیل نقره‌ای از جشنواره فیلم‌های کودک و نوجوان هند ۲۰۰۵
جایزه بزرگ جشنواره فیلم‌های مذهبی ایتالیا با عنوان روح ایمان ۲۰۰۸
جایزه ویژه هیئت داوران ترنتو با عنوان دون تونینو بلو در سال ۲۰۰۷ میلادی برای فیلم خدا نزدیک است
جایزه ویژه هیئت داوران ترنتو با عنوان دون تونینو بلو در سال ۲۰۰۸ میلادی برای فیلم یک وجب از آسمان
جایزه جشنواره سینمای ارتدکس مسکو با عنوان میتینگ ۲۰۰۸
جایزه پروانه زرین از هجدهمین جشنواره بین‌المللی فیلم کودک و نوجوان در اصفهان، سال ۱۳۸۲ برای فیلم باز باران
دیپلم افتخار بخش فیلم‌های اول بیست و پنجمین دوره جشنواره فیلم فجر برای فیلم خدا نزدیک است ۱۳۸۵
جایزه پروانه زرین از فستیوال بین‌المللی فیلم کودک و نوجوان در همدان، سال ۱۳۸۸ برای فیلم یک وجب از آسمان
داوری در جشنواره‌ها

وزیریان در بسیاری رویدادهای هنری و همچنین سینمایی به عنوان داور حضور داشته‌است که می‌توان به حضور او به عنوان یکی از داوران بخش بین‌الملل در جشنواره فیلم‌های مذهبی ایتالیا در سال ۲۰۰۹، شانزدهمین جشنواره جهانی فیلم‌های کودک و نوجوان هند فیل طلایی بایگانی‌شده  در ۲۱ مه ۲۰۱۴ توسط Wayback Machine، جشنواره سیما در سال ۱۳۸۲، همچنین داوری در دوره‌های چهاردهم، بیست و پنجم و سی و یکمین و سی و چهارمین دوره جشنواره فیلم فجر و جشنواره بین‌المللی فیلم کودک CMS در لاکنو هند در سال ۲۰۱۰ میلادی و چهارمین جشنواره بین‌المللی فیلم شهر در سال ۱۳۹۰ اشاره کرد.
فیلم‌شناسی

(۱۳۸۲) باز باران، کارگردان
(۱۳۸۵) خدا نزدیک است، نویسنده و کارگردان
(۱۳۸۷) یک وجب از آسمان، نویسنده و کارگردان
(۱۳۹۰) یک سطر واقعیت، نویسنده و کارگردان
کتاب‌ها

مجموعه آثار گرافیک | انتشارات برگ. ۱۳۶۸
گزیده آثار گرافیک | انتشارات ایثارگران. ۱۳۷۸
پوسترها | انتشارات سروش. ۱۳۸۱
منتخب آثار گرافیگ و دیجیتال آرت | نشر نظر. ۱۳۸۶
مجموعه آثار گرافیک | انتشارات یساولی. ۱۳۸۶
گرافیک مذهبی (گزیده‌ای از آثار دیجیتال، نقاشی‌ها و طراحی گرافیک) | انتشارات سوره مهر. ۱۳۸۹
یک وجب از آسمان. فیلم‌نامه | انتشارات سوره مهر. ۱۳۸۹
کتاب خون خدا . تصویرهای گرافیکی با موضوع فرازهایی از زیارت عاشورا | دفتر نشر فرهنگ اسلامی ۱۳۹۸
اوا پفاف

| 0 | 1 |
| --- | --- |
کشور (ورزشی):  آلمان
زادهٔ: ۱۰ فوریهٔ ۱۹۶۱ ‏(۶۳ سال) کونیگ‌اشتاین ایم تاونوس, West Germany
آغاز حرفه: 1980
بازنشستگی: 1993
شیوه(های) بازی: Right-handed
جایزه(های) نقدی: $767,709
تک‌نفره: تک‌نفره
نتیجه‌ها: 186– 216
عنوان‌ها: 0
بالاترین رتبه: 17 (21 November 1983)
نتایج تک‌نفرهٔ گرند اسلم: نتایج تک‌نفرهٔ گرند اسلم
آزاد استرالیا: QF (1982)
آزاد فرانسه: 3R (1981, 1984)
ویمبلدون: 4R (1983)
آزاد آمریکا: 2R (1986)
دونفره: دونفره
نتیجه‌ها: 278–194
عنوان‌ها: 7
بالاترین رتبه: 16 (4 July 1988)
اوا پفاف (آلمانی: Eva Pfaff؛ زاده ۱۰ فوریهٔ ۱۹۶۱) یک تنیس‌باز اهل آلمان است.
کیل بوکسون

| کیل بوکسون | کیل بوکسون |
| --- | --- |
پوستر تبلیغاتی: پوستر تبلیغاتی
هانگول: 길복순
لاتین‌نویسی اصلاح‌شده: Gilbogsun
مک‌کیون–ریشاور: Kilboksun
 :  
کارگردان: بیون سونگ هیون
تهیه‌کننده: یی جین هی
فیلمنامه‌نویس: بیون سونگ هیون
بازیگران: جیون دو-یون سول کیونگ-گو کیم شی آ لی جه-ووک ایسوم کو کیو-هوان لی یون
موسیقی: لی جین هی کیم هونگ جیپ
فیلم‌بردار: چو هیونگ ره
تدوین‌گر: کیم سانگ بوم
شرکت تولید: See At Film
توزیع‌کننده: نتفلیکس
تاریخ‌های انتشار:  ۱۸ فوریه ۲۰۲۳ (۲۰۲۳-02-۱۸) (آلمان)  ۳۱ مارس ۲۰۲۳ (۲۰۲۳-0۳-۳۱) (کره جنوبی)  
مدت زمان: ۱۳۷ دقیقه
کشور: کره جنوبی
زبان: کره‌ای 
کیل بوکسون (کره‌ای: 길복순؛ انگلیسی: Kill Boksoon) فیلم جنایی محصول ۲۰۲۳ کره جنوبی به نویسندگی و کارگردانی بیون سونگ هیون و با بازی جیون دو-یون، سول کیونگ-گو، کیم شی آ، ایسوم و کو کیو-هوان است. این فیلم در ۳۱ مارس ۲۰۲۳ در نتفلیکس منتشر شد.
ایثار (جغتای)

| ایثار | ایثار |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: خراسان رضوی
شهرستان: جغتای
بخش: مرکزی
دهستان: جغتای
جمعیت: ۸۸ نفر (سرشماری ۹۵)
ایثار یا چاه عمیق شماره دو زورزمند روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان جغتای در استان خراسان رضوی ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان جغتای قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۹۰، جمعیت آن ۱۰۳ نفر (۲۴ خانوار) بوده‌است.
آوتیس زنیان

| آوتیس زنیان | آوتیس زنیان |
| --- | --- |
آوتیس زنیان: آوتیس زنیان
زادهٔ: ۲۵ دسامبر ۱۹۳۵ بیروت
درگذشت: ۱۷ فوریهٔ ۲۰۲۱ (۸۵ سال) مسکو
پیشه: فیلم‌بردار
سال‌های فعالیت: -
آوتیس نازاری زنیان (ارمنی: Ավետիս Նազարի Զենյան؛ ۲۵ دسامبر ۱۹۳۵ – ۱۷ فوریهٔ ۲۰۲۱) فیلم‌بردار ارمنی‌تبار بود.
زندگی‌نامه

وی در ۲۵ دسامبر ۱۹۳۵ در بیروت، لبنان بزرگ به دنیا آمد و در سال ۱۹۴۶ به ارمنستان نقل مکان نمود. زنیان و در سال ۱۹۶۰ از مؤسسه سینمایی گراسیموف فارغ‌التحصیل شد. وی در آرمن‌فیلم و موس‌فیلم فعالیت نمود.  وی در ۱۷ فوریه ۲۰۲۱ در سن ۸۵ سالگی در مسکو درگذشت.
گزیده فیلمشناسی

از فیلم‌ها و مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به جنگ و صلح (مجموعه‌فیلم) و رفقای بانشاط آثار زیر اشاره کرد:
اوا پاسکوی

| اوا پاسکوی | اوا پاسکوی |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۴ نوامبر ۱۹۴۸ درسدن
ملیت: آلمان
اوا پاسکوی (آلمانی: Eva Paskuy؛ زادهٔ ۱۴ نوامبر ۱۹۴۸) بازیکن هندبال اهل آلمان بود.
بریگان، نیو ساوت ولز

بریگان (به انگلیسی: Berrigan) یک شهرک در استرالیا است که در Berrigan Shire واقع شده‌است.
اگلی‌پریستون

| 0 | 1 |
| --- | --- |
داده‌های بالینی: داده‌های بالینی
نام‌های تجاری: Alizine
نام‌های دیگر: RU-46534; RU-534; 11β-[4-(Dimethylamino)phenyl]-17β-hydroxy-17α-[(Z)-propenyl]estra-4,9-dien-3-one
گروه دارویی: آنتی پروژستین; Antiglucocorticoid
کد ATC: G03XB90 
شناسه‌ها: شناسه‌ها
 نام آیوپاک (8S,11R,13S,14S,17R)-11-[4-(dimethylamino)phenyl]-17-hydroxy-13-methyl-17-[(Z)-prop-1-enyl]-1,2,6,7,8,11,12,14,15,16-decahydrocyclopenta[a]phenanthren-3-one :  نام آیوپاک (8S,11R,13S,14S,17R)-11-[4-(dimethylamino)phenyl]-17-hydroxy-13-methyl-17-[(Z)-prop-1-enyl]-1,2,6,7,8,11,12,14,15,16-decahydrocyclopenta[a]phenanthren-3-one 
شمارهٔ سی‌ای‌اس: 124478-60-0
پاب‌کم CID: 14153279
کم‌اسپایدر: 16736563
UNII: 0UT4JLE1CM
KEGG: D07096
ChEMBL: ChEMBL2103998
CompTox Dashboard (EPA): DTXSID001016632 
ECHA InfoCard: 100.211.372 
داده‌های فیزیکی و شیمیایی: داده‌های فیزیکی و شیمیایی
فرمول شیمیایی: C29H37NO2
جرم مولی: 431.62 g/mol g·mol−1
مدل سه بعدی (جی‌مول): Interactive image
 SMILES C/C=C\[C@@]1(CC[C@@H]2[C@@]1(C[C@@H](C3=C4CCC(=O)C=C4CC[C@@H]23)C5=CC=C(C=C5)N(C)C)C)O :  SMILES C/C=C\[C@@]1(CC[C@@H]2[C@@]1(C[C@@H](C3=C4CCC(=O)C=C4CC[C@@H]23)C5=CC=C(C=C5)N(C)C)C)O 
 InChI InChI=1S/C29H37NO2/c1-5-15-29(32)16-14-26-24-12-8-20-17-22(31)11-13-23(20)27(24)25(18-28(26,29)2)19-6-9-21(10-7-19)30(3)4/h5-7,9-10,15,17,24-26,32H,8,11-14,16,18H2,1-4H3/b15-5-/t24-,25+,26-,28-,29-/m0/s1 Key:RTCKAOKDXNYXEH-FWSJOHTJSA-N :  InChI InChI=1S/C29H37NO2/c1-5-15-29(32)16-14-26-24-12-8-20-17-22(31)11-13-23(20)27(24)25(18-28(26,29)2)19-6-9-21(10-7-19)30(3)4/h5-7,9-10,15,17,24-26,32H,8,11-14,16,18H2,1-4H3/b15-5-/t24-,25+,26-,28-,29-/m0/s1 Key:RTCKAOKDXNYXEH-FWSJOHTJSA-N 
اگلی‌پریستون (به انگلیسی: Aglepristone) با فرمول شیمیایی C۲۹H۳۷NO۲ یک ترکیب شیمیایی با شناسه پاب‌کم ۱۴۱۵۳۲۷۹ است. که جرم مولی آن ۴۳۱٫۶۰۹۵۸ گرم بر مول می‌باشد.
عمرجا (حمام‌اوزو)

| عمرجا (حمام‌اوزو) | عمرجا (حمام‌اوزو) |
| --- | --- |
روستا: روستا
کشور:  ترکیه
استان: استان آماسیه
شهر: حمام‌اوزو
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۲ (زمان اروپای شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۳ (ساعت تابستانی اروپای شرقی)
عمرجا (به ترکی استانبولی: Omarca) یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در حمام‌اوزو واقع شده‌است.
کیل شرقی

منطقه مسکونی در England
| کیل شرقی | کیل شرقی |
| --- | --- |
 Church of St Helen, East Keal:  Church of St Helen, East Keal
کیل شرقیکیل شرقی نمایش داده شده در  لینکلن‌شر: کیل شرقیکیل شرقی نمایش داده شده در  لینکلن‌شر
جمعیت: ۳۶۶ (سرشماری ۲۰۱۱ بریتانیا)
مرجع شبکه OS: TF376636 
• لندن: ۱۱۵ مایل (۱۸۵ کیلومتر) S
محله مدنی: East Keal
منطقه: لیندسی شرقی
Shire county: لینکلن‌شر
ناحیه: میدلند شرقی
کشور: England
کشور مستقل: بریتانیا
پست شهر: اسپیلسبی
کدپستی منطقه: PE23
پلیس: Lincolnshire
آتشنشانی: Lincolnshire
آمبولانس: East Midlands
 :  
مجلس انگلستان: Louth and Horncastle
 فهرست مکان‌‌ها بریتانیا انگلستان Lincolnshire ۵۳°۰۹′۰۸″شمالی ۰°۰۳′۲۷″شرقی﻿ / ﻿۵۳٫۱۵۲۱۶۰°شمالی ۰٫۰۵۷۵۲۸°شرقی﻿ / 53.152160; 0.057528:  فهرست مکان‌‌ها بریتانیا انگلستان Lincolnshire ۵۳°۰۹′۰۸″شمالی ۰°۰۳′۲۷″شرقی﻿ / ﻿۵۳٫۱۵۲۱۶۰°شمالی ۰٫۰۵۷۵۲۸°شرقی﻿ / 53.152160; 0.057528
کیل شرقی (به انگلیسی: East Keal) یک روستا و محله مدنی در بریتانیا است که در لیندسی شرقی واقع شده‌است. کیل شرقی ۳۶۶ نفر جمعیت دارد.
تیتراسیون پتانسیل سنجی

اندازه‌گیری، مشتق اول و دوم در یک تیتراسیون پتانسیومتری.
تیتراسیون پتانسیل سنجی به تیتراسیون‌هایی که با دستگاه پتانسیومتر انجام می‌گیرد گفته می‌شود. در تیتراسیون‌های پتانسیومتری تغییرات پتانسیل الکترود شناساگر نسبت به الکترود مرجع، به ازای افزایش حجم‌های معینی از تیتر کننده، سنجیده می‌شود. الکترود مرجع در تمام تیتراسیون‌ها معمولاً یکی از الکترودهای مرجع آزمایشگاهی مانند الکترود کالومل اشباع یا نقره – نقره کلرید اشباع است. اما نوع الکترود شناساگر بستگی به نوع تیتراسیون دارد. برای مثال در تیتراسیون‌های اسید – باز معمولاً از الکترود شیشه، در تیتراسیون‌های اکسایش – کاهش از الکترود پلاتین، در تیتراسیون‌های کمپلکسومتری از الکترود جیوه و در تیتراسیون‌های رسوبی از الکترود نقره استفاده می‌شود.
پتانسیل سنجی

پتانسیل سنجی یک روش الکتروشیمیایی است که در آن مقدار ماده در محلول به طریق اندازه‌گیری مستقیم یا غیرمستقیم نیروی محرکه الکتریکی (emf) بین دو الکترود قرار داده شده در محلول اندازه‌گیری می‌شود. نیروی محرکه الکتریکی (emf) بین الکترود شناساگر و مرجع، پتانسیل یا اخلاف پتانسیل نامیده می‌شود.