stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
میات

| میات | میات |
| --- | --- |
شهر: شهر
میاتموقعیت میات در نقشه: میاتموقعیت میات در نقشه
مختصات: ۳۲°۱۶′ شمالی ۷°۳۱′ غربی﻿ / ﻿۳۲٫۲۶۷°شمالی ۷٫۵۱۷°غربی﻿ / 32.267; -7.517: مختصات: ۳۲°۱۶′ شمالی ۷°۳۱′ غربی﻿ / ﻿۳۲٫۲۶۷°شمالی ۷٫۵۱۷°غربی﻿ / 32.267; -7.517
کشور:  مراکش
منطقه‌های مراکش: مراکش آسفی
Province: استان قلعه سراغنه
جمعیت (۲۰۰۴): جمعیت (۲۰۰۴)
 • کل: ۱۱۵۰۴
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
میات (به فرانسوی: Mayate) یک منطقهٔ مسکونی در مراکش است که در استان قلعه سراغنه واقع شده‌است. میات ۱۱٬۵۰۴ نفر جمعیت دارد.
ملک‌آباد (ساوه)

| ملک‌آباد (ساوه) | ملک‌آباد (ساوه) |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۴°۵۳′۲۱″ شمالی ۵۰°۱۸′۵۵″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۸۸۹۱۷°شمالی ۵۰٫۳۱۵۲۸°شرقی﻿ / 34.88917; 50.31528: مختصات: ۳۴°۵۳′۲۱″ شمالی ۵۰°۱۸′۵۵″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۸۸۹۱۷°شمالی ۵۰٫۳۱۵۲۸°شرقی﻿ / 34.88917; 50.31528
کشور: ایران
استان: مرکزی
شهرستان: ساوه
بخش: بخش مرکزی
دهستان: نورعلی بیک
جمعیت: ۳۶ نفر (سرشماری ۹۵)
ملک‌آباد (ساوه)، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان ساوه در استان مرکزی ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان نورعلی بیک قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۳۲ نفر (۶خانوار) بوده‌است.
موتور سراج

| موتور سراج | موتور سراج |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: سیستان و بلوچستان
شهرستان: تفتان
بخش: بخش نوک‌آباد
دهستان: گوهرکوه
جمعیت: کمتر از ۳ خانوار (سرشماری ۹۵)
موتور سراج، روستایی از توابع بخش نوک‌آباد شهرستان تفتان در استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان گوهرکوه قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۵۱ نفر (۱۰خانوار) بوده‌است.
موندو مدیا

با موندو تی‌وی اشتباه نشود.
| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع: خصوصی
صنعت: سرگرمی
بنا نهاده: ۱۹۸۸؛ ۳۶ سال پیش (۱۹۸۸-خطا: زمان نامعتبر}})
بنیانگذاران: جان اِوِرشید دیردر اومالی
دفتر مرکزی: سان فرانسیسکو
افراد کلیدی: جان اورشید (مدیر عامل اجرایی)  دیردر اومالی (توسعه کسب‌وکار)  کریستینا چاوز (مدیر ارشد بازاریابی) داگلاس اس کی (مدیر ارشد مالی)
محصولات: مجموعه اینترنتی نمایش تلویزیونی بازی ویدئویی فیلم تبلیغات تلویزیونی موزیک ویدئو برندینگ ترویج
مالک: جان اورشید
شرکت‌های وابسته: موندو موجو  موندو استودیوز 6 Point Harness
وبگاه: www.mondomedia.com
موندو مدیا (انگلیسی: Mondo Media) یک شرکت چند رسانه‌ای آمریکایی است که عمدتاً انیمیشن‌های آنلاین برای نوجوانان و جوانان تولید می‌کند. این شرکت در سال ۱۹۸۸ توسط جان اوورشید و دیردر اومالی در سانفرانسیسکو، کالیفرنیا تأسیس شد.
مهار سیل

سرریز ساخته شده بر روی رود هامبر (انتاریو) برای جلوگیری از وقوع سیل ویرانگر
مهار سیل (انگلیسی: Flood control) مجموعه روشهایی است که برای کاهش یا جلوگیری از اثرات مخرب سیل انجام می‌گیرد.
دلایل وقوع سیل

سیل در اثر عوامل مختلف مانند بارش شدید باران، ذوب سریع برف‌ها، وزش باد شدید بر روی یک گسترهٔ آبی، جزرومد شدید، سونامی یا شکست سد، خاکریز یا هر گونه مخزن آبگیر دیگر رخ می‌دهد. افزایش سطوح نفوذناپذیر توسط فعالیت‌های انسانی یا عوامل طبیعی مانند آتش‌سوزی‌های وسیع که سبب کاهش سطح پوشش گیاهی می‌شوند، موحب تشدید سیل می‌گردند. وقوع سیل به صورت متناوب سبب تشکیل دشت سیلابی در مجاورت رودخانه می‌شود.
در زمان بارش، بخشی از آب در برکه‌ها یا خاک جمع شده، بخشی توسط پوشش گیاهی جذب شده، مقداری از آن تبخیر شده و مابقی به صورت رواناب سطحی جاری می‌گردد. سیل زمانی رخ می‌دهد که برکه‌ها، دریاچه‌ها، بستر رودخانه‌ها، خاک و پوشش گیاهی توانایی جذب تمامی آب اضافی را نداشته باشند. این روند با فعالیت‌های انسانی مانند خشک کردن تالاب‌ها، یا روسازی سطوحی که در حالت طبیعی آب را جذب می‌کنند، شدت می‌گیرد. از آنجا که این حجم آب اضافی از ظرفیت طبیعی کانال رودخانه‌ها، برکه‌ها و مخازن ساخت بشر فراتر است، در خارج از آن‌ها جاری می‌گردد. سیلی که به‌طور سریع و بدون نشانه‌های اولیه ایجاد شود، سیل ناگهانی نامیده می‌شود. سیل ناگهانی معمولاً در اثر بارش شدید بر روی یک حوضهٔ آبی کوچک، یا سطحی که از بارش قبلی اشباع شده باشد، شکل می‌گیرد.
رابطهٔ بین سطوح نفوذ ناپذیر و رواناب سطحی
ویدئویی از یک سازوکار برای توقف درختان شکسته شدهٔ شناور در آب بر روی رود ایلای در کاردیف، ولز. با این روش درختان شناور پیش از رسیدن به پایین‌دست و سد کردن مسیر رودخانه متوقف شده و از آب خارج می‌شوند.
الگوریتم تصادفی

نحوهٔ عملکرد الگوریتم‌های تصادفی
در این مقاله شما با الگوریتم‌های تصادفی و انواع آن و تاریخچه الگوریتم‌های تصادفی آشنا می‌شوید و همچنین به بررسی و تحلیل الگوریتم‌های تصادفی می پردازیم .
در ضمن در انتها چند مثال از الگوریتم‌های تصادفی را بررسی می‌کنیم.
چکیده

به‌طور خلاصه، تحلیل احتمالی، استفاده از احتمال در تحلیل مسئله می‌باشد این موضوع معمولاً موقعی به کار می‌رود که بدترین حالت اجرای یک الگوریتم دارای احتمال ناچیزی باشد و می خواهیم کارایی برنامه را در حالت متوسط بدست بیاوریم و این موضوع را می‌توان با تحلیل احتمالی به راحتی بدست آورد.
الگوریتم تصادفی به الگوریتمی گفته می‌شود که رفتارش نه تنها به اندازهٔ ورودی بلکه همچنین با مقادیر تولید شده توسط یک مولد تصادفی تعیین می‌شود. بنابراین در این نوع الگوریتم فرض می‌کنیم ماشینی که در آن الگوریتم خود را پیاده‌سازی می‌کنیم باید قابلیت تولیدکننده یاعداد تصادفی را داشته باشد.
الگوریتم تصادفی

الگوریتمی است که در آن ماشین به تولید اعداد تصادفی دسترسی دارد و از آن در الگوریتم خود استفاده می‌کند. این الگوریتم نوعاً با هدف بالا بردن کارایی در حالت‌های معمول از یک ورودی دودویی کمکی برای رفتارهای خود استفاده می‌کند. کارایی الگوریتم با یک متغیر تصادفی که به بیت‌های تصادفی داده شده‌است بستگی دارد و تغییر می‌یابد که باعث مشود امید ریاضی خوبی را شامل شود. احتمال وقوع بدترین حالت بسیار کم است و می‌توان از آن صرفنظر کرد.
میزان واقعیت الگوریتم های تصادفی

همان طور که در شکل سمت چپ مشخص است با افزایش محور افقی و با احتمال نزدیک به ۱۰۰ درصد نتیجهٔ حاصل نزدیک به واقعیت می‌باشد.
(برای اطلاعات بیشتر از نحوهٔ بدست آوردن این صفحه می‌توانید به لینک آن مراجعه نمایید.)
مرتب‌سازی سریع یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌های تصادفی می‌باشد که 
وقوع بدترین حالت خیلی کم است و با تحلیل احتمالی این موضوع را نشان می‌دهیم
و همچنین نوع Randomize Quick Sort که یک الگوریتم تصادفی است فقط به ورودی
آرایه‌ای مربوط نمی‌باشد بلکه به یک عدد تصادفی تولید شده نیز مربوط است.
به عنوان مثال فرض کنید در آرایه‌ای که شامل اعداد صفر و یک می‌باشد به‌طوری که نصف آن‌ها صفر و نیمی دیگر یک هستند می خواهیم با عمل جستجو کردن از ابتدای آرایه اولین عنصر با مقدار بک را بیابیم. این مسئله در بدترین حالت باید (N/2) نیمی از خانه های آرایه را بررسی کنیم تا اولین یک را پیدا کنیم احتمال وقوع چنین حالتی بسیار کم است. از طرفی در حالت متوسط تعداد عمل جستجو برای این آرایه و پیدا کردن اولین یک کمتر از پیدا کردن اولین یک در حالت بدترین است.
موارد استفاده الگوریتمهای تصادفی

۱.	الگوریتم‌های تصادفی به ویژه در مواردی استفاده دارند که با یک دشمن یا مهاجم بد خواهی! مواجهیم که از روی عناد ورودی بدی را برای ما فراهم می‌کند(آنالیز رقابتی). به همین دلیل انتخاب تصادفی پایه رمزنگاری را تشکیل می‌دهد. این بدین معنی است که دشمن شما(!) نمی‌تواند با یک ورودی خاص بدترین حالت (Worst Case)شما را پدید بیاورد چون که به اعداد تصادفی تولید شده نیز مربوط می‌باشد.
۲.	از الگوریتم‌های تصادفی معمولاً برای بررسی پدیده‌هایی مورد استفاده قرار می‌گیرند که در آن‌ها تعداد زیاد باشد. برای مثال واپاشی هسته‌ای یک هسته پرتوزا را در نظر می‌گیریم. برای بررسی این پدیده که چه زمانی یک اتم از آن واپاشی می‌کند ناچار به استفاده از احتمال هستیم. یعنی بهتر است بگوییم احتمال واپاشی این اتم چه قدر است. حالا اگر تعداد اتم‌ها زیاد باشد، دیگر مسئله را از طریق تحلیلی نمی‌توان حل کرد. بلکه باید به روش‌های عددی روی آورد. در حقیقت الگوریتم‌های تصادفی، راهی برای حل عددی اینگونه مسائل هستند.
انواع الگوریتم‌های تصادفی

در مثال بالا الگوریتم تصادفی همیشه درست جواب می‌دهد تنها احتمال کوچکی وجود دارد که زمان زیادی برای رسیدن به پاسخ صرف کند. در بعضی مواقع ما از الگوریتم با اجازه دادن ایجاد احتمال کمی خطا انتظار سرعت بالاتر را داریم. الگوریتم‌های از نوع اول را لاس وگاس (Las Vegas algorithms) و نوع اخیر را مونت کارلو (Monte Carlo algorithms) می‌نامند. مشاهده می‌کنیم که هر الگوریتم لاس وگاس با گرفتن جوابی احتمالاً نادرست در زمانی مشخص و محدود شده به الگوریتم مونت کارلو تبدیل می‌شود.
از الگوریتم‌های تصادفی معمولاً برای بررسی پدیده‌هایی مورد استفاده قرار می‌گیرند که در آن‌ها تعداد زیاد باشد. برای مثال واپاشی هسته‌ای یک هسته پرتوزا را در نظر می‌گیریم. برای بررسی این پدیده که چه زمانی یک اتم از آن واپاشی می‌کند ناچار به استفاده از احتمال هستیم. یعنی بهتر است بگوییم احتمال واپاشی این اتم چه قدر است. حالا اگر تعداد اتم‌ها زیاد باشد، دیگر مسئله را از طریق تحلیلی نمی‌توان حل کرد. بلکه باید به روش‌های عددی روی آورد. در حقیقت الگوریتم‌های تصادفی، راهی برای حل عددی اینگونه مسائل هستند.
در آزمایشگاه لوس آلاموس در آمریکا دانشمندانی که بر روی پروژه سری منهتن کار می‌کردند، برای بررسی سیستم‌هایی که درآن‌ها تعداد ذرات بالااست، مجبور به ابداع روش یا الگوریتمی شدند که بعدها نام «مونت کارلو» بر آن قرار دادند. این الگوریتم برای نمونه‌گیری آماری از سیستم‌هایی با تعداد فضای فاز بالا به کار می‌رود. همچنین از این الگوریتم برای حل معادلات دیفرانسیل و انتگرال‌گیری معین استفاده می‌شود.
دو الگوریتم مشهور مونت کارلو عبارتند از:
الگوریتم متروپلیس
الگوریتم مونت کارلو جنبشی یا n-fold way.
این الگوریتم‌ها بیشتر بر این مبنا کار می‌کنند که:ابتدا یک پیکر بندی از سیستم مورد بررسی انتخاب می‌شود. سپس راه‌های موجود برای اینکه سیستم به آن‌ها گذار کند مشخص احتمال آن‌ها محاسبه می‌شود. آنگاه با تولید یک عدد تصادفی احتمالات موجود مورد سنجش قرار می‌گیرند، و سیستم به یکی از حالات ممکن گذار می‌کند. دوباره قسمت دیگری از سیستم انتخاب شده و مراحل قبلی تکرار می‌شود.
مثال: مسئله استخدام

فرض کنید شما به استخدام یک منشی در شرکت خود نیاز دارید و چون تلاش‌های گذشتهی شما بی نتیجه مانده است از یک آژانس کاریابی کمک می‌گیرید. این آژانس هر روز برای شما یک داوطلب استخدام می‌فرستد. شما با فرد متقاضی مصاحبه کرده و تصمیم می‌گیرید که او را استخدام کنید یا نه. شما هر بار برای مصاحبه با یک نفر باید مبلغ کمی به آژانس پرداخت کنید. شما می‌خواهید هر بار بهترین فرد ممکن را به عنوان منشی استخدام کنید و این کار با اخراج منشی قبلی و استخدام فرد جدید و پرداخت پول هم راه است. برای آن که همیشه بهترین فرد منشی استخدامی شما باشد بعد از مصاحبه با هر نفر اگر او از فرد قبلی بهتر بود او را استخدام می‌کنید. شما می‌خواهید هزینه این کار را قبل از شروع استخدام تخمین بزنید.
در زیر یک الگوریتم ساده که گویای این عملیات است ارائه شده‌است:
مصاحبه کردن برای استخدام قیمت کمی را در بر دارد که آن را با ci عنوان می‌کنیم ولی آگهی استخدام قیمت بالایی در بر دارد که با ch نشان می‌دهیم. اگر از بین n نفر m تایشان استخدام شوند هزینهٔ کل از O(nci + Onch) l است.
در بدترین حالت ما باید همهٔ داوطلبان را استخدام کنیم که هزینه از O(nch)l می‌شود.
برای آن که بتوانیم متوسط هزینه استخدام را تخمین بزنیم فرض می‌کنیم داوطلبان به صورت رندوم می‌آیند. این به این معناست که ما گویی قبل از ورود داوطلبان جایگاه هر کدام از نظر خوب تر بودن را به ترتیب می‌دانیم و هرروز به صورت رندوم از میان این n نفر یکی را انتخاب می‌کنیم.(می دانیم که این انتخاب ما به صورت رندوم یک انتخاب خوب است) برای محاسبهٔ هزینه میانگین با این توضیحات از ایدهٔ متغیر تصادفی استفاده می‌کنیم.
مثال: مسئله استخدام > تحلیل

X را یک متغیر تصادفی می‌گیریم که برابر است با تعداد دفعاتی که ما یک منشی استخدام می‌کنیم. می‌دانیم:
ولی محاسبهٔ این سیگما هنوز مشکل است. پس X را به n متغیر تصادفی دیگر تقسیم می‌کنیم.
و می‌دانیم:
طبق قوانین ریاضی می‌نویسیم:
میزان نزدیکی به واقعیت در مورد الگوریتم های تصادفی
موج پنجم (فیلم)

| موج پنجم | موج پنجم |
| --- | --- |
کارگردان: جی بلیکسون
تهیه‌کننده: گراهام کینگ توبی مگوایر لین هریس
نویسنده: سوزانا گرانت آکیوا گلدزمن جف پینکنر
بر پایه: رمان پنجمین موج اثر ریک یانسی
بازیگران: کلویی گریس مورتس نیک رابینسون مایکا مونرو ران لیوینگستون مگی سیف الکس رو ماریا بلو لیو شرایبر
موسیقی: هنری جکمن
فیلم‌بردار: انریکه چدیاک
تدوین‌گر: پال روبل
شرکت تولید: کلمبیا پیکچرز جی کی فیلمز لون استار فوندس
توزیع‌کننده: سونی پیکچرز ریلیزینگ
تاریخ‌های انتشار:  ۲۲ ژانویه ۲۰۱۶ (۲۰۱۶-۰۱-۲۲) (ایالات متحده)  
مدت زمان: ۱۱۲ دقیقه
کشور: آمریکا
زبان: انگلیسی 
هزینهٔ فیلم: ۳۸ میلیون دلار
فروش گیشه: ۱۰۹٬۹ میلیون دلار
موج پنجم (به انگلیسی: The 5th Wave) فیلمی آمریکایی در ژانر علمی–تخیلی به کارگردانی جی بلیکسون و نویسندگی سوزانا گرانت، آکیوا گلدزمن و جف پینکنر است که اقتباسی از رمانی به همین نام نوشتهٔ نویسنده آمریکایی ریک یانسی است. در این فیلم بازیگرانی همچون کلویی گریس مورتس، نیک رابینسون، مایکا مونرو، الکس رو، ران لیوینگستون، مگی سیف، ماریا بلو و لیو شرایبر ایفای نقش می‌کنند. موج پنجم به‌وسیلهٔ کلمبیا پیکچرز در ۲۲ ژانویه ۲۰۱۶ اکران شد.
داستان

در حالی که چهار حمله سنگین بیگانگان، زمین را به عصر حجر تبدیل کرده و جمعیت زیادی را از بین برده کیسی ۱۶ ساله در تلاش است تا برادرش را از حملات مرگبار بیگانگان در امان بدارد.
قشلاق خانه‌برق

| قشلاق خانه‌برق قشلاق خانه برق | قشلاق خانه‌برق قشلاق خانه برق |
| --- | --- |
village: village
کشور:  ایران
استان‌های ایران: استان آذربایجان شرقی
شهرستان‌های ایران: شهرستان بناب
بخش (تقسیمات کشوری): بخش مرکزی شهرستان بناب
تقسیمات کشوری در ایران: دهستان بناجوی غربی
جمعیت (2006): جمعیت (2006)
 • کل: ۸۴۱
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۴:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
قشلاق خانه‌برق یکی از روستاهای استان آذربایجان شرقی است که در دهستان بناجوی غربی بخش مرکزی شهرستان بناب واقع شده‌است.این روستا ۸۴۱ نفر جمعیت دارد.
دونگی رینگ

| دونگی رینگ | دونگی رینگ |
| --- | --- |
روستا: روستا
دونگی رینگموقعیت دونگی رینگ در نقشه: دونگی رینگموقعیت دونگی رینگ در نقشه
مختصات: ۴۳°۱۷′۲۷″ شمالی ۲۲°۱۸′۰۶″ شرقی﻿ / ﻿۴۳٫۲۹۰۸۳°شمالی ۲۲٫۳۰۱۶۷°شرقی﻿ / 43.29083; 22.30167: مختصات: ۴۳°۱۷′۲۷″ شمالی ۲۲°۱۸′۰۶″ شرقی﻿ / ﻿۴۳٫۲۹۰۸۳°شمالی ۲۲٫۳۰۱۶۷°شرقی﻿ / 43.29083; 22.30167
کشور:  صربستان
ناحیه: Šumadija
شهرداری: بلا پالانکا
جمعیت (۲۰۰۲): جمعیت (۲۰۰۲)
 • کل: ۱۳
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
دونگی رینگ (به صربی: Donji Rinj) یک منطقهٔ مسکونی در صربستان است که در بلا پالانکا واقع شده‌است. دونگی رینگ ۱۳ نفر جمعیت دارد.
موکوساتسو

موکوساتسو (انگلیسی: Mokusatsu) یک کلمه در زبان ژاپنی است که به معنی «نادیده گرفتن»، «هیچ توجهی نکردن» یا «با تحقیر ساکت رفتار کردن» است. این ترکیب از دو کانجی تشکیل شده‌است: 黙 (موکو «سکوت») و 殺 (ساتسو «قتل»). این یکی از اصطلاحاتی است که اغلب ذکر و استدلال می‌شود که مشکلاتی که ژاپنی‌ها در حوزه سیاست بین‌الملل با آن روبرو هستند ناشی از سوءتفاهم یا ترجمهٔ غلط زبان آنها است.
استفاده

«موکوساتسو» در پاسخ به تقاضای متفقین جنگ جهانی دوم در اعلان پوتسدام مبنی بر تسلیم بی‌قیدوشرط ژاپن در جنگ جهانی دوم مورد استفاده قرار گرفت. موکوساتسو به این معنا تلقی شد که ژاپن این شرایط را رد کرده‌است، موکوساتسو (سکوت) یک رد صریح در نظر گرفته شد و منجر به تصمیم رئیس‌جمهور هری ترومن برای انجام بمباران اتمی هیروشیما و ناگاساکی شد.
مهارکننده 5α-ردوکتاز

| مهارکننده 5α-ردوکتاز | مهارکننده 5α-ردوکتاز |
| --- | --- |
کلاس دارویی: کلاس دارویی
دوتاستراید، یکی از پرکاربردترین مهارکننده‌های ۵α-ردوکتاز.: دوتاستراید، یکی از پرکاربردترین مهارکننده‌های ۵α-ردوکتاز.
شناسه‌های دسته‌بندی: شناسه‌های دسته‌بندی
مشابه: مسدودکننده دی‌هیدروتستوسترون؛ مسدودکننده DHT
موارد مصرف: هایپرپلازی خوش‌خیم پروستات، ریزش موی آندروژنیک، مردمویی، هورمون درمانی در زنان ترنس
کد ای‌تی‌سی: G04CB
هدف زیستی: 5α-Reductase (1، 2، 3)
طبقه‌بندی شیمیایی: استروئیدها؛ آزاستروئیدها
در ویکی‌داده: در ویکی‌داده
مهارکننده‌های ۵α-ردوکتاز (5-ARIs)، همچنین با نام مسدودکننده‌های دی‌هیدروتستوسترون (DHT) نیز شناخته می‌شوند، دسته‌ای از داروها با اثرات آنتی‌آندروژنی هستند که عمدتاً در درمان بزرگی پروستات و ریزش موی سر استفاده می‌شوند. همچنین گاهی برای درمان رشد موهای زائد در زنان و به عنوان بخشی از هورمون درمانی برای زنان ترنس استفاده می‌شود.
این عوامل آنزیم 5α-ردوکتاز را که در دگرگونی‌های متابولیکی انواع استروئیدهای درون‌زاد نقش دارد، مهار می‌کنند. 5-ARIها بیشتر برای جلوگیری از تبدیل تستوسترون، هورمون جنسی اصلی آندروژنی، به آندروژن قوی‌تر دی‌هیدروتستوسترون (DHT)، در برخی اختلالات مرتبط با آندروژن شناخته شده‌اند.
| نام ژنریک | نام تجاری | ایزوفرم‌ها | طریقه مصرف | معرفی |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Alfatradiol | Ell-Cranell Alpha, Pantostin |  ? | خوراکی |  ? |
| دوتاستراید | Avodart | ۱, ۲, ۳ | خوراکی | ۲۰۰۱ |
| Epristeride | Aipuliete, Chuanliu | ۲, ۳ | خوراکی | ۲۰۰۰ |
| فیناستراید | Proscar, Propecia | ۲, ۳ | خوراکی | ۱۹۹۲ |
| عصاره نخل اره‌ای | Permixon |  ? | خوراکی |  ? |
مرتب‌سازی توافقی

الگوریتم‌های مرتب‌سازی که از وجود ترتیب خاصی در ورودی برای بهبود زمان اجرا استفاده می‌کنند جزو این دسته هستند. این ترتیب معمولاً به صورتی است که داده‌ها تقریباً مرتبند؛ پراکندگی کمی دارند یا به اندازهٔ مشخصی نابه‌جایی (به انگلیسی: Inversion) دارند. انگیزهٔ ایجاد این الگوریتم‌ها به این دلیل است که مرتب‌سازی‌های مقایسه‌ای محدود به پیچیدگی زماتی (O (n log n هستند. مرتب‌سازی توافقی معمولاً با تغییر و بهینه‌سازی مرتب‌سازی‌های دیگر انجام می‌شود.
مثال

مرتب‌سازی حبابی بهینه
این الگوریتم در حالت معمول از (O(n² مقایسه انجام می‌دهد؛ اما تعداد عملیات (به انگلیسی: swap) آن درست به اندازهٔ نابه‌جایی‌ها در آرایه است. برای مثال اگر بخواهیم آرایهٔ زیر را که نابه‌جایی آن شامل ۳ و ۶ بوده و به ترتیب با جای خود در آرایهٔ مرتب شده فاصله‌های ۷ و ۴ دارند مرتب کنیم؛ طبق کد زیر (به زبان پایتون) و خروجی آن، می‌توان گفت تنها ۱۱ عملیات انجام شده‌است.
6, 1, 2, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 3
#Bubble Sort
x = [6, 1, 2, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 3]
operations = 0
for i in range (len(x)):
    j = 0
    for j in range (len(x) - i - 1):
        if (x[j+1] <x[j]):
            operations = operations + 1
            x[j], x[j+1], j = x[j+1], x[j], j+1
print (x)
print ("operations:", operations)
و خروجی به صورت زیر خواهد بود:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
operations: 11
مرتب‌سازی درجی مستقیم
اگر داده‌های استفاده شده در مثال قبل را نیز در این مرتب‌سازی استفاده کنیم، نتیجه یکسان خواهد بود.
#Insertion Sort
x = [6, 1, 2, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 3]
operations = 0
for i in range (1, len(x)):
    temp = x[i]
    j = i - 1
    while (j>= 0 and temp <x[j]):
        operations = operations + 1
        x[j], x[j+1], j = x[j+1], x[j], j - 1
    x[j+1] = temp
print (x)
print ("operations:", operations)
خروجی:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
operations: 11
مرتب‌سازی‌های غیر توافقی

قابل توجه است که همهٔ الگوریتم‌های مرتب‌سازی را نمی‌توان با تغییرات کم به شکل توافقی درآورد. اکثر الگوریتم‌هایی که در بهترین و بدترین حالت در زمان مشخصی خروجی می‌دهند مانند مرتب‌سازی ادغامی و مرتب‌سازی هرمی، به ترتیب ورودی توجه ندارند و در عملیاتشان تأثیری ندارد. اگرچه می‌توان در قسمت ادغام در الگوریتم مرتب‌سازی ادغامی به گونه‌ای تغییر ایجاد کرد که توافقی عمل کند. تنها با اضافه کردن کد زیر در تابع ادغام در مرتب‌سازی ادغامی می‌توان آن را توافقی کرد که در آن دو آرایهٔ مرتب x و y ادغام می‌شوند:
if (x[last] <y [first]):
    x.append(y)
    return x
اوگنی ریلوف

اوگنی ریلوف در سال ۲۰۲۱ با مدال طلای المپیک توکیو
اوگنی ریلوف (روسی: Евгений Михайлович Рылов؛ زادهٔ ۲۳ سپتامبر ۱۹۹۶) یک شناگر اهل روسیه است.
از افتحارات وی میتوان به کسب مدال برنز ۲۰۰ کرال پشت در مسابقات جهانی ورزش‌های آبی ۲۰۱۵ اشاره کرد.
۴۹۲

۴۹۲ ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
۴۹۲ (خورشیدی)
۴۹۲ (میلادی)
۴۹۲ (قمری)
میلز ریور، کارولینای شمالی

| میلز ریور، کارولینای شمالی | میلز ریور، کارولینای شمالی |
| --- | --- |
شهرک: شهرک
Town Complex entrance: Town Complex entrance
Mills Riverموقعیت میلز ریور، کارولینای شمالی در نقشهنمایش نقشه کارولینای شمالیMills RiverMills River (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا: Mills Riverموقعیت میلز ریور، کارولینای شمالی در نقشهنمایش نقشه کارولینای شمالیMills RiverMills River (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا
مختصات: ۳۵°۲۳′۱۸″ شمالی ۸۲°۳۴′۰″ غربی﻿ / ﻿۳۵٫۳۸۸۳۳°شمالی ۸۲٫۵۶۶۶۷°غربی﻿ / 35.38833; -82.56667: مختصات: ۳۵°۲۳′۱۸″ شمالی ۸۲°۳۴′۰″ غربی﻿ / ﻿۳۵٫۳۸۸۳۳°شمالی ۸۲٫۵۶۶۶۷°غربی﻿ / 35.38833; -82.56667
کشور: United States
ایالت آمریکا: کارولینای شمالی
County: شهرستان هندرسون، کارولینای شمالی
ثبت‌شده: 2003
همنام: Mills River
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۲٫۴۹ مایل مربع (۵۸٫۲۴ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲۲٫۳۱ مایل مربع (۵۷٫۷۹ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۱۷ مایل مربع (۰٫۴۵ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۲۰۸۰ فوت (۶۳۰ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۴٬۶۷۹
 • برآورد (2019): ۷٬۴۰۶
 • تراکم: ۳۳۱٫۹۱/مایل مربع (۱۲۸٫۱۵/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
زیپ‌کدs: 28732, 28759
کد منطقه: 828
استاندارد پردازش اطلاعات فدرال: 37-43260
سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی feature ID: 1021475
وبگاه: www.millsriver.org
میلز ریور (به انگلیسی: Mills River) شهری در ایالت کارولینای شمالی کشور ایالات متحده آمریکا است که جمعیت آن در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۶٬۸۰۲ نفر بوده‌است.
جاستین اوین

| 0 | 1 |
| --- | --- |
Oien in 2015.: Oien in 2015.
مشخصات فردی: مشخصات فردی
نام کامل: Justin Oien
زاده: ۵ مهٔ ۱۹۹۵ ‏(۲۹ سال) اسکاندیدو، کالیفرنیا، ایالات متحده آمریکا
اطلاعات تیم: اطلاعات تیم
تیم فعلی: کاخا رورال-سگوروس رخا
نوع مسابقات: Road
نقش: Rider
تیم(های) حرفه‌ای: تیم(های) حرفه‌ای
۲۰۱۵–۲۰۱۶: الگو:Cycling data AHB
۲۰۱۷–: کاخا رورال-سگوروس رخا
 :  
جاستین اوین (انگلیسی: Justin Oien؛ زادهٔ ۵ مهٔ ۱۹۹۵) دوچرخه‌سوار اهل ایالات متحده آمریکا است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به کاخا رورال-سگوروس رخا اشاره کرد.
مومان بالا (کنارک)

۲۵°۳۶′۱۰″ شمالی ۶۰°۲۸′۴۷″ شرقی﻿ / ﻿۲۵٫۶۰۲۷۸°شمالی ۶۰٫۴۷۹۷۲°شرقی﻿ / 25.60278; 60.47972
| مومان بالا | مومان بالا |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۲۵°۳۶′ شمالی ۶۰°۲۸′ شرقی﻿ / ﻿۲۵٫۶۰۰°شمالی ۶۰٫۴۶۷°شرقی﻿ / 25.600; 60.467: مختصات: ۲۵°۳۶′ شمالی ۶۰°۲۸′ شرقی﻿ / ﻿۲۵٫۶۰۰°شمالی ۶۰٫۴۶۷°شرقی﻿ / 25.600; 60.467
کشور: ایران
استان: سیستان و بلوچستان
شهرستان: کنارک
بخش: مرکزی
دهستان: بانسنت
جمعیت: ۲۴۴ نفر (سرشماری ۹۵)
مومان بالا، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان کنارک در استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان بانسنت قرار دارد و براساس سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت آن برابر با ۲۴۴ نفر (۸۹ خانوار) بوده‌است.
مستور خوابیده

| اکلیپتا پرستراتا | اکلیپتا پرستراتا |
| --- | --- |
اکلیپتا پرستراتا، Eclipta prostrata: اکلیپتا پرستراتا، Eclipta prostrata
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: گیاهان
راسته:: میناسانان
تیره:: کاسنیان
گونه:: E. prostrata
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Eclipta prostrata : Eclipta prostrata 
اکلیپتا پرستراتا (نام علمی: Eclipta prostrata) نام یک گونه از زیرخانواده کاسنیان آستروئیده است.
مردکان

| مردکان | مردکان |
| --- | --- |
شهر: شهر
کشور:  جمهوری آذربایجان
شهر: باکو
جمعیت (۲۰۱۱): جمعیت (۲۰۱۱)
 • کل: ۲۳۰۰۰
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۴ (AZT)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۵ (AZT)
مردکان (به لاتین: Mərdəkan) یکی از شهرک‌های جمهوری آذربایجان است که از توابع شهر باکو است. جمعیت این شهر در سرشماری سال ۲۰۱۱ میلادی، ۲۳۰۰۰ نفر بود.
قلعه چهارگوش مردکان در این شهر قرار دارد.
مرداد ۱۳۹۲

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| تیر | تیر | مرداد | مرداد | مرداد |  شهریور  |  شهریور  |  |  |  |
| ش | ی | د | س | چ | پ | ج |  |  |  |
|  |  |  | ۱ | ۲ | ۳ | ۴ |  |  |  |
| ۵ | ۶ | ۷ | ۸ | ۹ | ۱۰ | ۱۱ |  |  |  |
| ۱۲ | ۱۳ | ۱۴ | ۱۵ | ۱۶ | ۱۷ | ۱۸ |  |  |  |
| ۱۹ | ۲۰ | ۲۱ | ۲۲ | ۲۳ | ۲۴ | ۲۵ |  |  |  |
| ۲۶ | ۲۷ | ۲۸ | ۲۹ | ۳۰ | ۳۱ |   |   |   |   |
| سال ۱۳۹۲ | سال ۱۳۹۲ | سال ۱۳۹۲ | سال ۱۳۹۲ | سال ۱۳۹۲ | سال ۱۳۹۲ | سال ۱۳۹۲ |  |  |  |
مرداد ۱۳۹۲، پنجمین ماه سال ۱۳۹۲ هجری خورشیدی است.
آغاز آن سه شنبه، ۱ مرداد ۱۳۹۲ برابر با ۲۳ ژوئیه ۲۰۱۳ میلادی است.