stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
بن نلسون

| بن نلسون | بن نلسون |
| --- | --- |
Senior Senator   از نبراسکا: Senior Senator   از نبراسکا
دوره مسئولیت ۳ ژانویه ۲۰۰۱ – ۳ ژانویه ۲۰۱۳: دوره مسئولیت ۳ ژانویه ۲۰۰۱ – ۳ ژانویه ۲۰۱۳
پس از: باب کری
پیش از: دب فیشر
۳۷ام فرماندار نبراسکا: ۳۷ام فرماندار نبراسکا
دوره مسئولیت ۹ ژانویه ۱۹۹۱ – ۷ ژانویه ۱۹۹۹: دوره مسئولیت ۹ ژانویه ۱۹۹۱ – ۷ ژانویه ۱۹۹۹
معاون: Maxine B. Moul (۱۹۹۱–۱۹۹۳) Kim M. Robak (۱۹۹۳–۱۹۹۹)
پس از: Kay A. Orr
پیش از: مایک جوهانس
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: بن نلسون ۱۷ مهٔ ۱۹۴۱ ‏(۸۳ سال) مک‌کوک، نبراسکا
حزب سیاسی: حزب دموکرات ایالات متحده آمریکا
همسر(ان): Diane Nelson
اقامتگاه: اوماها
محل تحصیل: دانشگاه نبراسکا در لینکلن (B.A., M.A., J.D.)
پیشه: Attorney, insurance executive
بن نلسون (به انگلیسی: Earl Benjamin "Ben" Nelson) سناتور سابق عضو حزب دموکرات ایالات متحده آمریکا بود. وی در سال ۲۰۰۱ تا ۲۰۱۳ میلادی سناتور ایالت نبراسکا در سنای ایالات متحده آمریکا بود.
ماشینگ

| 0 | 1 |
| --- | --- |
اعضای تماشاگر در یک کنسرت ماشینگ در جلو صحنه.: اعضای تماشاگر در یک کنسرت ماشینگ در جلو صحنه.
سبک: رقص هاردکور پانک
ابداع کننده: هواداران هاردکور پانک، متال سکا پانک راک و پانک راک
سال: از اوایل 1980–زمان حاضر
محل خاستگاه: اورنج کانتی و لس آنجلس، کالیفرنیا
موضوعات مرتبط: Skank (dance) Pogo (dance)
ماشینگ (به انگلیسی: Moshing) که در اوایل با نام (به انگلیسی: slamdancing) شناخته میشد، سبکی از رقص است که شرکت کنندگان در آن، حین رقص خود را به شدت به یکدیگر میکوبند. ماشینگ اغلب در ژانرهای موسیقی های پرخاشگرانه مثل هاردکور پانک و سبکهای متعددی از موسیقی متال انجام میشود. ماشینگ در درجه اول در همراهی با موسیقی زنده میباشد، اگر چه می‌تواند با موسیقی ضبط شده نیز انجام شود.
محوطه الحضر خلیلوند

| محوطه الحضر خلیلوند | محوطه الحضر خلیلوند |
| --- | --- |
نام: محوطه الحضر خلیلوند
کشور: ایران
استان: استان آذربایجان شرقی
شهرستان: شهرستان بناب
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: محوطه
دیرینگی: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
دورهٔ ساخت اثر: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۹۷۰۹
تاریخ ثبت ملی: ۲۷ مرداد ۱۳۸۲
محوطه الحضر خلیلوند مربوط به دوران‌های تاریخی پس از اسلام است و در شهرستان بناب، بخش مرکزی، روستای خلیلوند واقع شده و این اثر در تاریخ ۲۷ مرداد ۱۳۸۲ با شمارهٔ ثبت ۹۷۰۹ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
سیارک ۱۷۵۷۲۶

سیارک ۱۷۵۷۲۶ (به انگلیسی: 175726 Borda، نامگذاری:1997QJ1) صد و هفتاد و پنج هزار و هفتصد و بیست و ششمین سیارک کشف شده‌است که در ۲۹ اوت ۱۹۹۷ کشف شد.
متالورژی مکانیکی

متالورژی مکانیکی بخشی از متالورژی فیزیکی است که اساساً به رفتار فلزات تحت نیرو یا بار می‌پردازد. نیرو ممکن است ناشی از بکار بردن فلز به عنوان عضو یا بخشی از سازه یا ماشین ناشی شود که در اینصورت لازم است محدودهٔ نیرویی که فلز می‌تواند بدون شکست تحمل کند را بدانیم.
از طرفی موضوع مورد بررسی ممکن است تبدیل شمش فلز به شکل کاربردی تری (مانند ورق) باشد. در اینصورت نیز بایستی شرایط دمایی و نرخ باری که حداقل نیروی لازم برای انجام کار را فراهم می‌کند را بدانیم.
متالورژی مکانیکی مبحثی نیست که بتوان آن را به طور دقیق از مباحث دیگر جدا کرد. این مبحث مخلوطی از علوم و رویکردهای مختلف به مسئلهٔ «درک پاسخ فلزات به نیرو» است.
در رویکرد مقاومت مواد (مقاومت مصالح) و تئوری‌های الاستیسیته و پلاستیسیته، فلزات همگن در نظر گرفته می‌شوند تا بتوان رفتار آنها را با روابط ساده‌ای بیان کرد. این رویکرد پایهٔ طراحی سازه‌ها و اجزای ماشین است.
در برابر هنگامی که ساختار مواد به‌طور غیرقابل صرف‌نظری ناهمگن شود، تئوری‌های مقاومت مواد اعتبار خود را از دست می‌دهند. مثال‌هایی از این موارد، رفتار دما بالای فلزات (که در آن ساختار متالورژیکی فلزات به‌طور مداوم با زمان تغییر می‌کند) یا در تبدیل چقرمه به ترد (که در فولادهای کربن بالا رخ می‌دهد) است.
هدف

تعیین ارتباط بین رفتار مکانیکی و ساختار (که با استفاده از میکروسکوپ و پراش اشعه ایکس شناسایی می‌شود) وظیفهٔ اصلی متالورژی مکانیکی است. هنگامی که رفتار مکانیکی مواد با توجه به ساختار آن قابل پیش‌بینی باشد، به‌طور کلی می‌توان خواص مکانیکی را بهبود بخشید یا حداقل آن را کنترل کرد.
مالیات کلیسایی

مالیات کلیسایی مالیاتی است که توسط دولت از اعضای برخی از فرقه های مذهبی برای تأمین مالی کلیساها، مانند حقوق روحانیون و پرداخت هزینه‌های عملیاتی کلیسا، جمع‌آوری می‌شود. مالیات کلیسا در اتریش، دانمارک، فنلاند، آلمان، ایسلند، ایتالیا، سوئد، برخی از مناطق سوئیس و چندین کشور دیگر جمع‌آوری می‌شود.
قانون اساسی تعدادی از کشورها مانند ایالات متحده می‌تواند به عنوان حمایت یا ممنوعیت وضع مالیات بر کلیساها تفسیر شود. ممنوعیت مالیات کلیسایی می‌تواند کلیسا و ایالت را از نظر مالی جدا کند، اما همچنین می‌تواند رفتاری ترجیحی از سوی دولت باشد. طبق ماده ۲۷ قانون اساسی هند، صراحتاً در هند ممنوع است که دولت به دلایل مذهبی مالیات بگیرد. در استرالیا هیچ معافیت خاصی از قانون اساسی وجود ندارد. بند ۱۱۶ قانون اساسی استرالیا، مشترک المنافع استرالیا (یعنی پارلمان فدرال) را از وضع قوانین برای تأسیس هر دین، تحمیل هر گونه مراسم مذهبی، یا ممنوعیت اعمال آزادانه هر دینی منع می‌کند، اما هیچ اشاره خاصی به مالیات‌گیری نمی‌کند. با این حال، سازمان‌های مذهبی به موجب قوانینی که توسط پارلمان‌های فدرال و ایالتی مختلف به آنها وضعیت خیریه می‌دهد، از مالیات مستثنی هستند.
اتریش

هر گروه مذهبی شناخته شده در اتریش می‌تواند مالیات کلیسا را با نرخ ۱٫۱٪ دریافت کند، اگرچه در حال حاضر فقط کلیسای کاتولیک و پروتستان از این فرصت استفاده می‌کنند. مالیات کلیسا برای کاتولیک‌ها در اتریش اجباری است. این مالیات توسط آدولف هیتلر در سال ۱۹۳۹ معرفی شد. پس از جنگ جهانی دوم، این مالیات حفظ شد تا کلیسا از قدرت‌های سیاسی مستقل بماند.
آلمان

حدود ۷۰ درصد از درآمد کلیسا از مالیات کلیسایی (Kirchensteuer) حاصل می‌شود که در هنگام اشاره به نهادهای مذهبی غیر مسیحی مانند کنیسه‌های یهودی، مالیات عبادت (Kultussteuer) نیز نامیده می‌شود. این مبلغ حدود ۹٫۲ میلیارد یورو (در سال ۲۰۱۰) است.
ماده ۱۳۷ قانون اساسی وایمار ۱۹۱۹ و ماده ۱۴۰ قانون اساسی آلمان در سال ۱۹۴۹ مبانی قانونی این عمل را تشکیل می‌دهند.
در آلمان، بر اساس مقررات مالیاتی تصویب شده توسط جوامع مذهبی و در حدود تعیین شده توسط قوانین ایالتی، جوامع می‌توانند
از مقامات مالیاتی ایالت بخواهد که هزینه‌ها را بر اساس ارزیابی مالیات بر درآمد از اعضا دریافت کنند (سپس، مقامات هزینه وصول را کسر می‌کنند)، یا
تصمیم بگیرند که مالیات کلیسا را خودشان دریافت کنند.
ایالات متحده

در ایالات متحده، کلیساها به‌طور کلی از پرداخت مالیات معاف هستند. دیوان عالی ایالات متحده اعلام کرده‌است که معافیت مالیاتی برای کلیساها طبق قانون اساسی است و کلیساها و سازمان‌های مذهبی ممکن است مشمول مالیات کلی بر فروش و استفاده شوند. با این حال، دیوان به این موضوع پرداخته‌است که آیا دولت ممکن است «مالیات کلیسایی» خاصی را وضع کند یا خیر. بند تشکیل قانون اساسی ایالات متحده، دولت فدرال ایالات متحده و (از طریق دکترین ادغام) ۵۰ دولت ایالتی را از تشکیل یک دین دولتی یا ترجیح یک دین بر دین دیگر منع می‌کند.
قبل از استقلال آمریکا، بیشتر مستعمرات اولیه از فعالیت‌های مذهبی با مالیات حمایت می‌کردند و هر مستعمره اغلب یک کلیسا را به عنوان مذهب رسمی خود انتخاب می‌کرد. این کلیساهای رسمی از امتیازاتی برخوردار بودند که به دیگر گروه‌های مذهبی اعطا نمی‌شد. ماساچوست و کانکتیکات از طریق مالیات از کلیسای جماعتی حمایت کردند. در مستعمرهکارولینای جنوبی، کلیسای انگلیکن از مالیات کلیسایی سود می‌برد. سایر مستعمرات به‌طور کلی از دین با الزامی کردن مالیات‌هایی که تا حدی مؤسسات مذهبی را تأمین می‌کرد حمایت می‌کردند - مالیات دهندگان می‌توانند پرداخت‌ها را به فرقه پروتستانی مورد نظر خود هدایت کنند. تنها مستعمرات دلاور، نیوجرسی، پنسیلوانیا و رود آیلند برای حمایت از دین الزامی به پرداخت مالیات نداشتند. در طول انقلاب آمریکا و پس از آن، اقلیت‌های مذهبی، مانند متدیست‌ها و بپتیست‌ها، استدلال کردند که مالیات‌ها برای حمایت از دین، آزادی‌های به دست آمده از بریتانیا را نقض می‌کند. مدافعان این عمل استدلال کردند که دولت نیاز به تأمین مالی نهادهای مذهبی دارد، زیرا فضیلت عمومی به این نهادها بستگی دارد که نمی‌توانند صرفاً با حمایت خصوصی دوام بیاورند.
رسید به تاریخ ۱۷ سپتامبر ۱۹۲۳
ماین لا مات، میزوری

منظره تاریخی نخستین سایت معدن سرب در میزوری
ماین لا مات، میزوری (انگلیسی: Mine La Motte, Missouri) معدن لا مات یک مکان ثبت نشده در مدیسون کانتی، میزوری، در ایالات متحده است. این معدن در حدود شش مایلی شمال فردریکس‌تاون واقع شده‌است. اروپایی‌ها در این مکان نقره کشف کردند و دنبال پیدا کردن نقره بودند.
بن نون

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Benjamin Nunn
زادروز:  ۲۵ اکتبر ۱۹۸۹ ‏(۳۴ سال)
زادگاه:  کمبریج
قد:  ۱٫۷۳ متر (۵ فوت ۸ اینچ)
پست:  مدافع
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال ویر
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۰۰۰۰–۲۰۰۶:  باشگاه فوتبال بوستون یونایتد
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۶–۲۰۰۷ |  باشگاه فوتبال بوستون یونایتد |  ۱ |  (۰) |
| ۲۰۰۷–۲۰۰۸ |  Rushden & Diamonds |  ۱ |  (۰) |
| ۲۰۰۸–۲۰۰۹ |  Cambridge City |  ۳۰ |  (۰) |
| ۲۰۰۹–۲۰۱۰ |  باشگاه فوتبال بیشاپس استورتفورد |  ۲۶ |  (۰) |
| ۲۰۱۰–۲۰۱۲ |  باشگاه فوتبال چلمزفورد سیتی |  ۶۷ |  (۱) |
| ۲۰۱۲–۲۰۱۷ |  باشگاه فوتبال بورم‌وود |  ۱۵۱ |  (۳) |
| ۲۰۱۵ |  ← باشگاه فوتبال سنت آلبنز سیتی (قرضی) |  ۷ |  (۰) |
| ۲۰۱۷–۲۰۱۹ |  باشگاه فوتبال داگنم و ردبریج |  ۴۶ |  (۱) |
| ۲۰۱۹–۲۰۲۰ |  باشگاه فوتبال بیلریکای |  ۲۱ |  (۰) |
| ۲۰۲۱– |  باشگاه فوتبال ویر |   |   |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۱:۵۹, ۵ ژانویه ۲۰۲۲ (UTC). :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۱:۵۹, ۵ ژانویه ۲۰۲۲ (UTC). 
بن نون (انگلیسی: Ben Nunn؛ زادهٔ ۲۵ اکتبر ۱۹۸۹) بازیکن فوتبال اهل بریتانیا است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال چلمزفورد سیتی، باشگاه فوتبال بورم‌وود، باشگاه فوتبال بیشاپس استورتفورد، و باشگاه فوتبال بوستون یونایتد اشاره کرد.
پینالانداواتا

| پینالانداواتا | پینالانداواتا |
| --- | --- |
روستا: روستا
کشور:  سری‌لانکا
استان: استان مرکزی (سری‌لانکا)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵:۳۰ (Sri Lanka Standard Time)
پینالانداواتا (به لاتین: Pinnalandawatta) یک منطقهٔ مسکونی در سری‌لانکا است که در استان مرکزی (سری‌لانکا) واقع شده‌است.
سیارک ۷۴۴

مدل سه‌بُعدی سیارک ۷۴۴ بر طبق منحنی نور آن
سیارک ۷۴۴ (به انگلیسی: 744 Aguntina، نامگذاری:1913QW) هفتصد و چهل و چهارمین سیارک کشف شده‌است که در ۲۶ فوریه ۱۹۱۳ و در وین کشف شد.
قدر مطلق سیارک برابر ۱۰٫۲۱ است.
مانفرد دونیکه

| مانفرد دونیکه | مانفرد دونیکه |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۳ اوت ۱۹۳۳ ارفتشتات
درگذشت: ۲۱ اوت ۱۹۹۵ (۶۱ سال)
ملیت: آلمان
شناخته‌شده برای: Detection of دوپینگ
پیشینه علمی: پیشینه علمی
شاخه(ها): Chemistry
محل کار: Sport University, Cologne
 :  
مانفرد دونیکه (آلمانی: Manfred Donike; زاده ۲۳ اوت ۱۹۳۳ – درگذشته ۲۱ اوت ۱۹۹۵) شیمی‌دان و دوچرخه‌سوار اهل آلمان بود.
متیو دپلانیه

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Mathieu Deplagne
زادروز:  ۱ اکتبر ۱۹۹۱ ‏(۳۲ سال)
زادگاه:  پو
قد:  1.83 m
پست:  مدافع
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۱۹۹۶–۲۰۰۰:  FC Sussargues
۲۰۰۰–۲۰۱۲:  باشگاه ورزشی مون‌پلیه
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۰–۲۰۱۷ |  باشگاه ورزشی مون‌پلیه |  ۱۱۳ |  (۱) |
| ۲۰۰۷–۲۰۱۷ |  باشگاه ورزشی مون‌پلیه |  ۶۴ |  (۸) |
| ۲۰۱۷–۲۰۱۹ |  باشگاه فوتبال تروا |  ۳۵ |  (۰) |
| ۲۰۱۹–۲۰۲۰ |  باشگاه فوتبال سینسیناتی |  ۴۸ |  (۱) |
| ۲۰۲۱ |  San Antonio FC |  ۱۸ |  (۱) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۷ نوامبر ۲۰۲۱. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۷ نوامبر ۲۰۲۱. 
متیو دپلانیه (انگلیسی: Mathieu Deplagne؛ زادهٔ ۱ اکتبر ۱۹۹۱) بازیکن فوتبال اهل فرانسه است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال سینسیناتی، باشگاه ورزشی مون‌پلیه، و باشگاه فوتبال تروا اشاره کرد.
بولینوواتس

| بولینوواتس | بولینوواتس |
| --- | --- |
روستا: روستا
کشور:  صربستان
ناحیه: ناحیه زایچار
شهرداری: Knjaževac
جمعیت (۲۰۰۲): جمعیت (۲۰۰۲)
 • کل: ۱۹۴
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
بولینوواتس (به صربی: Bulinovac) یک روستا در صربستان است که در Knjaževac واقع شده‌است. بولینوواتس ۱۹۴ نفر جمعیت دارد.
مانتیسلو، ایلینوی

| 0 | 1 |
| --- | --- |
City of Monticello: City of Monticello
City: City
 Piatt County Illinois Courthouse in Monticello :  Piatt County Illinois Courthouse in Monticello 
Motto: "Yesterday charm todays innovation": Motto: "Yesterday charm todays innovation"
کشور: United States
ایالت: Illinois
County: Piatt
ارتفاع: ۶۶۰ فوت (۲۰۱٫۲ متر)
مختصات‌ها: ۴۰°۱′۴۱″ شمالی ۸۸°۳۴′۲۳″ غربی﻿ / ﻿۴۰٫۰۲۸۰۶°شمالی ۸۸٫۵۷۳۰۶°غربی﻿ / 40.02806; -88.57306
مساحت: ۳٫۸۳ مایل‌مربع (۹٫۹ کیلومترمربع)
 - خشکی: ۳٫۸۰ مایل‌مربع (۱۰ کیلومترمربع)
 - آب: ۰٫۰۳ مایل‌مربع (۰ کیلومترمربع), 0.78%
جمعیت: ۵٬۱۳۸ (2000)
تراکم: ۱٬۷۲۴٫۷ / مایل‌مربع (۶۶۵٫۹ / کیلومترمربع)
ساعت زمانی: CST (UTC-6)
 - ساعت تابستانی: CDT (UTC-5)
زیپ‌کد: 61856
Area code: 217
      Location of Monticello within Illinois  :       Location of Monticello within Illinois  
مانتیسلو، ایلینوی (به انگلیسی: Monticello, Illinois) یک شهر در ایالات متحده آمریکا با جمعیت ۵٬۱۳۸ نفر است که در ایلی‌نوی واقع شده‌است.
چارلز هرتی

| چارلز هرتی | چارلز هرتی |
| --- | --- |
Charles Holmes Herty, Sr.: Charles Holmes Herty, Sr.
زادهٔ: ۴ دسامبر ۱۸۶۷ میلجویل، جورجیا, جورجیا, ایالات متحده آمریکا
درگذشت: ۲۷ ژوئیهٔ ۱۹۳۸ (۷۰ سال) ساوانا، جورجیا, Georgia, United States
شهروندی: ایالات متحده آمریکا
محل تحصیل: University of Georgia (B.P. 1886) دانشگاه جانز هاپکینز (پی‌اچ‌دی 1890)
شناخته‌شده برای: Georgia Bulldogs football ایالت‌های جنوبی آمریکا تربانتین collection system  President, انجمن شیمی آمریکا (1915-1916) مؤسسات ملی بهداشت  Southern United States صنعت کاغذ و خمیرکاغذ
پیشینه علمی: پیشینه علمی
شاخه(ها): شیمی‌دان
محل کار: دانشگاه جورجیا دانشگاه جانز هاپکینز دانشگاه کارولینای شمالی در چپل هیل سازمان جنگل‌داری ایالات متحده انجمن شیمی آمریکا Synthetic Organic Chemical Manufacturers' Association (SOCMA) Chemical Foundation  Savannah Paper and Pulp Laboratory
استاد راهنما: Ira Remsen
 :  
چارلز هرتی (انگلیسی: Charles Herty؛ زاده ۴ دسامبر ۱۸۶۷ – درگذشته ۲۷ ژوئیهٔ ۱۹۳۸) یک دانشمند در زمینه شیمی‌دان بود.
فرانک چسورث

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Frank Chesworth
زادروز:  1873 Q4
زادگاه:  نانت‌ویچ
تاریخ مرگ:  ۱۹۰۷ (۳۳−۳۴ سال)
پست:  مهاجم
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۸۹۷–۱۸۹۸ |  باشگاه فوتبال نانت‌ویچ |   |   |
| ۱۸۹۸–۱۹۰۰ |  باشگاه فوتبال استوک‌پورت کانتی |   |   |
| ۱۹۰۰–۱۹۰۱ |  باشگاه فوتبال گلوسوپ نورث اند |  ۲۸ |  (۶) |
| ۱۹۰۱–۱۹۰۲ |  باشگاه فوتبال استوک‌پورت کانتی |  ۲۸ |  (۶) |
| ۱۹۰۲–۱۹۰۵ |  باشگاه فوتبال نانت‌ویچ |   |   |
| ۱۹۰۵–۱۹۰۶ |  باشگاه فوتبال ویتون آلبیون |   |   |
| ۱۹۰۶ |  Stretford |   |   |
| مجموع |   |  ۵۶ |  (۱۲) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
فرانک چسورث (انگلیسی: Frank Chesworth؛ 1873 Q4 – ۱۹۰۷ (۳۳−۳۴ سال)) بازیکن فوتبال بود.
سیارک ۳۰۰۷

| کشف | کشف |
| --- | --- |
تاریخ کشف: اکتبر ۱۷, ۱۹۷۹
ویژگی‌های مداری: ویژگی‌های مداری
مبدأ مه ۱۴, ۲۰۰۸: مبدأ مه ۱۴, ۲۰۰۸
اوج: ۲.۶۸۲۴۰۷۴
حضیض: ۲.۰۵۴۵۲۸۴
خروج از مرکز مداری: ۰.۱۳۲۵۴۹۶
تناوب مداری: ۱۳۳۱.۳۷۲۸۱۲۹
آنومالی متوسط: ۵.۰۳۵۵۸
انحراف: ۸.۳۳۴۴۵
 :  
سیارک ۳۰۰۷ (به انگلیسی: 3007 Reaves، نامگذاری:1979UC) سه هزار و هفتمین سیارک کشف شده‌است که در ۱۷ اکتبر ۱۹۷۹ کشف شد.
قدر مطلق سیارک برابر ۱۲٫۴۰ است.
مجموعه ورزشی هواسئونگ

| 0 | 1 |
| --- | --- |
مکان: هواسئونگ، گیونگی-دو, کره جنوبی
گنجایش: ۳۵٬۲۷۰
گشایش: ۱ اکتبر ۲۰۱۱
مجموعه ورزشی هواسئونگ (به کره‌ای: 화성종합경기타운) یک ورزشگاه در شهر هواسئونگ، کره جنوبی است.
این ورزشگاه در تاریخ ۱ اکتبر ۲۰۱۱ میلادی تأسیس شده و ظرفیت آن ۳۵٬۲۷۰ نفر است.
بولینا (بازیکن فوتبال)

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Luis Fernando Furtado de Oliveira
زادروز:  ۲۹ نوامبر ۱۹۹۰ ‏(۳۳ سال)
زادگاه:  ویامائو، برزیل
قد:  ۱٫۷۲ متر (۵ فوت ۸ اینچ)
پست:  هافبک
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  Zlaté Moravce (on قرضی from Senica)
شمارهٔ پیراهن:  28
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۵-۲۰۰۶:  São José-RS
۲۰۰۷:  Tamoio
۲۰۰۸-۲۰۱۰:  Cerâmica
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۱- |  Senica |  ۱۹ |  (0) |
| ۲۰۱۲– |  ← Zlaté Moravce (قرضی) |  ۳۵ |  (۱) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ 27 December 2013. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ 27 December 2013. 
بولینا Bolinha بازیکن فوتبال اهل برزیل است
مبادله بایاس و واریانس

در علم یادگیری ماشین و مباحث آماری، دو مفهوم بایاس (اریبی) و واریانس حائز اهمیت است. درنتیجه مفهومی به نام مبادله بایاس و واریانس (Bias-variance tradeoff) به وجود می‌آید که بیانگر رابطه بین واریانس و بایاس با یکدیگر در مدل‌های یادگیری ماشین است. بایاس نتیجهٔ خطا در انتخاب مدل است. در حالی که واریانس نتیجهٔ حساس بودن بیش از اندازه مدل به داده‌های آموزش است. هریک از این دو، به نوعی مقدار خطای مدل آموزش داده شده را نشان می‌دهند. آنچه در هنگام آموزش یک مدل دنبال می‌شود، کم کردن هردوی بایاس و واریانس است. اما در واقعیت با کم کردن واریانس (که معادل با پیچیده‌تر کردن مدل است) بایاس افزایش می‌یابد. همچنین با کاهش بایاس (که معادل با ساده‌تر کردن مدل است) واریانس افزایش می‌یابد. درواقع یک موازنه و مبادله بین مقادیر بایاس و واریانس وجود دارد و کاهش هردوی آن‌ها امکان‌پذیر نیست. به این حالت تناقض بایاس-واریانس (Bias-Variance dilemma) گفته می‌شود.
بایاس یا همان اریبی، درواقع مقدار اختلاف تابع آموخته شده از تابع حقیقی را نشان می‌دهد. معمولاً زیاد بودن بایاس منجر به کم‌برازش (underfitting) می‌شود و در نتیجه مدل حتی در داده‌های آموزش نیز خروجی مورد انتظار را ندارد. برای مثال اگر تابع حقیقی  f(x) باشد و روی داده آموزشی  S مدل را آموزش بدهیم، مقدار بایاس برابر با عبارت زیر خواهد بود.
Bias(h_{S})=\mathbb {E} _{S}[h_{S}(x)]-f(x)
واریانس به معنی میزان نوسانات مدل حول میانگین آن است. رابطه آن به‌صورت زیر است.
Var(h_{S})=\mathbb {E} [(h_{S}(x)-\mathbb {E} _{S}[h_{S}(x)])^{2}]
درواقع مدلی که بر روی داده به‌طور کلی آموزش می‌بیند و روی هر داده به‌صورت بسیار دقیق تمرکز نمی‌کند، واریانس کمتری خواهد داشت. هرچه واریانس مدل بیشتر باشد، احتمال بیش‌برازش (Overfitting) بیشتر خواهد بود.

در تصویر زیر ارتباط بین بایاس و واریانس، و نقش آن‌ها در ایجاد بیش‌برازش یا کم‌برازش به‌طور شفاف مشخص شده‌است.
با کاهش پیچیدگی مدل، بایاس افزایش می‌یابد و با افزایش پیچیدگی مدل، واریانس افزایش می‌یابد. هنگامی که پیچیدگی مدل زیاد می‌شود، خطای مدل روی داده آموزش به‌طور پیوسته کاهش می‌یابد. اما با افزایش پیچیدگی، تا جایی که بیش‌برازش اتفاق نیفتد، روی داده اعتبارسنجی نیز خطا کاهش می‌یابد و با رخ دادن بیش‌برازش، خطا روی داده اعتبارسنجی افزایش می‌یابد.
در یادگیری بانظارت کم‌برازش هنگامی رخ می‌دهد که مدل در پیدا کردن الگوی دادهٔ ورودی ناموفق است. این مدل‌ها عموما واریانس کم و بایاس زیاد دارند. البته نکته قابل توجه آن است که اگر مدلی دارای بایاس زیادی باشد، لزوما واریانس کمی ندارد و ممکن است واریانس مدل نیز زیاد باشد. برای مثال اگر سعی کنیم داده‌ای که به صورت خطی قابل تفکیک نیست را با استفاده از رگرسیون خطی تفکیک کنیم، این مشکل به وجود می‌آید، زیرا مدل‌های رگرسیون خطی قادر به پیدا کردن الگوهای پیچیده در داده نیستند.
از طرفی، بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که مدل علاوه بر اطلاعات اصلی داده، به نویز نیز به مقدار قابل ملاحظه‌ای توجه می‌کند و درصورتی که مجموعه داده دارای نویز زیادی باشد، عملکرد آن روی داده‌هایی که از قبل ندیده به شدت افت می‌کند. یکی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین که به نویز حساس هستند و می‌توانند واریانس زیادی داشته باشند، درخت تصمیم است.
بررسی خطای میانگین مربعات از منظر بایاس و واریانس

برای بررسی این بخش مسئله رگرسیون خطی را در نظر بگیرید. در این مسئله هدف پیدا کردن تابع  f(x) است به طوری که با یادگیری بر روی داده‌های  D={(x_{1}),...,(x_{N},y_{N})} بتواند در آینده به ازای داده ورودی  x خروجی  y را تخمین بزند. برای راحت‌تر شدن محاسبات تابع را به‌صورت  f(x;D) بازنویسی می‌کنیم. این مسئله گاهی به نام تعمیم en:Generalization (learning) شناخته می‌شود. حال در این مسئله برای به‌دست آوردن میزان خطا می‌توان از خطای میانگین مربعات استفاده کرد. درنتیجه می‌توان میزان خطا را به صورت رابطه زیر بازنویسی کرد.
E[(y-f(x;D))^{2}|x,D]
در طول زمان وابستگی  f به  D ثابت است، درنتیجه عبارت بالا به‌صورت زیر نوشته می‌شود.
E[(y-f(x;D))^{2}|x,D]=E[(y-E[y|x])^{2}|x,D]+(f(x;D)-E[y|x])^{2}
عبارت  E[(y-E[y|x])^{2}|x,D] به تابع  f یا مجموعه داده بستگی ندارد و واریانس  y نسبت به  x است. درنتیجه خطای میانگین مربعات  f نسبت به  E[y|x] معادل است با:
E_{D}[(f(x;D)-E[y|x])^{2}]=E_{D}[((f(x;D)-E_{D}[f(x;D)])+(E_{D}[f(x;D)]-E[y|x))^{2}]
=E_{D}[(f(x;D)-E_{D}[f(x;D)])^{2}]+E_{D}[(E_{D}[f(x;D)]-E[y|x])^{2}]+2E_{D}[(f(x;D)-E_{D}[f(x;d)])(E_{D}[f(x;D)]-E[y|x])]
=E_{D}[(f(x;D)-E_{D}[f(x;D)])^{2}]+(E_{D}[f(x;D)]-E[y|x])^{2}+2E_{D}[f(x;D)-E_{D}[f(x;D)]].(E_{D}[f(x;D)]-E[y|x])
=(E_{D}[f(x;D)]-E[y|x])^{2}+E_{D}[(f(x;D)-E_{D}[f(x;D)])^{2}]
طبق روابط بالا ثابت می‌شود که
MSE=(E_{D}[f(x;D)]-E[y|x])^{2}+E_{D}[(f(x;D)-E_{D}[f(x;D)])^{2}]
بخش اول عبارت مربوط به خطا برابر با توان دوم بایاس است. همچنین بخش دوم طبق تعریفی که در ابتدای این متن نیز بررسی شد بیانگر واریانس است. در نتیجه می‌توان گفت
E[(y-f(x)^{2}]=bias^{2}+variance
راهکارهای مقابله با خطای زیاد در مدل به واسطه بایاس و واریانس

برای آنکه مدل بایاس زیادی نداشته باشد راهکارهای زیر قابل استفاده است.
تغییر مدل و معماری: یکی از ابتدایی‌ترین راهکارها در مقابله با بایاس زیاد، تغییر مدل است. همان‌طور که پیشتر نیز اشاره شد استفاده از مدل‌های خطی رگرسیون ممکن است باعث افزایش بایاس شوند.
بررسی آنکه مجموعه داده نمایانگر تمام فضای حالات موجود است: درصورتی که در مجموعه داده آموزش، از تعدادی از کلاس‌ها داده به اندازه کافی وجود نداشته باشد، مدل نمی‌تواند پیش‌بینی درستی از آن‌ها داشته باشد. درصورتی که مجموعه داده توازن نداشته باشد، روش‌هایی مانند وزن دادن به دادده‌های موجود، اضافه کردن ضریب جریمه به تابع خطا، یا نمونه سازی مجدد (resampling) می‌تواند به بهبود عملکرد مدل کمک کند.
تنظیم پارامترها: بااستفاده از بهینه‌سازی ابرپارامترها می‌توان روند و سرعت یادگیری مدل را تغییر داد. درصورتی که این ابرپارامترها به درستی تنظیم نشوند، ممکن است یادگیری صورت نگیرد.
تنظیم k در الگوریتم کی-نزدیک‌ترین همسایه: در صورتی که مقدار k زیاد باشد بایاس افزایش می‌یابد.
برای آنکه مدل واریانس زیادی نداشته باشد راهکارهای زیر قابل استفاده است.
استفاده از روش‌های یادگیری گروهی (Ensemble Learning): در این روش، از تعداد زیادی مدل برای تخمین خروجی استفاده می‌شود و باتوجه به مجموع خروجی مدل‌ها (که می‌توانند همگی از یک نوع باشند یا چندین الگوریتم متفاوت داشته باشند) خروجی نهایی به دست آورده می‌شود.
افزایش داده: افزایش داده باعث می‌شود یک قاعده و تابع کلی‌تر برای مدل کردن ورودی و خروجی پیدا شود. درواقع مدل در معرض داده‌های نویزدار و بدون نویز بیشتری قرار می‌گیرد و عملکردش بهبود می‌یابد.
تنظیم تعداد لایه‌ها در شبکه‌های عصبی: در شبکه‌های عصبی با افزایش تعداد لایه‌های مدل، شبکه بر روی داده‌های آموزش بیش‌برازش می‌شود و در نتیجه عملکردش در زمان تست کاهش می‌یابد.
مایکل مالتزان

| مایکل مالتزان | مایکل مالتزان |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۰ اکتبر ۱۹۵۹ ‏(۶۴ سال) ایالات متحده آمریکا
ملیت: ایالات متحده آمریکا
محل تحصیل: مدرسه طراحی رود آیلند دانشگاه هاروارد
پیشه: معمار
مایکل مالتزان (انگلیسی: Michael Maltzan؛ زادهٔ ۱۰ اکتبر ۱۹۵۹) معمار اهل ایالات متحده آمریکا است.
ماریا جوآ کوهلر

| 0 | 1 |
| --- | --- |
کشور (ورزشی): پرتغال
محل زندگی: پورتو, پرتغال
زادهٔ: ۸ اکتبر ۱۹۹۲ ‏(۳۲ سال)
آغاز حرفه: 2006
شیوه(های) بازی: چپ دست (بک هند دو دست)
جایزه(های) نقدی: دلار آمریکا 303,534
تک‌نفره: تک‌نفره
نتیجه‌ها: 167–107 (۶۰%)
بالاترین رتبه: No. 102 (25 فوریه 2013)
رتبهٔ کنونی: No. 213 (31 مارس 2014)
نتایج تک‌نفرهٔ گرند اسلم: نتایج تک‌نفرهٔ گرند اسلم
آزاد استرالیا: 2R (2013)
آزاد فرانسه: 1R (2013)
ویمبلدون: 1R (2013)
آزاد آمریکا: 1R (2013)
دونفره: دونفره
نتیجه‌ها: 50–34 (۶۰%)
بالاترین رتبه: No. 151 (18 ژوئن 2012)
رتبهٔ کنونی: No. 444 (19 آگوست 2013)
نتایج دونفرهٔ گرند اسلم: نتایج دونفرهٔ گرند اسلم
ویمبلدون: Q1 (2013)
آخرین به‌روزرسانی: September 19, 2013.: آخرین به‌روزرسانی: September 19, 2013.
ماریا جوآ کوهلر (پرتغالی: Maria João Koehler؛ زاده ۸ اکتبر ۱۹۹۲) یک تنیس‌باز اهل پرتغال است.
ماریا جوزفا موجیا

| ماریا جوزفا موجیا | ماریا جوزفا موجیا |
| --- | --- |
زاده: ۱۸۱۲
درگذشته: ۱۸۸۸
لقب: کوره درد
پیشه: شاعر
زبان(ها): اسپانیایی
ملیت: بولیوی
سبک نوشتاری: رمانتیک
ماریا جوزفا موجیا (۱۸۱۲–۱۸۸۸) یک شاعر بولیویایی بود. او که از ۱۴ سالگی نابینا بود، یکی از اولین شاعران رمانتیک بولیوی بود و به عنوان اولین نویسنده زن این کشور پس از استقلال این کشور، شناخته می‌شود. شعرهای او به خاطر خلوص در غزلیاتش مورد ستایش قرار می‌گیرند. او اشعاری با محتوای تاریک و غم‌انگیز دارد که به همین دلیل با لقب "لا آلوندرا دل دولور" به معنی "کوره درد" شناخته می‌شود.