stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تعبیه گراف دانش
تعریف

یک گراف دانش، با  {\mathcal {G}}=\{E,R,F\} نمایش داده می‌شود و مجموعه‌ای‌ از موجودیت‌ها (entity) و روابط (relations) و حقایق (fact) است. یک حقیقت، سه‌گانه‌ای به صورت  (h,r,t)\in F است که در آن،  r\in R ارتباطی میان ابتدا یا سر ( h\in E) و انتها یا دم ( t\in E) برقرار می‌کند. طریقه دیگر نشان دادن حقیقت، به صورت  <head,relation,tail> است که به این نمادگذاری، چارچوب توصیف منابع (RDF) هم می‌گویند. نمودار دانش، نشان‌دهنده دانش مربوط به یک حوزه خاص است. با استفاده از این نمایش ساختاریافته، می‌توان پس از چند مرحله اصلاح، بخشی از دانش جدید را از آن استنتاج کرد. با این حال، امروزه، مردم برای استفاده از آنها در یک برنامه واقعی باید با پراکندگی داده ها و ناکارآمدی محاسباتی دست و پنجه نرم کنند. تعبیه یک نمودار دانش، هر موجودیت و رابطه یک نمودار دانش ( {\mathcal {G}}) را به بردار با یک بعد معین ( d یا بعد تعبیه)، ترجمه می‌کند. مجموعه بردارهای جاسازی شده برای همه موجودیت ها و روابط در نمودار دانش، نمایش متراکم و کارآمدتری از دامنه است که می تواند به راحتی برای بسیاری از وظایف مختلف استفاده شود.
تعبیه گراف دانش با چهار جنبه مختلف مشخص می‌شود:
فضای بازنمایی: فضایی با تعداد بعد کم که موجودیت ها و روابط در آن نمایش داده می‌شوند.
تابع امتیاز دهی: معیار خوب بودن برای نمایش سه گانه تعبیه شده.
مدل‌های رمزگذاری: روشی که در آن بازنمایی تعبیه‌شده موجودیت‌ها و روابط با یکدیگر تعامل دارند.
اطلاعات اضافی: هر گونه اطلاعات اضافی که از نمودار دانش حاصل می‌شود و می‌تواند نمایش تعبیه شده را غنی کند. معمولاً برای هر اطلاعات اضافی، یک تابع امتیازدهی موقت در تابع امتیازدهی عمومی ادغام می‌شود.
تعریف > فرایند تعبیه

همه مدل‌های مختلف جاسازی نمودار دانش تقریباً از یک روش برای یادگیری معنای معنایی حقایق پیروی می‌کنند. در ابتدا، برای یادگیری یک نمایش تعبیه شده از یک نمودار دانش، بردارهای تعبیه شده موجودیت ها و روابط به مقادیر تصادفی مقداردهی اولیه می‌شوند. سپس، با شروع از یک مجموعه آموزشی تا رسیدن به یک شرط توقف، الگوریتم به طور مداوم تعبیه‌ها را بهینه می‌کند. معمولاً شرط توقف با اضافه شدن بیش از حد روی مجموعه تمرینی داده می‌شود. برای هر تکرار، یک دسته از اندازه  b از مجموعه آموزشی نمونه‌برداری می‌شود و برای هر سه‌گانه‌ای از دسته، یک واقعیت خراب تصادفی نمونه برداری می‌شود، (منظور از واقعیت خراب تصادفی، یعنی سه‌گانه‌ای که یک واقعیت درست و واقعی را در نمودار دانش نشان نمی‌دهد.) فساد سه‌گانه شامل جایگزینی سر یا دم (یا هر دو) سه گانه با موجودیت دیگری است که واقعیت را نادرست می کند. سه گانه اصلی و سه گانه خراب در دسته آموزشی اضافه می‌شوند و سپس جاسازی ها به روز می‌شوند و یک تابع امتیازدهی را بهینه می‌کنند. در پایان الگوریتم، تعبیه‌های آموخته شده باید معنای معنایی را از سه‌گانه استخراج کرده و حقایق واقعی را به درستی در نمودار دانش مشاهده نکرده باشند.
تعریف > شبه کد

شبه‌ کد برای توصیف رفتار یک KGE به صورت زیر است:
Algorithm Compute entity and relation embeddings
input: The training set S={(h,r,t)}, entity set E, relation set R, embedding dimension k
output: Entity and relation embeddings 
initialization: the entities e and relations r, embeddings (vectors) are randomly initialized 
while stop condition do 
    S_batch <- sample(S,b) // From the training set randomly sample a batch of size b 
    for each (h,r,t) in S_{batch} do 
        (h',r,t') <- sample(S') // sample a corrupted fact of triple 
        T_{batch} <- T_{batch} union {((h,r,t),(h',r,t'))}}
    end for 
     Update embeddings by minimizing the loss function 
 end while
تعریف > شاخصه‌های اجرا

این شاخص‌ها اغلب برای اندازه‌گیری کیفیت تعبیه یک مدل استفاده می‌شوند. سادگی شاخص ها آنها را برای ارزیابی عملکرد یک الگوریتم جاسازی حتی در مقیاس بزرگ بسیار مناسب می کند. با فرض داشتن  {\ce {Q}} به عنوان مجموعه‌ای از تمام پیش‌بینی‌های رتبه‌بندی شده یک مدل، می‌توان سه شاخص عملکرد مختلف را تعریف کرد:
تعریف > شاخصه‌های اجرا > Hits@K

Hits@K یا به طور خلاصه، H@K، یک شاخص عملکرد است که احتمال یافتن پیش‌بینی صحیح را در اولین K پیش‌بینی‌های برتر مدل اندازه‌گیری می‌کند. معمولاً از  k=10 استفاده می‌شود. Hits@K منعکس کننده دقت یک مدل تعبیه شده برای پیش بینی رابطه بین دو سه‌گانه به درستی است.
={\frac {|\{q\in Q:q<k\}|}{|Q|}}\in [0,1] Hits@K
مقادیر بالاتر، نشان‌دهنده نتایج پیش‌بینی بهتر است.
تعریف > شاخصه‌های اجرا > Mean rank (MR)

میانگین رتبه، میانگین رتبه‌بندی اقلام پیش‌بینی شده توسط مدل در بین تمامی آیتم‌های ممکن است.
MR={\frac {1}{|Q|}}\sum _{q\in Q}{q}
مقادیر پایین‌تر، نشان‌دهنده مدل بهتر است.
تعریف > شاخصه‌های اجرا > Mean reciprocal rank (MRR)

میانگین رتبه متقابل، تعداد سه گانه های پیش بینی شده درست را اندازه می‌گیرد. اگر اولین سه‌گانه پیش‌بینی شده درست باشد، 1 اضافه می‌شود. اگر دومی درست باشد،  {\frac {1}{2}} اضافه می‌شود و به همین ترتیب تا انتها.
MRR معمولاً برای تعیین کمیت اثر الگوریتم های جستجو استفاده می شود.
MRR={\frac {1}{|Q|}}\sum _{q\in Q}{\frac {1}{q}}\in [0,1]
مقادیر بالاتر، نشان‌دهنده مدل بهتر است.
کاربردها > وظایف یادگیری ماشین

تکمیل نمودار دانش (KGC) مجموعه‌ای از تکنیک‌ها برای استنتاج دانش از نمایش نمودار دانش تعبیه‌شده است. به طور خاص، این تکنیک یک استنتاج سه‌گانه موجودیت یا رابطه گمشده را تکمیل می‌کند. وظایف فرعی مربوطه، پیش‌بینی پیوند یا موجودیت (یعنی حدس زدن یک موجودیت از جاسازی موجودیت دیگر سه‌گانه و رابطه) و پیش‌بینی رابطه (یعنی پیش‌بینی معقول‌ترین رابطه‌ای که دو موجودیت را به هم متصل می‌کند) نامیده می‌شوند.
طبقه بندی سه‌گانه یک مسئله طبقه‌بندی دودویی است. با فرض داده شدن یک سه‌گانه، مدل آموزش دیده معقول بودن سه‌گانه را با استفاده از تعبیه برای تعیین درست یا نادرست بودن یک سه گانه ارزیابی می‌کند. تصمیم با تابع امتیاز مدل و یک آستانه معین گرفته می‌شود. خوشه‌بندی برنامه دیگری است که از نمایش تعبیه شده یک نمودار دانش پراکنده برای متراکم کردن نمایش موجودیت های معنایی مشابه در یک فضای دو بعدی استفاده می‌کند.
کاربردها > کاربردهای مخصوص دنیای واقعی

استفاده از جاسازی گراف دانش به طور فزاینده‌ای در بسیاری از کاربردها فراگیر شده است. در مورد سیستم‌های توصیه گر، استفاده از جاسازی نمودار دانش می‌تواند بر محدودیت‌های یادگیری تقویتی معمول غلبه کند. آموزش این نوع سیستم توصیه‌گر نیازمند حجم عظیمی از اطلاعات کاربران است. با این حال، تکنیک‌های نمودار دانش می‌توانند با استفاده از نموداری که قبلاً بر روی دانش قبلی از همبستگی آیتم ساخته شده است و استفاده از تعبیه برای استنباط از آن توصیه، این مسئله را برطرف کند. استفاده مجدد از دارو، استفاده از یک داروی قبلاً تأیید شده است، اما برای یک هدف درمانی متفاوت از آنچه در ابتدا برای آن طراحی شده بود. می توان از وظیفه پیش بینی پیوند برای استنباط جدید بین یک داروی موجود و یک بیماری با استفاده از یک نمودار دانش زیست پزشکی ساخته شده با استفاده از در دسترس بودن ادبیات عظیم و پایگاه های داده زیست پزشکی استفاده کرد. تعبیه نمودار دانش نیز می تواند در حوزه سیاست اجتماعی مورد استفاده قرار گیرد.
مدل‌ها

با فرض داده‌ شدن مجموعه‌ای از سه‌گانه‌ها (یا حقایق) به صورت  {\mathcal {F}}=\{<head,relation,tail>\}، نمودار تعبیه دانش برای هر موجودیت و رابطه حاضر در داده‌ها، یک نمایش برداری پیوسته می‌سازد، که همان مدل ماست.  (h,r,t) متناظر با سه‌گانه‌ای با مشخصات  h,t\in {\rm {I\!R}}^{d} و  r\in {\rm {I\!R}}^{k} است که  d بیانگر بعد تعبیه برای موجودیت‌ها و  k برابر بعد تعبیه برای روابط است. مدل‌ها انواع مختلفی دارند که در ادامه به آنها می‌پردازیم.
مدل‌ها > مدل تجزیه تنسور

تجزیه تنسور خانواده‌ای از مدل‌های تعبیه گراف دانش است که از یک ماتریس چند بعدی برای نشان دادن یک نمودار دانش استفاده می‌کند، که به دلیل شکاف‌های نمودار دانش که یک دامنه خاص را به طور کامل توصیف می‌کند، تا حدی قابل شناخت است.
مدل‌ها > مدل‌های دو خطی

این خانواده از مدل‌ها از یک معادله خطی برای تعبیه ارتباط بین موجودیت‌ها از طریق یک رابطه استفاده می‌کنند. به طور خاص، نمایش تعبیه شده روابط، یک ماتریس دو بعدی است.
مدل‌ها > مدل‌های هندسی

فضای هندسی تعریف شده توسط این خانواده از مدل‌ها، این رابطه را به عنوان یک تبدیل هندسی بین ابتدا و انتهای یک واقعیت و حقیقت رمزگذاری می‌کند.
مراجع

↑  Ji, Shaoxiong; Pan, Shirui; Cambria, Erik; Marttinen, Pekka; Yu, Philip S. (2021). "A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. PP: 1–21. arXiv:2002.00388. doi:10.1109/TNNLS.2021.3070843. ISSN 2162-237X. PMID 33900922. S2CID 211010433.
↑  Ji, Shaoxiong; Pan, Shirui; Cambria, Erik; Marttinen, Pekka; Yu, Philip S. (2021). "A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. PP: 1–21. arXiv:2002.00388. doi:10.1109/TNNLS.2021.3070843. ISSN 2162-237X. PMID 33900922. S2CID 211010433.
↑  Mohamed, Sameh K; Nováček, Vít; Nounu, Aayah (2019-08-01).  Cowen, Lenore (ed.). "Discovering Protein Drug Targets Using Knowledge Graph Embeddings". Bioinformatics (به انگلیسی). 36 (2): 603–610. doi:10.1093/bioinformatics/btz600. hdl:10379/15375. ISSN 1367-4803. PMID 31368482.
↑  Lin, Yankai; Han, Xu; Xie, Ruobing; Liu, Zhiyuan; Sun, Maosong (2018-12-28). "Knowledge Representation Learning: A Quantitative Review". arXiv:1812.10901 [cs.CL].
↑  Bordes, Antoine; Usunier, Nicolas; Garcia-Durán, Alberto; Weston, Jason; Yakhnenko, Oksana (May 2013). "Translating embeddings for modeling multi-relational data". Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems - Volume 2. NIPS'13. Lake Tahoe, Nevada: Curran Associates Inc.: 2787–2795.
↑  Dai, Yuanfei; Wang, Shiping; Xiong, Neal N.; Guo, Wenzhong (May 2020). "A Survey on Knowledge Graph Embedding: Approaches, Applications and Benchmarks". Electronics (به انگلیسی). 9 (5): 750. doi:10.3390/electronics9050750.
1 2 3  Chen, Zhe; Wang, Yuehan; Zhao, Bin; Cheng, Jing; Zhao, Xin; Duan, Zongtao (2020). "Knowledge Graph Completion: A Review". IEEE Access. 8: 192435–192456. doi:10.1109/ACCESS.2020.3030076. ISSN 2169-3536. S2CID 226230006.
↑  Cai, Hongyun; Zheng, Vincent W.; Chang, Kevin Chen-Chuan (2018-02-02). "A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications". arXiv:1709.07604 [cs.AI].
↑  Rossi, Andrea; Barbosa, Denilson; Firmani, Donatella; Matinata, Antonio; Merialdo, Paolo (2020). "Knowledge Graph Embedding for Link Prediction: A Comparative Analysis". ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (به انگلیسی). 15 (2): 1–49. arXiv:2002.00819. doi:10.1145/3424672. ISSN 1556-4681. S2CID 211011226.
کوین برادشاو (دوچرخه‌سوار)

| مشخصات فردی | مشخصات فردی |
| --- | --- |
زاده: ۳۰ آوریل ۱۹۵۷ ، استرالیا
درگذشت: ۱۶ مارس ۲۰۲۱  (۶۳ سال)
اطلاعات تیم: اطلاعات تیم
کوین برادشاو (انگلیسی: Kevin Bradshaw؛ (زادهٔ ۳۰ آوریل ۱۹۵۷ – درگذشتهٔ ۱۶ مارس ۲۰۲۱) دوچرخه‌سوار اهل استرالیا بود. وی در بازی‌های المپیک تابستانی ۱۹۸۰ شرکت کرده بود.
محدوده بیرونی

| محدوده بیرونی | محدوده بیرونی |
| --- | --- |
ژانر: فیلم درام فیلم معمایی وسترن دلهره‌آور (ژانر)
سازنده: Brian Watkins
بازیگران:  جاش برولین  لیلی تیلور (بازیگر)  تامارا پودمسکی  تام پلفری  ایموجن پوتس  لوئیس پولمن  نوا رید  شان سیپس  ایزابل آرایزا  زیتون ابرکرومبی 
آهنگسازان: دنی بنسی ساندر جوریانز
کشور سازنده: ایالات متحده
زبان اصلی: انگلیسی
شمار فصل‌ها: 2
شمار قسمت‌ها: ۸ (فهرست قسمت‌ها)
تولید: تولید
تهیه‌کننده‌های اجرایی:  زیو بورو  جاش برولین  ده گاردنر  جرمی کلاینر  برد پیت  هدر رائه  برایان واتکینز 
تهیه‌کننده‌ها:  تروور بیکر  اندرو بالک  نالدی جکسون  لوسی تربر 
مکان تولید: سانتافه، نیومکزیکو
فیلم‌برداری:  درو دنیلز  جی کایتل  آدام نیوپورت-برا 
تولیدکننده‌ها:  پلن بی انترتینمنت  آمازون استودیوز  Reunion Pacific Entertainment 
توزیع‌کننده: استودیو آمازون
پخش: پخش
شبکهٔ اصلی: پرایم ویدئو
انتشار اولیه: ۱۵ آوریل ۲۰۲۲ (۲۰۲۲-۰۴-۱۵) – اکنون (اکنون)
وبگاه: وبگاه
محدوده بیرونی (انگلیسی: Outer Range) یک مجموعه تلویزیونی آمریکایی فراطبیعی وسترن فیلم معمایی دلهره‌آور (ژانر) تلویزیون اینترنتی ساخته شده توسط برایان واتکینز و با بازی جاش برولین است که برای اولین بار از پرایم ویدئو در ۱۵ آوریل ۲۰۲۲ پخش شد. در اکتبر ۲۰۲۲، این سریال برای فصل دوم تمدید شد.چارلز موری به‌جای واتکینز به‌عنوان مدیر تولید انتخاب شد. فصل دوم در 16 می 2024 پخش شد. این سریال به‌طور کلی نقدهای مثبتی دریافت کرده و به‌ویژه بازی بازیگرانش (به‌خصوص برولین و پوتس) تحسین شده است. در ژوئیه 2024، پس از دو فصل، سریال لغو شد.
داستان

رویال ابوت یک کشاورز در وایومینگ است که برای سرزمین و خانواده‌اش می‌جنگد، که پس از رسیدن پاییز، یک خلأ سیاه مرموز را در مرتع کشف می‌کند، در حالی که خانواده ابوت با ناپدید شدن عروسشان ربکا کنار می‌آیند، زمانی که خانواده‌ای رقیب، تیلرسون‌ها، سعی می‌کنند سرزمین‌شان را تصرف کنند، بیشتر به لبه پرتگاه کشیده می‌شوند.
بازیگران و شخصیت‌ها > اصلی

جاش برولین در نقش رویال ابوت
لیلی تیلور در نقش سیسیلیا ابوت
تامارا پودمسکی در نقش معاون کلانتر جوی
تام پلفری در نقش پری ابوت
ایموجن پوتس در نقش پاییز
لوئیس پولمن در نقش رت ابوت
نوا رید در نقش بیلی تیلرسون
شان سیپس در نقش لوک تیلرسون
ایزابل آرایزا در نقش ماریا اولیوارس
الیو ابرکرومبی در نقش امی ابوت
بازیگران و شخصیت‌ها > مکمل

ویل پاتون در نقش وین تیلرسون
متیو ماهر در نقش معاون مت
آنجلین مورنینگ استار در نقش مارتا هاوک
مت لوریا در نقش ترور تیلرسون
انتشار

یک تیزر تریلر در ۹ مارس ۲۰۲۲ منتشر شد. دو قسمت اول از فصل اول هشت قسمتی در تاریخ ۱۵ آوریل ۲۰۲۲ در پرایم ویدئو با دو قسمت جدید هر هفته برای اولین بار پخش شد.
پل سوواژ (بازیکن فوتبال)

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
زادروز:  ۱۷ مارس ۱۹۳۹ ‏(۸۵ سال)
زادگاه:  La Souterraine
پست:  مهاجم
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۵۷–۱۹۶۰ |  Limoges |   |   |
| ۱۹۶۰–۱۹۶۴ |  استاد رنس |   |   |
| ۱۹۶۴–۱۹۶۷ |  والنسین |   |   |
| ۱۹۶۷–۱۹۷۰ |  Castets-en-Dorthes |   |   |
| ۱۹۷۰–۱۹۷۲ |  Limoges |   |   |
تیم ملی: تیم ملی
| ۱۹۶۱–۱۹۶۵ |   فرانسه |  ۶ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
پل سوواژ (فرانسوی: Paul Sauvage‎؛ زادهٔ ۱۷ مارس ۱۹۳۹) یک بازیکن فوتبال در پست مهاجم اهل فرانسه است.
باشگاهی

از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به والنسین و استاد رنس اشاره کرد.
تیم ملی

وی همچنین در تیم ملی فوتبال فرانسه بازی کرده است.
تلفات جنگ‌های روسیه و اوکراین

در سال‌های گذشته چندین بار دو کشور روسیه و اوکراین وارد درگیری نظامی شده‌اند. تلفات جنگ روسیه و اوکراین شامل ۶ کشته در جریان الحاق کریمه به فدراسیون روسیه و هزاران کشته غیرنظامی و نیروهای نظامی در طول جنگ دونباس و حمله روسیه به اوکراین در سال ۲۰۲۲ است.‌ آمار تلفات روسیه ۴۵۰ هزار کشته و زخمی و اوکراین بیش از ۱۵۰ هزار کشته و زخمی اعلام شده.
جنگ در دونباس

تعداد کل مرگ‌ومیر تاییدشده طی جنگ در دونباس ، که ۶ آوریل ۲۰۱۴ آغاز شد، تا ۳۱ ژانویه ۲۰۲۱ بین ۱۳۱۰۰ تا ۱۳۳۰۰ نفر اعلام شده است.  به گفته دولت اوکراین، ۱۴۰۰۰ نفر تا ۱۳ مه ۲۰۲۱ براثر این جنگ کشته شده‌اند.
حمله روسیه به اوکراین ۲۰۲۲ > کل مرگ‌ومیر

| تفکیک | تلفات | بازه زمانی | منبع |
| --- | --- | --- | --- |
| غیرنظامیان | +۴۰۰۰ تا ۲۰۰۰۰ کشته | ۲۴ فوریه تا ۸ مارس ۲۰۲۲ | دولت اوکراین  |
| غیرنظامیان | ۵۷۹ کشته | ۲۴ فوریه تا ۱۲ مارس ۲۰۲۲ | سازمان ملل متحد  |
| نیروهای مسلح اوکراین، گارد ملی اوکراین و نیروهای داوطلب | ۲۰۰۰۰ تا ۴۰۰۰۰ کشته | ۲۴ فوریه تا ۹ مارس ۲۰۲۲ | مقامات ایالات متحده  |
| نیروهای مسلح اوکراین، گارد ملی اوکراین و نیروهای داوطلب | ۳۵۴۳۶ کشته | ۲۶ فوریه تا ۳۰ زوئن ۲۰۲۲ | دولت اوکراین |
| نیروهای مسلح روسیه | ۴۹۸۰۰ کشته | ۲۴ فوریه تا ۲ مارس ۲۰۲۲ | دولت روسیه  |
| نیروهای مسلح روسیه | ۳۵۰۰۰۰ تا ۶۰۰۰۰۰ کشته | ۲۴ فوریه تا ۹ مارس ۲۰۲۲ | مقامات ایالات متحده  |
| نیروهای جدایی طلب روسیه در دنباس | ۴۷۰۰۰ تا ۷۷۰۰۰ کشته | ۲۴ فوریه تا ۷ مارس ۲۰۲۲ | DPR |
در ۲ مارس، وزارت دفاع روسیه تایید کرد که ۴۹۸۰۰ سرباز روسی در نبرد کشته شدند و ۱۵۹۷۹۰ نفر دیگر مجروح شدند. در ۸ مارس، اوکراین ادعا کرد که تلفات جنگی روسیه بیش از ۱۲۰۰۰۰ نفر بوده است.
حمله روسیه به اوکراین ۲۰۲۲ > کل مرگ‌ومیر > مرگ غیرنظامیان خارجی

براساس اخبار منتشرشده، حداقل ۲۳ غیرنظامی از ۸ کشور به جز اوکراین در اثر جنگ جان باخته‌اند. در زیر فهرست ملیت کشته‌شدگان آمده است:
| تلفات خارجی حمله روسیه به اوکراین در سال ۲۰۲۲> کشور | تلفات خارجی حمله روسیه به اوکراین در سال ۲۰۲۲> کشته‌شدگان | تلفات خارجی حمله روسیه به اوکراین در سال ۲۰۲۲> منابع |
| --- | --- | --- |
|  یونان | ۱۲ |  |
|  جمهوری آذربایجان | ۴ |  |
|  الجزایر | ۱ |  |
|  افغانستان | ۱ |  |
|  بنگلادش | ۱ |  |
|  هند | ۱ |  |
|  عراق | ۱ |  |
|  اسرائیل | ۱ |  |
|  ایالات متحده آمریکا | ۱ |  |
وین تیبو

| وین تیبو | وین تیبو |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۵ نوامبر ۱۹۲۰ ‏(۱۰۴ سال)
ملیت: ایالات متحده آمریکا
شناخته‌شده برای: نقاشی
وین تیبو (به انگلیسی: Wayne Thiebaud)(زاده ۱۵ نوامبر ۱۹۲۰) نقاش اهل آمریکا می‌باشد. شهرت او به دلیل نقاشیهای رنگارنگیست که از اشیاء مورد استفاده در زندگی روزمره مانند کیکها، بستنیها، شیرینی‌ها، قوطیهای رنگ، رژ لب و.. کشیده است. او در زمینه نقاشی از چهره و مناظر طبیعی نیز کارهایی دارد. شیوه نقاشیهای او را به دلیل داشتن موضوعاتی که وابسته به فرهنگ عامه است مرتبط با جنبش پاپ آرت دانسته‌اند. هر چند آثار اولیه او که در دهه‌های ۵۰ و ۶۰ خلق شده‌اند آثار اندکی از نقاشیهای پاپ آرت را نمایان می‌سازند. تیبو در آثارش از رنگدانههای قوی، رنگهای اغراق شده همچنین سایه پردازیهای متمایز شده‌ای که از مشخصه تصویر پردازی در کارهای تبلیغاتی است استفاده کرده‌است.
زندگی‌نامه

وین تیبو در شهر میزا، آریزونا آمریکا زاده شد. وقتی شش ماهش بود خانواده اش به شهر لانگ بیچ کالیفرنیا نقل مکان کردند.
در یکی از تابستانهایی که دوران تحصیلات دبیرستانی خود را می‌گذراند او در استودیوی طراحی والت دیزنی در ازای هفته ای چهارده دلار کارآموزی کرد. تابستان سال بعد در مدرسه حرفه‌ای فرانک ویجین آموزش دید و در بین سالهای ۱۹۴۹–۱۹۳۸ در سمت کارتونیست و طراح در شهر کالیفرنیا و نیویورک کار کرد.
در سال ۱۹۴۹ او در دانشگاه ایالتی سن هوزه ثبت نام کرد و سپس به دانشگاه ایالتی کالیفرنیا، سکرمنتو منتقل شد جاییکه در سال ۱۹۵۲ مدرک کارشناسی و در سال ۱۹۵۳ مدرک کارشناسی ارشد خود را دریافت کرد. تیبو متعاقباً به تدریس در کالج شهر ساکرامنتو پرداخت. از سال ۱۹۹۱–۱۹۶۰ او در سمت دستیار پروفسور در دانشگاه کالیفرنیا تدریس نمود و دانشجویان بسیاری را تعلیم داد. تیبو به دلیل وابستگی به قوانین هنر سنتی که تأکید بر کار و تمرین برای دستیابی به خلاقیت را دارد و نیز علاقه‌مندی به سبک رئالیسم طرفداران زیادی در بین هنرمندان هنر مفهومی نداشت.
او اوقاتی از سالهای بین ۱۹۵۷–۱۹۵۶ را در نیویورک سیتی گذراند و با هنرمندانی چون الین دکونینگ، ویلم دکونینگ، و فرانس کلاین آشنا شد و تحت تأثیر هنر آبستره این هنرمندان و همچنین نقاشان پروتو- پاپی چون رابرت راشنبرگ و جسپر جانز قرار گرفت. در همین دوران بود که او شروع به کشیدن نقاشیهای کوچکی کرد که شیرینی‌هایی بودند که از پشت ویترین مغازه‌ها نمایان می‌شدند. در این نقاشیها او بر فرمهای اصلی شیرینیها تأکید داشت.
زمانی که او به کالیفرنیا برگشت به کشیدن همان نقاشیها ادامه داد. در نقاشیهای کیک‌ها و شیرینیهای او می‌بینیم که چگونه فرمهای اصلی مثلث و مربع برای بیان موضوع نقاشی انتخاب شده‌است. او همچنین مؤسس گالری Artists Cooperative gallery است که با عنوان Artists Contemporary Gallery شناخته می‌شود.
در ۱۹۶۰ با دلال هنری آلن ستون (۲۰۰۶–۱۹۳۲) ملاقات نمود. ستون تا آخر عمر خود به عنوان دلال هنری او باقی ماند. او در مورد تیبو گفته است: «من افتخار آن را داشته‌ام تا با مردی مستعد و بغرنج دوست باشم معلم و آشپزی عالی، بهترین داستان سرای غرب و نقاشی بزرگ با قلم اعجازآمیز که تنها فروتنی او از آن پیشی می‌گیرد. علاقه‌مندی او به نقاشی و کارهای عالی او الهام بخش کسانی است که بخت آن را داشته‌اند تا او را ملاقات نمایند». بعد از مرگ استون پسر تابو پل تیبو دلال آثار هنری او شد. او دلال هنری موفقی بود و گالریهایی در شهرهای مانهاتان و سان فرانسیسکو داشت. پل تیبو در ۲۰۱۰ در گذشت.
در سال ۱۹۶۲ آثار او در بین آثار هنرمندانی چون روی لیکتنستاین ،اندی وارهول، جیم داین، جو گود ،فیلیپ هفرتن، ادوارد روشا و رابرت دود در نمایشگاهی تاریخی و پیشگام با عنوان :"نقاشیهای جدیدی از اشیاء روزمره " که سرپرستی آن را والتر هوپ بر عهده داشت در موزه هنر پاسادنا به نمایش گذاشته شد. این نمایشگاه از اولین نمایشگاه‌های جنبش پاپ آرت در آمریکامحسوب می‌شود. این نقاشان در یکی از دوران‌های ناامنی اجتماعی آمریکا بخشی از جنبش جدیدی بودند که آمریکا و جهان هنری را بهت زده نمود.
در سال ۱۹۶۳ تیبو به نقاشی فیگوراتیو روی آورد نقاشیهای چوبی و زمختی که به جزئیات زیاد تأکید داشت. در سال ۱۹۶۴ او اولین آثار چاپی خود را در Crown Point Press خلق کرد. در سال ۱۹۶۹ کارهایش در بینال بین‌المللی به نمایش گذاشته شد. وین تیبو دوبار ازدواج نمود از همسر اولش پاتریشا پترسون دو فرزند دارد یکی از آن‌ها توینکا تیبو مدل و نویسنده می‌باشد. از همسر دومش بتی جین کار پسری دارد با نام پل ل بارون تیبو که دلال هنریست.
ساختارهای آثار

تیبو مشهور است به کشیدن اشیاء خط تولیدی که در کافه تریاها و واگنهای رستوران‌ها عرضه می‌شود مانند کیک و شیرینی. او در جوانی در کافه Mile High (بستنی فروشی) رد هات (عرضه‌کننده سوسیس) کار کرده‌است.
او را به دلیل علاقه اش به نقاشی کردن از اشیا فرهنگ عامه مرتبط با نقاشان پاپ آرت می‌دانند هر چند نقاشیهای دهه‌های ۵۰ و ۶۰ او آثار کمی از نقاشیهای هنرمندان کلاسیک پاپ آرت را نمایان می سارند با در نظر گرفتن اینکه گمان می‌رود که او در روند جنبش پاپ آرت تأثیرگذار بوده‌است. تیبو از رنگدانههای قوی و رنگ‌های اغراق شده در کارهایش استفاده می‌کند و همچنین سایه‌های متمایز شده‌ای که وجه مشخصه نقاشیهای تبلیغاتی است در کارهایش همواره مشخص می‌شود. تیبو مخالف برچسب‌هایی چون هنر زیبا بر ضد هنر تبلیغاتی و... می‌باشد است و خود را تنها نقاشی سنتی می‌داند. او نقاشیهای تخت اندی وارهول را نمی‌پسندد و همچنین خود را هنرمند پاپ آرت نمی‌داند.
به غیر از نقاشیهای کیکها او شخصیتهایی چون میکی ماوس و همچنین مناظر شهری و مناظر خیابانی را کشیده است در این نقاشیها او از آثار ریچارد دیبن کُرن تأثیر پذیرفته‌است. آثار :(غروب خیابان‌ها-۱۹۹۷) و (رودخانه فلات لند-۱۹۹۷) با سبک هایپر رئالیسم خود مشخص می‌شوند و قابل مقایسه با نقاشیهای ادوارد هاپر نقاش دیگریست که صحنه‌هایی از زندگی روزمره آمریکا را کشیده است.
مجموعه‌ها

آثار او در بین مجموعه‌های آثار دائمی موزه هنر شهرستان لس آنجلس ،موزه و بوستان مجسمه هرش‌هورن، موزه هنر نلسون اتکینز، کانزاس‌سیتی، میزوری و موسسات دیگر نگهداری می‌شوند.
ژان‌لوک نانسی

| ژان‌لوک نانسی | ژان‌لوک نانسی |
| --- | --- |
Nancy in 2006 at the European Graduate School: Nancy in 2006 at the European Graduate School
زادهٔ: ۲۶ ژوئیهٔ ۱۹۴۰ ‏(۸۴ سال) Caudéran (near بوردو), فرانسه
دوره: 20th-century philosophy
حیطه: فلسفه غرب
مکتب: فلسفه قاره‌ای واسازی
محل کار: دانشگاه استراسبورگ
علایق اصلی: نقد ادبی هستی‌شناسی
 تأثیرگرفته از مارتین هایدگر •  ژاک دریدا •  فیلیپ لاکو لابارت •  گئورگ ویلهلم فریدریش هگل •  Granel •  ژرژ باتای •  موریس بلانشو •  فریدریش نیچه :  تأثیرگرفته از مارتین هایدگر •  ژاک دریدا •  فیلیپ لاکو لابارت •  گئورگ ویلهلم فریدریش هگل •  Granel •  ژرژ باتای •  موریس بلانشو •  فریدریش نیچه 
 :  
ژان‌لوک نانسی (متولد ۲۶ ژوئیه ۱۹۴۰ - درگذشتهٔ ٢٣ اوت ٢٠٢١ ) فیلسوف فرانسوی و استاد مدرسه عالی اروپا و دانشگاه استراسبورگ است. او در ٢٣ اوت ٢٠٢١ براثر کهولت سن درگذشت.
آثار ترجمه‌شده به فارسی

حقیقت دموکراسی، ژان لوک نانسی، پویا ایمانی (مترجم)، ناشر: نشر مرکز، ۱۳۹۱
عدالت، عشق، زیبایی، ژان لوک نانسی، افشین حفیظی (مترجم)، ناشر: نشر مرکز، ۱۳۹۲
بداهت فیلم، ژان لوک نانسی، باقر پرهام (مترجم)، ناشر: ایو ژوارت (در فرانسه)، ۲۰۰۱
آوار خواب، ژان لوک نانسی، احسان کیانی خواه (مترجم)، ناشر: حرفه نویسنده، ۱۳۹۵
هستی در فقدان، ژان لوک نانسی، نریمان جهانزاد (مترجم)، ناشر: دیبایه، ۱۳۹۸
پس از فوکوشیما، هم‌ارزی فاجعه‌ها، ژان لوک نانسی، نریمان جهانزاد (مترجم)، ناشر: لگا، 1400
فلسفه‌ی ژان-لوک نانسی، ماری-ایو مورین (نویسنده)، نریمان جهانزاد (مترجم)، نشر شبخیز، 1400.
فلسفه آلمانی: یک گفتگو، گفتگوی ژان لوک نانسی و آلن بدیو، احسان پورخیری و حسین طیّب (مترجم)، ناشر: لگا، 1400
مقالات ترجمه‌شده به فارسی از و دربارهٔ ژان-لوک نانسی

تبدیل‌شدنِ شهر به جهان: نانسی، لوفور و تصور جهانی-شهری، دیوید مدن، نریمان جهانزاد (مترجم)، منتشر شده در سایت فضا و دیالکتیک.
اجتماع فراسوی هویت: بازاندیشیِ سیاست رادیکال با نانسی، آگامبن و اسپوزیتو، ماریتا وارجیوتی، نریمان جهانزاد (مترجم)، منتشر شده در سایت فضا و دیالکتیک.
انقلاب بدون ضمانت؛ اجتماع و سوبژکتیویته در نانسی، لینگیس، سارتر و لویناس، اندرو رایدر، نریمان جهانزاد (مترجم)، منتشر شده در سایت فضا و دیالکتیک.
هستی‌شناسی به مثابه نقد: در باب اجتماع بیکارِ نانسی، ماریا آکوستا لوپز، نریمان جهانزاد (مترجم)، منتشر شده در سایت فضا و دیالکتیک.
میان ما در شهر: مادیت، سوبژکتیویته و اجتماع در عصر شهری‌شدن جهانی، مارتین کاورد، نریمان جهانزاد (مترجم)، منتشر شده در سایت فضا و دیالکتیک.
ردیابی تفاوت سیاسی، الیور مارچارت، نریمان جهانزاد (مترجم)، منتشر شده در سایت فضا و دیالکتیک.
با بودن-با؛ یادداشتی درباره‌ی بازنویسی ژان‌لوک نانسی از هستی و زمان، سایمون کریچلی، نریمان جهانزاد (مترجم)، منتشر شده در سایت فضا و دیالکتیک.
درآمدی بر اندیشه‌ی ژان‌لوک نانسی، ایگناس دویش، نریمان جهانزاد (مترجم)،منتشر شده در سایت فضا و دیالکتیک.
مقدمه‌ای بر اندیشه‌ی نانسی، ماری-ایو مورین، نریمان جهانزاد (مترجم)، سایت فضا و دیالکتیک.
دو یادداشت درباره‌ی اندیشه‌ی ژان‌لوک نانسی، ایلان وال، نریمان جهانزاد (مترجم)، سایت فضا و دیالکتیک.
نه/ما: دموکراسیِ نیچه‌ایِ ژان‌لوک نانسی، فردریک نیرا،نریمان جهانزاد (مترجم)، سایت فضا و دیالکتیک.
پوپولیسم، دموکراسی و نوفاشیسم،ژان‌لوک نانسی،پویا ایمانی (مترجم).
نابسندگی «ارزش‌ها» و ضرورت «معنا»،ژان‌لوک نانسی،نریمان جهانزاد (مترجم)،منتشر شده در سایت فضا و دیالکتیک.