stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
جی‌دی‌اسکیرشیما (دی‌دی‌جی-۱۷۴)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
پیشینه: پیشینه
مالک: 
سفارش ساخت::  ۱۹۹۰
آب‌اندازی::  ۷ آوریل ۱۹۹۲
آغاز کار::  ۱۹ اوت ۱۹۹۳
اعزام::  ۱۶ مارس ۱۹۹۵
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  7500 tons standard
درازا::  ۵۲۸٫۲ فوت (۱۶۱٫۰ متر)
پهنا::  ۶۸٫۹ فوت (۲۱٫۰ متر)
آبخور::  ۲۰٫۳ فوت (۶٫۲ متر)
سرعت::  30 knots (56 km/h)
جی‌دی‌اسکیرشیما (دی‌دی‌جی-۱۷۴) (به انگلیسی: JDS Kirishima (DDG-174)) یک کشتی بود که طول آن ۵۲۸٫۲ فوت (۱۶۱٫۰ متر) بود. این کشتی در سال ۱۹۹۳ ساخته شد.
انشینز

| Anceins | Anceins |
| --- | --- |
کشور: فرانسه
ناحیه: نرماندی
دپارتمان: اورن
بخش: Argentan
کانتون: La Ferté-Frênel
کمون: Canton de la Ferté-Frênel
حکومت: حکومت
 • شهردار(2008–۲۰۱۴) : François Brizard
مساحت۱: ۱۲٫۳۳ کیلومتر مربع (۴٫۷۶ مایل مربع)
جمعیت (۲۰۰۸)۲: ۲۲۳
 • تراکم: ۱۸/کیلومتر مربع (۴۷/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان اروپای مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
کد آماری/کد پستی: ۶۱۰۰۳ /۶۱۵۵۰
ارتفاع: ۱۸۹–۲۵۸ متر (۶۲۰–۸۴۶ فوت)  (avg. ۲۰۶ متر یا ۶۷۶ 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
انشینز (به فرانسوی: Anceins) یک کامین در فرانسه است که در Canton of La Ferté-Frênel واقع شده‌است.
خصوصیات

انشینز ۱۲٫۳۳ کیلومترمربع مساحت و ۲۲۳ نفر جمعیت دارد و ۲۰۶ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
هجمه اطلاعات نادرست

هجمه اطلاعات نادرست،انتشار عمدی اطلاعات نادرست، با هدف نهایی گمراه کردن، گیج کردن، یا دستکاری احساسات مخاطبان است. حملات اطلاعات نادرست ممکن است توسط بازیگران دولتی یا غیردولتی برای اثرگذاری برافراد داخلی یا خارجی انجام شود. این حملات معمولاً برای تغییر نگرش‌ها و باورها، هدایت یک برنامه خاص، یا برانگیختن اقدامات خاصی از سوی مخاطب هدف به کار می‌روند.
هجمه اطلاعات نادرست را می‌توان به وسیله رسانه‌های سنتی مانند کانال‌های تلویزیونی و رادیوهای دولتی انجام داد. با این حال، هجمه اطلاعات نادرست با ظهور رسانه‌های اجتماعی به‌طور فزاینده ای گسترده و قوی شده‌اند. ابزارهای دیجیتالی مانند ربات‌ها، الگوریتم‌ها و فناوری هوش مصنوعی برای گسترش و تقویت اطلاعات نادرست در جامعه هدف خرد پلتفرم‌های آنلاین مانند اینستاگرام، توییتر، فیس‌بوک و یوتیوب استفاده می‌شوند. به دلیل ماهیت آنها، هجمه اطلاعات نادرست به‌طور رسمی به عنوان یک تهدید واقعی سایبری طبقه‌بندی شده‌است.
هجمه اطلاعات نادرست می‌تواند تهدیدی برای دموکراسی درفضاهای آنلاین، یکپارچگی فرآیندهای انتخاباتی و به طورکلی امنیت ملی باشد.
اقدامات دفاعی شامل الگوریتم‌ها است که می‌تواند اطلاعات نادرست را در پلتفرم‌ها بررسی واقعیت و سیستمهای تنظیم الگوریتمی و همکاری بین شرکتهای خصوصی رسانه‌های اجتماعی و دولت‌ها در ایجاد راه‌حل‌ها و به اشتراک‌گذاری اطلاعات کلیدی را نشان دهد. برنامه‌های آموزشی نیز درحال توسعه هستند تا به مردم آموزش دهند که چگونه بین حقایق و اطلاعات نادرست آنلاین بهتر تشخیص دهند.
روش‌های هجمه اطلاعات نادرست > رسانه‌های سنتی

از کانال‌های رسانه‌های سنتی می‌توان برای انتشار اطلاعات نادرست استفاده کرد.
روش‌های هجمه اطلاعات نادرست > رسانه‌های اجتماعی

عاملان دردرجه اول از کانال‌های رسانه‌های اجتماعی به عنوان رسانه ای برای انتشار اطلاعات نادرست استفاده می‌کنند. آنها از ابزارهای مختلفی برای انجام هجمه اطلاعات نادرست، مانند ربات‌ها، الگوریتم‌ها، فناوری‌های جعلی عمیق و اصول روان‌شناختی استفاده می‌کنند.
ربات‌ها سازه‌های خودکاری هستند که می‌توانند محتوا را در پلتفرم‌های اجتماعی آنلاین تولید و پخش کنند. بسیاری از ربات‌ها می‌توانند در تعاملات اساسی با سایر ربات‌ها و انسان‌ها شرکت کنند. در کمپین‌های هجمه اطلاعات نادرست، از آنها برای انتشار سریع اطلاعات نادرست و نفوذ به شبکه‌های اجتماعی دیجیتال استفاده می‌شود. ربات‌ها می‌توانند این توهم را ایجاد کنند که یک قطعه اطلاعات از منابع مختلف دریافت می‌شود. در انجام این کار، کمپین‌های هجمه اطلاعات نادرست، محتوای خود را از طریق قرار گرفتن در معرض مکرر و متنوع، باورپذیر می‌کنند. با پر کردن کانال‌های رسانه‌های اجتماعی با محتوای مکرر، ربات‌ها همچنین می‌توانند الگوریتم‌ها را تغییر دهند و توجه آنلاین را به محتوای اطلاعات نادرست معطوف کنند.
الگوریتم‌ها برای تقویت گسترش اطلاعات نادرست استفاده می‌شوند. الگوریتم‌ها اطلاعات را برای کاربران فیلتر و تنظیم می‌کنند و محتوای مصرفی آنها را اصلاح می‌کنند. یک مطالعه نشان داد که الگوریتم‌ها می‌توانند کانال‌های رادیکال‌سازی باشند زیرا محتوا را بر اساس سطوح تعامل کاربر ارائه می‌دهند. کاربران بیشتر به سمت محتوای رادیکال، تکان دهنده و تله کلیک کشیده می‌شوند. در نتیجه، پست‌های افراطی و جالب توجه می‌توانند سطوح بالایی از تعامل را از طریق الگوریتم‌ها به دست آورند. کمپین‌های اطلاعات نادرست ممکن است از الگوریتم‌ها برای تقویت محتوای افراطی خود و کاشت افراط گرایی آنلاین استفاده کنند.
اطلاعات جعلی عمیق محتوای دیجیتالی است که دستکاری شده‌است. می‌توان از فناوری جعلی عمیق برای بدنام کردن، باج خواهی و جعل هویت استفاده کرد. به دلیل هزینه کم و کارایی، می توان از اطلاعات جعلی عمیق برای انتشار سریعتر اطلاعات نادرست و با جمعیت زیاد مخاطبان استفاده کرد. کمپین‌های هجمه اطلاعات نادرست ممکن است از فناوری جعلی عمیق برای تولید اطلاعات نادرست در مورد افراد، ایالت‌ها یا روایت‌ها استفاده کنند. فناوری جعلی عمیق را می‌توان برای گمراه کردن مخاطبان و انتشار مطالب نادرست به سلاح تبدیل کرد.
روان‌شناسی انسان نیز برای قوی تر و ویروسی کردن حملات اطلاعات نادرست به کار می‌رود. پدیده‌های روان‌شناختی، مانند کلیشه‌سازی، سوگیری تأیید، توجه انتخابی، و اتاق‌های پژواک، به ویروسی شدن و موفقیت اطلاعات نادرست در سیستم عامل‌های دیجیتال کمک می‌کنند. حملات اطلاعات نادرست اغلب نوعی جنگ روانی در نظر گرفته می‌شوند زیرا از تکنیک‌های روان‌شناختی برای دستکاری نگرش افراد استفاده می‌کنند.
مثال‌ها > هجمه اطلاعات نادرست رای‌دهندگان داخلی

هجمه اطلاعات نادرست رأی دهندگان داخلی اغلب توسط خودکامگان با هدف سرپوش گذاشتن بر تقلب انتخاباتی انجام می‌شود. اطلاعات نادرست رأی دهندگان شامل اظهارات عمومی است که ادعا می‌کند فرآیندهای انتخاباتی محلی مشروع است و اظهاراتی که ناظران انتخاباتی را بی‌اعتبار می‌کند. همچنین ممکن است شرکت‌های عملیات روانی برای اجرای کمپین‌های اطلاعات نادرست، از جمله تبلیغات رسانه‌ای و لابی‌گری در پشت صحنه، استخدام شوند. برای مثال، بازیگران دولتی برای انتخاب مجدد الهام علی اف در انتخابات ریاست جمهوری آذربایجان در سال ۲۰۱۳ از هجمه اطلاعات نادرست رای‌دهندگان استفاده کردند. آنها نظارت بر انتخابات را محدود کردند و فقط به گروه‌های خاصی مانند متحدان کشورهای پساشوروی اجازه نظارت برروند انتخابات را دادند. آژانس‌های عملیات روانی نیز برای پیشبرد روایت یک انتخابات صادقانه و دموکراتیک استخدام شدند.
مثال‌ها > کمپین‌های روسیه

یک عملیات روانی روسی موسوم به آژانس تحقیقات اینترنت (IRA) هزاران نفر را صرف تبلیغات رسانه‌های اجتماعی کرد تا بر انتخابات ریاست جمهوری سال ۲۰۱۶ آمریکا تأثیر بگذارد. این تبلیغات سیاسی از داده‌های کاربران بهره می‌برد و اطلاعات گمراه‌کننده را برای گروه‌های خاص، هدف‌گذاری می‌کرد و با هدف نهایی تشدید دو قطبی‌سازی و کاهش اعتماد عمومی به نهادهای سیاسی فعالیت می‌کرد. پروژه تبلیغات محاسباتی در دانشگاه آکسفورد دریافت که تبلیغات IRA به‌طور خاص به دنبال ایجاد بی‌اعتمادی نسبت به دولت ایالات متحده در میان مکزیکی  آمریکایی و عدم شرکت آمریکایی‌های آفریقایی‌تبار است.
روسیه امروز یک کانال خبری با بودجه دولتی است که هدف آن افزایش شهرت روسیه در خارج از کشور و ترسیم کشورهای غربی به شکل منفی است. این کانال به عنوان بستری برای انتشار تبلیغات و توطئه‌های مربوط به کشورهای غربی مانند ایالات متحده عمل کرده‌است
در طول جنگ روسیه و اوکراین در سال ۲۰۱۴، یک جنگ ترکیبی اتفاق افتاد که به روسیه اجازه داد تا در طول درگیری به‌طور مؤثر بر جمعیت‌های هدف تسلط فیزیکی و روانی داشته باشد.
دغدغه‌های اخلاقی

نگرانی فزاینده ای وجود دارد که روسیه می‌تواند از هجمه اطلاعات نادرست برای بی‌ثبات کردن برخی از اعضای ناتو مانند کشورهای بالتیک استفاده کند. کشورهایی با چشم‌اندازهای سیاسی بسیار قطبی و اعتماد عمومی پایین به رسانه‌های محلی و دولت، به‌ویژه در برابر هجمه اطلاعات نادرست آسیب‌پذیر هستند. حملات اطلاعات نادرست می‌تواند دموکراسی را در فضای دیجیتال از بین ببرد. با کمک الگوریتم‌ها و ربات‌ها، می‌توان اطلاعات نادرست و اخبار جعلی را تقویت کرد، فیدهای محتوای کاربران را متناسب و محدود کرد و اتاق‌های اکو را به راحتی توسعه داد. به این ترتیب، هجمه اطلاعات نادرست می‌تواند قطبیت سیاسی ایجاد کند و گفتمان عمومی را تغییر دهد.
در طول انتخابات ریاست جمهوری آمریکا در سال ۲۰۱۶، کمپین‌های نفوذ روسیه از تکنیک‌های هک و حملات اطلاعات نادرست استفاده کردند تا افکار عمومی را در مورد مسائل کلیدی سیاسی گیج کنند و اختلاف ایجاد کنند. کارشناسان نگران هستند که هجمه اطلاعات نادرست به‌طور فزاینده ای برای اثرگذاری بر انتخابات ملی و فرآیندهای دموکراتیک مورد استفاده قرار گیرد.
اقدامات دفاعی > فدرال

دولت ترامپ از ابتکاراتی برای ارزیابی فناوری بلاک چین به عنوان مکانیزم دفاعی بالقوه در برابر دستکاری اینترنتی حمایت کرد. بلاک چین یک پایگاه داده غیرمتمرکز و امن است که می‌تواند اطلاعات تراکنش‌ها را ذخیره و محافظت کند. فناوری بلاک چین می‌تواند برای ایمن‌تر کردن انتقال داده‌ها درفضاهای آنلاین و شبکه‌های اینترنت اشیا استفاده شود و تغییر یا سانسور محتوا و انجام هجمه اطلاعات نادرست رابرای بازیگران دشوار کند.
«عملیات سمفونی درخشان» در سال ۲۰۱۶ یکی دیگر از ابتکارات فدرال بود که به دنبال مبارزه باهجمه اطلاعات نادرست بود. دراین عملیات سعی شد تبلیغات داعش درشبکه‌های اجتماعی خنثی شود. با این حال، تا حد زیادی ناموفق بود:بازیگران داعش به انتشار تبلیغات در سایر پلتفرم‌های آنلاین بدون نظارت ادامه دادند.
اقدامات دفاعی > خصوصی

شرکت‌های خصوصی رسانه‌های اجتماعی ابزارهایی را برای شناسایی و مبارزه با اطلاعات نادرست در پلتفرم‌های خود مهندسی کرده‌اند. بسیاری از شرکت‌ها در حال بررسی استفاده از سیستم‌های قانونی رویه ای برای تنظیم محتوا در پلتفرم‌های خود هستند. به‌طور خاص، آنها در حال بررسی استفاده از سیستم‌های استیناف هستند: پست‌ها ممکن است به دلیل نقض شرایط خدمات و تظاهر به عنوان یک تهدید اطلاعات نادرست حذف شوند، اما کاربران می‌توانند این اقدام را از طریق سلسله مراتبی از مراجع تجدیدنظر به چالش بکشند.
اقدامات دفاعی > اقدامات مشارکتی

کارشناسان امنیت سایبری ادعا می‌کنند که همکاری بین بخش‌های دولتی و خصوصی برای مبارزه موفقیت‌آمیز باهجمه اطلاعات نادرست ضروری است. راهبردهای دفاعی تعاونی عبارتند از:
ایجاد «کنسرسیوم‌های کشف اطلاعات نادرست» که در آن سهامداران (یعنی شرکت‌های خصوصی رسانه‌های اجتماعی و دولت‌ها) برای بحث در مورد هجمه اطلاعات نادرست و ارائه استراتژی‌های دفاعی متقابل گرد هم می‌آیند.
به اشتراک گذاری اطلاعات مهم بین شرکت‌های خصوصی رسانه‌های اجتماعی و دولت، به طوری که بتوان استراتژی‌های دفاعی موثرتری را توسعه داد.
هماهنگی بین دولت‌ها برای ایجاد یک واکنش واحد و مؤثر در برابر کمپین‌های اطلاعات نادرست فراملی.
اقدامات دفاعی > آموزش و آگاهی

در سال ۲۰۱۸، معاون اجرایی کمیسیون اروپا برای اروپای مناسب عصر دیجیتال، گروهی از کارشناسان را گرد هم آورد تا گزارشی حاوی توصیه‌هایی برای آموزش سواد دیجیتال تهیه کنند. برنامه‌های درسی سواد دیجیتال پیشنهادی، دانش‌آموزان را با وب‌سایت‌های حقیقت‌سنجی مانند اسنوپسو FactCheck.org آشنا می‌کند. هدف این برنامه درسی تجهیز دانش آموزان به مهارت‌های تفکر انتقادی برای تشخیص بین محتوای واقعی و اطلاعات نادرست آنلاین است.
توکل‌آباد (لادیز)

| توکل‌آباد | توکل‌آباد |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: سیستان و بلوچستان
شهرستان: میرجاوه
بخش: لادیز
دهستان: لادیز
جمعیت: ۱۷ نفر (سرشماری ۹۵)
توکل‌آباد روستایی در دهستان لادیز بخش لادیز شهرستان میرجاوه استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت

بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵ جمعیت این مکان ۱۷ نفر (۷خانوار) بوده‌است.
| جمعیت تاریخی> سال | جمعیت تاریخی> جمعیت | جمعیت تاریخی> ±% |
| --- | --- | --- |
| ۱۳۸۵ | ۴۰ | —     |
| ۱۳۹۰ | ۱۹ | ۵۲٫۵٪− |
| ۱۳۹۵ | ۱۷ | ۱۰٫۵٪− |
هیروتامی کوجیما

هیروتامی کوجیما (انگلیسی: Hirotami Kojima؛ زادهٔ ۱۹۶۴) ورزشکار بیسبال اهل ژاپن است.
وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال برنز شده‌است.
دمامه

برای ساز موسیقی به این نام، دمامه (ساز) را ببینید.
| دمامه | دمامه |
| --- | --- |
روستا: روستا
دمامهموقعیت در ایراننمایش نقشه ایراندمامهدمامه (Iran Kurdistan)نمایش نقشه Iran Kurdistan: دمامهموقعیت در ایراننمایش نقشه ایراندمامهدمامه (Iran Kurdistan)نمایش نقشه Iran Kurdistan
مختصات: ۳۵°۵۸′ شمالی ۴۵°۵۸′ شرقی﻿ / ﻿۳۵٫۹۶۷°شمالی ۴۵٫۹۶۷°شرقی﻿ / 35.967; 45.967: مختصات: ۳۵°۵۸′ شمالی ۴۵°۵۸′ شرقی﻿ / ﻿۳۵٫۹۶۷°شمالی ۴۵٫۹۶۷°شرقی﻿ / 35.967; 45.967
کشور: ایران
استان: کردستان
شهرستان: بانه
بخش: بخش مرکزی
دهستان: شوی
جمعیت: کمتر از ۳ خانوار (سرشماری ۹۵)
دمامه، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان بانه در استان کردستان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان شوی قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن زیر سه خانوار بوده‌است.
کتابخانه سی گنو

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نویسنده(های)اصلی: رونالد مک‌گراث
توسعه‌دهنده(ها): پروژه گنو
مخزن: sourceware.org/git/glibc.git  
سیستم‌عامل: سیستم‌عامل گنو، گنو/لینوکس، شبه-یونیکس
مجوز: گنو ال‌جی‌پی‌ال
GNU C Library
کتابخانه گنوسی (به انگلیسی: GNU C Library) که بیشتر glibc نامیده می‌شود، یک پیاده‌سازی کتاب‌خانه استاندارد سی توسط پروژه گنو است. با وجود نام آن، همچنین مستقیماً سی پلاس پلاس را نیز پشتیبانی می‌کند (و غیرمستقیم، زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر). در اصل توسط بنیاد نرم‌افزار آزاد برای سیستم‌عامل گنو نوشته شده‌بود. توسعه کتاب‌خانه توسط کمیته‌ای از سال ۲۰۱۱ توسط Ulrich Drepper، به عنوان مدیر همکاران و همکاران، بازبینی شد. در مارس ۲۰۱۲، کمیته راه‌بری، رأی به منحل کردن خود و حذف Drepper به نفع روند توسعه جامعه-محور به همراه مسئولیت نگهداری توسط Ryan Arnold, Maxim Kuvyrkov, Joseph Myers, Carlos O'Donell, و Alexandre Oliva (بدون قدرت تصمیم-سازی اضفه) داد.
پیشینه

glibc در ابتدا بیشتر توسط Roland McGrath نوشته شد، که او در دهه ۱۹۸۰ برای بنیاد نرم‌افزار آزاد فعالیت می‌کرد.
در فوریه ۱۹۸۸، FSF کتاب‌خانه glibc را به عنوان دارا بودن تقریباً کامل عملکردهای مورد نیاز ANSI C معرفی کرد. در ۱۹۹۲، عملکردهای استاندارد ANSI C-۱۹۸۹ و POSIX.1-1990 را داشت و در حال کار بر روی استاندارد POSIX.2 بود.
پیشینه > یک انشعاب موقت

در حدود دهه ۱۹۹۰، توسعه‌دهندگان کرنل لینوکس، یک انشعاب از glibc گرفتند. انشعاب آنان، «Linux libc» نامیده شد و برای چند سال نگهداری می‌شد و نسخه‌های ۲ تا ۵ را انتشار داد.
هنگامی که FSF کتاب‌خانه glibc ۲٫۰ را در ژانویه ۱۹۹۷ منتشر کرد، انطباق بسیار بیشتری با استاندارد POSIX، عملکرد بهتر بین‌المللی‌سازی و چندزبانی، قابلیت IP نسخه ۶، دسترسی داده‌ای ۶۴بیتی، امکانات لازم برای برنامه‌های چندنخی، سازگاری با نسخه‌های بالاتر داشت و کُد آن قابل‌حمل‌تر شد. در این جا، توسعه‌دهندگان هسته لینوکس انشعاب خود را ادامه ندادند و به استفاده از glibc نسخه FSF بازگشتند.
با توجه به ریچارد استالمن، تغییرات ایجاد شده در Linux libc به خاطر حق‌تألیف، قابل ادغام شدن به libc نیست. وضعیت کُد مشخص نیست و پروژه گنو دربارهٔ حق‌تألیف و نویسندگان سخت‌گیر است.
پشتیبانی از سخت‌افزار و هسته

glibc در سیستم‌های با هسته‌ها و معماری سخت‌افزاری مختلف استفاده شده‌است. بیشترین استفاده آن در سیستم‌هایی با هسته لینوکس بر سخت‌افزار x۸۶ است، هرچند، رسماً سخت‌افزارهای x۸۶، موتورلا ۶۸۰x۰ و DEC Alpha, PowerPC, ETRAX CRIS, s390, Elbrus و SPARC را نیز پشتیبانی می‌کند. همچنین به‌طور رسمی هسته‌های هرد و لینوکس را پشتیبانی می‌کند. همچنین نسخه‌هایی با وصله‌های بسیار بر هسته‌های فری‌بی‌اس‌دی و نت‌بی‌اس‌دی اجرا می‌شوند (که سیستم‌های Debian GNU/kFreeBSD و Debian GNU/NetBSD بدین ترتیب ساخته شدند)، همچنین یک نسخه انشعاب‌یافته از OpenSolaris. همچنین یک نسخه ویرایش‌شده آن با نام libroot.so در BeOS و Haiku استفاده شد.
توماس بنجامین کنینگتون

| توماس کنینگتون | توماس کنینگتون |
| --- | --- |
یتیمان (۱۸۸۵): یتیمان (۱۸۸۵)
نام هنگام تولد: توماس بنجامین کنینگتون
زادهٔ: ۷ آوریل ۱۸۵۶ لینکلن‌شیر انگلستان
درگذشت: ۱۰ دسامبر ۱۹۱۶(1916-12-10) (۶۰ سالگی) لندن انگلستان
ملیت: English
پیشه: نقاش
توماس بنجامین کنینگتون (به انگلیسی: Thomas Benjamin Kennington) (۷ آوریل ۱۸۵۶–۱۰ دسامبر ۱۹۱۶) یک نقاش انگلیسی اهل لندن بود. نقاشی‌های وی واقع‌گرایانه و اجتماعی می‌باشند که با مهارتی بسیار خلق شده‌اند. او عضو بنیانگذار باشگاه هنرهای جدید انگلیسی (NEAC) و لیگ هنرهای امپریالیست بود.
کنینگتون نه تنها برای نقاشی‌های ایده‌آلش از صحنه‌های داخلی و روزمره مشهور بود بلکه برای آثار واقع‌گرای اجتماعی‌اش بسیار شناخته شده‌است. نقاشی‌هایی مانند " یتیمان" "بی‌خانمان" و "دخترک گلفروش"، واقعیت‌های سخت جامعهٔ قدیم انگلستان را به تصویر کشیده‌است. واقعیت‌های تلخی که ممکن است در این زمان نیز در طی روز در خیابان ببینیم و به سادگی از کنارش گذر کنیم.
به جرات می‌توان گفت که آثار توماس بنیامین کنینگتون در به تصویر کشیدن تصاویر اجتماعی بی‌نظیر بوده و هنوز هم هست.
جی‌دی‌اس واکابا (دی‌یی-۲۶۱)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
پیشینه: پیشینه
مالک: 
آب‌اندازی::  ۱ سپتامبر ۱۹۴۴
آغاز کار::  ۱۷ ژانویه ۱۹۴۵
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  ۱٬۲۵۰ تن (۱٬۲۳۰ تن بزرگ)
درازا::  ۱۰۰ متر (۳۲۸ فوت ۱ اینچ)
پهنا::  ۹٫۳۵ متر (۳۰ فوت ۸ اینچ)
آبخور::  ۳٫۲۸ متر (۱۰ فوت ۹ اینچ)
سرعت::  ۲۶ گره (۴۸ کیلومتر بر ساعت؛ ۳۰ مایل بر ساعت)
جی‌دی‌اس واکابا (دی‌یی-۲۶۱) (به انگلیسی: JDS Wakaba (DE-261)) یک کشتی بود که طول آن ۱۰۰ متر (۳۲۸ فوت ۱ اینچ) بود. این کشتی در سال ۱۹۴۵ ساخته شد.
هادی شهو

| هادی شهو | هادی شهو |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۵ فوریهٔ ۱۹۴۹ جاکوویسا
درگذشت: ۱۲ مارس ۲۰۱۷ (۶۸ سال) جاکوویسا
ملیت: آلبانی
هادی شهو (انگلیسی: Hadi Shehu; ۱۵ فوریهٔ ۱۹۴۹ – ۱۲ مارس ۲۰۱۷) بازیگر تئاتر و سینما اهل کوزوو بود.
نزدیک‌ترین همسایه حاشیه بزرگ

طبقه‌بندی نزدیک‌ترین همسایه حاشیه بزرگ (به انگلیسی: Large Margin Nearest Neighbor Classification)، یک الگوریتم یادگیری ماشین آماری برای یادگیری متریک است. این یک شبه متریک طراحی شده برای طبقه‌بندی k-نزدیک‌ترین همسایه را می‌آموزد. این الگوریتم مبتنی بر برنامه‌نویسی نیمه معین است، یک زیرکلاس از بهینه‌سازی محدب است.
هدف یادگیری نظارت شده (به‌طور خاص طبقه‌بندی) یادگیری یک قانون تصمیم‌گیری است که می‌تواند نمونه‌های داده را در کلاس‌های از پیش تعریف شده طبقه‌بندی کند. قانون k-نزدیکترین همسایه یک مجموعه داده آموزشی از نمونه‌های برچسب‌گذاری شده را فرض می‌کند (یعنی کلاس‌ها شناخته شده‌اند). این مدل یک نمونه داده جدید را با کلاس به دست آمده از رای اکثریت k نزدیک‌ترین نمونه‌های آموزشی (برچسب‌دار) طبقه‌بندی می‌کند. نزدیکی با یک متریک از پیش تعریف شده اندازه‌گیری می‌شود. نزدیک‌ترین همسایه‌های حاشیه بزرگ الگوریتمی است که این معیار کلی (شبه) را به صورت نظارت شده می‌آموزد تا دقت طبقه قانون k-نزدیک‌ترین همسایه را بهبود بخشد.
راه‌اندازی

شهود اصلی پشت LMNN یادگیری یک شبه متری است که تحت آن تمام نمونه‌های داده در مجموعه آموزشی توسط حداقل k نمونه احاطه شده‌اند که برچسب کلاس یکسانی دارند. اگر این امر محقق شود، خطای باقی‌مانده (یک مورد خاص از اعتبارسنجی متقابل) به حداقل می‌رسد. فرض کنید داده‌های آموزشی از یک مجموعه داده تشکیل شده باشد  D=\{({\vec {x}}_{1},y_{1}),\dots ,({\vec {x}}_{n},y_{n})\}\subset R^{d}\times C ، که در آن مجموعه دسته‌بندی‌های کلاس ممکن،  C=\{1,\dots ,c\} است.
این الگوریتم یک شبه متریک از نوع را می‌آموزد
برای  d(\cdot ,\cdot ) به خوبی تعریف شود، ماتریس  \mathbf {M}  باید نیمه قطعی مثبت باشد. معیار اقلیدسی یک مورد خاص است که در آن  \mathbf {M}  ماتریس هویت است. این تعمیم اغلب (به غلط[نیازمند منبع]) به عنوان معیار ماهالانوبیس شناخته می‌شود.
شکل ۱ اثر متریک تحت تغییر  \mathbf {M}  را نشان می‌دهد. دو دایره مجموعه ای از نقاط با فاصله مساوی از مرکز را نشان می‌دهند  {\vec {x}}_{i} . در حالت اقلیدسی، این مجموعه یک دایره است، در حالی که تحت متریک اصلاح شده (ماهالانوبیس) به یک بیضی تبدیل می‌شود.
این الگوریتم بین دو نوع نقاط داده خاص تمایز قائل می‌شود: همسایه‌های هدف و فریبکارها.
راه‌اندازی > همسایه‌های هدف

همسایه‌های هدف قبل از یادگیری انتخاب می‌شوند. هر نمونه  {\vec {x}}_{i} دقیقاً  k همسایه هدف مختلف داخل  D دارد، که همه دارای یک برچسب کلاس  y_{i} هستند. همسایه‌های هدف، نقاط داده‌ای هستند که باید تحت متریک آموخته‌شده به نزدیک‌ترین همسایه تبدیل شوند. فرض کنید مجموعه ای از همسایه‌های هدف را برای یک نقطه داده مشخص کنیم  {\vec {x}}_{i} مانند  N_{i} .
راه‌اندازی > فریب دهنده‌ها

فریب دهنده یک نقطه داده  {\vec {x}}_{i} نقطه داده دیگری است  {\vec {x}}_{j} با برچسب کلاس متفاوت (به عنوان مثال  y_{i}\neq y_{j}) که یکی از نزدیک‌ترین همسایگان  {\vec {x}}_{i} است. در طول یادگیری، الگوریتم سعی می‌کند تعداد تقلب‌کننده‌ها را برای تمام نمونه‌های داده در مجموعه آموزشی به حداقل برساند.
الگوریتم

حاشیه بزرگ نزدیک‌ترین همسایگان ماتریس  \mathbf {M}   را به کمک برنامه‌نویسی نیمه معین بهینه می‌کند. هدف دوگانه است: برای هر نقطه داده  {\vec {x}}_{i} همسایه‌های هدف باید نزدیک و متقلبها باید دور باشند. شکل ۱ تأثیر چنین بهینه‌سازی را بر یک مثال گویا نشان می‌دهد. متریک آموخته‌شده سبب می‌شود بردار ورودی  {\vec {x}}_{i} توسط نمونه‌های آموزشی از همان کلاس احاطه شود. اگر یک نقطه تست بود، به درستی تحت قانون نزدیک‌ترین همسایه با   k=3 طبقه‌بندی می‌شد.
اولین هدف بهینه‌سازی با کمینه کردن میانگین فاصله بین نمونه‌ها و همسایه‌های هدف آن‌ها به دست می‌آید.
هدف دوم با جریمه کردن فاصله‌ها به فریبکاران   {\vec {x}}_{l} که کمتر از یک واحد دورتر از همسایه‌های هدف  {\vec {x}}_{j} هستند (و بنابراین آنها را از همسایگی محلی  {\vec {x}}_{i}  خارج می‌کنند) به دست می‌آید. مقدار حاصل که باید به حداقل برسد را می‌توان به صورت زیر بیان کرد:
با عملکرد از دست دادن لولا 



[
⋅

]

+


=
max
(
⋅
,
0
)


{\textstyle [\cdot ]_{+}=\max(\cdot ,0)}

 ، که تضمین می‌کند نزدیکی متقلب در خارج از حاشیه جریمه نمی‌شود. حاشیه دقیقاً یک واحد مقیاس ماتریس   M را اصلاح می‌کند. هر انتخاب جایگزین  c>0 منجر به تغییر مقیاس   M با ضریب  1/c می‌شود.
مسئله بهینه‌سازی نهایی به صورت زیر است:
هایپرپارامتر 



λ
>
0


{\textstyle \lambda >0}

 یک ثابت مثبت است (معمولاً از طریق اعتبارسنجی متقابل تنظیم می‌شود). در اینجا متغیرهای  \xi _{ijl} (در مجموع با دو نوع محدودیت) عبارت تابع هزینه را جایگزین می‌کنند. آن‌ها نقشی شبیه به متغیرهای سست برای جذب میزان نقض محدودیت‌های فریبنده ایفا می‌کنند. آخرین محدودیت تضمین می‌کند که m نیمه متناهی مثبت است. مسئله بهینه‌سازی نمونه ای از برنامه‌نویسی نیمه معین (SDP) است. اگرچه SDPها از پیچیدگی محاسباتی بالایی رنج می‌برند، این نمونه SDP خاص به دلیل ویژگی‌های هندسی اساسی مسئله به‌طور بسیار کارآمدی می‌تواند حل شود. به‌طور خاص، اکثر محدودیت‌های فریبنده به‌طور طبیعی برآورده می‌شوند و نیازی به اعمال آنها در طول زمان اجرا نیست (یعنی مجموعه متغیرها  \xi _{ijl} تنک است). یک تکنیک حل‌کننده بسیار مناسب، روش مجموعه کاری است که مجموعه کوچکی از محدودیت‌ها را نگه می‌دارد که به‌طور فعال اعمال می‌شوند و محدودیت‌های باقی‌مانده (احتمالا ارضا شده) را تنها گاهی برای اطمینان از درستی نظارت می‌کند.
برنامه‌های افزودنی و حل کننده‌های کارآمد

LMNN در مقاله سال ۲۰۰۸ به چندین معیار محلی تعمیم داده شد. این گسترش به‌طور قابل توجهی خطای طبقه‌بندی را بهبود می‌بخشد، اما شامل یک مسئله بهینه‌سازی گران‌تر است. واینبرگر و ساول در مقاله سال ۲۰۰۹ خود در مجله تحقیقات یادگیری ماشین یک حل کننده کارآمد برای برنامه نیمه معین استخراج کردند. این برنامه می‌تواند یک متریک برای مجموعه داده‌های رقمی دست‌نویس MNIST در چندین ساعت بیاموزد که شامل میلیاردها محدودیت جفتی است. یک پیاده‌سازی متن باز Matlab به صورت رایگان در صفحه وب نویسندگان در دسترس است.
کومال و همکارانش این الگوریتم را گسترش دادند تا متغییرهای محلی را با تبدیل‌های چندجمله‌ای چندمتغیره ترکیب کرده و منظم‌سازی را بهبود بخشند.
شکل ۱: تصویر شماتیک LMNN.
نیروگاه هسته‌ای بلیاس

| نیروگاه هسته‌ای بلیاس | نیروگاه هسته‌ای بلیاس |
| --- | --- |
fa (in English: Expected satiety): fa
نام رسمی: Centrale nucléaire du Blayais
کشور: France
مکان: بلای
مختصات: ۴۵°۱۵′۲۱″ شمالی ۰°۴۱′۳۵″ غربی﻿ / ﻿۴۵٫۲۵۵۸۳°شمالی ۰٫۶۹۳۰۶°غربی﻿ / 45.25583; -0.69306
وضعیت: عملیاتی
آغاز ساخت: Units 1–2: January 1, 1977 Units 3–4: ۱ آوریل ۱۹۷۸
تاریخ راه‌اندازی: Unit 1: December 1, 1981 Unit 2: February 1, 1983 Unit 3: November 14, 1983 Unit 4: ۱ اکتبر ۱۹۸۳
مالک(ـان): الکتریسیته دو فرانس
گرداننده(ها): الکتریسیته دو فرانس
نیروگاه هسته‌ای: نیروگاه هسته‌ای
گونه رآکتور: رآکتور آب فشرده
تامین‌کننده رآکتور: فراماتومه
منبع خنک‌کننده: خور ژیرنده
توان گرمایی: ۴ × 2785 MWth
توان تولیدی: توان تولیدی
واحدهای عملیاتی: ۴ × 910 MW
ساخت و مدل: CP1
ظرفیت نامی: ۳۶۴۰ مگاوات
ضریب ظرفیت: 82.73% (2017) 75.15% (lifetime)
توان تولید سالانه: 26,380 GWh (2017)
پیوندهای بیرونی: پیوندهای بیرونی
وبگاه: Centrale nucléaire du Blayais
ویکی‌انبار:  پیوند به رسانه‌های موجود در ویکی‌انبار
[ویرایش در ویکی‌داده]: [ویرایش در ویکی‌داده]
نیروگاه هسته‌ای بلیاس (به فرانسوی: Centrale nucléaire du Blayais) یک نیروگاه هسته‌ای در فرانسه است که در Braud-et-Saint-Louis واقع شده‌است.
تنگ سنان

| تنگ سنان | تنگ سنان |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۲°۲۰′۵۷٫۸″ شمالی ۴۹°۳۴′۴۱٫۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۳۴۹۳۸۹°شمالی ۴۹٫۵۷۸۳۰۶°شرقی﻿ / 32.349389; 49.578306: مختصات: ۳۲°۲۰′۵۷٫۸″ شمالی ۴۹°۳۴′۴۱٫۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۳۴۹۳۸۹°شمالی ۴۹٫۵۷۸۳۰۶°شرقی﻿ / 32.349389; 49.578306
کشور: ایران
استان: خوزستان
شهرستان: مسجدسلیمان
بخش: بخش اندیکا
دهستان: للر و کتک
جمعیت: ۱۳۶ نفر (سرشماری ۹۵)
تنگ سنان، روستایی از توابع بخش اندیکا شهرستان مسجدسلیمان در استان خوزستان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان للر و کتک قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۱۱۴ نفر (۱۵خانوار) بوده‌است.
هیدرازون

ساختار عمومی هیدرازون ها
هیدرازون(به انگلیسی: Hydrazone) گروهی از ترکیبات آلی است که همانند آلدهیدها یا کتون ها هستند،با این تفاوت که به جای اتم اکسیژن یک گروه NNH2 جایگزین شده‌است. این مواد عمدتاً از واکنش هیدرازین با کتونها یا آلدهیدها ایجاد می‌شوند.
سنتز ترکیبات هیدرازون