stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
فرضیه‌های ریشه کروات‌ها
قوم‌زایی کروات‌ها > منابع تاریخی قدیمی

ذکر قوم‌نام کرواتیِ Hrvat برای یک قبیلهٔ خاص پیش از سده نهم، هنوز کاملاً تأیید نشده‌است. طبق نوشتهٔ کنستانتین هفتم در کتابش در سده دهم، گروهی از کروات‌ها از کروات‌های سفید که در کرواسی سفید زندگی می‌کردند جدا شدند یا با اراده خودشان واردِ دالماسیا شدند یا توسط امپراتور بیزانس هراکلیوس (۶۱۰–۶۴۱) به آنجا فراخوانده شدند و در آنجا با آوارها جنگیدند و آنان را شکست دادند و در نهایت حکومت خود را سازمان دادند. بر اساس افسانه‌ای که در این اثر حفظ شده‌است، آنها توسط پنج برادر و دو خواهر رهبری می‌شدند و پدرشان وپرگا نام داشت. این در فصل‌های ۳۰ و ۳۱ اثر کنستانتین هفتم مستند شده‌است.
منابع تاریخی قدیمی نشانه دقیقی از قوم‌زایی این کروات‌های نخستین ارائه نمی‌دهند. کنستانتین هفتم، کروات‌ها را با اسلاوها یکی نمی‌داند و به تفاوت‌های بین آنها هم اشاره نمی‌کند. جان اسکیلیتز در اثر خود، مادرید اسکیلیتز، کروات‌ها و صرب‌ها را سکا معرفی کرده. نستورِ وقایع‌نگار در وقایع‌نگاری نخستینِ خود، کروات‌های سفید را با اسلاوهای غربیِ در امتداد رودخانه ویستولا و سایر کروات‌های عضو اتحادیهٔ قبیله‌ای اسلاوی شرقی شناسایی کرد. کرونیکل کشیش دوکلیا کروات‌ها را با گوت‌هایی که پس از اشغال استان دالماسی توسط پادشاه توتیلا باقی ماندند، شناسایی می‌کند. به‌طور مشابه، توماس سرداکون در اثر خود به نام Historia Salonitana اشاره می‌کند که هفت یا هشت قبیله از اشراف، که او آنها را "Lingones" می‌نامد، از لهستان آمدند و تحت رهبری توتیلا در کرواسی ساکن شدند.
تاریخچه پژوهش

قوم‌نام کرواتیِ Hrvat، و همچنین پورگا و فرزندانش، غالباً منشأ اسلاوی ندارند اما ساختهٔ ذهن کنستانتین اند. به همین دلیل، خاستگاه کروات‌های نخستینِ پیش و حینِ ورود به کرواسی امروزی و همچنین قوم‌نام‌شان برای تاریخ‌نگاران، زبان‌شناسان و باستان‌شناسان یک راز بود. نظریه‌ها اغلب در قالب‌های ناعلمی، با مقاصدِ مرامانهٔ سیاسی و فرهنگیِ آن زمان مورد حمایت قرار می‌گرفتند. این گونه تفاسیر، آسیبِ فراوانی به برخی نظریه‌ها و جامعهٔ علمیِ راستین وارد کردند. باید توجهِ جدی داشت که آیا خاستگاهِ قبایلِ کرواسیِ نخستین را می‌توان به عنوان خاستگاه ملت کرواسی نیز در نظر گرفت و ادعا کرد که «ملتِ کرواتِ» امروز حاصل ورود قبایل کرواسی و جذبِ سایرِ جمعیت‌هایِ بومیِ قلمروِ کرواسیِ کنونی هست یا نه.
تاریخچه پژوهش > نظریه اسلاوی

نظریه اسلاو که همچنین با عنوان نظریهٔ پان‌اسلاو هم شناخته می‌شود، در مورد این ایده که اسلاوها از لهستان به ایلیریکوم آمده‌اند، کهن‌ترین ریشهٔ احتمالی تا حداقل قرن دوازدهم میلادی را توضیح می‌دهد. با توسعه تاریخ‌نگاری کرواسی در قرن هفدهم، این ایده به‌طور واقع‌بینانه توضیح داده‌شد و کروات‌ها را یکی از گروه‌های اسلاو در نظر گرفتند که در دوران مهاجرت در سرزمین امروزی خود ساکن شده‌اند. اثر کنستانتین هفتم به ویژه توسط مورخ قرن هفدهم، ایوان لوچیچ  مورد پژوهش قرار گرفت و او به این نتیجه رسید که کروات‌ها از کرواسی سفید در آن سوی کوه‌های کارپات در سرماتیا (لهستان) آمده‌اند. که امروزه مورخان با آن موافق هستند.
در اواخر سده نوزدهم، فرانجو راچی و حلقه‌های فکری و سیاسیِ حولِ جوسیپ ژوراج استروس‌مایر، مهم‌ترین تأثیر را بر تاریخ‌نگاری داشتند. دیدگاه راچی در مورد ورود یکپارچه کروات‌ها و صرب‌ها به «خانه نیمه‌خالی» با ادعاهای یوگسلاوییسمِ ایدئولوژیک و پان‌اسلاویسم مطابقت داشت. ایده‌های راچی بیشتر توسط مورخْ فردو شیشیچ در اثر مهم خود تاریخ کروات‌ها در عصر حاکمان کروات (۱۹۲۵) توسعه یافت. این اثر به عنوان سنگ بنای تاریخ‌نگاری‌های پسین در نظر گرفته می‌شود.  با این حال، در یوگسلاوی اول و دوم، نظریه پان‌اسلاوی به دلیل زمینه سیاسیْ مورد تأکید ویژه قرار گرفت و تنها نظریهٔ رسمیِ پذیرفته‌شده توسط رژیم بود در حالی که نظریه‌های دیگری که منشأ و مؤلفه‌های غیراسلاوی را توضیح می‌دادند نادیده گرفته شدند و پذیرفته نشدند و حتی طرفداران‌شان به دلایل سیاسی تحت تعقیب قرار گرفتند. نظریه رسمی همچنین برخی از منابع تاریخی مانند گزارش کنستانتین هفتم را نادیده گرفت و در نظر گرفت که کروات‌ها و صرب‌ها همان مردم اسلاو هستند که در یک مهاجرت وارد شده‌اند و تمایلی به در نظر گرفتن عناصر خارجی در این کشور ندارند. یکی از مشکلات بنیادین این نظریه، قوم‌نامِ کروات(Hrvat) بود که نمی‌توانست از زبان اسلاوی مشتق شده باشد.
نظریه اسلاو دربارهٔ مهاجرتِ قرن هفتم از Zakarpattia (لهستان کوچک)، نظریه اصلیِ تاریخ‌نگاری و باستان‌شناسی باقی مانده‌است. بر اساس توده‌شناسی گسترده و مطالعات دیگرِ رادوسلاو کاتیچیچ او نتیجه می‌گیرد که اسلاوی‌بودنِ کروات‌ها غیرقابل تردید است و منشأ ایرانیِ این قومیت کمترین احتمال را دارد. دانشمندان دیگری مانند ایوو گلدشتاین و جان ون آنتورپ فاین جونیور هم با این نتیجه‌گیری موافق بودند.
مطالعات انسان‌شناسی و ژنتیک > انسان‌شناسی

از نظر انسان‌شناسی، اندازه‌گیری‌های جمجمه‌سنجیِ انجام‌شده بر روی جمعیتِ کرواسیِ معاصرِ شهرِ زاگرب نشان دادند که این شهر عمدتاً دارای نوع سر دولیکوسفالیک و نوع صورت مزوپروسوپیک و به‌طور ویژه‌تر مزوسفالی و لپتوپروسوپیا است که در دالماسیِ جنوبی غالب است و همچنین کوتاه‌سر اند که در کرواسی مرکزی شایع است.
بر اساس مطالعاتِ جمجمه‌سنجیِ سال‌های ۱۹۹۸–۲۰۰۴ توسط ماریو شلاوس در سایت‌های باستان‌شناسی اروپای مرکزی قرون وسطی، درحالی که چهار محوطه دالماسی و دو سایت بوسنیایی با سایت‌های لهستانی خوشه‌بندی شده‌اند، دو سایت کرواسی (آوارو-اسلاو) در گروه مجارستانی غربی دسته‌بندی شده‌اند. مقایسه با سایت‌های سکایی-سرمتی، شباهت قابل‌توجهی را در ریخت‌شناسی جمجمه نشان نداد و از نظریهٔ آوارها هم حمایت نکرد. نتایج نشان می‌دهند که هسته دولت اولیه کروات در دالماسی از اصل و نسب اسلاو بوده‌است که از منطقه‌ای در لهستان، احتمالاً در مسیر مستقیمِ نیترا (اسلواکی) و زالاسابار (مجارستان) به نین وارد شده و به تدریج در ناحیه گسترش یافته‌است.
مطالعات سال ۲۰۱۵ در مورد بقایای اسکلت قرون وسطایی در شوپوت (قرن ۱۴–۱۵) و استروویچا (قرن ۹) نشان دادند که آنها با سایر سایت‌های دالماسی و همچنین سایت‌های لهستانی از یک خوشه اند، و به این نتیجه رسیدند که همهٔ سایت‌های ساحلی آدریاتیک شرقی در جمجمه، ریخت‌شناسی، و بنابراین، به احتمال زیاد در ساختار زیستی-ژنی مشابهت دارند. طبق مطالعه «آکادمی ملی علمی اوکراین» در سال ۲۰۱۵، اجساد قرون وسطایی در Zelenche در استان ترنوپیل و در منطقهٔ هالیچ در غربِ اوکراین دارای نشانه‌های قابل توجهی هستند چون از سایت‌های قبایل اسلاوی اولیهٔ وولینیایی و تیوِرتسی و درِوْلیانز متفاوت اند و با جمعیت‌های دورِ متعددِ قرون‌وسطاییِ غربی و جنوبیِ اسلاوی (چک‌ها، اسلاوهای لوزاسی، موراویایی‌ها و کروات‌ها) شباهت دارند. این مُسَلَّم(fact) می‌تواند ریشهٔ مشترک ایشان را گواهی دهد.
داده‌های مردم‌شناسی و جمجمه‌سنجی با منابع تاریخی از جمله تزی که می‌گوید «بخشی از کروات‌های دالماسی جدا شده و بر پانونیا و ایلیریکوم حکومت کردند» و همچنین سایر یافته‌های باستان‌شناسی که نشان می‌دهند کروات‌های اولیه در ابتدا در پانونیای سفلی ساکن نبوده‌اند، همبستگی دارند. و اینکه این جدایی، بیشتر سیاسی و حکومتی بوده تا اینکه به منشأ قومی مربوط بوده باشد. برخی دیگر هم استدلال می‌کنند که قبرستان بیجلوبردو و ووکوار را به سختی می‌توان شواهدی از جمعیت اسلاوهای پیشاکرواسی در شمال کرواسی در نظر گرفت و آنها بیشتر نمایندهٔ جمعیتی هستند که در طول قرن دهم از مجارها جدا شده‌اند.
مطالعات انسان‌شناسی و ژنتیک > آزمایش ژنتیک

از لحاظ ژنتیک و بر اساس مطالعاتی که بر فام‌تنِ Y انجام شده، اکثرِ مردانِ کروات(۷۵٪) به هاپلوگروه‌های I(۳۸٪-۴۸٪) و R1a(۲۲٪-۲۵٪) و R1b(۸٪-۹٪) تعلق دارند و اقلیتی از آنان(۲۵٪) در هاپلوگروه‌های E(۱۰٪) و J(۷٪-۱۰٪) و G(۲٪-۴٪) و H(۰/۳٪-۱/۸٪) و N(<۱٪) می‌گنجند.
آمدن کروات‌ها به دریای آدریاتیک (۱۹۰۵) اثر اوتون ایوکوویچ
مجموعه ای از سرامیک‌های اسلاویِ فرهنگ پراگ-پنکوکا که با رنگ قرمز مشخص شده‌اند، همه نام‌های قومیِ شناخته‌شده کروات‌ها در این منطقه هستند. مسیرهای احتمالی مهاجرت کروات‌ها با فلش نشان داده شده‌است، براساس VV Sedov (1979).
مسیرهای مهاجرت کروات‌های سفید از کرواسی سفید.
عکس لوحِ Tanais B دارای واژه Χοροάθος (Horoáthos).
مسیرهای احتمالی مهاجرت کروات‌های در اوایل قرون وسطی از لهستان با یک مسیر مستقیم از طریق اسلواکی و مجارستان و گسترشِ کُند به درون بوسنی و هرزگوین تا قرن دهم و تنها پس از قرن یازدهم به کرواسی شمالی و شرقی
کریس دلوزیو

| کریس دلوزیو | کریس دلوزیو |
| --- | --- |
عضو  مجلس نمایندگان ایالات متحده از پنسیلوانیا حوزهٔ هفدهم: عضو  مجلس نمایندگان ایالات متحده از پنسیلوانیا حوزهٔ هفدهم
متصدی: متصدی
آغاز به کار  ۳ ژانویه ۲۰۲۳: آغاز به کار  ۳ ژانویه ۲۰۲۳
پس از: کنر بره
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۱۳ ژوئیهٔ ۱۹۸۴ ‏(۴۰ سال) پیتسبورگ، پنسیلوانیا، ایالات متحده
حزب سیاسی: دمکراتیک
همسر(ان): زوئه بانل (ا. ۲۰۱۵)
فرزندان: ۴
تحصیلات: آکادمی نیروی دریایی ایالات متحده (BS) دانشگاه جورج تاون (دکتر ژوریس)
وبگاه: House website
خدمات نظامی: خدمات نظامی
خدمت/شاخه: نیروی دریایی ایالات متحده
سال‌های خدمت: ۲۰۰۶–۲۰۱۲
درجه: ستوان
یگان: یو اس اس هیگینز
جنگ‌ها/عملیات‌: جنگ عراق
کریستوفر رافائل دلوزیو (زاده ۱۳ ژوئیه ۱۹۸۴) یک وکیل، سیاستمدار و افسر سابق نیروی دریایی ایالات متحده است که از سال ۲۰۲۳ به عنوان نماینده ایالات متحده در حوزه هفدهم کنگره پنسیلوانیا خدمت می‌کند. این ناحیه شامل اکثر حومه‌های شمال غربی پیتسبورگ است. او یکی از اعضای حزب دمکرات است.
دلوزیو در پیتسبورگ به دنیا آمد و در تورنبورگ، پنسیلوانیا بزرگ شد.
بدلئونفلدن

مکان
| Bad Leonfelden | Bad Leonfelden |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
Bad Leonfeldenموقعیت در اتریش: Bad Leonfeldenموقعیت در اتریش
مختصات: ۴۸°۳۱′۳۱″ شمالی ۱۴°۱۷′۳۶″ شرقی﻿ / ﻿۴۸٫۵۲۵۲۸°شمالی ۱۴٫۲۹۳۳۳°شرقی﻿ / 48.52528; 14.29333: مختصات: ۴۸°۳۱′۳۱″ شمالی ۱۴°۱۷′۳۶″ شرقی﻿ / ﻿۴۸٫۵۲۵۲۸°شمالی ۱۴٫۲۹۳۳۳°شرقی﻿ / 48.52528; 14.29333
ایالت: اوبراسترایش
ناحیه: Urfahr-Umgebung
حکومت: حکومت
 • شهردار: Alfred Hartl (ÖVP)
مساحت: مساحت
 • کل: ۴۰ کیلومتر مربع (۲۰ مایل مربع)
ارتفاع: ۷۵۰ متر (۲۴۶۰ فوت)
جمعیت (۲۵ خرداد ۱۳۹۵): جمعیت (۲۵ خرداد ۱۳۹۵)
 • کل: ۴٬۲۱۰
 • تراکم: ۱۱۰/کیلومتر مربع (۲۷۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (CET)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (CEST)
کدهای پستی: ۴۱۹۰
پیش‌شماره‌ها: ۰۷۲۱۳
پلاک خودرو: UU
وبگاه: www.bad-leonfelden.ooe.gv.at
بدلئونفلدن (به آلمانی: Bad Leonfelden) یک شهر در اتریش است که در ناحیه اورفار اومگبونگ واقع شده‌است. بدلئونفلدن ۴۰ کیلومتر مربع مساحت دارد ۷۵۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
فساد در افغانستان
بینش‌ها نسبت به فساد

از یک سو افغان‌ها فساد را نقد می‌کنند؛ اما از سوی دیگر آن‌ها به‌طور فزاینده رشوه و پارتی‌بازی را به عنوان یک امر اجتناب ناپذیر و بخش‌های قانونی زندگی روزمره خود می‌پذیرند. مطالعه‌ای که توسط سازمان ملل در ۲۰۱۲ میلادی انجام شد دریافت که، ۶۸ درصد افغان‌ها این امر که کارکنان خدمات ملکی با اخذ رشوه از دریافت کنندگان خدمات به معاش خود بیافزایند را قابل قبول دانستند.
سعید آقاخانی

| سعید آقاخانی | سعید آقاخانی |
| --- | --- |
آقاخانی در سی و پنجمین دوره جشنواره فیلم فجر در سال ۱۳۹۵: آقاخانی در سی و پنجمین دوره جشنواره فیلم فجر در سال ۱۳۹۵
زادهٔ: ۴ اسفند ۱۳۵۰ ‏(۵۳ سال) بیجار، استان کردستان، ایران
ملیت: ایرانی
تحصیلات: دانش‌آموخته تئاتر
محل تحصیل: دانشگاه تهران
پیشه‌ها:  بازیگر  فیلم‌نامه‌نویس  کارگردان 
سال‌های فعالیت: ۱۳۷۲–اکنون
همسر: گل‌رخ حقیقی
فرزندان: خورشید و دریا
سعید آقاخانی (زادهٔ ۴ اسفند ۱۳۵۰) بازیگر، فیلم‌نامه‌نویس و کارگردان اهل ایران است. وی دانش‌آموختهٔ تئاتر از دانشگاه تهران است. او برای بازی در فیلم خداحافظی طولانی (۱۳۹۳) برنده سیمرغ بلورین بهترین بازیگر نقش اول مرد جشنواره فیلم فجر شده است.
بازی او در مجموعه تلویزیونی چاردیواری در نقش «خیری» از محبوب‌ترین نقش‌آفرینی‌های دوران بازیگری اوست. از دیگر آثار مهم او کارگردانی و بازیگری در پنج فصل مجموعه نوروزی نون خ است که به نوعی مهم‌ترین اثر دوران فعالیت او است.
زندگینامه

سعید آقاخانی در خانواده‌ای کرد در شهر بیجار استان کردستان به عنوان فرزند چهارم از میان شش خواهر و برادر به دنیا آمد. او فارغ التحصیل لیسانس رشته تئاتر از دانشگاه تهران می باشد که از فعالیت خود را از تئاتر شروع کرد و سال ۱۳۷۱ با نقش فرعی مجموعه «محکمه عدالت» جلوی دروبین رفت. سال ۱۳۷۲ با مجموعه «پرواز ۵۷» به کارگردانی مهران مدیری دیده شد و سال بعد با سریال «ساعت خوش» و سپس «سال خوش» به شهرت رسید. اولین تجربه سینمایی‌اش در سال ۱۳۷۶ با فیلم «کلید ازدواج» شروع شد تا اینکه برای بار دوم سال ۱۳۸۸ با فیلم «بعدازظهر سگی سگی» به این عرصه بازگشت. نویسندگی فیلمنامه را سال ۱۳۸۴ با سریال «متهم گریخت» به کارگرانی رضا عطاران تجربه کرد و با همین سریال هم به‌عنوان بازیگر بسیار دیده شد. او سپس سال ۱۳۸۸ با سریال «عید امسال» کارگردانی را هم آغاز کرد و مجموعه‌‌هایی چون دزد و پلیس و نون خ را کارگردانی کرده است. آقاخانی در فیلم‌های پرفروشی چون رحمان ۱۴۰۰ و تمساح خونی ایفای نقش کرده است
فیلم‌شناسی > سینما

| خاتی ناتور دشت > سال تولید | فیلم سینمایی | سمت | فریدون نجفی محمد رضا خردمندان > کارگردان | احمد رفیع زاده حمید اکبری خامنه> نویسنده | محمد کمالی پور مهدی فرجی> تهیه‌کننده |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱۴۰۲ | تمساح خونی | بازیگر | جواد عزتی | پدرام افشار | کامران حجازی |
| ۱۳۹۸ | خون شد | بازیگر | مسعود کیمیایی | مسعود کیمیایی | جواد نوروزبیگی |
| ۱۳۹۸ | زنبور کارگر | بازیگر | افشین صادقی | سعید نعمت‌الله | افشین صادقی |
| ۱۳۹۷ | قسم | بازیگر | محسن تنابنده | محسن تنابنده | جلیل شعبانی، الهام غفوری |
| ۱۳۹۷ | ماهی و برکه | بازیگر | علی براتی | علی براتی، مهدی نامجو، محمد صادق باقری | هادی انباردار |
| ۱۳۹۷ | رحمان ۱۴۰۰ | بازیگر | منوچهر هادی | بابک کایدان | علی سرتیپی |
| ۱۳۹۷ | حمال طلا | بازیگر | تورج اصلانی | تورج اصلانی، هادی نادری | منصور سهراب پور |
| ۱۳۹۶ | بنفشه آفریقایی | بازیگر | مونا زندی حقیقی | حمیدرضا بابابیگی | علیرضا شجاع نوری |
| ۱۳۹۶ | کامیون | بازیگر | کامبوزیا پرتوی | کامبوزیا پرتوی | کامبوزیا پرتوی |
| ۱۳۹۶ | پیلوت | بازیگر | ابراهیم ابراهیمیان | ابراهیم ابراهیمیان | محمدرضا مصباح |
| ۱۳۹۵ | یک کیلو و بیست و یک گرم | بازیگر | رحیم طوفان | لیلا نیکزاد | وحید نیکخواه آزاد |
| ۱۳۹۵ | آباجان | بازیگر | هاتف علیمردانی | هاتف علیمردانی | هاتف علیمردانی |
| ۱۳۹۴ | اروند | بازیگر | پوریا آذربایجانی | پوریا آذربایجانی | مهدی داوری |
| ۱۳۹۳ | خداحافظی طولانی | بازیگر | فرزاد مؤتمن | اصغر عبداللهی | علی حضرتی |
| ۱۳۹۳ | من دیه‌گو مارادونا هستم | بازیگر | بهرام توکلی | بهرام توکلی | جواد نوروزبیگی |
| ۱۳۹۳ | لامپ ۱۰۰ | کارگردان نویسنده | سعید آقاخانی | سعید آقاخانی | محسن محسنی‌نسب |
| ۱۳۹۰ | ضد گلوله | بازیگر | مصطفی کیایی | مصطفی کیایی | رضا رخشان |
| ۱۳۸۹ | هرچی خدا بخواد | بازیگر | نوید میهن‌دوست | پرویز شهبازی | پرویز شهبازی |
| ۱۳۸۹ | پیتزا مخلوط | بازیگر | حسین قاسمی‌جامی | برزو نیک‌نژاد | حسین حبیبی خلیفه‌لو |
| ۱۳۸۸ | بعدازظهر سگی سگی | بازیگر | مصطفی کیایی | مصطفی کیایی | جوزان فیلم |
| ۱۳۷۶ | کلید ازدواج | بازیگر | داود موثقی | افشین سرفراز | خسرو امیر صادقی |
:
فیلم‌شناسی > فیلم تلویزیونی، ویدیویی

| سال تولید | نام فیلم | سمت | کارگردان |
| --- | --- | --- | --- |
| ۱۳۹۵ | مستند جهت | مجری-نویسنده-کارگردان | سعید آقاخانی |
| ۱۳۹۲ | هفت خط | نویسنده، بازیگر، کارگردان | سعید آقاخانی |
| ۱۳۹۱ | نیش | نویسنده | مجید صالحی |
| ۱۳۸۹ | جوجه تیغی‌ها | بازیگر | حسین تبریزی |
| ۱۳۸۸ | میش | بازیگر | مجید صالحی |
| ۱۳۸۷ | روز اردو | بازیگر | حسین قناعت |
| ۱۳۸۷ | شاخ به شاخ | نویسنده و کارگردان | سعید آقاخانی |
| ۱۳۸۶ | هندوانهٔ شب یلدا | نویسنده، بازیگر، کارگردان | سعید آقاخانی |
| ۱۳۸۴ | خاطرات الاغ مهربان | بازیگر | مریم سعادت |
فیلم‌شناسی > مجموعه نمایش خانگی

| سال | عنوان | سمت | کارگردان | نویسنده | تهیه‌کننده | توضیحات |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱۳۹۶ | عالیجناب | بازیگر | سام قریبیان | سام قریبیان | مسعود ردایی و علی حضرتی |  |
| ۱۴۰۱ | راز بقا | بازیگر، کارگردان | سعید آقاخانی | امیر وفایی | سید مصطفی احمدی | پخش در نوروز ۱۴۰۱ از فیلم‌نت |
| ۱۴۰۱ ۱۴۰۴ ۱۴۰۴ | خانه بسیار پر سر و صدا کندو بیست و یک | بازیگر بازیگر بازیگر | سید مصطفی آزاد  شهرام شاه حسینی بهنام بهزادی | ایمان صفایی سینا شفیعی مسعود خاکباز | گپ فیلم حسن علیزاده،میثم نورانی   |  |
جوایز

| جایزه   | نام اثر   | بخش   | نتیجه   | سال |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| جشن بزرگ منتقدان و نویسندگان سینمایی ایران | خون شد | بهترین بازیگر نقش اول مرد |  | ۱۴۰۱ |
| سیمرغ بلورین فجر | خداحافظی طولانی | بازیگر نقش اول مرد | برنده | ۱۳۹۳ |
| سیمرغ بلورین فجر | کامیون | بازیگر نقش اول مرد | نامزدشده | ۱۳۹۶ |
| حافظ | نون خ | بازیگر مرد کمدی تلویزیونی | نامزدشده | ۱۳۹۸ |
دیدگاه‌ها و حاشیه‌ها > انصراف از جشنواره فیلم فجر

سعید آقاخانی پس از سرنگونی هواپیمای مسافربری اوکراین توسط پدافند هوایی در دی ۱۳۹۸، در راستای همدردی با مردم از شرکت در سی و هشتمین دوره جشنواره فیلم فجر انصراف داد.
وی در یادداشت کوتاهی نوشت:
«بی تردید هنرمند واقعی و اصیل، هیچگاه از خاستگاه و مردمش جدا نبوده و نیست. این روزها که حوادث مترقبه و غیرمترقبه گوناگونی جو روانی جامعه و مردم شریف میهنم را یک به یک با بی رحمی نشانه گرفته‌اند، صلاح دیدم ضمن بیان همدردی صمیمانه خودم و آرزوی شکیبایی برای خانواده‌های داغدار و تمنای مغفرت برای از دست رفتگان از پیشگاه پروردگار، انصراف خودم را از حضور در جشنواره فیلم فجر امسال اعلام کنم.»
دیدگاه‌ها و حاشیه‌ها > واکنش به حادثه تروریستی چابهار

سعید آقاخانی که در جریان فیلمبرداری بخش هایی از فصل پنجم مجموعه نون خ در چابهار حضور داشت، پس از حادثه تروریستی چابهار در فروردین ماه ۱۴۰۳ نوشت:
درست ۲ ماه پیش در کنار همین عزیزان مرزبان و دریابانی در چابهار مشغول کار بودیم، اغلب بومی و بلوچ، مردانی مهربان و از جان گذشته، یک روز داخل قرارگاه دریابانی ورود ما را ممنوع کردند، گفتیم هنوز کارمان تمام نشده، گفتند ما آماده باشیم و ما را به زور بیرون کردند و خودشان ماندند، نزدیک قرارگاه کارمان را شروع کردیم که آسمان از شلیک گلوله توپ سیاه شد، دستپاچه همه‌چیز را جمع کردیم و از آنجا رفتیم و آن‌ها آنجا ماندند. روحشان شاد.
ژست بیشتر (فیلم)

| ژست بیشتر | ژست بیشتر |
| --- | --- |
کارگردان: روبرت دورنهلم
بازیگران: آلفرد مولینا روسانا پاستور استیون ری برندن گلیسون خورخه سانس
تاریخ‌های انتشار: ۲۰ فوریهٔ ۱۹۹۸
مدت زمان: ۹۶ دقیقه
کشور: بریتانیا
زبان: انگلیسی 
یک ژست بیشتر (به انگلیسی: A Further Gesture) فیلمی محصول سال ۱۹۹۷ به کارگردانی رابرت دورنهلم است. از بازیگران این فیلم، می‌توان به آلفرد مولینا و برندن گلیسون اشاره کرد. این فیلم برای اولین بار، در تاریخ ۲۰ فوریهٔ ۱۹۹۸، به نمایش درآمد.
بازیگران

آلفرد مولینا در نقش تولیو
روسانا پاستور در نقش مونیکا
استیون ری در نقش شان
برندن گلیسون در نقش ریچارد
خورخه سانس در نقش پاکو
بخش محمدیار

بخش محمدیار یکی از بخش‌های تابع شهرستان نقده در استان آذربایجان غربی است.
تقسیمات کشوری

دهستان‌های بخش محمدیار
دهستان المهدی
دهستان حسنلو
شهرها: محمدیار.
جمعیت

بنابر سرشماری مرکز آمار ایران، جمعیت بخش محمد یار شهرستان نقده در سال ۱۳۸۵ برابر با ۹۶۵۹ نفر بوده‌است. مردم این منطقه از ترکان شیعه هستند و به زبان ترکی آذربایجانی صحبت میکنند.
ریاح نیکسون

ریاح نیکسون فارغ‌التحصیل دانشکده درام دانشگاه کارنگی ملون است. او اصالتاً اهل سیاتل، واشینگتن است و در دبیرستان روزولت تحصیل کرده‌است. نیکسون در سال ۲۰۰۹ در موزیکال کمپ چربی در NYMF ظاهر شد، و اولین حضور خود را در خارج از برادوی در قسمت دیگری از جنگل با بازی در نقش لورت انجام داد.
پیر فابره

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع: شرکت خصوصی محدود
صنعت: صنایع داروسازی
بنا نهاده: ۱۹۵۱ (۱۹۵۱)
دفتر مرکزی: پاریس، فرانسه
محدودهٔ فعالیت: جهانی
درآمد: 1/978 € میلیارد یورو
تعداد کارکنان: ۱۳٬۰۰۰ نفر (۲۰۱۵)
وبگاه: www.pierre-fabre.com
پیر فابره (انگلیسی: Pierre Fabre) شرکت فرانسوی است، که در سال ۱۹۶۲ تأسیس شد.
این شرکت در زمینه تحقیق، توسعه، تولید و بازاریابی لوازم آرایشی، داروهای تجویزی و محصولات بهداشتی خانواده و در قالب برندهای اون ، کلوران و دوکری فعالیت میکند.
روش کرنل

روش‌های کرنل یک کلاس قدرتمند از الگوریتم‌ها هستند که در یادگیری ماشین برای تحلیل الگو استفاده می‌شوند. آن‌ها به طور ویژه در حل مسائل غیرخطی با استفاده از طبقه‌بندی کننده‌های خطی موثر هستند. معروف ترین و پرکاربردترین الگوریتم در این کلاس، ماشین بردار پشتیبان است.
هدف اصلی تجزیه و تحلیل الگو، کشف و درک انواع مختلف روابط در مجموعه داده‌ها است. این روابط می‌توانند اشکال مختلفی داشته باشند، مانند خوشه‌ها، همبستگی‌ها و طبقه‌بندی‌ها. با استفاده از روش‌های کرنل، می‌توانیم این روابط را حتی در مجموعه داده‌های پیچیده و غیرخطی به طور موثر شناسایی و مطالعه کنیم.
همان‌طور که گفته شد، یکی از مزایای کلیدی روش‌های کرنل، به‌ویژه در ماشین بردار پشتیبان، توانایی آن‌ها در رسیدگی به مسائل غیرخطی با استفاده از طبقه‌بندی‌کننده‌های خطی است. طبقه‌بندی‌کننده‌های خطی سنتی تنها می‌توانند نقاط داده را با استفاده از مرزهای تصمیم خطی جدا کنند، که ممکن است برای مجموعه‌های داده با روابط غیرخطی کافی نباشد. روش‌های کرنل با نگاشت ضمنی داده‌ها در یک فضای ویژگی با ابعاد بالاتر، جایی که جداسازی خطی ممکن می‌شود، بر این محدودیت غلبه می‌کنند. این با استفاده از یک تابع کرنل که شباهت بین جفت نقاط داده را اندازه گیری می‌کند به دست می‌آید.
در الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی، داده‌های خام باید قبل از استفاده برای تجزیه و تحلیل به شکل بردارهای ویژگی نمایش داده شوند. این فرآیند می‌تواند پیچیده و زمان‌بر باشد. با این حال، روش‌های کرنل رویکرد متفاوتی را ارائه می‌دهند و به جای تبدیل صریح داده‌ها، به یک تابع کرنل مشخص شده نیاز دارند.
تابع کرنل میزان شباهت بین جفت نقاط داده را با استفاده از ضرب داخلی محاسبه می‌کند. این مقدار، رابطه بین نقاط داده در یک فضای ویژگی با ابعاد بالاتر را نشان می‌دهد. مزیت کلیدی روش‌های کرنل این است که به ما اجازه می‌دهند بدون محاسبه صریح مختصات نقاط داده در فضای ویژگی بالاتر، میزان شباهت دو نقطه را اندازه‌گیری کنیم.
با وجود این مزایا، روش‌های کرنل می‌توانند برای مجموعه داده‌های بزرگ، از نظر محاسباتی کند باشند. با این حال، تکنیک‌های پردازش موازی می‌توانند با توزیع محاسبات در چندین پردازنده یا ماشین به کاهش این مشکل کمک کنند.
الگوریتم‌هایی که می‌توانند از تکنیک کرنل استفاده کنند معمولا در روابط آن‌ها داشتن ضرب داخلی بین داده‌های ورودی برای محاسبات کافی است. به عنوان نمونه الگوریتم پرسپترون (perceptron) ٬ ماشین بردار پشتیبان (svm) و تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) می‌توانند از تکنیک کرنل برای انجام الگوریتم در بعد فضای کرنل استفاده کنند.
مقدمه‌ای بر ریاضی در تکنیک کرنل

ترفند کرنل یک مفهوم اساسی در روش‌های کرنل است و از محاسبات بردن داده به بعد بالاتر جلوگیری می‌کند. این تکنیک، الگوریتم‌های یادگیری خطی را قادر می‌سازد تا توابع غیرخطی یا مرزهای تصمیم را مدیریت کنند. در این تکنیک، به ازای هر 
 \mathbf {x}  
و 
 \mathbf {x'}  
در فضای ورودی 
 {\mathcal {X}}
توابع خاصی مثل
k(\mathbf {x} ,\mathbf {x'} ) 
را می‌توان به عنوان یک ضرب داخلی در فضای 
 {\mathcal {V}} بیان کرد.به تابع  k\colon {\mathcal {X}}\times {\mathcal {X}}\to \mathbb {R}  
یک تابع کرنل می‌گویند.
به طور ساده‌تر اگر تابع 
 \varphi \colon {\mathcal {X}}\to {\mathcal {V}} 
یک تابع در نظر بگیرید که هر  
 \mathbf {x}  
را به یک فضای دیگر می‌برد. تابع کرنل را می‌توان به صورت زیر بیان کرد:
k(\mathbf {x} ,\mathbf {x'} )=\langle \varphi (\mathbf {x} ),\varphi (\mathbf {x'} )\rangle
هر تابعی به عنوان یک تابع کرنل قابل‌ قبول نیست و قانون مرسر تابع‌های موردقبول 
 k(\mathbf {x} ,\mathbf {x'} ) 
را تعیین می‌کند. این قانون بیان می‌کند یک تابع در صورتی یک کرنل معتبر است که ماتریس گِرم دیتا‌های ما یک ماتریس نیمه مثبت معین باشد. به این معنا که به ازای داده‌های 
 \{\mathbf {x} _{1},\dotsc ,\mathbf {x} _{n}\}  
ماتریس  گرم را به صورت 
 K_{ij}=k(\mathbf {x} _{i},\mathbf {x} _{j}) 
تعریف می‌کنیم. در صورتی که این ماتریس نیمه‌ مثبت معین باشد کرنل تعریف شده معتبر است.
توضیح غیررسمی بر روش کرنل

در یک روش کرنل معمولی، داده‌های آموزشی شامل جفت ورودی و برچسب‌های مربوطه هستند که به صورت
(x_{i},y_{i})
نشان داده می‌شوند. در اینجا 
 \mathbf {x} _{i}
نمایانگر ویژگی‌های ورودی است (مثلاً مقادیر پیکسل در یک تصویر)، و 
 y_{i}
نشان‌دهنده برچسب مربوطه (مثلاً برچسب کلاس تصویر) است. روش‌های هسته به جای یادگیری مجموعه‌ای از پارامترهای ثابت برای ویژگی‌ها، وزن 
 w_{i} 
را برای هر مثال آموزشی 
 \left(\mathbf {x} _{i},y_{i}\right) 
یاد می‌گیرند.
همانطور که می‌دانید برای پیش‌بینی ورودی‌های بدون برچسب، روش‌های کرنل از یک تابع شباهت استفاده می‌کنند که به عنوان کرنل نیز شناخته می‌شود که با 
 k\left(\mathbf {x} _{i},\mathbf {x} ^{\prime }\right)
نشان داده می‌شود. این تابع شباهت بین ورودی بدون برچسب 
 \mathbf {x} ^{\prime }
و هر یک از ورودی‌های آموزشی 
 \mathbf {x} _{i}
را اندازه‌گیری می‌کند. تابع شباهت یک امتیاز شباهت بین دو ورودی را محاسبه می‌کند و یک نتیجه با ارزش واقعی را برمی‌گرداند.
طبقه‌بندی‌کننده دوتایی با استفاده از روش کرنل، برچسب 
 {\hat {y}}
را برای ورودی جدیدی که برچسب ندارد
 \mathbf {x} ^{\prime }
را با توجه به مثبت یا منفی بودن علامت حاصل از جمع وزن‌دار شباهت‌ها پیش‌بینی می‌کند. وزن‌های
 w_{i}
، توسط الگوریتم یادگیری بر اساس مثال‌های آموزشی تعیین می‌شوند. برچسب پیش بینی شده به صورت زیر محاسبه می‌شود:
{\hat {y}}=\operatorname {sgn} \sum _{i=1}^{n}w_{i}y_{i}k\left(\mathbf {x} _{i},\mathbf {x} ^{\prime }\right)
در این معادله، 
 {\hat {y}}
نشان‌دهنده برچسب پیش‌بینی‌شده برای ورودی بدون برچسب 
 \mathbf {x} ^{\prime }
. تابع کرنل، 
 k:{\mathcal {X}}\times {\mathcal {X}}\rightarrow \mathbb {R} 
، مسئول اندازه‌گیری شباهت بین هر جفت ورودی 
 \mathbf {x} ,\mathbf {x} ^{\prime }\in {\mathcal {X}}
است. محدوده‌ی مجموع‌ها روی 
 n
مثال‌ برچسب‌گذاری شده 
 {(\mathbf {x} _{i},y_{i})}_{i=1}^{n}
در مجموعه داده آموزشی، با 
 y_{i}\in \{{-1,+1}\}
است. 
نشان دهنده برچسب‌های کلاس است. وزن‌ها، 
 w_{i}
، وزن‌های مرتبط با هر مثال آموزشی هستند که توسط الگوریتم یادگیری تعیین می‌شوند. تابع علامت، 
 sgn
، مثبت یا منفی بودن طبقه‌بندی پیش‌بینی‌شده 
 {\hat {y}} 
را تعیین می‌کند.