stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
رگرسیون چندمتغیره
رگرسیون چند خطی > تخمین پارامتر بهینه از روش کمترین مربعات

در این روش برای بدست آوردن  {\vec {\hat {\beta }}} یا همان پارامتر بهینه، از تابع  L(D,{\vec {\beta }})نسبت به  {\vec {\beta }} گرادیان می‌گیریم و گرادیان را برابر صفر قرار می‌دهیم و پارامتر نمونه را بدست می‌آوریم. از آنجا که تابع  L(D,{\vec {\beta }}) نسبت به  {\vec {\beta }} تابعی کاملاً محدب است، در نقطه مینیمم گرادیان ما صفر خواهد بود و این روش پارامتر بهینه را بدست می‌دهد. برای تسهیل کار شکل تابع را با بکارگیری چند ماتریس ساده می‌کنیم. دو ماتریس برای این کار نیاز داردیم ماتریس  X و ماتریس  Y. ماتریس  X ماتریس ورودهای چندمتغیره ماست. هر سطر معادل یک نمونه از داده ماست، سطر  iام برابر است با  iامین نمونه ورودی ما یعنی بردار  {\vec {x_{i}}}، از اینرو  X یک ماتریس  n\times (m+1) خواهد بود. ماتریس  Y از طرف دیگر برابر است با مجموعه متغیرهای وابسته داده ما. سطر  iام این ماتریس برابر است با متغیر وابسته برای  iامین نمونه داده ما یا همان  y_{i}. ماتریس  Y یک ماتریس  n\times 1 است. با کمک این دو ماتریس می‌توان تابع هزینه را به شکل ذیل تعریف کرد:
L(D,{\vec {\beta }})=||X{\vec {\beta }}-Y||^{2}=(X{\vec {\beta }}-Y)^{T}(X{\vec {\beta }}-Y)=Y^{T}Y-Y^{T}X{\vec {\beta }}-{\vec {\beta }}^{T}X^{T}Y+{\vec {\beta }}^{T}X^{T}X{\vec {\beta }}
حال گرادیان این تابع را نسبت به  {\vec {\beta }} پیدا می‌کنیم که می‌شود:
{\frac {\partial L(D,{\vec {\beta }})}{\partial {\vec {\beta }}}}={\frac {\partial \left(Y^{T}Y-Y^{T}X{\vec {\beta }}-{\vec {\beta }}^{T}X^{T}Y+{\vec {\beta }}^{T}X^{T}X{\vec {\beta }}\right)}{\partial {\vec {\beta }}}}=-2X^{T}Y+2X^{T}X{\vec {\beta }}
با برابر قرار دادن گرادیان با صفر پارامتر بهینه بدست می‌آید:
-2X^{T}Y+2X^{T}X{\vec {\beta }}=0\Rightarrow X^{T}Y=X^{T}X{\vec {\beta }}\Rightarrow {\vec {\hat {\beta }}}=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y
پس پارامتر بهینه ما برابر است با:
{\bf {{\vec {\hat {\beta }}}=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y}}
رگرسیون چند خطی > تخمین پارامتر بهینه از روش گرادیان کاهشی تصادفی (Stochastic Gradient Descent)

روش پارامتر تخمین پارامتر بهینه از طریق کمترین مربعات ممکن است چند اشکال اساسی داشته باشد. یکی آنکه محاسبه (X^{T}X)^{-1} ممکن است زمانبر باشد. بُعدِ ماتریس مربعی  X^{T}X برابر است با  (m+1)\times (m+1) و اگر بعد  m بالا باشد زمان محاسبه معکوس این ماتریس می‌تواند مسئله ساز شود. مضاف بر این، ماتریس ممکن است معکوس پذیر نباشد. از این رو روش‌های کاراتر و سریعتری برای تخمین پارامتر بهینه مورد استفاده قرار می‌گیرد. یکی از این روش‌ها روش گرادیان کاهشی تصادفی است. در این روش هر بار یک مثال را به صورت اتفاقی از نمونه‌های داده انتخاب کرده، گرادیان تابع هزینه را حساب می‌کنیم و کمی در جهت خلاف گرادیان پارامتر را حرکت می‌دهیم تا به یک پارامتر جدید برسیم. گرادیان جهت موضعی بیشترین افزایش را در تابع به ما نشان می‌دهد، برای بیشترین کاهش موضعی در خلاف جهت گرادیان باید حرکت کرد. اینکار را آنقدر ادامه می‌دهیم که گرادیان به اندازه کافی به صفر نزدیک شود. بجای اینکه داده‌ها را به صورت تصادفی انتخاب کنیم می‌توانیم به ترتیب داده شماره  1تا داده شماره  n را انتخاب کنیم و بعد دوباره به داده اولی برگردیم و این کار را به صورت چندین انجام دهیم تا گرادیان تابع به اندازه کافی به صفر نزدیک شود. از لحاظ ریاضی این کار را می‌توان به شکل پایین انجام داد، پارامتر  {\vec {\beta }} را در ابتدا به صورت تصادفی مقدار دهی می‌کنیم و بعد برای داده  i ام و تمامی  jها، یعنی از  j=1 تا  j=m+1 تغییر پایین را اعمال می‌کنیم، دراینجا  \alpha  همان مقداریست که در جهت گرادیان هربار حرکت می‌کنیم و  \left(y_{i}-{\vec {x_{i}}}.{\vec {\beta }}\right){\vec {x_{i,j}}} مشتق جزئی داده  i ام در بُعد  j ام است:
{\begin{cases}{\mbox{Initialize}}\,\,{\vec {\beta ^{\,old}}}\,\,{\mbox{randomly}}\\{\mbox{loop until convergence :}}\\\,\,{\mbox{for}}\,\,\,\,i=0\,\,\,\,{\mbox{to}}\,\,\,\,n:\\\,\,\,\,\,\,{\mbox{for}}\,\,\,\,j=0\,\,\,\,{\mbox{to}}\,\,\,\,m:\\\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,{\vec {\beta _{j}^{\,new}}}={\vec {\beta _{j}^{\,old}}}+\alpha \left(y_{i}-{\vec {\beta ^{\,old}}}\,.\,{\vec {x_{i}}}\right){\vec {x_{i,j}}}\\\,\,\,\,\,\,\beta ^{\,old}=\beta ^{\,new}\end{cases}}
رگرسیون چند خطی > تفسیر احتمالی از طریق درست نمایی بیشینه

برای بدست آوردن پارامتر بهینه  {\vec {\hat {\beta }}} تابع هزینه یعنی  L(D,{\vec {\beta }}) را به حداقل می‌رسانیم. می‌توان به همین پارامتر بهینه از روش درست نمایی بیشینه هم رسید. فرض می‌کنیم که متغیر وابسته یعنی  y یک متغیر تصادفی است که مقدارش از یک توزیع طبیعی (توزیع گاوسی) پیروی می‌کند. این توزیع احتمال، واریانس ثابتی به اسم  \sigma  دارد ولی میانگین آن ترکیبی خطی از متغیرهای مستقل یعنی  {\vec {x}}=[1,x_{1},x_{2},\dots ,x_{m}] است. به عبارت دیگر میانگین ما برابر است با  {\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x}}. با احتساب میانگین و واریانس توزیع متغیر وابسته ما می‌شود  y\sim N({\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x}},\sigma ). حال اگر فرض کنیم داده‌های ما نسبت به هم مستقل هستند تابع درست نمایی برای تمام داده‌ها می‌شود:
H(D,{\vec {\beta }})=\prod _{i=1}^{n}Pr(y_{i}|{\vec {x_{i}}}\,\,;{\vec {\beta }},\sigma )=\prod _{i=1}^{n}{\frac {1}{{\sqrt {2\pi }}\sigma }}exp\left(-{\frac {\left(y_{i}-{\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x_{i}}}\right)^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right)
حال باید به دنبال پارامتری باشیم که این تابع بزرگنمایی را بیشینه کند. از آنجا که تابع لگاریتم مطلقاً صعودیست، بجای بیشینه کردن این تابع لگاریتمش را هم می‌شود بیشنه کرد و پارامتر بهینه را از آن طریق پیدا کرد:
I(D,{\vec {\beta }})=\log \prod _{i=1}^{n}Pr(y_{i}|{\vec {x_{i}}}\,\,;{\vec {\beta }},\sigma )=\log \prod _{i=1}^{n}{\frac {1}{{\sqrt {2\pi }}\sigma }}exp\left(-{\frac {\left(y_{i}-{\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x_{i}}}\right)^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right)=n\log {\frac {1}{{\sqrt {2\pi }}\sigma }}-{\frac {1}{2\sigma ^{2}}}\sum _{i=1}^{n}\left(y_{i}-{\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x_{i}}}\right)^{2}
پارامتر بهینه از این طریق برابر است با:
c_{\vec {\beta }}I(D,{\vec {\beta }})={\mbox{argmax}}_{\vec {\beta }}\left(n\log {\frac {1}{{\sqrt {2\pi }}\sigma }}-{\frac {1}{2\sigma ^{2}}}\sum _{i=1}^{n}\left(y_{i}-{\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x_{i}}}\right)^{2}\right)={\mbox{argmin}}_{\vec {\beta }}\sum _{i=1}^{n}\left(y_{i}-{\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x_{i}}}\right)^{2}={\mbox{argmin}}_{\vec {\beta }}L(D,{\vec {\beta }})={\vec {\hat {\beta }}}
همان‌طور که دیدم پارامتری که  I(D,{\vec {\beta }}) را بیشینه می‌کند همان پارامتری است که  L(D,{\vec {\beta }}) را به حداقل می‌رساند. این به معنی معادل بودن روش کمترین مربعات با روش درست نمایی بیشنه در رگرسیون خطی است.
تنظیم مدل (Regularization)

پیچیدگی مدل‌های پارامتری با تعداد پارامترهای مدل و مقادیر آن‌ها سنجیده می‌شود. هرچه این پیچیدگی بیشتر باشد خطر بیش‌برازش (Overfitting) برای مدل بیشتر است. پدیده بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که مدل بجای یادگیری الگوهای داده، داده را را حفظ می‌کند و در عمل یادگیری به خوبی انجام نمی‌شود. برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های خطی مانند رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک جریمه‌ای به تابع هزینه اضافه می‌شود تا از افزایش زیاد پارامترها جلوگیری شود. به این کار تنظیم مدل یا Regularization گفته می‌شود. دو راه متداول تنظیم مدل‌های خطی روش‌های  L_{1} و  L_{2} هستند. در روش  L_{1} ضریبی از نُرمِ  L_{1}به تابع هزینه اضافه می‌شود و در روش  L_{2} ضریبی از نُرمِ  L_{2} که همان نُرمِ اقلیدسی است به تابع هزینه اضافه می‌شود.
در تنظیم مدل به روش  L_{1} تابع هزینه را به این شکل تغییر می‌دهیم:
L_{r}(D,{\vec {\beta }})=L(D,{\vec {\beta }})+\lambda ||{\vec {\beta }}||_{1}=\sum _{i=1}^{n}({\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x_{i}}}-y_{i})^{2}+\lambda \sum _{k=0}^{m}|\beta _{k}|
این روش تنظیم مدل که به روش لاسو (Lasso) نیز شهرت دارد باعث می‌شود که بسیاری از پارامترهای مدل نهائی صفر شوند و مدل به اصلاح خلوت (Sparse) شود.
در تنظیم مدل به روش  L_{2} تابع هزینه را به این شکل تغییر می‌دهیم:
L_{r}(D,{\vec {\beta }})=L(D,{\vec {\beta }})+\lambda ||{\vec {\beta }}||_{2}^{2}=\sum _{i=1}^{n}({\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x_{i}}}-y_{i})^{2}+\lambda \sum _{k=0}^{m}\beta _{k}^{2}
در روش تنظیم از طریق  L_{2} سعی می‌شود طول اقلیدسی بردار  {\vec {\beta }} کوتاه نگه داشته شود.  \lambda  در روش  L_{1} و  L_{2} یک عدد مثبت است که میزان تنظیم مدل را معین می‌کند. هرچقدر  \lambda کوچکتر باشد جریمه کمتری برا بزرگی نرم بردار پارامترها یعنی  {\vec {\beta }} پرداخت می‌کنیم. مقدار ایدئال  \lambda  از طریق آزمایش بر روی داده اعتبار (Validation Data) پیدا می‌شود.
کاربردها

یک کاربرد مدل خطی عمومی در تحلیل پویش‌های مغزی متعدد در آزمایش‌های علمی است که Y شامل اطلاعات رسیده از پوینده‌های مغز است، X شامل متغیرهای تجربی طراحی و اختلال‌ها است. به‌طور معمول به روش تک متغیره آزموده می‌گردد (معمولاً در این پیکربندی به یک تک متغیر جرم ارجاع داده می‌شود) و معمولاً به نقشه‌برداری متغیری آماری معروف است.
پائو کوبارسی

بازیکن فوتبال اسپانیایی (زادۀ ۲۰۰۷)
در این مقاله،  نام خانوادگی اول یا پدری است. نام خانوادگی دوم یا مادری نیز  است.
| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  پائو کوبارسی پاردس
زادروز:  ۲۲ ژانویهٔ ۲۰۰۷ ‏(۱۸ سال)
زادگاه:  اسپانیا
قد:  ۱٫۸۴ متر (۶ فوت ۱⁄۲ اینچ)
پست:  مدافع میانی
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  بارسلونا
شمارهٔ پیراهن:  ۲
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۱۴–۲۰۱۸:  ژیرونا
۲۰۱۸–۲۰۲۴:  بارسلونا
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۲۳–۲۰۲۴ |  بارسلونا بی |  ۹ |  (۰) |
| ۲۰۲۴– |  بارسلونا |  ۴۵ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۲۲ |  زیر ۱۵ سال اسپانیا |  ۶ |  (۱) |
| ۲۰۲۲ |  زیر ۱۶ سال اسپانیا |  ۴ |  (۱) |
| ۲۰۲۲–۲۰۲۳ |  زیر ۱۷ سال اسپانیا |  ۱۸ |  (۰) |
| ۲۰۲۴– |  زیر ۲۱ سال اسپانیا |  ۲ |  (۰) |
| ۲۰۲۴- |  زیر ۲۳ سال اسپانیا |  ۵ |  (۰) |
| ۲۰۲۴– |  اسپانیا |  ۵ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۳:۲۸، ۲۶ ژانویۀ ۲۰۲۵ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۲۳:۵۵، ۱۵ اکتبر ۲۰۲۴ (UTC):  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۳:۲۸، ۲۶ ژانویۀ ۲۰۲۵ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۲۳:۵۵، ۱۵ اکتبر ۲۰۲۴ (UTC)
پائو کوبارسی پاردس (زادۀ ۲۲ ژانویۀ ۲۰۰۷)، بازیکن فوتبال اهل اسپانیا است که به عنوان مدافع میانی برای باشگاه بارسلونا در لا لیگا و تیم ملی اسپانیا بازی می‌کند. او که به دلیل پخش، موقعیت‌یابی دفاعی و هوش‌بازی معروف است، یکی از بهترین مدافعان جوان جهان محسوب می‌شود.
دوران باشگاهی

کوبارسی که در خیرونا، کاتالونیا به دنیا آمد، قبل از انتقال به بارسلونا در سال ۲۰۱۸، کار خود را با خیرونا آغاز کرد. پس از درخشش در آکادمی، او به سومین بازیکن جوان بارسلونا تبدیل شد که در لیگ جوانان یوفا اولین بازی خود را انجام داد، پس از لامین یامال و ایلایکس موریبا، زمانی که او در تساوی ۱–۱ با تیم چک ویکتوریا پلزن شروع کرد.
پائو کوبارسی در در آوریل ۲۰۲۳ با نظر ژاوی به تیم اصلی بارسلونا تمرین کردو قرارداد جدیدی با این باشگاه بست. وی اولین بازی خود را با پیراهن این تیم در مقابل یونیونیستاس د سالامانکا در کوپا دل ری انجام داد و از دقیقه ۴۶ به میدان رفت.
وی در در ۱۲ مارس در بازی دور برگشت مرحله یک‌هشتم نهایی لیگ قهرمانان اروپا در بازی مقابل ناپولی اولین بازی خود را در لیگ قهرمانان اروپا انجام داد که بازی با پیروزی ۳–۱ بارسلونا به اتمام رسید و پائو کوبارسی به عنوان بهترین بازیکن این دیدار انتخاب شد و همچنین با سن ۱۷ سال و ۵۰ روز با شکستن رکورد داوید آلابا به جوانترین بازیکن تاریخ مرحله حذفی لیگ قهرمانان اروپا تبدیل شد.
دوران ملی

پائو کوبارسی که سابقه بازی در تیم‌های ملی پایه اسپانیا را داشت، در در ۲۳ مارس ۲۰۲۴، در حالی که ۱۷ سال و یک ماه و ۲۸ روز سن داشت برای اولین بار توسط لوئیس د لا فوئنته به تیم بزرگسالان اسپانیا دعوت شد و اولین بازی خود را در بازی دوستانه مقابل کلمبیا انجام داد که بازی با نتیجه ۱–۰ به نفع کلمبیا به پایان رسید و به جوان‌ترین مدافعی تبدیل شد که برای اسپانیا بازی کرده‌است و رکوردی را که قبلاً در سال ۲۰۰۵ در اختیار سرخیو راموس بود، شکست.
آمار > باشگاهی

تا تاریخ ۲۶ ژانویه ۲۰۲۵ (۲۰۲۵ -01-۲۶)
| عملکرد باشگاهی> باشگاه | عملکرد باشگاهی> لیگ | عملکرد باشگاهی> فصل | لیگ> بازی | لیگ> گل | جام> بازی | جام> گل | قاره‌ای> بازی | قاره‌ای> گل | سایر> بازی | سایر> گل | مجموع> بازی | مجموع> گل |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| بارسلونا بی | پریمرا فدراسیون | ۲۰۲۳–۲۴ | ۹ | ۰ | – | – | – | – | – | – | ۹ | ۰ |
| بارسلونا | لا لیگا | ۲۰۲۳–۲۴ | ۱۹ | ۰ | ۲ | ۰ | ۳ | ۰ | ۰ | ۰ | ۲۴ | ۰ |
| بارسلونا | لا لیگا | ۲۰۲۴–۲۵ | ۲۱ | ۰ | ۲ | ۰ | ۷ | ۰ | ۲ | ۰ | ۳۲ | ۰ |
| مجموع آمار | مجموع آمار | مجموع آمار | ۲۰ | ۰ | ۲ | ۰ | ۲ | ۰ | ۰ | ۰ | ۲۴ | ۰ |
1 2  حضور در لیگ قهرمانان اروپا
↑  حضور در سوپرجام اسپانیا
آمار > ملی

تا تاریخ ۱۸ نوامبر ۲۰۲۴ (۲۰۲۴ -11-۱۸)
| تیم ملی | سال | بازی | گل |
| --- | --- | --- | --- |
| اسپانیا | ۲۰۲۴ | ۵ | ۰ |
| مجموع | مجموع | ۵ | ۰ |
افتخارات > باشگاهی

سوپرجام اسپانیا: ۲۰۲۵
افتخارات > اسپانیا زیر ۲۳ سال

مدال طلای المپیک تابستانی: ۲۰۲۴
افتخارات > فردی

بهترین بازیکن زیر ۲۳ سال ماه لا لیگا:مارس ۲۰۲۴
اسکوئنتنا، آلاسکا

CDP در آمریکا
| Skwentna, Alaska | Skwentna, Alaska |
| --- | --- |
CDP: CDP
Location of Skwentna, Alaska: Location of Skwentna, Alaska
مختصات: ۶۱°۵۲′۴۶″ شمالی ۱۵۱°۱۵′۵۹″ غربی﻿ / ﻿۶۱٫۸۷۹۴۴°شمالی ۱۵۱٫۲۶۶۳۹°غربی﻿ / 61.87944; -151.26639: مختصات: ۶۱°۵۲′۴۶″ شمالی ۱۵۱°۱۵′۵۹″ غربی﻿ / ﻿۶۱٫۸۷۹۴۴°شمالی ۱۵۱٫۲۶۶۳۹°غربی﻿ / 61.87944; -151.26639
ایالات آمریکا: آلاسکا
Borough: Matanuska-Susitna
مساحت: مساحت
 • کل: ۴۴۹٫۷ مایل مربع (۱۱۶۴٫۸ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۴۴۲٫۸ مایل مربع (۱۱۴۶٫۹ کیلومتر مربع)
 • آب: ۶٫۹ مایل مربع (۱۸٫۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۱۴۴ فوت (۴۴ متر)
جمعیت (2010): جمعیت (2010)
 • کل: ۳۷
 • تراکم: ۰٫۰۸۲/مایل مربع (۰٫۰۳۲/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۹ (Alaska (AKST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۸ (AKDT)
زیپ‌کد: 99667
کد منطقه: 907
FIPS code: 02-70870
GNIS feature ID: 1866975
اسکوئنتنا (به انگلیسی: Skwentna) شهری در بخش ماتانوسکا-سوسیتنا، آلاسکا ایالت آلاسکا است که جمعیت آن در سرشماری سال ۲۰۰۰ میلادی ۱۱۱ نفر بوده‌است.
منینگ، داکوتای شمالی

Census designated place
| Manning, North Dakota | Manning, North Dakota |
| --- | --- |
Census designated place: Census designated place
Manning, North DakotaLocation within the state of North Dakota: Manning, North DakotaLocation within the state of North Dakota
مختصات: ۴۷°۱۳′۴۵″ شمالی ۱۰۲°۴۶′۰۹″ غربی﻿ / ﻿۴۷٫۲۲۹۱۷°شمالی ۱۰۲٫۷۶۹۱۷°غربی﻿ / 47.22917; -102.76917: مختصات: ۴۷°۱۳′۴۵″ شمالی ۱۰۲°۴۶′۰۹″ غربی﻿ / ﻿۴۷٫۲۲۹۱۷°شمالی ۱۰۲٫۷۶۹۱۷°غربی﻿ / 47.22917; -102.76917
State: داکوتای شمالی
شهرستان: Dunn
مساحت: مساحت
 • کل: ۰٫۵۷۵ مایل مربع (۱٫۴۹ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰ مایل مربع (۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۱۸۳۴ فوت (۵۵۹ متر)
جمعیت (2010): جمعیت (2010)
 • کل: ۷۴
 • تراکم: ۱۳۰/مایل مربع (۵۰/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۷ (Mountain (MST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۶ (MDT)
زیپ‌کد: 58642
کد منطقه: 701
FIPS code: 38-50220
GNIS feature ID: 2628576
منینگ(به انگلیسی: Manning) شهری در ایالت داکوتای شمالی کشور ایالات متحده آمریکا است که جمعیت آن در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۷۴ نفر بوده‌است.
شهرستان بیلی، تگزاس

مکان در 22px تگزاس, 23x15px|border |alt=|link= ایالات متحده آمریکا
| شهرستان بیلی، تگزاس Bailey County, Texas | شهرستان بیلی، تگزاس Bailey County, Texas |
| --- | --- |
شهرستان: شهرستان
موقعیت در تگزاس: موقعیت در تگزاس
مختصات: ۳۴°۰۴′شمالی ۱۰۲°۵۰′غربی﻿ / ﻿۳۴٫۰۷°شمالی ۱۰۲٫۸۳°غربی﻿ / 34.07; -102.83: مختصات: ۳۴°۰۴′شمالی ۱۰۲°۵۰′غربی﻿ / ﻿۳۴٫۰۷°شمالی ۱۰۲٫۸۳°غربی﻿ / 34.07; -102.83
ایالت:  تگزاس
تاریخ تاسیس: ۵ نوامبر ۱۹۱۸
بخشداری: میولشو
مساحت: مساحت
 • کل: ۲٬۱۴۳ کیلومتر مربع (۸۲۷ مایل مربع)
 • خشکی: ۲٬۱۴۱ کیلومتر مربع (۸۲۷ مایل مربع)
 • آب: ۲ کیلومتر مربع (۱ مایل مربع)
جمعیت (۲۰۱۰): جمعیت (۲۰۱۰)
 • کل: ۷٬۱۶۵
 • تراکم: ۳٫۳/کیلومتر مربع (۸٫۷/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی ۶- (CST)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی ۵- (CDT)
وبگاه: www.co.bailey.tx.us
بیلی (به انگلیسی: Bailey) شهرستانی در ایالت تگزاس است. در سرشماری سال ۲۰۱۰، جمعیت این شهرستان ۷٬۱۶۵ نفر اعلام شد. مرکز بیلی شهر میولشو است. شهرستان بیلی در سال ۱۹۱۸ تأسیس شد.
جغرافیا

طبق اداره آمار آمریکا، این شهرستان مساحتی در حدود ۲٬۱۴۳ کیلومتر مربع دارد.
جغرافیا > شهرها

میولشو
موتسامودو

مکان در 23x15px|border |alt=|link= کومور
| موتسامودو Mutsamudu | موتسامودو Mutsamudu |
| --- | --- |
موتسامودوموقعیت موتسامودو در جزیره آنژوان: موتسامودوموقعیت موتسامودو در جزیره آنژوان
مختصات: ۱۲°۱۰′ جنوبی ۴۴°۲۴′ شرقی﻿ / ﻿۱۲٫۱۶۷°جنوبی ۴۴٫۴۰۰°شرقی﻿ / -12.167; 44.400: مختصات: ۱۲°۱۰′ جنوبی ۴۴°۲۴′ شرقی﻿ / ﻿۱۲٫۱۶۷°جنوبی ۴۴٫۴۰۰°شرقی﻿ / -12.167; 44.400
جزیره: آنژوان
تاسیس‌شده: ۱۴۸۲
حکومت: حکومت
 • شهردار: Sitti Echat ASSADI
 • Local councillor,legal Conseiler,Loaded the Local police and Rural policemen.: علی ضمیر
مساحت: مساحت
 • کل: ۳۰ کیلومتر مربع (۱۰ مایل مربع)
جمعیت (۲۰۱۳): جمعیت (۲۰۱۳)
 • کل: ۳۰۰۰۰
 • تراکم: ۱۰۰۰/کیلومتر مربع (۲۶۰۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳ (Eastern Africa Time)
کد منطقه: ۲۶۹
موتسامودو (به لاتین: Mutsamudu) یک شهر در اتحاد قمر است که در آنژوان واقع شده‌است.
موتسامودو دومین شهر بزرگ در کومور است. این شهر همچنین پایتخت و بزرگترین شهر جزیره آنژوان و همچنین خانه سابق احمد عبدالله محمد سامبی رئیس جمهور سابق کومور است. اکنون یک بندر آب عمیق، یک ارگ باستانی، و خیابان‌های باریک با مغازه‌ها و صنایع‌دستی بسیار کوچک در آن قرار دارد. جمعیت در سال ۲۰۱۰ بالغ بر ۲۵۴۷۱ نفر بوده‌است.
خصوصیات

موتسامودو ۲۹.۱۵ کیلومترمربع مساحت و ۳۴۹۴۰ نفر جمعیت دارد.
جغرافیا

موتسامودو دو خیابان اصلی موازی دارد. شهر متعلق به قرن ۱۵ بین آنها واقع شده است. این ارگ در سال ۱۷۸۶ با کمک انگلیسی ها برای محافظت از شهر در برابر افزایش دهندگان برده مالاگاسی ساخته شد. در سال ۱۹۵۰ در اثر سقوط یک طوفان به شدت آسیب دید. موتسامودو دارای آب و هوای استوایی دریایی است. محدوده دمای اصلی از ۲۷ درجه سانتیگراد تا ۳۲ درجه سانتیگراد (۹۰ درجه فارنهایت) در طول سال گمتغیر است. گرم ترین دوره در موتسامودو از ماه دسامبر تا ماه آوریل است. هوای نسبتاً خنک‌تری از ماه می تا نوامبر تجربه می‌شود. در بیشتر ماه های سال بارندگی بسیار زیاد است، مرطوب ترین ماه ژانویه است. کل جزایر کومور به طور منظم توسط بادهای شدید و گاهی اوقات توسط طوفان های استوایی با خسارات انسانی و مادی قابل توجهی جاروب می شود. مهمترین طوفان های استوایی ثبت شده در کومور در سال ۱۹۵۰ رخ داد و به ارگ موتسامودو آسیب رساند. طوفان الینا در سال ۱۹۸۳ و طوفان فلیکسا چند نفر را کشتند اما زندگی هزاران نفر را تحت تاثیر قرار دادند.
اقتصاد

موتسامودو تنها بندر آبهای عمیق اتحادیه کومور است که در سال ۱۹۸۲ ساخته شد. سه‌چهارم محموله آن شامل انتقال محموله‌های کانتینری به مقصد دو جزیره دیگر است. عمده محصولات وارداتی از این بندر عبارتند از: برنج، سیمان، شکر، آرد و فرآورده های نفتی. محصولات اصلی صادراتی یلانگ یلانگ، میخک و وانیل است.
لزنولید

| لزنولید | لزنولید |
| --- | --- |
اطلاعات کلی: اطلاعات کلی
گونه: موزه، کلیسا، بیمارستان، خانه بازنشستگی، آرامگاه
سبک معماری: باروک
موقعیت: پاریس، فرانسه
آغاز ساخت: ۱۶۷۱
گشایش: ۱۶۷۸
طراحی و ساخت: طراحی و ساخت
معمار: لیبرال برون
لِزَنْوَلید (به فرانسوی: Les Invalides) (تلفظ فرانسوی: ​[lezɛ̃valid]) یا «هتل ملی لِزَنْوَلید»، یک موزه و آرامگاه واقع در پاریس، فرانسه است. ساخت‌وساز این ساختمان که برای سربازان پیر و آسیب‌دیدگان جنگ بود در سال ۱۶۷۱ به دستور لوئی چهاردهم شروع شد و در سال ۱۶۷۸ به بهره‌برداری رسید.
از اشخاص معروفی که در این مکان دفن شده‌اند می‌توان به ناپلئون بناپارت اشاره کرد.
مقبره‌ها

آنری گتین برتراند (۱۷۷۳–۱۸۴۴)
ژوزف بناپارت (۱۷۶۸–۱۸۴۴), برادر بزرگ‌تر ناپلئون بناپارت
ژروم بناپارت (۱۷۸۴–۱۸۶۰), برادر کوچک‌تر ناپلئون بناپارت
ناپلئون دوم (۱۸۱۱–۱۸۳۲) پسر ناپلئون بناپارت
توماس رابرت بوژو (۱۷۸۴–۱۸۴۹), مارشال فرانسه و فاتح الجزایر.
فرانسوا سرتاین کونروبر (۱۸۰۹–۱۸۹۵), مارشال فرانسه.
ژرو دوروک (۱۷۷۴–۱۸۱۳), ژنرال جنگ در زمان ناپلئون بناپارت.
روژه دو لیل (۱۷۶۰–۱۸۳۶), کاپیتان نظامی، سازنده سرود ملی فرانسه.
فردیناند فوش (۱۸۵۱–۱۹۲۹), مارشال فرانسه, فرمانده عالی متفقین در جنگ جهانی اول.
آنری ده لا تور دوورن، ویکوم دو تورن (۱۶۱۱–۱۶۷۵), جنرالیسیمو و یک فرمانده بزرگ نظامی فرانسه
سباستین لو پرتر دو ووبن (۱۶۳۳–۱۷۰۷)
پیر روک (۱۸۵۶–۱۹۲۰), بنیان‌گذار نیروی هوایی فرانسه و وزیر جنگ در سال ۱۹۱۶.
فیلیپ لوکلرک ده اوتکلوک (۱۹۰۲–۱۹۴۷), مارشال فرانسه، فرمانده لشکر دو زرهی فرانسه.
ژان دو لاتر دو تاسینی (۱۸۸۹–۱۹۵۲)،فرمانده , ارتش اول فرانسه در طی جنگ جهانی دوم و فرمانده سابق در جنگ اول هندوچین.
معماری

| 0 | 1 |
| --- | --- |
Le plan de l'Hôtel des Invalides: Le plan de l'Hôtel des Invalides
   Dome of Les Invalides   Saint-Louis-des-Invalides Cathedral   Musée de l'Armée   Musée des Plans-Reliefs   Musée de l'Ordre de la Libération:    Institution nationale des Invalides   Gouverneur des Invalides   Gouverneur militaire de Paris   Chancellerie de l'Ordre de la Libération   Office national des anciens combattants et victimes de guerre
 1. Cour d'honneur  2. Cour d'Angoulème  3. Cour d'Austerlitz  4. Cour de la Victoire  5. Cour de la Valeur  6. Cour de Mars  7. Cour de Toulon  8. Cour de Nismes  9. Cour de Metz:  10. Cour de l'Infirmerie  11. Cour d'Oran  12. Cour de la Paix  13. Cour d'Arles  14. Cour d'Alger  15. Cour Saint-Louis  16. Cour Saint-Joseph  17. Cour Saint-Jacques
معماری > نگارخانه

نمایی از بخش شمالی لِزَنْوَلید
بین‌بریج آیلند، واشینگتن

مکان
| بین‌بریج آیلند، واشینگتن | بین‌بریج آیلند، واشینگتن |
| --- | --- |
شهر: شهر
Eagle Harbor: Eagle Harbor
Location of Bainbridge Island, Washington: Location of Bainbridge Island, Washington
مختصات: ۴۷°۳۹′۱۹″ شمالی ۱۲۲°۳۲′۶″ غربی﻿ / ﻿۴۷٫۶۵۵۲۸°شمالی ۱۲۲٫۵۳۵۰۰°غربی﻿ / 47.65528; -122.53500: مختصات: ۴۷°۳۹′۱۹″ شمالی ۱۲۲°۳۲′۶″ غربی﻿ / ﻿۴۷٫۶۵۵۲۸°شمالی ۱۲۲٫۵۳۵۰۰°غربی﻿ / 47.65528; -122.53500
ایالت: ایالت واشینگتن
شهرستان: Kitsap
مساحت: مساحت
 • کل: ۶۵٫۵ مایل مربع (۱۶۹٫۷ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲۷٫۶ مایل مربع (۷۱٫۵ کیلومتر مربع)
 • آب: ۳۷٫۹ مایل مربع (۹۸٫۲ کیلومتر مربع)
جمعیت (2010): جمعیت (2010)
 • کل: ۲۳٬۰۲۵
 • تراکم: ۷۳۵٫۶/مایل مربع (۲۸۴٫۰/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۸ (Pacific (PST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۷ (PDT)
زیپ‌کد: 98110
کد منطقه: 206
کد FIPS: 53-03736
بین‌بریج آیلند (به انگلیسی: Bainbridge Island) شهری در شهرستان کیتساپ ایالت واشینگتن است که در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۲۳۰۲۵ نفر جمعیت داشته است.
منینگ (کارولینای جنوبی)

مکان
| Manning, South Carolina | Manning, South Carolina |
| --- | --- |
شهر: شهر
Location in Clarendon County, کارولینای جنوبی: Location in Clarendon County, کارولینای جنوبی
مختصات: ۳۳°۴۱′۳۸″شمالی ۸۰°۱۲′۵۵″غربی﻿ / ﻿۳۳٫۶۹۳۹۹۸°شمالی ۸۰٫۲۱۵۴۰۸°غربی﻿ / 33.693998; -80.215408: مختصات: ۳۳°۴۱′۳۸″شمالی ۸۰°۱۲′۵۵″غربی﻿ / ﻿۳۳٫۶۹۳۹۹۸°شمالی ۸۰٫۲۱۵۴۰۸°غربی﻿ / 33.693998; -80.215408
ایالت: کارولینای جنوبی
شهرستان: Clarendon
حکومت: حکومت
 • نوع: Mayor–council
 • شهردار: Kevin L. Johnson (term expires April 2012)[dated info]
مساحت: مساحت
 • کل: ۲٫۴ مایل مربع (۶٫۲ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲٫۴ مایل مربع (۶٫۲ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰ مایل مربع (۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۱۲۵ فوت (۳۸ متر)
جمعیت (2000): جمعیت (2000)
 • کل: ۴٬۰۲۵
 • برآورد (2008): ۳٬۹۴۳
 • تراکم: ۱۶۷۰/مایل مربع (۶۴۴٫۸/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (EST)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
زیپ‌کد: 29102
کد منطقه: 803
FIPS code: 45-44350
GNIS feature ID: 1231518
وبگاه: www.cityofmanning.org
منینگ(به انگلیسی: Manning) شهری در ایالت کارولینای جنوبی کشور ایالات متحده آمریکا است که جمعیت آن در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۴٬۱۰۸ نفر بوده‌است.
کانتل مدیکال

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع: شرکت سهامی عام
نماد سهام شرکت: بورس نیویورک: CMD اس‌اندپی ۴۰۰
ISIN: US1380981084
صنعت: تجهیزات پزشکی
بنا نهاده: ۱۹۶۳
دفتر مرکزی: لیتل فالز، نیوجرسی
تعداد کارکنان: ۲٬۶۹۳ نفر (۲۰۱۸)
کانتل مدیکال (انگلیسی: Cantel Medical) شرکت تجهیزات پزشکی آمریکایی است، که در سال ۱۹۶۳ تأسیس شد.
الدین، ویرجینیا

Unincorporated community
| Alden | Alden |
| --- | --- |
Unincorporated community: Unincorporated community
AldenLocation within the Commonwealth of Virginia: AldenLocation within the Commonwealth of Virginia
مختصات: ۳۸°۱۶′۲۷″ شمالی ۷۷°۰۴′۱۹″ غربی﻿ / ﻿۳۸٫۲۷۴۱۷°شمالی ۷۷٫۰۷۱۹۴°غربی﻿ / 38.27417; -77.07194: مختصات: ۳۸°۱۶′۲۷″ شمالی ۷۷°۰۴′۱۹″ غربی﻿ / ﻿۳۸٫۲۷۴۱۷°شمالی ۷۷٫۰۷۱۹۴°غربی﻿ / 38.27417; -77.07194
State: ویرجینیا
County: King George
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (Eastern (EST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
الدین، ویرجینیا (به انگلیسی: Alden, Virginia) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در ویرجینیا واقع شده‌است.
محوطه سراب شرف‌آباد ۱

| محوطه سراب شرف‌آباد ۱ | محوطه سراب شرف‌آباد ۱ |
| --- | --- |
نام: محوطه سراب شرف‌آباد ۱
کشور: ایران
استان: استان کرمانشاه
شهرستان: اسلام‌آباد غرب
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: محوطه
دیرینگی: دوره اشکانیان
دورهٔ ساخت اثر: دوره اشکانیان، دوره ساسانیان، دوره ایلخانی
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۱۷۸۲۰
تاریخ ثبت ملی: ۱۴ اسفند ۱۳۸۵
محوطه سراب شرف آباد ۱ مربوط به دوره اشکانیان - دوره ساسانیان - دوره ایلخانی است و در اسلام‌آباد غرب، جنوب تپه سراب شرف آباد واقع شده و این اثر در تاریخ ۱۴ اسفند ۱۳۸۵ با شمارهٔ ثبت ۱۷۸۲۰ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
کوویو

مکان
| کوویو Cüj | کوویو Cüj |
| --- | --- |
کومونه: کومونه
کوویو: کوویو
ناحیه: لمباردی
استان / شهرستان: استان وارزه (VA)
دهستان: Comacchio
مساحت: مساحت
 • کل: ۵٫۹ کیلومتر مربع (۲٫۳ مایل مربع)
جمعیت (Dec. 2004): جمعیت (Dec. 2004)
 • کل: ۱٬۶۱۰
 • تراکم: ۲۷۰/کیلومتر مربع (۷۱۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانه)
کد پستی: 21030
پیش‌شماره تلفن: 0332
کوویو (به ایتالیایی: Cuvio) یک کومونه در ایتالیا است که در استان وارزه واقع شده‌است.
خصوصیات

کوویو ۵٫۹ کیلومترمربع مساحت و ۱٬۶۱۰ نفر جمعیت دارد.