stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
یادگیری ماشین در معماری
الگوریتم‌های یادگیری ماشین > دسته‌بندی‌ فرعی

در دسته‌بندی‌ فرعی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با موارد زیر روبه‌رو هستیم:
یادگیری نیمه نظارت شده و خود نظارت شده (Semi-Supervised and Self-Supervised Learning):
یادگیری نیمه نظارت شده جنبه های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را ترکیب می کند ، به طور معمول با مقدار کمی از داده های برچسب دار و مقدار بیشتری از داده های بدون برچسب. یادگیری تحت نظارت خود نوعی یادگیری بدون نظارت است که در آن الگوریتم برچسب های خود را از داده ها تولید می‌کند.
روش‌های گروه (Ensemble Methods):
Ensemble Methods پیش‌بینی‌های مدل‌های مختلف را برای بهبود عملکرد کلی ترکیب می‌کنند. نمونه‌هایی از این موارد شامل جنگل‌های تصادفی (Random Forests) و ماشین‌های تقویت گرادیان(Gradient Boosting Machines) (GBM) است.
شبکه‌های عصبی (Neural Networks):
شبکه‌های عصبی دسته‌ای از الگوریتم‌ها هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌اند. یادگیری‌ عمیق  زیر مجموعه‌ای از یادگیری‌ماشین ، شامل شبکه‌های عصبی با لایه‌های مختلف (شبکه‌های عصبی عمیق- deep neural networks) است.
رگرسیون و طبقه‌بندی (Regression and Classification):
الگوریتم‌های رگرسیون برای پیش‌بینی یک مقدار پیوسته استفاده می‌شوند، در حالی که الگوریتم‌های طبقه بندی برای پیش بینی یک برچسب دسته بندی استفاده می‌شوند.
الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing ) (NLP):
الگوریتم‌های NLP برای وظایف مربوط به زبان انسانی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه زبان و خلاصه متن طراحی شده‌اند.
مهم است که الگوریتم مناسب را بر اساس ماهیت داده‌ها و کار مورد نظر انتخاب شوند. اثربخشی یک مدل یادگیری ماشین به عواملی مانند کیفیت و کمیت داده ها، انتخاب ویژگی، تنظیم هایپر پارامتر و مناسب بودن الگوریتم انتخاب شده برای مسئله مورد نظر بستگی دارد.
کاربرد الگوریتم‌ها

الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند در جنبه های مختلف طراحی معماری برای بهبود تصمیم گیری، ساده سازی فرآیندهای و تولید راه حل های نوآورانه استفاده شوند. در اینجا برخی از راه‌هایی که در آن انواع مختلف الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند در طراحی معماری استفاده شود:
کاربرد الگوریتم‌ها > طراحی مولد:

الگوریتم هایی مانند شبکه های خصمانه مولد (Generative Adversarial Networks) (GANs) و کدگذاری خودکار متغیر (Variational Autoencoders) (VAEs) می توانند برای طراحی مولد استفاده شوند. آنها می توانند به معماران کمک کنند تا چندین گزینه طراحی را به طور خودکار بر اساس محدودیت ها و اهداف داده شده ایجاد و کشف کنند.
کاربرد الگوریتم‌ها > بهینه سازی انرژی ساختمان:

الگوریتم های یادگیری ماشین، از جمله مدل های رگرسیون و یادگیری تقویت‌، می توانند برای بهینه سازی مصرف انرژی ساختمان استفاده شوند. مدل های پیش‌بینی می توانند داده‌های تاریخی را برای پیش‌بینی مصرف انرژی تجزیه و تحلیل کنند، در حالی که یادگیری تقویت می‌تواند برای کنترل و بهینه سازی سیستم های ساختمانی برای بهره‌وری انرژی استفاده شود.
کاربرد الگوریتم‌ها > مدیریت و نگهداری تاسیسات:

الگوریتم‌های نگهداری پیش‌بینی ، اغلب بر اساس مدل‌های رگرسیون یا تجزیه و تحلیل سری زمانی ، می توانند در پیش بینی زمانی که اجزای ساختمان یا سیستم‌ها ممکن است نیاز به نگهداری داشته باشند ، کمک کنند. این می تواند کارایی مدیریت امکانات را بهبود بخشد.
کاربرد الگوریتم‌ها > برنامه ریزی شهری و مدیریت ترافیک:

الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مانند خوشه بندی و رگرسیون (clustering and regression)، می‌توانند برای تجزیه و تحلیل الگوهای ترافیک بهینه‌سازی مسیرهای حمل و نقل و کمک به برنامه ریزی شهری استفاده شوند. این می تواند به ایجاد محیط های شهری کارآمدتر و پایدارتر کمک کند.
کاربرد الگوریتم‌ها > انتخاب مواد و پیش بینی عملکرد:

الگوریتم‌هایی که خواص و عملکرد مواد را تجزیه و تحلیل می‌کنند، مانند مدل های رگرسیون (regression) و شبکه های عصبی (neural networks)، می‌توانند در انتخاب مواد مناسب برای پروژه های ساختمانی کمک کنند. این می تواند به دوام و پایداری ساختمان ها کمک کند.
کاربرد الگوریتم‌ها > استفاده از فضا و بهینه سازی طراحی:

الگوریتم‌های خوشه‌بندی (clustering) و تکنیک‌های بهینه‌سازی می‌توانند برای تجزیه و تحلیل و بهینه‌سازی استفاده از فضا در ساختمان‌ها استفاده شوند. این می‌تواند به معماران در طراحی فضاهایی که هم کاربردی و هم کارآمد هستند کمک کند.
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) (NLP) برای مستندات طراحی:
الگوریتم‌های NLP می توانند برای تجزیه و تحلیل اسناد طراحی ، مشخصات و بازخورد کاربر استفاده شوند. این می تواند به معماران کمک کند تا بینش‌هایی را در مورد ترجیحات و الزامات کاربر به دست آورند و روند طراحی را مطلع کنند.
کاربرد الگوریتم‌ها > تشخیص تصویر برای الهام بخشیدن در طراحی:

الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری، از جمله تشخیص تصویر، می توانند برای تجزیه و تحلیل تصاویر و استخراج عناصر طراحی استفاده شوند. این می تواند برای معمارانی که به دنبال الهام از سازه های موجود یا محیط های طبیعی هستند ارزشمند باشد.
کاربرد الگوریتم‌ها > الگوریتم KNN

انتخاب مواد:
طبقه‌بندی مواد؛ با داشتن یک مجموعه داده حاوی اطلاعات درباره مواد مختلف و ویژگی‌های آن‌ها، می‌توان از KNN برای طبقه‌بندی مواد جدید به دسته‌های پیش‌تعیین شده استفاده کرد. به عنوان مثال، این می‌تواند به معماران کمک کند تا مواد را بر اساس ویژگی‌هایی مانند قدرت، ماندگاری یا هدایت حرارتی انتخاب کنند.
طرح و بهینه‌سازی طرح فضایی:
ترتیب فضایی؛ KNN می‌تواند برای تجزیه و تحلیل و بهینه‌سازی ترتیب‌های فضایی در طراحی‌های معماری استفاده شود. با نمایش عناصر طراحی مختلف به عنوان نقاط در یک فضای چند بعدی، KNN می‌تواند ترتیب‌هایی بر اساس نزدیکی طرح‌های مشابه پیشنهاد دهد.
کارآیی انرژی و پایداری:
طبقه‌بندی طراحی‌های مصرف کم انرژی؛ KNN می‌تواند برای طبقه‌بندی طراحی‌های معماری بر اساس کارآیی انرژی یا پایداری استفاده شود. معماران می‌توانند ویژگی‌های طراحی را وارد کنند و KNN می‌تواند طراحی‌های مشابه را از نظر عملکرد انرژی شناسایی کند.
انتخاب مکان:
مناسبت مکان: KNN می‌تواند به طبقه‌بندی مکان‌های ساختمانی پتانسیل بر اساس عوامل مختلف مانند زمین‌شناسی، آب و هوا و دسترسی کمک کند. با آموزش الگوریتم بر روی مکان‌های موجود با ویژگی‌های مشخص، می‌تواند در توصیه مکان‌های مناسب برای پروژه‌های جدید کمک کند.
طراحی نمای و زیبایی:
شباهت زیبایی: KNN می‌تواند برای یافتن طرح‌های با ویژگی‌های زیبایی مشابه استفاده شود. با نمایش ویژگی‌های طراحی که به زیبایی کمک می‌کنند مانند تناسب یا طرح‌های رنگی، KNN می‌تواند طراحی‌های با جذابیت بصری مشابه را توصیه کند.
پلتفرم‌های طراحی همکارانه:
فیلترینگ: در پلتفرم‌های طراحی همکارانه، KNN می‌تواند برای فیلترینگ استفاده شود. می‌تواند عناصر یا ویژگی‌های طراحی را بر اساس ترجیحات و انتخاب‌های معماران با سبک‌های طراحی مشابه یا نیازهای پروژه توصیه کند.
دسترسی و طراحی یکپارچه:
طراحی برای دسترسی؛ KNN می‌تواند در طراحی فضاهایی که به استانداردهای دسترسی پایبند هستند کمک کند. با طبقه‌بندی طرح‌ها بر اساس ویژگی‌های دسترسی، معماران می‌توانند اطمینان حاصل کنند که طرح‌هایشان شامل اصول طراحی یکپارچه هستند.
طراحی پارامتریک:
مدلسازی پارامتریک؛ در طراحی پارامتری، KNN می‌تواند برای بهینه‌سازی پارامترها برای فرآیندهای طراحی تولیدی استفاده شود. با یادگیری از طراحی‌های پارامتری موجود، KNN می‌تواند مقادیر پارامتری برای طراحی‌های جدید بر اساس شباهت پیشنهاد کند.
برنامه‌ریزی شهری:
ناحیه‌بندی و استفاده از زمین؛ KNN می‌تواند با طبقه‌بندی مناطق بر اساس مقررات ناحیه بندی و استفاده از زمین به برنامه‌ریزی شهری کمک کند. این می‌تواند در طراحی فضاهایی که با مقررات محلی و نیازهای جامعه همخوانی دارند کمک کند.
ترجیحات و بازخورد کاربر:
سیستم‌های توصیه: KNN می‌تواند برای ایجاد سیستم‌های توصیه برای طراحی‌های معماری بر اساس ترجیحات و بازخورد کاربران استفاده شود. معماران می‌توانند ویژگی‌های طراحی را وارد کنند و الگوریتم می‌تواند طراحی‌هایی را که توسط کاربران با ترجیحات مشابه پسندیده شده‌اند پیشنهاد دهد.
کاربرد الگوریتم‌ها > ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM):

در زمینه طراحی معماری، SVM می‌تواند برای اهداف مختلفی اعمال شود، به ویژه در وظایف دسته‌بندی مرتبط با عناصر طراحی، انتخاب مواد و متریال یا سایر ویژگی‌های معماری. در اینجا یک مروری بر SVM و کاربردهای احتمالی آن در طراحی معماری است:
کاربرد الگوریتم‌ها > ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): > مفهوم اصلی:

هدف SVM یافتن هایپرپلین بهینه است که بهترین تفکیک بین نقاط داده متعلق به کلاس‌های مختلف در یک فضای بعد بالا را بیشینه می‌کند. این در مواردی موثر است که داده‌ها به صورت خطی تفکیک‌پذیر نباشند و با استفاده از یک تابع هسته ویژگی‌های ورودی را به یک فضای بعد بالاتر تبدیل می‌کند.
کاربرد الگوریتم‌ها > ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): > دسته‌بندی در طراحی معماری:

دسته‌بندی مواد: SVM می‌تواند برای دسته‌بندی مواد بر اساس خصوصیات آنها استفاده شود. به عنوان مثال، با داده‌هایی از مواد با ویژگی‌های مختلف (مانند قدرت، انعطاف‌پذیری)، SVM  می‌تواند یاد بگیرد که مواد را به دسته‌های مختلف (مانند فلزها، پلیمرها) دسته‌بندی کند.
دسته‌بندی عناصر طراحی: SVM می‌تواند در دسته‌بندی عناصر طراحی در نقشه‌های معماری کمک کند. به عنوان مثال، می‌تواند آموزش داده شود تا اجزای مختلف از اجزای ساختمانی، مبلمان یا عناصر تزئینی را تشخیص داده و دسته‌بندی کند.
کاربرد الگوریتم‌ها > ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): > بهینه‌سازی پارامترهای طراحی:

SVMمی‌تواند برای بهینه‌سازی پارامترهای طراحی با در نظر گرفتن فرآیند طراحی به عنوان یک وظیفه دسته‌بندی استفاده شود. به عنوان مثال، می‌تواند در انتخاب بهترین طراحی بر اساس معیارهای تعریف‌شده (مانند کارایی انرژی، کارآیی هزینه یا جذابیت ظاهری) کمک کند.
کاربرد الگوریتم‌ها > ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): > شناسایی الگو در سبک‌های معماری:

SVM می‌تواند برای دسته‌بندی و شناسایی سبک‌های معماری استفاده شود. با آموزش روی مجموعه داده‌های تصاویر معماری که با سبک‌ها (مانند گوتیک، مدرن، کلاسیک) برچسب‌گذاری شده‌اند، SVM می‌تواند سبک یک ساختمان یا طراحی داده شده را شناسایی کند.
کاربرد الگوریتم‌ها > ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): > ادغام با الگوریتم‌های دیگر:

SVM می‌تواند به همراه سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بهبود وظایف مرتبط با طراحی استفاده شود. به عنوان مثال، ادغام SVM با الگوریتم‌های خوشه‌بندی می‌تواند در شناسایی الگوها در طرح‌ها یا طراحی‌های معماری کمک کند.
کاربرد الگوریتم‌ها > ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): > انتخاب مکان و برنامه‌ریزی شهری:

SVM می‌تواند در دسته‌بندی مکان‌های مناسب برای پروژه‌های ساختمانی بر اساس عوامل مختلف مانند زمین‌شناسی، کیفیت خاک و ملاحظات زیست‌محیطی کمک کند. این می‌تواند به  گرفتن تصمیمات آگاهانه‌تر در برنامه‌ریزی شهری کمک کند.
کاربرد الگوریتم‌ها > ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): > مدیریت مسائل چندکلاسه:

SVM اصالتاً یک دسته‌بند دودویی است، اما می‌تواند با استفاده از تکنیک‌هایی مانند استراتژی‌های یک-به-یک یا یک-به-همه به مسائل چندکلاسه گسترش یابد.
کاربرد الگوریتم‌ها > ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): > پیش‌پردازش داده و مهندسی ویژگی:

قبل از اعمال SVM، پیش‌پردازش داده و مهندسی ویژگی امری حیاتی است. این شامل آماده‌سازی مجموعه داده، نرمال‌سازی ویژگی‌ها و انتخاب ویژگی‌های مرتبط است که به دسته‌بندی کمک می‌کنند.
هرچند که SVM می‌تواند یک ابزار قدرتمند در طراحی معماری باشد، موفقیت آن به کیفیت و ارتباط داده‌های استفاده شده برای آموزش بستگی دارد. همکاری با کارشناسان حوزه، مانند معماران و طراحان، برای تعریف ویژگی‌های معنی‌دار و اطمینان از اینکه مدل با نیازها و زیبایی‌شناسی معماری همخوانی دارد، ضروری است.
اکور، ناگاپاتینام

Small Town
| Akkur | Akkur |
| --- | --- |
Small Town: Small Town
Akkur: Akkur
مختصات: ۱۱°۰۶′۰۴″شمالی ۷۹°۴۷′۱۰″شرقی﻿ / ﻿۱۱٫۱۰۱°شمالی ۷۹٫۷۸۶°شرقی﻿ / 11.101; 79.786: مختصات: ۱۱°۰۶′۰۴″شمالی ۷۹°۴۷′۱۰″شرقی﻿ / ﻿۱۱٫۱۰۱°شمالی ۷۹٫۷۸۶°شرقی﻿ / 11.101; 79.786
ایالت: تامیل نادو
District: Nagapattinam
جمعیت (2011): جمعیت (2011)
 • کل: ۶٬۳۳۳
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۰۵:۳۰ (IST)
Pincode: 609301
اکور، ناگاپاتینام (به انگلیسی: Akkur, Nagapattinam) یک منطقهٔ مسکونی در هند است که در تامیل نادو واقع شده‌است.
خصوصیات

اکور ۶٬۳۳۳ نفر جمعیت دارد.
پروین (فیلم ۱۴۰۲)

| پروین | پروین |
| --- | --- |
کارگردان: محمدرضا ورزی
تهیه‌کننده: محمدرضا شریفی‌نیا
نویسنده: محمدرضا ورزی
بازیگران:  مارال بنی‌آدم  آزیتا حاجیان  محمدرضا شریفی‌نیا  حسین پاکدل  محمدعلی نجفی  محمدعلی ساربان  امیرحسین صدیق  مجید جعفری  رامین ناصرنصیر  رضا فیاضی  بیژن بنفشه‌خواه  یوسف صیادی  حسام نواب‌صفوی  محمد شعبان‌پور  ملیکا شریفی‌نیا  محمدرضا شهبانی نوری  الهه جعفری  شهرداد بانکی  مریم ورزی  بابک میرزا آقایی 
موسیقی: بهزاد عبدی
فیلم‌بردار: فرشاد خالقی
تدوین‌گر: مهدی حسینی‌وند
شرکت‌های تولید: وزارت میراث فرهنگی، گردشگری و صنایع دستی بنیاد سینمایی فارابی
توزیع‌کننده: عامریان فیلم
تاریخ‌های انتشار: بهمن ۱۴۰۲ (فجر) ۱۲ دی ۱۴۰۳ (سینما)
مدت زمان: ۱۰۶ دقیقه
کشور: ایران
زبان: فارسی 
فروش گیشه: ۴٬۸۸۹٬۷۹۶٬۰۰۰ تومان
پروین با نام قبلی معجزهٔ پروین فیلم ایرانی به کارگردانی و نویسندگی محمدرضا ورزی و تهیه‌کنندگی محمدرضا شریفی‌نیا ساخته سال ۱۴۰۲ است. این فیلم محصول مشترک بنیاد سینمایی فارابی و وزارت میراث فرهنگی است که نخستین بار در چهل و دومین جشنوارهٔ فیلم فجر اکران شد.همچنین این فیلم از ۱۲ دی ۱۴۰۳ در سینماهای ایران اکران شد.
داستان

داستان این فیلم زندگی پروین اعتصامی را از جوانی تا مرگ بازگو می‌کند.
بازیگران

مارال بنی‌آدم در نقش پروین اعتصامی
آزیتا حاجیان در نقش اختر مادر پروین
محمدرضا شریفی‌نیا در نقش یوسف خان پدر پروین
حسین پاکدل در نقش علی اکبر دهخدا
محمدعلی نجفی در نقش استاد اصفهانی
امیرحسین صدیق در نقش ابوالفتح (برادر پروین)
محمدعلی ساربان در نقش دکتر احمدیه
رامین ناصرنصیر در نقش ملک الشعرای بهار
رضا فیاضی در نقش دکتر خلعتبری
بیژن بنفشه‌خواه در نقش فضل اله گرکانی
یوسف صیادی در نقش مش باقر
حسام نواب‌صفوی
مریم ورزی در نقش گلدخت اصفهانی
ملیکا شریفی‌نیا در نقش آگرین
محمد شعبان پور در نقش فضل‌الله اعتصامی (همسر پروین)
الهه جعفری در نقش مهکامه (دوست صمیمی پروین)
مجید جعفری در نقش دکتر علاج
شهرداد بانکی در نقش کنسول انگلیس
عباس علی‌محمدی در نقش آژان
امیررضا انوریان
محمدرضا شهبانی نوری در نقش علی اصفهانی
جوایز و نامزدی‌ها

| مراسم | تاریخ برگزاری | رده | نامزد | نتیجه | منبع |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| چهل و دومین جشنواره فیلم فجر | ۲۲ بهمن ۱۴۰۲ | بهترین چهره پردازی | شهرام خلج | نامزدشده |  |
| چهل و دومین جشنواره فیلم فجر | ۲۲ بهمن ۱۴۰۲ | بهترین طراحی لباس | رؤیا ابراهیمی | نامزدشده |  |
| چهل و دومین جشنواره فیلم فجر | ۲۲ بهمن ۱۴۰۲ | بهترین موسیقی متن | بهزاد عبدی | نامزدشده |  |
| چهل و دومین جشنواره فیلم فجر | ۲۲ بهمن ۱۴۰۲ | بهترین فیلمبرداری | فرشاد خالقی | نامزدشده |  |
| چهل و دومین جشنواره فیلم فجر | ۲۲ بهمن ۱۴۰۲ | بهترین بازیگر مکمل مرد | رامین ناصرنصیر | نامزدشده |  |
| چهل و دومین جشنواره فیلم فجر | ۲۲ بهمن ۱۴۰۲ | بهترین بازیگر اول زن | مارال بنی‌آدم | برنده |  |
جام چنل وان ۲۰۰۷

جام چنل وان ۲۰۰۷ دومبن دوره از جام چنل وان بود که از ۲۴ ژانویه تا ۱ فوریه ۲۰۰۷ در تل آویو، اسرائیل و در ورزشگاه‌های کیریات الیرز و بلومفیلد برگزار شد. برخلاف دوره ۲۰۰۶ به غیر از تیم‌های روسی و اوکراینی، دو تیم از اسرائیل نیز در مسابقات شرکت کردند.
فینال

۱ فوریه ۲۰۰۷
| زسکا مسکو | ۳ – ۲ | اسپارتاک مسکو |
| --- | --- | --- |
| سیارانس  ۵۲' ریمون  ۶۷' ژو  ۱۲۰' |  | رومن پاولیوچنکو  ۵۸'، ۸۷' |
تماشاگران: ۷،۰۰۰
مطالعات بازرگانی

مطالعات بازرگانی، علوم تجاری یا مطالعات کسب وکار، رشته‌ای تحصیلی است که به اصول تجارت، مدیریت و اقتصاد می‌پردازد و علوم حسابداری، مالی، بازاریابی، سازمانی، مدیریتی و عملیاتی را در بر می‌گیرد.
مطالعات بازرگانی رشته‌ای گسترده است که در آن طیفی از مباحث طراحی شده تا دیدی کلی از عناصر مختلف کار در حوزه تجارت را ارائه دهد. کشورهایی که در مدارس و آموزشگاه‌هایشان درسی تحت عنوان «مطالعات بازرگانی» آموزش داده می‌شود عبارتند از:
موریس، عمان، کره جنوبی، آرژانتین، استرالیا، بنگلادش، نپال، برزیل، کانادا، هنگ کنگ، هند، ایرلند، مکزیک، سنگاپور، مالزی، کامبوج، کنیا. لهستان، مالت، نیوزیلند، نیجریه، پاکستان، آفریقای جنوبی، سریلانکا، سوئد، بریتانیا، نامیبیا، زیمبابوه و اندونزی.
گاتسو، ونتو

مکان
| گاتسو، ونتو | گاتسو، ونتو |
| --- | --- |
کومونه: کومونه
گاتسو، ونتو: گاتسو، ونتو
ناحیه: ونتو
استان / شهرستان: استان پادووا (PD)
دهستان: Grossa, Gaianigo, Grantortino, Villalta
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۲٫۷ کیلومتر مربع (۸٫۸ مایل مربع)
جمعیت (Dec. 2004): جمعیت (Dec. 2004)
 • کل: ۳٬۶۹۷
 • تراکم: ۱۶۰/کیلومتر مربع (۴۲۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانه)
کد پستی: 35010
پیش‌شماره تلفن: 049
وبگاه: وبگاه رسمی
گاتسو، ونتو (به ایتالیایی: Gazzo) یک کومونه در ایتالیا است که در استان پادووا واقع شده‌است.
خصوصیات

گاتسو ۲۲٫۷ کیلومترمربع مساحت و ۳٬۶۹۷ نفر جمعیت دارد.
بده‌یوا پولیانا

Selo
| Bedeyeva Polyana Бедеева Поляна | Bedeyeva Polyana Бедеева Поляна |
| --- | --- |
Selo: Selo
Bedeyeva Polyanaموقعیت روی نقشه باشقیرستانBedeyeva Polyanaموقعیت روی نقشه روسیه: Bedeyeva Polyanaموقعیت روی نقشه باشقیرستانBedeyeva Polyanaموقعیت روی نقشه روسیه
مختصات: ۵۵°۱۹′ شمالی ۵۶°۲۲′ شرقی﻿ / ﻿۵۵٫۳۱۷°شمالی ۵۶٫۳۶۷°شرقی﻿ / 55.317; 56.367: مختصات: ۵۵°۱۹′ شمالی ۵۶°۲۲′ شرقی﻿ / ﻿۵۵٫۳۱۷°شمالی ۵۶٫۳۶۷°شرقی﻿ / 55.317; 56.367
ناحیه‌های فدرال روسیه: باشقیرستان
شهر: شهرستان بلاگووشچنسکی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵:۰۰
بده‌یوا پولیانا (انگلیسی: Bedeyeva Polyana) یک شهرک در شهرستان بلاگووشچنسکی باشقیرستان کشور روسیه است.
روز صفر (مجموعه تلویزیونی)

روز صفر (به انگلیسی: Zero Day) یک مینی سریال تلویزیونی در ژانر دلهره آور سیاسی است که توسط نوح اُپنهایم، اریک نیومن و مایکل اشمیت برای پخش از شبکه نتفلیکس طراحی شده و لزلی لینکا گلتر کارگردانی آن را بر عهده داشته است. داستان سریال روایت‌گر یک رئیس جمهور سابق آمریکا است که در حال تحقیق بر روی یک حمله سایبری بسیار ویرانگر است .
| روز صفر | روز صفر |
| --- | --- |
ژانر: دلهره آور سیاسی
سازنده: اریک نیومن مایکل اشمیت نوح اپنهایم
کارگردان: لزلی لینکا گلتر
بازیگران: رابرت دنیرو لیزی کاپلان جسی پلمنزجوآن آلن 
سازنده موسیقی متن: جف روسو
کشور سازنده: آمریکا
زبان اصلی: انگلیسی
شمار فصل‌ها: ۱
شمار قسمت‌ها: ۶ (فهرست قسمت‌ها)
تولید: تولید
تهیه‌کننده‌های اجرایی: رابرت دنیرو اریک نیومن نوح اپنهایم جاناتان گلیکمن لزلی لینکا گلتر مایکل اشمیت 
مدت: ۴۳ - ۵۸ دقیقه
تولیدکننده‌ها: گرند الکتریک پروداکشنز پرولوگ اینترتیمنت کانال پروداکشنز 
پخش: پخش
شبکهٔ اصلی: نتفلیکس
انتشار اولیه: ۲۰ فوریه ۲۰۲۵
پیوندهای بیرونی: پیوندهای بیرونی
وبگاه: وبگاه
داستان

سریال روز صفر، داستانی بحرانی است که پس از یک حمله سایبری ویرانگر به نام روز صفر ایجاد شد، جایی که به درخواست رئیس‌جمهور سابق، جورج مولن، کمیسیونی برای تحقیق درباره این فاجعه تشکیل می‌شود و در جریان تحقیقات، توطئه‌ای پیچیده که به بالاترین سطوح دولت و شرکت‌های فناوری نفوذ کرده، فاش می‌شود
بازیگران

| بازیگر | نقش | توضیحات |
| --- | --- | --- |
| رابرت دنیرو | جورج مولن | رئیس جمهور سابق ایالات متحده آمریکا ، مسئول کمیسیون روز صفر |
| لیزلی کاپلان | الکساندرا مولن | دختر جورج مولن ، نماینده کنگره ، مسئول کمیته نظارت بر فعالیت کمیسیون روز صفر |
| جسی پلمونز | راجر کارلسون | دستیار و مشاور سابق جورج مولن |
| جوآن آلن | شیلا مولن | همسر جورج مولن ، مادر الکساندرا مولن |
| کانی بریتون | والری وایتسل | رئیس دفتر سابق جورج مولن |
| دن استیونز | ایوان گرین | مجری تلویزیون |
| آنجلا باست | اولین میچل | رئیس جمهور ایالات متحده آمریکا |
| متیو مودین | ریچارد درایر | رئیس مجلس ایالات متحده آمریکا |
| گبی هافمن | مونیکا کیدر | کارآفرین حوزه فناوری و میلیاردر سیلیکون ولی |
| بیل کمپ | جرمی لاش | مدیر آژانس اطلاعات مرکزی آمریکا |
| مک کینلی | کارل اوتینو | وکیل دادگستری ، بازرس ارشد کمیسیون |
| مارک ایوانیر | ناتان | مأمور اطلاعاتی |
پرکین‌المر

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع: شرکت سهامی عام
نماد سهام شرکت: بورس نیویورک: PKI شاخص S&P ۵۰۰
ISIN: US7140461093 
صنعت: فناوری اطلاعات
بنا نهاده: ۱۹۳۷
دفتر مرکزی: والتهام، ماساچوست، ایالات متحده آمریکا
تعداد کارکنان: ۱۳٬۰۰۰ نفر
پرکین‌المر (انگلیسی: PerkinElmer) شرکت فناوری اطلاعات آمریکایی است، که در سال ۱۹۳۷ تأسیس شد.
پاول دورف

| پاول دورف | پاول دورف |
| --- | --- |
Павел Дуров: Павел Дуров
دورف در ۲۰۱۲: دورف در ۲۰۱۲
زادهٔ: ۱۰ اکتبر ۱۹۸۴ ‏(۴۰ سال) لنینگراد، روسیه شوروی، اتحاد جماهیر شوروی
شهروندی: روسیه (۱۹۸۴–اکنون) سنت کیتس و نویس (۲۰۱۳–اکنون) امارات متحده عربی (۲۰۲۱–اکنون) فرانسه (۲۰۲۱–اکنون)
تحصیلات: دانشگاه دولتی سنت پترزبورگ (بی‌ای)
پیشه: کارآفرین
سال‌های فعالیت: ۲۰۰۶–اکنون
عنوان: بنیانگذار وی‌کی بنیانگذار و مدیر عامل تلگرام
والدین: والری دورف (پدر) آلبینا دوروا (مادر)
خویشاوندان: نیکلای دورف (برادر)
پاوِل والِریویچ دورُف (به روسی: Па́вел Вале́рьевич Ду́ров؛ زادهٔ ۱۰ اکتبر ۱۹۸۴) کارآفرین فرانسوی-اماراتی زاده روسیه است که مدیر عامل و از بنیانگذاران پیام‌رسان تلگرام و نیز از بنیانگذاران شبکه اجتماعی وی‌کی است. او از سال ۲۰۲۱، تابعیت چهار کشور روسیه، سنت کیتس و نویس، امارات متحده عربی و فرانسه را دارد.
دورف در سال ۲۰۲۳ با دارایی خالص ۱۱٫۵ میلیارد دلار در فهرست میلیاردرهای فوربز قرار گرفت. سرمایه او تا حد زیادی ناشی از مالکیت تلگرام است. براساس گزارش فوربز، دورف تا تاریخ ۲۵ اوت ۲۰۲۴ با دارایی خالص ۱۵٫۵ میلیارد دلار، ۱۲۰ امین فرد ثروتمند جهان بوده است. در سال ۲۰۲۲، او از سوی فوربز به عنوان ثروتمندترین فرد در امارات متحده عربی شناخته شد. در فوریه ۲۰۲۳، مجلهٔ تجارت عربی او را قدرتمندترین کارآفرین دبی نامید.
دورف در ۲۴ اوت ۲۰۲۴ در فرانسه به اتهامات جزایی مربوط به عدم نظارت بر محتوا در تلگرام و امتناع از همکاری با پلیس که باعث گسترش فعالیت‌های مجرمانه شد، دستگیر شد.
زندگی

پاول دورف در اکتبر ۱۹۸۴ در لنینگراد اتحاد جماهیر شوروی به دنیا آمد؛ وی بیشتر دوران کودکی خود را در تورین ایتالیا سپری کرد. در سال ۲۰۰۶، او از دپارتمان لغت‌شناسی دانشگاه دولتی سنت پترزبورگ فارغ‌التحصیل شد و مدرک درجه یک دریافت کرد.
زندگی > زندگی‌شخصی

سیمیون پتروویچ تولیاکف، پدربزرگ پاول دورف، در جنگ جهانی دوم جنگید. او در لشکر ۶۵ پیاده‌نظام ارتش سرخ شوروی خدمت کرد، در نبردهای جبههٔ لنینگراد در کراسنوبورسکی و گاتچینسکی شرکت کرد و سه بار زخمی شد و نشان درجهٔ دوم ستارهٔ سرخ جنگ میهنی را دریافت کرد. او در چهلمین روز پیروزی، نشان درجه یک جنگ میهنی بزرگ را دریافت کرد.
والری سیمنویچ دورف، پدر دورف، دارندهٔ مدرک دکترای علوم لغت‌شناسی و نویسندهٔ مقالات دانشگاهی است. از سال ۱۹۹۲، او رئیس بخش لغت‌شناسی کلاسیک دانشکدهٔ لغت‌شناسی دانشگاه دولتی سنت پترزبورگ بوده است.
او برادر کوچک‌تر نیکلای دورف است که در راه‌اندازی تلگرام به او پیوست و به عنوان توسعه دهنده، برنامه‌نویس و معمار اصلی این پروژه خدمت کرد.
دورف ازدواج نکرده است. او در دبی زندگی می‌کند. او در اوت ۲۰۲۱ به عنوان شهروند فرانسه تابعیت گرفت و اکنون تابعیت اتحادیهٔ اروپا را دارد. در آوریل ۲۰۲۱، او شهروندی امارات متحده عربی را دریافت کرد.
دورف که از اوایل دههٔ ۲۰۰۰ میلادی مصرف کافئین، گوشت، مواد مخدر، الکل و فست فود را کنار گذاشته در سال ۲۰۱۹ اعلام کرد که رژیم غذاییش را به ماهی و غذاهای دریایی محدود کرده است. او در ژوئن همان سال در کانال تلگرامش نوشت که برای بهبود عملکرد ذهنی و افزایش راندمان کاری، ۶ روز متوالی را فقط با نوشیدن آب گذرانده است. در ژوئیهٔ ۲۰۲۴ دورف در کانال تلگرامش نوشت که به واسطهٔ اهدای اسپرم در پانزده سال گذشته، پدر بیولوژیکی بیش از ۱۰۰ کودک است.
تأسیس تلگرام

در روز ۲۱ آوریل ۲۰۱۴، به عنوان مدیر عامل شرکت وی کی استخدام شد. بعدها دورف ادعا کرد که این شرکت به‌طور واضحی توسط متحدان ولادیمیر پوتین مورد نفوذ قرار گرفته بود. بعد از آن دورف روسیه را ترک کرد و اظهار داشت که او هیچ برنامه ای برای بازگشت ندارد و گفت این کشور در حال حاضر با کسب و کار اینترنتی سازگار نیست. پس از خروج از روسیه، او حق شهروندی در سنت کیتس و نویس، جزیره ای در دریای کارائیب را به‌دست‌آورد و بعد از آن توانست شرکت بعدی خود، تلگرام را تأسیس کند.[نیازمند منبع]
این شرکت که یک سرویس پیام رسانی رمزگذاری شده می‌باشد به‌طور رسمی در برلین تأسیس اما سپس به دبی انتقال یافت.
لقب‌ها

دورف را مارک زاکِر بِرگِ روسیه خطاب کرده‌اند. (مارک زاکِر بِرگ: بنیان‌گذار فیس بوک)
در اوت ۲۰۱۴، گزارش تجارت نوردیک، پاول دورف را متعهدترین رهبر شمال اروپا زیر ۳۰ سال لقب داد. [نیازمند منبع]
در سال ۲۰۱۷، برای پیوستن به رهبران جوان در مجمع جهانی اقتصاد (WEF) انتخاب شد. [نیازمند منبع]
به مناسبت بیست و هفتمین سال تولدش، دورف یک میلیون دلار به بنیاد ویکی‌مدیا، جیمی دنال ویلز، اهدا کرد. [نیازمند منبع]
دستگیری

دورف در روز ۲۴ اوت ۲۰۲۴ در فرودگاه لو بورژه در حومه پاریس بازداشت شد. بر اساس حکم بازرسی از طرف پلیس قضایی فرانسه او پس از ورود از جمهوری آذربایجان به فرانسه در فرودگاه بازداشت شده است. وی از سال ۲۰۱۷ در دبی زندگی می‌کند و تابعیت امارات متحده عربی را دارد.
دورف به همدستی در جرم و قصور در استفاده از تلگرام برای جنایاتی مانند قاچاق مواد مخدر، بهره‌کشی جنسی از کودکان و کلاه‌برداری متهم است. اگر دورف به این اتهامات محکوم شود، ممکن است با ۲۰ سال زندان روبه‌رو شود. گفته می‌شود که دورف قبلاً به دلیل خطرات قانونی احتمالی از سفر به اروپا اجتناب کرده بود. بر اساس گزارش Le Canard enchaîné, دورف ادعا کرد زمانی دستگیر شد که برای صرف شام با رئیس‌جمهور فرانسه امانوئل مکرون به پاریس سفر کرده است اما دفتر مکرون این ادعا را رد کرد.
گزارش‌ها همچنین حاکی از آن است که دورف در فهرست افراد تحت تعقیب از سوی مقامات فرانسه قرار داشته و دستگیری وی به دلیل عدم همکاری وی با مقامات قضایی از جمله مسائل مربوط به فعالیت‌های تلگرام بوده است. به گفته پلیس فرانسه، فعالیت‌های مجرمانه در تلگرام به دلیل عدم وجود ناظر، بدون محدودیت صورت می‌گرفته است.