stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
یونس محمود
جام ملت‌های آسیا ۲۰۰۷

او به عنوان کاپیتان به همراه تیم ملی فوتبال عراق به مقام قهرمانی مسابقات جام ملت‌های آسیا ۲۰۰۷ دست یافت.
تک گل دیدار فینال در مقابل عربستان که منجر به قهرمانی تیم عراق شد را او با ضربهٔ سر به ثمر رساند.
فهرست هتل‌های کرمانشاه

فهرستی از هتل‌ها و امکان اقامتی در کرمانشاه:
هتل‌ها و اماکن اقامتی

| نام هتل | نشانی | تعداد ستاره | سال ساخت | پایگاه اینترنتی |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| هتل پارسیان کرمانشاه | کرمانشاه، ابتدای بلوار طاقبستان | ۵ | ۱۳۹۰ | وبسایت هتل پارسیان |
| هتل آزادگان | کرمانشاه، شهرک تعاون | ۴ | ۱۳۷۷ |  |
| هتل جمشید | کرمانشاه، بلوار تاق بستان، میدان تاق بستان | ۴ | ۱۳۸۵ |  |
| هتل بیستون | کرمانشاه، خیابان دبیراعظم | ۳ | ۱۳۱۲ | - |
| هتل داریوش | کرمانشاه، خیابان مطهری | ۲ | ۱۳۵۰ (بازسازی در ۱۳۷۹) | - |
| هتل راه کربلا | کرمانشاه، پارکینگ شهرداری | ۲ | ۱۳۷۷ | - |
| هتل رسالت | کرمانشاه، میدان فردوسی | ۲ | ۱۳۵۰ | - |
| هتل آزادی | کرمانشاه، میدان آزادی | ۱ | ؟ | - |
| هتل آپارتمان لیژان | کرمانشاه، چهار راه مدرس | ۳ | ۱۳۸۶ | - |
| هتل معراج | کرمانشاه، میدان آزادی | ۱ | ؟ | - |
| هتل آپارتمان کوروش | کرمانشاه، چهارراه سنگر، بلوار گلریزان | ۳ | ؟ | - |
| هتل سینا | کرمانشاه، خیابان جمهوری اسلامی | ۲ | ۱۳۵۸ (بازگشایی در ۱۳۹۲) | - |
| هتل آپارتمان پاتاق | ۲۲ بهمن، بلوار آل‌آقا، کوی ۲۰۳ | ؟ | ۱۳۹۹ | - |
| هتل لاله بیستون | بیستون، محوطۀ تاریخی بیستون، کاروانسرای عباسی | ۵ | ۱۳۹۴ | - |
اقامتگاه‌های بومگردی

| نام اقامتگاه بومگردی | نشانی | سال ساخت | پایگاه اینترنتی |
| --- | --- | --- | --- |
| اقامتگاه بومگردی ریوار | خیابان مدرس، مجاور تکیۀ بیگلربیگی | ۱۳۹۷ | وبسایت |
| اقامتگاه بومگردی عمارت بامگاه | جلوخان، روبروی مسجد جامع، کوچۀ شهید انتظاری، پلاک ۵۲ | ۱۳۹۹ | پایگاه اینترنتی |
| اقامتگاه بومگردی کیکم | میدان فردوسی، انتهای جادۀ سرآب قنبر، بعد از زیرگذر پل کمربندی، به طرف جادۀ مرکز پرورش اسب فرجام | ۱۳۹۴ | پایگاه اینترنتی |
مراکز اقامتی دولتی

| نام اقامتگاه | نشانی | سال ساخت | پایگاه اینترنتی |
| --- | --- | --- | --- |
| خانۀ معلم (مراکز اقامتی رفاهی آموزش و پرورش) | شمارۀ ۱: بلوار بهشتی، نرسیده به سه‌راه ۲۲ بهمن شمارۀ ۲: بلوار بهشتی، سه‌راه ۲۲ بهمن ، پژوهشسرای دانش‌آموزی شمارۀ ۳: میدان نفت، انتهای بلوار جام جم، دبیرستان نمونه بعثت شمارۀ ۴: بلوار بهشتی، روبروی پالایشگاه، تالار بهشتی شمارۀ ۵: میدان فردوسی، روبروی بیمارستان معتضدی | - | - |
| مهمانسرای سلامت (مهمانسرای دانشگاه علوم پزشکی کرمانشاه) | بلوار بهشتی، بعد از میدان نفت، جنب بیمارستان طالقانی | ۱۳۹۵ | پایگاه اینترنتی |
هتل جمشید در یک شب تابستانی
یوکیا هامانو

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  یوکیا هامانو
زادروز:  ۲۸ سپتامبر ۱۹۷۲ ‏(۵۲ سال)
زادگاه:  استان کاناگاوا، ژاپن
پست:  دروازه‌بان
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۹۱–۱۹۹۶ |  باشگاه فوتبال جوبیلو ایواتا |   |   |
| ۱۹۹۶–۱۹۹۸ |  باشگاه فوتبال آلبیرکس نیگاتا |   |   |
| ۱۹۹۹ |  Honda FC |   |   |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
یوکیا هامانو (ژاپنی: 浜野 征哉؛ زادهٔ ۲۸ سپتامبر ۱۹۷۲) یک بازیکن فوتبال اهل ژاپن است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال جوبیلو ایواتا و باشگاه فوتبال آلبیرکس نیگاتا اشاره کرد.
تیر (اسطوره)

تیر دست راستش را در برابر فنریر فدا می‌کند. در یک نقاشی از ۱۹۱۱ کشیدهٔ جان باور.
تیر (به زبان نروژی باستان: Týr) یا تیواتس (نام ژرمنی) و تیو معادل انگلو-ساکسونی تیر که بعدها تیسو نام گرفت، ایزد پیروزی و جنگ تن به تن در عصر وایکینگ‌های اساطیر نورس است. او فرزند اودین (یا بر طبق ادای شاعرانه فرزند هیمیر) و فریگ می‌باشد و به عنوان یکی از برجسته‌ترین اِزیرها، الهام بخش شجاعت و دلاوری در نبردها به شمار می‌رود. در حالی که اشاره به نام تیر در ادبیات کهن نورس ناچیز است، او به عنوان یکی از اصلی‌ترین ایزدان جنگ اساطیر شمال در کنار اُدین و ثور در نظر گرفته شده‌است و همچنین ژرمن‌ها تیواتس را همتای مارس نیایش می‌کردند. اما به نظر می‌رسد محبوبیت تیر در کنار این دو ایزد والای اساطیر شمال در عصر مهاجرت‌ها کمرنگ‌تر شده بود. تیر بر قلمرو آسمان و گاه بر میدان‌های جنگ فرمان می‌راند. جنگجویان به یاری او نیاز داشتند و این را از نشانهٔ «T» که بر سلاح‌های آغازین انگلوساکسون‌ها نقش بسته است می‌دانیم. ذکر نام تیر در اشعار ادایی برای جنگجویان وسیله‌ای است برای جلب حمایت این ایزد. اهمیت تیر در اساطیر نورس به حدی است که انگلوساکسون‌ها و مردمان اسکاندیناوی یکی از روزهای هفته یعنی «Tuesday» (سه‌شنبه) را به نام او می‌نامند و برخی از مکان‌ها نیز ترکیبی از نام او را بر خود دارند. در نبرد نهایی راگناروک، سرانجام تیر سگ نگهبان سرزمین مردگان هل‌هایم، به نام گارم را خواهد کشت، اما خود نیز از زخم‌های وارده توسط این حیوان جان خود را از دست می‌دهد. از ویژگی‌های تیر می‌توان به نیزه‌اش که نماد عدالت است اشاره کرد.
به بند کشیدن فنریر

در افسانه‌ها آمده که فنریر، گرگ عظیم که باید به بند کشیده می‌شد هر طنابی را پاره می‌کرد تا آنکه اُدین با فرزانگی از دورف‌ها می‌خواهد برای به بند کشیدن گرگ زنجیری که دارای قدرت نامرئی و به ظاهر در حد ریسمانی ابریشمی و ظریف را در خود داشته باشد. دورف‌ها ریسمانی افسانه‌ای ساختند که اگرچه به ظاهر نازک و ابریشمی بود، ولی از شش عنصر جادویی ساخته شده بود که عبارتند از: صدای پای گربه، ریش زن، ریشه کوه، عاطفه خرس، نفس ماهی و تف پرنده. به همین دلیل امروزه نشانی از این عناصر بر روی زمین نیست. تیر به تمهیدی از فنریر می‌خواهد آن زنجیر را بیازماید و فنریر به شرطی به این کار تن می‌دهد که یکی از ایزدان دست خود را بین دندان‌های او قرار دهد و بالاخره تیر داوطلب بستن گرگ شد. وقتی تیر فنریر را با زنجیر دورف‌ها به بند می‌کشد گرگ با به کار گرفتن تمام نیروی خویش برای گستن بند آن را ناگستنی می‌یابد و اگرچه ایزدان خشنود می‌شوند، اما تیر در این راه دستش را از دست داد. بدین روایت فنریر در آسگارد و در دیدگاه ایزدان به بند کشیده شد و شاید بتوان او را همتای گارم سگ به بند کشیدهٔ جهان زیرین که در راگناروک با تیر می‌جنگد دانست. اسطوره هدیه دادن دست تیر یکی از افسانه‌های آغازین سرزمین ژرمن‌ها و چیزی است که آثار آن در طلسم‌ها و سکه‌های طلای یک رو دورهٔ مهاجرت که دست باشنده‌ای رامیان دندان‌های یک حیوان نشان می‌دهد دیده می‌شود و با این همه تیواتس در عصر وایکینگ‌ها جای خود را به اودین داده است.
تصویر افسانه‌ای فنریر
محوطه خرابه‌های زرجاب

| محوطه خرابه‌های زرجاب | محوطه خرابه‌های زرجاب |
| --- | --- |
نام: محوطه خرابه‌های زرجاب
کشور: ایران
استان: استان قزوین
شهرستان: شهرستان آبیک
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: محوطه
دیرینگی: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
دورهٔ ساخت اثر: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۱۳۲۶۷
تاریخ ثبت ملی: ۲۲ مرداد ۱۳۸۴
محوطه خرابه‌های زرجاب مربوط به دوران‌های تاریخی پس از اسلام است و در شهرستان آبیک، بخش مرکزی، روستای قزقلعه واقع شده و این اثر در تاریخ ۲۲ مرداد ۱۳۸۴ با شمارهٔ ثبت ۱۳۲۶۷ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
فیلترینگ اسپم بیزی

فیلترینگ اسپم بیزی یک روش آماری برای فیلترینگ ایمیل است. این روش از دسته‌بندی‌کننده نایو بیز (Naive Bayes) برای تشخیص ایمیل‌های اسپم استفاده می‌کند.
جیسون رِنی اولین برنامه کامپیوتری|برنامه فیلترینگ ایمیل به نام iFile را که از روش طبقه‌بندی بیز استفاده می‌کرد، در سال ۱۹۹۶ نوشت. این برنامه با قرار دادن ایمیل‌ها در پوشه‌ها، آن‌ها را مرتب می‌کرد. اولین مقاله پژوهشی دربارهٔ فیلترینگ اسپم بیزی توسط سهامی(Sahami et al) و دیگران در سال ۱۹۹۸ انتشار یافت. روش‌های گوناگونی در این زمینه به صورت تحقیقاتی و همچنین نرم‌افزارهای تجاری پیاده‌سازی شده‌است. در سال ۲۰۰۲ میلادی، اصول فیلترینگ بیزی در مقاله‌ای که توسط پال گراهام نوشته و شرح داده شد و در دسترس عموم قرار گرفت.
فیلترینگ اسپم بیزی به یک سازوکار معروف برای تشخیص ایمیل‌های اسپم در میان ایمیل‌های غیر‌اسپم (گاهی به این ایمیل‌ها ham یا bacn نیز می‌گویند) تبدیل شد. تعداد زیادی از سرویس گیرنده‌های ایمیل، فیلترینگ اسپم بیزی را پیاده‌سازی کرده‌اند. همچنین کاربرها می‌توانند به صورت جداگانه برنامه‌های فیلترینگ ایمیل را نصب کنند. از فیلترهای ایمیل طرف سرویس دهنده می‌توان DSPAM ،SpamAssassin، SpamBayes Bogofilter و ASSP را که از روش فیلترینگ اسپم بیزی استفاده می‌کنند را نام برد.
فرایند

کلمات مشخص در ایمیل‌های غیر‌اسپم و اسپم دارای احتمال خاصی هستند. برای مثال اکثر کاربران در ایمیل‌های اسپم با کلمه "Viagra" برخورد می‌کنند اما به ندرت در ایمیل‌های عادی با این کلمه مواجه می‌شوند. فیلتر از قبل این احتمالات را نمی‌داند و باید آن‌ها را یاد بگیرد و برای خود بسازد. برای یادگیری فیلتر، کاربر باید به‌طور دستی مشخص کند که آیا ایمیل جدید اسپم است یا نه. فیلتر در هنگام یادگیری برای تمام کلمات، احتمال را محاسبه و آن‌ها را در دو دسته مختلف اسپم و غیر‌اسپم در پایگاه دادهٔ خود قرار می‌دهد. برای مثال فیلترهای اسپم بیزی احتمال بسیار بالایی برای کلمات "Viagra" و "refinance" در نظر می‌گیرند اما احتمال بسیار پایینی برای کلماتی که در ایمیل‌های صحیح دیده می‌شود محاسبه می‌کنند. نظیر نام و نام خانوادگی یا نام دوستانتان.
بعد از یادگیری، احتمال کلمه‌های ایمیل (به وسیلهٔ توابع احتمال) برای مشخص کردن این که ایمیل در چه دسته‌ای قرار می‌گیرد، استفاده می‌شود. هر کلمه در ایمیل به احتمال اسپم بودن ایمیل کمک می‌کند. بنابراین کلمات پر تکرار در ایمیل‌ها نقش مهمی در تشخیص اسپم بودن ایمیل دارند. به این کمک کردن احتمال posterior می‌گویند که براساس قضیه بیز محاسبه می‌گردد. سپس برای تمام کلمات احتمال اسپم بودن ایمیل محاسبه می‌گردد و اگر کل احتمالات از مقدار آستانه (۹۵٪) بیشتر شد، فیلتر برچسب اسپم بودن به آن ایمیل می‌زند.
مانند روش‌های دیگر، فیلترینگ اسپم ایمیل با برچسب اسپم به صورت خودکار به پوشه "Junk" منتقل می‌شود و حتی بعد از مدتی پاک خواهد شد. برخی از نرم‌افزارها برای مدتی خاص ایمیل را در قرنطینه برای بازبینی به وسیله کاربر قرار می‌دهند.
یادگیری اولیه معمولاً دارای خطاهای بالایی است (مثبت کاذب و منفی کاذب) که کاربر ابتدا باید آن را برای نرم‌افزار تمیزسازی کند. بعد از مدتی نرم‌افزار به صورت پویا خودش را وفق می‌دهد و اسپم‌ها را با دقت بالایی تشخیص می‌دهد.
برخی از فیلترها از نتیجهٔ ترکیب فیلترینگ اسپم بیزی و چندین فیلترینگ اکتشافی دیگر برای دقت بالاتر و همچنین وفق یافتن نرم‌افزار استفاده می‌کنند.
پایه ریاضی

فیلترهای ایمیل بیزی از مزایای قضیه بیز استفاده می‌کنند. قضیه بیز در چندین قسمت استفاده می‌شود:
نخستین مرتبه، محاسبهٔ احتمال کلمه‌های موجود در پیام دریافت شده
دومین مرتبه، محاسبهٔ احتمال اسپم بودن پیام براساس احتمال‌های به دست آمده از کلمه‌های پیام دریافتی
سومین مرتبه، چگونگی برخورد با کلمه‌های کمیاب
پایه ریاضی > محاسبه احتمال این که یک پیام شامل کلمات اسپم باشد

فرض می‌کنیم که پیام شامل کلمه "Replica" می‌باشد. اکثر افرادی که این پیام را دریافت می‌کنند می‌دانند که این پیام، اسپم است. به‌طور دقیق‌تر این پیام یک پیشنهاد فروش تقلبی ساعت‌های یک شرکت معروف را به ما می‌دهد. گرچه نرم‌افزار تشخیص اسپم این حقیقت را نمی‌داند و تمام آن چیزی که می‌داند چگونگی محاسبه احتمال کلمات است.
فرمولی که نرم‌افزار برای محاسبه احتمال کلمات استفاده می‌کند از قضیه بیز مشتق شده‌است:
و داریم:
Pr(S|W)\ : احتمال این که پیام اسپم و کلمه "Replica" در آن باشد
Pr(S)\ : احتمال اسپم بودن پیام‌ها
Pr(W|S)\ : احتمال این که کلمه "Replica" در پیام‌های اسپم ظاهر شود
Pr(H)\ : احتمال اسپم نبودن پیام‌ها (ham باشند)
P(W|H)\ : احتمال این که کلمه "Replica" در پیام‌های غیر‌اسپم (ham) ظاهر شود
پایه ریاضی > احتمال اسپم بودن

آمار اخیر نشان می‌دهد که احتمال اسپم بودن پیامی که دریافت می‌کنید حداقل ۸۰ درصد است:
گرچه اکثر نرم‌افزارهای تشخیص اسپم بیزی فرض می‌کنند هیچ دلیلی وجود ندارد که احتمال اسپم بودن پیام‌های دریافتی بیشتر از اسپم نبودن آن‌ها باشد و آن‌ها احتمال این دو را برابر در نظر می‌گیرند.
فیلترهایی که از این فرضیه استفاده می‌کنند گفته می‌شود که بیز نیست، یعنی آن‌ها هیچ تبعیضی بین ایمیل‌های دریافتی نمی‌گذارند. این فرضیه فرمول را ساده‌تر می‌کند:
این کمیت به نام میزان اسپمگی (spamicity یا spaminess) شناخته می‌شود و می‌توانیم برای کلمه "Replica" آن را محاسبه کنیم. عدد  Pr(W|S)\  در این فرمول تعداد تکرار کلمه "Replica" در پیام‌های اسپم در مرحله یادگیری است. به‌طور مشابه عدد  Pr(W|H)\  تعداد تکرار کلمه "Replica" در پیام‌های غیر‌اسپم (ham) در مرحله یادگیری است. برای به دست آوردن تقریبی خوب، باید در مرحله یادگیری، تعداد پیام‌های اسپم و غیر‌اسپم به‌طور قابل توجهی زیاد باشد. همچنین با توجه به تغییر فرمول بیز، باید در مرحله یادگیری تعداد پیام‌های اسپم و غیر‌اسپم نیز با هم برابر باشند.
تشخیص این که پیام اسپم است یا نه، با در نظر گرفتن یک کلمه "Replica" کاری بسیار اشتباه است. به همین دلیل است که نرم‌افزارهای فیلترینگ اسپم بیز سعی می‌کنند که بر اساس چندین کلمه اسپم بودن یا نبودن را تشخیص دهند.
پایه ریاضی > ترکیب احتمال‌های مستقل به دست آمده از کلمه‌های یک پیام

نرم‌افزار فیلترینگ اسپم بیزی فرض می‌کند که احتمال‌های کلمات موجود در یک متن دارای احتمال مستقل هستند. این یک فرض اشتباه در زبان‌های طبیعی مانند انگلیسی است، به عنوان مثال پیدا کردن احتمال یک کلمه به عنوان صفت بر احتمال آن کلمه وقتی به عنوان اسم استفاده می‌شود، تأثیر می‌گذارد. با این فرض فرمول دیگری از قضیه بیز استنتاج می‌شود:
و داریم:
p احتمال این که پیام دریافتی اسپم باشد
p1 احتمال این که کلمه اول در پیام دریافتی اسپم باشد.  p(S|W1)\  (به عنوان مثال کلمه "Replica")
p2 احتمال این که کلمه دوم در پیام دریافتی اسپم باشد.  p(S|W2)\  (به عنوان مثال کلمه "Watches")
و الی کلمه N -۱
pN احتمال این که کلمه Nاُم در پیام دریافتی اسپم باشد.  p(S|WN)\  (به عنوان مثال کلمه "home")
با فرضیات بالا، نرم‌افزاری که به این طریق نوشته شود naive Bayes classifier نامند. 
برای تشخیص اسپم بودن پیام، نتیجه  p با مقدار آستانه مقایسه می‌شود. اگر مقدار  p کمتر از مقدار آستانه بود، پیام اسپم نیست (که به آن ham گفته می‌شود) در غیر این صورت پیام اسپم است.
پایه ریاضی > چگونگی رفتار با کلمات کمیاب

اگر به کلمه‌ای برخورد کردیم که در مرحله یادگیری با آن برخورد نداشتیم، در نتیجه صورت و مخرج کسر هم در فرمول اصلی (قضیه بیز) و هم در فرمول اسپمگی (spamicity) صفر می‌شود. نرم‌افزار می‌تواند این کلمات را نادیده بگیرد و برای آن‌ها احتمال محاسبه نکند.
در حالت کلی کلماتی که دارای تکرار کمی در مرحله یادگیری باشند، مشکل‌زا خواهند شد. زیرا آن می‌تواند یک خطای اطمینان کورکورانه نسبت به اطلاعات جمع‌آوری شده باشد. راه حل بسیار ساده، نادیده گرفتن این گونه کلمات است.
با در نطر گرفتن قضیه بیز، متغیر تصادفی با توزیع بتا، دو دسته ایمیل‌های غیر‌اسپم (ham) و اسپم برای یک کلمه (مثل "Replica") است. تعدادی از نرم‌افزارها از احتمال صحیح قضیه بیز استفاده می‌کنند:
و داریم:
Pr'(S|W)\  احتمال صحیح این که کلمه داده شده در پیام‌های اسپم ظاهر شود
s\  یک ضریب، که ما براساس پیش زمینه‌ای که در دریافت پیام‌های اسپم داریم، مشخص می‌شود
Pr(S)\  احتمال این که تمام پیام‌های دریافتی اسپم باشند
n\  تعداد تکرار کلمه در مرحله یادگیری
Pr(S|W)\  مقدار اسپمگی (spamicity) این کلمه
این احتمال صحیح به جای مقدار اسپمگی (spamicity) در فرمول ترکیب احتمال‌های مستقل استفاده می‌شود.
مجدداً برای جلوگیری از مشکوک بودن بیش از اندازه به ایمیل‌های دریافتی  Pr(S)\  می‌تواند برابر ۰.۵ در نظر گرفته شود. عدد  3 مقدار خوبی برای  s می‌باشد که نشان دهنده این است که حداقل ۳ پیام در مرحله یادگیری شامل کلمه جاری است. این برای افزایش اطمینان نرم‌افزار است.
این فرمول می‌تواند گسترش پیدا کند و  n برابر با صفر در نظر گرفته شود
(یعنی اسپمگی (spamicity) تعریف نشده‌است). بنابراین فرمول به صورت  Pr(S)\  می‌شود.
پایه ریاضی > راه‌های اکتشافی دیگر

کلمات بی‌طرف مانند "the" ،"a" ،"some" یا "is" در زبان انگلیسی یا مشابه این کلمات در زبان‌های دیگر را می‌توان نادیده گرفت. در حالت کلی، برخی از فیلترهای فیلترینگ بیزی تمام کلماتی که مقدار اسپمگی آن‌ها نزدیک به ۰٫۵ باشند را نادیده می‌گیرند که این تصمیم خوبی است. در این الگوریتم کلماتی که اسپمگی آن‌ها در اطراف ۰٫۰ (که مشخص‌کننده پیام‌های درست و غیر اسپم هستند) یا ۱٫۰ (که مشخص‌کننده پیام‌های درست و اسپم هستند) باشند، در نظر گرفته می‌شوند. به عنوان مثال یک روش می‌تواند ۱۰ کلمه‌ای را نگه دارد که قدر مطلق  |0.5-pI| از همه بیشتر باشد.
برخی از نرم‌افزارها کلماتی را نگه می‌دارند که چندین دفعه در مرحله یادگیری در پیام‌های مختلف ظاهر شده باشند.
برخی دیگر از نرم‌افزارها از الگوها (دنباله‌ای از کلمات) به جای کلمات زبان طبیعی استفاده می‌کنند. برای مثال، با یک پنجره لغزان چهار کلمه‌ای، این نرم‌افزارها اسپمگی را برای «Viagra is good for» به جای کلمات "Viagra" ،"is" ،"good" و "for" محاسبه می‌کنند. این روش حساسیت به متن را افزایش می‌دهد و اختلال بیزی را برای پایگاه داده‌های بزرگ کمتر می‌کند.
پایه ریاضی > روش‌های ترکیبی

به دلیل بالا بودن خطاها در ابتدای استفاده از روش بیزی برای فیلترینگ اسپم، راه‌هایی برای ترکیب احتمال‌ها وجود دارد. این روش‌ها با فرضیاتی که از آمار و اطلاعات ورودی محاسبه می‌شود فرق دارد. این فرضیات به‌طور اساسی با فرمول‌هایی که با ترکیب احتمال‌ها به دست آوردیم فرق دارند.
برای مثال با فرض احتمال‌های مستقل و با استفاده از توزیع کی دو با درجهٔ آزادی  2\cdot N می‌توان فرمول زیر را داشت:
وقتی که  C^{-1} تابع توزیع معکوس کی دو باشد.
احتمال‌های مستقل می‌توانند با روش فرق‌گذاری مارکوین نیز ترکیب شوند.
بحث > مزیت‌ها

مزیت فیلترینگ اسپم بیزی، یادگیری برای هر کاربر می‌باشد.
اسپم‌هایی که یک کاربر دریافت می‌کند معمولاً براساس فعالیت‌های کاربر در اینترنت می‌باشد. برای مثال، یک کاربر در یک خبرنامه ثبت نام می‌کند و ایمیل‌های آن خبرنامه را به عنوان اسپم می‌شناسد. این خبرنامه اینترنتی معمولاً دارای کلمات مشترک است که می‌تواند اسم خبرنامه یا آدرس ایمیل خبرنامه باشد. یک فیلتر اسپم بیزی در نهایت یک احتمال بالایی بر اساس الگوهای خاص کاربر در نظر می‌گیرد.
رفتار متفاوتی با ایمیل‌های غیر‌اسپم و قانونی‌ای که کاربر دریافت می‌کند خواهد داشت. برای مثال در یک شرکت، گاهی اسم شرکت، نام کارمندان یا نام مشتری‌ها در پیام‌ها ذکر می‌شود. فیلتر یک احتمال پایینی برای این دسته از اسامی تعیین می‌کند.
احتمال کلمات برای هر کاربر یکتا است و می‌تواند براساس استنتاج و یادگیری دوباره، مواردی که به‌طور اشتباه دسته بندی کرده‌است را تصحیح کند. براساس نتایج به دست آمده، دقت فیلترینگ اسپم بیزی بعد از یادگیری، اغلب بالاتر از قوانین از پیش تعریف شده توسط کاربر است.
این فیلترینگ می‌تواند به خوبی از مثبت‌های کاذب جلوگیری کند. دسته بندی یک ایمیل غیر‌اسپم و قانونی را به یک ایمیل اسپم مثبت کاذب گویند. به عنوان مثال، اگر یک ایمیل شامل کلمه "Nigeria"، که در اکثر اسپم‌های کلاه برداری پول حرفه‌ای استفاده می‌شود باشد، قوانین از پیش تعریف شده بی‌درنگ ایمیل را به عنوان اسپم دسته بندی می‌کنند. یک فیلتر بیزی کلمه "Nigeria" را به عنوان کلمه ایمیل‌های اسپم می‌شناسد اما ممکن است کلمات مهم‌تری نسبت به آن در ایمیل وجود داشته باشند که اسپم بودن ایمیل را رد کند. به عنوان مثال اسم همسر شما می‌تواند به‌طور قطع ایمیل را غیر اسپم شناسایی کند.
بحث > اشکال‌ها

فیلترینگ اسپم بیزی مستعد زهر بیزی است، روشی که اسپمرها برای کاهش کارایی فیلترینگ‌های اسپمی که وابسته به فیلترینگ بیزی است، به کار می‌برند. فرستادن ایمیل‌های انبوه قانونی که معمولاً متن آن از روزنامه‌ها و منابع ادبی جمع‌آوری می‌شود، یک نمونه زهر بیزی است که اسپمرها انجام می‌دهند. تاکتیک‌های اسپمرها شامل قرار دادن کلمات تصادفی بی‌ضرر که معمولاً ربطی به اسپم ندارد نیز می‌باشد؛ که بدین وسیله امتیاز اسپم‌ها را نزد فیلترینگ‌های بیزی کاهش می‌دهند تا از فیلترینگ‌های اسپم بیزی فرار کنند.
از دیگر تکنیک‌های غلبه کردن بر فیلترینگ اسپم بیزی، قرار دادن تصویر به جای متن که می‌تواند دارای لینک نیز باشد. کل متن پیام یا قسمتی از آن با یک عکس که دقیقاً همان نوشته‌ها کشیده شده‌است جایگزین می‌شود. معمولاً فیلترهای اسپم نمی‌توانند عکس را پردازش کنند که آن معمولاً کلمات حساس مانند "Viagra" است. اگر چه اکثر سرویس‌های میل عکس‌های دارای لینک را به دلایل امنیتی نمایش نمی‌دهند. به علاوه اندازه یک عکس به بایت خیلی بیشتر از اندازه آن به متن است. بنابراین اسپمرها پهنای باند بیشتری نیاز دارند که پیام‌های شامل عکس را بفرستند. در نهایت، برخی از فیلترها پیام‌هایی که دارای اشکال گرافیکی زیادی باشند را به عنوان اسپم شناسایی می‌کنند.
استفاده از تشخیص نوری نویسه‌ها یکی از روش‌های بسیار کارا است که شرکت گوگل در جی میل برای عکس‌هایی با اندازه متوسط تا بزرگ انجام می‌دهد می‌باشد. با این روش متنی که در داخل عکس گنجانده شده‌است قابل تشخیص می‌شود.
کاربردهای عمومی فیلترینگ بیزی

فیلترینگ بیزی به‌طور گسترده در تشخیص ایمیل‌های اسپم کاربرد دارد. اما این تکنیک می‌تواند هر نوع اطلاعاتی را دسته‌بندی کند. از این روش در علوم طبیعی، پزشکی و مهندسی استفاده شده‌است. یکی از نرم‌افزارهای دسته بندی عمومی AutoClass نام دارد. استفاده اولیهٔ آن برای دسته‌بندی ستاره‌ها براساس خصوصیات طیفی بود. اخیراً فرضیات جدیدی مبنی بر استفادهٔ مغز انسان از روش‌های بیزی برای طبقه‌بندی حس حرکتی و تصمیم بر چگونگی پاسخ‌های رفتاری مطرح شده‌است.
فیلم کنسرتی

کنسرته فیلم، چیزی  است که اجرای زنده از یک اثر موسیقیایی را از منظر یک کنسرت نمایش می‌دهد، و موضوعش اجرای زنده یا کنسرتی است که توسط یک موسیقی‌دان یا یک استندآپ کمدین به نمایش درمی‌آید. و طرفداران خوبی در کشور های مختلف جهان دارد.
تاریخچۀ اولیه

اولین کنسرت فیلم شناخته شده، کنسرت سحر و جادو محصول ۱۹۴۸ است. این کنسرت به همراهی ویولونیست شهیر، یهودی منوهین (۱۹۹۹–۱۹۱۶) در استودیوی چارلی چاپلین در سال ۱۹۴۷ ضبط شد. او با هنرمندان مختلف، آثار کلاسیک و عاشقانۀ آهنگسازان معروف مانند بتهوون، ویناوکی، باخ، پگانینی و دیگران را می‌نواخت.
اولین کنسرت فیلم جاز شناخته شده، فیلم سال ۱۹۶۰ به نام جاز در یک روز تابستانی است. این فیلم در طول پنجمین جشنواره سالانۀ جاز نیوپورت ضبط شد. اولین کنسرت فیلم شناخته شده در سبک راک، نمایش تامی بود که بیچ بویز، جیمز براون، ماروین گی و رولینگ استونز از جمله هنرپیشگان آن فیلم بودند.
یکی از مشهورترین و محبوب‌ترین فیلم های کنسرت، پینک فلوید است: زنده در پمپئی (۱۹۷۱)، به کارگردانی آدریان میبن است؛ که در آن پینک فلوید مجموعه کوتاهی از آهنگ‌ها را در داخل آمفی تئاتر پمپئی بدون بیننده اجرا می‌کند (صرف‌نظر از خدمه ضبط). هرچند که در سال ۱۹۷۱ فیلمبرداری شده‌است، اما این فیلم همچنان یکی از مهم‌ترین فیلم‌های کنسرتی است که تاکنون ساخته شده‌است.
راکیومنتری (اسطوره ای)

راکیومنتری اصطلاحی است که اولین بار توسط بیل دریک در سال ۱۹۶۹ از تاریخ پخش رادیو راک اند رول استفاده شده‌است و یک مجموعه «راک» و «مستند» است. این اصطلاح پس از آن برای توصیف فیلم‌های کنسرتی که شامل هنرمندان متعدد می‌شد، مورد استفاده قرار گرفت. در سال ۱۹۷۶، این اصطلاح توسط تهیه‌کنندگان اجرای زنده بیتلمانیا استفاده شد که مستندسازی زندگی تکاملی بیتلز بود. سال ۱۹۸۴ فیلم مستندنمای این اسپینال تپ است در سبک راکیومنتری ساخته شد.
پوستر کنسرت سحر و جادو در سال ۱۹۴۸ در سینمای تاون در تورنتو، کانادا
محوطه خرزن پشت

| محوطه خرزن پشت | محوطه خرزن پشت |
| --- | --- |
نام: محوطه خرزن پشت
کشور: ایران
استان: استان گیلان
شهرستان: شهرستان ماسال
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: محوطه
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۲۰۶۱۱
تاریخ ثبت ملی: ۲۶ دی ۱۳۸۶
محوطه خرزن پشت مربوط به سدهٔ ۲ و ۳ ه‍.ق است و در شهرستان ماسال، بخش مرکزی، دهستان ماسال، روستای شمبه را واقع شده و این اثر در تاریخ ۲۶ دی ۱۳۸۶ با شمارهٔ ثبت ۲۰۶۱۱ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
فوستن تواجیرامونجو

| فوستن تواجیرامونجو | فوستن تواجیرامونجو |
| --- | --- |
تواجیرامونجو در ۲۰۱۳: تواجیرامونجو در ۲۰۱۳
ششمین نخست‌وزیر رواندا: ششمین نخست‌وزیر رواندا
دوره مسئولیت ۱۹ ژوئیه ۱۹۹۴ – ۲۸ اوت ۱۹۹۵: دوره مسئولیت ۱۹ ژوئیه ۱۹۹۴ – ۲۸ اوت ۱۹۹۵
رئیس‌جمهور: پاستور بیزیمونگوس
پس از: جین کامباندا
پیش از: پیر سلستین روژما
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۱۴ اوت ۱۹۴۵ کمون گیشوما، استان سیانگوگو، رواندا-اوروندی
درگذشته: ۲ دسامبر ۲۰۲۳ (۷۸ سال) بروکسل، بلژیک
ملیت: رواندا
حزب سیاسی: ابتکار رؤیای رواندا
دیگر عضویت‌های سیاسی: نیروهای دموکراتیک برای مقاومت جنبش دموکرات جمهوری‌خواه
همسر(ان): ماریا آسومپتا تایگا
مادر: آنیزی نیاهیزوموامی
پدر: جین گیشونگو
اقامتگاه: بروکسل، بلژیک
تحصیلات: دانشگاه مک‌گیل
فوستن تواجیرامونجو (انگلیسی: Faustin Twagiramungu; ۱۴ اوت ۱۹۴۵ – ۲ دسامبر ۲۰۲۳) سیاستمدار اهل رواندا بود. وی از ۱۹ ژوئیه ۱۹۹۴ تا ۲۸ اوت ۱۹۹۵ نخست‌وزیر این کشور بود. او اولین رئیس دولت پس از تصرف کیگالی توسط جبهه میهنی رواندا (RPF) بود. تواجیرامونجو به زودی با سیاست‌ها و اقدامات جبهه میهنی مخالفت کرده و استعفا داد و در حصر خانگی قرار گرفت، اما موفق به ترک کشور شد تا در بلژیک ساکن شود.
فوستن تواجیرامونجو در ۲ دسامبر ۲۰۲۳، در سن ۷۸ سالگی در شهر بروکسل در بلژیک درگذشت.
محوطه خرخره یولی چیخان

| محوطه خرخره یولی چیخان | محوطه خرخره یولی چیخان |
| --- | --- |
نام: محوطه خرخره یولی چیخان
کشور: ایران
استان: استان قزوین
شهرستان: شهرستان بوئین‌زهرا
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: محوطه
دیرینگی: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
دورهٔ ساخت اثر: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۵۰۰۶
تاریخ ثبت ملی: ۲۵ اسفند ۱۳۸۰
محوطه خرخره یولی چیخان مربوط به دوران‌های تاریخی پس از اسلام است و در شهرستان بوئین‌زهرا، بخش آوج، روستای آدار واقع شده و این اثر در تاریخ ۲۵ اسفند ۱۳۸۰ با شمارهٔ ثبت ۵۰۰۶ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
آرن، دورست

منطقه مسکونی در England
| آرن، دورست | آرن، دورست |
| --- | --- |
 The Church of St نیکلاس قدیس، Arne:  The Church of St نیکلاس قدیس، Arne
آرن، دورستآرن، دورست نمایش داده شده در  دورست (انگلستان): آرن، دورستآرن، دورست نمایش داده شده در  دورست (انگلستان)
جمعیت: ۱٬۲۹۷ 
مرجع شبکه OS: SY972881 
• لندن: ۱۲۱ مایل (۱۹۵ کیلومتر)
محله مدنی: Arne
منطقه: Purbeck
Shire county: دورست (انگلستان)
ناحیه: جنوب غربی انگلستان
کشور: England
کشور مستقل: بریتانیا
پست شهر: WAREHAM
کدپستی منطقه: BH20
کد تلفن: ۰۱۹۲۹
پلیس: Dorset
آتشنشانی: Dorset
آمبولانس: South Western
 :  
مجلس انگلستان: South Dorset
 فهرست مکان‌‌ها بریتانیا انگلستان Dorset ۵۰°۴۱′۳۴″شمالی ۲°۰۲′۲۵″غربی﻿ / ﻿۵۰٫۶۹۲۷۶°شمالی ۲٫۰۴۰۲۱°غربی﻿ / 50.69276; -2.04021:  فهرست مکان‌‌ها بریتانیا انگلستان Dorset ۵۰°۴۱′۳۴″شمالی ۲°۰۲′۲۵″غربی﻿ / ﻿۵۰٫۶۹۲۷۶°شمالی ۲٫۰۴۰۲۱°غربی﻿ / 50.69276; -2.04021
آرن، دورست (به انگلیسی: Arne, Dorset) یک روستا و محله مدنی در بریتانیا است که در پوربک واقع شده‌است. آرن ۱٬۲۹۷ نفر جمعیت دارد.