stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
منطقه ۱۰ شهرداری شیراز
فضای سبز

| ردیف | نام پارک | نوع پارک | متراژ (هکتار) | آدرس |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱ | وحدت | شهری | ۸۰۰۰۰ | بولوار حسینی الهاشمی |
| ۲ | انتظار۵ | منطقهای | ۱۳۰۰۰ | بولوار دکتر حسابی |
| ۳ | چشمه جوشک | ناحیه ای | ۱۵۰۰۰ | قصر قمشه |
| ۴ | کوهنورد | منطقهای | ۵۰۰۰ | حاشیه کمربند کوهنورد |
| ۵ | فردوس | محلهای | ۲۰۰۰ | گلستان |
| ۶ | نور۵ | محلهای | ۱۴۴۹ | گلستان |
| ۷ | آلاله | محلهای | ۲۱۶۵ | گلستان |
| ۸ | انتظار۱ | منطقه ای | ۲۰۵۴۰ | بولوار دکتر حسابی |
| ۹ | انتظار۲ | منطقه ای | ۲۸۳۶۰ | بولوار دکتر حسابی |
| ۱۰ | انتظار۳ | منطقه ای | ۱۵۰۰۰ | بولوار دکتر حسابی |
| ۱۱ | انتظار۴ | منطقه ای | ۱۲۵۰۰ | بولوار دکتر حسابی |
| ۱۲ | بوستان امام رضا | محله ای | ۱۵۵۰۰ | شهرک بهشتی |
| ۱۳ | بوستان نشاط | محله ای | ۳۲۰۰ | شهرک بهشتی |
| ۱۴ | آفرینش | ناحیه ای | ۱۸۰۰۰ | بلوار آفرینش |
| ۱۵ | مشتاق | محله ای | ۲۵۰۰ | خ صفا |
| ۱۶ | فاطمی | منطقه ای | ۷۵۰۰ | صنایع |
| ۱۷ | صدا و سیما | محله ای | ۵۵۰۰ | شهرک صدا و سیما |
| ۱۸ | آرین | محله ای | ۲۲۰۰ | شهرک آرین |
| ۱۹ | نینوا | همسایگی | ۷۵۰ | خ شهید زارعی شهرک باهنر |
| ۲۰ | باهنر | محله ای | ۳۳۰۰ | شهرک باهنر |
| ۲۱ | شهدای گمنام | ناحیه ای | ۱۰۰۰۰ | خ تلاش شهرک استقلال |
| ۲۲ | صبا | منطقه ای | ۱۷۵۰۰ | بلوار صبا شهرک گلستان |
| ۲۳ | آهار | محله ای | ۴۵۰۰ | شهرک گلستان |
| ۲۴ | چشمه | محله ای | ۳۰۰۰ | شهرک گلستان |
| ۲۵ | علامه امینی۳۳ | محله ای | ۲۵۰۰ | شهرک گلستان |
| ۲۶ | علامه امینی۱۵ | محله ای | ۲۵۰۰ | شهرک گلستان |
| ۲۷ | دهخدا | محله ای | ۲۰۰۰ | شهرک گلستان |
| ۲۸ | موج | محله ای | ۱۸۰۰ | شهرک گلستان |
| ۲۹ | تعاون | محله ای | ۱۷۰۰ | شهرک گلستان |
| ۳۰ | نیروی انتظامی | محله ای | ۳۰۰۰ | شهرک گلستان |
| ۳۱ | ۱۶دهخدا | محله ای | ۱۸۳۱ | شهرک گلستان |
| ۳۲ | دلواری | محله ای | ۱۵۲۵ | شهرک گلستان |
| ۳۳ | علوی | محله ای | ۱۸۰۰ | شهرک گویم |
| ۳۴ | شهدای گویم | ناحیه ای | ۳۷۰۰۰ | شهرک گویم |
| ۳۵ | قمشه | محله ای | ۲۰۰۰ | شهرک قمشه |
| ۳۶ | نهر اعظم | منطقه ای | ۲۷۰۰۰ | کمربندی جوادیه |
| ۳۷ | صنوبر | محله ای | ۱۲۰۰۰ | بلوار پیام نور |
درمانگاه

| ردیف | درمانگاه | آدرس |
| --- | --- | --- |
| ۱ | درمانگاه بوستان | پارک صبا |
| ۲ | درمانگاه ایران زمین | شهرک گلستان میدان اول |
| ۳ | مرکز بهداشت شهید میرزایی | شهرک بهشتی |
| ۴ | مرکز بهداشت فاطمه الزهرا | شهرک قصرقمشه |
دانشگاه

دانشگاه پیام نور در شهرک گلستان – خیابان پیام نور
دانشگاه علمی و کاربردی شهرداریهای شیراز در شهرک گلستان بلوار دهخدا خیابان گل سرخ
دانشگاه آزاد سماء در شهرک گلستان خیابان آبشار جنب پارک کوهستانی
کاسپایا

| کاسپایا | کاسپایا |
| --- | --- |
Frazione: Frazione
نمایی قدیمی از کاسپایا: نمایی قدیمی از کاسپایا
کشور:  ایتالیا
ناحیه: اومبریا
استان: استان پروجا (PG)
کومونه: سان جیوستینو
ارتفاع: ۳۵۷ متر (۱۱۷۱ فوت)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (CET)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (CEST)
کد تلفن: ۰۷۵
کاسپایا (به ایتالیایی: Cospaia) یک منطقهٔ مسکونی در ایتالیا است که در سان جیوستینو واقع شده‌است. کاسپایا ۳۵۷ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
کیابتسو تارو

محتویات کیابتسو تارو
کیابتسو تارو (به ژاپنی: キャベツ太郎، تارو یک نام کوچک مردانه ژاپنی متداول است) یک لَب‌چَره (غذای میان‌وعده) ژاپنی است که توسط شرکت کادو (菓道) در استان ایباراکی تهیه می‌شود. کیابتسو تارو شامل گلوله‌های ذرت به قطر حدود ۳ سانتی‌متر است که با تکه‌های کوچک نوری و سس قهوه‌ای ژاپنی طعم‌دار شده‌است. این غذا یک میان‌وعده نسبتاً کم هزینه برای کودکان است. در دو اندازهٔ ۲۰ ینی و ۱۰۰ ینی به فروش می‌رسد. بسته‌بندی آن قورباغه‌ای را نشان می‌دهد که کلاه پلیس بر سر دارد. نام آن ممکن است جناسی از نام موموتارو باشد.
سده دهم میلادی

یک مجسمه از سده ۱۰ میلادی
سده ۱۰ میلادی یا قرن دهم (میلادی) در تقویم گریگوری به فاصله سال‌های ۹۰۱ تا ۱۰۰۰ میلادی گفته می‌شود.
رویدادها

آغاز سده‌های میانه گرم.
شماری از وایکینگ‌ها در شمال فرانسه جاگیرشدند.
پیدایش کلونی، نخستین سامان هم‌پیمان دینی.
۹۱۰ (میلادی)؛ پارانتاکای یکم از دودمان چولا پاندایاها را از هندوستان به سری‌لانکا بیرون‌راند.
۹۱۴ (میلادی)؛ در روز ۱۲ ژانویه، امیر احمد بن اسماعیل سامانی کشته می‌شود. فرزند او امیر نصر دوم سامانی در سن هشت سالگی به حکومت می‌رسد.
۹۱۷ (میلادی)؛ بلغاری‌ها ارتش بیزانس را در جنگ آنخیالوس درهم‌شکستند.
۹۲۷ (میلادی)؛ استقلال نخستین کلیسای ملی در اروپا، کلیسای پدرشاهی بلغارستان.
تاخت‌وتاز سواران مجار در اروپای باختری.
۹۶۵ (میلادی)؛ روس‌های کیفی به خزرستان تاختند و آنان را شکست‌دادند.
۹۶۶ (میلادی)؛ میژکوی یکم نخستین دوک لهستان به کیش مسیحی درآمد.
۹۸۸ (میلادی)؛ ولادیمیر یکم شاهزاده روس‌های کیفی مسیحی‌شد.
فروپاشی بخش مرکزی پایین تمدن مایا.
برآمدن تولتک در مکزیک.
عصر طلایی پوئبلوهای باستان.
فروپاشی موراویای بزرگ.
آغاز ساخت نیایشگاه بودایی در باگان میانمار.
۹۳۲ (میلادی)؛ نخستین بهره‌بری جنگی از باروت در چین.
برپایی پادشاهی همبسته کروات به رهبری تومیسلاو.
پادشاهی‌هایی در شهرهای بندری شبه‌جزیره مالایا
برآمدن فاطمیان در خاور الجزایر.
نفوذ سوئد به دریای سیاه رسید.
نوبه مسیحی به کامیابی و نیروی جنگی توانمند رسید.
آغاز فرهنگ می‌سی‌سی‌پی
بیزانس به بالاترین اندازه توانمندی جنگی و اقتصادی رسید.
۹۸۸ (میلادی)؛ پدیدآمدن دوبلین.
گوزن شمالی در سوئد از میان رفت.
شیرها در قفقاز از میان‌رفتند.
مهاجرت اقوام مائوری پلی نزی تبار به نیوزلند امروزی.
چهره‌های برجسته

توپیلتسین سه آکتال کتسالکوآتل فرمانروای نیمه‌افسانه‌ای تولتک.
عبدالرحمان سوم فرمانروای کوردوبا
آدیکاوی پامپا شاعر کاننادازبان.
سیمئون بزرگ امپراتور بلغارستان.
نیکه‌فوروس دوم امپراتور روم شرقی.
اوتوی بزرگ امپراتور مقدس روم.
ادموند یکم پادشاه انگلستان
یوانیس یکم امپراتور روم شرقی.
راننا شاعر کاننادازبان.
هوگو کاپه.
هویان تسان.
گزا فرمانروای مجارها.
اوتوی دوم امپراتور مقدس روم.
تئوفانو همسر اوتوی دوم.
تایلاپای دوم هندی.
تزار ساموئیل فرمانروای بلغارستان.
ژانگ سیژون ستاره‌شناس و مهندس مکانیک چینی.
ولادیمیر یکم.
باسیل دوم امپراتور روم شرقی.
اوتوی سوم امپراتور مقدس روم.
فردوسی شاعر و حماسه‌سرای ایرانی.
محمد بن جریر طبری.
لی فانگ پژوهشگر و دانشنامه‌نویس چینی.
اریک سرخ یابنده گرینلند.
لیف اریکسون، پسر اریک سرخ و یابندهٔ آمریکا.
عبیدالله المهدی بالله بنیادگذار دودمان فاطمی مصر.
امپراتور تایتسو بنیادگذار دودمان سونگ در چین.
پارانتاکای یکم فرمانروای دودمان چولا در هندوستان.
ابن سینا فیلسوف و دانشمند ایرانی.
هارالد یکم، پادشاه نروژ.
ابوریحان بیرونی فیلسوف و ستاره‌شناس ایرانی.
زکریای رازی فیلسوف و پزشک ایرانی.
یافته‌ها و نوآوری‌ها

کاربرد رازک در آبجوسازی.
کاربرد پیکان‌های آتشین و کاربرد باروت در آن به دست چینیان.
ساخت نیایشگاه بریهادیسوارار در هندوستان.
دهه‌ها و سال‌ها

‎
| ن ب ودهه‌ها و سال‌ها | ن ب ودهه‌ها و سال‌ها |
| --- | --- |
۹۹۰:  ۹۹۹  ۹۹۸  ۹۹۷  ۹۹۶  ۹۹۵  ۹۹۴  ۹۹۳  ۹۹۲  ۹۹۱  ۹۹۰ 
۱۰۰۰:  ۱۰۰۹  ۱۰۰۸  ۱۰۰۷  ۱۰۰۶  ۱۰۰۵  ۱۰۰۴  ۱۰۰۳  ۱۰۰۲  ۱۰۰۱  ۱۰۰۰ 
۱۰۱۰:  ۱۰۱۹  ۱۰۱۸  ۱۰۱۷  ۱۰۱۶  ۱۰۱۵  ۱۰۱۴  ۱۰۱۳  ۱۰۱۲  ۱۰۱۱  ۱۰۱۰ 
۱۰۲۰:  ۱۰۲۹  ۱۰۲۸  ۱۰۲۷  ۱۰۲۶  ۱۰۲۵  ۱۰۲۴  ۱۰۲۳  ۱۰۲۲  ۱۰۲۱  ۱۰۲۰ 
۱۰۳۰:  ۱۰۳۹  ۱۰۳۸  ۱۰۳۷  ۱۰۳۶  ۱۰۳۵  ۱۰۳۴  ۱۰۳۳  ۱۰۳۲  ۱۰۳۱  ۱۰۳۰ 
۱۰۴۰:  ۱۰۴۹  ۱۰۴۸  ۱۰۴۷  ۱۰۴۶  ۱۰۴۵  ۱۰۴۴  ۱۰۴۳  ۱۰۴۲  ۱۰۴۱  ۱۰۴۰ 
۱۰۵۰:  ۱۰۵۹  ۱۰۵۸  ۱۰۵۷  ۱۰۵۶  ۱۰۵۵  ۱۰۵۴  ۱۰۵۳  ۱۰۵۲  ۱۰۵۱  ۱۰۵۰ 
۱۰۶۰:  ۱۰۶۹  ۱۰۶۸  ۱۰۶۷  ۱۰۶۶  ۱۰۶۵  ۱۰۶۴  ۱۰۶۳  ۱۰۶۲  ۱۰۶۱  ۱۰۶۰ 
۱۰۷۰:  ۱۰۷۹  ۱۰۷۸  ۱۰۷۷  ۱۰۷۶  ۱۰۷۵  ۱۰۷۴  ۱۰۷۳  ۱۰۷۲  ۱۰۷۱  ۱۰۷۰ 
۱۰۸۰:  ۱۰۸۹  ۱۰۸۸  ۱۰۸۷  ۱۰۸۶  ۱۰۸۵  ۱۰۸۴  ۱۰۸۳  ۱۰۸۲  ۱۰۸۱  ۱۰۸۰ 
۱۰۹۰:  ۱۰۹۹  ۱۰۹۸  ۱۰۹۷  ۱۰۹۶  ۱۰۹۵  ۱۰۹۴  ۱۰۹۳  ۱۰۹۲  ۱۰۹۱  ۱۰۹۰ 
۱۱۰۰:  ۱۱۰۹  ۱۱۰۸  ۱۱۰۷  ۱۱۰۶  ۱۱۰۵  ۱۱۰۴  ۱۱۰۳  ۱۱۰۲  ۱۱۰۱  ۱۱۰۰
منبع

نویسندگان ویکی‌پدیای انگلیسی، 10th century. (نسخه ۱۲ ژوئیه ۲۰۰۷)
| هزاره | سده | سده | سده | سده | سده | سده | سده | سده | سده | سده |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  ۹ پ‌م: | ۹۰ پ‌م | ۸۹ پ‌م | ۸۸ پ‌م | ۸۷ پ‌م | ۸۶ پ‌م | ۸۵ پ‌م | ۸۴ پ‌م | ۸۳ پ‌م | ۸۲ پ‌م | ۸۱ پ‌م |
|  ۸ پ‌م: | ۸۰ پ‌م | ۷۹ پ‌م | ۷۸ پ‌م | ۷۷ پ‌م | ۷۶ پ‌م | ۷۵ پ‌م | ۷۴ پ‌م | ۷۳ پ‌م | ۷۲ پ‌م | ۷۱ پ‌م |
|  ۷ پ‌م: | ۷۰ پ‌م | ۶۹ پ‌م | ۶۸ پ‌م | ۶۷ پ‌م | ۶۶ پ‌م | ۶۵ پ‌م | ۶۴ پ‌م | ۶۳ پ‌م | ۶۲ پ‌م | ۶۱ پ‌م |
|  ۶ پ‌م: | ۶۰ پ‌م | ۵۹ پ‌م | ۵۸ پ‌م | ۵۷ پ‌م | ۵۶ پ‌م | ۵۵ پ‌م | ۵۴ پ‌م | ۵۳ پ‌م | ۵۲ پ‌م | ۵۱ پ‌م |
|  ۵ پ‌م: | ۵۰ پ‌م | ۴۹ پ‌م | ۴۸ پ‌م | ۴۷ پ‌م | ۴۶ پ‌م | ۴۵ پ‌م | ۴۴ پ‌م | ۴۳ پ‌م | ۴۲ پ‌م | ۴۱ پ‌م |
|  ۴ پ‌م: | ۴۰ پ‌م | ۳۹ پ‌م | ۳۸ پ‌م | ۳۷ پ‌م | ۳۶ پ‌م | ۳۵ پ‌م | ۳۴ پ‌م | ۳۳ پ‌م | ۳۲ پ‌م | ۳۱ پ‌م |
|  ۳ پ‌م: | ۳۰ پ‌م | ۲۹ پ‌م | ۲۸ پ‌م | ۲۷ پ‌م | ۲۶ پ‌م | ۲۵ پ‌م | ۲۴ پ‌م | ۲۳ پ‌م | ۲۲ پ‌م | ۲۱ پ‌م |
|  ۲ پ‌م: | ۲۰ پ‌م | ۱۹ پ‌م | ۱۸ پ‌م | ۱۷ پ‌م | ۱۶ پ‌م | ۱۵ پ‌م | ۱۴ پ‌م | ۱۳ پ‌م | ۱۲ پ‌م | ۱۱ پ‌م |
|  ۱ پ‌م: | ۱۰ پ‌م | ۹ پ‌م | ۸ پ‌م | ۷ پ‌م | ۶ پ‌م | ۵ پ‌م | ۴ پ‌م | ۳ پ‌م | ۲ پ‌م | ۱ پ‌م |
| ۱: |   ۱ |   ۲ |   ۳ |   ۴ |   ۵ |   ۶ |   ۷ |   ۸ |   ۹ | ۱۰ |
| ۲: | ۱۱ | ۱۲ | ۱۳ | ۱۴ | ۱۵ | ۱۶ | ۱۷ | ۱۸ | ۱۹ | ۲۰ |
| ۳: | ۲۱ | ۲۲ | ۲۳ | ۲۴ | ۲۵ | ۲۶ | ۲۷ | ۲۸ | ۲۹ | ۳۰ |
| ۴: | ۳۱ | ۳۲ | ۳۳ | ۳۴ | ۳۵ | ۳۶ | ۳۷ | ۳۸ | ۳۹ | ۴۰ |
مارتین پی‌بی‌ام مارینر

| مارتین پی‌بی‌ام مارینر | مارتین پی‌بی‌ام مارینر |
| --- | --- |
A U.S. Navy PBM-5 Mariner: A U.S. Navy PBM-5 Mariner
کاربری: flying boat
تولیدکننده: گلن ال. مارتین کمپانی
نخستین پرواز: 18 February 1939
معرفی‌شده در: September 1940
بازنشستگی: 1964 (اروگوئه)
کاربر اصلی: نیروی دریایی ایالات متحده آمریکا نگهبان ساحلی ایالات متحده آمریکا نیروی هوایی سلطنتی استرالیا Argentine Navy
ساخته‌شده: 1937-1949
تعداد ساخته‌شده: 1,366
توسعه‌یافته به: مارتین پی۵ام مارلین
مارتین پی‌بی‌ام مارینر (به انگلیسی: Martin PBM Mariner) یک هواگرد ساختِ کارخانهٔ گلن ال. مارتین کمپانی در کشور ایالات متحده آمریکا است که در سال ۱۹۳۷–۱۹۴۹ ساخته شد. نخستین استفاده‌کنندهٔ این هواگرد نیروی دریایی ایالات متحده آمریکا بوده‌است. این هواگرد برای نخستین بار در ۰۱۹۳۹−۰۲−۱۸ ۱۸ فوریه ۱۹۳۹ میلادی مورد استفاده قرار گرفت.
گرد مولر

گرهارت مولر (آلمانی: Gerhard Müller؛ ‏ تلفظ آلمانی: [ˈɡe:ɐ̯haʁt]؛ ‏۳ نوامبر ۱۹۴۵ – ۱۵ اوت ۲۰۲۱) یا به اختصار گرت مولر (آلمانی: Gerd Müller؛ ‏تلفظ آلمانی: [ˈɡɛʁt ˈmʏlɐ]) که در ایران با نام گرد مولر شناخته می‌شود، بازیکن فوتبال اهل آلمان بود. به او لقب بمب افکن داده شده بود.
مولر در هشت سال بازی در تیم ملی فوتبال آلمان مجموعاً ۶۲ بازی برای این تیم انجام داد و ۶۸ گل به ثمر رسانید
زندگی ورزشی

او دوران حرفه‌ای ورزشی خود را با تیم شهرش آغاز کرد. تنها پس از سه سال عضویت در تیم پایه نوردلینگن (زادگاهش) به تیم اصلی راه یافت و با آمار گلزنی ۵۱ گل در ۳۲ بازی موجبات حضورش در بایرن مونیخ فراهم شد.
زندگی ورزشی > دوران باشگاهی

در سال ۱۹۶۴ هنگامی که ۱۹ سال داشت به تیم بایرن مونیخ، که در آن زمان در دسته دوم بازی می‌کرد، پیوست. در سال ۱۹۶۵ مثلث فرانتس بکن‌باوئر، سپ مایر و گرد مولر که بعدها بایرن را به تیم اول جهان تبدیل کرد، این تیم را به دسته اول بوندس لیگا هدایت کرد. مولر به همراه بایرن ۴ قهرمانی آلمان، ۴ قهرمانی جام حذفی آلمان و ۳ قهرمانی اروپا را به دست آورد. او ۷ بار به عنوان گلزن برتر بوندس لیگا انتخاب شد. همچنین از فصل ۶۵–۱۹۶۴ تا فصل ۷۸–۱۹۷۷ همواره برترین گلزن بایرن مونیخ بود. در فصل ۷۲–۷۱ برای این تیم ۴۰ گل زد که در تاریخ ۱۵ می ۲۰۲۱ رابرت لواندوفسکی به این رکورد رسید و آن را شکست. به این افتخارات باید قهرمانی در جام برندگان جام اروپا و جام باشگاه‌های جهان را افزود. همچنین در سال ۱۹۷۰ به عنوان اولین آلمانی جایزه بهترین بازیکن اروپا را به خود اختصاص داد.
زندگی ورزشی > دوران ملی

پس از اینکه مورد توجه هلموت شون مربی تیم ملی آلمان قرار گرفت، در سال ۱۹۶۶ نخستین بازی ملی خود را برابر ترکیه انجام داد و هشت سال در خدمت این تیم بود. مولر در این هشت سال مجموعاً ۶۲ بازی برای تیم ملی فوتبال آلمان انجام داد و ۶۸ گل به ثمر رسانید؛ یعنی به‌طور میانگین بیش از یک گل در هر بازی. گرد مولر به همراه تیم ملی فوتبال آلمان در سال ۱۹۷۴ به مقام قهرمانی جهان رسید. در بازی نهایی آن دوره از مسابقات، آلمان در مقابل رقیب دیرینهٔ خود هلند قرار گرفته بود. تا چند دقیقه پیش از پایان نیمهٔ نخست، دو تیم با نتیجهٔ یک بر یک مساوی بودند. در این لحظات گرد مولر که او را در آلمان «بمب‌افکن» تیم ملی می‌نامیدند، با وارد کردن دومین گل به دروازهٔ هلند، آلمان را برای دومین بار قهرمان جهان ساخت.
مولر در مسابقات جام جهانی مجموعاً ۱۴ گل به ثمر رسانید و تا سال ۲۰۰۶ که رونالدو ستارهٔ برزیلی با پانزدهمین گل خود در رقابت‌های جام جهانی در آلمان، رکورد مولر را شکست، پیشتاز بود. مولر با تیم ملی آلمان یکبار نیز در سال ۱۹۷۲ قهرمان جام ملت‌های اروپا شد.
گل پیروزی ۲ بر ۱ آلمان در برابر اسکاتلند با ضربه سر گرد مولر، در دیداری تدارکاتی در سال ۱۹۷۴در کارنامهٔ فوتبال باشگاهی مولر نیز عنوان‌های افتخار فراوانی ثبت شده است. او ۱۵ سال برای باشگاه بایرن مونیخ توپ زد. در این مدت به همراه این تیم یکبار قهرمان باشگاه‌های جهان، سه بار قهرمان باشگاه‌های اروپا، یکبار قهرمان جام حذفی باشگاه‌های اروپا، چهار بار قهرمان آلمان و چهار بار قهرمان جام حذفی آلمان شد.
افزون بر آن، مولر در سال‌های ۱۹۷۰ و ۱۹۷۲ لقب بهترین گلزن اروپا را از آن خود کرد. وی همچنین در سال ۱۹۷۰ از طرف کارشناسان فوتبال به عنوان بهترین بازیکن اروپا انتخاب شد. مولر دو بار نیز به عنوان بهترین بازیکن آلمان انتخاب شد.
درگذشت

گرد مولر در تاریخ ۱۵ اوت ۲۰۲۱ در سن ۷۵ سالگی درگذشت. او درسال‌های پایانی عمر، از بیماری آلزایمر رنج می‌برد.
افتخارها > شخصی

آقای گل لیگ آلمان:۱۹۶۷٬۱۹۶۹٬۱۹۷۰٬۱۹۷۲٬۱۹۷۳٬۱۹۷۴٬۱۹۷۸(رکورد)
آقای گل اروپا:۱۹۷۰٬۱۹۷۲
آقای گل جام جهانی:۱۹۷۰
آقای گل جام ملتهای اروپا:۱۹۷۲
مرد سال فوتبال آلمان:۱۹۶۷٬۱۹۶۹
بهترین بازیکن ۴۰ سال اخیر بوندسلیگا:۲۰۰۳–۱۹۶۳
مرد سال فوتبال اروپا:۱۹۷۰
انتخاب به عنوان موفق‌ترین و بهترین گلزن تاریخ فوتبال جهان: ۲۰۰۰
افتخارها > باشگاهی

بایرن مونیخ (بایرن مونیخ)
بوندسلیگا: قهرمان ۱۹۶۹٬۱۹۷۲٬۱۹۷۳٬۱۹۷۴
جام حذفی آلمان: قهرمان ۱۹۶۶٬۱۹۶۷٬۱۹۶۹٬۱۹۷۱
لیگ قهرمانان باشگاه‌های اروپا: قهرمان ۱۹۷۴٬۱۹۷۵٬۱۹۷۶
جام باشگاهای جهان: قهرمان ۱۹۷۶
جام برندگان اروپا: قهرمان ۱۹۷۶
افتخارها > ملی

تیم ملی فوتبال آلمان
جام جهانی فوتبال ۱۹۷۴: قهرمان ۱۹۷۴
مسابقات قهرمانی فوتبال اروپا: قهرمانی۱۹۷۲
گرد مولر در سال ۲۰۰۶
PQ: ضریب هوش عملی

| ضریب هوش عملی | ضریب هوش عملی |
| --- | --- |
توسعه‌دهنده(ها): Now Production O-Two
سکو(ها): پلی‌استیشن
ژانر(ها): بازی پازل
حالت(ها): تک نفره
PQ به معنی «ضریب هوش عملی» یا «مجوز هوشمند» در کشور ژاپن، یک بازی ویدئویی است که هوش شما را از طریق پازل‌های سه بعدی شامل اشیاء روزمره اندازه‌گیری می‌کند، بازیکن سعی می‌کند به ستون نور در انتهای سطح برسد و در عین حال از موانع و تله‌ها دوری کند.
گیم پلی

چارچوب بازی بر روی کشف «ضریب هوش عملی» بازیکن با تکمیل یک تست متشکل از ۱۰۰ پازل متمرکز است. بازیکن یک آواتار سفید رنگ شبیه انسان را کنترل می‌کند که می‌تواند با دنیای بازی تعامل داشته باشد. پازل‌ها همگی مبتنی بر منطق هستند و شامل وظایف مختلفی هستند، از مرتب کردن مجدد بلوک‌ها تا اجتناب از نگهبانان امنیتی تا کار با ماشین‌آلات. در اکثر سطوح، برای تکمیل آن مرحله باید به خروجی رسید.
پس از پاک کردن تمام ۱۰۰ سطح، امتیاز بازیکن بر اساس مدت زمانی که هر مرحله به طول انجامید و سایر متغیرها تعیین می‌شود. PQ بازیکن را می‌توان به صورت آنلاین گرفته و با امتیازات بازیکنان دیگر مقایسه کرد (جدول امتیاز بالا نیز به صورت آنلاین موجود بود).
بازخورد

بازخورد
| گردآورنده | امتیاز |
| --- | --- |
متاکریتیک: 69/100
| ناشر | امتیاز |
| --- | --- |
اج: 5/10
الکترونیک گیمینگ مانثلی: 6.5/10
گیم اینفورمر: 7.75/10
گیم‌اسپات: 7/10
گیم‌اسپای: 
گیم‌زون: 7.9/10
آی‌جی‌ان: 7.4/10
اوپی‌ام (ایالات متحده): 
پاکت گیمر: 
ایکس پلی: 
Detroit Free Press:
فرودگاه بین المللی شهدای یاسوج

فرودگاه بین‌المللی شهدای یاسوج، فرودگاهی است که در شهر یاسوج کشور ایران قرار دارد.
در سال ۲۰۱۶ میلادی ۵۱۴ نشست و برخاست هواپیما در این فرودگاه انجام شد و ۲۶٬۰۵۵ نفر مسافر و ۱۱۴٬۳۰۵ کیلوگرم بار از طریق آن جابجا شدند.
شرکت‌های هواپیمایی و مقصدهای پروازی

| شرکت‌های هواپیمایی | مقصدهای پروازی |
| --- | --- |
هواپیمایی ماهان: تهران
همه کسی (بهار)

مکان
| همه کسی (بهار) | همه کسی (بهار) |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۴°۵۸′۱۰″ شمالی ۴۸°۱۰′۳۶″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۹۶۹۴۴°شمالی ۴۸٫۱۷۶۶۷°شرقی﻿ / 34.96944; 48.17667: مختصات: ۳۴°۵۸′۱۰″ شمالی ۴۸°۱۰′۳۶″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۹۶۹۴۴°شمالی ۴۸٫۱۷۶۶۷°شرقی﻿ / 34.96944; 48.17667
استان: همدان
شهرستان: بهار
بخش: بخش صالح‌آباد
دهستان: صالح‌آباد
جمعیت: ۱۹۸۶ نفر (سرشماری ۹۵)
همه کسی (بهار)، روستایی از توابع بخش صالح‌آباد شهرستان بهار در استان همدان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان صالح‌آباد قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۹۵، جمعیت آن ۱۹۸۶ نفر (۶۳۴خانوار) بوده است.
دانشگاه گوته فرانکفورت

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع: دانشگاه تحقیقاتی دولتی
بنیانگذاری شده: ۱۹۱۴
کارمندان مدیریتی: ۵۷۱۴٬۷ نیروی تمام وقت
دانشجویان: ۴۶۰۰۰ نفر
موقعیت: فرانکفورت آم ماین، هسن، آلمان
پردیس: پردیس بوکنهایم (Campus Bockenheim)  پردیس ریدبرگ (Campus Riedberg) پردیس وستند (Campus Westend)  پردیس نیدرراد (Campus Niederrad)
وبگاه: www.uni-frankfurt.de
دانشگاه گوته فرانکفورت (به آلمانی: Goethe Universität Frankfurt) یک دانشگاه تحقیقاتی دولتی در فرانکفورت واقع در ایالت هسن آلمان است که در سال ۱۹۱۴ میلادی بنیان‌نهاده شده‌است.
از دانش‌آموختگان برجسته و شناخته شده این دانشگاه می‌توان، ویلهلم گناتسینو، پیتر ایدن، کرنلیوس لانچوش، تئودور آدورنو، رایمر لوست و هورست لودویگ اشتورمر، برنده جایزه نوبل فیزیک (۱۹۹۸) را نام برد.
یوگل هاوس در پردیس بوکنهایم
مشخصات

این دانشگاه دارای ۴ پردیس و ۱۶ دانشکده است.
مشخصات > پردیس‌ها

۴ پردیس این دانشگاه به شرح ذیل هستند:
پردیس بوکنهایم (Campus Bockenheim)
پردیس ریدبرگ (Campus Riedberg)
پردیس وستند (در مجتمع پوئلزیگ یا ای گ فاربن هاوس I.G.-Farben-Haus) (Campus Westend)
پردیس نیدرراد (Campus Niederrad)
مشخصات > دانشکده‌ها

دانشکده حقوق
دانشکده علوم اقتصاد
دانشکده علوم پرورشی
دانشکده علوم اجتماعی
دانشکده روان‌شناسی
دانشکده الهیات انجیل
دانشکده الهیات کاتولیک
دانشکده فلسفه و تاریخ
دانشکده زبان‌شناسی و علوم فرهنگی
دانشکده فیلولوژی
دانشکده زمین‌شناسی
دانشکده علوم رایانه و ریاضیات
دانشکده فیزیک
دانشکده زیست‌شیمی، شیمی و داروسازی
دانشکده زیست‌شناسی
دانشکده پزشکی
جایزه نقدی دویچه بانک

جایزه نقدی دویچه بانک (Deutsche Bank Prize) از سال ۲۰۰۵ در زمینه اقتصادی و مالی به پژوهشگرانی تعلق می‌گیرد که پژوهش‌های تاثیر گذاری بر روی امور مالی و اقتصاد کلان داشته‌اند و همچنین برای قدردانی از فعالیت کسانی است که نتایج مطالعات آن‌ها تأثیر بسزایی در سیاست و دانش اقتصادی گذاشته باشد.
همچنین برای قدردانی از فعالیت کسانی است که نتایج مطالعات آن‌ها تأثیر بسزایی در سیاست و دانش اقتصادی گذاشته باشد.
این جایزه ۵۰۰۰۰ یورویی به صورت دوسالانه و از طریق مرکز مطالعات مالی (Center for Financial Studies) و مشارکت دانشگاه گوته فرانکفورت اعطا می‌شود.
رصدخانه پردیس بوکنهایم
پردیس ریدبرگ
پردیس وستند
بیمارستان و پردیس نیدرراد در ساحل جنوبی رودخانه ماین
گرادیان کاهشی تصادفی

گرادیان کاهشی تصادفی (به انگلیسی: Stochastic Gradient Descent) (اغلب به اختصار SGD خوانده می‌شود) روشی مبتنی بر تکرار برای بهینه‌سازی یک تابع مشتق‌پذیر به نام تابع هدف (تابع هزینه) است که یک تقریب تصادفی از روش گرادیان کاهشی می‌باشد. در حقیقت گرادیان کاهشی تصادفی الگوریتمی در اختیار ما قرار می‌دهد که طی چند حلقهٔ تکرار مقدار کمینه یک تابع و مقادیری را که با ازای آن‌ها تابع کمینه مقدار خود را می‌گیرد، بدست بیاوریم. به تازگی مقاله‌ای ابداع این روش را به هربرت رابینز و ساتِن مونرو (به انگلیسی: Herbert Robins and Sutton Monro) برای انتشار مقاله‌ای در باب گرادیان کاهشی تصادفی در سال ۱۹۵۱ نسبت داده‌است. تفاوت گرادیان کاهشی تصادفی با گرادیان کاهشی استاندارد در این است که برخلاف گرادیان کاهشی استاندارد که برای بهینه‌سازی تابع هدف از تمام داده‌های آموزشی استفاده می‌کند، گرادیان کاهشی تصادفی از گروهی از داده‌های آموزشی که به‌طور تصادفی انتخاب می‌شود برای بهینه‌سازی استفاده می‌کند. این روش در مسائل آماری و یادگیری ماشین کاربرد فراوانی دارد.
پیشینه

در برآوردهای آماری و یادگیری ماشین معمولاً مسائلی به‌وجود می‌آید که در آن‌ها نیاز است تابعی مانند  {\mathcal {f}}از داده‌های آماری با یک یا چند پارامتر (به شکل ضریب یا اشکال دیگر) تعریف کنیم و سپس این پارامترها را طوری مشخص کنیم که مجموع (یا میانگین) مقادیر تابع  {\mathcal {f}}به ازای تک تک داده‌های آماری، حداقل مقدار ممکن خود بشود. فرض کنید مجموعه‌ای از داده‌های آماری داریم و تابع  {\mathcal {f}}را برای این داده‌ها فقط بر حسب یک پارامتر  \theta  تعریف کرده‌ایم، در این صورت با دادن داده  {\boldsymbol {i}}ام از مجموعهٔ داده‌ها به تابع  {\mathcal {f}} یک تابع از  \theta  بدست می‌آوریم که آن را  {\mathcal {J}}_{\boldsymbol {i}}({\boldsymbol {\theta }}) می‌نامیم. حال مسئله به پیدا کردن  \theta  ای که عبارت زیر را کمینه می‌کند، ساده می‌شود:
{\mathcal {J}}({\boldsymbol {\theta }})=\left({\frac {1}{n}}\right)\textstyle \sum _{{\boldsymbol {i}}=1}^{n}\displaystyle {\mathcal {J}}_{\displaystyle i}({\boldsymbol {\theta }})
یا به عبارت دیگر:
{\mathcal {J}}({\boldsymbol {\theta }})={E}[\displaystyle {\mathcal {J}}_{\displaystyle i}({\boldsymbol {\theta }})]
که  {\mathcal {J}}({\boldsymbol {\theta }}) همان تابع هدف یا تابع هزینه است.
برای حل چنین مسئله‌ای از گرادیان کاهشی استاندارد یا در مواردی از گرادیان کاهشی تصادفی استفاده می‌شود. در آمار کلاسیک زمینه‌هایی مثل کمترین مربعات یا برآورد درست‌نمایی بیشینه، مسائلی مشابه در باب کمینه‌سازی مجموع جملات مطرح می‌شود. همچنین مسئلهٔ مینیمم‌سازی جمع جملات در اصل کمینه‌سازی خطر تجربی (Empirical risk minimization) نیز مطرح می‌شود.
در بسیاری از موارد تابع هدف تابعی ساده می‌شود که اعمال روش گرادیان کاهشی روی آن پیچیده و زمان‌بر نیست در این موارد از روش گرادیان کاهشی استاندارد استفاده می‌شود، مانند خانوادهٔ توابع نمایی یک پارامتره که در ارزیابی توابع اقتصادی استفاده می‌شود. اما از آنجا که در روش گرادیان کاهشی استاندارد یا تصادفی به محاسبهٔ گرادیان تابع هدف در هر حلقه نیاز است، در بعضی از موارد که پارامترهای تابع هدف زیاد اند یا مجموعهٔ داده‌های آموزشی بسیار بزرگ است محاسبهٔ انجام شده در هر حلقه می‌تواند بسیار زمان‌بر و پیچیده باشد به همین دلیل در این موارد از گرادیان کاهشی تصادفی استفاده می‌شود که در هر حلقه این عملیات را تنها برای بخشی از مجموعهٔ داده‌های آموزشی که در اختیار داریم، انجام می‌دهد. در روش گرادیان کاهشی تصادفی در هر حلقه عملیات موردنظر بر روی تنها یک عضو مجموعهٔ داده‌های آموزشی که در هر حلقه یه‌صورت تصادفی انتخاب می‌شود انجام نمی‌شود و در عوض بر روی زیرمجموعه‌ای از آن انجام می‌شود؛ این امر دو دلیل دارد:
پراکندگی مقدار بدست آمده برای پارامتر را در هر حلقه کم می‌کند و همگرایی پایدارتر پیش می‌رود.
بهره‌گیری از عملیات ماتریسی که پیاده‌سازی بسیار سریعی دارد.
کاربردها

گرادیان کاهشی تصادفی یک الگوریتم محبوب و متداول برای یادگیری طیف گسترده‌ای از مدل‌ها در یادگیری ماشین است، از جمله ماشین‌های بردار پشتیبانی، رگرسیون لجستیک و مدل‌های گرافیکی. الگوریتم بازگشت به عقب که عملاً الگوریتم استاندارد برای یادگیری شبکه‌های عصبی مصنوعی است در واقع روشی برای پیدا کردن گرادیان شبکه برای استفاده در گرادیان کاهشی تصادفی است. گرادیان کاهشی تصادفی در جامعه ژئوفیزیک نیز کاربردهایی دارد مانند مسئله وارونگی کامل شکل‌موج (FWI).
روش پیاده‌سازی

در پیاده‌سازی کلی گرادیان کاهشی تصادفی ابتدا بردار پارامترها که برداری است که شامل تمام پارامترهای تابع هزینه است را  \theta  می‌نامیم.  \theta  را برابر برداری دلخواه قرار می‌دهیم سپس برای هر بار به‌روزرسانی این بردار یک عضو از مجموعهٔ داده‌های آموزشی را به صورت تصادفی انتخاب کرده و با نرخ  \alpha ، بردار حاصل از گرادیان تابع هزینه در نقطه  \theta  را از  \theta  کم می‌کنیم:
\theta =\theta -\alpha \nabla _{\theta }{\mathcal {J}}_{\boldsymbol {i}}(\theta ;x^{(i)},y^{(i)})
که در آن  {\mathcal {J}}تابع هزینه و  (x^{(i)},y^{(i)})یک عضو از داده‌های آموزشی است که به صورت تصادفی انتخاب شده‌است و  {\mathcal {J}}_{\boldsymbol {i}}(\theta ;x^{(i)},y^{(i)}) نشان‌دهندهٔ جملهٔ  {\boldsymbol {i}}ام از جملات تابع هدف است.  \alpha  نرخی است که با آن  \theta  را به‌روزرسانی می‌کنیم و مقداری تجربی دارد که اگر خیلی کوچک باشد زمان رسیدن به همگرایی را طولانی می‌کند و اگر خیلی بزرگ باشد ممکن است همگرایی رخ ندهد.
در پیاده‌سازی دیگر در هر حلقه عضوی تصادفی از مجموعهٔ داده‌ها انتخاب نمی‌شود بلکه در هر حلقه کل مجموعه داده‌ها یک بار به‌صورت تصادفی بازچینی می‌شود سپس به عملیات به‌روزرسانی به ترتیب به ازای  {\mathcal {J}}_{\boldsymbol {1}},{\mathcal {J}}_{\boldsymbol {1}},...,{\mathcal {J}}_{\boldsymbol {n}} انجام می‌شود که  {\boldsymbol {n}} نشان‌دهندهٔ اندازهٔ مجموعهٔ داده‌های آموزشی است. شبه کد زیر این پیاده‌سازی را نشان می‌دهد:
به  \theta و  \alpha  مقدار اولیه بده
تا زمانی که کمینه بدست بیاید تکرار کن
داده‌های آموزشی را به صورت تصادفی بازچینی کن
برای   {\boldsymbol {i}} از ۱ تا n تکرار کن:
     \theta =\theta -\alpha \nabla _{\theta }{\mathcal {J}}_{\boldsymbol {i}}(\theta ;x^{(i)},y^{(i)})
همان‌طور که پیشتر اشاره شد معمولاً عملیات به‌روز رسانی برای  {\mathcal {J}} حاصل از یک تک عضو مجموعهٔ داده‌های آموزشی انجام نمی‌شود و برای زیرمجموعه‌ای از این داده‌ها انجام می‌شود که به آن دستهٔ کوچک می‌گویند.
نحوهٔ عملکرد گرادیان کاهشی برای تابع یک ورودی
نحوهٔ عملکرد گرادیان کاهشی برای تابع دو ورودی
مثال

فرض کنید در یک مسئلهٔ یادگیری ماشین می‌خواهیم از روش کمترین مربعات استفاده کنیم به طوری که مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی به شکل  (x^{(i)},y^{(i)}) داریم که در هر دوتایی،  x^{(i)} نشان‌دهندهٔ مساحت یک خانه و  y^{(i)} نشان‌دهندهٔ قیمت خانه به آن مساحت باشد حال اگر بخواهیم نمودار  y را بر حسب  x با یک نمدار خطی تقریب بزنیم نیاز به روش کمترین مربعات داریم. طبق این روش بهترین تقریب این نمودار با خط  ax+b زمانی اتفاق می‌افتد که تابع  {\mathcal {J}}(a,b)=\left({\frac {1}{2n}}\right)\textstyle \sum _{i=1}^{n}\displaystyle ((ax^{i}+b)-y^{i}) کمینه مقدار خود را داشته باشد. حال در این مثال  {\mathcal {J}}(a,b) تابع هزینه است و به روش گرادیان کاهشی تصادفی می‌شود مقدار  a,b را بدست آورد که با ازای آن‌ها تابع هزینه کمینه شود و بهترین تقریب خطی یرای نمودار بدست بیاید.
بسط

تا به حال چندین روش نوین برای کاهش سریع‌تر گرادیان کاهشی ابداع شده که ذیلاً بعضی مورد بررسی قرار گرفته‌اند.