stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
آنتروپی اطلاعات

| 0 | 1 |
| --- | --- |
 نظریه اطلاعات :  نظریه اطلاعات 
مفاهیم: مفاهیم
 آنتروپی اطلاعات   اطلاعات مشترک  نرخ مخابره   ظرفیت کانال  : 
چهره‌های  مهم: چهره‌های  مهم
 کلود شانون  هری نایکویست  رالف هارتلی  توماس کاور  رابرت فانو  ریچارد همینگ  رابرت گالاگر  رادلف السوده  آرون واینر :  کلود شانون  هری نایکویست  رالف هارتلی  توماس کاور  رابرت فانو  ریچارد همینگ  رابرت گالاگر  رادلف السوده  آرون واینر 
جوایز مهم: جوایز مهم
 جایزه کلود شانون :  جایزه کلود شانون 
در نظریه اطلاعات، آنتروپی (به انگلیسی: Entropy) یا اِنتروپی، معیاری عددی برای اندازه‌ گرفتن اطلاعات، یا تصادفی‌ بودن یک متغیر تصادفی است. به بیان دقیق‌تر، آنتروپی یک متغیر تصادفی، متوسط اطلاعات آن است. با داشتن یک متغیر تصادفی گسسته  X، که مقادیری از الفبای  {\mathcal {X}} می‌گیرد و از توزیع  p:{\mathcal {X}}\rightarrow [0,1] پیروی می‌کند، آنتروپی برای آن به صورت زیر تعریف می‌شود:
H(X):=-\sum _{x\in {\mathcal {X}}}p(x)\log p(x)=\mathbb {E} [-\log p(x)]
هرچه آنتروپی یک متغیر تصادفی بیشتر باشد، ابهام ما درباره آن بیشتر است؛ به این معنی که پس از مشاهده‌ی آن، اطلاعات به‌دست‌آمده از آن بیشتر خواهد بود.
آنتروپی یک منبع اطلاعات، حد پایین نرخ بهترین فشرده‌سازی بی‌اتلاف داده‌های آن منبع است.
اطلاعات حاصل از مشاهده یک رویداد تصادفی، برابر با منفی لگاریتم احتمال رخ دادن آن تعریف می‌شود. یک تابع برای اندازه‌ گرفتن اطلاعات یک روی‌داد تصادفی، ویژگی‌هایی دارد:
این‌که اندازه‌ی اطلاعات، نامنفی باشد.
اطلاعات حاصل از مشاهدهٔ یک رویداد قطعی (یعنی با احتمال برابر با یک) صفر باشد.
مهم‌تر از همه این‌که، اطلاعات حاصل از دو مشاهدهٔ مستقل، برابر با جمع اطلاعات حاصل از مشاهدهٔ تک‌تک آن‌ها باشد.
می‌توان نشان داد تنها تابعی که این سه ویژگی را برمی‌آورد، منفی لگاریتم احتمال است. اندازۀ اطلاعات با تابع لگاریتم در پایه‌های مختلف، با هم تنها در یک ضریب ثابت اختلاف دارد. متداول‌ترین پایهٔ لگاریتم در محاسبهٔ اطلاعات ۲ است که اطلاعات را در واحد بیت محاسبه می‌کند.
به‌طور کلی در علوم و مهندسی، آنتروپی معیاری برای ابهام یا بی‌نظمی است. کلود شانون در مقالهٔ انقلابی خود با نام «A Mathematical Theory of Communication» در ۱۹۴۸، آنتروپی شانون را معرفی کرد و پایه‌گذار نظریهٔ اطلاعات شد.
آنتروپی در نظریهٔ اطلاعات رابطهٔ تنگاتنگی با مفهوم آنتروپی در ترمودینامیک آماری دارد. این قیاس برخاسته از این است که مقادیر متغیر‌های تصادفی، انرژی ریزحالت‌ها را تعیین می‌کنند و برای همین فرمول گیبز برای آنتروپی به صورت صوری دقیقاً مانند فرمول شانون است. آنتروپی در سایر بخش‌های ریاضی همچون ترکیبیات و یادگیری ماشین نیز دارای اهمیت است.
آنتروپی نتیجهٔ انداختن دو سکهٔ سالم برابر با ۲ بیت است. هر کدام از چهار حالت ممکن ۰٫۲۵ احتمال دارد. اطلاعات حاصل از هر مشاهده برابر با  -log_{2}({0.25})=2 و میانگین اطلاعات حالت‌های ممکن برابر با ۲ بیت است.
مقدمه

ایدهٔ‌ اصلی نظریه اطلاعات این است که «ارزش اطلاعاتی» منتقل شده از طریق یک پیام به میزان غافلگیر کننده بودن این پیام بستگی دارد. اگر یک رویداد بسیار محتمل رخ بدهد، پیام، اطلاعات بسیار کمی را منتقل می‌کند. در عین حال اگر یک رویداد بسیار غیر محتمل رخ دهد، پیام،‌ اطلاعات آگاه‌کننده‌تری را منتقل می‌کند. برای نمونه، دانش اینکه عددی خاص، عدد برندهٔ یک بخت‌آزمایی نیست، اطلاع بسیار کمی در اختیار ما قرار می‌دهد چرا که هر عدد خاص انتخابی به احتمال زیاد برنده نخواهد شد. ولی دانش اینکه عددی خاص برندهٔ بخت‌آزمایی خواهد بود، ارزش اطلاعاتی زیادی دارد چراکه پیام آن رخداد یک پیامد بسیاد نامحتمل است.
محتوای اطلاعاتی یک رویداد  E، تابعی است که با کاهش احتمال آن رویداد  p(E)  افزایش می‌یابد. هنگامی که  p(E)  به یک نزدیک می‌شود، شگفتی رویداد کم است چرا که انتظار رخداد آن را داریم و هنگامی که  p(E)  به صفر نزدیک می‌شود، شگفتی رویداد زیاد است چرا که انتظار رخداد آن رویداد را نداریم. این رابطه توسط رابطهٔ زیر مشروح است:
\log {\Big (}{\frac {1}{p(E)}}{\Big )}
که در این رابطه‌  \log  یا همان لگاریتم هنگامی که احتمال رویداد برابر با یک است، میزان شگفتی را صفر می‌کند. در اصل،  \log  تنها تابعی است که این مجموعه از توصیف‌ها را ارضا می‌کند. بنابراین می‌توان میزان اطلاع یا شگفتی رویداد  E برابر است با:
I(E)=-\log _{2}(p(E))
که برابر با عبارت زیر است:
I(E)=\log _{2}{\Big (}{\frac {1}{p(E)}}{\Big )}
آنتروپی، مقدار مورد انتظار (میانگین) اطلاعات منتقل شده با تشخیص خروجی یک آزمایش تصادفی را به ما می‌دهد.
تعریف

آنتروپی متغیر تصادفی گسستهٔ  X با تابع چگالی احتمال  P(X) را با  \mathrm {H} (X) نمایش می‌دهند که این‌گونه تعریف می‌شود:
\mathrm {H} (X)=\mathbb {E} [\mathrm {I} (X)]=\mathbb {E} [-\log _{b}(\mathrm {P} (X))].
در رابطهٔ بالا
\mathrm {E} [\cdot ] تابع امید ریاضی و  \mathrm {I} (\cdot ) تابع میزان اطلاعات رویداد است.  \mathrm {I} (X) تابعی از یک متغیر تصادفی، و در نتیجه یک متغیر تصادفی است.  b پایهٔ لگاریتم است و آنتروپی را با واحدهای متفاوت به دست می‌دهد. متداول‌ترین  b ،۲، e، و ۱۰ هستند که به ترتیب آنتروپی را در واحدهای بیت و nat و hartley به دست می‌دهد.
می‌توان آنتروپی  X را به صورت باز هم نوشت:
\mathrm {H} (X)=\sum _{i=1}^{n}{\mathrm {P} (x_{i})\,\mathrm {I} (x_{i})}=-\sum _{i=1}^{n}{\mathrm {P} (x_{i})\log _{b}\mathrm {P} (x_{i})}.
همچنین،  \mathrm {I} (0)=0\times log(0) را صفر تعریف می‌کنیم که با مشاهدهٔ  \lim _{p\to 0+}p\log(p)=0 نیز سازگار است.
آنتروپی متغیر تصادفی  X به شرط  Y با توزیع احتمال مشترک  P(X,Y) نیز به صورت زیر تعریف می‌شود:
\mathrm {H} (X|Y) میانگین اطلاعات حاصل از مشاهدهٔ  X به شرط اطلاع از  Y را نشان می‌دهد.
تعریف > نظریه اندازه

آنتروپی را می‌توان به صورت صوری در زبان نظریهٔ اندازه به صورت روبه‌رو تعریف کرد: اگر  (X,\Sigma ,\mu ) یک فضای احتمالاتی باشد و پیشامد  A\in \Sigma  را داشته باشیم، مقدار شگفتی  A برابر است با:
\sigma _{\mu }(A)=-\ln \mu (A)
مقدار امید شگفتی  A برابر است با:
h_{\mu }(A)=\mu (A)\sigma _{\mu }(A)
یک افراز almost- \mu  خانواده‌ای از مجموعه‌ها  P\subseteq {\mathcal {P}}(X) است به گونه‌ای که  \mu (\cup P)=1 و  \mu (A\cap B)=0 برای هر  A,B\in Pمتمایز. (این یک سست‌سازی از شروط همیشگی برای افراز است.) آنتروپی  P برابر است با:
H_{\mu }(P)=\sum _{A\in P}h_{\mu }(A)
اگر  M یک جبر سیگما بر روی  X باشد، آنتروپی  M برابر است با:
H_{\mu }(M)=\sup _{P\subseteq M}H_{\mu }(P)
در نهایت، آنتروپی فضای احتمالاتی برابر است با  H_{\mu }(\Sigma )، یعنی آنتروپی نسبت به  \mu  همهٔ جبر سیگمای همهٔ زیرمجموعه‌های قابل اندازه‌گیری  X.
مثال

مقالهٔ اصلی: فرآیند برنولی
متغیر تصادفی  X، نتیجهٔ پرتاب یک سکه با احتمال شیر  p  و خط  1-p است. هرچقدر  p به  1 \over 2 نزدیکتر باشد، ابهام در مورد نتیجهٔ پرتاب بیشتر است و به همین ترتیب اطلاع از نتیجهٔ پرتاب به‌طور میانگین، اطلاعات بیشتری دربردارد. در واقع بیش‌ترین آنتروپی برای  p={1 \over 2} و برابر با ۱ بیت است.
\mathrm {H} (X)=-\sum _{i=1}^{n}{\mathrm {P} (x_{i})\log _{2}\mathrm {P} (x_{i})}=-\sum _{i=1}^{2}{{1 \over 2}\log _{2}({1 \over 2})}=1,
وقتی  p صفر یا یک باشد، هیچ ابهامی درباره نتیجهٔ پرتاب نیست و به همین ترتیب اطلاع از نتیجهٔ پرتاب هیچ اطلاعاتی در برندارد.
\mathrm {H} (X)=-\left({{0}\log _{2}({0})}+{{1}\log _{2}({1})}\right)=0.
برای  p={1 \over 4} انتظار داریم آنتروپی کمتر از مورد یکنواخت و بیشتر از مورد بی‌ابهام باشد.
\mathrm {H} (X)=-\left({{1 \over 4}\log _{2}({1 \over 4})}+{{3 \over 4}\log _{2}({3 \over 4})}\right)\approx 0.81
به‌طور کلی، توزیع یکنواخت، بیشترین آنتروپی، و یک رویداد قطعی، کمترین آنتروپی را دارا هستند.
توصیف صفات

برای درک مفهوم  -\sum p_{i}\log(p_{i})، ابتدا یک تابع اطلاعات  I برای رویداد  iام با احتمال  p_{i} تعریف می‌کنیم. مقدار اطلاعات بدست آمده از مشاهده پدیدهٔ  i از ویژگی‌های بنیادین اطلاعات شانون پیروی می‌کند:
I(p) به صورت یکنوا در  p کاهش می‌یابد: افزایش در احتمال یک رویداد، اطلاعات حاصل از مشاهدهٔ آن را کاهش می‌دهد و بلعکس.
I(1)=0: رویدادهایی که همیشه رخ می‌دهند، هیچ اطلاعاتی را منتقل نمی‌کنند.
I(p_{1}\cdot p_{2})=I(p_{1})+I(p_{2}): اطلاعات آموخته شده از رویداد‌های مستقل برابر است با جمع اطلاعات بدست آمده از هر رویداد.
با فرض داشتن دو رویداد مستقل، اگر رویداد اول  n پیامد هم‌شانس و دیگری  m پیامد هم‌شانس داشته باشد، در این صورت  nm پیامد هم‌شانس برای رویداد توأم آن‌ها وجود دارد. این بدان معناست که اگر برای رمزگذاری مقدار اول  \log _{2}(n) بیت و برای رمزگذاری مقدار دوم به  \log _{2}(m) بیت نیاز داشته باشیم، برای رمزگذاری هر دوی آن‌ها به  \log _{2}(nm)=\log _{2}(n)+\log _{2}(m) بیت نیاز داریم.
شانون کشف کرد که یک انتخاب مناسب برای  I به صورت زیر است:
I(p)=\log({\frac {1}{p}})=-\log(p)
در واقع تنها مقادیر ممکن برای  I به فرم  I(u)=k\log(u) به ازای مقادیر منفی برای  k می‌باشند. همچنین گزینش یک مقدار برای  k، هم‌ارز با گزینش مقدار  x>1 برای  k={\frac {-1}{\log(x)}} است که در این صورت می‌توان مقدار پایهٔ لگاریتم را به کمک  x تغییر داد. بنابرین آنتروپی با ویژگی‌های فوق توصیف می‌شود.
فشرده‌سازی داده‌ها

مقاله‌های اصلی: قضیه کدگذاری منبع شانون و فشرده‌سازی داده‌ها
آنتروپی یک منبع اطلاعات، حد پایین متوسط بهترین نرخ فشرده‌سازی بدون اتلاف داده‌های آن منبع است. به بیان دقیق‌تر هیچ روش فشرده‌سازی ای وجود ندارد که به‌طور میانگین مقدار متغیر تصادفی  X را با کمتر از  \mathrm {H} (X) بیت فشرده کند. این حد پایین بسیار قوی است، به‌طوری که برای دنباله‌های به طول  n از داده‌های هر منبع تصادفی  X، یک روش فشرده‌سازی وجود دارد که به‌طور میانگین، نتیجه هر مشاهده را حداکثر با  \mathrm {H} (X)+{1 \over n} بیت فشرده می‌کند.
آنتروپی به عنوان معیاری از تنوع

مقالهٔ اصلی: تنوع زیستی
آنتروپی یکی از راه‌های متعدد سنجش تنوع زیستی است و از آن به صورت شاخص شانون استفاده می‌شود. شاخص تنوع یک معیار کمی آماری برای بررسی انواع گوناگون موجود در یک مجموعهٔ داده است.
کاربرد در یادگیری ماشین

روش‌های یادگیری ماشین به طور عمده مبتنی بر آمار و همچنین نظریه‌ٔ اطلاعات است. به طور کلی، آنتروپی یک معیار برای عدم قطعیت است و هدف یادگیری ماشین کاهش عدم قطعیت است.
الگوریتم‌های یادگیری درخت تصمیم از آنتروپی نسبی استفاده می‌کنند تا قوانین تصمیم‌گیری حاکم بر داده‌ها در هر گره را پیدا کند. کسب اطلاعات در درخت‌های تصمیم  IG(Y,X)، که برابر است با تفاوت آنتروپی  Y و آنتروپی شرطی  Y به شرط  X، اطلاع مورد انتظار را کمیت دهی می‌کند.
مدل‌های استنباط بیزی اغلب با استفاده از اصل حداکثر آنتروپی، توزیع احتمال پیشین را بدست می‌آورند. منطق این روش این است که توزیعی که بهترین بیان از دانش ما از حالت کنونی یک سامانه را دارد، همانی است که بیشترین آنتروپی را دارد بنابراین برای توزیع پیشین بودن مناسب است.
طبقه‌بندی در یادگیری ماشین که توسط رگرسیون لجستیک یا شبکه‌های عصبی مصنوعی پیاده‌سازی می‌شود، اغلب از از یک تابع زیان استاندارد، به نام زیان آنتروپی متقاطع، استفاده می‌کند که میانگین آنتروپی متقاطع بین واقعیت و توزیع‌های پیش‌بینی شده را کمینه می‌کند.  به طور کلی، آنتروپی متقاطع یک معیار برای محاسبهٔ تفاوت میان ۲ مجموعهٔ داده‌ها است، مانند واگرایی کولبک-لیبلر یا همان آنتروپی نسبی.
نمودار آنتروپی نتیجهٔ پرتاب یک سکه در واحد بیت بر حسب احتمال شیر آمدن آن. هر چقدر احتمال شیر آمدن سکه به ۰٫۵ نزدیکتر باشد ابهام در مورد نتیجهٔ آن بیشتر است و اطلاع از نتیجه، به‌طور میانگین اطلاعات بیشتری دربردارد.
اراوند یواس

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع: خصوصی
صنعت: سرگرمی
گونه: کی-پاپ دنس آراندبی
بنا نهاده: ۹ دسامبر ۲۰۱۶ (۲۰۱۶-12-۰۹)
بنیانگذاران:  یون دو جون  یانگ یو سوب  یونگ جون هیونگ  لی گی کوانگ  سون دونگ وون 
دفتر مرکزی: سئول، کره جنوبی
وبگاه: http://www.aroundusent.com/
اِراوند آس (کره‌ای: Around Us) شرکت مستقل سرگرمی کره جنوبی است که توسط اعضای گروه پسرانهٔ هایلایت، یون دو جون، یانگ یو سوب، یونگ جون هیونگ، لی گی کوانگ و سون دونگ وون، پس از ترک کمپانی کیوب انترتینمنت بنیان‌گذاری شد.
ادواردو دوس سانتوس (بازیکن فوتبال، زاده ۱۹۸۰)

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Eduardo Ribeiro dos Santos
زادروز:  ۵ اوت ۱۹۸۰ ‏(۴۴ سال)
قد:  1.78 m
پست:  مهاجم
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  Ríver
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۹۷–۲۰۰۰ |  Flamengo do Piauí |  ۱۱۴ |  (۷۳) |
| ۲۰۰۰–۲۰۰۱ |  Joinville |  ۲۹ |  (۱۷) |
| ۲۰۰۱–۲۰۰۶ |  باشگاه فوتبال گراس‌هاپر زوریخ |  ۱۱۱ |  (۳۶) |
| ۲۰۰۷–۲۰۰۹ |  باشگاه فوتبال گنگام |  ۶۴ |  (۲۲) |
| ۲۰۰۹–۲۰۱۲ |  باشگاه فوتبال لانس |  ۷۷ |  (۱۰) |
| ۲۰۱۲–۲۰۱۴ |  باشگاه فوتبال آژاکسیو |  ۴۳ |  (۱۱) |
| ۲۰۱۴ |  باشگاه فوتبال متس |  ۱۱ |  (۲) |
| ۲۰۱۴–۲۰۱۵ |  Ríver |  ۱۹ |  (۹) |
| ۲۰۱۵–۲۰۱۶ |  باشگاه ورزشی فورتالزا |  ۰ |  (۰) |
| ۲۰۱۶ |  Ríver |  ۱۱ |  (۳) |
| ۲۰۱۷ |  Flamengo do Piauí |  ۰ |  (۰) |
| ۲۰۱۷ |  Altos |  ۷ |  (۳) |
| ۲۰۱۸–۱۹ |  Ríver |  ۰ |  (۰) |
| ۲۰۱۸ |  ← Campinense |  ۶ |  (۱) |
| ۲۰۱۹ |  Treze |  ۱۷ |  (۸) |
| ۲۰۱۹ |  Timon |  ۰ |  (۰) |
| ۲۰۲۰– |  Ríver |  ۰ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۴:۴۸, ۲۰ ژانویه ۲۰۲۰ (UTC). :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۴:۴۸, ۲۰ ژانویه ۲۰۲۰ (UTC). 
ادواردو دوس سانتوس (انگلیسی: Eduardo dos Santos؛ زادهٔ ۵ اوت ۱۹۸۰) بازیکن فوتبال اهل برزیل است که در پست مهاجم برای تیم Ríver بازی می‌کند.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال گنگام، باشگاه فوتبال گراس‌هاپر زوریخ، باشگاه فوتبال متس، باشگاه ورزشی فورتالزا، باشگاه فوتبال آژاکسیو، باشگاه فوتبال لانس، و باشگاه فوتبال فلامینگو اشاره کرد.
اس‌اس رابرت ام.تی. هانتر

| پیشینه> مالک | پیشینه>  |
| --- | --- |
آب‌اندازی::  ۱۱ دسامبر ۱۹۴۳
آغاز کار::  ۲۸ مارس ۱۹۴۳
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
گنجایش::  7,000 DWT
درازا::  ۴۴۱ فوت ۶ اینچ (۱۳۴٫۵۷ متر)
پهنا::  ۵۶ فوت ۱۱ اینچ (۱۷٫۳۵ متر)
آبخور::  ۲۷ فوت ۹ اینچ (۸٫۴۶ متر)
سرعت::  ۱۱ گره (۲۰ کیلومتر بر ساعت؛ ۱۳ مایل بر ساعت)
اس‌اس رابرت ام. تی. هانتر (به انگلیسی: SS Robert M. T. Hunter) یک کشتی بود که طول آن ۴۴۱ فوت ۶ اینچ (۱۳۴٫۵۷ متر) بود. این کشتی در سال ۱۹۴۳ ساخته شد.
هری ویلیامز (بازیکن فوتبال، زاده ۱۸۸۳)

| هری ویلیامز | هری ویلیامز |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱ ژانویهٔ ۱۸۸۳ بولتون
ملیت: بریتانیا
هری ویلیامز (انگلیسی: Harry Williams؛ زادهٔ ۱ ژانویهٔ ۱۸۸۳) بازیکن فوتبال اهل بریتانیا است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال برنلی، باشگاه فوتبال بولتون واندررز و باشگاه فوتبال منچستر یونایتد اشاره کرد.
.tk

| 0 | 1 |
| --- | --- |
سال فعال شدن: ۱۹۹۷
نوع دامنه سطح‌بالا: دامنه سطح‌بالای کد کشوری
وضعیت: فعال
ثبت: Dot TK (run by BV Dot TK)
حمایت کننده: Government of توکلائو and Teletok
نیت استفاده: برای ارتباط با  توکلائو
استفاده حقیقی: A narrow variety of uses, generally not related to توکلائو; DNS hosted by registry or elsewhere. Free domains available or paid registrations for legal ownership with no activity requirement
محدودیت ثبت نام: Cannot be registered as «Google! Apps» since 2010, March (Tested by all free domains only, including but not limited to «google.tk»)
ساختار: ثبت‌نام مستقیماً در سطح دوم انجام می‌پذیرد; domains are redirected to actual website addresses within a frame, or point directly to a webserver or nameserver
اسناد: Policies
سیاست نزاع: Dispute Resolution Policy
وب‌سایت: Dot.TK
‎.tk‏ دامنه اینترنتی کشور توکلائو (به انگلیسی: Tokelau) است.
ویژگی‌ها

اکثر وب‌سایت‌های دارای این پسوند هیچ گونه ارتباطی با این کشور ۱۵۰۰ نفری در اقیانوس آرام ندارند. این دامنه اینترنتی به صورت کاملاً رایگان به هر کس که تمایل داشته باشد، داده خواهد شد. 
ثبت دامنه با پسوند .tk در www.dot.tk صورت می‌گیرد.
الدریج ریکاسنر

الدریج ریکاسنر (انگلیسی: Eldridge Recasner؛ زادهٔ ۱۴ دسامبر ۱۹۶۷) بازیکن بسکتبال اهل ایالات متحده آمریکا است.
حرفه

از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به آتلانتا هاوکس، لس آنجلس کلیپرز، هیوستون راکتس، شارلوت هورنتس، و دنور ناگتس اشاره کرد.
دستاورد

وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده‌است.
ترنس دادلی

| ترنس دادلی | ترنس دادلی |
| --- | --- |
نام هنگام تولد: ترنس هنری دادلی
زادهٔ: ۲۸ سپتامبر ۱۹۱۹
درگذشت: ۲۵ دسامبر ۱۹۸۸ (۶۹ سال) تاونتون دین، شهرستان سامرست، بریتانیا
ملیت:  بریتانیایی
پیشه(ها): نویسنده کارگردان فیلم‌نامه‌نویس
ترنس دادلی (انگلیسی: Terence Dudley؛ ۲۸ سپتامبر ۱۹۱۹ – ۲۵ دسامبر ۱۹۸۸) یک نویسنده، کارگردان و فیلم‌نامه‌نویس اهل بریتانیا بود.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته است می‌توان به ارتش سری اشاره نمود.
آرامگاه سلطان سلیمان

| آرامگاه سلطان سلیمان | آرامگاه سلطان سلیمان |
| --- | --- |
نام: آرامگاه سلطان سلیمان
کشور: ایران
استان: استان خراسان رضوی
شهرستان: شهرستان زاوه
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: آرامگاه
دیرینگی: دوره صفوی
دورهٔ ساخت اثر: دوره صفوی
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۱۸۱۳
تاریخ ثبت ملی: ۲۵ آذر ۱۳۷۵
بقعه سلطان سلیمان مربوط به دوره صفوی است و در شهرستان زاوه، بخش جلگه زاوه، روستای سلطان واقع شده و این اثر در تاریخ ۲۵ آذر ۱۳۷۵ با شمارهٔ ثبت ۱۸۱۳ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
تردید (فیلم ۲۰۰۸)

| تردید | تردید |
| --- | --- |
پوستر فیلم: پوستر فیلم
کارگردان: جان پاتریک شنلی
تهیه‌کننده: اسکات رودین
نویسنده: جان پاتریک شنلیبر پایهٔ نمایش‌نامهٔتردید: یک حکایت تمثیلیاز همین نویسنده
بازیگران: مریل استریپفیلیپ سیمور هافمنامی آدامزویولا دیویس
موسیقی: هاوارد شور
فیلم‌بردار: راجر دیکینس
تدوین‌گر: دیلن تیکنر
توزیع‌کننده: میراماکس فیلمز
تاریخ‌های انتشار:  ۳۰ اکتبر ۲۰۰۸ (۲۰۰۸-۱۰-۳۰)  
مدت زمان: ۱۰۴ دقیقه
کشور: ایالات متحده
زبان: انگلیسی 
هزینهٔ فیلم: ۲۰ میلیون دلار
فروش گیشه: ۵۰٬۹۰۷٬۲۳۴ دلار
تردید (به انگلیسی: Doubt) نام فیلم درامی است که در سال ۲۰۰۸ به کارگردانی جان پاتریک شنلی ساخته شد. این فیلم موفق شد در ۴ رشتهٔ بهترین فیلم‌نامه اقتباسی، بهترین بازیگر نقش اول زن برای بازیِ مریل استریپ، بهترین بازیگر نقش مکمل مرد برای بازیِ فیلیپ سیمور هافمن و بهترین بازیگر نقش مکمل زن برای نقش‌آفرینی‌های امی آدامز و ویولا دیویس نامزد جایزه اسکار شود. داستان، نمایش شک و بیان آن است.
داستان

در سال ۱۹۶۴ پدر فلین(هافمن) موعظه‌ایی در مورد شک بیان می‌دارد که خواهر بوویر(استریپ) در مورد برداشت از آن نظر دیگر راهبه‌ها را جویا می‌شود. خواهر جیمز(آدامز) رابطه نزدیک پدر را با تنها دانش‌آموزان سیاه‌پوست می‌بیند به شک می‌افتد و این رابطه را به خواهر بوویر گزارش می‌دهد. پس از پیگیری خواهر بوویر، پدر فلین از او میخواهد که کاری به این مسئله نداشته باشد ولی او دست بردار نیست... . این شک و تردید نهایتأ به رفتن پدر از کلیسا تبدیل می‌شود. در آخر فیلم ایمان خواهر بوویر شک درونی او را هویدا می‌کند و با اشک می‌گوید: مشکوکم، به کاری که کردم بسار شک دارم.
اسپخا د سان مارسلینو

| اسپخا د سان مارسلینو، اسپانیا | اسپخا د سان مارسلینو، اسپانیا |
| --- | --- |
کشور: اسپانیا
بخش خودمختار: کاستیا و لئون
استان: سریا (استان)
فهرست دهستان‌های سریا: اسپخا د سان مارسلینو
مساحت: مساحت
 • کل: ۷۱ کیلومتر مربع (۲۷ مایل مربع)
جمعیت (2004): جمعیت (2004)
 • کل: ۲۳۸
 • تراکم: ۳٫۴/کیلومتر مربع (۹/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
اسپخا د سان مارسلینو (به اسپانیایی: Espeja de San Marcelino) یک دهستان در اسپانیا است که در سریا واقع شده‌است.
خصوصیات

اسپخا د سان مارسلینو ۷۱ کیلومترمربع مساحت و ۲۳۸ نفر جمعیت دارد.
ایتوشیما، فوکوئوکا

| ایتوشیما 糸島 | ایتوشیما 糸島 |
| --- | --- |
شهر: شهر
موقعیت ایتوشیما در استان فوکوئوکا: موقعیت ایتوشیما در استان فوکوئوکا
کشور: ژاپن
منطقه: کیوشو
استان: استان فوکوئوکا
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۱۶٫۱۲ کیلومتر مربع (۸۳٫۴۴ مایل مربع)
جمعیت (June 30, 2011): جمعیت (June 30, 2011)
 • کل: ۱۰۰٬۳۰۴
 • تراکم: ۴۶۴٫۱۱/کیلومتر مربع (۱۲۰۲٫۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۹ (زمان)
نشانی تالار شهر: 1-1-1 Maebaru-nishi, Itoshima-shi, Fukuoka-ken 819-1192
ایتوشیما (به ژاپنی: 糸島) یکی از شهرهای استان فوکوئوکا است.
هدر اورایلی

هدر آن اورایلی (به انگلیسی: Heather Ann O'Reilly) زاده ۱۹۸۵ میلادی در نیوجرسی بازیکن تیم ملی فوتبال زنان ایالات متحده آمریکا است.
او در پست هافبک برای تیم اسکای بلو اف سی بازی می‌کند.
تایربک ژوماشبک اولو

تایربک ژوماشبک اولو (به قرقیزی: Тайырбек Жумашбек) یک کشتی‌گیر آزادکار اهل کشور قرقیزستان است.
از افتخارات وی می‌توان به کسب مدال برنز مسابقات قهرمانی کشتی جهان ۲۰۲۳ اشاره کرد.
فعالیت حرفه‌ای > قهرمانی کشتی جهان ۲۰۲۳

ژوماشبک در وزن ۶۱ کیلوگرم کشتی آزاد قهرمانی کشتی جهان ۲۰۲۲ بلگراد شرکت کرد، او در مسابقه های اول و دوم اینتیگام ولیزاده از آذربایجان و امراه اورمانوغلو از ترکیه را شکست داد اما در نیمه نهایی به ویتو آراجائو از آمریکا باخت و به دیدار رده‌بندی رفت. وی در دیدار رده‌بندی کودای اوگاوا از ژاپن را شکست داد و مدال برنز را بدست آورد.
اسپنسر فاکس

| اسپنسر فاکس | اسپنسر فاکس |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۰ مهٔ ۱۹۹۳ ‏(۳۱ سال)
ملیت: ایالات متحده آمریکا
سال‌های فعالیت: ۲۰۰۴-Present
اسپنسر فاکس (انگلیسی: Spencer Fox؛ زادهٔ ۱۰ مهٔ ۱۹۹۳) هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا است. از فیلم‌هایی که وی در آن نقش داشته است، می‌توان به شگفت‌انگیزان اشاره کرد.
همانطور که هستی

آلبوم استودیویی
| بررسی انتقادی> منبع | بررسی انتقادی> رتبه‌بندی |
| --- | --- |
آل‌میوزیک:  
همان‌طور که هستی(As Is) سومین آلبوم استودیویی مانفرد مان است که در ۲۱ اکتبر ۱۹۶۶ منتشر شد.
ترامپ علیه نیویورک

| ترامپ علیه نیویورک | ترامپ علیه نیویورک |
| --- | --- |
دیوان عالی ایالات متحده آمریکا: دیوان عالی ایالات متحده آمریکا
نام کامل پرونده: دونالد ترامپ رئیس‌جمهور علیه ایالت نیویورک
Docket nos.: ۲۰–۳۶۶
Court membership: Court membership
ترامپ علیه نیویورک یک پرونده در دیوان عالی ایالات متحده در مورد رسیدگی به سرشماری سال ۲۰۲۰ ایالات متحده است. پرونده حول یک تفاهم نامه اجرایی است که توسط رئیس‌جمهور دونالد ترامپ در ژوئیه سال ۲۰۲۰ به وزارت بازرگانی نوشته شده که عملیات سرشماری را انجام می‌دهد و گزارش می‌دهد. در این یادداشت به وزارت دستور داده شد تا نتایج سرشماری را بی احتساب تعداد تخمینی مهاجران فاقد اسناد شهروندی گزارش کند. ائتلاف ایالت‌های ایالات متحده به رهبری ایالت نیویورک همراه با چندین شهر و سازمان‌های دیگر شکایت کردند که از انجام اقدام براساس این یادداشت جلوگیری شود. دادگاه منطقه‌ای ایالات متحده برای ناحیه جنوبی نیویورک برای ایالت‌ها جلوی اجرای تفاهم نامه را گرفت، و ترامپ را وادار به درخواست انجام اقدام اضطراری از سوی دیوان عالی برای تصمیم‌گیری در مورد این موضوع قبل از اعلام نتایج سرشماری تا ۳۱ دسامبر، ۲۰۲۰ کرد.
زمینه

مقالهٔ اصلی: سرشماری ۲۰۲۰ ایالات متحده آمریکا
به نظر برخی سرشماری سال ۲۰۲۰ در زمان رئیس‌جمهور ترامپ به یک واقعه خیلی سیاسی تبدیل شده‌است. ترامپ برای کاهش تعداد مهاجران، از جمله مهاجران فاقد اسناد تابعیتی، در ایالات متحده کارزاری راه اندازی کرده بود. با نزدیک شدن به مقدمات سرشماری، وزارت بازرگانی، که اداره دفتر سرشماری ایالات متحده را بر عهده دارد، اعلام کرد که قصد دارد سؤالی را در سرشماری مجدداً جای دهد، که در مورد وضعیت مهاجرت فرد در «فرم کوتاه» سرشماری که برای همه خانوارها ارسال می‌شود وجود دارد. اهداف اداره سرشماری از این سؤال مشخص نبود و بسیاری از ایالت‌ها، شهرها و گروه‌های مدافع ازبرخی از مهاجران، از جمله افرادی که دارای وضعیت قانونی در این کشور هستند، را به شرکت در سرشماری وادارد، درنتیجه عدد سرشماری کمتر باشد و بر نمایندگی در دولت و بودجه فدرال مؤثر باشد. سپس این ایالت‌ها و گروه‌های دیگر شکایت کردند و در پرونده دیوان عالی وزارت بازرگانی علیه. نیویورک، دادگاه در ژوئن ۲۰۱۹ حکم داد که منطق ارائه شده توسط وزارت بازرگانی خودسرانه و دمدمی مزاجی است و وزارت را از درج سؤال منع کرد مگر اینکه بتوانند توضیح بهتری ارائه دهند. وزارت بازرگانی ترجیح داد این سؤال را در فرمهای نهایی که ارائه شده‌است درج نکند.
به دنبال تصمیم دیوان عالی، ترامپ گفت که وی همچنان قصد دارد از روشهای دیگری برای تخمین تعداد مهاجران غیرقانونی به عنوان بخشی از گزارش سرشماری استفاده کند. وی در تاریخ ۲۱ ژوئیه سال ۲۰۲۰، یادداشتی را برای وزارت بازرگانی امضا کرد، "تفاهم نامه حذف بیگانگان غیرقانونی از پایگاه تخصیص پس از سرشماری سال ۲۰۲۰". این دستور به دپارتمان سرشماری دستور می‌دهد که گزارش مستند نتایج سرشماری تا ۳۱ دسامبر سال ۲۰۲۰، تعداد تخمینی مهاجران غیرقانونی (افرادی که تحت قانون مهاجرتی و تابعیت سال ۱۹۶۵ نیستند) در مجموع سرشماری در نظر گرفته نشود. دولت استدلال کرد که بند انتصاب ماده یک قانون اساسی مشخص نمی‌کند که تعریف "شخص" به عنوان بخشی از شمارش سرشماری چیست. از آنجا که سرشماری معمولاً مهاجرانی که فقط به‌طور موقت در کشور بوده‌اند مانند دیپلمات‌ها مستثنی کرده‌است، دولت ادعا کرد که این امر به ترامپ این آزادی را داده‌است که این مهاجران فاقد سند را حذف کند.
سه چالش قانونی جداگانه علیه این یادداشت در هفته امضای یادداشت تشکیل شد. یک پرونده توسط دادگاه مشترک در دادگاه منطقه ای ایالات متحده برای منطقه کلمبیا تشکیل شد. دو شکایت دیگر در دادگاه منطقه ای ایالات متحده برای منطقه جنوبی نیویورک شد. یکی توسط ائتلافی متشکل از ۲۲ ایالت، ناحیه کلمبیا، ۱۵ شهر و کنفرانس شهرداران ایالات متحده، و دیگری اتحادیه آزادی‌های مدنی آمریکا و اتحادیه آزادی‌های مدنی نیویورک. هر سه دادخواست به‌طور کلی استدلال می‌کردند که تفسیر «اشخاص» از قانون اساسی که توسط دولت استدلال می‌شود با توجه به سابقه پرونده گذشته و چگونگی انجام سرشماری در طول تاریخ بسیار نادرست بوده و این یادداشت نماینده یک تصمیم خودسرانه و هوس دیگر است.
این دو پرونده در منطقه جنوبی نیویورک با هم تلفیق شدند و حکم آن در ۱۰ سپتامبر سال ۲۰۲۰ صادر شد و مانع اجرای این یادداشت شد. هیئت سه قاضی حکم داد که اگرچه رئیس‌جمهور به نحوی در مورد گزارش نتایج سرشماری اختیار دارد، اما اختیارات انحراف از قانون اساسی «نیاز به بیان کل تعداد کل افراد در هر ایالت را نشان می‌دهد» فقط توسط کنگره تعیین می‌شود و بنابراین یادداشت بیش از اختیاری است که به رئیس‌جمهور توسط کنگره داده شده‌است، و آن را بی‌اعتبار می‌داند.
دیوان عالی

ترامپ با توجه به نزدیک بودن مهلت ۳۱ دسامبر پس از صدور رای دادگاه منطقه، از دیوان عالی درخواست رسیدگی سریع کرد. در این دادخواست خواسته شده‌است تا وضعیت ایالت‌ها و شهرها برای اقدامات حقوقی علیه این یادداشت را به چالش بکشند و همچنین تفسیر دولت از «اشخاص» در بند تقسیم را تأیید کنند. دیوان عالی دادخواست را در ۱۶ اکتبر ۲۰۲۰ تأیید کرد و تاریخ جلسات دادرسی شفاهی این پرونده را در تاریخ ۳۰ نوامبر سال ۲۰۲۰ تعیین کرد.