stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
مدل‌های تولیدی عمیق
شبکه‌های مولد تخاصمی > نحوه آموزش شبکه

شروع کار با آموزش تفکیک کننده بر روی داده‌های واقعی برای چند epoch آغاز می‌شود. هدف از این کار این است که تفکیک کننده به داده‌های واقعی ارزش بالاتری اختصاص دهد. سپس همان شبکه را روی داده‌های جعلی تولید شده توسط شبکه مولد آموزش می‌دهیم. در این مرحله، مولد در حال توقف است و هیچ بازخوردی از آموزش دریافت نمی‌کند و تنها تفکیک کننده است که آموزش می‌بیند. به عبارت دیگر، خطا در شبکه مولد پس انتشار نمی‌شود. در نتیجه مراحل قبل، شبکه تفکیک کننده به‌طور قابل توجهی به نسبت شبکه مولد که تا کنون هیچ آموزشی ندیده‌است و همچنان نویز تولید می‌کند، در کار خود بهتر است؛ بنابراین، تفکیک کننده را در حالت توقف قرار می‌دهیم و شبکه مولد را با استفاده از بازخورد تفکیک کننده آموزش می‌دهیم. هدف از این کار این است که تفکیک کننده را به نحوی فریب دهد که داده جعلی را به عنوان داده حقیقی طبقه‌بندی کند. به محض اینکه این اتفاق افتاد، مولد را متوقف می‌کنیم و دوباره آموزش تفکیک کننده را شروع می‌کنیم. این آموزش متناوب بین دو شبکه را تا زمانی که نتایج خوبی روی داده‌های تولید شده بدست آوریم ادامه می‌دهیم. می‌توانیم به‌طور دستی بررسی کنیم که آیا نتایج رضایت بخش بوده‌اند یا خیر.
برای آموزش تفکیک‌کننده به تعداد مشخصی ( k  بار) از طریق گرادیان صعودی تصادفی سعی در بیشینه کردن تابع  V({\mathcal {G}},D)  داریم. برای این‌کار  \{z^{(1)},\cdots ,z^{(m)}\}  را از توزیع  p_{g}(z)  نمونه‌گیری می‌کنیم. همچنین  \{x^{(1)},\cdots ,x^{(m)}\}  را از داده‌های آموزشی نمونه‌گیری می‌کنیم. با این داده‌ها میانگین گرادیان  V({\mathcal {G}},D)  را نسبت به پارامترهای  D  (مولد) که  \theta _{d}  باشد حساب می‌کنیم. پارامترهای  \theta _{d} را در جهت این میانگین تغییر می‌دهیم تا باعث افزایش  V({\mathcal {G}},D)  شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است:
\nabla _{\theta _{d}}{\frac {1}{m}}\sum _{i=1}^{m}\left(log\left(D\left(x^{(i)}\right)\right)+\log \left(1-D\left({\mathcal {G}}\left(z^{(i)}\right)\right)\right)\right)
حال بهینه‌سازی را برای مولد اعمال می‌کنیم. برای این‌کار میانگین گرادیان  V({\mathcal {G}},D)  را نسبت به پارامترهای  {\mathcal {G}}  (مولد) که  \theta _{g} باشد حساب می‌کنیم. مانند مرحله قبلی یکی سری نویز جدید که از  p_{g}(z)  نمونه‌گیری کرده‌ایم را برای محاسبه میانگین به کار می‌بریم. پارامترهای  \theta _{g} را در خلاف جهت این میانگین تغییر می‌دهیم تا باعث کاهش  V({\mathcal {G}},D)  شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است:
\nabla _{\theta _{d}}{\frac {1}{m}}\sum _{i=1}^{m}\log \left(1-D\left({\mathcal {G}}\left(z^{(i)}\right)\right)\right)
این دو مرحله را به صورت متناوب چندین بار انجام می‌دهیم تا تفکیک‌کننده دیگر قادر به تشخیص داده‌های واقعی از ساختگی نباشد.
شبکه‌های مولد تخاصمی > نحوه آموزش شبکه > راهکارهایی برای آموزش بهینه

تطبیق ویژگی می‌تواند آموزش شبکه‌های تخاصمی مولد را با دادن یک تابع هدف جدید به مولد پایدارتر کند؛ بنابراین داده‌های تولید شده سازگار بیشتری خواهند داشت، و مولد اطلاعات نمونه بیشتری تولید کند.
استفاده از دسته‌های کوچکتر به تفکیک کننده کمک می‌کند تا تنوع نمونه را منعکس کند تا از مشکل فروپاشی جلوگیری کند.
میانگین‌گیری می‌تواند به مدل برای همگرایی کمک کند. زمانیکه اختلاف زیادی بین مقدار کنونی و مقدار متوسط پارامتر وجود دارد یک عبارت به مولد و تفکیک کننده افزوده می‌شود تا برای پارامتر کنونی ایجاد پنالتی کند.
به منظور تنظیم تخمین تفکیک کننده برای نمونه‌های حقیقی هموارسازی یک طرفه برچسب پیشنهاد شده‌است که مقدار آن‌ها را نزدیک به ۱ در نظر می‌گیرد و می‌تواند مرز طبقه‌بند را هموار کند.
با استفاده از نرخ‌های یادگیری جداگانه یک قانون به روزرسانی با دو مقیاس زمانی برای مولد و تفکیک کننده پیشنهاد کرده‌است تا تضمین شود که مدل می‌تواند به یک تعادل Nash محلی پایدار همگرا شود.
استفاده از یک نرمال سازی طیفی برای نرمال سازی وزن جهت تثبیت آموزش تفکیک کننده‌ها تکنیکی است که اخیراً استفاده می‌شود. نتایج نشان می‌دهد که مفید است.
شبکه‌های مولد تخاصمی > محدودیت‌ها

به‌طور کلی، شبکه‌های تخاصمی مولد بهترین نتایج را روی کارهای تولید تصاویر می‌دهد اما معایبی نیز دارد. یکی از معایب اصلی شبکه‌های تخاصمی مولد این است که گاهی آموزش آن بسیار سخت است. همچنین به راحتی می‌تواند در دام واگرایی بیفتد. الگوریتم بهینه‌سازی شده گاهی می‌تواند در یک حداقل محلی ضعیف گیر کند. سناریو بازی در بعضی مواقع می‌تواند منحرف شده و به تعادل نرسد. بدترین حالت واگرایی فروپاشی حالت (به انگلیسی: Mode Collapse) است که بشرح زیر خلاصه شده‌است:
{\begin{matrix}min&max\\{\mathcal {G}}&{\mathcal {D}}\end{matrix}}({\mathcal {G}},D)\neq \;{\begin{matrix}max&min\\{\mathcal {D}}&{\mathcal {G}}\end{matrix}}({\mathcal {G}},D)
مشکلات دیگر شبکه‌های تخاصمی مولد با تصاویر عبارتند از:
شمارش: برای شبکه‌های تخاصمی مولد درک تعداد دفعات وقوع یک شی خاص (برای مثال چشم) مشکل است حتی اگر فقط نمونه‌هایی از آن نشان داده شده باشد که آن ویژگی را بیان می‌کند.
چشم‌انداز:همچنین برای شبکه‌های تخاصمی مولد درک مفهوم فضای ۳ بعدی دشوار است و منجر به تصاویری با چشم‌انداز تحریف شده می‌شود.
کیفیت پایین تصاویر تولید شده: در معماری‌های معمول شبکه‌های تخاصمی مولد، بلوک تفکیک کننده به‌طور عمده برای گرفتن محتوای کلاسی خاص از تصاویر بدون تحمیل محدودیت بر کیفیت بصری تصاویر تولید شده، طراحی شده‌است.
ساختار سراسری: مشکل دیگر شبکه‌های تخاصمی مولد توانایی درک اشکال و ساختار کلی اشیاست که مسئله جدی است زیرا یکی از الزامات اصلی یک تصویر برای واقعی به نظر رسیدن، این است که شکل اشیا موجود در آن تا چه حد واقعی به نظر می‌رسد. برای مثال تصویر یک گاو ۸ تا پا به هیچ عنوان تصویری از یک حیوان در نظر گرفته نمی‌شود و مهم نیست چقدر واقعی به نظر برسد چراکه گاو ۸ تا پا یک شی نیست و قطعاً هیچ نمونه ای از آن در طول آموزش ارائه نشده‌است.
شبکه‌های مولد تخاصمی > معیارهای ارزیابی

اخیراً مدلهای شبکه‌های تخاصمی مولد برای کارهای متفاوتی به کار گرفته می‌شوند و هر کار معیار ارزیابی مخصوص به خود را دارد اما هنوز هیچ معیار ارزیابی کمی کلی وجود ندارد که باعث سردرگمی محققان شده‌است. در ادامه به چند نمونه از این معیارهای ارزیابی که در حال حاضر به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند اشاره می‌کنیم:
IS: این معیار به‌طور گسترده در شبکه‌های تخاصمی مولد استفاده شده‌است. مقادیر بالای این معیار نشان می‌دهد که مدل تولید شده می‌تواند نمونه‌هایی با کیفیت بالا تولید کند در حالی که نمونه‌ها نیز متنوع هستند. با این حال این معیار دارای محدودیت‌هایی نیز می‌باشد؛ اگر مدل در حالت فروپاشی قرار گیرد مقدار IS می‌تواند همچنان مقداری مطلوب باشد اما وضعیت واقعی بسیار بد باشد.
Mode Score (MS): معیار ارزیابی دیگری که می‌تواند تنوع و کیفیت بصری نمونه‌های تولید شده را به‌طور همزمان منعکس کند. این معیار ارزیابی به مشکل موجود در معیار IS می‌پردازد که به توزیع‌های پیشین روی برچسب‌های حقیقی پایه حساس نیست.
Fréchet Inception Distance (FID): برای تشخیص حالت حذف درون طبقه ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این روش، نمونه‌های تولید شده در فضای ویژگی ارائه‌شده توسط لایه خاصی از شبکه Inception تعبیه می‌شوند. بر اساس این فرض که نمونه‌های تولید شده از یک گاوسی چند بعدی پیروی می‌کنند، میانگین و واریانس بین نمونه‌های تولید شده و داده‌های واقعی محاسبه می‌شود. سپس فاصله Fréchet بین این دو گاوسی اندازه‌گیری می‌شود تا کیفیت نمونه‌های تولید شده ارزیابی شود. با این حال IS و FID نمی‌توانند مشکل overfitting را به خوبی پردازش کنند.
Multi-scale Structural Similarity for Image Quality (MS-SSIM): این معیار از معیار مقیاس واحد SSIM که برای اندازه‌گیری شباهت بین دو تصویر استفاده می‌شود، متفاوت است. برای اولین بار معیار MS-SSIM برای ارزیابی کیفیت تصاویر چند مقیاس ارائه شد. این روش به صورت کمی شباهت تصاویر را با پیش‌بینی قضاوت شباهت ادراک انسان (به انگلیسی: human perception similarity)ارزیابی می‌کند. همچنین می‌توان با استفاده از FID به عنوان معیارهای ارزیابی کمکی برای تست تنوع نمونه‌ها به کار گرفته شوند.
توابع هدف نیز می‌توانند به عنوان معیار برای قضاوت دربارهٔ حالت مناسب مسئله استفاده شوند.
چگونگی انتخاب یک معیار ارزیابی مناسب هنوز یک مسئله دشوار است. یک معیار ارزیابی خوب باید نمونه‌های تولید شده را از نمونه‌های واقعی متمایز کند، حالت افت و حالت فروپاشی و همچنین overfitting را تشخیص دهد.
شبکه‌های مولد تخاصمی > کاربردها

به عنوان یکی از مدل‌های مولد یکی از ساده‌ترین کاربردهای شبکه‌های تخاصمی مولد تولید داده‌است. یعنی از توزیع نمونه‌های واقعی یاد بگیریم، و نمونه‌هایی سازگار با توزیع ایجاد کنیم. از جمله کاربردهای شبکه‌های تخاصمی مولد در بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی است.
شبکه‌های مولد تخاصمی > کاربردها > بینایی ماشین

در حال حاضر، شبکه‌های تخاصمی مولد در حوزه‌های بینایی ماشین از جمله ترجمه تصویر، فراتفکیک پذیری تصویر، سنتز تصویر و تولید ویدیو و غیره به کار می‌رود.
فراتفکیک‌پذیری یا وضوح تصویر
برای بهبود وضوح تصویر یک شبکه متخاصم مولد فراتفکیک پذیر (به انگلیسی: Super Resolution Generative Adversarial Networks) تصویری با وضوح پایین را به عنوان ورودی دریافت می‌کند و تصویری با وضوح بالا تولید می‌کند. مشکل این روش این است که اطلاعات تولید شده توسط این شبکه به اندازه کافی واقعی نیست و اغلب با نویز همراه است.
ترجمه تصویر
برای تبدیل محتوای تصویر از یک دامنه به دامنه دیگر، روشی جهت ترجمه تصویر به تصویر ارائه شده‌است. آزمایش‌ها نشان می‌دهند که این روش نه تنها در کارهای گرافیکی بلکه در کارهای بینایی نیز مؤثر واقع شده‌است. اما مشکل این روش این است که فضای آموزشی باید دقیقاً با فضای X,Y جفت شوند که پیدا کردن چنین داده‌های جفت شده‌ای دشوار است. برخی روش‌ها نیز در کارهای سنتز حالت چهره و انتقال ویژگی صورت مؤثر هستند.
سنتز صورت
سنتز صورت مسئلهٔ مهمی است. چگونگی تولید نمونه چهره‌های واقعی همواره مشکلی بوده که محققان به آن پرداخته‌اند.
شبکه‌های مولد تخاصمی > کاربردها > پردازش زبان‌های طبیعی

در حال حاضر شبکه‌های تخاصمی مولد پیشرفت‌هایی در زمینه پردازش زبان و گفتار داشته‌است. مدل SeqGAN براساس روش گرادیان برای آموزش مولد پیشنهاد شده‌است. آزمایش‌ها نشان می‌دهد که این روش می‌تواند در گفتار، شعر و تولید متن موسیقی بهتر از روش‌های سنتی عمل کند.
شبکه‌های تخاصمی مولد در سایز حوزه‌های مانند پزشکی، برای تشخیص ناهنجاری‌های تصاویر پزشکی، در حوزه امنیت برای تولید بدافزار و برای سفارشی سازی محصولات نیز استفاده می‌شوند.
کنوتانگه

| Knutange | Knutange |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
کشور: فرانسه
ناحیه: گرانت است
دپارتمان: موزل
بخش: Thionville-Ouest
کانتون: Algrange
کمون: Communauté d'agglomération du Val de Fensch
حکومت: حکومت
 • شهردار(2008–2014) : Fabrice Cerbai
مساحت۱: ۲٫۴۳ کیلومتر مربع (۰٫۹۴ مایل مربع)
جمعیت (1999)۲: ۳٬۶۳۲
 • تراکم: ۱۵۰۰/کیلومتر مربع (۳۹۰۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان اروپای مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
کد آماری/کد پستی: 57368 /57240
ارتفاع: ۱۹۶–۳۶۶ متر (۶۴۳–۱٬۲۰۱ فوت)  (avg. ۲۰۰ متر یا ۶۶۰ فوت)
۱ داده‌های فرانسه رودخانه و دریاچه  و یخچال‌ها را در نظر نگرفته‌است > ۱ km² (۰٫۳۸۶ مایل مربع یا ۲۴۷ هکتار) ۲: ۱ داده‌های فرانسه رودخانه و دریاچه  و یخچال‌ها را در نظر نگرفته‌است > ۱ km² (۰٫۳۸۶ مایل مربع یا ۲۴۷ هکتار) ۲
کنوتانگه (به فرانسوی: Knutange) یک کمون در فرانسه است که در Canton of Algrange واقع شده‌است.
خصوصیات

کنوتانگه ۲٫۴۳ کیلومترمربع مساحت و ۳٬۶۳۲ نفر جمعیت دارد و ۲۰۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
حزب پیشروی دموکرات

| حزب پیشروی دموکرات 民主進步黨 Mínzhǔ Jìnbù Dǎng | حزب پیشروی دموکرات 民主進步黨 Mínzhǔ Jìnbù Dǎng |
| --- | --- |
رئیس: تسای اینگ-ون
دبیرکل: Joseph Wu Chao-hsieh
بنیان‌گذاری: ۲۸ سپتامبر ۱۹۸۶؛ ۳۸ سال پیش (۱۹۸۶-۲۸}})
ستاد: تایپه، تایوان
اندیشکده: New Frontier Foundation
اعضای ثبت‌نام کرده  (۲۰۱۴):  335,643
مرام سیاسی: Taiwanese nationalism ترقی‌خواهی لیبرالیسم لیبرالیسم اجتماعی
طیف سیاسی: Centre to Centre-left
وابستگی ملی: Pan-Green Coalition
وابستگی بین‌المللی: بین‌الملل لیبرال
Regional affiliation: Council of Asian Liberals and Democrats
Legislative Yuan: ۶۸ از ۱۱۳
Municipal Mayoralties: ۴ از ۶
City Mayoralties and County Magistracies: ۹ از ۱۶
Local Councillors: ۲۹۱ از ۹۰۶
Township Chiefs: ۵۴ از ۲۱۱
وبگاه: وبگاه
dpp.org.tw: dpp.org.tw
حزب پیشروی دموکرات از مهم‌ترین احزاب سیاسی در تایوان است. این حزب به‌طور سنتی، با ائتلاف پان سبز و جنبش استقلال تایوان تداعی شده‌است اما پس از به دست گرفتن ریاست جمهوری تا حدودی تغییر موضع داده‌است. این حزب عضو کنونی بین‌الملل لیبرال و از اعضای مؤسس شورای لیبرال‌ها و دموکرات‌های آسیا است. این حزب در سازمان اون‌پو نیز به نمایندگی تایوان حضور دارد. گرچه سنتا این حزب را لیبرال و رقیبش را «محافظه‌کار» می‌نامند این تقسیم‌بندی لزوماً ربطی به سیاست اقتصادی و سیاسی این حزب ندارد.
ویتالیسیو سگوروس

ویتالیسیو سگوروس (اسپانیایی: Vitalicio Seguros‎) یک تیم دوچرخه‌سواری در کشور اسپانیا است.
این تیم در سال ۱۹۹۸ تأسیس و در سال ۲۰۰۰ منحل شده‌است. تیم ویتالیسیو سگوروس در سال ۱۹۹۹ قهرمان بخش تیمی جیرو دیتالیا شده‌است.
کیمل، ایندیانا

| کیمل، ایندیانا | کیمل، ایندیانا |
| --- | --- |
حوزه سرشماری: حوزه سرشماری
موقعیت کیمل، ایندیانا در نقشه: موقعیت کیمل، ایندیانا در نقشه
مختصات: ۴۱°۲۳′۴۳″ شمالی ۸۵°۳۲′۵۴″ غربی﻿ / ﻿۴۱٫۳۹۵۲۸°شمالی ۸۵٫۵۴۸۳۳°غربی﻿ / 41.39528; -85.54833: مختصات: ۴۱°۲۳′۴۳″ شمالی ۸۵°۳۲′۵۴″ غربی﻿ / ﻿۴۱٫۳۹۵۲۸°شمالی ۸۵٫۵۴۸۳۳°غربی﻿ / 41.39528; -85.54833
کشور:  ایالات متحده آمریکا
ایالت: ایندیانا
شهرستان: شهرستان نوبل، ایندیانا
Township: Sparta
ارتفاع: ۲۷۹ متر (۹۱۵ فوت)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
زیپ‌کد: ۴۶۷۶۰
کد منطقه: 260
کد FIPS: ۱۸–۳۹۷۴۴
شماره GNIS: ۴۳۷۳۰۹
کیمل (به انگلیسی: Kimmell) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان نوبل، ایندیانا واقع شده‌است. کیمل ۲۷۹ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
منطقه حیات وحش گرین باتم

| 0 | 1 |
| --- | --- |
Green Bottom Wildlife Management Area: Green Bottom Wildlife Management Area
West Virginia Wildlife Management Area: West Virginia Wildlife Management Area
 Entrance sign for Green Bottom WMA :  Entrance sign for Green Bottom WMA 
کشور: United States
ایالت: West Virginia
کانتی: ویرجینیای غربی، ویرجینیای غربی
ارتفاع: ۵۴۰ فوت (۱۶۴٫۶ متر)   
مختصات‌ها: ۳۸°۳۵′۱۹″ شمالی ۸۲°۱۴′۳۷″ غربی﻿ / ﻿۳۸٫۵۸۸۶۱°شمالی ۸۲٫۲۴۳۶۱°غربی﻿ / 38.58861; -82.24361
مساحت: ۱٬۰۹۶ جریب (۴۴۳٫۵ هکتار) 
مدیریت: Wildlife Resources Section, WVDNR
مالک: WVDNR و U.S. Army Corps of Engineers
IUCN category: IV - Habitat/Species government Area
نزدیک‌ترین شهر: Huntington، ویرجینیای غربی
      Location of Green Bottom Wildlife Management Area in West Virginia  :       Location of Green Bottom Wildlife Management Area in West Virginia  
منطقه حیات وحش گرین باتم (به انگلیسی: Green Bottom Wildlife Management Area) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در ویرجینیای غربی واقع شده‌است.
منطقه حیات وحش گرین باتم، مکانی محبوب برای تماشای حیات وحش است. سالانه بیش از 100 گونه پرنده به طور منظم در حاشیه رودخانه دیده می شودعلاوه بر آن بیش از سی گونه پستاندار و دوازده گونه دوزیست و پنج گونه خزنده برای مشاهده در این مکان در دسترس هستند.
مهاجران ژاپنی

| 日系人 Nikkei jin | 日系人 Nikkei jin |
| --- | --- |
کل جمعیت: کل جمعیت
Over 3,800,000: Over 3,800,000
مناطق با جمعیت چشمگیر: مناطق با جمعیت چشمگیر
 برزیل: ۲٬۰۰۰٬۰۰۰
 ایالات متحده آمریکا: ۱٬۴۶۹٬۶۳۷
 چین: ۱۴۰٬۱۳۴
 فیلیپین: 120,000 -(2006) (According to the Japan Times, there are over 120,000 Filipinos of Japanese descent living in the Philippines, not just Japanese nationals living in the Philippines)
 کانادا: ۱۰۹٬۷۴۰
 پرو: ۱۰۳٬۹۴۹
 استرالیا: ۸۹٬۱۳۳ (۲۰۱۵)
 تایلند: ۷۰٬۳۳۷ (۲۰۱۶)
 بریتانیا: ۶۶٬۰۰۰ (۲۰۱۹)
 آرژانتین: ۶۵٬۰۰۰
 آلمان: ۴۴٬۷۷۰ (۲۰۱۹)
 فرانسه: ۴۰٬۵۰۰ (۲۰۱۹)
 سنگاپور: ۳۶٬۹۶۳ (۲۰۱۵)
 کره جنوبی: ۳۶٬۷۰۸ (2014)
 مکزیک: ۲۸٬۰۰۰
 هنگ کنگ: ۲۷٬۴۲۹ (۲۰۱۵)
 مالزی: ۲۲٬۰۰۰ (۲۰۱۴)
 تایوان: ۲۰٬۳۷۳
 ایالات فدرال میکرونزی: ۲۰٬۰۰۰
 نیوزیلند: ۱۷٬۹۹۱ (2015)
 اندونزی: ۱۶٬۲۹۶ (۲۰۱۳)
 بولیوی: ۱۴٬۰۰۰
 ویتنام: ۱۳٬۵۴۷ (۲۰۱۴)
 ایتالیا: ۱۳٬۲۹۹ (2015)
  سوئیس: ۱۰٬۱۶۶ (2014)
 هند: ۸٬۶۵۵ (۲۰۱۵)
 اسپانیا: ۸٬۰۸۰ (2015)
 کالدونیای جدید: ۸٬۰۰۰
 هلند: ۷٬۵۵۰ (۲۰۱۵)
 پاراگوئه: ۷٬۰۰۰
 بلژیک: ۶٬۲۳۲ (۲۰۱۵)
 جزایر مارشال: ۶٬۰۰۰
 پالائو: ۵٬۰۰۰
 ماکائو: ۴٬۲۰۰
 اروگوئه: ۳٬۴۵۶
 روسیه: ۲٬۱۳۷
 فنلاند: ۱٬۲۰۰
زبان‌ها: زبان‌ها
زبان ژاپنی: زبان ژاپنی
دین: دین
Predominantly شینتو، بوداگرایی در ژاپن و Shinto sects, with minorities ascribing to مسیحیت، Japanese new religions and other religions: Predominantly شینتو، بوداگرایی در ژاپن و Shinto sects, with minorities ascribing to مسیحیت، Japanese new religions and other religions
قومیت‌های وابسته: قومیت‌های وابسته
Ryukyuan diaspora : Ryukyuan diaspora 
^  Note: The population of naturalized Japanese people and their descendants is unknown. Only the number of the permanent residents with Japanese nationality is shown, except for the United States, which records ancestral origin independently of nationality.: ^  Note: The population of naturalized Japanese people and their descendants is unknown. Only the number of the permanent residents with Japanese nationality is shown, except for the United States, which records ancestral origin independently of nationality.
مهاجران ژاپنی (انگلیسی: Japanese diaspora) nikkeijin (日 系 人)، عبارت است از مهاجران برون‌کوچی مردمان ژاپن که از ژاپن مهاجرت کرده‌اند (و همچنین فرزندان آنها) که در یک کشور خارج از ژاپن زندگی می‌کنند. مهاجرت از ژاپن در اوایل قرن پانزدهم به فیلیپین ثبت شد اما تا دوره میجی (۱۸۶۸–۱۹۱۲) به یک پدیده توده ای تبدیل نشد، تا هنگامی که در این دوره ژاپنی‌ها به فیلیپین و به قاره آمریکا مهاجرت کردند. در دوره گسترش استعمار ژاپن (۴۵۴۵–۱۸۷۵) مهاجرت قابل توجهی به فهرست نواحی اشغال شده توسط امپراتوری ژاپن وجود داشت. با این حال، بیشتر این مهاجران پس از تسلیم ژاپن در سال ۱۹۴۵) در پایان جنگ جهانی دوم در آسیا به ژاپن بازگشتند.
طبق اعلام انجمن Nikkei و ژاپن در خارج از کشور، حدود ۳٫۸ میلیون ژاپنی نژاد در کشورهای پذیرفته شده خود زندگی می‌کنند. بزرگترین این جوامع خارجی در ایالات متحده آمریکا، کانادا ،فیلیپین، چین، برزیل و پرو هستند. فرزندان مهاجر از دوره میجی هنوز جوامع قابل شناسایی را در این کشورها حفظ می‌کنند و گروه‌های قومی جدا از مردم ژاپن در ژاپن تشکیل می‌دهند. با این وجود، بیشتر ژاپنی‌های مهاجر در خارج از ژاپن تا حد زیادی جذب همگون‌سازی فرهنگی می‌شوند.
کنتیکت

نمایی از شهر نیو لندن. کنتیکت یکی از ایالات ساحلی آمریکا است.
کنِتیکت (به انگلیسی: Connecticut) (‎i‎/kəˈnɛtɪkət/‎) ایالتی است از ایالت‌های نیو-انگلند آمریکا در شمال شرقی این کشور. پایتخت آن هارتفورد و شهر مهم آن بریجپورت است. این ایالت هم‌مرز با نیویورک، ماساچوست، رودآیلند و همچنین لانگ آیلند سوند می‌باشد. کانِتیکت ایالت قانون اساسی نیز خوانده می‌شود.
ایالت کنِتیکت از نظر مساحت سومین ایالت کوچک در کشور ایالات متحده است. همچنین این ایالت بیست و نهمین ایالت پرجمعیت کشور آمریکا است؛ هر چند از نظر تراکم جمعیت چهارمین ایالت پرجمعیت است.
نام

نام کنِتیکت از روی رودخانه کنتیکت برگرفته شده‌ است؛ نام رودخانهٔ یادشده (Quinnehtukqut) هم در زبان موهگان پکوت به معنای «رودخانهٔ درازِ جَزر و مَدی یا کِشَندی» است.
پیشینه

نخستین اروپایی‌هایی که در کنِتیکت ساکن شدند مهاجرین هلندی بودند. اما مهاجرت و سکونت روزافزون بریتانیایی‌ها در این منطقه در دهه ۱۶۳۰ میلادی به تشکیل مستعمرات بریتانیایی کنتیکت، نیوهیون و سی‌بروک انجامید. مستعمره کنتیکت برای اولین بار در سال ۱۶۳۹ میلادی نوعی قانون اساسی را تهیه کرد که پس از تأیید پادشاه انگلستان به عنوان منشور سلطنتی به رسمیت درآمد. این منشور سلطنتی (به انگلیسی: Fundamental Orders) به عنوان نخستین قانون اساسی در آمریکای شمالی شناخته می‌شود و به همین دلیل به ایالت کنِتیکت در کشور آمریکا لقب «ایالت قانون اساسی» داده‌اند.
بعدها کنِتیکت یکی از سیزده مستعمره‌ای بود که در جریان انقلاب آمریکا علیه سلطه بریتانیا قیام کردند.
جغرافیا

کنِتیکت از جنوب با لانگ ایلند، از غرب با نیویورک، از شمال با ماساچوست، و از شرق با رودایلند همسایه است. پایتخت کنِتیکت شهر هارتفورد و پرجمعیت‌ترین شهرهای آن بریجپورت، نیوهیون، استمفورد، واتربری، نورواک، دانبری، نیو بریتن، گرینویچ و بریستول است.
بلندترین نقطه کنِتیکت بی‌یر ماونتین در سلیسبوری در گوشه شمال غرب این ایالت واقع شده‌است. این نقطه‌ای درست در شرق قسمتی است که سه ایالت ماساچوست، نیویورک، و کنتیکت به هم می‌رسند.
جغرافیا > آب و هوا

آب و هوای کنِتیکت آب و هوای قاره‌ای مرطوب با زمستان‌های سرد و تابستان‌های گرم است.
اقتصاد

در سال ۲۰۱۲، این ایالت تولید ناخالص داخلی برابر با ۲۴۳٬۳۸۶ میلیارد دلار داشت، که قابل مقایسه با تولید ناخالص داخلی کشور فنلاند (۲۴۷٬۳۸۷ میلیارد دلار) بود.
در سال ۲۰۱۳ درآمد سرانه در این ایالت ۶۰۸۴۷ دلار بود که بیشترین درآمد سرانه در بین کل ایالت‌های کشور آمریکا به‌شمار می‌رود. با این حال درآمد به صورت نامتقارنی توزیع شده‌است، به‌طوری‌که بعد از ایالت نیویورک این ایالت بیشترین اختلاف بین میانگین یک درصد بالای و میانگین ۹۹ درصد پایین را دارا می‌باشد. بر اساس یک تحقیق که در سال ۲۰۱۳ انجام گرفته کنِتیکت بیشترین تعداد میلیونر نسبت به جمعیت را در کل ایالات متحده دارا است.
دانشگاه‌های مشهور

دانشگاه ییل یکی از اعضای آیوی لیگ در این ایالت قرار دارد. دانشگاه کنتیکت بزرگ‌ترین دانشگاه ایالت و از اعضای لیگ آیوی عمومی است که در مسابقات ورزشی به ویژه در بسکتبال افتخارات فراوانی را کسب نموده‌است. دانشگاه هارتفورد و دانشگاه ایالتی کنتیکت شرقی از دیگر دانشگاه‌های دیگر این ایالت به‌شمار می‌رود.
مشاهیر

از مشاهیر این ایالت می‌توان جورج دبلیو بوش، ویلیام چیتیک و رالف نادر را نام برد.
نمای شهر نیو هیون در هنگام برگزاری فستیوال. این شهر زادگاه جورج دبلیو بوش رئیس‌جمهور آمریکاست.
کونستانتین پاتس

| کونستانتین پاتس | کونستانتین پاتس |
| --- | --- |
اولین رئیس‌جمهور استونی: اولین رئیس‌جمهور استونی
دوره مسئولیت ۲۴ آوریل ۱۹۳۸ – ۲۱ ژوئن ۱۹۴۰: دوره مسئولیت ۲۴ آوریل ۱۹۳۸ – ۲۱ ژوئن ۱۹۴۰
نخست‌وزیر: کارل انپالو یوری اولوتس یوهانس وارس۱
پیش از: لنارت مری پس از استقلال
نخست‌وزیر دولت موقت استونی: نخست‌وزیر دولت موقت استونی
دوره مسئولیت ۲۴ فوریه ۱۹۱۸ – ۸ مه ۱۹۱۹: دوره مسئولیت ۲۴ فوریه ۱۹۱۸ – ۸ مه ۱۹۱۹
پس از: -
پیش از: اوتو استارندمن
دومین رییس دولت استونی: دومین رییس دولت استونی
دوره مسئولیت ۲۵ ژانویه ۱۹۲۱ – ۲۱ نوامبر ۱۹۲۲: دوره مسئولیت ۲۵ ژانویه ۱۹۲۱ – ۲۱ نوامبر ۱۹۲۲
پس از: آنتس پیپ
پیش از: یوهان کوک
چهارمین رییس دولت استونی: چهارمین رییس دولت استونی
دوره مسئولیت ۲ آگوست ۱۹۲۳ – ۲۶ مارس ۱۹۲۴: دوره مسئولیت ۲ آگوست ۱۹۲۳ – ۲۶ مارس ۱۹۲۴
پس از: یوهان کوک
پیش از: فردریش کارل آکل
یازدهمین رییس دولت استونی: یازدهمین رییس دولت استونی
دوره مسئولیت ۱۲ فوریه ۱۹۳۱ – ۱۹ فوریه ۱۹۳۲: دوره مسئولیت ۱۲ فوریه ۱۹۳۱ – ۱۹ فوریه ۱۹۳۲
پس از: اوتو استاردمن
پیش از: یان تیمن
چهاردهمین رییس دولت استونی: چهاردهمین رییس دولت استونی
دوره مسئولیت ۱ نوامبر ۱۹۳۲ – ۱۸ مه ۱۹۳۳: دوره مسئولیت ۱ نوامبر ۱۹۳۲ – ۱۸ مه ۱۹۳۳
پس از: کارل آگوست اینباند
پیش از: یان تونیسون
شانزدهمین رییس دولت استونی: شانزدهمین رییس دولت استونی
دوره مسئولیت ۲۱ اکتبر ۱۹۳۳ – ۲۴ ژانویه ۱۹۳۴: دوره مسئولیت ۲۱ اکتبر ۱۹۳۳ – ۲۴ ژانویه ۱۹۳۴
پس از: یان تونیسون
پیش از: رییس دولت و نخست‌وزیر استونی
رییس دولت و نخست‌وزیر استونی: رییس دولت و نخست‌وزیر استونی
دوره مسئولیت ۲۴ ژانویه ۱۹۳۴ – ۳ سپتامبر ۱۹۳۷: دوره مسئولیت ۲۴ ژانویه ۱۹۳۴ – ۳ سپتامبر ۱۹۳۷
پس از: رییس دولت استونی
پیش از: رییس‌جمهور-نایب‌السلطنه
رییس‌جمهور-نایب‌السلطنه: رییس‌جمهور-نایب‌السلطنه
دوره مسئولیت ۳ سپتامبر ۱۹۳۷ – ۹ مه ۱۹۳۸: دوره مسئولیت ۳ سپتامبر ۱۹۳۷ – ۹ مه ۱۹۳۸
پس از: رییس دولت و نخست‌وزیر استونی
پیش از: رئیس‌جمهور استونی کارل انپالو
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۲۳ فوریهٔ ۱۸۷۴ بخش تاهکورانا, استونی (استان لیوونیا, بخشی از امپراتوری روسیه)
درگذشته: ۱۸ ژانویهٔ ۱۹۵۶ (۸۱ سال) استان تور, روسیه
ملیت: استونیایی
حزب سیاسی: اتحادیه میهنی (۱۹۱۷–۱۹۲۰) اتحادیه کشاورزی (۱۹۲۰–۱۹۳۲) اتحادیه مهاجرین (۱۹۳۲–۱۹۳۵) لیگ میهنی (۱۹۳۵–۱۹۴۰)
همسر(ان): هلما پاتس
محل تحصیل: دانشگاه تارتو
تخصص: حقوق‌دان،سیاست‌مدار، روزنامه‌نگار
۱ – Vares was the Prime Minister under USSR occupation. ۲ – Päts was the Chairman of the Council of Ministers of the Provisional Government from 24 February 1918 to 12 November 1918.: ۱ – Vares was the Prime Minister under USSR occupation. ۲ – Päts was the Chairman of the Council of Ministers of the Provisional Government from 24 February 1918 to 12 November 1918.
کونستانتین پاتس (به استونیایی: Konstantin Päts) (زاده ۲۳ فوریهٔ ۱۸۷۴ – درگذشته ۱۸ ژانویه ۱۹۵۶) سیاست‌مدار، حقوق‌دان، روزنامه‌نگار و اولین رئیس‌جمهور کشور استونی بوده‌است.
وی از سال ۱۹۱۸ تا ۱۹۱۹ به عنوان نخست‌وزیر دولت موقت استونی و همچنین چندین بار نیز رئیس دولت استونی از سال ۱۹۲۱ تا ۱۹۳۸ بوده‌است، پاتس از ۲۴ آوریل ۱۹۳۸ تا ۲۱ ژوئن ۱۹۴۰ به عنوان رئیس‌جمهور استونی انتخاب شده بوده، وی دانش‌آموخته رشته حقوق از دانشگاه تارتو است.
اسکات پوتسکی

| اسکات پوتسکی | اسکات پوتسکی |
| --- | --- |
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
نام تولد: اسکات میچل پوتسکی
نام(های) دیگر: دیزی برکویتز اس‌ام‌پی اسکات میچل
زاده: ۲۸ آوریل ۱۹۶۸ اورنج شرقی، نیوجرسی
خاستگاه: فلوریدا
درگذشته: ۲۲ اکتبر ۲۰۱۷ (۴۹ سال)
ژانر: گوتیک راک، آلترناتیو متال
پیشه(ها): موسیقی‌دان
ساز(ها): گیتار
سال‌های فعالیت: ۱۹۸۹–اکنون
ناشر(ان): Nothing اینتراسکوپ رکوردز Risk Scorpion Rising
همکاری‌های مرتبط: مریلین منسون Mrs. Scabtree Jack Off Jill Three Ton Gate The Daisy Kids
اسکات میچل پوتسکی (انگلیسی: Scott Mitchell Putesky؛ زادهٔ ۲۸ آوریل ۱۹۶۸؛درگذشته ۲۲ اکتبر ۲۰۱۷) که بیشتر با نام هنری‌اش دیزی برکویتز (به انگلیسی: Daisy Berkowitz) شناخته می‌شد، موسیقی‌دان اهل ایالات متحده آمریکا بود. او گیتاریست اصلی و یکی از بنیان‌گذاران گروه اینداستریال راک مریلین منسون بود. نام هنری وی ترکیبی از نام بازیگر آمریکایی، دیزی دوک و قاتل سریالی آمریکایی، دیوید برکویتز است. او در ۸ مه ۱۹۹۶، درحالی‌که گروه مریلین منسون در حال ضبط آلبوم ابرستاره ضدمسیح بود از گروه جدا شد.