stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ناحیه مگین-خان‌قالاس

| Megino-Kangalassky District Мегино-Кангаласский улус | Megino-Kangalassky District Мегино-Кангаласский улус |
| --- | --- |
بخش: بخش
نویسه‌گردانی(های) Other: نویسه‌گردانی(های) Other
 • Yakut: Мэҥэ-Хаҥалас улууһа
Grazing livestock near the selo of Mayya in Megino-Kangalassky District: Grazing livestock near the selo of Mayya in Megino-Kangalassky District
  پرچمنشان:   پرچمنشان
fa (in English: Expected satiety)موقعیت ناحیه مگین-خان‌قالاس در نقشه: faموقعیت ناحیه مگین-خان‌قالاس در نقشه
مختصات: ۶۱°۵۸′ شمالی ۱۲۹°۵۵′ شرقی﻿ / ﻿۶۱٫۹۶۷°شمالی ۱۲۹٫۹۱۷°شرقی﻿ / 61.967; 129.917: مختصات: ۶۱°۵۸′ شمالی ۱۲۹°۵۵′ شرقی﻿ / ﻿۶۱٫۹۶۷°شمالی ۱۲۹٫۹۱۷°شرقی﻿ / 61.967; 129.917
کشور: روسیه
واحد فدرال: یاقوتستان
بنیان‌گذاری: February 10, 1930
مرکز: Mayya
مساحت: مساحت
 • مجموع: ۱۱۷۰۰ کیلومتر مربع (۴۵۰۰ مایل مربع)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰)
 • مجموع: ۳۱۲۷۸
 • تراکم: ۲٫۷/کیلومتر مربع (۶٫۹/مایل مربع)
 • شهری: ۱۱٫۲٪
 • روستایی: ۸۸٫۸٪
ساختار اداری: ساختار اداری
 • تقسیمات اداری: ۱ Settlements، ۲۹ سلساویت
 • Inhabited localities: ۱ Urban-type settlements، ۳۵ Rural localities
ساختار شهرداری: ساختار شهرداری
 • عضو شهرداری: Megino-Kangalassky Municipal District
 • تقسیمات شهرداری: ۱ Urban settlements، ۳۰ Rural settlements
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۹ (یوتی‌سی ۹:۰۰+ )
OKTMO ID: 98629000
وبگاه: https://mr-megino-kangalasskij.sakha.gov.ru
ناحیه مگین-خان‌قالاس (به لاتین: Megino-Kangalassky District) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در یاقوتستان واقع شده‌است.
دزموند مارکت

| دزموند مارکت | دزموند مارکت |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱ نوامبر ۱۹۰۸ البوکرکی، نیومکزیکو، ایالات متحده آمریکا
درگذشت: ۷ اوت ۱۹۹۹ سانتا باربارا، کالیفرنیا، ایالات متحده آمریکا
ملیت: آمریکایی
دزموند مارکت (انگلیسی: Desmond Marquette؛ ‏ ۱ نوامبر ۱۹۰۸ – ۷ اوت ۱۹۹۹) تدوین‌گر اهل ایالات متحده آمریکا بود.
از فیلم‌هایی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به جرایم سازمان‌یافته و جاسوس محبوب من اشاره نمود.
مورخورمدو

| مورخورمدو | مورخورمدو |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: کرمان
شهرستان: شهربابک
بخش: دهج
دهستان: خبر
جمعیت: ۴۴ نفر
مورخورمدو، روستایی از توابع بخش دهج شهرستان شهربابک در استان کرمان است.
جمعیت

این روستا در دهستان خبر قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۹۵، جمعیت آن ۴۴ نفر (۱۲ خانوار) بوده‌است.
بینگو و موتاریکا

| بینگو و موتاریکا | بینگو و موتاریکا |
| --- | --- |
سومین رئیس‌جمهور مالاوی: سومین رئیس‌جمهور مالاوی
دوره مسئولیت ۲۴ مه ۲۰۰۴ – ۵ آوریل ۲۰۱۲: دوره مسئولیت ۲۴ مه ۲۰۰۴ – ۵ آوریل ۲۰۱۲
معاون رئیس‌جمهور:  Cassim Chilumpha  جویس باندا 
پس از: باکیلی مولوزی
پیش از: جویس باندا
۸ام رئیس اتحادیه آفریقا: ۸ام رئیس اتحادیه آفریقا
دوره مسئولیت ۳۱ ژانویه ۲۰۱۰ – ۳۱ ژانویه ۲۰۱۱: دوره مسئولیت ۳۱ ژانویه ۲۰۱۰ – ۳۱ ژانویه ۲۰۱۱
رئیس‌جمهور: معمر قذافی
پس از: تئودور اوبیانگ انگوئما
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: Ryson Webster Thom ۲۴ فوریهٔ ۱۹۳۴ تیولو،  نیاسالند
درگذشته: ۵ آوریل ۲۰۱۲ (۷۸ سال) لیلونگوه، مالاوی
ملیت: مالاوی
حزب سیاسی: DPP (۲۰۰۵–۲۰۱۲)
محل تحصیل: دانشگاه دهلی California Miramar University
تخصص: اقتصاددان
بینگو و موتاریکا (انگلیسی: Bingu wa Mutharika؛ زاده ۲۴ فوریهٔ ۱۹۳۴ – درگذشته ۵ آوریل ۲۰۱۲) یک سیاست‌مدار و اقتصاددان اهل مالاوی بود. وی بین سال‌های ۲۰۰۴ تا ۲۰۱۲ رئیس‌جمهور مالاوی بود.
ساتی ۹۴۳۸

| کشف | کشف |
| --- | --- |
تاریخ کشف: همارس ۵, ۱۹۹۷
ویژگی‌های مداری: ویژگی‌های مداری
مبدأ مه ۱۴, ۲۰۰۸: مبدأ مه ۱۴, ۲۰۰۸
اوج: ۲.۶۷۵۱۳۹۲
حضیض: ۱.۷۸۸۰۳۰۲
خروج از مرکز مداری: ۰.۱۹۸۷۶۲۱
تناوب مداری: ۱۲۱۷.۶۳۸۸۳۸۰
آنومالی متوسط: ۱۴.۳۴۵۹۲
انحراف: ۳.۸۴۵۱۴
 :  
سیارک ۹۴۳۸ (به انگلیسی: 9438 Satie، نامگذاری:1997EE16) نه هزار و چهارصد و سی و هشتمین سیارک کشف شده‌است که در ۵ مارس ۱۹۹۷ کشف شد.
قدر مطلق سیارک برابر ۱۶٫۳۰ است.
اندرو گرگوری (بازیکن فوتبال)

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
زادروز:  ۸ اکتبر ۱۹۷۶ ‏(۴۷ سال)
زادگاه:  بارنزلی
پست:  مهاجم
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۹۵–۲۰۰۰ |  باشگاه فوتبال بارنزلی |  ۰ |  (۰) |
| ۱۹۹۹–۲۰۰۰ |  ← باشگاه فوتبال کارلایل یونایتد (قرضی) |  ۲۸ |  (۱) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
اندرو گرگوری (انگلیسی: Andrew Gregory؛ زادهٔ ۸ اکتبر ۱۹۷۶) بازیکن فوتبال اهل بریتانیا است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال بارنزلی و باشگاه فوتبال کارلایل یونایتد اشاره کرد.
سگا چنل

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نشان‌واره و شگون‌نمای سگا چنل (سگا پت): نشان‌واره و شگون‌نمای سگا چنل (سگا پت)
توسعه‌دهنده: سگا
نوع: سرویس آنلاین
تاریخ معرفی: آمریکای شمالی: ۱۴ دسامبر ۱۹۹۴
توقف عرضه: آمریکای شمالی: ۳۱ ژوئیهٔ ۱۹۹۸
سکو: سگا جنسیس
وبگاه: http://sega.com/channel
سگا چَنِل (انگلیسی: Sega Channel) یک سرویس بازی آنلاین متوقف‌شده‌است که توسط سگا برای کنسول بازی ویدئویی سگا جنسیس توسعه یافته و به‌عنوان یک سیستم تحویل محتوا عمل می‌کند. سگا چنل که در ۱۴ دسامبر ۱۹۹۴ راه‌اندازی شد، توسط تی‌سی‌آی و تایم وارنر کیبل از طریق سرویس تلویزیون کابلی و از طریق کابل کواکسیال در اختیار عموم قرار گرفت. این سرویس یک سرویس پرداختی بود که از طریق آن مشتریان می‌توانستند به‌صورت آنلاین به بازی‌های جنسیس دسترسی داشته باشند، دموهای بازی‌ها را امتحان کنند و کدهای تقلب آن‌ها را دریافت کنند. تا ۳۱ ژوئیهٔ ۱۹۹۸، سگا چنل سه سال پس از عرضهٔ کنسول نسل بعدی سگا با نام سگا ساترن فعال کرد. اگرچه سگا چنل به‌دلیل راه‌اندازی ضعیف و هزینهٔ اشتراک بالا مورد انتقاد قرار گرفته‌است، اما به‌دلیل نوآوری‌هایش در محتوای قابل بارگیری و تأثیر آن بر سرویس‌های بازی آنلاین مورد تحسین قرار گرفته‌است.
تاریخچه

سگا جنسیس که با نام مگا درایو در سال ۱۹۸۸ در ژاپن، در سال ۱۹۸۹ در آمریکای شمالی و در سال ۱۹۹۰ با همین نام در اروپا و سایر مناطق عرضه شد، به‌عنوان نقطهٔ ورود سگا به دوران ۱۶ بیتی کنسول‌های بازی ویدئویی در نظر گرفته می‌شود.
در سال ۱۹۹۰، سگا نخستین سرویس مبتنی بر اینترنت خود با نام سگا مگانت را برای جنسیس در ژاپن معرفی کرد. این سرویس که از طریق یک کارتریج و یک وسیلهٔ جانبی به نام مگا مودم کار می‌کرد، به دارندگان مگا درایو اجازه می‌داد ۱۷ عنوان بازی را به صورت آنلاین انجام دهند. نسخهٔ آمریکای شمالی این سرویس با نام «تله-جنسیس» نیز معرفی شد، اما هرگز در آن منطقه راه‌اندازی نشد. سامانهٔ دیگر مبتنی بر تلفن سگا با نام مگا انسر، مگا درایو ژاپنی را به یک پایانهٔ بانکداری آنلاین تبدیل کرد. به‌دلیل تعداد کم بازی‌های موجود در بستر مگانت، قیمت بالا و عدم موفقیت مگا درایو در ژاپن، این سامانه به یک شکست تجاری تبدیل شد. در سال ۱۹۹۲، دستگاه جانبی مگا مودم را می‌شد با قیمت پایین‌تری در فروشگاه‌های ارائه‌دهندهٔ تخفیف و ارزان‌فروشی‌ها یافت و در نسخهٔ بازسازی‌شدهٔ مگا درایو که در سال ۱۹۹۳ عرضه شد، پورت ۹ پین ئی‌اکس‌تی حذف شد و امکان اتصال به سرویس مگانت نیز از آن سلب شد.
در آوریل ۱۹۹۳، سگا سرویس سگا چنل را معرفی کرد که از خدمات تلویزیون کابلی برای ارائهٔ محتوا استفاده می‌کرد. آزمایش سراسری در ایالات متحده در ماه ژوئن آغاز شد، و راه‌اندازی این سرویس نیز در دسامبر آغاز شد، پس از آن و در سال ۱۹۹۴ این سرویس به‌طور کامل در سراسر ایالات متحده نیز فعال شد. تا ژوئن ۱۹۹۴، ۲۱ شرکت کابلی برای ارائهٔ خدمات سگا چنل به مخاطبان خود ثبت‌نام کردند. هزینه‌های این سرویس در ایالات متحده بسته به مکان متفاوت بود، اما این هزینه تقریباً برابر با ۱۵ دلار آمریکا به‌علاوهٔ هزینهٔ فعال‌سازی ۲۵ دلاری بود، که شامل مبدل نیز می‌شد. سگا چنل در اواخر سال ۱۹۹۵ با هزینهٔ ماهانهٔ حدود ۱۹ دلار کانادا در کانادا نیز راه‌اندازی شد. در طول مراحل برنامه‌ریزی این سرویس، سگا به‌دنبال سرمایه‌گذاری در بازار اجاره‌ای بود که با کرایه دادن سگا سی‌دی از طریق شرکت بلاکباستر ویدئو تا حدی موفقیتی نسبی را تجربه کرد و به‌دنبال پایه‌گذاری بازی‌ها و دموهای این سرویس برای فروش کارتریج‌های بیشتر بود.
در اوایل سال ۱۹۹۵، هایائو ناکایاما، مدیرعامل سگا، توسعهٔ سگا جنسیس و افزونه‌های آن، سگا سی‌دی و سگا ۳۲ایکس را پایان داد. این تصمیم برای حمایت از سگا ساترن اتخاذ شد که قبلاً در ژاپن منتشر شده بود. این باعث شد که سگا چنل همزمان با سقوط فروش جنسیس در بازار منتشر شود. سگا چنل در دوران اوج خود بیش از ۲۵۰٬۰۰۰ مشترک داشت، اما در سال ۱۹۹۷ و دو سال پس از تغییر تمرکز ناکایاما از جنسیس به ساترن، این تعداد به ۲۳۰٬۰۰۰ مشترک کاهش یافت. اگرچه سگا به گزینه‌هایی برای ارائهٔ این سرویس به رایانه‌های شخصی نظر داشت، اما افزایش مودم‌های کابلی و بازی‌های اینترنتی تقاضا برای چنین سرویسی را از بین برد. در اواخر نوامبر ۱۹۹۷ اعلام شد که سگا چنل در ۳۰ ژوئن ۱۹۹۸ بسته خواهد شد، اما در نهایت این سرویس برای یک ماه دیگر فعال ماند و نهایتاً فعالیت آن در ۳۱ ژوئیهٔ ۱۹۹۸ متوقف شد.
جنبه‌های فنی و خصوصیات

مالکان کنسول جنسیس پس از خرید اولیه و پرداخت هزینهٔ فعال‌سازی، مبدلی را دریافت می‌کردند که در جای کارتریج کنسول قرار می‌گرفت. این مبدل کنسول را با استفاده از یک کابل کواکسیال خروجی در پشت کارتریج به یک سیم تلویزیون کابلی وصل می‌کرد راه‌اندازی کنسول جنسیس پس از نصب مبدل سگا چنل فعال باعث می‌شد که منوی اصلی سرویس بارگیری شود؛ فرایندی که تقریباً ۳۰ ثانیه طول می‌کشید. از آنجا، گیمرها می‌توانستند به محتوایی که می‌خواهند بازی کنند دسترسی داشته باشند و آن را در سیستم خود بارگیری کنند. فرایند بارگیری ممکن بود برای هر بازی تا چند دقیقه طول بکشد. این داده‌ها در حافظهٔ رم ۴ مگابایتی مبدل بارگیری می‌شدند و با خاموش شدن سامانه نیز از این حافظه حذف می‌شدند.
برنامه‌نویسی و انتقال سرویس ماهانهٔ سگا چنل با تشکیل یک تیم تولید در سگا آغاز شد که هر ماه محتوا را جمع‌آوری می‌کرد و آن را روی یک سی‌دی-رام بارگذاری می‌کرد. سپس این داده‌ها را به ایستگاه ماهواره‌ای تی‌سی‌آی، واقع در دنور، کلرادو ارسال می‌کرد. از این ایستگاه، سیگنال از طریق ماهوارهٔ گلکسی ۷ هیوز کامیونیکیشنز ارسال می‌شد که برای ارائه‌دهندگان سرویس تلویزیون کابلی محلی در بسامد ۷۰۰۰۱۴۳۵۰۰۰۰۰۰۰۰۰۰۰♠۱٫۴۳۵ قابل بارگذاری، و در بسامد ۷۰۰۰۱۱۰۰۰۰۰۰۰۰۰۰۰۰۰♠۱٫۱ قابل بارگیری بود. با این حال، در کانادا و در سرتاسر آمریکای جنوبی و اروپا، به نفع بارگذاری مستقیم از سی‌دی-رام سگا چنل از طریق یک سرشبکهٔ تلویزیون کابلی از مرحلهٔ انتقال ماهواره‌ای به‌طور کلی صرف نظر می‌شد. برای اینکه سیگنال به درستی کار کند، باید بدون نویز می‌بود تا از وقفه در بارگیری جلوگیری شود. برای اطمینان از عدم وجود مشکل، ارائه‌دهندگان سرویس کابلی مجبور بودند سیگنال پخش خود را «تمیز» کنند.
بازی‌ها

سرویس سگا چنل میزبان حداکثر ۵۰ بازی جنسیس در هر زمان بود. عناوین در دسترس در هر ماه تغییر می‌کردند؛ با این حال، برخی از به‌روزرسانی‌ها به صورت هفتگی اتفاق می‌افتاد. در سال ۱۹۹۷، سگا تعداد بازی‌های میزبانی‌شده به‌صورت هم‌زمان را به ۷۰ عنوان و بسامد به‌روزرسانی‌ها را به دو هفته یکبار تغییر داد. بازی‌های این سرویس شامل عناوینی مانند سونیک و ناکلز، قهرمانان ابدی و غارتگر فضایی ۲ می‌شد که توسط سگا توسعه یافته بودند؛ علاوه بر این، عناوین توسعه‌یافته توسط دارندگان مجوز سگا، مانند بابزی ۲ و علاءالدین نیز در دسترس بودند. برخی از این بازی‌ها مانند ابرمبارز خیابانی ۲ در مقایسه با نسخهٔ کارتریجی خود محتوای کمتری داشتند تا بتوانند با حافظهٔ مبدل سازگار شوند. سگا چنل همچنین میزبان بازی‌هایی در برخی از مناطقی بود که نسخهٔ کارتریج نداشتند. از جملهٔ این بازی‌ها می‌توان به پالس‌من، مگا من: جنگ‌های فریبنده، و سرباز بیگانه اشاره کرد که در آمریکای شمالی در این سرویس میزبانی می‌شدند. این سرویس همچنین دموی بازی‌های آینده مانند خشم کهنه را ارائه می‌داد. اگرچه بازی‌ها و دموها به‌طور منظم تغییر می‌کردند، اما دسته‌بندی‌هایی که بازی‌ها در آن‌ها قرار می‌گرفتند ثابت ماندند و تغییری نکردند. با در نظر داشتن کنترل‌های والدین، همهٔ بازی‌های این سرویس رتبه‌بندی متناسب خود را از شورای رتبه‌بندی بازی‌های ویدئویی دریافت کردند. این سرویس همچنین حاوی یک سیستم قفل بود که به والدین اجازه می‌داد برای دسترسی به محتوای دارای رتبه‌بندی بزرگسالان، یک رمز عبور تنظیم کنند.
علاوه بر بازی‌ها و دموها، سگا چنل قابلیت‌های دیگری نیز داشت. کدهای تقلب و همچنین نکات بازی‌ها مستقیماً از شبکه قابل دسترسی بودند. این سرویس همچنین میزبان مسابقاتی مانند تبلیغ با تریپل پلی ۹۶ الکترونیک آرتس و رویدادی در سال ۱۹۹۵ که در آن به بازیکنانی که خشم کهنه را در یک دورهٔ کوتاه ۲۴ ساعته همزمان با در دسترس بودن نسخهٔ کامل بازی، به پایان می‌رساندند، یک شمارهٔ تلفن برای تماس داده می‌شد و آن‌ها را واجد شرایط کسب جایزه می‌کرد.
بازخوردها و میراث

سگا چنل در طول عمر خود یکی از جایزه‌های «بهترین چیزهای جدید» را در سال ۱۹۹۴ از پاپیولار ساینس دریافت کرد. به همین ترتیب، یک نظرسنجی انجام‌شده در اوت ۱۹۹۵ توسط اسپورتس ایلاستریتد نشان داد که احتمال خرید اشتراک سگا چنل از سوی کودکان بین ۹ تا ۱۳ سال پنج برابر بیشتر از احتمال خرید سگا ساترن، نینتندو ۶۴ یا پلی‌استیشن در راه بازار بوده‌است. این سرویس بعداً تا ۲۵۰٬۰۰۰ مشترک نیز کسب کرد. با این حال، سگا پیش‌بینی کرده بود که سگا چنل تا پایان سال اول فعالیت خود بیش از یک میلیون مشترک داشته باشد و این سرویس را برای بیش از ۲۰ میلیون خانوار در دسترس قرار داده بود.
بازخوردهای گذشته‌نگر پیرامون سگا چنل، نوآوری و نقش آن در توسعهٔ بازی‌های آنلاین را ستایش می‌کنند، اما از هزینه‌های بالای اشتراک و زمان ورود آن به بازار انتقاد می‌کنند. آدام ردسل، نویسندهٔ آی‌جی‌ان اشاره کرده‌است که چگونه سگا چنل باعث شد بسیاری از شرکت‌های کابلی سیگنال‌های پخش خود را پاکسازی کنند و با ذکر این که «... این واقعیت که شما در حال حاضر از اینترنت پهن‌باند لذت می‌برید، می‌تواند به لطف سگا باشد»، به نقش این سرویس در توسعهٔ اینترنت پرسرعت نیز اشاره کرده‌است. لوی بوکانن که او نیز برای آی‌جی‌ان می‌نویسد، به سگا چنل به‌همراه نقش آن در توسعهٔ بازی‌های مدرن و خدمات ارائهٔ محتوا، مانند ایکس‌باکس لایو آرکید و پلی‌استیشن نتورک اشاره کرده و گفته‌است: «سگا و کل صنعت درس‌های مهمی از سگا چنل آموختند. همان‌طور که از سرویس سگانت دریم‌کست مشخص است، سگا همچنان به ایدهٔ دانلود و [بازی] آنلاین متعهد بوده‌است… همچنین می‌توانید دی‌ان‌ای سرویس‌های اولیه مانند سگا چنل را در پورتال‌های مدرن مانند ایکس‌بی‌ال‌ای و پی‌اس‌ان مشاهده کنید که دموها در حال حاضر جزئی اصلی از آن‌ها هستند.» کارکنان یوگو نتورکز نیز از سگا چنل با عنوان گامی مهم در توسعهٔ هر دو سرویس مذکور یاد می‌کنند.
کن هوروویتز از سگا-۱۶ از زمان‌بندی ضعیف سگا برای راه‌اندازی سگا چنل و نیز قیمت بالای اشتراک آن انتقاد کرده‌است. به گفتهٔ هوروویتز، «چه کسی ۱۳ دلار در ماه برای بازی کردن یک سیستم در حال مرگ خرج می‌کند؟ این اشتباه هولناک (یکی از اشتباهات متعدد سگا اینترپرایز) باعث شد که خرده‌فروشان موجودی سیستم‌های خود را کنار بگذارند و بدین ترتیب سرنوشت سگا چنل را یک‌بار برای همیشه رقم بزنند.» بوکانن نیز همین احساسات را تکرار می‌کند و می‌گوید: «شاید اگر سگا چنل زودتر در چرخهٔ عمر کنسول منتشر می‌شد—جنسیس که در سال ۱۹۸۹ در آمریکا عرضه شد—احتمالاً اوضاع به گونه‌ای دیگر رقم می‌خورد. از این گذشته، این سرویس به دلیل پیشرفت در زمینهٔ بازی و فناوری مورد توجه قرار گرفت.» یوگو نیز به پتانسیل‌هایی اشاره می‌کند که سگا چنل می‌توانست با صرف زمان بیشتر در توسعه در زمینهٔ بازی‌های چندنفرهٔ رقابتی داشته باشد، و بیان می‌کند: «اگر سگا چنل کمی زودتر در طول عمر جنسیس عرضه شده بود، در معرض دید بسیار بیشتری قرار می‌گرفت و شاید بازی آنلاین برای بازی‌هایی که می‌توانستند مستقیماً برای این سرویس توسعه داده شوند، امکان‌پذیر می‌بود.»
یک سگا جنسیس مدل ۲ که در سال ۱۹۹۳ عرضه شد
مبدل ساینتیفیک آتلانتا برای سگا چنل در جعبهٔ اصلی کامل با آداپتور برق، آداپتور کواکسیال و دفترچهٔ مستندات
سرباز بیگانه، بازی‌ای که اگرچه در آمریکای شمالی در قالب کارتریج موجود نبود، اما در سگا چنل در آن منطقه در دسترس بود.
مقیاس‌بندی تصویر

در مبحث گرافیک کامپیوتری و تصویربرداری دیجیتال، مقیاس بندی تصویر به تغییر اندازه یک تصویر دیجیتالی اشاره می‌کند. در تکنولوژی ویدئو، بزرگ‌نمایی محتوای دیجیتال به عنوان افزایش مقیاس یا افزایش وضوح شناخته می‌شود.
هنگام مقیاس‌بندی یک تصویر گرافیکی برداری(vector graphic)، پایه‌های تشکیل دهنده گرافیکی که تصویر را می‌سازند، می‌توانند با استفاده از تبدیل‌های هندسی بدون افت کیفیت در تصویر، مقیاس بندی شوند(lossless). هنگام مقیاس بندیِ یک تصویر گرافیکی شطرنجی، باید یک تصویر جدید با تعداد پیکسل‌های بیشتر یا کمتر تولید شود. در مورد کاهش تعداد پیکسل (کاهش مقیاس)، این معمولاً منجر به کاهش کیفیت قابل مشاهده ای می‌شود. از منظر پردازش سیگنال دیجیتال، مقیاس بندی گرافیک شطرنجی یک مثال دو بعدی از تبدیل نرخ نمونه است، تبدیل یک سیگنال گسسته از یک نرخ نمونه برداری (در این مورد، نرخ نمونه برداری محلی) به دیگری.
از دیدگاه ریاضی

مقیاس بندی تصویر را می‌توان به عنوان شکلی از نمونه برداری مجدد(resampling) یا بازسازی تصویر از دیدگاه قضیه نمونه‌گیری نایکویست تفسیر کرد. طبق این قضیه، نمونه برداری به پایین از یک تصویر اصلی با وضوح بالاتر به یک تصویر کوچکتر، تنها پس از اعمال یک فیلتر ضد آلیاسینگ ۲ بعدی مناسب برای جلوگیری از بروز اختلالات بصری aliasing انجام می‌شود. تصویر به اطلاعاتی کاهش می‌یابد که می‌تواند توسط تصویر کوچکتر حمل شود.
اگر نمونه برداری به بالا انجام شود، یک فیلتر بازسازی جای فیلتر ضد آلیاسینگ را خواهد گرفت.
یک رویکرد بهتر برای افزایش مقیاس، آن را به عنوان یک مسئله وارون در نظر می‌گیرد، و مسئله ایجاد تصویری قابل قبول، بطوریکه وقتی تصویر را کوچک می‌کنیم همانند تصویر اولیه باشد را حل می‌کند. تکنیک‌های مختلفی برای این مورد استفاده شده است، از جمله تکنیک‌های بهینه‌سازی با استفاده از نرمال سازی و استفاده از یادگیری ماشین روی تصویرهای ورودی.
الگوریتم‌ها

اندازه تصویر را می‌توان به روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی تغییر داد که هر کدام نکات مثبت و منفی خود را دارند.
الگوریتم‌ها > درونیابی (الحاق) نزدیکترین همسایه

یکی از راه‌های ساده‌تر برای افزایش اندازه تصویر ، درون‌یابی نزدیک‌ترین همسایه است که هر پیکسل را با نزدیک‌ترین پیکسل در خروجی جایگزین می‌کند. برای افزایش مقیاس تصویر، این بدان معناست که چندین پیکسل از یک رنگ وجود خواهد داشت. این می‌تواند جزئیات واضح را حفظ کند، اما همچنین در تصاویر صاف قبلی، ناهمواری ایجاد می‌کند. واژه «نزدیک‌ترین» در نزدیک‌ترین همسایه لازم نیست نزدیک‌ترین از دیدگاه ریاضی باشد. یک پیاده‌سازی رایج این است که همیشه به سمت صفر گرد کنید. گرد کردن به این روش اختلالات تصویری کمتری تولید می‌کند و محاسبه آن سریعتر است.
این الگوریتم اغلب برای تصاویری که فاقد یا دارای تعداد لبه‌های صاف کمی هستند ترجیح داده می‌شود. یک کاربرد رایج از این را می‌توان در هنرهای پیکسلی یافت.
الگوریتم‌ها > الگوریتم‌های دو خطی و دو مکعبی (Bilinear & Bicubic)

درون یابی دو خطی با درونیابی مقادیرِ رنگِ پیکسل عمل می‌کند و یک انتقال پیوسته به خروجی ارائه می‌دهد حتی در جایی که محتوای اصلی دارای انتقال‌های گسسته است. اگرچه این برای تصاویر با تُن پیوسته مطلوب است، اما این الگوریتم کنتراست (لبه‌های تیز) را به گونه ای کاهش می‌دهد که ممکن است برای خطوط تصویر مشکلاتی ایجاد شود. درون یابی دو مکعبی با افزایش هزینه محاسباتی، نتایج بسیار بهتری را به همراه دارد
الگوریتم‌ها > نمونه برداری مجدد سینک و لانچوس(Sinc & Lanczos)

نمونه‌برداری مجدد Sinc، در تئوری، بهترین بازسازی ممکن را برای یک سیگنال کاملاً باند محدود فراهم می‌کند. اما در عمل، این انتظارات به‌طور کامل توسط تصاویر دیجیتالی دنیای واقعی برآورده نمی‌شود. نمونه برداری مجدد Lanczos، که تقریبی برای روش sinc می‌باشد، نتایج بهتری را به ارمغان می‌آورد. درون یابی دو مکعبی را می‌توان به عنوان یک تقریب محاسباتی کارآمد برای نمونه برداری مجدد Lanczos در نظر گرفت.
الگوریتم‌ها > نمونه‌گیری جعبه ای

یکی از نقاط ضعف الگوریتم‌های دو خطی، دو مکعبی و مرتبط این است که تعداد مشخصی از پیکسل‌ها را نمونه برداری می‌کنند. هنگامی که از یک آستانه خاص تصویر را کوچکتر می‌کنیم، مثلاً بیش از دو بار برای همه الگوریتم‌های دو نمونه‌برداری، الگوریتم‌ها پیکسل‌های غیر مجاور را نمونه‌برداری می‌کنند، که هم منجر به از دست دادن داده‌ها و هم نتایج ناخوشایند می‌شود.
راه حلی ساده برای این موضوع، نمونه برداری جعبه ای است، یعنی اینکه پیکسل هدف را یک جعبه در تصویر اصلی در نظر بگیرید و از تمام پیکسل‌های داخل جعبه نمونه برداری کنید. این تضمین می‌کند که تمام پیکسل‌های ورودی به خروجی ما کمک می‌کنند. ضعف عمده این الگوریتم سخت بودن بهینه‌سازی آن است.
الگوریتم‌ها > MipMap

راه حل دیگر برای مشکل کوچک کردن تصویر با استفاده از الگوریتم‌های دو نمونه‌گیری، mipmaps است. mipmap مجموعه ای از پیش مقیاس شده از کپی‌های کوچک شده است. هنگام کوچک کردن تصویر، از نزدیکترین mipmap بزرگتر به عنوان مبدأ استفاده می‌شود تا اطمینان حاصل شود که هیچ کوچک‌سازی کمتر از آستانه مفید مقیاس بندی دوخطی نیست. این الگوریتم سریع، و بهینه‌سازی آن آسان است. و استانداردی در بسیاری از فریم ورک‌ها مانند OpenGL است. هزینه آن، استفاده بیشتر از حافظه تصویر است، دقیقاً یک سوم بیشتر از پیاده‌سازی های رایج و استاندارد.
الگوریتم‌ها > روش‌های تبدیل فوریه

درون یابی ساده بر اساس تبدیل فوریه، دامنه فرکانس را با اجزای صفر پوشش می‌دهد (رویکردی روان مبتنی بر بازه، اخلالات تصویری Ringing را کاهش می‌دهد). علاوه بر حفظ (یا بازیابی) خوب جزئیات، اخلالات تصویری Ringingو بیرون زدگی پیکسل‌ها به صورت دایره‌ای از سمت چپ به سمت راست (و برعکس) محتوا قابل توجه است.
الگوریتم‌ها > درون یابی لبه محور

هدف الگوریتم‌های درون‌یابی لبه‌ای، حفظ لبه‌ها در تصویر پس از مقیاس‌بندی است، برخلاف سایر الگوریتم‌ها، که می‌توانند اختلالات تصویری پلکانی را معرفی کنند.
نمونه‌هایی از الگوریتم‌ها برای این کار عبارتند از درون‌یابی لبه محور جدید (New Edge Directed Interpolation)، درون‌یابی تصویر به کمک لبه (Edge-Guided Image Interpolation)، درون‌یابی مبتنی بر انحنای تکراری (ICBI)، و درون یابی پیچشی مکعبی جهت دار (DCCI). یک تحقیق در سال ۲۰۱۳ نشان داد که DCCI بهترین امتیازات را در PSNR و SSIM در یک سری از تصاویر آزمایشی دارد.
الگوریتم‌ها > hqx

برای بزرگنمایی گرافیک‌های کامپیوتری با وضوح کم و/یا رنگ‌های کم (معمولا از ۲ تا ۲۵۶ رنگ)، نتایج بهتری را می‌توان با الگوریتم hqx یا سایر الگوریتم‌های مقیاس بندی هنرهای پیکسلی به دست آورد. اینها الگوریتم هخا تصاویر با لبه‌های تیزتر تولید می‌کنند و سطح بالایی از جزئیات را حفظ می‌کنند.
الگوریتم‌ها > برداری سازی(Vectorization)

استخراج برداری یا برداری سازی، رویکرد دیگری را ارائه می‌دهد. Vectorization ابتدا یک نمایش برداری مستقل از وضوح گرافیکی تصویری که باید مقیاس بندی شود ایجاد می‌کند. سپس این نسخه ایجاد شده به عنوان یک تصویر شطرنجی با وضوح مورد نظر درآورده می‌شود. این تکنیک توسط Adobe Illustrator , Live Trace و Inkscape استفاده می‌شود. گرافیک‌های برداری مقیاس‌پذیر به خوبی برای تصاویر هندسی ساده مناسب هستند، در حالی که عکس‌ها به دلیل پیچیدگی‌شان، با برداری سازی مناسب نیستند.
الگوریتم‌ها > شبکه‌های عصبی کانولوشنال عمیق

این روش از یادگیری ماشینی برای تصاویر با جزئیات بالاتر مانند عکس‌ها و آثار هنری پیچیده استفاده می‌کند. برنامه‌هایی که از این روش استفاده می‌کنند عبارتند از waifu2x , Imglarger و Neural Enhance.
کاربردها > عمومی

برخی از کاربردهای مقیاس بندی تصویر متشکل از مرورگرهای وب، ویرایشگرهای تصویر، نمایشگرهای تصویر و فایل، نرم‌افزارهای بزرگ کردن تصویر، زوم دیجیتال، فرایند تولید تصاویر thumbnail، و هنگام نمایش تصاویر در صفحه نمایش یا چاپگرها.
کاربردها > ویدئو

این کاربرد، بزرگنمایی تصاویر برای سینماهای خانگی دستگاه‌های HDTV که از محتوای PAL-Resolution پشتیبانی می‌کنند، به عنوان مثال، از یک پخش کننده DVD است. افزایش مقیاس در زمان واقعی انجام می‌شود و سیگنال خروجی ذخیره نمی‌شود.
کاربردها > مقیاس‌بندی هنرهای پیکسلی

از آنجایی که گرافیک‌های هنرهای پیکسلی معمولاً وضوح پایینی دارند، آن‌ها بر قرار دادن دقیق پیکسل‌ها تکیه می‌کنند، اغلب با پالت محدود رنگ. این منجر به گرافیک‌هایی می‌شود که بر نشانه‌های بصری تلطیف‌شده تکیه می‌کنند تا اشکال پیچیده را با وضوح کمی، تعریف کنند. این باعث می‌شود که مقیاس‌بندی هنرهای پیکسلی به یک مشکل خاص تبدیل شود.
الگوریتم‌های تخصصی برای مدیریت گرافیک‌های هنرهای پیکسلی توسعه داده شدند، زیرا الگوریتم‌های مقیاس‌گذاری سنتی نشانه‌های ادراکی انسان را در نظر نمی‌گیرند.
از آنجایی که یک کاربرد رایج آن بهبود ظاهر بازی‌های ویدیویی نسل چهارم و قبل در شبیه‌سازهای آرکید و کنسول است، بسیاری از آنها برای اجرا در زمان واقعی برای تصاویر ورودی کوچک با سرعت ۶۰ فریم در ثانیه طراحی شده‌اند.
در سیستم‌های قوی، این الگوریتم‌ها برای بازی و سایر پردازش‌های لحظه ای تصویر مناسب هستند. این الگوریتم‌ها گرافیکی واضح را ارائه می‌کنند و در عین حال تاری را به حداقل می‌رسانند. الگوریتم‌های مقیاس‌بندی هنری در طیف گسترده‌ای از شبیه‌سازها مانند HqMAME و DOSBox و همچنین موتورهای بازی دو بعدی و سرگرمی‌های موتور بازی مانند ScummVM پیاده‌سازی شده‌اند. آنها در بین گیمرهایی که این فناوری‌ها باعث احیای تجربیات بازی در دهه‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ می‌شدند، محبوبیت رسیدند.
این فیلترها در حال حاضر در شبیه‌سازهای تجاری که به صورت رسمی پشتیبانی می‌شوند در Xbox Live، Virtual Console و PSN استفاده می‌شوند تا به بازی‌های کلاسیک با وضوح پایینتر اجازه دهند تا از نظر بصری در نمایشگرهای HD مدرن جذاب‌تر باشند. بازی‌های اخیراً منتشر شده که این فیلترها را در خود جای داده‌اند عبارتند از Sonic's Ultimate Genesis Collection , castlevania: The Dracula X Chronicles، Castlevania: Symphony of the Night، و Akumajō Dracula X Chi no Rondo.
کاربردها > مقیاس گذاری در زمان واقعی

تعدادی از شرکت‌ها تکنیک‌هایی را توسعه داده‌اند که فریم‌های ویدیوی را در زمان واقعی ارتقا می‌دهند، مانند زمانی که در یک بازی ویدیویی روی صفحه کشیده می‌شوند. DLSS انویدیا از یادگیری عمیق برای نمونه‌برداری از تصاویر با وضوح پایین به وضوح بالاتر برای نمایش در مانیتورهای رایانه با وضوح بالاتر استفاده می‌کند. AMD FidelityFX Super Resolution 1.0 (FSR) از یادگیری ماشینی استفاده نمی‌کند، در عوض از الگوریتم‌های دست‌نویس سنتی برای دستیابی به ارتقای فضایی در واحدهای سایه‌زنی سنتی استفاده می‌کند. FSR 2.0 از ارتقای مقیاس زمانی، دوباره با یک الگوریتم دستی استفاده می‌کند. استانداردهای FSR اجبار نمی‌شود و برخی از عناوین مانند Dota 2 نواری برای تنظیم وضوح ارائه می‌دهند. فناوری‌های دیگر عبارتند از Intel XeSS و Nvidia Image Scaler (NIS).
ناحیه یوتسا

| ناحیه یوتسا  Joutsa sub-region Joutsan seutukunta | ناحیه یوتسا  Joutsa sub-region Joutsan seutukunta |
| --- | --- |
ناحیه: ناحیه
کشور:  فنلاند
منطقه: فنلاند مرکزی
جمعیت (۲۰۱۱): جمعیت (۲۰۱۱)
 • کل: ۵٬۸۲۴
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۲ (زمان اروپای شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۳ (ساعت تابستانی اروپای شرقی)
ناحیه یُوتْسا زیرمجموعه فنلاند مرکزی و یکی از ناحیه‌ها در فنلاند از سال ۲۰۰۹ است.