stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تپه دو آوان چرداول (۱)

| تپه دو آوان چرداول (۱) | تپه دو آوان چرداول (۱) |
| --- | --- |
نام: تپه دو آوان چرداول (۱)
کشور: ایران
استان: استان ایلام
شهرستان: شهرستان چرداول
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: تپه
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۸۴۷۴
تاریخ ثبت ملی: ۹ اردیبهشت ۱۳۸۲
تپه دو آوان چرداول (۱) در شهرستان چرداول، مسیرجاده آسفالته سرآبله‌به‌موشکان واقع شده و این اثر در تاریخ ۹ اردیبهشت ۱۳۸۲ با شمارهٔ ثبت ۸۴۷۴ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
استخوان مچی

استخوان مچی چپ از دست یک قو منقرض‌شده (Olor paloregonus = Cygnus paloregonus) از اورگن. تاریخ: ۱۸۹۲–۱۸۹۳، منبع: Popular Science Monthly جلد ۴۲
استخوان مچی (به انگلیسی: Carpometacarpus)، استخوانی است که در دست پرندگان یافت می‌شود. این ناشی از ادغام استخوان مچی (کارپال) و کف دستی (متاکارپ) است و اساساً یک استخوان منفرد جوش‌خورده بین مچ دست و بند انگشت است. این استخوان در بیشتر پرندگان کوچک است، معمولاً صاف و دارای سوراخ بزرگی در وسط است. با این حال، در پرندگان بی‌پرواز، شکل آن ممکن است کمی متفاوت باشد، یا ممکن است به‌طور کامل وجود نداشته باشد.
این بخش نوک اسکلت بال را در پرندگان تشکیل می‌دهد. بیشتر شاهپرهای اولیه به آن متصل می‌شوند. در مقابل، بالچه توسط انگشت شست تشکیل می‌شود که به‌طور کامل با دیگر استخوان‌های دست ترکیب نمی‌شود. به همین ترتیب، نوک شاهپرهای اولیه به استخوان‌های بند انگشت متصل می‌شوند.
استخوان مچی در این توصیف استخوان بال پرنده به رنگ قرمز است
برای غیر زیست‌شناسان، استخوان مچی را می‌توان بیشتر از بال‌های گاومیش می‌شناسند. بال‌های بوفالو در دو اندازه اصلی وجود دارد، یک بال زاویه‌دار بزرگ که شامل سه استخوان اصلی است و یک بال تخت کوچک‌تر که تنها شامل دو استخوان است. استخوانی که در دومی وجود ندارد، استخوان مچی است.
بخش کلیر کریک، شهرستان اشلند، اوهایو

| بخش کلیر کریک، شهرستان اشلند، اوهایو | بخش کلیر کریک، شهرستان اشلند، اوهایو |
| --- | --- |
Township: Township
Sprott's Hill, an important محوطه باستانی in the township: Sprott's Hill, an important محوطه باستانی in the township
موقعیت بخش کلیر کریک، شهرستان اشلند، اوهایو در نقشه: موقعیت بخش کلیر کریک، شهرستان اشلند، اوهایو در نقشه
مختصات: ۴۰°۵۶′۵۱″ شمالی ۸۲°۲۱′۴۶″ غربی﻿ / ﻿۴۰٫۹۴۷۵۰°شمالی ۸۲٫۳۶۲۷۸°غربی﻿ / 40.94750; -82.36278: مختصات: ۴۰°۵۶′۵۱″ شمالی ۸۲°۲۱′۴۶″ غربی﻿ / ﻿۴۰٫۹۴۷۵۰°شمالی ۸۲٫۳۶۲۷۸°غربی﻿ / 40.94750; -82.36278
کشور: United States
ایالت آمریکا: اوهایو
County: شهرستان اشلند، اوهایو
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۵٫۴ مایل مربع (۶۵٫۷ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲۵٫۲ مایل مربع (۶۵٫۲ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۲ مایل مربع (۰٫۵ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۱۱۰۹ فوت (۳۳۸ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۲٬۲۷۶
 • تراکم: ۹۰/مایل مربع (۳۴٫۹/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
زیپ‌کد: 44874
کد منطقه: 419
استاندارد پردازش اطلاعات فدرال: 39-15672
سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی feature ID: 1085703
بخش کلیر کریک (به انگلیسی: Clear Creek Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان اشلند، اوهایو واقع شده‌است.
 بخش کلیر کریک ۶۵٫۷ کیلومتر مربع مساحت و ۲٬۲۷۶ نفر جمعیت دارد و ۳۳۸ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
کمترین مربعات

برازش سهمی بر مجموعه‌ای از داده‌ها در نرم‌افزار اکسل
روش حداقل مربعات روشی در تحلیل رگرسیون است که برای حل دستگاه معادلاتی به کار می‌رود که تعداد معادله‌هایش بیش از تعداد مجهول‌هایش است. مهم‌ترین کاربرد روش کمترین مربعات در برازش منحنی بر داده‌ها است. مدل برازش شده بر داده‌ها، مدلی است که در آن کمیت  \chi ^{2} کمینه باشد.
\chi ^{2}=\sum _{i=1}^{N}{\frac {(y_{i}-f({\vec {x_{i}}},{\vec {\beta }}))^{2}}{\sigma _{y,i}^{2}}}
این روش را نخستین بار کارل فردریش گاوس در سال ۱۷۹۴ استفاده کرد. روش حداقل مربعات در زبان برنامهٔ نویسی R، بیشتر نرم‌افزارهای آماری و ریاضی (مانند Excel, SPSS, MATLAB و …) و ماشین حساب‌های مهندسی وجود دارد.
تاریخچه

منشأ روش حداقل مربعات از نجوم و یافتن موقعیت ستارگان بوده‌است.
ساختار ریاضی

برای برازش منحنی  y=f({\vec {x}}) بر داده‌ها، فرض می‌کنیم اندازه‌گیری‌ها مستقل از هم انجام شده‌اند و خطای  {\vec {x}} نیز در مقابل خطای  y قابل صرف نظر است (مقادیر  {\vec {x}} بدون خطا هستند). تابع  f علاوه بر  {\vec {x}}، به ثوابتی که آن‌ها را با بردار  {\vec {\beta }} نشان می‌دهیم بستگی دارند. هدف، پیدا کردن مقادیر  {\vec {\beta }} است، به گونه‌ای که تابع  f({\vec {x}},{\vec {\beta }}) دقیق‌ترین پیش‌بینی را از  y ارائه دهد. به این منظور، کمیت باقی مانده را به صورت
d_{i}=y_{i}-f({\vec {x}}_{i},{\vec {\beta }})
تعریف می‌کنیم. اگر هر  y_{i} از توزیع نرمال حول مقدار واقعی  f({\vec {x}}_{i},{\vec {\beta }}) با پهنای  \sigma _{y,i} پیروی کند، احتمال به دست آوردن  y_{i} متناسب است با:
Prob_{\vec {\beta }}(y_{i})\propto {\frac {1}{\sigma _{y,i}^{2}}}e^{-d_{i}^{2}/2/\sigma _{y,i}^{2}}
است. احتمال مشاهدهٔ تمام مقادیر  y این‌طور به دست می‌آید:
Prob_{\vec {\beta }}(y_{1},y_{2},...,y_{N})=Prob_{\vec {\beta }}(y_{1})\times Prob_{\vec {\beta }}(y_{2})\times ...\times Prob_{\vec {\beta }}(y_{N})
\propto {\frac {1}{\prod _{i=1}^{N}\sigma _{y,i}}}e^{-\chi ^{2}/2}
کمیت  \chi ^{2} که در نما قرار دارد به صورت
\chi ^{2}=\sum _{i=1}^{N}{\frac {(y_{i}-f({\vec {x_{i}}},{\vec {\beta }}))^{2}}{\sigma _{y,i}^{2}}}=\sum _{i=1}^{N}{\frac {d_{i}^{2}}{\sigma _{y,i}^{2}}}
تعریف می‌شود. پس هدف، پیدا کردن  {\vec {\beta }} است؛ به گونه‌ای که  \chi ^{2} کمینه شود.
{\hat {\vec {\beta }}}=argmin_{\vec {\beta }}\,\,\chi ^{2}
برای بدست پارامتر بهینه باید از تابع مربعات گرادیان گرفته و آن را برابر با صفر قرار دهیم:
{\frac {\partial \chi ^{2}}{\partial \beta _{j}}}=0,\ j=1,\ldots ,m,
ساختار ریاضی > حداقل مربعات بدون وزن

اگر فرض کنیم  \sigma _{y,i}ها برای همهٔ داده‌ها برابر است، خواهیم داشت:
2\sum _{i}d_{i}{\frac {\partial d_{i}}{\partial \beta _{j}}}=-2\sum _{i}d_{i}{\frac {\partial f\left({\vec {x}}_{i},{\vec {\beta }}\right)}{\partial \beta _{j}}}=0,\ j=0,\ldots ,m
ساختار ریاضی > سایر روش‌ها

سایر انواع روش حداقل مربعات، عبارت‌اند از کمترین مربعات دارای قید (Constrained)، کمترین مربعات وزن‌دار (Weighted) و کمترین مربعات مجموع (Total)
نمونه‌ها > برازش خط

برای خط،
\chi ^{2}=\sum _{i=1}^{N}{\frac {(y_{i}-A-Bx_{i})^{2}}{\sigma _{y}^{2}}}
با مشتق‌گیری جزئی، خواهیم داشت:
{\frac {\partial \chi ^{2}}{\partial A}}={\frac {-2}{\sigma _{y}^{2}}}\sum _{i=1}^{N}{(y_{i}-A-Bx_{i})}=0\Rightarrow \ AN+B\sum \ x_{i}=\sum \ y_{i}
{\frac {\partial \chi ^{2}}{\partial B}}={\frac {-2}{\sigma _{y}^{2}}}\sum _{i=1}^{N}{x_{i}(y_{i}-A-Bx_{i})}=0\Rightarrow \ A\sum \ x_{i}+B\sum \ x_{i}^{2}=\sum \ x_{i}y_{i}
در نتیجه:
A={\bar {y}}-B{\bar {x}},B={\frac {\sum _{i=1}^{N}{y_{i}\ \left(x_{i}-{\bar {x}}\right)}}{\sum _{i=1}^{N}\left(x_{i}-{\bar {x}}\right)^{2}}}
نمونه‌ها > برازش خط مبدأ گذر

با انجام محاسبات بالا برای خط مبدأ گذر خواهیم داشت:
B={\frac {\sum _{i=1}^{N}{x_{i}y_{i}}}{\sum _{i=1}^{N}x_{i}^{2}}}
نمونه‌ها > برازش سهمی

برای سهمی،
\chi ^{2}=\sum _{i=1}^{N}{\frac {(y_{i}-A-Bx_{i}-Cx_{i}^{2})^{2}}{\sigma _{y}^{2}}}
در نهایت، دستگاه معادلات برازش چنین به دست می‌آید:
AN+B\sum x+C\sum x^{2}=\sum y
A\sum x+B\sum x^{2}+C\sum x^{3}=\sum xy
A\sum x^{2}+B\sum x^{3}+C\sum x^{4}=\sum x^{2}y
نمونه‌ها > کمترین مربعات خطی

اگر فرض کنیم بُعد ورودی  m است، یعنی  {\vec {x}}=[x_{1},x_{2},\dots ,x_{m}] و تابع  f(\,\cdot \,,{\vec {\beta }}) یک تابع خطی است، مسئله رگرسیون به یک مسئله بهینه‌سازی برای پیداکردن  m+1 پارامتر تبدیل می‌شود. به این معنی که ما یک پارامتر چند متغیره به اسم  {\vec {\beta }}=[\beta _{0},\beta _{1},\cdots ,\beta _{m}] داریم و سعی می‌کنیم  y را با ترکیبی خطی از  {\vec {x}}تخمین بزنیم یعنی  f\left({\vec {x}},{\vec {\beta }}\right)=\beta _{0}+\sum _{i=1}^{m}\beta _{i}\times x_{i}. حال اگر یک بعد دیگر به متغیر  {\vec {x}} اضافه کنیم و مقدارش را همیشه عدد ثابت  1 در نظر بگیریم ( x_{0}=1) و  {\vec {x}} را به صورتِ  {\vec {x}}=[1,x_{1},x_{2},\dots ,x_{m}] تغییر دهیم، تخمینی که از  y داریم در واقع ضرب نقطه ای بردار ورودی و بردار پارامترهای ماست یعنی  f\left({\vec {x}},{\vec {\beta }}\right)=\sum _{i=0}^{m}\beta _{i}\times x_{i}={\vec {\beta }}\,\,.\,{\vec {x}}. حال فرض کنیم که تعداد مثالهایی که قرار است برای تخمین پارامترها استفاده کنیم
n است و این مثالها را به این شکل نمایش دهیم  D=({\vec {x_{1}}},y_{1}),\cdots ({\vec {x_{n}}},y_{n}). همان‌طور که در مقدمه گفتیم پارامتر بهینه پارامتری است که تابع  S({\vec {\beta }}) را به حداقل برساند یعنی تابع پایین را:
S({\vec {\beta }})=\sum _{i=1}^{n}r_{i}^{2}=\sum _{i=1}^{n}\left(y_{i}-f\left({\vec {x}}_{i},{\vec {\beta }}\right)\right)^{2}=\sum _{i=1}^{n}({\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x_{i}}}-y_{i})^{2}
از آنجا که تابع  S\left({\vec {\beta }}\right) نسبت به  {\vec {\beta }} تابعی کاملاً محدب است، در نقطه مینیمم گرادیان ما صفر خواهد بود و این روش پارامتر بهینه را بدست می‌دهد. برای تسهیل کار شکل تابع را با بکارگیری چند ماتریس ساده می‌کنیم. دو ماتریس برای این کار نیاز داردیم ماتریس  X و ماتریس  Y. ماتریس  X ماتریس ورودهای چندمتغیره ماست. هر سطر معادل یک نمونه از داده ماست، سطر  iام برابر است با  iامین نمونه ورودی ما یعنی بردار  {\vec {x_{i}}}، از اینرو  X یک ماتریس  n\times (m+1) خواهد بود. ماتریس  Y از طرف دیگر برابر است با مجموعه متغیرهای وابسته داده ما. سطر  iام این ماتریس برابر است با متغیر وابسته برای  iامین نمونه داده ما یا همان  y_{i}. ماتریس  Y یک ماتریس  n\times 1 است. با کمک این دو ماتریس می‌توان تابع ضرر را به شکل ذیل تعریف کرد:
L(D,{\vec {\beta }})=||X{\vec {\beta }}-Y||^{2}=(X{\vec {\beta }}-Y)^{T}(X{\vec {\beta }}-Y)=Y^{T}Y-Y^{T}X{\vec {\beta }}-{\vec {\beta }}^{T}X^{T}Y+{\vec {\beta }}^{T}X^{T}X{\vec {\beta }}
حال گرادیان این تابع را نسبت به  {\vec {\beta }} پیدا می‌کنیم که می‌شود:
{\frac {\partial L(D,{\vec {\beta }})}{\partial {\vec {\beta }}}}={\frac {\partial \left(Y^{T}Y-Y^{T}X{\vec {\beta }}-{\vec {\beta }}^{T}X^{T}Y+{\vec {\beta }}^{T}X^{T}X{\vec {\beta }}\right)}{\partial {\vec {\beta }}}}=-2X^{T}Y+2X^{T}X{\vec {\beta }}
با برابر قرار دادن گرادیان با صفر پارامتر بهینه بدست می‌آید:
-2X^{T}Y+2X^{T}X{\vec {\beta }}=0\Rightarrow X^{T}Y=X^{T}X{\vec {\beta }}\Rightarrow {\vec {\hat {\beta }}}=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y
پس پارامتر بهینه ما برابر است با:
{\bf {{\vec {\hat {\beta }}}=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y}}
خطای روش حداقل مربعات > خطای برازش خط

خطای شیب و عرض از مبدأ خط برازش شده برابر است با ( d_{i}=y_{i}-(A+Bx_{i})):
\left(\Delta A\right)^{2}\approx \left({\frac {1}{N}}+{\frac {{\bar {x}}^{2}}{\sum _{i=1}^{N}\left(x_{i}-{\bar {x}}\right)^{2}}}\right){\frac {\sum _{i=1}^{N}d_{i}^{2}}{N-2}},\left(\Delta B\right)^{2}\approx {\frac {1}{\sum _{i=1}^{N}\left(x_{i}-{\bar {x}}\right)^{2}}}{\frac {\sum _{i=1}^{N}d_{i}^{2}}{N-2}}
برای خط مبدأ گذر
\left(\Delta B\right)^{2}\approx {\frac {1}{\sum _{i=1}^{N}x_{i}^{2}}}
پیاده‌سازی روش حداقل مربعات > زبان R

در زبان R، برازش تابع خطی به فرم
y=m_{n}x_{n}+m_{n-1}x_{n-1}+...+m_{2}x_{2}+m_{1}x_{1}+b
بر داده‌ها به کمک تابع lsfit انجام می‌شود. قطعه کدهای زیر، نحوهٔ پیاده‌سازی و خروجی را برای یک تابع ۲ متغیره نشان می‌دهد.
x = matrix(c(1.19, 1.08, 2.45, 2.53, 3.30, 2.97, 1.65, 0.58, 0.26, 4.39, 4.06, 0.55, 1.80, 1.68, 3.24, 2.23, 3.80, 4.63, 3.78, 4.84, # x_1 values
           1.60, 5.88, 1.55, 1.86, 1.06, 3.85, 9.29, 13.04, 14.52, 0.50, 2.89, 16.99, 15.42, 17.36, 11.82, 16.38, 11.06, 9.08, 17.75, 15.17), # x_2 values
           ncol = 2)
y = c(23.59, 31.95, 33.15, 34.00, 37.80, 41.07, 42.38, 43.76, 44.10, 44.16, 46.83, 50.52, 56.81, 59.04, 60.12, 61.84, 62.16, 64.18, 75.45, 76.77)
lsfit(x, y, intercept = TRUE)
پیاده‌سازی روش حداقل مربعات > نرم‌افزار Excel

در نرم‌افزار اکسل، برازش تابع خطی به فرم
y=m_{n}x_{n}+m_{n-1}x_{n-1}+...+m_{2}x_{2}+m_{1}x_{1}+b
بر داده‌ها به کمک تابع LINEST انجام می‌شود. این تابع جزو توابع آرایه‌ای است و با فشردن Ctrl+Enter اجرا می‌شود. ورودی تابع به شکل
LINEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats])
است که در آن به ترتیب مقادیر y، مقادیر x و سپس دو مقدار بولی وارد می‌شوند که اولی برای مبدأ گذر نبودن و دومی برای بازگرداندن مقادیر خطا، رگرسیون و … است. خروجی تابع در جدولی به صورت زیر برگردانده می‌شود:
| F | E | D | C | B | A |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  b |  m_{1} |  m_{2} | ... |  m_{n-1} |  m_{n} |
|  {se}_{b} |  {se}_{1} |  {se}_{2} | ... |  {se}_{n-1} |  {se}_{n} |
|  |  |  |  |  {se}_{y} |  r_{2} |
|  |  |  |  |  d_{f} |  F |
|  |  |  |  |  {ss}_{resid} |  {ss}_{reg} |
منظور از  {se} خطا است. خانه‌های ردیف دوم به بعد، در صورتی نشان داده می‌شوند که stats=TRUE باشد.
پیاده‌سازی روش حداقل مربعات > ماشین حساب CASIO fx-82ES

اکثر ماشین حساب‌های مهندسی مجهز به ویژگی برازش منحنی به روش کمترین مربعات هستند. در ماشین حساب‌های کاسیو این ویژگی در بخش STAT قرار دارد.
لاسو (LASSO)

لاسو یک مدل تنظیم شده (به انگلیسی: Regularized) از مدل کمترین مربعات است. تنظیم به این صورت است که  \|\beta \|^{1} یا نرم L1-norm کمتر از مقدار مشخصی باشد. این معادل این است که در هنگام بهینه‌سازی هزینهٔ کمترین مربعات  \alpha \|\beta \|^{1} را نیز اضافه کرده باشیم. معادل بیزی این مدل این است که توزیع پیشین توزیع لاپلاس را برای پارامترهای مدل خطی استفاده کرده باشیم.
تفاوت اساسی بین مدل ridge regression و لاسو این است که در اولی علی‌رغم افزایش جریمه، ضرایب در عین غیرصفر بودن کوچکتر می‌شوند، علی‌رغم اینکه صفر نمی‌شوند، در صورتی که در لاسو با افزایش جریمه، تعداد بسیار بیشتری از ضرایب به سمت صفر میل می‌کنند. می‌توان بهینه‌سازی مربوط به لاسو را با روش‌های بهینه‌سازی درجه دوم یا در حالت کلی بهینه‌سازی محدب انجام داد. به دلیل ایجاد ضرایب کم، لاسو در بسیاری از کاربردها مانند سنجش فشرده (به انگلیسی: compressed sensing) مورد استفاده قرار می‌گیرد.
لاسو (LASSO) > لاسو در رگرسیون خطی

پیچیدگی مدلهای پارامتری با تعداد پارامترهای مدل و مقادیر آن‌ها سنجیده می‌شود. هرچه این پیچیدگی بیشتر باشد خطر بیش‌برازش (Overfitting) برای مدل بیشتر است. پدیده بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که مدل بجای یادگیری الگوهای داده، داده را را حفظ می‌کند و در عمل یادگیری به خوبی انجام نمی‌شود. برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدلهای خطی مانند رگرسیون خطی جریمه‌ای به تابع هزینه اضافه می‌شود تا از افزایش زیاد پارامترها جلوگیری شود. به این کار تنظیم مدل یا Regularization گفته می‌شود. یکی از این روشهای تنظیم مدل روش لاسو است که در آن ضریبی از نُرمِ  L_{1}به تابع هزینه اضافه می‌شود، در رگرسیون خطی تابع هزینه به شکل پایین تغییر می‌کند:
L_{r}(D,{\vec {\beta }})=L(D,{\vec {\beta }})+\lambda ||{\vec {\beta }}||_{1}=\sum _{i=1}^{n}({\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x_{i}}}-y_{i})^{2}+\lambda \sum _{k=0}^{m}|\beta _{k}|
این روش تنظیم مدل باعث می‌شود که بسیاری از پارامترهای مدل نهائی صفر شوند و مدل به اصلاح خلوت (Sparse) شود.
مرتبط
آموزش ویژگی‌های بخش تحلیل داده ماشین حساب
اوکراینسکی

| اوکراینسکی Украинский | اوکراینسکی Украинский |
| --- | --- |
Settlement: Settlement
اوکراینسکینمایش نقشه Altai Kraiاوکراینسکینمایش نقشه روسیه: اوکراینسکینمایش نقشه Altai Kraiاوکراینسکینمایش نقشه روسیه
مختصات: ۵۳°۱۳′ شمالی ۸۰°۰۹′ شرقی﻿ / ﻿۵۳٫۲۱۷°شمالی ۸۰٫۱۵۰°شرقی﻿ / 53.217; 80.150: مختصات: ۵۳°۱۳′ شمالی ۸۰°۰۹′ شرقی﻿ / ﻿۵۳٫۲۱۷°شمالی ۸۰٫۱۵۰°شرقی﻿ / 53.217; 80.150
کشور: روسیه
ناحیه‌های فدرال روسیه: سرزمین آلتای
شهر: شهرستان سویتسکی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۷:۰۰
اوکراینسکی (به لاتین: Ukrainsky) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در سرزمین آلتای واقع شده‌است.
فراگویش کار

فراگویش کار (به اسپرانتو: Super Dialekto de Kar)، زبانی ساختگی بر پایه چهار زبان کردی سورانی، کلهر، کرمانجی و هورامی می باشد که توسط محمد سجادی (تخلص: م. س. کارا) در سال ۱۳۶۱ در کتابی با همین عنوان ارائه گردید.
انگیزه پیدایش

انگیزه اولیه طرح فراگویش کار اگرچه تسهیل تفاهم میان اقوام کردی زبان بوده است، با این حال این زبان به گونه ای طراحی شده است که برای همگان قابل استفاده باشد.
تأثیر از اسپرانتو

سجادی بنیان این زبان را بر اساس دستگاه دستوری و قاعده مند زبان اسپرانتو (که خود زبانی ساختگی در جهت ارتباط در عرصه بین الملل می باشد) پی ریخته است. وی آشنایی با اسپرانتو را مقدمه لازم برا فراگیری فراگویش کار بر می شمارد.
ارزش زبان شناختی

فراگویش کار، صرف نظر از انتقاداتی که به رویه پان کردیستی آن رفته است، بابی تازه در آوندشناسی گویش های کردی فرا می گشاید، چه آنکه سجادی در جهت طرح زبانی جامع و رسا، به استخراج بیش از شصت آوند کردی همت گمارده است.
کارهای همسو

نحوه پیدایش فراگویش کار، قرابت ویژه ای با زبان پیشنهادی احمد کسروی در جهت برقراری ارتباط بین الملل (با عنوان زبان پاک) دارد. هر دو زبان مزبور، بر پایه الگوی قاعده مند زبان اسپرانتو پی ریزی شده اند.
کنیسای یوآو

| کنیسای یوآو | کنیسای یوآو |
| --- | --- |
دین: دین
وابستگی: یهودیت اُرتُدُکسی
وضعیت: پس از نوسازی امروزه به‌عنوان مدرسه برای کودکان استفاده می‌شود.
مکان: مکان
مکان: مُهمَندها  هرات، افغانستان
معماری: معماری
سبک: معماری ایرانی
ویژگی‌ها: ویژگی‌ها
جهتِ نما: غرب
مصالح ساختمانی: خشت
کنیسای یوآو (Yu Aw) یکی از کنیسه‌های بازمانده از یهودیان افغانستان واقع در محلهٔ مُهمَندها در شهر کهنه هرات است. این منطقه زمانی محلهٔ موسائی‌ها شناخته می‌شد. یوآو تنها کنیسه از چهار کنیسهٔ دیگر هرات (آشور، غول، یوآو و چهارمی بدون نام) است که هنوز با مشخصات اصلی‌اش باقی مانده است.
این کنیسای در سه طبقه مشتمل بر تالار تجمعات، اتاق‌های جانبی، راهرو و نمای بیرونی متشکل از هفت گنبد کوچک و بزرگ با مشخصه‌های یهودی است.
کریمی

کریمی ممکن است به یکی از این اشخاص اشاره داشته باشد:
سیاسی

جمال کریمی‌راد، دولتمرد ایرانی
مهران کریمی ناصری، پناهندهٔ ایرانی که سال‌ها در ترمینالِ فرودگاه شارل دوگل پاریس زندگی می‌کرد
دانشگاهی

سیمین کریمی، زبان‌شناس ایرانی-آمریکایی و استاد دانشگاه آریزونا
هنری

نصرت کریمی، بازیگر، کارگردان عروسکی و مجسمه‌ساز ایرانی
نیکی کریمی، هنرپیشهٔ ایرانی
ایرج کریمی، کارگردان ایرانی
بابک کریمی، بازیگر و کارگردان و تدوین‌گر ایرانی
محمود کریمی (موسیقی‌دان)، موسیقی‌دان ایرانی
رضا میرکریمی، کارگردان سینمای ایران
ادبیات

امیربانو کریمی، استاد ادبیات فارسی اهل ایران
کریمی مراغه‌ای، شاعر معاصر آذربایجانی
نظامی

داوود کریمی، از فرماندهان ایرانی در جنگ ایران و عراق
عباس کریمی، از فرماندهان سپاه پاسداران
ورزشی

علی کریمی، بازیکن بازنشستهٔ فوتبال اهل ایران؛ بازیکن سابق تیم پرسپولیس
علی کریمی (زادهٔ ۱۳۶۱)، بازیکن فوتبال اهل ایران
علی کریمی (زادهٔ ۱۳۷۲)، بازیکن فوتبال اهل ایران
فرشید کریمی، دروازه‌بان ایرانی
فیروز کریمی، بازیکن بازنشستهٔ فوتبال و مربی ایرانی
محمود کریمی سیبکی، بازیکن بازنشستهٔ فوتبال اهل ایران
جواد کریمی ، والیبالیست ایرانی
علما

علی کریمی جهرمی، مجتهد و استاد حوزهٔ علمیهٔ قم
کراتوشیتسه

| کراتوشیتسه | کراتوشیتسه |
| --- | --- |
شهر: شهر
کراتوشیتسه: کراتوشیتسه
مختصات: ۴۹°۱۹′۱۳″ شمالی ۱۴°۴۷′۳۶″ شرقی﻿ / ﻿۴۹٫۳۲۰۲۸°شمالی ۱۴٫۷۹۳۳۳°شرقی﻿ / 49.32028; 14.79333: مختصات: ۴۹°۱۹′۱۳″ شمالی ۱۴°۴۷′۳۶″ شرقی﻿ / ﻿۴۹٫۳۲۰۲۸°شمالی ۱۴٫۷۹۳۳۳°شرقی﻿ / 49.32028; 14.79333
کشور:  جمهوری چک
منطقه: منطقه بوهمی جنوبی
ناحیه: منطقه تابور
مساحت: مساحت
 • کل: ۲٫۹۹ کیلومتر مربع (۱٫۱۵ مایل مربع)
ارتفاع: ۴۲۳ متر (۱۳۸۸ فوت)
جمعیت (2006): جمعیت (2006)
 • کل: ۱۱۸
 • تراکم: ۳۹/کیلومتر مربع (۱۰۰/مایل مربع)
کد پستی: 391 18
کراتوشیتسه (به چکی: Krátošice) یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری چک است که در منطقه تابور واقع شده‌است.
 کراتوشیتسه ۲٫۹۹ کیلومتر مربع مساحت و ۱۱۸ نفر جمعیت دارد و ۴۲۳ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
تونی لونگو

| تونی لونگو | تونی لونگو |
| --- | --- |
زمینه فعالیت: سینما
تولد: ۸ آوریل ۱۹۲۶ ‏(۹۸ سال)  جرزی سیتی، نیوجرسی
مرگ: ۲۱ ژوئن ۲۰۱۵ (۵۳ سال)  مارینا دل ری، کالیفرنیا
ملیت:  ایالات متحده آمریکا
پیشه: بازیگر، نویسنده، نقاش
سال‌های فعالیت: ۱۹۷۷-۲۰۱۵
صفحه در وبگاه IMDb: صفحه در وبگاه IMDb
تونی لونگو (به انگلیسی: Tony Longo) (زاده ۸ آوریل ۱۹۲۶ ‏(۹۸ سال)-درگذشته ۲۱ ژوئن ۲۰۱۵) بازیگر، نویسنده، نقاش آمریکایی بود.
از فیلم‌های معروف او می‌توان به بازی در فیلم شلپ شلوپ و فرشتگان در زمین بیس‌بال اشاره کرد.
اوکراینی‌ها در ایتالیا

اوکراینی‌ها در ایتالیا عمدتاً نیروهای کاری مهاجر اخیر هستند. طبق سرشماری ۳۱ دسامبر ۲۰۱۰ میلادی ۳۸۰٫۰۰۰ اوکراینی در ایتالیا زندگی می‌کنند. بسیاری از زنان اوکراین زندگی در ایتالیا به عنوان مراقبان سالمندان، بیماران لاعلاج، کودکان یا کل خانواده مشغول به کار هستند. اوکراینی‌ها چهارمین جامعهٔ بزرگ مهاجر در ایتالیا هستند.
گروه چاینا آیوان

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع: شرکت سهامی عام
نماد سهام شرکت: SEHK: 3883
صنعت: املاک و مستغلات
بنا نهاده: ۱۹۹۶
دفتر مرکزی: گرند کیمن، جزایر کیمن گوانگ‌ژو، چین
محدودهٔ فعالیت: چین
وبگاه: www.aoyuan.com.cn
گروه چاینا آیوان (انگلیسی: China Aoyuan Group) شرکت املاک چینی است، که در سال ۱۹۹۶ تأسیس شد.
تپه سوفان علیا الف

| تپه سوفان علیا الف | تپه سوفان علیا الف |
| --- | --- |
نام: تپه سوفان علیا الف
کشور: ایران
استان: استان خوزستان
شهرستان: شهرستان شوشتر
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: تپه
دیرینگی: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
دورهٔ ساخت اثر: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۴۳۱۸
تاریخ ثبت ملی: ۵ آذر ۱۳۸۰
تپه سوفان علیا الف مربوط به دوران‌های تاریخی پس از اسلام است و در شهرستان شوشتر، روستای سوفان علیا واقع شده و این اثر در تاریخ ۵ آذر ۱۳۸۰ با شمارهٔ ثبت ۴۳۱۸ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
فرودگاه شهری تولدو

فرودگاه شهری تولدو (به انگلیسی: Toledo Municipal Airport) یک فرودگاه همگانی باربری است که یک باند فرود چمن دارد و طول باند آن ۵۶۴ متر است. این فرودگاه در شهر تولیدو، اوهایو کشور ایالات متحده آمریکا قرار دارد و در ارتفاع ۲۹۳ متری از سطح دریا واقع شده‌است.
استخوان لامی

| لامی | لامی |
| --- | --- |
جزئیات: جزئیات
ساخته از: دومین و سومین کمان آبششی
شناسه‌ها: شناسه‌ها
لاتین: os hyoideum
MeSH: D006928
TA98: A02.1.16.001
TA2: 876
FMA: 52749
استخوان لامی یا استخوان هیوئید (به انگلیسی: Hyoid bone) استخوانی است شبیه به نعل که در جلوی مهره‌های گردن قرار گرفته است، ولی با هیچ استخوانی مفصل نمی‌شود. لامی تک‌استخوانی به شکل حرف لام در دیواره قدامی گردن و به موازات مهره سوم گردنی است که قاعده زبان و برخی ماهیچه‌های گردن به آن می‌چسبند.
استخوان لامی با یک جسم و دو شاخ بزرگ و دو شاخ کوچک در حد فاصله ماهیچه‌های بالالامی و زیرلامی واقع شده است و کارایی این ماهیچه‌ها را در امر انقباض بالا می‌برد.
اپیگلوت (بَرچاکنای) به صورت مایل به پشت در انتهای خلفی زبان و پشت استخوان لامی قرار دارد و در معاینه داخل حلق اغلب به سختی قابل مشاهده است.
کوجااوز (چوپان‌لار)

| کوجااوز (چوپان‌لار) | کوجااوز (چوپان‌لار) |
| --- | --- |
روستا: روستا
کشور:  ترکیه
استان: استان افیون قره‌حصار
شهرستان: چوپانلار
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۲ (زمان اروپای شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۳ (ساعت تابستانی اروپای شرقی)
کوجااوز (به ترکی استانبولی: Kocaöz) یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در چوپانلار واقع شده‌است.
اکسل سوئنسن

| اکسل سوئنسن | اکسل سوئنسن |
| --- | --- |
زادهٔ: ۵ اکتبر ۱۸۹۱
درگذشت: ۱۵ مهٔ ۱۹۵۵ راسکیله
ملیت: دانمارک
اکسل سوئنسن (دانمارکی: Aksel Sørensen; ۵ اکتبر ۱۸۹۱ – ۱۵ مهٔ ۱۹۵۵) ژیمناست هنری اهل دانمارک بود.
فرودگاه شهری تیلور

فرودگاه شهری تیلور  (به انگلیسی: Taylor Municipal Airport) یک فرودگاه همگانی بهره‌برداری هوایی است که یک باند فرود آسفالت دارد و طول باند آن ۱۲۱۹ متر است. این فرودگاه در شهر تیلور، تگزاس کشور ایالات متحده آمریکا قرار دارد و در ارتفاع ۱۸۳ متری از سطح دریا واقع شده است.
استیون آدام زف

| استیون آدام زف | استیون آدام زف |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۶ ژوئیهٔ ۱۹۳۳ ‏(۹۱ سال) شیکاگو، ایلینوی
محل تحصیل: دانشگاه میشیگان
شناخته‌شده برای: Scholar of Financial Accounting, International Accounting
پیشینه علمی: پیشینه علمی
شاخه(ها): Comparative Hist. Development of Standard-Setting, Financial Accounting, History of Thought
 :  
استیون آدام زف (انگلیسی: Stephen Addam Zeff؛ متولد ۲۶ ژوئیه، ۱۹۳۳) یکی از مشاهیر و تاریخ سازان حسابداری جهان و پروفسور حسابداری در دانشکده جسی اچ جونز دانشکده مدیریت دانشگاه رایس، هوستون، تگزاس، ایالات متحده است. در سال ۲۰۰۲ نام او در تالار مشاهیر حسابداری (Hall of Fame) ثبت شد.
افتخارات

در سال ۱۹۸۸ او موفق به دریافت جایزه مدرس برجسته حسابداری از انجمن حسابداری آمریکا شد.
در سال ۱۹۹۹ بخش بین‌المللی انجمن حسابداری آمریکا او را برای اهدا جایزه مدرس بین‌المللی حسابداری سال برگزید.
دو بار برنده جایزه ساعت شنی از آکادمی مورخان حسابداری در سال‌های ۱۹۷۳ و ۲۰۰۱
جایزه Basil Yamey, حسابداری، تجارت و تاریخچه مالی در سال ۲۰۰۴
تنها عضو غیر بریتانیایی هیئت تدوین حسابداری در انگلستان
از سال ۱۹۸۱ تا ۲۰۰۴ او تنها عضو غیر اروپایی در کمیته اجرایی انجمن حسابداری اروپا بوده‌است.
از سال ۱۹۹۱ تا ۲۰۰۲ او مشاور بین‌المللی حسابداری مؤسسه حسابداران قسم خورده اسکاتلند بود و در سال ۲۰۰۳ او به عنوان محقق افتخاری انتخاب شد.
در سال ۲۰۰۲ او به عنوان هفتادمین نفر نامش در تالار مشاهیر حسابداری جاودانه شد.
کیلیان شتر

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Killian Camélé
زادروز:  ۱۶ مارس ۲۰۰۳ ‏(۲۱ سال)
زادگاه:  سن لویی، رئونیون
پست:  مدافع
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال سوشو
شمارهٔ پیراهن:  ۳۳
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۱۱–۲۰۱۳:  Mélanz Kartié
۲۰۱۳–۲۰۱۵:  Plesséenne
۲۰۱۵–۲۰۱۷:  Le Perreux
۲۰۱۷–۲۰۱۸:  Créteil
۲۰۱۸–۲۰۲۰:  باشگاه فوتبال سوشو
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۲۰– |  باشگاه فوتبال سوشو |  ۲ |  (۰) |
| ۲۰۲۰– |  باشگاه فوتبال سوشو |  ۱ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۹ |  France U16 |  ۱ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۰ دسامبر ۲۰۲۰:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۰ دسامبر ۲۰۲۰
کیلیان شتر (انگلیسی: Killian Camélé؛ زادهٔ ۱۶ مارس ۲۰۰۳) بازیکن فوتبال است.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال France U16 بازی کرده‌است.