stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
اولسیا هودیما
حرفه

اولسیا هودیما در ۱۰ مه ۱۹۸۰ میلادی در ترنوپیل به دنیا آمد. در سال ۲۰۰۳ میلادی در رشتۀ روزنامه‌نگاری از دانشگاه لویو فارغ التحصیل شد. پس از آن به عنوان روزنامه‌نگار در رسانه‌های چاپی ترنوپیل مشغول به کار شد. در سال ۲۰۰۷ میلادی او روزنامه نگاری را ترک کرد تا یک نقاش تمام وقت شود.
در ۱۴ آگوست ۲۰۱۸ میلادی سرویس پست اوکراین تمبر پستی با تصویری از نقاشی اولسیا هودیما، با عنوان: «عروس» را به عنوان بخشی از مجموعۀ «عشق زندگی است» منتشر کرد.
تصویر دیگری از «درخت زندگی» برای روی پاکت روز اول استفاده شد.
در تابستان ۲۰۲۱ میلادی، او بوم مدونای اوکراینی را به عنوان بخشی از پروژۀ بین‌المللی هنری «دیوارنگار توسط پُست» برای گالری مرکز هنری الیزابت جونز در پورتلند، ایالات متحدۀ آمریکا خلق کرد.
با توجه به مضامین آثار هودیما در مجموعۀ نظام‌مند: "رویاها"، "گام‌ها"، "فرشتگان صلح برای اوکراین"، "مدونای اوکراینی"، "گل‌ها" که در ترکیبی التقاطی از سبک‌های هنری چون: اکسپرسیونیسم، هنر انتزاعی، نمادگرایی، هنر نائیف، ریاضیات، رئالیسم جادویی و پست‌مدرنیسم است؛ به طور کلی می‌توان آثار هنرمند را شکلی شهودی از نقاشی دانست.
آثار هنری او در مجموعه‌های خصوصی در اوکراین، ایالات متحدۀ آمریکا، کانادا، ارمنستان، انگلستان، فرانسه، آلمان، سوئیس، ایتالیا، اسپانیا و لهستان وجود دارد.
تمبر پستی «عروس» و «پاکت روز اول» با استفاده از آثار: اولسیا هودیما
تفنگداران (فیلم ۲۰۲۵)

| تفنگداران | تفنگداران |
| --- | --- |
کارگردان: برایان اسکیبا
تهیه‌کننده:  راندال باتینکف  برایان اسکیبا  لوری لاو  اسکات رید 
نویسنده: برایان اسکیبا
بازیگران: استیون درف   هدر گراهام   نیکلاس کیج   تزی ما   کستاس مندیلر   بری بلیر
موسیقی: رابرت پاتریک
فیلم‌بردار: پاتریس لوسین کوچت
تدوین‌گر: برایان اسکیبا
توزیع‌کننده: لاینزگیت
تاریخ‌های انتشار:  ۱۱ آوریل ۲۰۲۵ (۲۰۲۵-04-۱۱)  
کشور: آمریکا
زبان: انگلیسی 
تفنگداران (انگلیسی: Gunslingers) یک فیلم اکشن و وسترن آمریکایی محصول سال ۲۰۲۵ به نویسندگی، تهیه کنندگی، کارگردانی و تدوین برایان اسکیبا با بازی استیون درف، هدر گراهام و نیکلاس کیج است.
این فیلم قرار است در سینماهای منتخب در ایالات متحده اکران شود و در ۱۱ آوریل ۲۰۲۵ به صورت ویدیویی منتشر شود.
خلاصه داستان

در شهری به نام رستگاری، کلر تفنگچی (استیون درف) اصلاح‌شده و بن دیوانه (نیکلاس کیج) توسط رهبر روحانی بنام جریکو (کستاس مندیلر) به سمت احقاق حق هدایت می‌شوند. در حالی که با تاریخ‌های خشونت‌آمیز خود روبرو می‌شوند، صلح تازه یافته آنها با خشونت و انتقام به چالش کشیده می‌شود.
نیژنیایا چاترا

Village
| Nizhnyaya Chatra Нижняя Чатра | Nizhnyaya Chatra Нижняя Чатра |
| --- | --- |
Village: Village
Nizhnyaya Chatraموقعیت روی نقشه باشقیرستانNizhnyaya Chatraموقعیت روی نقشه روسیه: Nizhnyaya Chatraموقعیت روی نقشه باشقیرستانNizhnyaya Chatraموقعیت روی نقشه روسیه
مختصات: ۵۴°۵۷′ شمالی ۵۴°۴۱′ شرقی﻿ / ﻿۵۴٫۹۵۰°شمالی ۵۴٫۶۸۳°شرقی﻿ / 54.950; 54.683: مختصات: ۵۴°۵۷′ شمالی ۵۴°۴۱′ شرقی﻿ / ﻿۵۴٫۹۵۰°شمالی ۵۴٫۶۸۳°شرقی﻿ / 54.950; 54.683
ناحیه‌های فدرال روسیه: باشقیرستان
شهر: شهرستان بوزدیاکسکی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵:۰۰
نیژنیایا چاترا (انگلیسی: Nizhnyaya Chatra) یک شهرک در شهرستان بوزدیاکسکی باشقیرستان کشور روسیه است.
مورگان، مینه‌سوتا

مکان
| مورگان، مینه‌سوتا | مورگان، مینه‌سوتا |
| --- | --- |
شهر: شهر
Cities and townships of Redwood County: Cities and townships of Redwood County
مختصات: ۴۴°۲۴′۵۹″ شمالی ۹۴°۵۵′۳۳″ غربی﻿ / ﻿۴۴٫۴۱۶۳۹°شمالی ۹۴٫۹۲۵۸۳°غربی﻿ / 44.41639; -94.92583: مختصات: ۴۴°۲۴′۵۹″ شمالی ۹۴°۵۵′۳۳″ غربی﻿ / ﻿۴۴٫۴۱۶۳۹°شمالی ۹۴٫۹۲۵۸۳°غربی﻿ / 44.41639; -94.92583
State: مینه‌سوتا
County: Redwood
مساحت: مساحت
 • کل: ۰٫۵۵ مایل مربع (۱٫۴۲ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۰٫۵۵ مایل مربع (۱٫۴۲ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰ مایل مربع (۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۱۰۴۳ فوت (۳۱۸ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده امریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده امریکا)
 • کل: ۸۹۶
 • برآورد (2012): ۸۸۱
 • تراکم: ۱۶۲۹٫۱/مایل مربع (۶۲۹٫۰/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (Central (CST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
زیپ‌کد: 56266
کد منطقه: 507
استاندارد پردازش اطلاعات فدرال: 27-44116
GNIS feature ID: 0648109
مورگان، مینه‌سوتا (به انگلیسی: Morgan, Minnesota) یک شهر در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان ردوود، مینه‌سوتا واقع شده‌است.
خصوصیات

مورگان ۱٫۴۲ کیلومترمربع مساحت و ۸۹۶ نفر جمعیت دارد و ۳۱۸ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
پل کلرمن

پائول ادلستین
او ایفاگر نقش پل کلرمن در سریال فرار از زندان بود.
پل کلرمن یکی از اصلی‌ترین شخصیت‌های سریال فرار از زندان که با نقش آفرینی پائول ادلستین اجرا شده. کلرمن یکی از اعضای «سازمان» است که به شدت بی‌رحم بوده و به راحتی دشمنان خود را سر به نیست می‌کند. او رابطه‌ای خوب با معاون رئیس‌جمهور دارد اما پس از رسیدن معاون به ریاست جمهوری، پل طرد می‌شود و به کمک قهرمانان داستان می‌شتابد.
حضور > فصل اول

پل یکی از بی‌رحم‌ترین و منفی‌ترین شخصیت‌های داستان است که بسیاری از افرادی را که قصد کمک به مایکل اسکافیلد دارند را به قتل می‌رساند و حتی به همکار خودش هم رحم نمی‌کند و ناپدری ال‌جی باروز را هم می‌کشد.
حضور > فصل دوم

برای یافتن رد پای مایکل پل به سراغ سارا در کمپ ترک اعتیاد می‌رود و او را برای گرفتن اطلاعات به شدت شکنجه می‌کند. با مرگ رئیس‌جمهور، معاونش به جای او می‌نشیند. معاون که قبلاً دستورات را مستقیماً به پل می‌داده به جای او از افراد دیگری استفاده می‌کند. پل حتی سارا را می‌رباید که در نهایت سارا از دست او فرار می‌کند. اما پس از آن توبه می‌کند و برای گرفتن انتقام به مایکل وبرادرش کمک می‌کند. او در قسمت آخر این فصل وقتی در حال منتقل شدن به زندان بود توسط افراد ناشناسی فراری داده می‌شود و به کمک افراد پدر لینکن و مایکل شایعه می‌کند که کشته شده است.
حضور > فصل سوم

او در این فصل حضور ندارد
حضور > فصل چهارم

پل در انتهای فصل چهارم که فکر می‌شد مرده، در قامت یک قهرمان و برای نجات قهرمانان داستان و برملا کردن جنایات سازمان مخوف ظاهر می‌شود.
حضور > فصل پنجم

در این فصل وی به وزارت امور خارجه راه پیدا کرده و سارا که فکر می‌کند کلرمن مسئول زندانی مایکل و توطئه‌های دیگر است، تی بگ را به خانه وی فرستاده و کلرمن در حال صحبت با او بود که از پنجره خانه اش تیری به او برخورد می‌کند سپس ون گوگ و ای دابلیو وارد خانه او شده و تی بگ دور از چشم آنها فرار می‌کند کلرمن پس از کمی صحبت با ون گوگ توسط او به قتل می‌رسد.
الگوریتم بهینه سازی کلونی عنکبوت

الگوریتم بهینه‌سازی کلونی عنکبوت (به انگلیسی: Spider Colony Optimization) یک الگوریتم فراابتکاری است که بر اساس رفتارهای اجتماعی عنکبوت‌ها در طبیعت طراحی شده است. این الگوریتم از ویژگی‌های منحصربه‌فرد عنکبوت‌ها، مانند استفاده از ارتعاشات تار برای شناسایی منابع و تهدیدات، الهام گرفته است. کوئواس و همکاران (۲۰۱۳) در مقاله اصلی خود اظهار داشتند:
عنکبوت‌ها از حسگرهای ویژه‌ای برخوردارند که به آن‌ها امکان می‌دهد ارتعاشات بسیار کوچک را تشخیص دهند و از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری استفاده کنند.
این الگوریتم، به‌ویژه در مسائل بهینه‌سازی که نیاز به تعامل میان اعضای یک جمعیت دارند، عملکرد مؤثری از خود نشان داده است. به‌گفته لوو و همکاران (۲۰۲۲):
هماهنگی و تبادل اطلاعات میان اعضای کلونی، باعث می‌شود که این الگوریتم بتواند در جستجوی نقاط بهینه در فضاهای چندبعدی بسیار کارآمد باشد.
الگوریتم کلونی عنکبوت از زمان معرفی تاکنون در بسیاری از حوزه‌های علمی مورد استفاده قرار گرفته و اصلاحات متعددی برای بهبود عملکرد آن انجام شده است.
تاریخچه

الگوریتم کلونی عنکبوت نخستین بار در سال ۲۰۱۳ توسط کوئواس و همکاران معرفی شد. این تیم تحقیقاتی با الهام از رفتارهای اجتماعی عنکبوت‌ها، الگوریتمی طراحی کردند که بتواند مسائل پیچیده بهینه‌سازی را با دقت بالا حل کند. آن‌ها در مقاله خود نوشتند:
عنکبوت‌ها در بسیاری از گونه‌ها به‌صورت گروهی زندگی و کار می‌کنند. رفتار گروهی آن‌ها نمونه‌ای از همکاری اجتماعی در طبیعت است که می‌توان از آن برای طراحی الگوریتم‌های بهینه‌سازی الهام گرفت.
لوو و همکاران (۲۰۲۲) نیز در پژوهش خود بیان کردند:
کلونی‌های اجتماعی عنکبوت‌ها از جمله پیشرفته‌ترین سیستم‌های طبیعی هستند که توانایی هماهنگی بالا در میان اعضای خود را دارند. این ویژگی می‌تواند الگویی مناسب برای توسعه الگوریتم‌های بهینه‌سازی جمعی باشد
در سال‌های بعد، تحقیقات بیشتری برای بهبود این الگوریتم انجام شد. به‌عنوان مثال، چن و همکاران (۲۰۱۹) در مقاله‌ای که در ژورنال Algorithms منتشر شد، نوشتند: "ترکیب رفتارهای اجتماعی عنکبوت‌ها با فرآیندهای ریاضیاتی ساده، امکان پیاده‌سازی الگوریتم کلونی عنکبوت را برای مسائل بهینه‌سازی مهندسی فراهم کرده است" 3.
مفاهیم اصلی

عنکبوت‌ها، به‌ویژه در کلونی‌های اجتماعی، رفتارهایی دارند که می‌تواند به‌طور مستقیم در الگوریتم‌های بهینه‌سازی شبیه‌سازی شود. این رفتارها شامل ارتعاشات تار، همکاری در شکار، و تقسیم وظایف است. به‌گفته کوئواس و همکاران (۲۰۱۳): "ارتعاشات تار عنکبوت‌ها به‌عنوان یک مکانیزم کلیدی برای انتقال اطلاعات و تعاملات اجتماعی در این موجودات عمل می‌کند" [1].
مفاهیم اصلی > ارتعاشات تار عنکبوت

عنکبوت‌ها از ارتعاشات تار برای تشخیص مکان منابع، شناسایی خطرات، و برقراری ارتباط با سایر عنکبوت‌ها استفاده می‌کنند. این ویژگی در الگوریتم کلونی عنکبوت به‌صورت شبیه‌سازی‌شده استفاده شده است تا اعضای جمعیت بتوانند اطلاعات را میان خود منتقل کنند. لوو و همکاران (۲۰۲۲) بیان می‌کنند: "انتقال ارتعاشات در تار به عنکبوت‌ها اجازه می‌دهد که منابع دوردست را شناسایی کرده و در شرایط غیرقطعی تصمیم‌گیری کنند" 2.
مفاهیم اصلی > تقسیم وظایف

در کلونی‌ها، عنکبوت‌ها وظایف خود را به‌صورت هماهنگ تقسیم می‌کنند. به‌عنوان مثال، برخی از اعضای کلونی مسئول شکار هستند، در حالی که دیگران از تخم‌ها مراقبت می‌کنند. این ویژگی در الگوریتم کلونی عنکبوت برای تخصیص وظایف مختلف به اعضای جمعیت شبیه‌سازی شده است. بر اساس تحقیق چن و همکاران (۲۰۱۹): "تقسیم وظایف و تبادل اطلاعات در کلونی عنکبوت‌ها الگویی مؤثر برای مدیریت جمعیت در الگوریتم‌های بهینه‌سازی است" ۳.
ساختار الگوریتم

الگوریتم کلونی عنکبوت شامل مراحل زیر است که هر یک از رفتارهای طبیعی عنکبوت‌ها الهام گرفته شده است:
ساختار الگوریتم > ۱. مقداردهی اولیه

در این مرحله، یک جمعیت اولیه از عنکبوت‌ها به صورت تصادفی در فضای جستجو توزیع می‌شود. هر عنکبوت نمایانگر یک جواب ممکن برای مسئله است. کوئواس و همکاران در توضیح این مرحله می‌گویند: "مقداردهی اولیه تصادفی به اعضای کلونی اجازه می‌دهد که جستجوی گسترده‌ای در فضای مسئله داشته باشند" [۱].
ساختار الگوریتم > ۲. تبادل اطلاعات

عنکبوت‌ها از طریق "سیگنال‌های ارتعاشی" اطلاعات را میان خود منتقل می‌کنند. این سیگنال‌ها در الگوریتم به‌صورت مقادیر عددی که کیفیت پاسخ‌ها را نشان می‌دهد، شبیه‌سازی شده‌اند. به‌گفته لوو و همکاران (۲۰۲۲): "تبادل اطلاعات میان اعضای کلونی باعث همگرایی سریع‌تر به سمت جواب‌های بهینه می‌شود" ۲.
ساختار الگوریتم > ۳. حرکت عنکبوت‌ها

هر عنکبوت موقعیت خود را با توجه به اطلاعات جمع‌آوری‌شده از سایرین به‌روزرسانی می‌کند. این حرکت با استفاده از یک مدل ریاضیاتی که تأثیر سایر عنکبوت‌ها و شرایط محیطی را شبیه‌سازی می‌کند، انجام می‌شود. چن و همکاران (۲۰۱۹) اشاره می‌کنند: "حرکت عنکبوت‌ها به سمت جواب‌های با کیفیت بهتر باعث افزایش نرخ همگرایی الگوریتم می‌شود" ۳.
ساختار الگوریتم > ۴. معیار توقف

الگوریتم تا زمانی که معیارهای توقف مشخص‌شده (مانند تعداد معین از تکرارها یا رسیدن به سطح مشخصی از تناسب) برآورده نشود، ادامه پیدا می‌کند. لوو و همکاران این معیار را برای کاربردهای مختلف مؤثر می‌دانند و می‌نویسند: "تنظیم دقیق معیارهای توقف می‌تواند کارایی الگوریتم را در مسائل با ابعاد مختلف بهبود دهد" ۲.
کاربردها

الگوریتم کلونی عنکبوت در طیف گسترده‌ای از مسائل بهینه‌سازی و کاربردهای عملی مورد استفاده قرار گرفته است. این الگوریتم به دلیل انعطاف‌پذیری بالا و توانایی جستجو در فضاهای چندبعدی، در حوزه‌های زیر کاربرد دارد:
کاربردها > ۱. مهندسی و طراحی سازه‌ها

الگوریتم کلونی عنکبوت در مسائل مهندسی، مانند طراحی سازه‌ها و بهینه‌سازی وزن و مقاومت مصالح، بسیار مؤثر بوده است. چن و همکاران (۲۰۱۹) بیان می‌کنند: "این الگوریتم در بهینه‌سازی طراحی مهندسی به دلیل همگرایی سریع و توانایی یافتن جواب‌های با کیفیت بالا بسیار موفق عمل کرده است" ۳.
کاربردها > ۲. بهینه‌سازی در هوش مصنوعی

در حوزه هوش مصنوعی، این الگوریتم برای آموزش شبکه‌های عصبی و تنظیم ابرپارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین به کار گرفته شده است. به‌گفته لوو و همکاران (۲۰۲۲): "الگوریتم کلونی عنکبوت در تنظیم دقیق مدل‌های یادگیری عمیق عملکرد موفقی از خود نشان داده است" ۲.
کاربردها > ۳. مسائل مدیریت منابع

این الگوریتم در مدیریت منابع انرژی و تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده کاربرد دارد. کوئواس و همکاران (۲۰۱۳) نوشتند: "الگوریتم کلونی عنکبوت برای حل مسائل پیچیده تخصیص منابع در سیستم‌های بزرگ‌مقیاس طراحی شده است" [۱].
مزایا و محدودیت‌ها > مزایا

جستجوی گسترده در فضای پاسخ‌ها: به دلیل استفاده از مکانیزم تبادل اطلاعات میان اعضای کلونی، این الگوریتم توانایی بالایی در کشف مناطق جدید فضای جستجو دارد.
انعطاف‌پذیری بالا: ساختار ساده الگوریتم امکان تطبیق آن با مسائل مختلف را فراهم می‌کند.
کارایی در مسائل چندبعدی: لوو و همکاران (۲۰۲۲) اظهار داشتند: "این الگوریتم در حل مسائل پیچیده و چندبعدی عملکرد بهتری نسبت به بسیاری از روش‌های دیگر دارد" ۲.
مزایا و محدودیت‌ها > محدودیت‌ها

نیاز به تنظیم دقیق پارامترها: عملکرد الگوریتم به شدت به پارامترهای آن وابسته است.
زمان اجرای بالا: در برخی مسائل بزرگ‌مقیاس، زمان اجرای الگوریتم ممکن است بیشتر از روش‌های دیگر باشد. چن و همکاران (۲۰۱۹) هشدار دادند: "زمان اجرای این الگوریتم در مسائل با ابعاد بسیار بزرگ می‌تواند به چالش تبدیل شود" ۳.
مقایسه با دیگر الگوریتم‌ها

الگوریتم کلونی عنکبوت در مقایسه با دیگر الگوریتم‌های فراابتکاری مانند کلونی مورچگان (ACO) و بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)، مزایا و معایب خاص خود را دارد.
مقایسه با دیگر الگوریتم‌ها > مقایسه با ACO

ACO بر اساس رفتار مورچگان در یافتن کوتاه‌ترین مسیر طراحی شده است، در حالی که الگوریتم کلونی عنکبوت از الگوهای اجتماعی عنکبوت‌ها الهام گرفته است. چن و همکاران (۲۰۱۹) نوشتند: "هرچند ACO در مسائل گسسته عملکرد بهتری دارد، الگوریتم کلونی عنکبوت در مسائل پیوسته و چندبعدی موفق‌تر است" ۳.
مقایسه با دیگر الگوریتم‌ها > مقایسه با PSO

PSO از رفتار دسته‌های پرندگان الهام گرفته شده و برای جستجوی سریع جواب‌های بهینه طراحی شده است. لوو و همکاران (۲۰۲۲) بیان کردند: "الگوریتم کلونی عنکبوت توانایی بالاتری در اجتناب از به دام افتادن در نقاط بهینه محلی دارد، اما ممکن است به زمان بیشتری برای همگرایی نیاز داشته باشد" ۲.
= منابع

1 2  Cuevas, Erik; Cienfuegos, Miguel; Zaldivar, Daniel; Perez, Marco (2014-06-12), A swarm optimization algorithm inspired in the behavior of the social-spider, doi:10.48550/arXiv.1406.3282, retrieved 2024-12-31
1 2  Feng, Siling; Hu, Yue; Chen, Yinjie; Huang, Mengxing (2022-04-08). "An improved spider optimization algorithm coordinated by pheromones". Scientific Reports (به انگلیسی). 12 (1): 5962. doi:10.1038/s41598-022-09800-x. ISSN 2045-2322.
=
Cuevas, E. , & et al. (2013). A new algorithm inspired in the behavior of the social-spider for constrained optimization. arXiv:1406.3282.
Luo, X. , & et al. (2022). Enhanced Spider Optimization Algorithm for Multi-objective Problems. Nature Scientific Reports.
Chen, W. , & et al. (2019). Applications of Social Spider Algorithm in Engineering Optimization. Algorithms Journal.
انهدام هواپیمای آرژانتینی برفراز ارمنستان در سال ۱۳۶۰

در ۱۸ ژوئیه ۱۹۸۱ مطابق با ۲۷ تیرماه ۱۳۶۰ یک فروند هواپیمای ترابری متعلق به شرکت آرژانتینی ریوپلاتن از نوع کاناداییر ۴۴ برفراز ارمنستان توسط یک سوخو-۱۵ شوروی ساقط شد. سه خدمه هواپیما و استوارت آلن مک کافرتی دلال اسلحه در آن کشته شدند و خلبان سوخو نیز با چتر نجات فرود آمد. بعد مشخص شد که هواپیما از اسرائیل و با یک توقف در قبرس به ایران سلاح تحویل داده بوده و در حال بازگشت به قبرس بود که این حادثه رخ داد.
پیشینه

استوارت آلن مک کافرتی اسکاتلندی برای انتقال ۳۶۰ تن (۳۶۰۰۰۰ کیلوگرم؛ ۷۹۰۰۰۰ پوند) قطعات یدکی تانک و مهمات آمریکایی از تل آویو به تهران استخدام شد و شریک سوئیسی او یک دلال اسلحه بنام آندریاس جنی بود. مک کافرتی با چندین شرکت هواپیمایی چارتر در آمریکا تماس گرفت و به آنها ۱۷۵۰۰۰ دلار پیشنهاد کرد تا در ۱۵ پرواز «داروهایی» را از اسرائیل به ایران حمل کنند، اما هیچ‌یک از آنها علاقه ای نداشتند. در ژوئن ۱۹۸۱ (خرداد ۱۳۶۰) مک کافرتی به بوئنوس آیرس سفر کرد، جایی که Transporte Aéreo Rioplatense را متقاعد کرد که یکی از هواپیماهای باری CL-44 آنها را اجاره کند.
پس از تکمیل دو پرواز رفت و برگشت اول از تل آویو به تهران (با توقف در لارناکا در قبرس)، این شرکت هواپیمایی پس از تحویل سومین بخش محموله به ایران در حال بازگشت به قبرس بود که این حادثه رخ داد
قبل از این حادثه، اتحاد جماهیر شوروی از اسرائیل درخواست کرده بود که آنچه را که در این پروازهای باری از تل آویو و در مسیر مرز ترکیه و شوروی به تهران منتقل می‌شود، برایش توضیح دهد اما دولت اسرائیل نادیده گرفته بود.
حادثه

این حادثه در نزدیکی تقاطع مرزهای ارمنستان، آذربایجان، ایران و ترکیه رخ داد.
در پرواز برگشت از تهران، هواپیما از مسیر خارج شد. پس از حرکت به سمت مرز ترکیه، به حریم هوایی شوروی در جمهوری سوسیالیستی آذربایجان شوروی منحرف شد، که باعث شد شوروی یک سوخو ۱۵ نیروی دفاع هوایی (نام ناتو "فلاگون") را برای رهگیری هواپیما بفرستد. خدمه در پاسخ به تماس‌های رادیویی و سیگنال‌های بصری خلبان جنگنده ناکام ماندند. خدمه CL-44 سعی کردند از منطقه دور شوند ولی خلبان شوروی هواپیمای خود را به دم هواپیمای ترابری کوبید و باعث شد هر دو هواپیما در نزدیکی ایروان سقوط کنند. خلبان جنگنده موفق به ایجکت شد، اما چهار سرنشین CL-44 - سه خدمه آرژانتینی و مک آفرتی، کشته شدند.
شریک او جنی، ادعا کرد که هواپیما در خاک ترکیه سرنگون شده‌است.
مشخص نیست که آیا این برخورد عمدی بوده‌است یا خیر؛
خلبان شوروی گفت که او عمداً برای سرنگونی هواپیمای دشمن عمل کرده ولی کارشناسان هوانوردی غربی معتقد بودند که او مرتکب اشتباه شده و متعاقباً داستانی از شجاعت برای خود اختراع کرده‌است.
حادثه در مرز ایران-ارمنستان-ترکیه رخ داد
فاینال فانتزی ۱۵

| فاینال فانتزی ۱۵ | فاینال فانتزی ۱۵ |
| --- | --- |
توسعه‌دهنده(ها): اسکوئر انیکس
ناشر(ها): اسکوئر انیکس
کارگردان(ـان): هاجیمه تاباتا
تهیه‌کننده(ها): شینجی هاشیموتو
طراح(ـان): تتسویا نومورا ماسانوری ساتو ماساشی تاکیزاوا
هنرمند(ان): تتسویا نومورا روبرتو فراری یوسوکه ناورا ایسامو کامیکوکوریو
نویسنده(ها): سائوری ایتامورو آکیکو ایشیباشی تاکومی نیشیدا
آهنگساز(ان): یوکو شیمومورا
سری: فاینال فانتزی فابولا نوا کریستالیس
سکو(ها): پلی‌استیشن ۴ ایکس‌باکس وان مایکروسافت ویندوز گوگل استادیا
تاریخ(های) انتشار: پلی‌استیشن ۴، ایکس‌باکس وان ۲۹ نوامبر، ۲۰۱۶ مایکروسافت ویندوز ۶ مارس، ۲۰۱۸ گوگل استادیا ۱۹ نوامبر، ۲۰۱۹
ژانر(ها): نقش‌آفرینی اکشن
حالت(ها): تک‌نفره
رسانه: دیسک بلو-ری
فاینال فانتزی XV (ژاپنی: ファイナルファンタジーXV, هپبورن: Fainaru Fantajī Fifutīn؟) که در ابتدا با نام فاینال فانتزی علیه XIII شناخته می‌شد، یک بازی ویدئویی به سبک نقش‌آفرینی اکشن که توسط شرکت اسکوئر انیکس در نوامبر ۲۰۱۶ برای کنسول‌های پلی‌استیشن ۴ و ایکس‌باکس وان ساخته و منتشر شده است. نسخهٔ مایکروسافت ویندوز این بازی در مارس ۲۰۱۸ منتشر شد، و همچنین در ۱۹ نوامبر ۲۰۱۹، به عنوان بازی زمان عرضه برای گوگل استادیا در دسترس قرار گرفت. این بازی پانزدهمین قسمت در مجموعه بازی‌های فاینال فانتزی است، و همچنین به عنوان زیرمجموعه و بخشی از سری فابولا نوا کریستالیس، شامل فاینال فانتزی ۱۳ و فاینال فانتزی نوع صفر نیز به‌شمار می‌رود.
این قسمت با دیگر نسخه‌ها در سری فاینال فانتزی بسیار فاصله گرفته است و دارای داستانی مستقل، و طراحی منحصربه‌فردی می‌باشد و تمرکز بازی بر روی احساسات انسان و باورهای شخصیت‌ها است. بازی دارای ویژگی‌های نظیر محیطی جهان باز و سیستم نبردی مشابه با سری کینگدم هارتس و نسخه نوع صفر دارد که ترکیبی از قابلیت تغییر سلاح و عناصر دیگری مانند سفر با خودرو می‌باشد.
اوریانا باندیرا

| استاداوریانا بندیریFBA | استاداوریانا بندیریFBA |
| --- | --- |
اوریانا بندیری در جشنواره اقتصادی ترنتو در ۲۰۱۸: اوریانا بندیری در جشنواره اقتصادی ترنتو در ۲۰۱۸
زادهٔ: ۲۶ اوت ۱۹۷۱ ‏(۵۳ سال) کاتانیا، سیسیل، ایتالیا
ملیت: ایتالیایی
همسر: مزدوج
فرزندان: دو
پس‌زمینه‌های علمی: پس‌زمینه‌های علمی
دانشگاه:  دانشگاه بوکونی  بوستون کالج 
کار علمی: کار علمی
زمینهٔ تخصصی/حوزه کاری: علم اقتصاد
زیرشاخهٔ: اقتصاد توسعه اقتصاد خرد مشوق اقتصاد کار
نهاد: مدرسه اقتصاد لندن
 :  
اوریانا باندیرا (Oriana Bandiera)،‏ FBA (زادهٔ ۲۶ اوت ۱۹۷۱)، آکادمیک و اقتصاددان اهل ایتالیا است که در اقتصاد توسعه تخصص دارد. او از ۲۰۰۹ میلادی به عنوان پروفسور اقتصاد در مدرسه اقتصاد لندن تدریس می‌کند. او اکنون به درجه پروفسوری سِر انتونی اتکینسون در رشته اقتصاد در مدرسه اقتصاد لندن رسیده‌است و یکی از نویسندگان در مجله اکونومیتریکا است. حوزه مطالعه وی اساساً شامل سازمان‌ها و بازارهای کار و رابطه این دو با فرایند توسعه اقتصادی می‌باشد.
دوران کودکی و تحصیل

باندیرا متولد ۲۶ اوت ۱۹۷۱ در کاتانیا، سیسیل در ایتالیا است. او در دانشگاه بوکونی در میلان به آموزش در رشته اقتصاد آغاز نموده و در ۱۹۹۳ میلادی مدرک لیسانس خود را در رشته علوم مقدماتی (بی‌ای) و در ۱۹۹۴ میلادی مدرک فوق لیسانس خود را در رشته علوم (MSc) کسب کرد. پس از آن وی دوره تحصیلات تکمیلی خود را در رشته اقتصاد در بوستون کالج در ایالات متحده آغاز کرد: او دوره دکترای تخصصی (PhD) خود را در ۲۰۰۰ میلادی به اتمام رساند.
حرفه اکادمیک

پژوهش‌های باندیرا متمرکز بر اقتصاد توسعه است. او همچنین پژوهش‌های در حوزه‌های اقتصاد خرد کاربردی، مشوق‌ها در سازمان‌ها و بازارهای کار انجام می‌دهد.
باندیرا در سپتامبر ۱۹۹۹ میلادی به عنوان مربی اقتصاد به مدرسه اقتصاد و علوم سیاسی لندن (LSE) در انگلستان پیوست. او از ژانویه تا مارس ۲۰۰۳ در دانشگاه شیکاگو، استادیار مهمان بود. او از ژانویه تا مارس ۲۰۰۴ در دانشکده اقتصاد دانشگاه نیویورک، استادیار مهمان بود. او آوریل ۲۰۰۴ را در مؤسسه بین‌المللی مطالعات اقتصادی (IIES) در دانشگاه استکهلم سپری کرد. او در مارس ۲۰۰۵ در دانشگاه بوکونی (آلما ماتر وی) و در آوریل ۲۰۰۵ در دانشگاه ییل به عنوان استادیار مهمان خدمت کرد. او در مارس ۲۰۰۶، به عنوان استادیار مهمان دوباره به مؤسسه بین‌المللی مطالعات اقتصادی برگشت. از مارس تا می ۲۰۰۷، او در مرکز مطالعات سازمان صنعتی در دانشگاه نورث‌وسترن به عنوان استادیار مهمان مشغول بود. در اوت ۲۰۰۷، او به درجه دانشیار در رشته اقتصاد ترفیع داده شد. او در ۲۰۰۹ میلادی کرسی پروفسوری اقتصاد را به‌دست‌آورد. وی از ۲۰۱۲ میلادی بدین‌سو به عنوان رئیس مراکز بین‌المللی سانتوری و تویوتا برای رشته‌های اقتصادی و مرتبط (STICERD) در مدرسه اقتصاد لندن خدمت می‌نماید. او به عنوان یکی از دبیران ژورنال اقتصاد کار (Journal of Labor Economics) از ۲۰۱۴ میلادی، ایکونومیکا (Economica) از ۲۰۱۶ و ژورنال بینش‌های اقتصاد خرد (Microeconomic Insights) کار می‌کند. او عضو آکادمی بریتانیا، انجمن اقتصادسنجی، مرکز پژوهش‌های سیاست اقتصادی (CERP)، اداره پژوهش و تحلیل اقتصادی توسعه (BREAD) و مؤسسه اقتصاد کار (IZA) است.
اوه دال

| اوه دال | اوه دال |
| --- | --- |
پرتره گیاه‌شناس نروژی اوه دال: پرتره گیاه‌شناس نروژی اوه دال
زادهٔ: ۲۹ ژانویه ۱۸۶۲ اورکدال
درگذشت: ۱۷ سپتامبر ۱۹۴۰ (۷۸ سال) اسلو
ملیت: نروژی
محل تحصیل: دانشگاه اسلو
شناخته‌شده برای: مطالعهٔ گیاهان آونددار
پیشینه علمی: پیشینه علمی
شاخه(ها): گیاهشناسی، تاریخ و فلسفه
محل کار: انجمن سلطنتی علوم نروژ
 :  
اوه کریستیان دال، (متولد ۲۹ ژانویه۱۸۶۲ دراورکدال، درگذشت ۱۷ سپتامبر ۱۹۴۰ در اسلو) گیاه‌شناس نروژی بود. وی بیشتر بخاطر مطالعاتش روی گیاهان آونددار شهرت دارد.
اوه دال، پسر مرد بازرگانی بنام هانس پیتر دال (۱۸۱۳–۱۸۶۷) و زنی بنام کریستین شروینگ بچ (۱۸۳۴–۱۹۱۰) بود. پس از فارغ‌التحصیلی از مدرسه کلیسای جامع تروندهایم در سال ۱۸۸۰، وی در کریستینیا در دانشگاه سلطنتی فردریک در رشته فلسفه، ادامه تحصیل داده و در سال ۱۸۸۶ بعد از موفقیت در امتحانات پایانی، فارغ‌التحصیل شد.
اوه دال، که در کلاسهای درس پروفسور آکسل بلیت، شرکت داشت، طبق سفارش پروفسور، در زادگاه خود ماند و از سال ۱۸۹۰ تا ۱۸۹۲ یادداشت‌های دستی جان ارنست گونروس را در بایگانی انجمن سلطنتی علوم نروژ مرتب کرد.
دوستان قدرشناس

اوه دال از سال ۱۸۹۳ تا ۱۹۱۸ مشغول کار در موزه گیاه‌شناسی اسلو بود. در حدود این زمان بود که اوه دال، در اثر آشفتگی روانی، دست از کار کشید و باقی عمر را در محله‌ای در اسلو سپری کرد. اما دوستان او توانستند برنامه‌های مطالعاتی اوه در موزه گیاه‌شناسی اسلو را به انجام رسانده و اثری بزرگ به وجود آورند. در سال ۱۹۳۲، رولف نوردهاگن، گیاه‌شناس نامدار نروژی، با دادن نام «دالیانوم» به گیاهی به نام خشخاش اسوالبارد که احتمالاً از دوران پیش از یخبندان آخر باقی مانده و هنوز در استان فینمارک رشد می‌کند از اوه دال که سال‌ها در این منطقه به نقشه‌برداری و یادداشت نگاری مشغول بوده؛ قدردانی کرده‌است. اوه دال از خود ده‌ها هزار برگ یادداشت باقی گذاشته‌است.
اوه دال، همراه دوستان در گردشی برای جمع‌آوری قارچ در بروم، نروژ، ۲۴ اکتبر ۱۸۹۷ میلادی
مورگان، جورجیا

مکان
| Morgan, Georgia | Morgan, Georgia |
| --- | --- |
شهر: شهر
Calhoun County Courthouse in Morgan: Calhoun County Courthouse in Morgan
Location in Calhoun County and the state of جورجیا: Location in Calhoun County and the state of جورجیا
مختصات: ۳۱°۳۲′۲۰″ شمالی ۸۴°۳۶′۴″ غربی﻿ / ﻿۳۱٫۵۳۸۸۹°شمالی ۸۴٫۶۰۱۱۱°غربی﻿ / 31.53889; -84.60111: مختصات: ۳۱°۳۲′۲۰″ شمالی ۸۴°۳۶′۴″ غربی﻿ / ﻿۳۱٫۵۳۸۸۹°شمالی ۸۴٫۶۰۱۱۱°غربی﻿ / 31.53889; -84.60111
ایالت: جورجیا
شهرستان: Calhoun
مساحت: مساحت
 • کل: ۱٫۳ مایل مربع (۳٫۴ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۱٫۳ مایل مربع (۳٫۴ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰ مایل مربع (۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۲۴۶ فوت (۷۵ متر)
جمعیت (2000): جمعیت (2000)
 • کل: ۱٬۴۶۴
 • تراکم: ۱۱۲۶٫۲/مایل مربع (۴۳۰٫۶/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (Eastern (EST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
زیپ‌کدs: 31766, 39866
کد منطقه: 229
FIPS code: 13-52696
GNIS feature ID: 0318451
مورگان، جورجیا (به انگلیسی: Morgan, Georgia) یک شهر در ایالات متحده آمریکا با جمعیت ۱٬۴۶۴ نفر است که در جورجیا واقع شده‌است.
موقعیت جغرافیایی

موقعیت جغرافیایی شهرها و مناطق اطراف به شرح زیر است:
Localidades na vizinhança