stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
بنیاد لینوکس
موبلین

موبلین (به انگلیسی: moblin) کوتاه‌شده کلمات mobile linux یک پروژه متن‌باز است که بر توسعه نرم‌افزار برای دستگاه‌های Mobile Internet Devices یا MIDها و نوت بوک‌ها و nettopها تأکید دارد. در آوریل ۲۰۰۹ اینتل موبلین را به بنیاد لینوکس واگذار کرد.
می‌گو

در سال ۲۰۱۰ نوکیا و اینتل اعلام کردند که تلاش‌های خود بروی سیستم‌عامل‌های موبلین از اینتل و Maemo از شرکت نوکیا را بروی پروژه جدید می‌گو متمرکز می‌کنند و به همین دلیل بنیاد لینوکس میزبانی پروژه می‌گو را به عهده گرفت. در حقیقت می‌گو جانشین سیستم‌عامل‌های موبلین و مااِمو است.
استانداردهای پایه‌ای لینوکس

استاندارد پایه لینوکس یا (LSB) یک پروژه مشترک بین چند توزیع لینوکس برای استاندارد کردن ساختار سیستم یا استاندارد فایل سیستم سلسله مراتب که به وسیلهٔ سیستم عامل لینوکس استفاده می‌شود.
LSB بر پایه خصوصیات پازیکس، مشخصات یونیکس و چند استاندارد باز دیگر است اما گسترش آن‌ها در مناطق خاص است.

به گفته LSB:
هدف LSB توسعه و ترویج مجموعه‌ای از استانداردهای باز است که سازگاری میان توزیع‌های لینوکس را افزایش دهد و برنامه‌های کاربردی را قادر می‌سازد روی هر سیستم اجرا شوند. علاوه بر این LSB فروشندگان و برنامه‌نویسان را به نوشتن یا انتقال برنامه‌شان به لینوکس ترغیب می‌کند.
یک محصول پس از طی مراحل صدور گواهینامه می‌تواند گواهینامه LSB را دریافت کند.
اپن‌پرینتینگ

کارگروه اپن‌پرینتینگ یکی از بخش‌های بنیاد لینوکس است که مستندات و پشتیبانی نرم‌افزار برای چاپ در لینوکس را ارائه می‌کند.
این کارگروه یک فهرست از چاپگرها و کارخانه‌های سازنده را توسعه می‌دهند. کاربران لینوکس در این سایت می‌توانند گزارشی از پشتیبانی و کیفیت هر چاپگر به کارگروه ارائه کنند. هم‌چنان می‌توان گزارشی از پشتیبانی هر پرینتر از لینوکس را در این سایت به دست آورد.
معماری پرینت CUPS لینوکس/یونیکس
انکه شولز

انکه شولز (به انگلیسی: Anke Scholz) (زادهٔ ۲۵ نوامبر ۱۹۷۸) شناگر اهل آلمان است.
توزیع مزدوج پیشین

توزیع مزدوج پیشین (انگلیسی: Conjugate prior)
در تئوری احتمال بیزی، اگر توزیعات احتمال پسین  p(\theta \mid x) با توزیع احتمال پیشین  p(\theta ) خانواده ای یکسان داشته باشد آن گاه به توزیعات پیشین و پسین توزیعات مزدوج گفته شده و توزیع پیشین را توزیع مزدوج پیشین برای تابع درست‌نمایی (likelihood) می‌نامند. به عنوان مثال، خانوادهٔ گاوسی مزدوج خودش (یا خود مزدوج) نسبت به یک تابع درست‌نمایی گاوسی است: اگر تابع درست‌نمایی  گوسی باشد، انتخاب توزیع پیشین گاوسی برای میانگین تضمین می‌کند که توزیع پسین نیز گاوسی خواهد بود. این به این معناست که توزیع گاوسی، تابع مزدوج پیشین تابع درست‌نمایی گوسی است. این مفهوم و عبارت «مزدوج پیشین» توسط هاوارد رایفا و رابرت اشلایفر در کارشان روی تئوری انتخاب بیزی معرفی شدند. مفهوم مشابهی نیز به‌طور مستقل توسط جورج آلفرد بارنارد کشف شده بود.
مسئلهٔ کلی یافتن توزیع برای یک پارامتر θ به شرط یک داده یا مجموعه داده‌های x را در نظر بگیرید. از قضیه بیز می‌دانیم که توزیع پسین برابر با حاصلضرب تابع درست‌نمایی  \theta \mapsto p(x\mid \theta )\! و توزیع پیشین  p(\theta )\! نرمالیزه شده با (تقسیم بر) احتمال دادهٔ  p(x)\! است:
فرض می‌کنیم تابع درست‌نمایی ثابت است. تابع درست‌نمایی معمولاً به خوبی از بیانی از فرایند تولید داده مشخص می‌گردد. واضح است که انتخاب‌های متفاوت برای توزیع پیشین  p(\theta ) محاسبهٔ انتگرال را سخت‌تر یا آسان‌تر می‌کند و حاصل ضرب   p(x\mid \theta ).p(\theta ) فرم جبری متفاوتی بگیرد. برای انتخاب‌های مشخصی از توزیع پیشین، توزیع پسین فرم جبری مشابه توزیع پیشین خواهد داشت (عموماً با مقادیر پارامترهای متفاوت). چنین انتخابی یک توزیع مزدوج پیشین است.
یک توزیع مزدوج پیشین یک آسودگی جبری است که توصیف بسته ای برای توزیع پسین ارائه می‌دهد. در غیر این صورت ممکن است انتگرال عددی لازم باشد. علاوه بر این، توزیعات پیشین مزدوج با بیشتر و شفاف نشان دادن اینکه چگونه یک تابع درست‌نمایی یک توزیع پیشین را به روز می‌کند درکی مستقیم ارائه می‌دهند.
تمام اعضای خانواده نمایی توزیعات پیشین مزدوج دارند.
مثال

فرم توزیع پیشین مزدوج عموماً می‌تواند با بررسی تابع چگالی احتمال یا تابع جرم احتمال آن توزیع مشخص گردد. به عنوان مثال، یک متغیر تصادفی را در نظر بگیرید که شامل تعداد موفقیت‌های  s در  n آزمایش برنولی با احتمال موفقیت نامعلوم  q در بازهٔ [۰٬۱] است. این متغیر تصادفی با تابع جرم احتمال زیر از توزیع دوجمله ای تبعیت می‌کند:
p(s)={n \choose s}q^{s}(1-q)^{n-s}
توزیع مزدوج پیشین معمول توزیع بتا با پارامترهای ( \alpha ,  \beta ):
p(q)={q^{\alpha -1}(1-q)^{\beta -1} \over \mathrm {B} (\alpha ,\beta )}
که در آن  \alpha  و  \beta  برای نمایش هرگونه باور یا اطلاعات به کار می‌رود (۱ =  \alpha  و ۲ =  \beta  توزیع یکنواخت را به دست می‌دهند) و B(α, β) تابع بتا است که به عنوان ثابت نرمالیزه کننده استفاده می‌شود.
در اینجا  \alpha  و  \beta  ابرپارامتر خوانده می‌شوند (پارامترهای توزیع پیشین) تا از پارامترهای مدل اساسی (در اینجا q) متمایز گردند. یکی از ویژگی‌های معمول توزیعات پیشین مزدوج این است که ابعاد ابرپارامترها یک واحد بزرگتر از ابعاد پارامترهای توزیع اصلی‌اند. اگر همهٔ پارامترها مقادیر اسکالر باشند آنگاه به این معناست که یک ابرپارامتر بیشتر از پارامتر خواهیم داشت. البته این نکته دربارهٔ پارامترهای با مقادیر برداری و ماتریسی نیز صدق می‌کند. (به مقالهٔ کلی دربارهٔ خانواده نمایی رجوع کنید و توزیع ویشارت را که مزدوج پیشین ماتریس کوواریانس توزیع نرمال چند متغیره است به عنوان مثالی برای ابعاد بزرگ در نظر بگیرید)
آن گاه اگر از این متغیر تصادفی نمونه برداری کنیم و s موفقیت و p شکست به دست آوریم داریم:
{\begin{aligned}P(s,f\mid q=x)&={s+f \choose s}x^{s}(1-x)^{f},\\P(x)&={x^{\alpha -1}(1-x)^{\beta -1} \over \mathrm {B} (\alpha ,\beta )},\\P(q=x\mid s,f)&={\frac {P(s,f\mid x)P(x)}{\int P(s,f\mid x)P(x)dx}}\\&={{{s+f \choose s}x^{s+\alpha -1}(1-x)^{f+\beta -1}/\mathrm {B} (\alpha ,\beta )} \over \int _{y=0}^{1}\left({s+f \choose s}y^{s+\alpha -1}(1-y)^{f+\beta -1}/\mathrm {B} (\alpha ,\beta )\right)dy}\\&={x^{s+\alpha -1}(1-x)^{f+\beta -1} \over \mathrm {B} (s+\alpha ,f+\beta )},\\\end{aligned}}
که توزیع بتای دیگری با پارامترهای (s +  \alpha ,  \beta  + f) است. این توزیع پسین نیز می‌تواند به عنوان توزیع پیشین نمونه‌های بیشتر با اضافه کردن هر چه بیشتر اطلاعات توسط ابرپارامترها مورد استفاده قرار گیرد.
شبه مشاهدات

اغلب سودمند است که هایپرپارامترهای توزیع مزدوج پیشین را متناظر با انجام تعدادی شبه مشاهده با ویژگی‌هایی که توسط پارامترها مشخص می‌شود در نظر بگیریم. به عنوان مثال، مقادیر  \alpha  و  \beta  برای یک توزیع بتا را می‌توان متناظر با ۱ -  \alpha   موفقیت و ۱ -  \beta  شکست در نظر گرفت اگر مد توزیع پسین برای انتخاب یک تنظیمات پارامتر بهینه انتخاب شود یا  \alpha  موفقیت و  \beta  شکست اگر میانگین توزیع پسین برای انتخاب یک تنظیمات پارامتر بهینه انتخاب شود. در حالت کلی، برای تقریباً تمام توزیعات مزدوج پیشین هایپر پارامترها می‌توانند بر حسب شبه مشاهدات تفسیر شوند. این عمل می‌تواند هم به فراهم آوردن درکی برای معادلات به‌روزرسانی اغلب درهم و شلوغ و هم برای انتخاب هایپرپارامترهای معقول برای یک توزیع پیشین کمک می‌کند.
تفسیرها > شباهت با توابع ویژه

توزیعات مزدوج پیشین مشابه تابع ویژه در نظریه عمل‌گرها هستند از این جهت که توزیعاتی هستند که در آن‌ها «عمل‌گر شرطی سازی»، در صورت در نظر گرفتن فرایند تغییر از توزیع پیشین به پسین به عنوان یک عمل‌گر، به روشی کاملاً قابل درک عمل می‌کند.
در هر دو توابع ویژه و توزیعات مزدوج پیشین فضایی با بعد متناهی وجود دارد که توسط عمل‌گر حفظ و نگهداری می‌شود: خروجی فرمی مشابه (فضایی مشابه) ورودی دارد. این عمل به شدت تجزیه و تحلیل را ساده می‌کند چون در غیر این صورت فضایی با بعد نامتناهی (فضای تمام توابع، فضای تمام توزیع‌ها) را در نظر می‌گیرد.
با این وجود، فرایندها تنها مشابه و نه یکسان هستند: شرطی سازی خطی نیست زیرا فضای توزیعات تحت ترکیب خطی بسته نمی‌شود بلکه تحت ترکیب محدب بسته می‌شود و توزیع پسین تنها فرمی مشابه توزیع پیشین دارد و ضریبی اسکالر از آن نیست.
همان‌طور که به راحتی می‌توان تجزیه و تحلیل کرد که چگونه ترکیبی خطی از توابع ویژه تحت استفاده از یک عمل‌گر تکامل می‌یابد (چون عمل‌گر نسبت به این توابع، قطری شده است)، به راحتی می‌توان تجزیه و تحلیل کرد که چگونه یک ترکیب محدب از توزیعات مزدوج پیشین تحت شرط سازی کامل می‌یابد؛ این عمل به وسیلهٔ یک توزیع هایپرپیشین صورت می‌گیرد و متناظر با استفاده از چگالی مخلوط توزیعات مزدوج پیشین به جای تک توزیع مزدوج پیشین است.
تفسیرها > سیستم دینامیکی

می‌توان عمل شرطی سازی روی توزیعات مزدوج پیشین را تعریف کردن نوعی سیستم دینامیکی (زمان گسسته) در نظر گرفت: به ازای مجموعه ای داده شده‌ای از هایپرپارامترها، دادهٔ ورودی این هایپرپارامترها را به روز می‌کند. پس می‌توان تغییر در هایپرپارامترها را به نوعی «تکامل زمانی» تعبیر کرد که با «یادگیری» متناظر است. شروع در نقاط متفاوت جریان‌هایی متفاوت در طول زمان را سبب می‌گردد. این نیز مشابه سیستم دینامیکی است که با یک عمل‌گر خطی تعریف می‌شود ولی توجه کنید چون نمونه‌های متفاوت به استنتاج‌های متفاوت ختم می‌شود، این عمل به تنهایی وابسته به زمان نیست بلکه بیشتر وابسته به داده‌است. برای رویکردهای مرتبط، تخمین بیزی بازگشتی و داده گواری را ببینید.
جدول توزیعات مزدوج

فرض کنید n نشان دهندهٔ تعداد مشاهدات باشد. در تمام موارد زیر، فرض می‌شود که داده از n نقطهٔ  x_{1},\ldots ,x_{n} (که در موارد چند متغیره بردارهای تصادفی خواهند بود) تشکیل شود.
اگر تابع شباهت متعلق به خانواده نمایی باشد آن گاه توزیع مزدوج پیشین وجود دارد که اغلب اوقات آن نیز عضو خانوادهٔ نمایی است. به خانواده نمایی: توزیعات مزدوج رجوع کنید.
جدول توزیعات مزدوج > توزیعات گسسته

| شباهت | پارامترهای مدل | توزیع مزدوج پیشین | هایپرپارامترهای پیشین | هایپرپارامترهای پسین | تفسیر هایپر پارامترها | توزیع پسین پیشگویانه |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| برنولی | p (احتمال) | بتا |  \alpha ,\,\beta \! |  \alpha +\sum _{i=1}^{n}x_{i},\,\beta +n-\sum _{i=1}^{n}x_{i}\! |  \alpha -1 موفقیت،  \beta -1 شکست |  p({\tilde {x}}=1)={\frac {\alpha '}{\alpha '+\beta '}} |
| دوجمله‌ای | p (احتمال) | بتا |  \alpha ,\,\beta \! |  \alpha +\sum _{i=1}^{n}x_{i},\,\beta +\sum _{i=1}^{n}N_{i}-\sum _{i=1}^{n}x_{i}\! |  \alpha -1 موفقیت،  \beta -1 شکست |  \operatorname {BetaBin} ({\tilde {x}}|\alpha ',\beta ') (بتا-دوجمله‌ای) |
| دوجمله‌ای منفی با تعداد شکست‌های معلوم، r | p (احتمال) | بتا |  \alpha ,\,\beta \! |  \alpha +\sum _{i=1}^{n}x_{i},\,\beta +rn\! |  \alpha -1 total موفقیت،  \beta -1 شکست (یعنی،  {\frac {\beta -1}{r}} آزمایش، با فرض اینکه  r ثابت بماند) |  |
| پواسون | λ (نرخ) | گاما |  k,\,\theta \! |  k+\sum _{i=1}^{n}x_{i},\ {\frac {\theta }{n\theta +1}}\! |  \operatorname {NB} \left({\tilde {x}}|k',{\theta '}\right) (دوجمله‌ای منفی) |  |
| پواسون | λ (نرخ) | گاما |  \alpha ,\,\beta \! |  \alpha +\sum _{i=1}^{n}x_{i},\ \beta +n\! |  \alpha  تعداد رخدادها در   \beta  بازه |  \operatorname {NB} \left({\tilde {x}}|\alpha ',{\frac {1}{1+\beta '}}\right) (دوجمله‌ای منفی) |
| مطلق | p (بردار احتمال), k (تعداد دسته‌بندی ها؛ یعنی، اندازهٔ p) | دیریکله |  {\boldsymbol {\alpha }}\! |  {\boldsymbol {\alpha }}+(c_{1},\ldots ,c_{k}), که  c_{i} تعداد مشاهدات در دسته‌بندی i است. |  \alpha _{i}-1 رخداد در دسته‌بندی |  {\begin{aligned}p({\tilde {x}}=i)&={\frac {{\alpha _{i}}'}{\sum _{i}{\alpha _{i}}'}}\\&={\frac {\alpha _{i}+c_{i}}{\sum _{i}\alpha _{i}+n}}\end{aligned}} |
| چندجمله‌ای | p (بردار احتمال), k (تعداد دسته‌بندی های؛ یعنی، اندازهٔ p) | دیریکله |  {\boldsymbol {\alpha }}\! |  {\boldsymbol {\alpha }}+\sum _{i=1}^{n}\mathbf {x} _{i}\! |  \alpha _{i}-1 رخدادهای دسته‌بندی |  \operatorname {DirMult} ({\tilde {\mathbf {x} }}|{\boldsymbol {\alpha }}') (دیریکله—چندجمله‌ای) |
| فوق‌هندسی با اندازهٔ جمعیت کل معلوم، N | M (تعداد اعضای هدف) | بتا-دوجمله‌ای |  n=N,\alpha ,\,\beta \! |  \alpha +\sum _{i=1}^{n}x_{i},\,\beta +\sum _{i=1}^{n}N_{i}-\sum _{i=1}^{n}x_{i}\! |  \alpha -1 موفقیت،  \beta -1 شکست |  |
| هندسی | p0 (احتمال) | بتا |  \alpha ,\,\beta \! |  \alpha +n,\,\beta +\sum _{i=1}^{n}x_{i}-n\! |  \alpha -1 آزمایش،  \beta -1 کل شکست‌ها |  |
نکات

↑  این توزیع پسین پیشگویانه یک نقطهٔ دادهٔ جدید  {\tilde {x}} با فرض نقاط دادهٔ مشاهده شده‌است که پارامترهای آن حاشیه سازی شده‌است. متغیرهای پریم دار مقادیر پسین پارامترها را نشان می‌دهند.
1 2 3 4  β نرخ یا معکوس مقیاس است. در پارامتر سازی توزیع گاما، θ = 1/β و k = α.
↑  این توزیع پسین پیشگویانه نقطهٔ دادهٔ جدید  {\tilde {x}} با فرض نقاط دادهٔ مشاهده شده‌است که پارامترهای آن حاشیه سازی شده‌است. متغیرهای پریم دار مقادیر پسین پارامترها را نشان می‌دهند.  {\mathcal {N}} و  t_{n} به ترتیب به توزیع نرمال و توزیع تی-استیودنت، یا در موارد چند متغیره به توزیع نرمال چند متغیره و توزیع تی چند متغیره اشاره دارند.
↑  برحسب گامای وارونه،  \beta  پارامتر مقیاس است.
↑  توزیع مزدوج پیشینی متفاوت برای میانگین و واریانس نامعلومی با رابطه ای خطی و ثابت میان آن‌ها در مخلوط نرمال واریانس-میانگین یافت می‌شود که گاوسی معکوس تعمیم‌یافته توزیع مخلوط مزدوج آن است.
↑   \operatorname {CG} () یک توزیع گامای مرکب است؛  \operatorname {\beta '} () در اینجا یک توزیع بتا پریم تعمیم یافته است.
امامزاده شاه نورالدین

| امامزاده شاه نورالدین | امامزاده شاه نورالدین |
| --- | --- |
روستا: روستا
امامزاده شاه نورالدینموقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانامامزاده شاه نورالدینامامزاده شاه نورالدین (استان فارس)نمایش نقشه استان فارس: امامزاده شاه نورالدینموقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانامامزاده شاه نورالدینامامزاده شاه نورالدین (استان فارس)نمایش نقشه استان فارس
مختصات: ۲۹°۵۷′ شمالی ۵۱°۳۱′ شرقی﻿ / ﻿۲۹٫۹۵۰°شمالی ۵۱٫۵۱۷°شرقی﻿ / 29.950; 51.517: مختصات: ۲۹°۵۷′ شمالی ۵۱°۳۱′ شرقی﻿ / ﻿۲۹٫۹۵۰°شمالی ۵۱٫۵۱۷°شرقی﻿ / 29.950; 51.517
کشور: ایران
استان: فارس
شهرستان: ممسنی
بخش: بخش مرکزی
دهستان: بکش یک
جمعیت: ۱۷ نفر (سرشماری ۹۵)
امامزاده شاه نورالدین، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان ممسنی در استان فارس ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان بکش یک قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۲۴ نفر (۵خانوار) بوده‌است.
اندرو براون

| اندرو براون | اندرو براون |
| --- | --- |
زاده: ۱۹۵۵ لندن، انگلستان
پیشه: Writer, journalist, editor, broadcaster
زبان(ها): زبان انگلیسی
ملیت: بریتانیایی‌ها
شهروندی: بریتانیا
کار(های) برجسته: Fishing in Utopia
وبگاه: www.thewormbook.com/elegans/hlog/
 جوایز Orwell Prize  :  جوایز Orwell Prize  
اندرو براون (به انگلیسی: Andrew Brown) (زاده ۱۹۵۵ در لندن) روزنامه‌نگار و نویسنده، سردبیر بخش عقاید در یکی از گاهنامه‌های برخط روزنامه گاردین است. وی همچنین ستونی ثابت در روزنامه (مطبوع) گاردین دارد. او به خاطر کتاب ماهیگیری در آرمانشهر، در سال ۲۰۰۹ برنده جایزه اورول شد.
↑  Full profile | guardian.co.uk
اوسووا (استان اشوی‌داشکسیه)

| اوسووا (استان اشوی‌داشکسیه) | اوسووا (استان اشوی‌داشکسیه) |
| --- | --- |
روستا: روستا
اوسووا (استان اشوی‌داشکسیه): اوسووا (استان اشوی‌داشکسیه)
مختصات: ۵۰°۴۲′۴۱″ شمالی ۲۰°۲۳′۲۸″ شرقی﻿ / ﻿۵۰٫۷۱۱۳۹°شمالی ۲۰٫۳۹۱۱۱°شرقی﻿ / 50.71139; 20.39111: مختصات: ۵۰°۴۲′۴۱″ شمالی ۲۰°۲۳′۲۸″ شرقی﻿ / ﻿۵۰٫۷۱۱۳۹°شمالی ۲۰٫۳۹۱۱۱°شرقی﻿ / 50.71139; 20.39111
کشور:  لهستان
استان: استان اشوی‌داشکسیه
پوویات: شهرستان یندژیوف
گمینا: گمینا سوبکوو
اوسووا (به لهستانی: Osowa) یک منطقهٔ مسکونی در لهستان است که در گمینا سوبکوو واقع شده‌است.
الله‌آباد جهانگیرک

| الله‌آباد جهانگیرک | الله‌آباد جهانگیرک |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: سیستان و بلوچستان
شهرستان: زاهدان
بخش: مرکزی
دهستان: چشمه زیارت
جمعیت: ۴۱ نفر (سرشماری ۹۵)
الله‌آباد جهانگیرک یا کاکر روستایی در دهستان چشمه زیارت بخش مرکزی شهرستان زاهدان استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت

بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵ جمعیت این روستا ۴۱ نفر (۱۵خانوار) بوده‌است.
| جمعیت تاریخی> سال | جمعیت تاریخی> جمعیت | جمعیت تاریخی> ±% |
| --- | --- | --- |
| ۱۳۹۵ | ۴۱ | —     |
انتخابات سراسری سنت لوسیا (۲۰۲۱)

انتخابات سراسری سنت لوسیا (انگلیسی: 2021 Saint Lucian general election) در ۲۶ ژوئیه ۲۰۲۱ در سنت لوسیا برگزار شد و براساس قانون اساسی برای ۱۲ اکتبر سرنوشت تمامی ۱۷ کرسی مجلس ملی سنت لوسیا مشخص خواهد شد که از این تعداد ۱۳ کرسی از ۱۷ کرسی موجود متعلق به حزب کارگران متحد سنت لوسیا است، این درحالی است حزب کارگران متحد سنت لوسیا در این جریان ۹کرسی از ۱۱ کرسی خود را از دست داد.
نظام انتخاباتی

هفده عضو منتخب مجلس ملی از طریق رای‌گیری نخست گزینی از حوزه‌های انتخابیه انتخاب می‌شوند.
بر اساس قانون اساسی، انتخابات پارلمان جدید حداکثر ۵ سال و ۹۰روز پس از گشایش جلسه قبلی پارلمان می‌تواند برگزار شود. اولین جلسه مجلس پس از انتخابات ۲۰۱۶ در ۱۲ ژوئیه ۲۰۱۶ برگزار شد و مهلت برگزاری بعدی آن در اکتبر ۲۰۲۱مشخص شد. آلن جاستانت، نخست‌وزیر فعلی، موافقت خود را با تاریخ بعدی انتخابات اعلام کرد و در آوریل ۲۰۲۱ قصد خود را برای جلوگیری از شیوع مجدد بیماری همه گیر کووید ۱۹ در سنت لوسیا اعلام نمود. جاستانت سرانجام در ۵ ژوئیه ۲۰۲۱ اعلام کرد که انتخابات در ۲۶ ژوئیه برگزار می‌شود.
نتایج

حزب کارگر سنت لوسیا به رهبری فیلیپ پیر با کسب هفت کرسی ۱۳ کرسی از ۱۷ کرسی مجلس نمایندگان را به دست آورد. برای اولین بار از زمان استقلال این کشور حزب کارگران متحد سنت لوسیا کرسی میکود شمالی را از دست داد. حزب کارگران متحد سنت لوسیا تنها دو کرسی را در مجلس حفظ نمود، کرسی‌های آلن جاستانت، نخست‌وزیر و وزیر بازرگانی بردلی فلیکس، در حالی که کرسی دو عضو سابق UWP که مستقل بودند حفظ شد و استفنسون کینگ و ریچارد فردریک صاحب کرسی در مجلس شدند.
انکو فرناندز

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Eneko Fernández de Garayalde Jiménez
زادروز:  ۲۶ مهٔ ۱۹۸۴ ‏(۴۰ سال)
زادگاه:  ساراگوسا
قد:  ۱٫۸۴ متر (۶ فوت ۰ اینچ)
پست:  هافبک
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
:  باشگاه فوتبال رئال ساراگوسا
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۳–۲۰۰۵ |  Universidad Zaragoza |   |   |
| ۲۰۰۵–۲۰۰۷ |  Zaragoza B |  ۶۷ |  (۲۲) |
| ۲۰۰۷–۲۰۰۸ |  باشگاه فوتبال بارسلونا بی |  ۱۹ |  (۱) |
| ۲۰۰۸–۲۰۰۹ |  Ejea |  ۲۷ |  (۴) |
| ۲۰۰۹–۲۰۱۰ |  باشگاه فوتبال دپورتیوو آلاوس |  ۶ |  (۱) |
| ۲۰۱۰ |  ← باشگاه فوتبال سابادل (قرضی) |  ۱۵ |  (۱) |
| ۲۰۱۰–۲۰۱۳ |  باشگاه فوتبال سابادل |  ۵۴ |  (۴) |
| ۲۰۱۳–۲۰۱۵ |  باشگاه فوتبال رئال اویدو |  ۳۹ |  (۲) |
| ۲۰۱۵–۲۰۱۶ |  Tudelano |  ۱۵ |  (۲) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۳۱ ژانویه ۲۰۱۶. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۳۱ ژانویه ۲۰۱۶. 
انکو فرناندز (انگلیسی: Eneko Fernández؛ زادهٔ ۲۶ مهٔ ۱۹۸۴) بازیکن فوتبال اهل اسپانیا است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال سابادل، باشگاه فوتبال دپورتیوو آلاوس، باشگاه فوتبال رئال اویدو، و باشگاه فوتبال بارسلونا بی اشاره کرد.
اندیس کوه کته کاو

| کوه کته کاو> موقعیت | کوه کته کاو> موقعیت |
| --- | --- |
استان: استان کرمان
شهر: حوالی باغین
مشخصات فنی معدن: مشخصات فنی معدن
مشخصات فنی کانی: مشخصات فنی کانی
فرمول شیمیایی: Cu۲(CO۳)(OH)۲
نوع کانه: مالاکیت
پاراژنز: پیریت
سنگ معدن: سنگ معدن
سنگ میزبان: آذرآواری و گدازه
سن سنگ میزبان: پالئوژن
زلزله: زلزله
وضعیت لرزه‌خیزی ناحیه: غیر فعال
نام اندیس: کوه کته کاو
نوع اندیس: فلزی
نام ماده: مس
نوع ماده: فلزی
کوه کته کاو یک اندیس فلزی است که در حوالی شهر باغین استان کرمان قرار دارد و مادهٔ معدنی موجود در آن، مس است.سنگ میزبان این اندیس آذرآواری و گدازه است و دیرینگی آن به دوران پالئوژن می‌رسد. در این اندیس، پاراژنز‌های پیریت یافت می‌شوند.
بیاووبژگی (شهرستان سوکوووف)

| بیاووبژگی (شهرستان سوکوووف) | بیاووبژگی (شهرستان سوکوووف) |
| --- | --- |
روستا: روستا
بیاووبژگی (شهرستان سوکوووف): بیاووبژگی (شهرستان سوکوووف)
مختصات: ۵۲°۳۶′ شمالی ۲۲°۲۳′ شرقی﻿ / ﻿۵۲٫۶۰۰°شمالی ۲۲٫۳۸۳°شرقی﻿ / 52.600; 22.383: مختصات: ۵۲°۳۶′ شمالی ۲۲°۲۳′ شرقی﻿ / ﻿۵۲٫۶۰۰°شمالی ۲۲٫۳۸۳°شرقی﻿ / 52.600; 22.383
کشور:  لهستان
استان: استان ماسوویان
شهرستان: شهرستان سوکوووف
گمینا: گمینا ستردنگ
بیاووبژگی (به لهستانی:  Białobrzegi) یک روستا در لهستان است که در گمینا ستردنگ واقع شده‌است.
کاتابولیسم

کاتابولیسم (به انگلیسی: Catabolism) یا فروگشت یک فرایند گرمازای درون سلولی است که طی آن مولکول‌های پیچیده به مولکول‌های ساده‌تر تجزیه می‌شوند. فروگشت و فراگشت دو رکن سوخت‌وساز هستند.
امیرآباد بزیجان

| امیرآباد بزیجان | امیرآباد بزیجان |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۳°۵۱′۳۴″شمالی ۵۰°۲۹′۵۸″شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۸۵۹۴۴۴°شمالی ۵۰٫۴۹۹۴۴۴°شرقی﻿ / 33.859444; 50.499444: مختصات: ۳۳°۵۱′۳۴″شمالی ۵۰°۲۹′۵۸″شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۸۵۹۴۴۴°شمالی ۵۰٫۴۹۹۴۴۴°شرقی﻿ / 33.859444; 50.499444
کشور: ایران
استان: مرکزی
شهرستان: محلات
بخش: مرکزی
دهستان: باقرآباد
جمعیت: ۷۶ نفر (سرشماری ۹۵)
امیرآباد بزیجان یا امیرآباد بزنجان روستایی در دهستان باقرآباد بخش مرکزی شهرستان محلات استان مرکزی ایران است.
جمعیت

بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵ جمعیت این روستا ۷۶ نفر (۲۸خانوار) بوده‌است.
| جمعیت تاریخی> سال | جمعیت تاریخی> جمعیت | جمعیت تاریخی> ±% |
| --- | --- | --- |
| ۱۳۸۵ | ۷۲ | —     |
| ۱۳۹۰ | ۷۶ | ۵٫۶٪+ |
| ۱۳۹۵ | ۷۶ | ۰٪+ |
الحاق (علوم رایانه)

در نظریهٔ محاسبات و مهندسی نرم‌افزار، عمل الحاق یا پیوند زنجیره‌ای (Concatenation) به عملی دوتایی گفته می‌شود که از دو رشتهٔ موجود رشتهٔ تازه‌ای می‌سازد، یا با الحاق دو زبان داده شده یک زبان جدید درست می‌کند.
نظریهٔ محاسبات

مقالهٔ اصلی: نظریه محاسبات
نظریهٔ محاسبات > تعریف

الحاق زبان‌های  X\! و  Y\! با  XY\! نشان داده شده و به صورت زیر تعریف می‌گردد:
XY=\{uv|u\in X\;\mathrm {and} \;v\in Y\}\!
n\! بار الحاق زبان  X\! با خودش را با  X^{n}\! نشان می‌دهیم، و 
 X^{0}\! به‌صورت  \{\lambda \}\! تعریف می‌شود.
نظریهٔ محاسبات > تعریف > مثال

دو زبان  X=\{a,b,c\}\! و  Y=\{bcc,cb\}\! را در نظر می‌گیریم . آنگاه داریم:
XY=\{abcc,bbcc,cbcc,acb,bcb,ccb\}\!
X^{0}=\{\lambda \}\!
X^{1}=X=\{a,b,c\}\!
X^{2}=XX=\{aa,ab,ac,ba,bb,bc,ca,cb,cc\}\!
X^{3}=XXX=\{aaa,aab,aac,aba,abb,abc,aca,acb,acc,baa,bab,bac,bba,bbb,bbc,bca,bcb,bcc,caa,cab,cac,cba,cbb,cbc,cca,ccb,ccc\}\!
ملاحظه: عمل دوتائی الحاق دو زبان  X\! و  Y\! در نظریه محاسبات، درست نظیر عمل دوتائی ضرب دکارتی دو مجموعه  X\! و  Y\! در نظریه مجموعه‌ها است، وقتی‌که، به جای عمل ضرب دو عنصر از مجموعه اول و مجموعه دوم، عمل الحاق دو رشته از زبان اول و زبان دوم را جایگزین نمائیم.
تیم دوچرخه‌سواری ویلیر تریستینا

| اطلاعات تیم | اطلاعات تیم |
| --- | --- |
ثبت شده در: ایتالیا
تاریخ بنیان‌گذاری: ۱۹۴۶ (۱۹۴۶)
تاریخ انحلال: ۱۹۵۱
رشته: دوچرخه‌سواری جاده
دوچرخه: Wilier Triestina
تاریخ نام تیم: تاریخ نام تیم
۱۹۴۶–۱۹۵۱: Wilier Triestina
تیم دوچرخه‌سواری ویلیر تریستینا (ایتالیایی: Wilier Triestina) یک تیم دوچرخه‌سواری در کشور ایتالیا بوده.
این تیم در سال ۱۸۴۶ تأسیس و در سال ۱۹۵۱ منحل شده‌است. این تیم در سال‌های ۱۹۴۸ و ۱۹۴۹ قهرمان بخش تیمی جیرو دیتالیا شده‌است.
اوسووه

| اوسووه | اوسووه |
| --- | --- |
شهر: شهر
  پرچمنشان:   پرچمنشان
اوسووه: اوسووه
مختصات: ۴۹°۱۹′۳۱″ شمالی ۱۶°۰′۵۵″ شرقی﻿ / ﻿۴۹٫۳۲۵۲۸°شمالی ۱۶٫۰۱۵۲۸°شرقی﻿ / 49.32528; 16.01528: مختصات: ۴۹°۱۹′۳۱″ شمالی ۱۶°۰′۵۵″ شرقی﻿ / ﻿۴۹٫۳۲۵۲۸°شمالی ۱۶٫۰۱۵۲۸°شرقی﻿ / 49.32528; 16.01528
کشور:  جمهوری چک
منطقه: منطقه ویسوچینا
ناحیه: Žďár nad Sázavou
مساحت: مساحت
 • کل: ۳٫۲۴ کیلومتر مربع (۱٫۲۵ مایل مربع)
ارتفاع: ۴۸۷ متر (۱۵۹۸ فوت)
جمعیت (1.1.2013): جمعیت (1.1.2013)
 • کل: ۷۱
 • تراکم: ۲۲/کیلومتر مربع (۵۷/مایل مربع)
کد پستی: 594 01
اوسووه (به چکی: Osové) یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری چک است که در ناحیه ژدار ناد سازاووو واقع شده‌است. اوسووه ۳٫۲۴ کیلومتر مربع مساحت و ۷۱ نفر جمعیت دارد و ۴۸۷ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
نازار ناجاریان

| نازار ناجاریان | نازار ناجاریان |
| --- | --- |
دبیرکل حزب الکتائب اللبنانیه: دبیرکل حزب الکتائب اللبنانیه
دوره مسئولیت ۱۱ ژوئن ۲۰۱۸ – ۴ اوت ۲۰۲۰: دوره مسئولیت ۱۱ ژوئن ۲۰۱۸ – ۴ اوت ۲۰۲۰
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ح. ۲۴ ژوئیهٔ ۱۹۵۹ ‏(۶۵ سال) ، لبنان
درگذشته: ۴ اوت ۲۰۲۰ (۶۱ سال) ، لبنان
نازار ناجاریان (ارمنی: Նազար Նաջարյան؛ ح. ۲۴ ژوئیهٔ ۱۹۵۹ - ۴ اوت ۲۰۲۰) یک سیاستمدار ارمنی‌تبار اهل لبنان و دبیرکل حزب «الکتائب اللبنانیه» بود.
وی از جمله افرادی بود که در مجموعه انفجارها در بندر بیروت مجروح شد. او پس از انتقال به بیمارستان، بر اثر جراحات وارده درگذشت.
سه پدرخوانده

| سه پدرخوانده | سه پدرخوانده |
| --- | --- |
کارگردان: جان فورد
تهیه‌کننده: مریان کوپر
فیلمنامه‌نویس: لورنس استالینگز فرانک اس. نیوجنت
داستان: رمانی کوتاه به همین نام اثر پیتر بی. کاین
بازیگران: جان وین هری کری جونیور پدرو آرمنداریز
موسیقی: ریچارد هیجمن
فیلم‌بردار: وینتون هاچ
تدوین‌گر: جک مری
شرکت تولید: جان فورد
توزیع‌کننده: مترو گلدوین مایر
تاریخ‌های انتشار:  ۱ دسامبر ۱۹۴۸ (۱۹۴۸-۱۲-۰۱)  
مدت زمان: ۱۰۶ دقیقه
کشور: آمریکا
زبان: انگلیسی 
هزینهٔ فیلم: ۱٬۲۴۳٬۰۰۰ دلار
فروش گیشه: ۲٬۸۴۱٬۰۰۰ دلار
سه پدرخوانده (انگلیسی: 3 Godfathers) فیلمی وسترن به کارگردانی جان فورد است که در سال ۱۹۴۸ منتشر شد.
بازیگران

جان وین
پدرو آرمنداریز
هری کری جونیور
وارد باند
میلدرد ناتویک
جین دارول
می مارش
بن جانسون
ریچارد هیجمن
گای کیبی
هنک وردن
چارلز هالتون
جک پنیک
ایوا نواک
جک کرتیس
کارلا گارسیا

| کارلا گارسیا | کارلا گارسیا |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۸ مهٔ ۱۹۹۰ ‏(۳۴ سال) لاس پالماس، اسپانیا
ملیت: اسپانیایی
پیشه: مدل و ملکه زیبایی
کارلا گارسیا (به انگلیسی: Carla García) (زاده ۱۸ می ۱۹۹۰) مدل و ملکه زیبایی اسپانیایی است.
او در سال ۲۰۱۵ دختر شایسته اسپانیا شد.