stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
همگن‌سازی
روش‌کار

یکدست‌سازی ذرات در یک مخلوط مثلاً شیر، با دستگاهی به نام هموژنایزر انجام می‌گیرد، دستگاهی که حجم زیاد شیر را بوسیله پیستونهای خود، از یک مجرای ریز با فشاری حدود دویست بار/متر بر ثانیه عبور می‌دهد و آن را با فشار زیاد به یک هد از جنس تیتانیوم برخورد می‌دهد تا ذرات شکسته شده و تمامی چربی و مواد داخل شیر با ماده پایه شیر، همگن شوند و تقریباً به شکل محلول درآیند.
یادداشت

↑  Auguste Gaulin
طرح کلی از روش هموژنایز تحت فشار
گدرا

| گدرا גְּדֵרָה‎> نویسه‌گردانی(های) عبری | گدرا גְּדֵרָה‎> نویسه‌گردانی(های) عبری |
| --- | --- |
 • ISO 259: Gdera
 • تلفظ دیگر: Gdera, Gadera (unofficial)
View of Gedera from Tel Qatra: View of Gedera from Tel Qatra
استان: استان مرکز
تأسیس‌شده: 1884
حکومت: حکومت
 • نوع: Local council
 • سرپرست شهرستان: Yoel Gamliel
مساحت: مساحت
 • کل: ۱۱۴۹۲ دونوم (۱۴٫۵ کیلومتر مربع یا ۵٫۶ مایل مربع)
جمعیت (2009): جمعیت (2009)
 • کل: ۲۱٬۵۰۰
معنی اسم: Sheepfold
کنیسه گِدرا.
گِدرا (به عبری: גדרה) نام شهری در استان مرکزی اسرائیل است. شهر گدرا در جنوب شهر رخووت و شرق شهر اشدود قرار گرفته است. شهر گدرا در حدود ۱۷٬۰۰۰ شهروند دارد.
یواس‌اس اروتا (۱۸۶۱)

| پیشینه> مالک | پیشینه>  |
| --- | --- |
به دست آورده شده::  ۱ اکتبر ۱۸۶۱
اعزام::  ۲۷ ژانویه ۱۸۶۲
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  199 tons
درازا::  ۹۳ فوت (۲۸ متر)
پهنا::  ۲۷ فوت ۲ اینچ (۸٫۲۸ متر)
عمق نگهداری کشتی::  ۷ فوت ۱۰ اینچ (۲٫۳۹ متر)
سرعت::  11 knots
یواس‌اس اروتا (۱۸۶۱) (به انگلیسی: USS Orvetta (1861)) یک کشتی بود که طول آن ۹۳ فوت (۲۸ متر) بود.
این کشتی یک schoonerبود که توسط نیروی دریایی اتحادیه در طول جنگ داخلی آمریکا خریداری شد. این کشتی توسط نیروی دریایی برای گشت زنی در آبراه های با قابلیت راندن قایق کنفدراسیون مورد استفاده قرار گرفت تا از تجارت کشورهای جنوب با سایر کشورها جلوگیری کند.
این کشتی توسط نیروی دریایی در شهر نیویورک در 1 اکتبر 1861 از مأموران E. & D. Bigelow خریداری شد و در تاریخ 27 ژانویه 1862، در بخش نیروی دریایی نیویورک به کار گرفته شد.
مانفردی آلیکوئو

| مانفردی آلیکوئو | مانفردی آلیکوئو |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۲ ژوئن ۱۹۵۸ ‏(۶۶ سال) رم، ایتالیا
ملیت: ایتالیایی
پیشه(ها): بازیگر، صداپیشه
سال‌های فعالیت: ۱۹۸۰ تا کنون
مانفردی آلیکوئو (ایتالیایی: Manfredi Aliquò؛ زادهٔ ۱۲ ژوئن ۱۹۵۸) بازیگر و صداپیشه اهل ایتالیا است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به حریم شکسته، افسران پلیس و رم اشاره نمود.
دالاس ماوریکس

تیم بسکتبال دالاس موریکس (به انگلیسی: Dallas Mavericks)، از شهر دالاس در ایالت تگزاس می‌باشد.
این تیم در سال ۲۰۱۱ برای اولین بار به عنوان قهرمانی NBA دست یافت.
مربی این تیم جیسن کید است.
بازیکنان سرشناس

از سرشناس‌ترین بازیکنان حال حاضر تیم دالاس موریکس می‌توان به لوکا دانچیچ و کایری اروینگ اشاره کرد.
بازیکنان

بر اساس فهرست فصل ۲۰۲۱–۲۰۲۲
لوکا دانچیچ (پوینت گارد)
کایری اروینگ (پوینت گارد)
جیلن برانسن (پوینت گارد)
تیم هاردوی جونیور (شوتینگ گارد)
مکسی کلبر (سنتر - فوروارد)
اسپنسر دینویدی (گارد)
تری برک
دوایت پاول
دوریان فنی اسمیت
بوبان ماریانوویچ
جاش گرین
داویس برتانز
رجی بولاک
فرانک نلکینا
مارکس کرس
بازیکنان > سابق

از باریکنان صاحبنام این تیم در گذشته می‌توان کریس کیمان، جیسون کید و استیو نش و درک نویتسکی را نام برد.
تاریخچه

در سال ۲۰۰۰ میلادی، میلیاردر مشهور آمریکایی، مارک کیوبن، این تیم را از صاحب آن، هنری راس پرو (فرزند راس پرو) به قیمت ۲۸۵ میلیون دلار خریداری کرد. مارک کیوبن کماکان صاحب این تیم است.
موریکس‌ها در سال ۲۰۰۶ به نایب قهرمانی لیگ و در سال ۲۰۱۱ به قهرمانی لیگ دست یافتند. این بالاترین افتخاریست که این تیم تا کنون بدان دست یازیده‌است.
نگارخانه

جیسون کید
امریکن ایرلاینز سنتر
درک نویتسکی
طرفداران

در میان مشاهیر، دیوید هاسلهوف و جسیکا سیمپسون
و تونی کروس و نواک جوکوویچ از طرفداران بزرگ این تیم محسوب می‌گردند.
وبگاه رسمی

Dallas Mavericks
| ن ب وکلان-شهر دالاس-فورت وورث در تگزاس آمریکا | ن ب وکلان-شهر دالاس-فورت وورث در تگزاس آمریکا | ن ب وکلان-شهر دالاس-فورت وورث در تگزاس آمریکا |
| --- | --- | --- |
| کانون‌های تفریحی | ورزشگاه ای تی اند تی ·  برج ریونیون ·  مرکز سمفونی مورتون میرسون ·  یادبود جان فیتزجرالد کندی ·  موزه هنر دالاس ·  ورزشگاه کاتن بول ·  امریکن ایرلاینز سنتر ·  بوستان گیاهشناسی دالاس ·  عمارت دادگستری شهرستان دالاس ·  پارک آبی فورت وورث ·  موزه آمون کارتر ·  موزه هنر کیمبل · موزه هنرهای معاصر فورت وورث ·  میدان شکرگزاری ·  موزه علم و طبیعت پرو ·  تالار هنرهای نمایش بیس ·  گالریای دالاس |        |
| شرکت‌های اصلی | جی. سی. پنی ·  تگزاس اینسترومنتس ·  ابرشرکت فلور ·  ساوت‌وست ایرلاینز ·  امریکن ایرلاینز ·  ای‌تی اند تی ·  مک‌کسان ·  اکسان‌موبیل ·  گیم‌استاپ ·  گروه مهندسی جیکوبس ·  کومریکا ·  سینماهای سینمارک ·  چیلیز ·  راه‌آهن بی‌ان‌اس‌اف ·  گروه بک ·  ۷-ایلون ·  جی‌ام فایننشل ·  فریتو-لی ·  فلوسرو ·  اید سافت‌ویر ·  نیمان مارکوس ·  مانی‌گرم ·  لا کوینتا ·  پیتزا هات |        |
| مناطق شهری و حومه های تابع | دالاس ·  فورت وورث ·  آرلینگتون ·  پلانو ·  گارلند ·  اروینگ ·  ریچاردسون ·  دنتون ·  لوئیس‌ویل ·  مک کینی ·  فریسکو ·  مسکیت ·  گراند پرایری ·  کرولتون ·  آلن ·  آدیسون |        |
| آموزش و پژوهش | کتابخانه ریاست جمهوری جورج دبلیو بوش ·  دانشگاه متودیست جنوبی ·  دانشگاه دالاس ·  دانشگاه زنان تگزاس ·  دانشگاه تگزاس در دالاس ·  دانشگاه نورث تگزاس ·  مرکز پزشکی دانشگاه تگزاس شعبه جنوب‌غربی ·  کتاب‌خانه عمومی دالاس ·  دانشگاه تگزاس در آرلینگتون ·  دانشگاه تگزاس کریستین ·  دانشگاه مرکز علوم بهداشت شمال تگزاس |        |
| مراکز درمانی | بیمارستان پارکلند مموریال ·  مرکز پزشکی کودکان دالاس ·  بیمارستان دانشگاهی ویلیام پ. کلمنتس ·  مرکز پزشکی کودکان کوک ·  مرکز پزشکی دانشگاه بیلور در دالاس |        |
| تیم های ورزشی | دالاس استارز ·  اف‌سی دالاس ·  دالاس ماوریکس ·  تگزاس رنجرز ·  دالاس کاوبویز |        |
| دولت | عمارت دادگستری شهرستان دالاس ·  عمارت دادگستری شهرستان تارانت ·  شهرداری دالاس ·  اداره پلیس دالاس ·  |        |
| سازه های مهم | پل مارگارت هانت هیل ·  فرودگاه دالاس لاو ·  فرودگاه بین المللی دالاس ·  برج چیس ·  بانک آو آمریکا پلازا ·  فانتن پلیس ·  |        |
حاجی-مایلی

| حاجی-مایلی | حاجی-مایلی |
| --- | --- |
شهرستان: شهرستان
حاجی-مایلی: حاجی-مایلی
مختصات: ۳۹°۱۴′۳۸″ شمالی ۴۹°۱۰′۰۸″ شرقی﻿ / ﻿۳۹٫۲۴۳۸۹°شمالی ۴۹٫۱۶۸۸۹°شرقی﻿ / 39.24389; 49.16889: مختصات: ۳۹°۱۴′۳۸″ شمالی ۴۹°۱۰′۰۸″ شرقی﻿ / ﻿۳۹٫۲۴۳۸۹°شمالی ۴۹٫۱۶۸۸۹°شرقی﻿ / 39.24389; 49.16889
کشور:  جمهوری آذربایجان
بخش: شهرستان نفت‌چاله
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۴ (AZT)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۵ (AZT)
حاجی-مایلی (به لاتین: Gadzhi-Mayly) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان نفت‌چاله واقع شده‌است.
گیاهان آبزی زینتی

گونه‌ای از گیاه آبزی زینتی سطحی
گیاهان آبزی زینتی گروهی از گیاهان هستند که علاوه بر شرایط زیست در عمق آب (شیرین یا شور) یا سطح و حواشی آب، خاصیت زیبایی بصری را نیز دارند. امروزه از این خصایص برخی از گونه‌های این گیاهان جهت زیباسازی محیط آکواریوم و حوضچه‌های زینتی استفاده می‌گردد. بدین منظور این گونه‌های خاص در برخی کشورها به منظور فروش در بازار، تولید و پرورش می‌یابد.
گونه‌های مهم گیاهان آبزی زینتی

در جدول زیر نزدیک به ۴۰ مورد از مهم‌ترین گونه‌های گیاهان آبزی زینتی آورده شده است.
| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
| ردیف | نام‌های فارسی | نام انگلیسی | نام علمی |
| ۱ |  قاشق‌واشیان، قاشق آبی | water plantain | alisma plantago-aquatica |
| ۲ |  آپونوژتون ماداگاسکاری | Madagascar laceleaf | Aponogeton madagascariensis |
| ۳ | ناز باتلاقی | dwarf bacopa | Bacopa monnieri |
| ۴ | لانگی فولیا | orchid lily | Barclaya longifolia |
| ۵ | بوریای ژاپنی | Japanese rush | Blyxa japonica |
| ۶ | کابومبای سبز | Green cabomba | Cabomba caroliniana |
| ۷ | چنگال آبی | hornwort | Ceratophyllum demersum |
| ۸ | پری آبی | water sprite | Ceratopteris thalictroides |
| ۹ | کریپتوکورین | cryptocoryne | Creptocoryne balansae |
| ۱۰ | آگریا | pondweed | Egeria densa |
| ۱۱ |  سنبل آبی معمولی | water hyacinth | Eichhornia crassipes |
| ۱۲ | آلودا، علف مرداب | Canadian pondweed | Elodea canadensis |
| ۱۳ |  دم قاطری | bottle brush | Hippuris vulgaris |
| ۱۴ |  لادن آبی، قدح مریم | pennywort | Hydrocotyle verticillata |
| ۱۵ |  برگ سیبی | temple plant | Hygrophila corymbosa |
| ۱۶ |  عدسک آبی | duckweed | Lemna minor |
| ۱۷ |  آمبولیای هندی | Indian ambulia | LImnophila indica |
| ۱۸ |  برگ قرمز | ludwigia | ludwigia repens |
| ۱۹ |  شبدر آبی چهار پر | pepperwort | Marsilea quadrifolia |
| ۲۰ | هزار برگ، پر طاووسی | water milfoil | Ceratophyllum demersum |
| ۲۱ |  تیزک ریزه | najas | Najas minor |
| ۲۲ |  ریشه موزی | banana plant | Nymphoides aquatica |
| ۲۳ |  کاهوی آبی | water lettuce | Pistia stratiotes |
| ۲۴ |  گوشاب | curly pondweed | Potamogeton crispus |
| ۲۵ | آلاله آبی | Crowfoot | Ranunculus trichophyllus |
| ۲۶ |  ریکسیا | crystalwort | Riccia fluitans |
| ۲۷ |  روتالا | indian rotala | Rotala indica |
| ۲۸ |  روپیا | widgeon grass | Ruppia maritima |
| ۲۹ |  پیکان آبی | arrowhead | Sagittaria trifolia |
| ۳۰ |  سرخس شناور، سالونیا | salvinia | Salvinia natans |
| ۳۱ |  کلم آبی | water cabbage | Samolus valerandi |
| ۳۲ |  سه کنجه خیز، ستاره مرداب | water chestnut | Trapa natans |
| ۳۳ | صیاد مرداب، انبانی | bladder wort | Utricularia vulgaris |
| ۳۴ |  گندمک آبی | straight vallisneria | Vallisneria spiralis |
| ۳۵ |  علف نواری | dwarf eelgrass | Zostera noltii |
| ۳۷ |  پر سیاوش | maidenhair | Adiantum capillus-veneris |
:
اسکات کالدروود

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زادروز:  ۱۱ مارس ۱۹۷۸ ‏(۴۶ سال)
زادگاه:  بیرمنگام
پست:  هافبک
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  DOVO (Manager)
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۹۶–۱۹۹۹ |  باشگاه فوتبال ویلم دوم |  ۵ |  (۰) |
| ۱۹۹۹–۲۰۰۱ |  باشگاه فوتبال هراکس آلملو |  ۲۱ |  (۲) |
| ۲۰۰۱–۲۰۰۴ |  SV Babberich |   |   |
| ۲۰۰۴–۲۰۰۵ |  DVS '33 |   |   |
| ۲۰۰۵–۲۰۰۶ |  SV Babberich |   |   |
| ۲۰۰۶–۲۰۰۷ |  HSC '21 |   |   |
| ۲۰۰۹–۲۰۱۰ |  TSV LONGA |   |   |
دوران مربیگری: دوران مربیگری
۲۰۰۸–۲۰۱۱:  DZC '68
۲۰۱۱:  Ross County (assistant)
۲۰۱۱–۲۰۱۲:  SP Silvolde
۲۰۱۲:  AVW '66
۲۰۱۲:  باشگاه فوتبال حتی امارات
۲۰۱۳–۲۰۱۶:  SP Silvolde
۲۰۱۵–۲۰۱۶:  باشگاه فوتبال گو اهد ایگلز (assistant)
۲۰۱۶–۲۰۱۹:  SV DFS
۲۰۱۸–۲۰۱۹:  FC Dordrecht U-21
۲۰۱۸–۲۰۱۹:  FC Dordrecht (assistant)
۲۰۱۸:  FC Dordrecht (caretaker)
۲۰۱۹–:  DOVO
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
اسکات کالدروود (انگلیسی: Scott Calderwood؛ زادهٔ ۱۱ مارس ۱۹۷۸) بازیکن فوتبال اهل بریتانیا است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال ویلم دوم و باشگاه فوتبال هراکس آلملو اشاره کرد.
مانفو

| مانفو | مانفو |
| --- | --- |
کشور:  ارمنستان
استان: لوری
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۴ (AMT)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۵ (AMST)
کد منطقه: ؟؟؟ (۳۷۴)
مانفو  یک روستا در ارمنستان است که در استان لوری واقع شده‌است.  در  کیلومتری شمال وانادزور، مرکز استان لوری واقع شده است.
گدر

| گدر | گدر |
| --- | --- |
درگذشته: ۵۳۱ میلادی
پیشه: فرمانده نظامی
گَدَر یکی از فرماندهان نظامی ایرانی در زمان شاهنشاه قباد یکم ساسانی (حک. ۴۹۸–۵۳۱) بود. او در سال ۵۳۱ میلادی در کنار یزدگرد فرماندهی ۷۰۰ سوار را در آغزنیک در نزدیکی سیلوان بر عهده داشت. بساس دوک بین‌النهرین از حضور آن‌ها خبردار شد و با ۵۰۰ شوالیه به مقابله با آن‌ها رفت. سپاه ایران شکست خورد و گدر نیز کشته شد. قباد به تلافی باوی، کنارنگ و مهر مهرویه را به محاصره این شهر روانه کرد.
حسن‌آباد (بینالود)

| حسن‌آباد | حسن‌آباد |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۶°۲۹′۴۶″شمالی ۵۹°۲۵′۵۵″شرقی﻿ / ﻿۳۶٫۴۹۶۱۱۱°شمالی ۵۹٫۴۳۱۹۴۴°شرقی﻿ / 36.496111; 59.431944: مختصات: ۳۶°۲۹′۴۶″شمالی ۵۹°۲۵′۵۵″شرقی﻿ / ﻿۳۶٫۴۹۶۱۱۱°شمالی ۵۹٫۴۳۱۹۴۴°شرقی﻿ / 36.496111; 59.431944
کشور: ایران
استان: خراسان رضوی
شهرستان: بینالود
بخش: شاندیز
دهستان: شاندیز
جمعیت: ۴۰ نفر (سرشماری ۹۵)
حسن‌آباد روستایی در دهستان شاندیز بخش شاندیز شهرستان بینالود استان خراسان رضوی ایران است.
جمعیت

بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵ جمعیت این روستا ۴۰ نفر (۱۳خانوار) بوده‌است.
| جمعیت تاریخی> سال | جمعیت تاریخی> جمعیت | جمعیت تاریخی> ±% |
| --- | --- | --- |
| ۱۳۸۵ | ۴۰ | —     |
| ۱۳۹۰ | ۶۴ | ۶۰٪+ |
| ۱۳۹۵ | ۴۰ | ۳۷٫۵٪− |
یواس‌اس ارکاب (ای‌کی-۱۳۰)

| پیشینه> مالک | پیشینه>  |
| --- | --- |
آب‌اندازی::  ۴ دسامبر ۱۹۴۳
آغاز کار::  ۲۲ ژانویه ۱۹۴۴
به دست آورده شده::  ۲۱ فوریه ۱۹۴۴
اعزام::  ۲۱ فوریه ۱۹۴۴
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  4,023 t.(lt) 11,565 t.(fl)
درازا::  ۴۴۱ فوت ۶ اینچ (۱۳۴٫۵۷ متر)
پهنا::  ۵۶ فوت ۱۱ اینچ (۱۷٫۳۵ متر)
آبخور::  ۲۸ فوت ۴ اینچ (۸٫۶۴ متر)
سرعت::  12 kts.
یواس‌اس ارکاب (ای‌کی-۱۳۰) (به انگلیسی: USS Arkab (AK-130)) یک کشتی بود که طول آن ۴۴۱ فوت ۶ اینچ (۱۳۴٫۵۷ متر) بود. این کشتی در سال ۱۹۴۴ ساخته شد.
جستجوی نزدیک‌ترین همسایه

جستجوی نزدیک‌ترین همسایه
جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (به انگلیسی: Nearest Neighbor Search) (یاNNS)، که همچنین با نام‌های جستجوی مجاورت، جستجوی همسانی یا جستجوی نزدیک‌ترین نقطه شناخته می‌شود، یک مسئله بهینه‌سازی برای پیدا کردن نزدیک‌ترین نقطه‌ها در فضاهای متریک است. مسئله بدین صورت است که: مجموعه S شامل تعدادی نقطه در یک فضای متریک مانند M و نیز یک نقطهٔ پرس‌وجوی q∈ M داده شده‌است، هدف پیدا کردن نزدیک‌ترین نقطه در S به q است. در بسیاری از موارد، فضای M به صورت یک فضای اقلیدسی d-بعدی و فاصله بین نقاط با معیار فاصله اقلیدسی، فاصله منهتن یا دیگر فاصله‌های متریک سنجیده می‌شود. دونالد کنوت در جلد ۳ از هنر برنامه‌نویسی کامپیوتر (۱۹۷۳) این مسئله را «مسئله دفتر پست» نامید. این نام‌گذاری اشاره یک به برنامه کامپیوتری دارد که برای اختصاص نزدیکترین اداره پست به یک محل اقامت نوشته شده بود.
کاربردها

بازشناخت الگو - به ویژه برای تشخیص کاراکتر به شیوه نوری
دسته‌بندی آماری
بینایی رایانه‌ای
هندسه محاسباتی
پایگاه داده - به عنوان مثال، بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا
نظریه رمزنگاری
فشرده‌سازی داده‌ها
سامانه توصیه‌گر - به عنوان مثال، پالایش گروهی
بازاریابی اینترنتی – مانند تبلیغات محتوایی و هدف‌گیری رفتاری
تعیین توالی DNA
غلط‌یاب – پیشنهاد املای درست
کشف دستبرد علمی
الگوریتم‌های جستجوی تماس در FEA
اندازه‌گیری شباهت برای پیش‌بینی مسیر زندگی ورزشکاران حرفه‌ای
تجزیه و تحلیل خوشه‌ها - تخصیص مجموعه‌ای از مشاهدات به زیر مجموعه‌هایی (به نام خوشه) به‌طوری‌که مشاهدات در هر خوشه از برخی جهات مشابه باشند، (معمولاً بر اساس فاصله اقلیدسی)
شباهت شیمیایی
روش‌ها

راه حل‌های متعددی برای مسئله NNS پیشنهاد شده‌اند. کیفیت و سودمندی این الگوریتم‌ها بر اساس پیچیدگی زمانی و همچنین پیچیدگی حافظه مصرفی ساختمان داده‌هاهای آنها، ارزیابی می‌شود. مشاهدات غیررسمی که معمولاً آن را با عنوان نفرین ابعاد (به انگلیسی: curse of dimensionality) یاد می‌کنند، بیان می‌دارد که در واقع هیچ راه حل دقیق و همه منظوره‌ای برای مسئله NNS در فضای اقلیدسی با ابعاد بالا وجود ندارد که از پیش پردازش با مرتبه چندجمله‌ای و زمان جستجوی چند لگاریتمی (O((log n)^k بهره ببرد.
روش‌ها > جستجوی خطی

ساده‌ترین راه حل برای مسئله NNS، محاسبه فاصله نقطه پرسش شده تا تمامی نقاطِ پایگاه داده، همراه با نگهداری «بهترین جواب پیدا شده تا کنون» است. این الگوریتم که به آن الگوریتم سرراست نیز گفته می‌شود، دارای مرتبه زمانی (O(nd است که در آن N اندازه مجموعه S و d تعداد ابعاد فضای M است. در این روش هیچ داده ساختاری از جستجوها ذخیره نخواهد شد و الگوریتم بجز ذخیره نقاط پایگاه داده، هزینه حافظه‌ای دیگری ندارد. روش ذکر شده، به‌طور میانگین، از روش‌های پارتیشن‌بندی فضا، در ابعاد بالاتر، بهتر عمل می‌کند.
روش‌ها > پارتیشن‌بندی فضا

از سال ۱۹۷۰، روش انشعاب و تحدید بر روی مسئله NNS اعمال شده‌است. در فضای اقلیدسی، این کار با نام شاخص‌های مکانی یا روش دسترسی مکانی شناخته می‌شود. روش‌های متعددی برای پارتیشن‌بندی فضا به منظور حل مسئله NNS ارائه و توسعه داده شده‌اند. در این بین، ساده‌ترین روش، استفاده از ساختمان داده درخت کی‌دی (به انگلیسی: k-d tree) است که به صورت تکراری فضای جستجو را در یکی از ابعاد، به دو نیم‌بخش تقسیم می‌کند به گونه‌ای که هر نیم‌بخش –تقریباً- نیمی از نقاط بخشِ بزرگتر را در برخواهد گرفت. پرس و جو با پیمایش درخت از ریشه تا برگ صورت می‌پذیرد به گونه‌ای که در هر مرحله، مقدار بردار گره در بُعد مشخصی، با همان بُعد از نقطه پرس و جو، مقایسه می‌شود؛ اگر مقدار نقطه پرس وجو بیشتر بود به زیر درخت سمت راست و در غیر این‌صورت به زیردرخت چپ حرکت می‌کنیم. همچنین بسته به اینکه فاصله این دو نقطه چقدر است، شاخه‌های کناری نیز ممکن است نیاز به بررسی داشته باشند. برای مسائلی که تعداد بعد فضا ثابت است، میانگین پیچیدگی زمانی این روش از مرتبه (O(log N است. در مورد نقاط راندم توزیع شده تحلیل پیچیدگی زمانی مربوط به بدترین حالت صورت می‌گیرد. روش دیگر، استفاده از ساختمان داده درخت مستطیلی است که برای استفاده NNS در زمینه‌های پویا بکار گرفته می‌شود. این ساختمان داده دارای الگوریتم‌های مؤثری برای درج و حذف از درخت می‌باشد.

در رابطه با فضاهای متریک کلی، روش انشعاب و تحدید با نام درخت متریک شناخته می‌شود. به عنوان نمونه می‌توان به vp-tree و BK-tree اشاره کرد.

با استفاده از مجموعه‌ای از نقاطی از یک فضای ۳ بعدی و قرار دادن آن‌ها در یک درخت BSP و نیز با داشتن یک نقطه پرس و جو از همان فضا، یک راه حل ممکن برای مسئله پیدا کردن نزدیک‌ترین نقطه در ابری از نقاط، به نقطه پرس و جو، در زیر در قالب یک الگوریتم توضیح داده می‌شود. گفتنی است، ممکن است هیچ نقطه‌ای به عنوان جواب وجود نداشته باشد، زیرا ممکن است این جواب، یکتا نباشد اما در عمل، معمولاً ما تنها دنبال پیدا کردن یکی از زیر مجموعه‌های تمام ابر-نقاط داده شده، که در کوتاه‌ترین فاصله نسبت به نقطه پرس و جو، واقع شده هستیم.

ایده این است که، برای هر شاخه از درخت، حدس می‌زنیم که نزدیک‌ترین نقطه در ابر، در نیم فضای شامل نقطه پرس و جو قرار دارد. اگر چه این حدس ممکن است درست نباشد، اما ابتکار خوبی است. پس از پیمایش بازگشتی نیم فضای حدس زده شده، فاصله محاسبه شده را با کمترین فاصلهٔ نقطه پرس و جو تا صفحه پارتیشن‌کننده فضا مقایسه می‌کنیم. این فاصله، کمترین فاصله ایست که بین نقطه پرس و جو و نقاط نیم فضای جستجو نشده می‌تواند وجود داشته باشد. اگر فاصله نزدیکترین نقطه در این نیم-فضا کمتر بود، پاسخ قطعاً در همین نیم-فضاست و نیازی به جستجوی نیم فضای مجاور نیست، در غیر اینصورت باید آن نیم-فضا نیز به صورت بازگشتی جستجو شده و پاسخِ آن با کوتاهترین فاصله بدست آمده تاکنون مقایسه گردد و مقدار درست برگردانده شود. عملکرد این الگوریتم زمانی که نقطه پرس و جو در نزدیکی ابر باشد، بیشتر به زمان لگاریتمی نزدیکتر است تا زمان خطی؛ زیرا هنگامی که فاصله بین نقطه پرس و جو و نزدیک‌ترین نقطه در ابر به صفر میل کند، الگوریتم تنها با استفاده از جستجوی نقطه پرس و جو به عنوان یک کلید می‌تواند به نتیجه درست برسد.
روش‌ها > درهم سازی (به انگلیسی: Hash) براساس مکان

درهم‌سازی براساس مکان (LSH) تکنیکی برای دسته‌بندی نقاط فضا به تعدادی «سطل» است که بر اساس یک معیار فاصله که روی نقاط اعمال می‌شود، انجام می‌پذیرد. نقاطی که بر اساس این معیار فاصله، به یکدیگر نزدیک‌ترند با احتمال بالا در یک سطل دسته‌بندی خواهند شد.
روش‌ها > جستجوی نزدیکترین همسایه در فضاهای با ابعاد درونی کوچک

درخت پوشش دارای یک حد تئوریک است که بر اساس ثابت doubling مجموعه داده تعیین می‌شود. محدودیت در زمان جستجو از مرتبه (O(c^12 log n است که در آن c ثابت گسترش مجموعه داده‌است.
روش‌ها > فایل‌های تقریب بردار

در فضاهای بعدی بالا، ساختارهای درختی نمایه دار غیرقابل استفاده می‌شوند، زیرا هر بار نیاز است تا درصد بیشتری از گره‌ها بررسی شوند. برای سرعت بخشیدن به جستجو خطی، یک نسخه فشرده شده از بردار ویژگی‌های ذخیره شده در RAM برای پیش–فیلتر کردن مجموعه داده‌ها - در اولین اجرا - استفاده می‌شود. نامزدهای نهایی برای محاسبه فاصله در مرحلهٔ دوم و با استفاده از داده‌های غیر فشرده واقع در دیسک تعیین خواهند شد.
روش‌ها > فشرده‌سازی / خوشه بندی مبنی بر جستجو

روش VA-File یک مورد خاص از یک جستجوی مبنی بر فشرده‌سازی است، که در آن هر ویژگی به‌طور یکنواخت و البته مستقل فشرده می‌شود. فشرده‌سازی بهینه در فضاهای چند بعدی، از رقمی (کوانتیزه) کردن بردارها (VQ) استفاده می‌کند، که توسط خوشه بندی پیاده‌سازی می‌شود. در این روش پایگاه داده، خوشه بندی می‌شود و سپس "امیدوارکننده"‌ترین خوشه‌ها بازیابی می‌شوند. جوابهای خیلی خوبی، از VA-File، اندیس‌های مبتنی بر درخت و اسکن‌های متوالی، مشاهده شده‌است. همچنین به تشابه بین خوشه بندی و LSH توجه کنید.
انواع دیگر

انواع متعددی از مسئله NNS وجود دارد و دو تا از شناخته شده‌ترین آن‌ها جستجوی k همسایه نزدیکترین و جستجوی نزدیکترین همسایه با ε-تقریب است.
انواع دیگر > جستجوی k نزدیکترین همسایه

جستجوی k نزدیکترین همسایه، K همسایه نزدیک تر به نقطه پرس و جو را برمی‌گرداند. این روش معمولاً در تجزیه و تحلیلِ پیش‌بینی، به منظور تخمین یا دسته‌بندی یک نقطه بر اساس اجماع همسایگان آن استفاده می‌شود. گراف k نزدیکترین همسایه گرافیست که در آن هر نقطه در گراف K نزدیک‌ترین همسایگان خود متصل است.
انواع دیگر > تقریب نزدیکترین همسایه

در برخی کاربردها برگرداندن یک «حدس خوب» از نزدیکترین همسایه می‌تواند قابل قبول باشد. در این موارد، می‌توان از الگوریتمی استفاده کرد که گرچه بازگشت نزدیکترین همسایه واقعی را در همه موارد تضمین نمی‌کند، اما درعوض در سرعت یا در حافظه صرفه جویی می‌شود. بیشتر این الگوریتم‌ها، در اکثر موارد، خودِ نزدیکترین همسایه را پیدا می‌کنند، اما این امر، به شدت به مجموعه دادهٔ در حال جستجو بستگی دارد.
الگوریتم‌هایی که از تقریب جستجوی نزدیکترین همسایه پشتیبانی می‌کنند از درهم‌سازی حساس به مکان، جستجوی اول-بهترین-سطح و هم چنین از درخت متعادل با تجزیه جعبه‌ای (به انگلیسی: box-decomposition) استفاده می‌کنند.
جستجو نزدیکترین همسایه با ε-تقریب به‌طور فزاینده‌ای در حال تبدیل شدن به یک ابزار محبوب برای مقابله با مسئله نفرین ابعاد است.
انواع دیگر > نسبت فاصله در نزدیکترین همسایه

نسبت فاصله در نزدیکترین همسایه، آستانه را بر روی فاصله مستقیم نقطه اصلی از همسایه رقیب اعمال نمی‌کند، بلکه روی یک نسبت از آن، و بسته به فاصله از همسایه‌های قبلی اعمال می‌گردد.
در CBIR از این روش برای بازیابی تصاویر از طریق «پرس و جو با مثال» و با به‌کارگیری شباهت بین ویژگی‌های محلی استفاده می‌شود. به‌طور کلی تر، این روش در مسائل مشابه متعددی کاربر دارد.
انواع دیگر > همسایه‌های نزدیک در شعاع ثابت

همسایه‌های نزدیک در شعاع ثابت، مسئله‌ای است که در آن می‌خواهیم به شکلی مؤثر، تمام اعضای یک مجموعه نقاط در فضای اقلیدسی را در فاصله‌ای ثابت از یک نقطهٔ داده شدهٔ مشخص، پیدا کنیم. در این حالت، داده ساختارها باید روی یک فاصله ثابت کار کنند اگر چه نقطه پرس و جو، به صورت دلخواه است.
انواع دیگر > همه نزدیک‌ترین همسایگان

برای برخی کاربردها (به عنوان مثال برآورد آنتروپی)، ممکن است ما N داده نقطه داشته باشیم و مایل به دانستن نزدیک‌ترین همسایه برای هر یک از این N نقطه باشیم. البته این کار می‌تواند با اجرای جستجوی نزدیکترین همسایه برای هر کدام از نقاط به دست آید، اما یک استراتژی بهتر، الگوریتمی خواهد بود که اطلاعاتی اضافی از جستجوها را استفاده کرده تا جستجوی کارآمد تری ارائه دهد. به عنوان یک مثال ساده: هنگامی که ما فاصله نقطه X تا نقطه Y را پیدا کردیم، این مقدار، برابر با فاصله Y تا X نیز هست، از این‌رو برای محاسبه فاصله Y تا X، اطلاعات قبلی را مورد استفاده مجدد قرارمی‌دهیم.
با دادن ابعاد ثابت، یک نُرم مثبت نیمه معین (که شامل هر جمله نرم LP است) و n نقطه در این فضا، نزدیکترین همسایه از هر نقطه را می‌توان در زمان (O(n log n یافت و m نزدیک‌ترین همسایگان هر نقطه را می‌توان در زمان (O(mn log n یافت.
وائل العایدی

وائل العایدی (عربی: وائل العايدي؛ زادهٔ ۸ دسامبر ۱۹۷۱) بازیکن والیبال اهل مصر بود.
ماکسیمیلیان روبسپیر
اوایل زندگی

غسل تعمید ماکسیمیلیان دو رابسپیر در ۶ می ۱۷۵۸ در آراس در استان آرتویس انجام شد. خانواده ماکسیمیلیان به واودریکورت، پس دو کلیس در قرن پانزدهم برمی‌گردد. پدر بزرگ او که وی هم نام ماکسیمیلیان دو رابسپیر در آراس به عنوان وکیل حقوقی کار می‌کرد. پدرش فرانسیس ماکسیمیلیان بارتلمی دو رابسپیر (۱۷۳۲–۱۷۷۷) وکیلی در کنسول آرتویس بود که در ۳ ژانویه ۱۷۵۸ با ژاکلین مارگوریت کارول (۱۷۳۵–۱۷۶۴)، دختر یک آبجو ساز ازدواج کرد. ماکسیمیلیان پنج ماه بعد به عنوان بزرگ‌ترین فرزند از پنج فرزند خانواده متولد شد. دیگر فرزندان خانواده شارلوت دو روبسپیر (۱۷۶۰–۱۸۳۴)،  هنریت (۱۷۶۱–۱۷۸۰)  و آگوستین روبسپیر (۱۷۶۳–۱۷۹۴) .
در ژوئیه ۱۷۶۴، مادر روبسپیر دوازده روز پس از زایمان ناموفق نوزاد دختر مرده در ۲۹ سالگی درگذشت. فرانسیس دو روبسپیر پریشان شده از مرگ همسرش آراس را در حدود ۱۷۶۷ ترک کرد  دو دخترش فانسیس توسط عمه‌های خود و دو پسرش توسط مادر و پدریزرگ مادریشان بزرگ شدند. هنگام مرگ مادرش روبسپیر تنها شش سال داشت. او که در هشت سالگی باسواد شده بود، شروع به رفتن به کالج آراس (مدرسه راهنمایی) کرد. در اکتبر ۱۷۶۹ با توصیه‌نامه راهب لوییس ماری هبلاری دو کونزی ()، وی بورس تحصیلی برای تحصیل در کالج لیسه لوییس له گراند در پاریس را دریافت نمود. همشاگردی‌های او شامل کامی دمولن و لویس ماری ستانیسلاس فریرون بودند. در مدرسه، او تحسین جمهوری رم ایدئال شده و خطابت سیسرون، کاتوی کوچک و لوکیوس یونیوس بروتوس را آموخت. در ۱۷۷۶ او برنده جایزه نخست خطابت شد. او همچنین به مطالعه کارهای روشنگر جنوایی ژان-ژاک روسو پرداخت و مجذوب بسیاری از ایده‌های وی در قرارداد اجتماعی شد. روبسپیر مجذوب ایده «خود بافضیلت»، انسانی که به تنهایی به هوشیاری و آگاهی خود اتکا می‌کند، شد.