stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
شبکه عصبی مصنوعی

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوین برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده هستند. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها تا حدودی الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی برای پردازش داده‌ها و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش می‌باشد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانهٔ پردازش اطلاعات است. [نیازمند منبع]
این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق‌العاده بهم‌پیوسته با نام نورون تشکیل شده که برای حل یک مسئله با هم هماهنگ عمل می‌کنند و توسط سیناپس‌ها (ارتباطات الکترومغناطیسی) اطلاعات را منتقل می‌کنند. در این شبکه‌ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه سلول‌ها می‌توانند نبود آن را جبران کرده، و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. این شبکه‌ها قادر به یادگیری‌اند؛ مثلاً با اعمال سوزش به سلول‌های عصبی لامسه، سلول‌ها یادمی‌گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می‌آموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در این سیستم‌ها به صورت تطبیقی صورت می‌گیرد، یعنی با استفاده از مثال‌ها وزن سیناپس‌ها به گونه‌ای تغییر می‌کند که در صورت دادن ورودی‌های جدید، سیستم پاسخ درستی تولید کند.
زمینه

فلسفهٔ اصلی شبکهٔ عصبی مصنوعی، مدل کردن ویژگی‌های پردازشی مغز انسان برای تقریب زدن روش‌های معمول محاسباتی با روش پردازش زیستی است. به بیان دیگر، شبکهٔ عصبی مصنوعی روشی است که دانش ارتباط بین چند مجموعهٔ داده را از طریق آموزش فراگرفته و برای استفاده در موارد مشابه ذخیره می‌کند. این پردازنده از دو جهت مشابه مغز انسان عمل می‌کند:
یادگیری شبکهٔ عصبی از طریق آموزش صورت می‌گیرد.
وزن‌دهی مشابه با سیستم ذخیره‌سازی اطلاعات، در شبکهٔ عصبی مغز انسان انجام می‌گیرد.
تعریف

یک شبکهٔ عصبی مصنوعی، از سه لایهٔ ورودی، خروجی و پردازش تشکیل می‌شود. هر لایه شامل گروهی از سلول‌های عصبی (نورون) است که عموماً با کلیهٔ نورون‌های لایه‌های دیگر در ارتباط هستند، مگر این که کاربر ارتباط بین نورون‌ها را محدود کند؛ ولی نورون‌های هر لایه با سایر نورون‌های همان لایه، ارتباطی ندارند.
نورون کوچک‌ترین واحد پردازشگر اطلاعات است که اساس عملکرد شبکه‌های عصبی را تشکیل می‌دهد. یک شبکهٔ عصبی مجموعه‌ای از نورون‌هاست که با قرار گرفتن در لایه‌های مختلف، معماری خاصی را بر مبنای ارتباطات بین نورون‌ها در لایه‌های مختلف تشکیل می‌دهند. نورون می‌تواند یک تابع ریاضی غیرخطی باشد، در نتیجه یک شبکهٔ عصبی که از اجتماع این نورون‌ها تشکیل می‌شود، نیز می‌تواند یک سامانهٔ کاملاً پیچیده و غیرخطی باشد. در شبکهٔ عصبی هر نورون به‌طور مستقل عمل می‌کند و رفتار کلی شبکه، برآیند رفتار نورون‌های متعدد است. به عبارت دیگر، نورون‌ها در یک روند همکاری، یکدیگر را تصحیح می‌کنند.
کاربرد

با استفاده از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان ساختار داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نورون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد.
این شبکه‌ها برای تخمین و تقریب، کارایی بسیار بالایی از خود نشان داده‌اند. گستره کاربرد این مدل‌های ریاضی بر گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع می‌باشد که به عنوان چند نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنال‌های بیولوژیکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضانوردی را نام برد.
اگر یک شبکه را هم‌ارز با یک گراف بدانیم، فرایند آموزش شبکه تعیین نمودن وزن هر یال و base اولیهٔ خواهد بود.
یادگیری

یادگیری ماشینی با نظارت (supervised learning) به دنبال تابعی از میان یک سری توابع هست که تابع هزینه (loss function) داده‌ها را بهینه سازد. به عنوان مثال در مسئله رگرسیون تابع هزینه می‌تواند اختلاف بین پیش‌بینی و مقدار واقعی خروجی به توان دو باشد، یا در مسئله طبقه‌بندی ضرر منفی لگاریتم احتمال خروجی باشد. مشکلی که در یادگیری شبکه‌های عصبی وجود دارد این است که این مسئله بهینه‌سازی دیگر محدب (convex) نیست. ازین رو با مشکل کمینه‌های محلی روبرو هستیم. یکی از روش‌های متداول حل مسئله بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی بازگشت به عقب یا همان back propagation است. روش بازگشت به عقب گرادیانِ تابع هزینه را برای تمام وزن‌های شبکه عصبی محاسبه می‌کند و بعد از روش‌های گرادیان کاهشی (gradient descent) برای پیدا کردن مجموعه وزن‌های بهینه استفاده می‌کند. روش‌های گرادیان کاهشی سعی می‌کنند به صورت متناوب در خلاف جهت گرادیان حرکت کنند و با این کار تابع هزینه را به حداقل برسانند. پیدا کردن گرادیانِ لایه آخر ساده است و با استفاده از مشتق جزئی به‌دست می‌آید. گرادیانِ لایه‌های میانی اما به صورت مستقیم به‌دست نمی‌آید و باید از روش‌هایی مانند قاعده زنجیری در مشتق‌گیری استفاده کرد. روش بازگشت به عقب از قاعده زنجیری برای محاسبه گرادیان‌ها استفاده می‌کند و همان‌طور که در پایین خواهیم دید، این روش به صورت متناوب گرادیان‌ها را از بالاترین لایه شروع کرده آن‌ها را در لایه‌های پایینتر «پخش» می‌کند.
یادگیری > بازگشت به عقب (Backpropagation)، روشی برا محاسبه گرادیانها

برای سلول عصبی  c ورودیی که از سلول عصبی  p به این سلول وارد می‌شود را با  b_{pc} نشان می‌دهیم. وزن این ورودی  w_{pc} است و مجموع ضرب ورودی‌ها با وزنهایشان را با  a_{c} نمایش می‌دهیم، به این معنی که  a_{c}=\sum _{p}w_{pc}\times b_{pc}. حال باید بر روی  a_{c} تابعی غیر خطی اعمال کنیم این تابع را  \theta _{c} می‌نامیم و خروجی آن را با  b_{c} نمایش می‌دهیم یعنی  b_{c}=\theta _{c}(a_{c}). به همین شکل خروجیی که از سلول عصبی  c خارج شده و به سلول  n وارد می‌شود را با  b_{cn} نمایش می‌دهیم و وزن آن را  w_{cn} می‌نامیم. حال تمام وزن‌های این شبکه عصبی را در مجموعه‌ای به اسم  W می‌گنجانیم، هدف یادگیری این وزنهاست. اگر ورودی ما  x باشد و خروجی  y و خروجی شبکه عصبی ما  h_{W}(x)، هدف پیدا کردن  W است به قسمی که برای تمام داده‌ها  y و  h_{W}(x) به هم خیلی نزدیک شوند. به عبارت دیگر هدف کوچک کردن یک تابع هزینه بر روی تمام داده هاست، اگر داده‌ها را با  (x_{1},y_{1}),\cdots ,(x_{n},y_{n}) و تابع هزینه را با  l نشان دهیم هدف کمینه کردن تابع پایین است:
Q(W)=\sum _{i=1}^{n}l\left(h_{W}(x_{i}),\,\,y_{i}\right)
به عنوان مثال اگر مسئله رگرسیون است برای  l می‌توانیم خطای مربعات را در نظر بگیریم و اگر مسئله دسته‌بندی است برای  l می‌شود منفی لگاریتم درست نمایی را استفاده کرد.
برای به‌دست آوردن کمینه  Q(W) باید از روش گرادیان کاهشی استفاده کرد، به این معنی که گرادیان تابع را حساب کرده، کمی در خلاف جهت آن حرکت کرده و این کار را آنقدر ادامه داد تا تابع هزینه خیلی کوچک شود. روش بازگشت به عقب در واقع روشی برای پیدا کردن گرادیان تابع  Q(W) است.
حال فرض کنیم می‌خواهیم گرادیان تابع  Q(W) را نسبت به وزن  w_{pc} به‌دست بیاوریم. برای این کار نیاز به قاعده زنجیری در مشتق‌گیری داریم. قاعده زنجیری به این شکل کار می‌کند: اگر تابعی داشته باشیم به اسم  f که وابسته به سه ورودی  u،  v و  w باشد و هرکدام از این سه ورودی به نوبه خود وابسته به  t باشند، مشتق  f به  t به این شکل محاسبه می‌شود:
با استفاده از این قاعده زنجیری روش بازگشت به عقب را به این شکل دنبال می‌کنیم:
\delta _{c}={\frac {\partial Q}{\partial a_{c}}}
a_{c}=\sum _{p}w_{pc}\times b_{pc}
b_{c}=\theta _{c}(a_{c})
{\frac {\partial Q}{\partial w_{pc}}}={\frac {\partial Q}{\partial a_{c}}}{\frac {\partial a_{c}}{\partial w_{pc}}}=\delta _{c}b_{p}
همان‌طور که در خط پیشین دیدیم برای به‌دست آوردن گرادیان نسبت به  w_{pc} به دو مقدار نیاز داریم ورودی به سلول عصبی  c از سلول عصبی  p که همان  b_{p} است و راحت به‌دست می‌آید و  \delta _{c} که از روش بازگشتی به‌دست می‌آید و بستگی به  \delta هایی لایه بعد دارد که سلول  cبه آن‌ها وصل است، به‌طور دقیق‌تر  \delta _{c}=\left(\sum _{n}w_{cn}\delta _{n}\right)\times {\acute {\theta }}_{c}(a_{c}).
روش بازگشتی برای به‌دست آوردن  \delta ها به این شکل کار می‌کند که ابتدا  \delta  را برای سلول‌های لایه خروجی حساب می‌کنیم، و بعد لایه‌ها را به نوبت پایین می‌آئیم و برای هر سلول  \delta  آن را با ترکیت  \delta های لایه‌های بالایی آن طبق فرمول حساب می‌کنیم. محاسبه کردن  \delta  برای لایه خروجی آسان است و مستقیماً با مشتق گرفتن از  Q به‌دست می‌آید.
تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی

از قرن نوزدهم به‌طور همزمان اما جداگانه، از سویی نوروفیزیولوژیست‌ها سعی کردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند، و از سوی دیگر ریاضیدانان تلاش کردند مدل ریاضی ای بسازند که قابلیت فراگیری و تجزیه و تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. اولین کوشش‌ها در شبیه‌سازی با استفاده از یک مدل منطقی در اوایل دههٔ ۱۹۴۰ توسط وارن مک‌کالک و والتر پیتز انجام شد که امروزه بلوک اصلی سازنده اکثر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. عملکرد این مدل مبتنی بر جمع ورودی‌ها و ایجاد خروجی با استفاده از شبکه‌ای از نورون‌ها است. اگر حاصل جمع ورودی‌ها از مقدار آستانه بیشتر باشد، اصطلاحاً نورون برانگیخته می‌شود. نتیجه این مدل اجرای ترکیبی از توابع منطقی بود.
در سال ۱۹۴۹ دونالد هب قانون یادگیری را برای شبکه‌های عصبی طراحی کرد. در سال ۱۹۵۸ شبکه پرسپترون توسط روزنبلات معرفی گردید. این شبکه نظیر واحدهای مدل شده قبلی بود. پرسپترون دارای سه لایه است که شامل لایهٔ ورودی، لایهٔ خروجی و لایهٔ میانی می‌شود. این سیستم می‌تواند یاد بگیرد که با روشی تکرارشونده وزن‌ها را به گونه‌ای تنظیم کند که شبکه توان بازتولید جفت‌های ورودی و خروجی را داشته‌باشد. روش دیگر، مدل خطی تطبیقی نورون است که در سال ۱۹۶۰ توسط برنارد ویدرو و مارسیان هاف در دانشگاه استنفورد) به وجود آمد که اولین شبکه‌های عصبی به کار گرفته شده در مسائل واقعی بودند. آدالاین یک دستگاه الکترونیکی بود که از اجزای ساده‌ای تشکیل شده بود، روشی که برای آموزش استفاده می‌شد با پرسپترون فرق داشت.
در سال ۱۹۶۹ میسکی و پاپرت کتابی نوشتند که محدودیت‌های سیستم‌های تک لایه و چند لایه پرسپترون را تشریح کردند. نتیجه این کتاب پیش داوری و قطع سرمایه‌گذاری برای تحقیقات در زمینه شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی بود. آن‌ها با طرح اینکه طرح پرسپترون قادر به حل هیچ مسئله جالبی نمی‌باشد، تحقیقات در این زمینه را برای مدت چندین سال متوقف کردند.
با وجود این‌که اشتیاق عمومی و سرمایه‌گذاری‌های موجود به حداقل خود رسیده بود، برخی محققان تحقیقات خود را برای ساخت ماشین‌هایی که توانایی حل مسائلی از قبیل تشخیص الگو را داشته باشند، ادامه دادند. از جمله گراسبگ که شبکه‌ای تحت عنوان Avalanch را برای تشخیص صحبت پیوسته و کنترل دست ربات مطرح کرد. همچنین او با همکاری کارپنتر شبکه‌های نظریه تشدید انطباقی را بنا نهادند که با مدل‌های طبیعی تفاوت داشت. اندرسون و کوهونن نیز از اشخاصی بودند که تکنیک‌هایی برای یادگیری ایجاد کردند. ورباس در سال ۱۹۷۴ شیوه آموزش پس انتشار خطا را ایجاد کرد که یک شبکه پرسپترون چندلایه البته با قوانین نیرومندتر آموزشی بود.
پیشرفت‌هایی که در سال ۱۹۷۰ تا ۱۹۸۰ به‌دست آمد، برای جلب توجه به شبکه‌های عصبی بسیار مهم بود. برخی فاکتورها نیز در تشدید این مسئله دخالت داشتند، از جمله کتاب‌ها و کنفرانس‌های وسیعی که برای مردم در رشته‌های متنوع ارائه شد. امروز نیز تحولات زیادی در تکنولوژی ANN ایجاد شده‌است.
تصویری از یک شبکه عصبی با دو لایه پنهان، گرادیان c وابسته به گرادیان لایه‌های بالاتر است که به آنها متصل است.
استوه

| استوه | استوه |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۴°۲۹′شمالی ۴۹°۱۳′شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۴۹°شمالی ۴۹٫۲۲°شرقی﻿ / 34.49; 49.22: مختصات: ۳۴°۲۹′شمالی ۴۹°۱۳′شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۴۹°شمالی ۴۹٫۲۲°شرقی﻿ / 34.49; 49.22
کشور: ایران
استان: مرکزی
شهرستان: خنداب
بخش: قره چای خنداب
دهستان: سنگ سفید
جمعیت: ۲۰۸۲ نفر (سرشماری ۹۵)
استوه یکی از روستاهای استان مرکزی و شهرستان خنداب است.
جمعیت

جمعیت این روستا بر پایه سرشماری سال ۱۳۸۵ حدود ۲۰۸۲ نفر و ۶۲۳ خانوار اعلام شد.
آرژانتین در المپیک تابستانی ۱۹۹۲

آرژانتین در بازی‌های المپیک تابستانی ۱۹۹۲ که در شهر بارسلونا برگزار شد، کاروان آرژانتین با ۸۴ ورزشکار در این رقابت‌ها شرکت کرد و موفق به کسب ۱ مدال (۰ طلا، ۰ نقره، ۱ برنز) شد. در جدول رتبه‌بندی توزیع مدال‌ها، آرژانتین در ردهٔ ۵۴ مسابقات قرار گرفت.
زبان ووتی

| Votic | Votic |
| --- | --- |
ووتی: ووتی
vađđa ceeli, maaceeli: vađđa ceeli, maaceeli
زبان بومی در: روسیه
منطقه: اینگریا
قومیت: ووت‌ها
شمار گویشوران: 
تبار: اورالی  فینیVotic
گویش‌ها: کروینی (Krevinian)                   
کدهای زبان: کدهای زبان
ایزو ۲–۶۳۹: vot
ایزو ۳–۶۳۹: vot – کد همگانی کد اختصاصی:
گلاتولوگ: voti1245
این نوشتار شامل نمادهای آوایی آی‌پی‌ای است. بدون پشتیبانی مناسب تفسیر، ممکن است علامت‌های سوال، جعبه یا دیگر نمادها را جای نویسه‌های یونی‌کد ببینید.: این نوشتار شامل نمادهای آوایی آی‌پی‌ای است. بدون پشتیبانی مناسب تفسیر، ممکن است علامت‌های سوال، جعبه یا دیگر نمادها را جای نویسه‌های یونی‌کد ببینید.
وُتی، یا ووتی(vađđa ceeli یا maaceeli؛ در املای قدیم: vaďďa tšeeli , maatšeeli)، زبانی است که توسط ووت‌های اینگریا استفاده می‌شود و متعلق به شاخه فینی (فنلاندی) زبانهای اورالی است. ووتی فقط در کراکولیه (Krakolye) و لوژیتسی (Luzhitsy)، دو روستا در منطقه کینگیسِپسکی صحبت می‌شود و نزدیک به انقراض است. در سال ۱۹۸۹، ۶۲ سخنور داشت که جوانترینشان متولد سال ۱۹۳۸ بود. اکونومیست در شماره ۲۴ دسامبر ۲۰۰۵ خود نوشت که فقط حدود ۲۰ سخنور برای این زبان باقی مانده‌است.
ویلیام لنکشیر

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
زادروز:  ۲۰ آوریل ۲۰۰۵ ‏(۱۹ سال)
زادگاه:  ولوین گاردن سیتی، انگلیس
پست:  مهاجم
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال تاتنهام هاتسپر
شمارهٔ پیراهن:  ۴۲
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۰۰۰۰–۲۰۲۱:  باشگاه فوتبال زیر ۲۳ سال و آکادمی آرسنال
۲۰۲۱–۲۰۲۲:  باشگاه فوتبال شفیلد یونایتد
۲۰۲۲–:  باشگاه فوتبال زیر ۲۳ سال و آکادمی تاتنهام هاتسپر
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۲۲– |  باشگاه فوتبال تاتنهام هاتسپر |  ۲ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۲۳– |  تیم ملی فوتبال زیر ۱۹ سال انگلستان |  ۵ |  (۳) |
| ۲۰۲۴– |  تیم ملی فوتبال زیر ۲۰ سال انگلستان |  ۴ |  (۱) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۳:۰۹, ۱۵ دسامبر ۲۰۲۴ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۳:۳۵, ۱۲ دسامبر ۲۰۲۴ (UTC):  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۳:۰۹, ۱۵ دسامبر ۲۰۲۴ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۳:۳۵, ۱۲ دسامبر ۲۰۲۴ (UTC)
ویلیام لنکشیر (انگلیسی: Will Lankshear؛ زادهٔ ۲۰ آوریل ۲۰۰۵) بازیکن فوتبال اهل بریتانیا است که در حال حاضر برای باشگاه فوتبال تاتنهام هاتسپر بازی می‌کند.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۱۹ سال انگلستان و زیر ۲۰ سال انگلستان بازی کرده است.
ناروال (مجله)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
سردبیر: اما گل‌کریست
کشور: کانادا
مستقر در: ویکتوریا، قبل از میلاد مسیح.
وبگاه: thenarwhal.ca
شاپا: ۰۳۱۹-۰۷۸۱
ناروال یک مجله اینترنتی تحقیقاتی کانادایی است که بر مسائل محیط زیست تمرکز دارد.
سازمان

این مجله توسط کارول لینیت و اما گیلکریست در ماه مه سال ۲۰۱۸ راه‌اندازی شد. این مجله بخشی از مجله دیسماگ کانادا است که قبلاً راه‌اندازی شده بود. این مجله یک سازمان غیرانتفاعی است که از طریق اشتراک‌های حق عضویت مشترکان خود تأمین مالی می‌شود.
گیلکریست سردبیر/مدیر اجرایی، لینیت ویرایشگر اجرایی. و مایک دی سوزا مدیر مسئول است. دنیس بالکی‌سون رئیس دفتر انتاریو است. و امبر براکن هم عکاس خبرنگار قراردادی این مجله است.
فعالیت‌ها و جوایز

امبر براکن، در مأموریتی برای ناروال، در کنار مایکل تول‌دانو، روزنامه‌نگار مأمور CBC قرار گرفت، وی هنگام ارائه گزارش در مورد خط لوله و اعتراضات راه‌آهن کانادا در سال ۲۰۲۰ دستگیر شد. ناروال به دلیل حمایت از براکن، که تصریح شد یک پیمانکار مستقل است، مورد توجه قرار گرفت.
در سال ۲۰۲۱، سارا کاکس، روزنامه‌نگار ناروال، جایزه آزادی مطبوعات را برای گزارش‌هایش در مورد پروژه برق آبی سایت C دریافت کرد. با وجود کوچک بودن سازمان، اما تاکنون ناروال جوایز بسیاری را کسب کرده است.
در سال ۲۰۲۲، آینسلی کرویکشنک، روزنامه‌نگار ناروال برنده جایزه روزنامه‌نگاری محیطی شد.
در سال ۲۰۲۳، ناروال و امبر براکن شکایتی را علیه پلیس سواره سلطنتی کانادا (RCMP) تنظیم کردند، این شکایت به دنبال خسارات ناشی از دستگیری غیرقانونی، بازداشت غیرقانونی و نقض حقوق طبق منشور حقوق و آزادی‌ها در ارتباط با دستگیری براکن صورت گرفت.
رود سسترا

| رود سسترا | رود سسترا |
| --- | --- |
نمایی از رود: نمایی از رود
مکان: مکان
کشور: روسیه
ویژگی‌های ظاهری: ویژگی‌های ظاهری
دهانه:  
 • مکان: خلیج فنلاند
طول: ۷۴ کیلومتر (۴۶ مایل)
اندازهٔ حوضه: ۳۹۹ کیلومتر مربع (۱۵۴ مایل مربع)
رود سسترا (Siestarjoki) یک رودخانه در استان لنینگراد کشور روسیه است.
چالو (کبودرآهنگ)

| چالّو چالّی | چالّو چالّی |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۵°۲۰′شمالی ۴۸°۱۱′شرقی﻿ / ﻿۳۵٫۳۴°شمالی ۴۸٫۱۹°شرقی﻿ / 35.34; 48.19: مختصات: ۳۵°۲۰′شمالی ۴۸°۱۱′شرقی﻿ / ﻿۳۵٫۳۴°شمالی ۴۸٫۱۹°شرقی﻿ / 35.34; 48.19
کشور: ایران
استان: همدان
شهرستان: کبودراهنگ
بخش: شیرین‌سو
دهستان: مهربان علیا
جمعیت: ۷۶۹ نفر (سرشماری ۹۵)
پیش‌شمارهٔ تلفن: 081
چالّو روستایی از توابع بخش شیرین‌سو شهرستان کبودراهنگ در استان همدان ایران است. مردمانش به زبان ترکی آذربایجانی سخن میگویند دین رسمی اسلام مذهب شیعه دارند حاج قلی پدربزرگ غلامرضا تختی از اهالی این روستا بود.
جمعیت

این روستا در دهستان مهربان علیا قرار دارد و بر اساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۹۵، جمعیت آن ۷۶۹ نفر (۲۵۶ خانوار) بوده‌است.
مکس لندیس

| مکس لندیس | مکس لندیس |
| --- | --- |
تصویر لندیس در سال ۲۰۱۷: تصویر لندیس در سال ۲۰۱۷
زادهٔ: ۳ اوت ۱۹۸۵ ‏(۳۹ سال) بورلی هیلز، کالیفرنیا، آمریکا
پیشه‌ها:  کارگردان  تهیه‌کننده  فیلمنامه‌نویس 
سال‌های فعالیت: ۲۰۰۱ الی ۲۰۱۷
والدین: جان لندیس (پدر) دبورا نادولمن لندیس (مادر)
مکس لندیس (به انگلیسی: Max Landis) (زادهٔ ۳ اوت ۱۹۸۵) یک فیلم‌نامه‌نویس و کارگردان آمریکایی است. او فرزند کارگردان جان لندیس می‌باشد.
در سال‌های ۲۰۱۱ و ۲۰۱۲، او در فهرست جوانان مجله فوربز «۳۰ شخص زیر ۳۰ سال فوربز» برای تماشای صنعت سرگرمی قرار گرفت. حرفه او در سال ۲۰۱۷ به دنبال اتهامات چندین زن به سوء استفاده عاطفی و جنسی متوقف شد.
اوایل زندگی

لندیس در ۳ اوت ۱۹۸۵ در بورلی هیلز، کالیفرنیا، پسر کارگردان، جان لندیس و طراح صحنه و لباس و مورخ دبورا نادولمن لندیس به دنیا آمد. او در تولد ۳۵ سالگی پدرش به دنیا آمد. خانواده او یهودی هستند. او دبیرستان بورلی هیلز را برای یک مدرسه شبانه‌روزی درمانی در کنتیکت ترک کرد، اما همچنان با دیپلم دبیرستان بورلی هیلز فارغ‌التحصیل شد. همچنین لندیس گفته است که اختلال خلق ادواری و اختلال دیکته‌نویسی دارد.
فیلم‌شناسی

تاریخچه (۲۰۱۲)
من، او و خودش (۲۰۱۵)
افراط آمریکایی (۲۰۱۵)
آقای مطلوب (۲۰۱۵)
ویکتور فرانکنشتاین (۲۰۱۵)
درخشان (۲۰۱۷)
سایه در ابر (۲۰۲۰)
آرژانتین در المپیک تابستانی ۱۹۶۸

آرژانتین در بازی‌های المپیک تابستانی ۱۹۶۸ که در شهر مکزیکو سیتی برگزار شد، کاروان آرژانتین با ۸۹ ورزشکار در این رقابت‌ها شرکت کرد و موفق به کسب ۲ مدال (۰ طلا، ۰ نقره، ۲ برنز) شد. در جدول رتبه‌بندی توزیع مدال‌ها، آرژانتین در ردهٔ ۴۱ مسابقات قرار گرفت.
قلدری در مدرسه

برای دیگر کاربردها، قلدری در مدرسه (ابهام‌زدایی) را ببینید.
قلدری می تواند جسمی باشد.
قلدری در مدرسه (همچنین به عنوان زورگویی در مدرسه یا School bullying در انگلیسی شناخته می شود) اساساً قلدری یک اقدام خصمانه و تعمدی باهدف آسیب رساندن، ایجاد ترس از طریق تهدید و پرخاشگری بیشتر است و در موقعیتی که عدم توازن بین فرد قلدر یا گروه قلدر با قربانی یا قربانیان ادراک شود صورت می‌گیرد.  به زورگوی از طریق شبکه‌های اجتماعی، قلدری رایانه ای هم می‌گویند. آز نظر آماری ، نوع خشونت غالباً عاطفی است و بیشتر در کلاس و یا در حیاط مدرسه رخ می دهد.
الویوس نخستین پژوهشگر اسکاندیناوی بود که در رابطه با موضوع قلدری احساس نگرانی کرد و مطالعه سامانمند خود را در مدارس نروژی و سوئدی انجام داد و دریافت که بسیاری از دانش آموزان قلدری در مدرسه را تجربه می‌کنند. یافته‌های وی نشان داد که تقریباً 7 درصد دانش آموزان اسکاندیناوی حاضر در نمونه در قلدری مدرسه درگیر بودند و بین 5 تا 15 درصد از کلاس‌های مختلف گزارش کردند که مورد قلدری قرارگرفته‌اند. یک نفر از هر هفت نفر دانش‌آموز با درجه‌ای منظم یا قلدر یا قربانی بودند.
یافته‌های عمومی پدیده قلدری در مدرسه نشان می‌دهد که قلدری شامل رفتارهای مستقیم مانند اذیت کردن، تمسخر، تهدید، ضربه زدن و دزدی است که یک یا چند دانش‌آموز در برابر یک قربانی انجام می‌دهند. علاوه بر حملات مستقیم ذکر شده، ممکن است حتی به‌صورت غیرمستقیم از طریق محروم کردن عمدی یک دانش‌آموز صورت بگیرد تا ازلحاظ اجتماعی منزوی شود. قلدری چه به‌صورت مستقیم و چه به‌صورت غیرمستقیم اعمال شود، تهدید و ارعاب فیزیکی و روان‌شناختی به‌عنوان عنصر اصلی قلدری در طول زمان بارها و بارها جهت ایجاد الگوی مداوم تعرض و سوءاستفاده رخ می‌دهد.
حزب سوسیالیست

حزب سوسیالیست (به انگلیسی: Socialist Party) نام تعداد زیادی از حزب‌های سیاسی در سراسر جهان است که مدعی هستند که از یکی از اشکال سوسیالیسم پیروی می‌کنند؛ اگرچه ممکن است هریک از آنها تفسیرهای بسیار متفاوتی از معنای «سوسیالیسم» داشته باشند. از نظر آماری، اکثر این حزب‌ها از سوسیالیسم، سوسیالیسم دموکراتیک، سوسیال دموکراسی یا حتی راه سوم به عنوان موضع ایدئولوژیک خود استفاده دفاع می‌کنند. بسیاری از احزاب سوسیالیست ارتباط مستقیمی با جنبش‌ها و اتحادیه‌های کارگری دارند. همچنین بسیار از احزاب سوسیالیست در انترناسیونال سوسیالیست عضو هستند.
جوجه فکلی

| جوجه فکلی | جوجه فکلی |
| --- | --- |
کارگردان: رضا صفایی
تهیه‌کننده: جمشید شیبانی
نویسنده: رضا عقیلی
بازیگران: رضا ارحام صدر بهمن مفید شهناز تهرانی مستانه جزایری علی زاهدی
موسیقی: حسین واثقی
فیلم‌بردار: تورج پورمروت
تدوین‌گر: رضا صفایی
تاریخ‌های انتشار: ۱۳۵۳
مدت زمان: ۹۸ دقیقه
کشور: ایران
زبان: فارسی 
جوجه فکلی فیلمی به کارگردانی رضا صفایی و نویسندگی رضا عقیلی محصول سال ۱۳۵۳ است.
خلاصهٔ داستان

همسر فرمان یک پسر و همسر حیدر دختری به‌دنیا می‌آورد. فرمان اسم پسرش را فریدون می‌گذارد و آرزو می‌کند که او پزشک شود. سال‌ها بعد فریدون (بهمن مفید)، که آوازه‌خوان بی‌استعدادی است، به‌پیشنهاد مادرش اقدس (ملیحه نصیری) در صدد ازدواج برمی‌آید. از سوی دیگر شیرین (مستانه جزایری)، فرزند حیدر (محمود تهرانی)، دختر خودسری است که پدرش آرزو دارد او با جاهلی به‌نام اسمال آقا (احمد معینی)، که در زندان است، ازدواج کند. سکینه (شهناز تهرانی)، کلفت خانه، فریدون را می‌بیند و او را برای همسری شیرین در نظر می‌گیرد. تنها عیب فریدون این است که «جوجه فکلی» است و حیدر به ازدواج او با دخترش رضایت نمی‌دهد. اقدس و سکینه فریدون را به حسین پاشنه‌ (رضا ارحام صدر) می‌سپارند تا در «انستیتو جاهلی» از او یک «جاهل باتکنیک» بسازد. فریدون با اکراه زیر نظر حسین پاشنه‌ و همکارانش (عزت‌الله رمضانی‌فر و صمد شیرازی) دوره می‌بیند و آماده می‌شود تا رو در روی اسمال گاوکش قرار گیرد. او مراسم عقد اسمال و شیرین را به‌هم می‌ریزد و با شیرین پای سفرهٔ عقد می‌نشیند.
بازیگران

رضا ارحام صدر در نقش حسین پاشنه‌
بهمن مفید در نقش فریدون
شهناز تهرانی در نقش سکینه
مستانه جزایری در نقش شیرین
علی زاهدی در نقش میوه‌فروش
پروین سلیمانی در نقش مادربزرگ فریدون
گیتی فروهر در نقش مادربزرگ شیرین
محمود تهرانی در نقش پدر شیرین
ملیحه نصیری در نقش مادر فریدون
احمد معینی در نقش اسمال
عزت‌الله رمضانی‌فر در نقش نوچه حسین پاشنه
اسماعیل شیرازی در نقش قصاب محله
مادام گیوتین (فیلم ۱۹۱۶)

| مادام گیوتین | مادام گیوتین |
| --- | --- |
کارگردان: انریکو گواتزونی ماریو کازرینی
نویسنده: ویکتورین ساردو (نمایشنامه) انریکو گواتزونی
بازیگران: لیدا بورلی املتو نولی
فیلم‌بردار: گابریل گابریلین
شرکت تولید: پالاتینو فیلم
تاریخ‌های انتشار: نوامبر ۱۹۱۶
کشور: ایتالیا
زبان: صامت میان‌نویس: ایتالیایی
مادام گیوتین (ایتالیایی: Madame Tallien، انگلیسی: Madame Guillotine) یک فیلم صامت به کارگردانی انریکو گواتزونی و ماریو کازرینی است که در سال ۱۹۱۶ منتشر شد. از بازیگران آن می‌توان به املتو نولی و لیدا بورلی اشاره کرد.
خلیج ناگائف

| خلیج ناگائف Бухта Нагаева  (روسی) | خلیج ناگائف Бухта Нагаева  (روسی) |
| --- | --- |
Map showing Bukhta Nagayeva: Map showing Bukhta Nagayeva
خلیج ناگائفLocation in Russia: خلیج ناگائفLocation in Russia
موقعیت: شمالگان
مختصات: ۵۹°۳۲′شمالی ۱۵۰°۴۱′شرقی﻿ / ﻿۵۹٫۵۴°شمالی ۱۵۰٫۶۸°شرقی﻿ / 59.54; 150.68
منبع‌های دریا/اقیانوس: دریای اختسک
کشورهای حوضه: روسیه
بیشترین درازا: ۱۴٫۵ کیلومتر (۹٫۰ مایل)
بیشترین پهنا: ۶٫۴ کیلومتر (۴٫۰ مایل)
خلیج ناگائف (انگلیسی: Nagaev Bay) یک خلیج در استان ماگادان کشور روسیه است.
پارک ملی زابایکالسکی

| پارک ملی زابایکالسکی | پارک ملی زابایکالسکی |
| --- | --- |
روسی: Забайкальский (Also: Trans-Baikal): روسی: Забайкальский (Also: Trans-Baikal)
رده‌بندی آی‌یوسی‌ان: II (پارک ملی): رده‌بندی آی‌یوسی‌ان: II (پارک ملی)
نمایی از پارک ملی: نمایی از پارک ملی
Location of Park: Location of Park
fa (in English: Expected satiety): fa
مکان: بوریاتیا
نزدیک‌ترین شهر: اولان‌اوده
مختصات: ۵۳°۴۳′ شمالی ۱۰۹°۱۳′ شرقی﻿ / ﻿۵۳٫۷۱۷°شمالی ۱۰۹٫۲۱۷°شرقی﻿ / 53.717; 109.217
مساحت: ۲۶۹٬۰۰۰ هکتار (۶۶۴٬۷۱۳ جریب فرنگی؛ ۱٬۰۳۹ مایل مربع)
تاسیس‌شده: ۱۹۸۶ (۱۹۸۶)
هیئت حاکمه: وزارت محیط زیست و منابع طبیعی روسیه
وبگاه: http://zapovednoe-podlemorye.ru/
پارک ملی زابایکالسکی (انگلیسی: Zabaykalsky National Park) یک پارک ملی حفاظت‌شده در استان بوریاتیای کشور روسیه است.
شهرستان قدم‌جای

| شهرستان قدم‌جای Кадамжай району قادامجاي رايونۇ Кадамжайский район | شهرستان قدم‌جای Кадамжай району قادامجاي رايونۇ Кадамжайский район |
| --- | --- |
شهرستان: شهرستان
کشور: قرقیزستان
استان: بادکند
کرسی: پولگان
جمعیت (۲۰۰۹): جمعیت (۲۰۰۹)
 • کل: ۱۴۳۹۰۰
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵ (GMT +5)
شهرستان قدم‌جای (به قرقیزی:Кадамжай району، قادامجاي رايونۇ)(به روسی: Кадамжайский район) یک شهرستان در قرقیزستان است که در استان بادکند واقع شده‌است.
مرکز این شهرستان شهر پولگان است اما بزرگ‌ترین شهر این شهرستان شهر قدم‌جای است.
خصوصیات

شهرستان قدم‌جای ۱۴۳٬۹۰۰ نفر جمعیت دارد.