stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
علی صمدپور
زندگیِ هنری

علی صمدپور ۱۸ خرداد سال ۱۳۴۹ در آبادان متولد شد. او فارغ‌التحصیل رشته ادبیات از دانشگاه آزاد تهران است. وی موسیقی ایرانی و نوازندگی تار را نزد هنرمندانی نظیر «جهانشاه صارمی»، «سیامک نعمت نصر»، «هوشنگ ظریف» ، «حسین علیزاده» و «داریوش طلایی» فرا گرفت. او همچنین در زمینه نوازندگی سازهای کوبه ای، آواز، آهنگسازی فیلم و تولید و نشر آثار موسیقی فعالیت دارد. وی از اعضای قدیمی گروه موسیقی «هم آوایان» است.
صمدپور از پی یک همکاری ۱۰ ساله با حسین علیزاده و با ساخت موسیقی برای سه فیلم کوتاه، از جمله «از پس برقع» ساخته مهرداد اسکویی آهنگسازی فیلم را تجربه کرد. او همچنین برای همکاری در فیلم سینمایی «ماهی‌ها عاشق می‌شوند» به علی رفیعی معرفی شد.
مجموعه مستند «طعم ایرانی» (a taste of iran) به کارگردانی «بهمن کیارستمی» و «مهرداد اسکویی» پخش شده از بی‌بی‌سی فارسی در بهار ۱۳۸۸ با آهنگسازی وی بر روی آنتن رفت. صمدپور بعد از «ماهی‌ها عاشق می‌شوند» با موسیقی دو فیلم از فریدون جیرانی با نام «ستاره‌ها» (جلد یک و سه) در جشنواره سال ۱۳۸۴ شرکت کرد. وی که مدیریت مؤسسه بخش نشر موسیقی«خانه هنر خرد» را بر عهده دارد، در سال ۱۳۹۴ در سومین جشنواره موسیقی ما، جایزه بهترین ناشر موسیقی را به خود اختصاص داد. او همچنین از اعضای «کانون آهنگسازان سینمای ایران» است.
آثار هنری > آلبوم‌ها

۱۳۷۷: رازنو (آواز و دمام)
۱۳۸۳: به تماشای آب‌های سپید (آواز، کوزه و دمام)
۱۳۸۴: ماهی‌ها عاشق می‌شوند
۱۳۸۳: مجلهٔ شنیداری گوش ۱ (گردآوری)
۱۳۸۴: مجلهٔ شنیداری گوش ۲ (گردآوری)
۱۳۸۶: مجلهٔ شنیداری گوش ۳ (گردآوری)
۱۳۸۷: مجلهٔ شنیداری گوش ۴ (گردآوری)
۱۳۸۹: تردید
۱۳۸۹: در میان ابرها
۱۳۹۱: مجلهٔ شنیداری گوش ۵ (گردآوری)
۱۳۹۳: «مه برآیان» با صدای افسانه رثایی
آثار هنری > موسیقی فیلم و سریال

۱۳۸۲ «از پس برقع» به کارگردانی مهرداد اسکویی
۱۳۸۳ «ماهی‌ها عاشق می‌شوند» به کارگردانی علی رفیعی (این فیلم از بسیاری از جهات از جمله موسیقی متن جزو بهترین‌ها از نظر منتقدین وبگاه ایران‌آکتور شناخته شده‌است.)
۱۳۸۴ «ستاره‌ها ۱: ستاره می‌شود» به کارگردانی فریدون جیرانی
۱۳۸۴ «ستاره‌ها ۲: ستاره است» به کارگردانی فریدون جیرانی
۱۳۸۴ «ستاره‌ها ۳: ستاره بود» به کارگردانی فریدون جیرانی
۱۳۸۴ «دماغ به سبک ایرانی» (مستند) به کارگردانی مهرداد اسکویی
۱۳۸۵ «روزهای بی‌تقویم» به کارگردانی مهرداد اسکویی
۱۳۸۵ «پابرهنه در بهشت» به کارگردانی بهرام توکلی
۱۳۸۶ «سبز کوچک» به کارگردانی غلامرضا رمضانی
۱۳۸۶ «در میان ابرها» به کارگردانی روح‌الله حجازی
۱۳۸۷ «تردید» به کارگردانی واروژ کریم‌مسیحی
۱۳۸۷ «مسافرخانه سعادت» (سریال تلویزیونی) به کارگردانی محمد رحمانیان
۱۳۸۹ «آقا یوسف» به کارگردانی علی رفیعی
۱۳۸۹ «آلزایمر» به کارگردانی احمدرضا معتمدی
۱۳۹۳ «آسمان آفتابی نیست» به کارگردانی مهران ملکوتی
۱۳۹۶ «ماندوو» به کارگردانی ابراهیم سعیدی
۱۳۹۷ «میدان جوانان سابق» به کارگردانی مینا اکبری
۱۴۰۰ «پسران دریا» به کارگردانی افشین هاشمی و حسین قاسمی‌جامی
موسیقی تئاتر
۱۳۹۳ «مرثیه ای برای کتاب سوزی‌ها» به کارگردانی علی اتحاد
آثار هنری > کتاب‌ها

از۱۳۷۳ تا ۱۳۷۵: هم‌ساز (دورهٔ اول، ۲۰ شماره، جزوهٔ تخصصی نوازندگان تار و سه‌تار، انتشارات ماهور) (گردآوری آثار ۱۰۰ سال گذشتهٔ موسیقی ایرانی)
از۱۳۷۶ تا ۱۳۷۸: هم‌ساز (دورهٔ دوم، ۱۰ شماره، جزوهٔ تخصصی نوازندگان تار و سه‌تار، انتشارات ماهور) (گردآوری آثار ۱۰۰ سال گذشتهٔ موسیقی ایرانی)
۱۳۸۰: ماه مستقیم رفت (مجموعه داستان کوتاه، نشر ماه‌ریز)
یونش الکترونی

شمای یونیزاسیون الکترونی
یونش الکترونی (EI)، که قبلاً با عنوان یونیزاسیون ضربه الکترونی و یونیزاسیون بمباران الکترونی نیز شناخته می‌شد یک روش یونیزاسیون است که در آن الکترونهای پرانرژی با اتمها یا مولکولهای فاز جامد یا گازی برای تولید یونها در تعامل هستند. یونش الکترونی یکی از اولین تکنیک‌های یونیزاسیون بود که برای طیف‌سنجی جرمی توسعه یافت. با این حال، این روش هنوز هم یک روش پراستفاده یونیزاسیون است. این روش یک روش یونیزاسیون سخت (قطعه قطعه شدن بالا) محسوب می‌شود، زیرا از آن برای تولید یون‌ها از الکترون‌های بسیار پرانرژی استفاده می‌کند که منجر به تکه‌تکه شدن گسترده می‌شود و می‌تواند برای تعیین ساختار ترکیبات ناشناخته مفید باشد. یونش الکترونی برای ترکیبات آلی که وزن مولکولی زیر ۶۰۰ دارند، پرکاربردتر است. همچنین چندین ترکیب دیگر از نظر حرارتی پایدار و فرار در حالت جامد، مایع و گازی با استفاده از این روش هنگام همراهی با روشهای مختلف جداسازی قابل تشخیص است.
تاریخچه

یونیزاسیون الکترونی برای نخستین بار در سال ۱۹۱۸ توسط آرتور جی. دمپستر فیزیکدان کانادایی-آمریکایی در مقاله "روش جدیدی از تحلیل اشعه مثبت " توصیف شد. این اولین طیف‌سنج جرمی مدرن بود و از اشعه‌های مثبت برای تعیین نسبت جرم به بار اجزای مختلف استفاده کرد. در این روش، منبع یون از پرتوی الکترون به کار رفته در یک سطح جامد استفاده می‌کند. آند با استفاده از فلزی که قرار بود مورد مطالعه قرار گیرد، به صورت استوانه ای ساخته شده‌است. پس از آن، توسط سیم پیچ متمرکز گرم می‌شود و سپس با الکترون‌ها بمباران می‌شود. با استفاده از این روش، دو ایزوتوپ لیتیم و سه ایزوتوپ منیزیم با وزن اتمی و نسبت‌های نسبی خود قادر به تعیین بودند. از آن زمان این تکنیک با اصلاحات و پیشرفت‌های بعدی مورد استفاده قرار گرفته‌است. استفاده از پرتو متمرکز یکنواخت الکترونها برای یونیزاسیون اتمها و مولکولهای فاز گاز توسط Bleakney در سال ۱۹۲۹ ساخته شد.
قاعده کلی

در این فرایند، یک الکترون از مولکول آنالیت (M) در طی فرایند برخورد به بیرون منتقل می‌شود تا با تعداد کمی الکترون، مولکول را به یک یون مثبت تبدیل کند. واکنش فاز گازی زیر فرایند یونیزاسیون الکترونی را توصیف می‌کند
موارد استفاده

از اوایل قرن بیستم یونیزاسیون الکترونی به دلیل تعداد زیاد کاربردهای ان یکی از محبوب‌ترین تکنیک‌های یونیزاسیون است. این کاربردها را می‌توان با روش درج نمونه استفاده شده طبقه‌بندی کرد. نمونه‌های مایع گازی و بسیار فرار از مانیفولد خلاء استفاده می‌کنند، مواد جامد و مایعات کم فرار از یک کاوشگر درج مستقیم استفاده می‌کنند و مخلوط‌های پیچیده از کروماتوگرافی گازی یا کروماتوگرافی مایع استفاده می‌کنند.
مزایا و معایب

با استفاده از EI به عنوان روش یونیزاسیون در طیف‌سنجی جرمی مزایای مختلفی وجود دارد. این موارد در زیر آمده‌است.
| مزایای | معایب |
| --- | --- |
ساده: مولکول باید فرار باشد
حساس: مولکول باید از نظر حرارتی پایدار باشد
کمک به تکه‌تکه شدن شناسایی مولکول‌ها: تکه‌تکه شدن گسترده- نمی‌تواند داده‌ها را تفسیر کند
طیف اثر انگشت قابل جستجو در کتابخانه: دامنه مفید جرم کم است (<۱۰۰۰ دا)
آرتور جی دمپستر
یونش الکترونیمتانول - منحنی‌های پتانسیل بورن-اوپنهایمر
ویلیام استیگ

| ویلیام استیگ | ویلیام استیگ |
| --- | --- |
استیگ در سال ۱۹۴۴: استیگ در سال ۱۹۴۴
زادهٔ: ۱۴ نوامبر ۱۹۰۷ بروکلین، نیویورک، آمریکا
درگذشت: ۳ اکتبر ۲۰۰۳ (۹۵ سال) بوستون، ماساچوست، آمریکا
ملیت: آمریکایی
پیشه(ها): تصویرگر، نویسنده
سال‌های فعالیت: ۱۹۳۰–۲۰۰۳
آثار برجسته:  سیلوستر و سنگ جادویی  دکتر دسوتو  شرک! 
همسران:  الیزابت مید استیگ (ا. ۱۹۳۶–۱۹۴۹)  کاری هومستید (ا. ۱۹۵۰–۱۹۶۳)  استفانی هایلی (ا. ۱۹۶۴–۱۹۶۶)  جین دورون (ا. ۱۹۶۸) 
فرزندان: ۳
والدین: ژوزف استیگ، لورا ابل استیگ
جوایز: نشان کالدکوت   ۱۹۷۰                    جایزه ملی کتاب   ۱۹۸۳                    عقاب طلایی CINE   ۱۹۸۴                   
ویلیام استیگ (انگلیسی: William Steig؛ ۱۴ نوامبر ۱۹۰۷ — ۳ اکتبر ۲۰۰۳) کارتونیست، تصویرگر و نویسنده آمریکایی کتاب‌های کودکان بود. او بیشتر با اثر کتاب تصویری خود به نام شرک! شناخته می‌شود که الهام‌بخش ساخت مجموعه‌فیلم‌هایی به همین نام بود و دیگر آثار وی شامل سیلوستر و سنگ جادویی، جزیره آبل و دکتر دسوتو است. او توانست برای دو بار نامزد ایالات متحده برای دریافت جایزه جهانی دوسالانه هانس کریستیان آندرسن در سال‌های ۱۹۸۲ به‌عنوان تصویرگر کتاب کودکان و در سال ۱۹۸۸ به‌عنوان نویسنده شود.
اوایل زندگی

استیگ در سال ۱۹۰۷ در بروکلین، نیویورک به دنیا آمد و در برانکس بزرگ شد. پدر و مادرش هر دو سوسیالیست و از مهاجران یهودی لهستانی از اتریش بودند. پدرش، ژوزف استیگ نقاش ساختمان و مادرش، لورا ابل استیگ خیاط بود که گرایش هنری او را تشویق می‌کرد.
حرفه

استیگ که به‌عنوان «پادشاه کارتون‌ها» مورد ستایش قرار گرفت، در سال ۱۹۳۰ شروع به طراحی تصویرها و کارتون‌ها برای نیویورکر کرد و بیش از ۱۶۰۰ طراحی و ۱۱۷ جلد برای این مجله تهیه کرد.
او زمانی که ۶۱ سال سن داشت، نگارش کتاب‌های کودکان را آغاز کرد. اولین اثر استیگ برای کودکان در سال ۱۹۶۸ منتشر شد. سومین کتابش، سیلوستر و سنگ جادویی او را برنده نشان کالدکوت کرد.
شاهدخت توکوشی

| شاهدخت توکوشی> امپراتریس‌های ژاپن | شاهدخت توکوشی> امپراتریس‌های ژاپن |
| --- | --- |
تصدی: ۱۰۹۳–۱۱۰۷
زاده: ۱۰۶۰
درگذشته: ۱۱۱۴ (۵۳−۵۴ سال)
همسر(ان): امپراتور هوریکاوا (ا. ۱۰۹۳–۱۱۰۷)
خاندان: دودمان یاماتو
پدر: امپراتور گو-سانجو
مادر: شاهدخت کائوروکو
شاهدخت توکوشی (به ژاپنی: 篤子内親王)؛ ۱۰۶۰ – ۱۱۱۴ (۵۳−۵۴ سال)) کوگو، همسر امپراتور هوریکاوا اهل ژاپن بود.
گئورگی آمیراگوف

گئورگی آمیراگوف (ارمنی: Գեորգի Ամիրագով؛ زاده ۲۳ دسامبر ۱۹۵۷ - درگذشته ۳ ژوئن ۲۰۱۸) بازیگر، سینما اهل ارمنستان بود.
زندگی‌نامه

وی در ۲۳ دسامبر ۱۹۵۷ در ایروان به دنیا آمد و از دانشگاه پلی‌تکنیک ارمنستان فارغ‌التحصیل گشت. وی همچنین برنده جوایزی همچون چهره هنری افتخاری جمهوری ارمنستان، مدال طلای وزارت فرهنگ جمهوری ارمنستان و هنرمند افتخاری جمهوری ارمنستان شد. وی در ۳ ژوئن ۲۰۱۸ در سن ۶۰ سالگی در ارمنستان درگذشت.
تایچی کوبوبون

در این نام ژاپنی، «کوبوبون» نام خانوادگی است.
| تایچی کوبوبون | تایچی کوبوبون |
| --- | --- |
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
نام بومی: خطای لوآ در پودمان:Lang در خط 763: attempt to index local 'language_name' (a nil value).
زاده: ۲ سپتامبر ۱۹۷۴ ‏(۵۰ سال)
خاستگاه: هیگاشی‌کورومه، توکیو، ژاپن
ژانر: موسیقی راک
پیشه(ها):  Keyboardist  هنرپیشه 
ساز(ها):  کیبورد الکترونیک  پیانو 
سال‌های فعالیت: ۱۹۸۸–اکنون
ناشر(ان):  سونی میوزیک  Universal Music Japan  J Storm 
همکاری‌های مرتبط: Tokio
تایچی کوبوبون (به ژاپنی: خطای لوآ در پودمان:Lang در خط 763: attempt to index local 'language_name' (a nil value).)؛ ( زادهٔ ۲ سپتامبر ۱۹۷۴) یک موسیقی‌دان و هنرپیشه ژاپنی است. وی از سال ۱۹۸۸ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
روش چرخش

روش چرخش (انگلیسی: Rotation method) در کتاب یا این/یا آن فیلسوف دانمارکی سورن کیرکگور مکانیزمی است که زیبایی‌شناسان زبده برای اجتناب از ملال استفاده می‌کنند. این روش یک جنبه لذت‌گرایانه ضروری از شیوه زیبایی‌شناختی زندگی است.
بررسی

روش چرخش دو شکل دارد: غیرهنری و گسترده و هنری و فشرده.
روش غیرهنری و معمولی تجویز می‌کند که برای فرار از کسالت، محیط و فعالیت‌های خود را مدام تغییر دهید. کی‌یرکگور روش تناوب مبتذل را به یک تصور غلط از تناوب زراعی تشبیه می‌کند، جایی که تصور می‌شود خاک به‌طور مداوم تغییر می‌کند. این روش مبتنی بر این توهم است که ملال صرفاً با یکنواختی محیطی ایجاد می‌شود و بنابراین با اشتباه گرفتن نظم، مناظر به یک تغییر بی‌پایان منجر می‌شود، از این رو این روش را گسترده نیز می‌نامند.
از سوی دیگر روش هنری که توسط زیبایی‌شناس تجویز می‌شود، می‌گوید در عوض بر تغییر روش‌های تصور تمرکز کنید، به‌دنبال نقل قول مارکوس آئورلیوس: «شما می‌توانید زندگی جدیدی را شروع کنید. در این است زندگی جدید». برخلاف روش معمولی، روش هنری می‌گوید که محدودیت در استفاده از توانایی تصور ما، با استفاده از مثال‌هایی از بازی یک زندانی با عنکبوت، یا کودکان مدرسه‌ای که با اشیاء بی‌جان بازی می‌کنند، تدبیر ایجاد می‌کند. کی‌یرکگور این را به تناوب محصول واقعی تشبیه می‌کند که شامل تغییر روش کشت و انواع محصولات می‌شود. با استفاده از این روش، نیاز به کمی گستردگی در فعالیت و محیط اطراف، مشابه زمین‌های آیش مورد نیاز در تناوب کشت، به منظور توسعه شدید خود احساس می‌شود. در این زمینه، زیبایی‌پسند نظریه احتیاط اجتماعی را توسعه می‌دهد و در مورد خطرات دوستی، ازدواج و ارتباط‌های رسمی هشدار می‌دهد.
شاکه ایسائیان

| شاکه ایسائیان | شاکه ایسائیان |
| --- | --- |
نماینده دوره‌های ششم و هفتم مجلس ملی جمهوری ارمنستان: نماینده دوره‌های ششم و هفتم مجلس ملی جمهوری ارمنستان
دوره مسئولیت ۲۰۱۷ – ۲۰۲۱: دوره مسئولیت ۲۰۱۷ – ۲۰۲۱
فراکسیون: -
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۲ ژوئن ۱۹۴۴ ‏(۸۰ سال) هرازدان، استان کوتایک
حزب سیاسی: حزب ارمنستان شکوفا
محل تحصیل: دانشگاه پلی‌تکنیک ارمنستان
پیشه: روزنامه‌نگار
شاکه روبرتی ایسائیان (ارمنی: Շաքե Ռոբերտի Իսայան؛ زادهٔ ۲۰ ژانویهٔ ۱۹۹۰) یک روزنامه‌نگار و سیاستمدار اهل ارمنستان است که از تاریخ ۲۰۱۷ تا تاریخ ۲۰۲۱ سمت نمایندگی نماینده دوره‌های ششم و هفتم مجلس ملی جمهوری ارمنستان را برعهده داشت.
زندگی‌نامه

وی در ۲ ژوئن ۱۹۴۴ در هرازدان به دنیا آمد و از دانشگاه پلی‌تکنیک ارمنستان فارغ‌التحصیل گشت.
سانتا ماریا دلا ویتوریا

| سانتا ماریا دلا ویتوریا  Our Lady of Victory (انگلیسی) S>  Mariæ de Victoria (لاتین) | سانتا ماریا دلا ویتوریا  Our Lady of Victory (انگلیسی) S>  Mariæ de Victoria (لاتین) |
| --- | --- |
نمای سانتا ماریا دلا ویتوریا: نمای سانتا ماریا دلا ویتوریا
دین: دین
وابستگی: کلیسای کاتولیک
وضعیت سازمانی یا کلیسایی: Titular church
رهبری: Seán Patrick O'Malley
مکان: مکان
مکان: رم، ایتالیا
مختصات: ۴۱°۵۴′۱۷″ شمالی ۱۲°۲۹′۳۹″ شرقی﻿ / ﻿۴۱٫۹۰۴۷۲°شمالی ۱۲٫۴۹۴۱۷°شرقی﻿ / 41.90472; 12.49417
معماری: معماری
معمار(ها): Carlo Maderno, Giovanni Battista Soria
گونه: کلیسا
سبک: معماری باروک
آغاز ساخت: ۱۶۰۵
پایان ساخت: ۱۶۲۰
ویژگی‌ها: ویژگی‌ها
درازا: ۳۵ متر (۱۱۵ فوت)
پهنا: ۱۹ متر (۶۲ فوت)
وبگاه: وبگاه
Provincia Romana dei Padri Carmelitani Scalzi: Provincia Romana dei Padri Carmelitani Scalzi
سانتا ماریا دلا ویتوریا (ایتالیایی: Santa Maria della Vittoria) یک کلیسای کاتولیک انتصابی وقف‌شده برای مریم است که در رم ایتالیا واقع شده است. سانتا ماریا دلا ویتوریا به خاطر تندیس شاهکار جان لورنتسو برنینی به نام خلسهٔ سانتا ترسا شهرت جهانی دارد.
جایزه ام‌وی‌پی لندون داناون

لندون داناون در لس‌ آنجلس گلکسی، ۲۰۱۰
جایزه ام‌وی‌پی لندون داناون (انگلیسی: Landon Donovan MVP Award) جایزه‌ای است که سالیانه به باارزش‌ترین بازیکن لیگ حرفه‌ای فوتبال ایالات متحده آمریکا داده می‌شود.
برندگان

| فصل | بازیکن | باشگاه | دیگر فینالیست‌ها |
| --- | --- | --- | --- |
| ۱۹۹۶ |  کارلوس والدراما | تمپا بی موتینیتی | روی لسیتر، پرکی |
| ۱۹۹۷ |  پرکی | کانزاس‌سیتی ویزاردز | مارکو اچوری، کارلوس والدراما |
| ۱۹۹۸ |  مارکو اچوری | دی‌سی یونایتد | کوبی جونز، پیتر نواک |
| ۱۹۹۹ |  جیسون کریس | دالاس برن | مارکو اچوری، خایمه مورنو |
| ۲۰۰۰ |  تونی میولا | کانزاس‌سیتی ویزاردز | ممدو دیالو، کلینت متیس |
| ۲۰۰۱ |  الکس پیندا چاکون | میامی فیوژن | جف آگوس، دیگو سرنا |
| ۲۰۰۲ |  کارلوس رویس | لس‌آنجلس گلکسی | مارک چانگ، تیلور توئلمن |
| ۲۰۰۳ |  پرکی (۲) | کانزاس‌سیتی ویزاردز | آنته رازوف، جان اسپنسر |
| ۲۰۰۴ |  آمادو گوارا | مترو استارز | جو کانن، خایمه مورنو |
| ۲۰۰۵ |  تیلور توئلمن | نیوانگلند رولوشن | دوین د روزاریو، خایمه مورنو |
| ۲۰۰۶ |  کریستین گومز | دی‌سی یونایتد | جف کانینگهام، دوین د روزاریو |
| ۲۰۰۷ |  لوسیانو امیلیو | دی‌سی یونایتد | خوان پابلو آنخل، کواوتموک بلانکو |
| ۲۰۰۸ |  گیرمو باروس شلوتو | کلمبوس کرو | لندون داناون، کواوتموک بلانکو |
| ۲۰۰۹ |  لندون داناون | لس‌آنجلس گلکسی | شالری جوزف، جف کانینگهام |
| ۲۰۱۰ |  داوید فریرا | اف‌سی دالاس | ادسون بادل، کریس ووندولوفسکی |
| ۲۰۱۱ |  دوین د روزاریو | دی‌سی یونایتد | برد دیویس، برک شی |
| ۲۰۱۲ |  کریس ووندولوفسکی | سن‌خوزه ارث‌کوئیکز | تیری آنری، گراهام زوسی |
| ۲۰۱۳ |  مایک ماگی | شیکاگو فایر | رابی کین، مارکو دی وایو |
| ۲۰۱۴ |  رابی کین | لس‌آنجلس گلکسی | لی گوین، اوبافمی مارتینس |
| ۲۰۱۵ |  سباستین جووینکو | باشگاه فوتبال تورنتو | کی کامارا، بنی فیلهابر |
| ۲۰۱۶ |  داوید ویا | نیویورک سیتی | بردلی رایت-فیلیپس، ساشا کلجستان |
| ۲۰۱۷ |  دیگو والری | پورتلند تیمبرز | داوید ویا،  نمانیا نیکولیچ |
| ۲۰۱۸ |  جوزف مارتینز | آتلانتا یونایتد | میگل آلمیرون، زلاتان ابراهیموویچ |
| ۲۰۱۹ |  کارلوس ولا | لس آنجلس | زلاتان ابراهیموویچ، جوزف مارتینز |
| ۲۰۲۰ |  آلخاندرو پوزوئلو | تورنتو | آندره بلیک، نیکولاس لودیرو، جردن موریس، دیه‌گو روسی |
| ۲۰۲۱ |  کارلس ژیل | نیوانگلند رولوشن | هانی مختار، ژواو پائولو، دانیل شالوی، والنتین کاستیانوس |
| ۲۰۲۲ |  هانی مختار | نشویل | سباستین دریوسی، آندره بلیک |
| ۲۰۲۳ |  لوسیانو اکوستا | سینسیناتی | تیاگو آلمیدا، دنیس بوانگا |
| ۲۰۲۴ |  لیونل مسی | اینتر میامی | کوچو هرناندز، اواندر |
آنیستوس

| پاپ مقدس آنیستوس | پاپ مقدس آنیستوس |
| --- | --- |
آغاز پاپی: ح. ۱۵۷
پایان پاپی: ح. ۲۰ آوریل ۱۶۸
پیشین: پیوس
جانشین: سوتر
اطلاعات فردی: اطلاعات فردی
نام هنگام تولد: آنیستوس
زادهٔ: اواخر سده ۱ام میلادی حمص، سوریه
درگذشت: ح. ۲۰ آوریل ۱۶۸ رم، امپراتوری روم
قدوسیت: قدوسیت
روز بزرگداشت: ۲۰ آوریل
صفت‌ها: Papal tiara, palm branch
پاپ آنیستوس (به انگلیسی: Pope Anicetus) یکی از پاپ‌های کلیسای کاتولیک رم بود که در امسا سوریه به دنیا آمد و بین سال‌های ۱۵۵ تا ۱۶۶ میلادی پاپ بود.
یادگیری تفاوت زمانی

یادگیری تفاوت زمانی  (به انگلیسی: Temporal difference learning) یک روش پیش‌بینی است. این روش به صورت عمده برای حل مسائل یادگیری تقویتی مورد استفاده بود است. "روش تفاوت زمانی ترکیبی از ایده‌های مونت کارلو و برنامه‌ریزی پویا است. این روش مشابه روش مونت کارلو است چرا که یادگیری در آن با استفاده از نمونه برداری از محیط با توجه به یک یا چند سیاست خاص انجام می‌شود. روش تفاوت زمانی به این دلیل به تکنیک‌های برنامه‌ریزی پویا شباهت دارد که این روش تخمین کنونی را بر اساس تخمین‌های یادگیری شده (فرایندی که به خودراه اندازه معروف است) به دست می‌آورد. الگوریتم یادگیری تفاوت زمانی به مدل یاگیری تفاوت زمانی در حیوانات نیز مرتبط است.
به عنوان یک روش پیش‌بینی، یادگیری تفاوت زمانی این واقعیت را در نظر می‌گیرد که پیش‌بینی‌های آینده نیز معمولاً از جهاتی دارای همبستگی هستند. در روش‌های یادگیری مبتنی بر پیش‌بینی نظارتی، مأمور تنها از مقادیر دقیقاً مشاهده شده یاد می‌گیرد: یک پیش‌بینی انجام می‌شود، و زمانی که مشاهده ممکن باشد، پیش‌بینی به تطابق بهتری با مشاهده خواهد رسید. مطابق منبع یاد شده،  ایده اساسی یادگیری تفاوت زمانی این است که پیش‌بینی‌ها با پیش‌بینی‌هایی دقیق تر دیگری از آینده تنظیم کنیم. همان گونه که از مثال زیر بر می‌آید (برگرفته از منبع )، این رویه نوعی از فرایند خود راه اندازه است:
فرض کنید که می خواهید وضعیت هوای روز شنبه را پیش‌بینی کنید و مدلی دارید که هوای روز شنبه را با استفاده از وضعیت هوای داده شده برای تمام روزهای هفته، پیش‌بینی می‌کند. در شرایط عادی، باید تا شنبه صبر کنید تا بتوانید تمامی مدل‌های خود را تنظیم نمایید. با این وجود، زمانی که مثلاً جمعه است، می‌توانید ایده بسیار خوبی از این داشته باشید که هوای روز شنبه احتمالاً به چه صورتی خواهد بود و به همین صورت می‌توانید مثلاً مدل روز دوشنبه خود را قبل از این که شنبه برسد، تغییر دهید.
به بیان ریاضی، هم در رویکرد استاندارد و هم در رویکرد تفاوت زمانی، تلاش ما بر این است که تابع هزینه را که مرتبط با خطاهای ما در پیش‌بینی یک یا چند متغیر تصادفی [E[z است، بهینه‌سازی نماییم. حال آن که در رویکرد استاندارد به گونه‌ای فرض می نماییم که E[z]=z (که z همان متغیر مشاهده شده‌است) و در رویکرد TD از یک مدل استفاده می نماییم. برای حالت خاص در یادگیری تقویتی، که کاربرد عمده روش‌های تفاوت زمانی است، z همان بازگشت کل و [E[z با استفاده از معادله بلمن بازگشت داده شده‌است.
ایده اصلی در رویکرد یادگیری تفاوت‌زمانی، یادگیری براساس تفاوت بین پیش‌بینی‌های پی‌درپی زمانی است و برای بروزرسانی نیازی به صبرکردن تا پایان مسیر نیست. به عبارت دیگر، هدف از یادگیری این است که پیش‌بینی کنونی یاد‌گیرنده برای الگوی فعلی ورودی، بیشتر با پیش‌بینی بعدی در مرحله بعدی مطابقت داشته باشد.
الگوریتم تفاوت زمانی در علوم عصبی

الگوریتم تفاوت زمانی در زمینه علوم عصبی نیز مورد توجه خاصی بوده‌است. پژوهشگران دریافته‌اند که نرخ ارسال الکتریکی نورون‌های پخش‌کننده دوپامین در ناحيه تگمنتوم شكمي و جسم سیاه را می‌توان به تابع خطای این الگوریتم نسبت داد . تابع خطا، میزان تفاوت میان پاسخ (reward) تخمین زده شده در هر حالت (state) داده شده یا زمان خاصی و پاسخ دقیقی که به دست آمده را نشان می‌دهد. هر چه قدر این تابع بزرگ تر باشد، تفاوت میان پاسخ به دست آمده و مورد نظر بیشتر بوده‌است. زمانی که این تابع با محرکی که پاسخ آینده را به صورت دقیق منعکس می‌کند، خطا می‌تواند برای نسبت دادن آن محرک به پاسخ آینده استفاده شود.
به نظر می‌رسد که سلول‌های دوپامین نیز به صورت مشابهی عمل می‌کنند. در یکی از آزمایش‌های انجام شده، اندازه‌گیری‌هایی از سلول‌های دوپامین در یک میمون در حال آموزش انجام شد تا بتوان یک محرک را با پاسخ (جایزه) مربوط به آن که آب میوه بود، مرتبط کنند . در ابتدا نرخ ارسال الکتریکی سلول‌های دوپامین زمانی که میمون با آب میوه مواجه می‌شد، افزایش یافت که نشان می‌دهد که تفاوتی در پاسخ‌های مورد نظر و واقعی وجود دارد. در طول زمان، این ارسال به سمت اولین محرک مطمئن برای پاسخ بازگشت. به محض این که میمون به صورت کامل آموزش دید، هیچ افزایشی در در نرخ ارسال در هنگام مواجه با یک پاسخ مورد انتظار نبود. در ادامه، نرخ ارسال الکتریکی برای سلول‌های دوپامین، زمانی که پاسخ مورد نظر دریافت نشد، به زیر سطح فعال شدن کاهش یافت. این یافته‌ها تا حد زیادی با تابع خطا در یادگیری تفاوت زمانی که در زمینه یادگیری تقویتی مطرح است، مرتبط شده‌است.
رابطه میان این مدل و کارکردهای بالقوه نورولوژیکی زمینه پژوهشی را به وجود آورده که هدف در استفاده از TD برای توضیح بسیاری از جنبه‌های پژوهش‌های رفتاری را دارد . این رابطه همچنین برای مطالعه شرایطی مانند اسکیزوفرنی و تبعات دستکاری‌های دارویی سطح دوپامین در یادگیری، مورد استفاده قرار گرفته‌است .
فرمول بندی ریاضی

فرض کنید  r_{t} میزان تقویت در نقطه زمانی  ''t''. همچنین فرض کنید  {\bar {V}}_{t} پیش بینی صحیحی باشد که معادل حاصل جمع کاهش یافته تمامی مقادیر تقویت در آینده است. این کاهش توسط توان‌هایی از عامل  \gamma  به گونه‌ای انجام می‌شود که در نقاط زمانی دورتر، مقدار تقویت اهمیت کمتری دارد:
{\bar {V}}_{t}=\sum _{i=0}^{\infty }\gamma ^{i}r_{t+i}
که در آن  0\leq \gamma <1.
این فرمول می‌تواند توسط تغییر نقطه شروع اندیس i به مقدار صفر گسترش یابد:
بنابراین، مقدار تقویت تفاوت میان پیش‌بینی ایده‌آل و پیش‌بینی فعلی است:
الگوریتم TD-Lambda یک الگوریتم یادگیری است که توسط Richard S. Sutton بر مبانی کارهای قبلی انجام شده توسط Arthur Samuel در یادگیری تفاوت زمانی ایجاد شده‌است. کاربرد معروفی از این الگوریتم توسط Gerald Tesauro برای ایجاد برنامه TD-Gammon بوده‌است. در واقع، این برنامه یاد می‌گیرد که تخته نرد را در سطح بازیکنان برجسته انسانی بازی کند. پارامتر  \lambda  همان پارامتر فروپاشی نشانه‌ها است که در آن  0\leq \lambda \leq 1 برقرار است. هر چه قدر این پارامتر بیشتر تنظیم شود نشانه‌ها بیشتر باقی می‌مانند که این معادل آن است که هر چه مقدار  \lambda  بیشتر باشد، نسبت‌های تأثیری بیشتری از پاسخ‌های قبلی بر وضعیت‌ها و اعمال آینده دور تأثیر می‌گذارند. اگر مقداردهی  \lambda =1 انجام شود یک الگوریتم یادگیری موازی با الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مونت کارلو ایجاد خواهد شد.
پیش‌بینی در یادگیری تفاوت زمانی

هر دو روش الگوریتم مونت کارلو و یادگیری تفاوت زمانی از تجربه برای حل مسئله پیش‌بینی استفاده می‌کنند. با داشتن چند تجربه که یک سیاست  \pi  را در پیش دارند، هر دو روش تخمین  V خود از مقدار  V(s_{t}) را به دست می‌آورند. یک روش مونت کارلو ساده شامل تمامی ملاقات‌ها که برای محیط‌های ساکن مناسب است عبارت است از:
V(s_{t})=V(s_{t})+\alpha [R_{t}-V(s_{t})]
که  R_{t} در آن میزان بازگشت واقعی پس از زمان  t و  \alpha  پارامتر اندازه قدم است. بر خلاف روش‌های مونت کارلو که عامل باید تا انتهای هر قسمت (episode) منتظر بماند تا میزان افزایش  V(s_{t}) خود را محاسبه کند، در روش‌های تفاوت زمانی عامل تنها تا گام زمانی بعدی صبر می‌کند. در زمان  t+1 عامل‌های تفاوت زمانی، بلافاصله مقدار مطلوب خود را شکل می‌دهند و با استفاده از پاداش مشاهده شده  r_{t+1} مقدار  V(s_{t+1}) خود را به هنگام رسانی می‌کنند. ساده‌ترین روش تفاوت زمانی که با عنوان  TD(0) شناخته می‌شود، عبارت است از:
V(s_{t})=V(s_{t})+\alpha [r_{t+1}+\gamma V(s_{t+1})-V(s_{t})]
به دست آوردن سیاست

ساده‌ترین نوع الگوریتم تفاوت زمانی، (0)TD، به صورت کاملاً رویه‌ای عمل می‌کند. معادلات زیر نحوه محاسبه  V^{\pi }(s) را نشان می‌دهند. همچنین سودوکد الگوریتم (0)TD به صورت زیر ترسیم شده‌است.
V^{\pi }(s)=E_{\pi }[R_{t}|s_{t}=s]
=V^{\pi }(s)=E_{\pi }[\sum _{k=0}^{\infty }\gamma ^{k}r_{t+k+1}|s_{t}=s]
=V^{\pi }(s)=E_{\pi }[r_{t+1}+\sum _{k=0}^{\infty }\gamma ^{k}r_{t+k+2}|s_{t}=s]
=V^{\pi }(s)=E_{\pi }[r_{t+1}+\gamma V^{\pi }(s_{t+1})|s_{t}=s]
مقایسه کلی با روش‌های دیگر یادگیری تقویتی

تمامی روش‌های یادگیری تقویتی دارای ایده‌ای یکسان هستند. اول، هدف تمام آن‌ها تخمین تابع ارزش است. دوم، تمامی آن‌ها با نگهداری مقادیر در عبور از حالت‌های مختلف ممکن یا واقعی عمل می‌کنند. سوم، تمامی آن‌ها یک راهبرد برای پیمایش کلی سیاست (GPI) دارند، به این معنی که آن‌ها یک تابع ارزش تقریبی و یک سیاست تقریبی را نگه می‌دارند و پیوسته هر کدام از آن‌ها را بر مبنای دیگری بهبود می‌بخشند.
دو بعد مهم در روش‌های یادگیری تقویتی در شکل روبرو مشاهده می‌شود. این ابعاد با نوع نگهداری که برای بهبود تابع ارزش استفاده شده‌است، مرتبط هستند. بعد عمودی نشان دهده این است که نگهداری آیا در نمونه هاست (بر اساس گذر از نمونه ها) یا نگهداری کامل است (بر اساس توزیع گذرهای ممکن). نگه داری‌های کامل نیازمند یک مدل هستند حال آن که نگه داری‌های نمونه‌ای می‌توانند بدون مدل نیز عمل کنند. بعد افقی به عمق این نگهداری‌ها، یعنی درجه bootstrapping، مرتبط است. سه گوشه از چهار گوشه اشاره شده از روش‌های مهم در تخمین ارزش‌ها هستند: برنامه‌ریزی پویا، یادگیری تفاوت زمانی و الگوریتم مونت کارلو.
منابع برای مطالعه بیشتر

مدل‌های به دست آمده از زمان برای تقویت پائولوفی
Sutton, R.S., Barto A.G. (1990). "Time Derivative Models of Pavlovian Reinforcement" (PDF). Learning and Computational Neuroscience: Foundations of Adaptive Networks: 497–537. Archived from the original (PDF) on 19 June 2009. Retrieved 10 December 2011.{{cite journal}}:  نگهداری یادکرد:نام‌های متعدد:فهرست نویسندگان (link)
یادگیری تفاوت زمانی و TD-Gammon
Gerald Tesauro (March 1995). "Temporal Difference Learning and TD-Gammon". Communications of the ACM. 38 (3). Archived from the original on 11 January 2013. Retrieved 10 December 2011.
یادگیری تقویتی در بازی‌های صفحه ای
Imran Ghory. Reinforcement Learning in Board Games.
روش‌هایی برای شبکه‌های پیچیده
S. P. Meyn, 2007. Control Techniques for Complex Networks, Cambridge University Press, 2007. See final chapter, and appendix with abridged Meyn & Tweedie.
تصویری کلی از روش‌های یادگیری تقویتی.