stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
داریان (شبستر)
افراد سرشناس

حاج مهدی ابراهیمی دریانی که بیشتر به واسطه‌ی راه‌اندازی سوپرمارکت‌های زنجیره‌ای «یاران دریان» در تهران شناخته می‌شود، در شهر زادگاه خود یعنی «دریان» شروع به راه‌اندازی کسب‌و‌کارهای کوچک و خرد می‌کند تا رفته‌رفته به عنوان تاجر در دریان شناخته می‌شود. او کار تجارت را ادامه می‌دهد تا زمانی که اولین راه‌آهن‌ایران در جاده مازندران احداث می‌شد، در محل احداث راه‌آهن چایخانه‌ای‌ تاسیس می‌کند که به کارگران چای می‌فروشد و از آن پس به تاجری بزرگ تبدیل می‌شود. او اهالی شهر دریان را برای راه‌اندازی کسب و کار خوار و بار فروشی به تهران دعوت می‌کند و امروز همه سوپرمارکت‌های زنجیره‌ای «یاران دریان» که چیزی در حدود ۲۵۰ شعبه هستند ماحصل کار حاج مهدی ابراهیمی دریانی است.
او همچنین زمین‌هایی در اطراف خیابان‌های پاتریس لومومبای تهران را خریداری کرده و شروع به ساخت اولین شهرک مدرن ایرانی می‌کند. او که اولین شهرک‌ساز مدرن به حساب می‌آید محله امروزی «دریان‌نو» را برای هم‌شهریانش و همین‌طور دیگر مردم ساخته است.
افتتاح اولين مدرسه در دريان سال ١٣٢٥، شروع به ساختن چندين مدرسه تا سال ١٣٣٨، ساخت بيمارستان در دريان به سال ١٣٣٥، كمك هزينه و ساخت بيمارستان در شبستر و اولين حمام بروز با هزينه خودش در شبستر و بازسازي و تزئین سقف بازار شبستر، باني محلّه دريان نو در خيابان ستارخان تهران به سال ١٣٣٣، بناي اولين آپارتمان سازي در ايران واقع در شهر آراء تهران در سال ١٣٣٨ و كلنگ زني اولين بيمارستان و درمانگاه و  به نام درياني و شهيد هاشمي نژاد كنوني در منطقه ونك از یادگاران او و به حق از افتخارات نظام سلامت كشور است. بيمارستاني كه امروز به قطب كشوري پيوند كليه و دياليز معروف است.
وی در بهمن‌ماه سال ١٣٦٦ در تهران چشم از دنیا فروبست.
ابراهیم رزاقی داریان، بنیان‌گذار فقید شرکت تکدانه نیز متولد این شهر می‌باشد و کارخانه‌ی این برند را در شهرستان مرند در همسایگی داریان تاسیس نموده است.
رود سیم (باشقیرستان)

| رود سیم | رود سیم |
| --- | --- |
حوضه رود بلایا: حوضه رود بلایا
مکان: مکان
کشور: استان چلیابینسک و باشقیرستان، روسیه
ویژگی‌های ظاهری: ویژگی‌های ظاهری
سرآب:  
 • مکان: Southern رشته‌کوه اورال
 • ارتفاع: ۶۳۰ متر (۲٬۰۷۰ فوت)
 :  
دهانه: رود بلایا
 • مختصات: ۵۴°۲۹′۰۷″ شمالی ۵۶°۲۶′۱۴″ شرقی﻿ / ﻿۵۴٫۴۸۵۲۸°شمالی ۵۶٫۴۳۷۲۲°شرقی﻿ / 54.48528; 56.43722
طول: ۲۳۹ کیلومتر (۱۴۹ مایل)
اندازهٔ حوضه: ۱۱٬۷۰۰ کیلومتر مربع (۴٬۵۰۰ مایل مربع)
دبی:  
 • میانگین: ۴۷٫۹ متر مکعب بر ثانیه (۱٬۶۹۰ فوت مکعب بر ثانیه) (103 km from the mouth)
 :  
ویژگی‌های حوضه: ویژگی‌های حوضه
توالی: الگو:RBelaya (Kama)
رود سیم (انگلیسی: Sim) یک رودخانه در باشقیرستان کشور روسیه است.
رود کویوا

| رود کویوا | رود کویوا |
| --- | --- |
ویژگی‌های ظاهری: ویژگی‌های ظاهری
سرآب:  
 • مکان: Ural Mountains
 :  
دهانه: چوسووایا
 • مختصات: ۵۸°۱۳′۵۹″شمالی ۵۸°۱۲′۱۴″شرقی﻿ / ﻿۵۸٫۲۳۳۱°شمالی ۵۸٫۲۰۳۹°شرقی﻿ / 58.2331; 58.2039
طول: ۱۸۰ کیلومتر (۱۱۰ مایل)
اندازهٔ حوضه: ۲٬۲۵۰ کیلومتر مربع (۸۷۰ مایل مربع)
ویژگی‌های حوضه: ویژگی‌های حوضه
توالی: الگو:RChusovaya
رود کویوا (روسی: Койва) یک رودخانه در سرزمین پرم کشور روسیه است.
سرگئی دانیلیان (خواننده)

| سرگئی دانیلیان | سرگئی دانیلیان |
| --- | --- |
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
زاده: ۳۱ ژوئیهٔ ۱۹۲۹ باکو، آذربایجان شوروی
درگذشته: ۴ دسامبر ۲۰۰۹ (۸۰ سال) ایروان، ارمنستان
پیشه(ها): خواننده تنور
ساز(ها): آوازخوانی
محل تحصیل: کنسرواتوار دولتی کومیتاس ایروان
جوایز: 
 :  
سرگئی پطروسی دانیلیان (ارمنی: Սերգեյ Պետրոսի Դանիելյան؛  زادهٔ ۳۱ ژوئیهٔ ۱۹۲۹ - درگذشته ۴ دسامبر ۲۰۰۹) خواننده تنور اهل ارمنستان بود.
زندگی

وی در ۳۱ ژوئیهٔ ۱۹۲۹ در باکو به دنیا آمد و از انستیتو دولتی هنر نمایشی ایروان و کنسرواتوار دولتی کومیتاس ایروان فارغ‌التحصیل گشت. وی همچنین برنده جوایزی همچون هنرمند مردمی ارمنستان شوروی (۱۹۶۷) شد. وی در ۴ دسامبر ۲۰۰۹ در سن ۸۰ سالگی در ایروان درگذشت.
بازیگری اپرا

در سپیده‌دم هارو استپانیان - Արամ
غرق‌شدن گئورگ آرمنیان - Աբովյան
غرق‌شدن  گئورگ آرمنیان - Մանվել
کارمن ژرژ بیزه - Խոզե
آیدا جوزپه وردی - Ռադամես
اتلو جوزپه وردی - Օթելլո
پایانه‌ها روجرو لئونکاوالو - Կանիո
تنهوزر ریشارد واگنر - Տանհոյզեր
۱۶۸۰ (میلادی)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
سده:: سده ۱۶ - سده ۱۷ - سده ۱۸
دهه:: ۱۶۵۰  ۱۶۶۰  ۱۶۷۰  ۱۶۸۰  ۱۶۹۰  ۱۷۰۰  ۱۷۱۰ 
سال:: ۱۶۷۷ ۱۶۷۸ ۱۶۷۹ - ۱۶۸۰ - ۱۶۸۱ ۱۶۸۲ ۱۶۸۳
| 0 | 1 |
| --- | --- |
گاه‌شماری ایرانی: ۱۰۵۸–۱۰۵۹
گاه‌شماری میلادی: ۱۶۸۰ MDCLXXX
گاه‌شماری اتیوپیایی: ۱۶۷۲–۱۶۷۳
گاه‌شماری ارمنی: ۱۱۲۹ ԹՎ ՌՃԻԹ
گاه‌شماری اسلامی: ۱۰۹۰–۱۰۹۱
گاه‌شماری ایگبو: ۶۸۰–۶۸۱
گاه‌شماری آشوری: ۶۴۳۰
گاه‌شماری بربری: ۲۶۳۰
گاه‌شماری بنگالی: ۱۰۸۷
گاه‌شماری بهائی: −۱۶۴ – −۱۶۳
گاه‌شماری بودایی: ۲۲۲۴
گاه‌شماری بیزانسی: ۷۱۸۸–۷۱۸۹
گاه‌شماری جوچه: نامعلوم
گاه‌شماری چینی: 己未年 (زمین بز) ۴۳۷۶ یا ۴۳۱۶     — تا — 庚申年 (فلز میمون) ۴۳۷۷ یا ۴۳۱۷
گاه‌شماری خورشیدی تایلندی: ۲۲۲۳
گاه‌شماری دیسکوردیان: ۲۸۴۶
گاه‌شماری ژاپنی: Enpō ۸ (延宝８年)
گاه‌شماری ژولینی: میلادی منهای ۱۰ روز
گاه‌شماری سنتی برمه‌ای: ۱۰۴۲
گاه‌شماری عبری: ۵۴۴۰–۵۴۴۱
گاه‌شماری قبطی: ۱۳۹۶–۱۳۹۷
گاه‌شماری کره‌ای: ۴۰۱۳
گاه‌شماری مینگو: ۲۳۲ پیش از گاه‌شماری جمهوری چین 民前۲۳۲年
گاه‌شماری هولوسن: ۱۱۶۸۰
گاه‌شماری‌های هندو: 
 - ویکرم سموت: ۱۷۳۶–۱۷۳۷
 - شاکا ساموات: ۱۶۰۲–۱۶۰۳
 - کالی یوگا: ۴۷۸۱–۴۷۸۲
از تاریخ پیدایش رم: ۲۴۳۳
سال سلطنت انگلیس: ۳۱ چارلز ۲ – ۳۲ چارلز ۲
این جعبه:  نمایش بحث ویرایش: این جعبه:  نمایش بحث ویرایش
۱۶۸۰ (میلادی) هزارو ششصد و هشتادمین سال تقویم میلادی است.
زادگان

۹ آوریل – فیلیپ نریکول دستوش، بازیگر فرانسوی (د. ۱۷۵۴)
درگذشتگان

۳۱ مه – یواخیم نئاندر، آهنگساز آلمانی (ز. ۱۶۵۰)
مجلس ملی کویت

| National Assembly of Kuwait  مجلس الأمة الکویتی Majlis al-ʾUmma al-Kuwaytiyy | National Assembly of Kuwait  مجلس الأمة الکویتی Majlis al-ʾUmma al-Kuwaytiyy |
| --- | --- |
شانزدهمین جلسه قانونگذاری (انتخابات ۲۰۲۰): شانزدهمین جلسه قانونگذاری (انتخابات ۲۰۲۰)
لوگو: لوگو
گونه: گونه
گونه: دارای یک مجلس مقننه 
محدودیت عضویت: هیچ‌یک
تاریخچه: تاریخچه
انحلال: ۱۰ مه ۲۰۲۴
نخستین جلسه: ۱۵ دسامبر ۲۰۲۰ (۲۰۲۰-۱۲-۱۵)
رهبری: رهبری
سخنران: مرزوق علی الغانم  از ۶ اوت ۲۰۱۳
رئیس مجلس: احمد خلیفه الشهومی  از ۱۵ دسامبر ۲۰۲۰
دبیر: فرز محمد الدهیانی  از ۱۵ دسامبر ۲۰۲۰
ناظر: اسامه عیسی الشاهین  از ۱۵ دسامبر ۲۰۲۰
ساختار: ساختار
کرسی‌ها: ۵۰ عضو منتخب حداکثر ۱۵ نفر از کابینه کویت
گروه‌های سیاسی:  کابینه دولت کویت   مستقل (۱۴) اعضای منتخب   مستقل (۴۳)   حدس (۳)   اتحاد ملی اسلامی (۲) 
مدت دوره: چهار سال
انتخابات: انتخابات
نظام رأی‌گیری: تک‌رأی انتقال‌ناپذیر
آخرین انتخابات۱: انتخابات عمومی کویت ۵ دسامبر ۲۰۲۰
انتخابات آینده: منحل شده
محل نشست‌ها: محل نشست‌ها
ساختمان مجلس شورای ملی کویت (شهر), کویت: ساختمان مجلس شورای ملی کویت (شهر), کویت
وبگاه: وبگاه
kna.kw: kna.kw
مجلس شورای ملی (به عربی: مجلس الأمة)، مجلس قانونگذاری یک پارچه کویت است.
بر اساس قانون انتخابات کویت، این کشور به ۵ حوزه انتخابیه تقسیم شده‌است که هر حوزه ۱۰ کرسی در مجلس دارد و اعضای کابینه شامل نخست وزیرهم اعضای غیر منتخب مجلس هستند اما نباید تعدادشان از یک سوم مجلس بیشتر شود. مجلس ملی کویت افزون بر قانونگذاری مسوولیت نظارت بر عملکرد دولت را نیز بر عهده دارد، با وجود این تصمیم‌گیری نهایی در مسائل مهم بر عهده امیر است و وی می‌تواند مجلس را هم منحل کند.
کویت تنها کشور عضو شورای همکاری خلیج فارس است که مجلس برگزیده دارد و زنان نیز از سال ۲۰۰۹ اجازه شرکت در انتخابات دارند، آنها هم می‌توانند نامزد انتخابات شوند و هم به نامزدهای نمایندگی رای دهند. یورن اوتزان معمار و طراح ساختمان مجلس ملی کویت بود.
مجلس کویت از دهه ۲۰۰۰ تاکنون بارها منحل شده؛ مشخصاً، از ۲۰۰۶ تا ۲۰۲۴، سیزده بار فرمان انحلال مجلس کویت توسط امرای آن صادر شد‌. این مجلس و برخی مفاد قانون اساسی کویت، از ۱۰ مه ۲۰۲۴ به منظور «تأمین عالی‌ترین منافع» توسط مشعل الاحمد الجابر الصباح به مدت چهار سال تعطیل شد.
مگ ۲: گودال

| پوستر فیلم مگ ۲: گودال | پوستر فیلم مگ ۲: گودال |
| --- | --- |
پوستر فیلم: پوستر فیلم
کارگردان: بن ویتلی
تهیه‌کننده: لورنزو دی بوناونتورا کالین ویلسون
فیلمنامه‌نویس: دین جورجاریس جان هوبر اریش هوبر
بر پایه: گودال اثر استیو آلتن
بازیگران: جیسون استاتهام وو جینگ سوفیا کای پیج کندی
موسیقی: هری گرگسون-ویلیامز
فیلم‌بردار: هریس زامبارلوکس
تدوین‌گر: جاناتان آموس
توزیع‌کننده: برادران وارنر پیکچرز
تاریخ‌های انتشار: ۴ اوت ۲۰۲۳ (ایالات متحده)
مدت زمان: ۱۱۵ دقیقه
کشور: آمریکا چین
زبان: انگلیسی 
هزینهٔ فیلم: ۱۲۹ میلیون دلار
فروش گیشه: ۳۸۵ میلیون دلار
مگ ۲: گودال (به انگلیسی: The Meg 2: The Trench) یک فیلم علمی تخیلی و اکشن آمریکایی-چینی محصول سال ۲۰۲۳ به کارگردانی بن ویتلی بر اساس فیلمنامه‌ای از جان هوبر، اریش هوبر، و دین جورجاریس است. این فیلم دنباله‌ای بر مگ (۲۰۱۸) محسوب می‌شود و بازیگرانی چون جیسون استاتهام، وو جینگ، سوفیا کای، پیج کندی، اسکایلر ساموئلز و کلیف کرتیس در این فیلم ایفای نقش می‌کنند.
مگ ۲ اولین نمایش جهانی خود را در جشنواره بین‌المللی فیلم شانگهای در ۹ ژوئن ۲۰۲۳ داشت و در ۴ اوت ۲۰۲۳ توسط برادران وارنر پیکچرز در ایالات متحده اکران شد. این فیلم نقدهای متفاوتی از سوی منتقدان دریافت کرد.
خلاصه داستان

جوناس تیلور (با بازی استاتهام) در حال تحقیق روی مگالودون (نسل کوسه منقرض شده) جوانی است که با توجه به کمبود نسلش در اسارت نگهداری می‌شود. این کوسه نادر در مکانی بنام درازگودال ماریانا پیدا شده که بسیاری از افراد بدنبال کسب اطلاعات بیشتر و تحقیق درباره این گونه در این زمینه هستند و گروهی از افراد برای منافع خود (استخراج سنگ های معدنی) در محل زندگی مگالودون ها باعث فروپاشی زیست بومی آنها میشود و آنها را به سواحل اقیانوس و طبیعت انسان ها میکشاند در این میان جوناس
جیسون استاتهام و گروهش برای نجات انسان ها تلاش میکند.
تولید

پس از موفقیت فیلم اول در گیشه، در اکتبر ۲۰۱۸ اعلام شد که برنامه‌های ساخت دنباله آن در مراحل اولیه است. ویتلی جایگزین جان ترتلتاب به عنوان کارگردان شد. در مارس ۲۰۱۹، اعلام شد که فیلمنامه‌ای برای این فیلم در دست ساخت است. در خبرنامه سپتامبر ۲۰۲۰، استیو آلتن تأیید کرد که فیلمنامه قسمت دوم این فیلم کامل است و برای رتبه‌بندی R تعین شده‌است. در ۲۳ اکتبر ۲۰۲۰، بن ویتلی به عنوان کارگردان اعلام شد. فیلمبرداری در مکان‌های مختلف آسیا و لندن در فوریه ۲۰۲۲ آغاز شد و بسیاری از بازیگران در همان ماه تا می ۲۰۲۲ اضافه شدند.
تولید > فیلم‌برداری

در آوریل ۲۰۲۱، استاتهام گفت که فیلمبرداری قرار است در ژانویه ۲۰۲۲ آغاز شود. تصویربرداری اصلی در استودیو برادران وارنر در ۴ فوریه ۲۰۲۲ آغاز شد. دولت استان کرابی تایلند درخواست فیلم‌برداری در سواحل آنها را به دلیل نگرانی‌های زیست‌محیطی رد کرد.
بازخوردها

در وب‌سایت جمع‌آوری نقد راتن تومیتوز دارای ۲۸ درصد تائیدیه از رای ۱۱۰ منتقد، با میانگین امتیاز ۴٫۵ از ۱۰ مثبت هستند. اجماع وب‌سایت چنین می‌گوید: «این بدون لحظات سرگرم‌کننده نیست، اما مگ ۲ از داستانی پراکنده رنج می‌برد که برای مدت طولانی پیش می‌آید تا در نهایت چند هیجان جالب را ارائه دهد».
در متاکریتیک که از میانگین وزنی استفاده می‌کند، بر اساس ۳۳ منتقد، امتیاز ۴۰ از ۱۰۰ را به فیلم اختصاص داده‌است که نشان دهنده «بررسی‌های مختلط یا متوسط» است.
تماشاگرانی که توسط سینماسکور مورد بررسی قرار گرفتند به فیلم نمره متوسط "B–" در مقیاس A+ تا F دادند.
در پست‌ترک در نظرسنجی شرکت کردند ۷۲٪ نمره کلی مثبت به آن دادند و ۵۵٪ گفتند که قطعاً فیلم را توصیه می‌کنند.
بازخوردها > گیشه

پیش‌بینی می‌شد در ایالات متحده و کانادا، مگ ۲ از ۳۵۰۰ سالن سینما در آخر هفته افتتاحیه‌اش ۲۰ تا ۳۰ میلیون دلار بفروشد. در روز اول ۱۲ میلیون دلار درآمد داشت که ۳ میلیون دلار از پیش نمایش‌های پنجشنبه شب بود. تا ۲۱ آگوست ۲۰۲۳، این فیلم در ایالات متحده و کانادا ۶۷ میلیون دلار و در مناطق دیگر ۲۵۲ میلیون دلار فروش داشته است که در کل جهان ۳۱۹ میلیون دلار فروش داشته است.
دنباله

در ژوئیه ۲۰۲۳، ویتلی بحث‌های داخلی را برای یک فیلم بالقوه سوم تأیید کرد. این فیلمساز اظهار داشت که در حالی که توسعه آن به موفقیت قسمت دوم این فیلم بستگی دارد، امیدوار است که داستان را همان‌طور که در رمان‌های استیو آلتن بیان شده‌است ادامه دهد.
بن ویتلی کارگردان فیلم
لوون ایساهاکیان

لوون گئورگی ایساهاکیان (ارمنی: Լևոն Գևորգի Իսահակյան؛ ۱۶ آوریل ۱۹۰۸ – ۳ مارس ۲۰۱۰) یک کارگردان و فیلمنامه‌نویس اهل ارمنستان بود. وی بین سال‌های ۱۹۳۱ تا ۱۹۷۱ میلادی فعالیت می‌کرد.
زندگی‌نامه

وی در ۱۶ آوریل ۱۹۰۸ در آلکساندراپول (گیومری فعلی) به دنیا آمد و از آکادمی دولتی هنرهای زیبای ارمنستان فارغ‌التحصیل شد. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون شده‌است. وی در ۳ مارس ۲۰۱۰ در سن ۱۰۱ سالگی در ایروان درگذشت.
گزیده فیلمشناسی

از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن حضور داشته‌است می‌توان به آنوش (فیلم ۱۹۳۰) اشاره کرد.
کارگردانی

جاده‌ای به‌سوی سیرک
زبان‌شناسی حقوقی

زبان‌شناسی حقوقی یا زبان‌شناسی قانونی (به انگلیسی: Forensic linguistics) یا زبان‌شناسی قضایی یا زبان‌شناسی جنایی شاخه‌ای از زبان‌شناسی کاربردی است که به کاربرد دانش و روش‌های زبان‌شناسی در حوزه مربوط به مسائل و موضوعات حقوقی از قبیل بافت قانون، زبان حقوقی، جرم، بازجویی، محاکمه و رویه قضایی می‌پردازد.
این رشته نوین حاصل پیوند دو حوزه زبان‌شناسی و حقوق است که با استفاده از ابزارهای زبانی و شواهد زبان‌شناختی به تجزیه و تحلیل کارشناسانه متون گفتاری و نوشتاری می‌پردازد و به پلیس و نظام قضائی در کشف حقیقت در دعاوی حقوقی یا اثبات وقوع یا عدم وقوع جرم در دعاوی کیفری در محاکم کمک می‌کند. از این رو مورد توجه نظام قضایی و پلیس کشورهای مختلف قرار گرفته‌است.
عمر این رشته به حدود پنج دهه می‌رسد. زبان‌شناسی حقوقی به معنای واقعی کلمه از سال ۱۹۶۸ میلادی و در نتیجه مطالعات زبان‌شناختی استاد برجسته زبان‌شناسی به نام سوارتویک در پرونده قضایی شخصی به نام تیموتی ایوانس که به قتل همسر و فرزندش متهم شده بود، جنبه عملی و کاربردی پیدا کرد. تیموتی ایوانس در اجرای حکم صادره از دادگاه جنایی انگلستان، در ۹ مارس سال ۱۹۵۰ در زندان پنتونویل به دار آویخته شد؛ اما اقاریر منتسب به وی که ظاهراً در سال ۱۹۵۳ در اداره پلیس از نامبرده اخذ شده بود، تعدادی از افراد از جمله روزنامه‌نگار بسیار برجسته‌ای به نام لودویک کندی را به خود مشغول کرد. از همین رو، سوارتویک کار تجزیه و تحلیل اقاریر وی را برعهده گرفت و به سرعت دریافت که دو سبک و سیاق متفاوت در آن به چشم می‌خورد. سرانجام او با بهره‌گیری از شواهد و قرائن زبان‌شناختی نشان داد که برخلاف آن‌چه در جریان محاکمه و دادگاه تیموتی ایوانس ادعا شده بود، او نمی‌توانسته گوینده اقاریر مزبور بوده باشد.
از پرونده‌های معروف دیگری که در آن از روش‌های زبان‌شناسی حقوقی استفاده شده است، پرونده قتل جانبنت رمزی می‌باشد.
آرایشگر سویل (فیلم ۱۹۴۷)

| آرایشگر سویل | آرایشگر سویل |
| --- | --- |
کارگردان: ماریو کوستا
تهیه‌کننده: Mario Trombetti Ugo Trombetti
نویسنده: پیر بومارشه (نمایش‌نامه) Cesare Sterbini Deems Taylor
بازیگران: فروچو تاگیاوینی تیتو گابی  نلی کورادی Vito De Taranto ایتالو تایو
موسیقی: جواکینو روسینی (اپرا) Giuseppe Morelli
فیلم‌بردار: ماسیمو ترتسانو
تدوین‌گر: رنتسو لوچیدی
شرکت تولید: تپسی فیلم
توزیع‌کننده: آتس فیلم
تاریخ‌های انتشار: ۱۹۴۷
مدت زمان: ۹۰ دقیقه
کشور: ایتالیا
زبان: ایتالیایی 
آرایشگر شهر سویل (انگلیسی: The Barber of Seville) فیلم اپرا به کارگردانی ماریا کوستا است که در سال ۱۹۴۷ منتشر شد. فیلم اقتباسی از اپرای آرایشگر شهر سویل است.
پادشاهی لیتوانی

پادشاهی لیتوانی یک کشور مستقل بود که از سال ۱۲۵۱ تا ۱۲۶۳ میلادی وجود داشت. این پادشاهی توسط میندوگاس، اولین و تنها پادشاه تاجگذاری شده لیتوانی، تأسیس شد. تشکیل این پادشاهی تلاشی برای متحد کردن قبایل بالتیک اطراف، از جمله پروسی‌های باستان، تحت یک حاکم واحد بود.
اگرچه پادشاهی لیتوانی پس از مرگ میندوگاس از هم پاشید، اما عنوان «دوک بزرگ» برای حاکمان لیتوانی باقی ماند و با گسترش قلمرو و قدرت لیتوانی، این عنوان به «پادشاه» و حتی «امپراتور» نیز تغییر یافت. این عناوین در منابع خارجی مختلف ذکر شده‌اند.
با وجود اینکه لیتوانی در قرن سیزدهم یک کشور غیرمسیحی بود، حاکمان آن در برخی منابع مسیحی به عنوان «پادشاه» یا «امپراتور» خطاب می‌شدند، حتی اگر به‌طور رسمی توسط پاپ به رسمیت شناخته نشده بودند. این امر به دلیل تفاوت در سنت‌های اروپای شرقی و غربی در مورد سلسله مراتب و عناوین سلطنتی بود.
پس از مسیحی شدن لیتوانی و تشکیل اتحاد با لهستان، پادشاهان لهستان-لیتوانی عناوین جداگانه «دوک بزرگ لیتوانی» و «پادشاه لهستان» را حفظ کردند. تلاش‌های بعدی برای بازگرداندن عنوان پادشاهی به لیتوانی، به دلایل مختلف، ناموفق بود.
پادشاهی لیتوانی، اگرچه کوتاه مدت بود، اما نقش مهمی در تاریخ لیتوانی و منطقه بالتیک ایفا کرد. این پادشاهی نشان دهنده یک تلاش اولیه برای ایجاد یک دولت متحد در منطقه بود و زمینه را برای ظهور دوک نشین بزرگ لیتوانی فراهم کرد که بعدها به یک قدرت بزرگ در اروپای شرقی تبدیل شد.
داریا بابایان

| داریا بابایان | داریا بابایان |
| --- | --- |
نام هنگام تولد: Տետերևնիկովա
زادهٔ: ۲۷ سپتامبر ۱۹۰۴ سن پترزبورگ، امپراتوری روسیه
درگذشت: ۱۳ ژانویهٔ ۱۹۸۸ (۸۳ سال) ایروان، جمهوری شوروی سوسیالیستی ارمنستان
ملیت: ارمنستان
محل تحصیل: انستیتو کشاورزی لنینگراد
جوایز:    
پیشینه علمی: پیشینه علمی
شاخه(ها): گیاه‌شناسی و قارچ‌شناسی
 :  
یادداشت‌ها: یادداشت‌ها
عضو حزب کمونیست اتحاد جماهیر شوروی: عضو حزب کمونیست اتحاد جماهیر شوروی
داریا نیکلایی بابایان (ارمنی: Դարյա Նիկոլայի Բաբայան؛ زادهٔ ۲۷ سپتامبر ۱۹۰۴ - درگذشته ۱۳ ژانویهٔ ۱۹۸۸) یک گیاه‌شناس اهل ارمنستان بود.
زندگی‌نامه

در ۲۷ سپتامبر ۱۹۰۴ در سن پترزبورگ به دنیا آمد و از انستیتو کشاورزی لنینگراد فارغ‌التحصیل شد. وی از سال ۱۹۶۰ عضو مکاتبه‌ای فرهنگستان ملی علوم ارمنستان بود. وی همچنین برنده نشان پرچم سرخ کار، نشان برجسته افتخار و دانشمند شایسته ارمنستان شوروی (۱۹۶۰) شده است. وی در ۱۳ ژانویه ۱۹۸۸ در سن ۸۳ سالگی در ایروان درگذشت.
پارلمان آندورا

| پارلمان آندورا  Consell General d'Andorra | پارلمان آندورا  Consell General d'Andorra |
| --- | --- |
نهمین مجلس آندورا: نهمین مجلس آندورا
گونه: گونه
گونه: تک مجلسی 
رهبری: رهبری
سندیکای عمومی پارلمان: روزر سونی پاسکوئه، DA  از ۲ مه ۲۰۱۹
معاون پارلمان: مریتکسل پالمیتجاویلا نائودی، DA  از ۲ مه ۲۰۱۹
ساختار: ساختار
کرسی‌ها: ۲۸
گروه‌های سیاسی: شورای اجرایی آندورا(۱۷)   DA–CC–ACO–UP (16)   DA (14)    CC (2)    Acció (۱) Opposition (11)   Concòrdia (5)    PS–SDP (3)   PS (3)    Andorra Endavant (3) 
انتخابات: انتخابات
نظام رأی‌گیری: رای‌گیری موازی 14 members by national list PR  Two members per parish (Total 14) 
آخرین انتخابات۱: ۲۰۲۳
انتخابات آینده: ۲۰۲۷
محل نشست‌ها: محل نشست‌ها
پارلمان جدید آندورا آندورا لا ولا، آندورا: پارلمان جدید آندورا آندورا لا ولا، آندورا
وبگاه: وبگاه
www.consellgeneral.ad: www.consellgeneral.ad
مقر شورای عمومی
پارلمان آندورا (کاتالونیایی: Consell General d'Andorra , IPA: [konˈsɛʎ ʒeneˈɾal danˈdora]) پارلمان تک مجلسی آندورا است. گاهی از آن به عنوان شورای عمومی دره‌ها (کاتالانی: Consell General de les Valls) یاد می‌شود زیرا این یک نام تاریخی بوده و برای متمایز کردن آن از بناهای مشابه در دره آران و فرانسه استفاده می‌شود.
سازمان

بیست و هشت «شورای عمومی» وجود دارد که برای دوره‌های چهار ساله بر اساس لیست احزاب در سیستم لیست بسته انتخاب می‌شوند:
رگرسیون لجستیک

رگرسیون لجستیک (به انگلیسی: Logistic regression) یک مدل آماری رگرسیون برای متغیرهای وابسته دوسویی مانند بیماری یا سلامت، مرگ یا زندگی است. این مدل را می‌توان به عنوان مدل خطی تعمیم‌یافته‌ای که از تابع لوجیت به عنوان تابع پیوند استفاده می‌کند و خطایش از توزیع چندجمله‌ای پیروی می‌کند، به‌حساب‌آورد.
منظور از دو سویی بودن، رخ داد یک واقعه تصادفی در دو موقعیت ممکنه است. به عنوان مثال خرید یا عدم خرید، ثبت نام یا عدم ثبت نام، ورشکسته شدن یا ورشکسته نشدن و … متغیرهایی هستند که فقط دارای دو موقعیت هستند و مجموع احتمال هر یک آن‌ها در نهایت یک خواهد شد. کاربرد این روش عمدتاً در ابتدای ظهور در مورد کاربردهای پزشکی برای احتمال وقوع یک بیماری مورد استفاده قرار می‌گرفت. لیکن امروزه در تمام زمینه‌های علمی کاربرد وسیعی یافته‌است. به عنوان مثال مدیر سازمانی می‌خواهد بداند در مشارکت یا عدم مشارکت کارمندان کدام متغیرها نقش پیش‌بینی دارند؟ مدیر تبلیغاتی می‌خواهد بداند در خرید یا عدم خرید یک محصول یا برند چه متغیرهایی مهم هستند؟ یک مرکز تحقیقات پزشکی می‌خواهد بداند در مبتلا شدن به بیماری عروق کرنری قلب چه متغیرهایی نقش پیش‌بینی‌کننده دارند؟ تا با اطلاع‌رسانی از احتمال وقوع کاسته شود.
رگرسیون لجستیک می‌تواند یک مورد خاص از مدل خطی عمومی و رگرسیون خطی دیده شود. مدل رگرسیون لجستیک، بر اساس فرض‌های کاملاً متفاوتی (دربارهٔ رابطه متغیرهای وابسته و مستقل) از رگرسیون خطی است. تفاوت مهم این دو مدل در دو ویژگی رگرسیون لجستیک می‌تواند دیده شود. اول توزیع شرطی  y|{\vec {x}} یک توزیع برنولی به جای یک توزیع گوسی است چونکه متغیر وابسته دودویی است. دوم مقادیر پیش‌بینی احتمالاتی است و محدود بین بازه صفر و یک و به کمک تابع توزیع لجستیک به‌دست می‌آید رگرسیون لجستیک احتمال خروجی پیش‌بینی می‌کند.
این مدل به صورت
است که
تابع لجستیک استاندارد
رگرسیون لجستیک را می‌توان توسط تابع لجستیک تعریف کرد. دامنه این تابع اعداد حقیقی هستند و برد این تابع بین صفر و یک می‌باشد. این تابع با  \sigma :\mathbb {R} \rightarrow (0,1) نمایش داده می‌شود و به نحو پایین محاسبه می‌شود:
\sigma (t)={\frac {e^{t}}{e^{t}+1}}={\frac {1}{1+e^{-t}}}
با احتساب تابع لجستیک، رگرسیون لجستیک را می‌توان به شکل پایین بازنویسی کرد:
\Pr(y_{i}=1|{\vec {x_{i}}};{\vec {\beta }})={\frac {1}{1+e^{-\left(\beta _{0}+\beta _{1}x_{1,i}+\cdots +\beta _{k}x_{k,i}\right)}}}=\sigma \left(\beta _{0}+\beta _{1}x_{1,i}+\cdots +\beta _{k}x_{k,i}\right)
تنظیم مدل (Regularization)

پیچیدگی مدل‌های پارامتری با تعداد پارامترهای مدل و مقادیر آن‌ها سنجیده می‌شود. هرچه این پیچیدگی بیشتر باشد خطر بیش‌برازش (Overfitting) برای مدل بیش‌تر است. پدیده بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که مدل به‌جای یادگیری الگوهای داده، داده را را حفظ کند و در عمل، فرآیند یادگیری به خوبی انجام نمی‌شود. برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های خطی مانند رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک جریمه‌ای به تابع هزینه اضافه می‌شود تا از افزایش زیاد پارامترها جلوگیری شود. تابع هزینه را در رگرسیون لجستیک با منفی لگاریتم درست‌نمایی تعریف می‌کنیم تا کمینه کردن آن به بیشینه کردن تابع درست نمایی بینجامد. به این کار نرمال‌سازی (تنظیم مدل یا Regularization) گفته می‌شود. دو راه متداول تنظیم مدل‌های خطی روش‌های  L_{1} و   L_{2} هستند. در روش  L_{1} ضریبی از نُرمِ  L_{1} به تابع هزینه اضافه می‌شود و در روش  L_{2} ضریبی از نُرمِ  L_{2} که همان نُرمِ اقلیدسی است به تابع هزینه اضافه می‌شود.
در تنظیم مدل به روش  L_{1} تابع هزینه را به این شکل تغییر می‌دهیم:
L_{r}(D,{\vec {\beta }})=-L(D,{\vec {\beta }})+\lambda ||{\vec {\beta }}||_{1}=-\sum _{i=1}^{n}y_{i}\times \log Pr(y_{i}=1|{\vec {x_{i}}};{\vec {\beta }})+(1-y_{i})\log Pr(y_{i}=0|{\vec {x_{i}}};{\vec {\beta }})+\lambda \sum _{k=0}^{m}|\beta _{k}|
این روش تنظیم مدل که به روش لاسو (Lasso) نیز شهرت دارد باعث می‌شود که بسیاری از پارامترهای مدل نهائی صفر شوند و مدل به اصطلاح خلوت (Sparse) شود.
در تنظیم مدل به روش   L_{2} تابع هزینه را به این شکل تغییر می‌دهیم:
L_{r}(D,{\vec {\beta }})=L(D,{\vec {\beta }})+\lambda ||{\vec {\beta }}||_{2}^{2}=-\sum _{i=1}^{n}y_{i}\times \log Pr(y_{i}=1|{\vec {x_{i}}};{\vec {\beta }})+(1-y_{i})\log Pr(y_{i}=0|{\vec {x_{i}}};{\vec {\beta }})+\lambda \sum _{k=0}^{m}\beta _{k}^{2}
در روش تنظیم از طریق  L_{2} سعی می‌شود طول اقلیدسی بردار  {\vec {\beta }} کوتاه نگه داشته شود.  \lambda  در روش  L_{1} و  L_{2} یک عدد مثبت است که میزان تنظیم مدل را معین می‌کند. هرچقدر  \lambda  کوچکتر باشد جریمه کمتری برا بزرگی نرم بردار پارامترها یعنی  {\vec {\beta }} پرداخت می‌کنیم. مقدار ایدئال  \lambda  از طریق آزمایش بر روی داده اعتبار (Validation Data) پیدا می‌شود.
تنظیم مدل (Regularization) > تفسیر احتمالی تنظیم مدل

اگر به‌جای روش درست نمایی بیشینه از روش بیشینه سازی احتمال پسین استفاده کنیم به ساختار «تنظیم مدل» یا همان regularization خواهیم رسید. اگر مجموعه داده را با  D نمایش بدهیم و پارامتری که به دنبال تخمین آن هستیم را با  {\vec {\beta }}، احتمال پسین  Pr\left({\vec {\beta }}\,|\,D\right)، طبق قانون بیز متناسب خواهد بود با حاصلضرب درست نمایی یعنی  Pr\left(D\,|\,{\vec {\beta }}\right) و احتمال پیشین یعنی  Pr\left({\vec {\beta }}\right):
Pr\left({\vec {\beta }}\,|\,D\right)={\frac {Pr\left(D\,|\,{\vec {\beta }}\right)\times Pr\left({\vec {\beta }}\right)}{Pr\left(D\right)}}
ازین رو
{\mbox{argmax}}_{\vec {\beta }}Pr\left({\vec {\beta }}\,|\,D\right)={\mbox{argmax}}_{\vec {\beta }}{\frac {Pr\left(D\,|\,{\vec {\beta }}\right)\times Pr\left({\vec {\beta }}\right)}{Pr\left(D\right)}}={\mbox{argmax}}_{\vec {\beta }}Pr\left(D\,|\,{\vec {\beta }}\right)\times Pr\left({\vec {\beta }}\right)
معادله خط پیشین نشان می‌دهد که برای یافتن پارامتر بهینه فقط کافیست که احتمال پیشین را نیز در معادله دخیل کنیم. اگر احتمال پیشین را یک توزیع احتمال با میانگین صفر و کوواریانس  \tau ^{2}I در نظر بگیریم به معادله پایین می‌رسیم:
{\mbox{argmax}}_{\vec {\beta }}\,\,\log Pr\left(D\,|\,{\vec {\beta }}\right)={\mbox{argmax}}_{\vec {\beta }}\,\,\log \prod _{i=1}^{n}Pr(y_{i}|{\vec {x_{i}}}\,\,;{\vec {\beta }})Pr\left({\vec {\beta }}\right)={\mbox{argmax}}_{\vec {\beta }}\,\,\log \left(\prod _{i=1}^{n}Pr(y_{i}=1|{\vec {x_{i}}};{\vec {\beta }})^{y_{i}}\times Pr(y_{i}=0|{\vec {x_{i}}};{\vec {\beta }})^{1-y_{i}}{\frac {1}{{\sqrt {2\pi }}\tau }}exp\left({\frac {-||{\vec {\beta }}||^{2}}{2\tau }}\right)\right)
با ساده کردن این معادله به نتیجه پایین می‌رسیم:
{\mbox{argmax}}_{\vec {\beta }}\,\,\log Pr\left(D\,|\,{\vec {\beta }}\right)={\mbox{argmax}}_{\vec {\beta }}\sum _{i=1}^{n}y_{i}\times \log Pr(y_{i}=1|{\vec {x_{i}}};{\vec {\beta }})+(1-y_{i})\log Pr(y_{i}=0|{\vec {x_{i}}};{\vec {\beta }})-{\frac {1}{2\tau ^{2}}}||{\vec {\beta }}||^{2}-\log {\sqrt {2\pi }}\tau
با تغییر علامت معادله، بیشینه‌سازی را به کمینه‌سازی تغییر می‌دهیم،  \lambda  در این معادله همان  {\frac {1}{2\tau ^{2}}} است:
{\mbox{argmax}}_{\vec {\beta }}\,\,\log Pr\left(D\,|\,{\vec {\beta }}\right)={\mbox{argmin}}_{\vec {\beta }}-\left(\sum _{i=1}^{n}y_{i}\times \log Pr(y_{i}=1|{\vec {x_{i}}};{\vec {\beta }})+(1-y_{i})\log Pr(y_{i}=0|{\vec {x_{i}}};{\vec {\beta }})\right)+\lambda ||{\vec {\beta }}||^{2}
همان‌طور که دیدیم جواب همان تنظیم مدل با نرم  L_{2} است.
حال اگر توزیع پیشین را از نوع توزیع لاپلاس با میانگین صفر در نظر بگیریم به تنظیم مدل با نرم  L_{1} خواهیم رسید.
از آنجا که میانگین هر دو توزیع پیشین صفر است، پیش‌فرض تخمین پارامتر بر این بنا شده‌است که اندازه پارامتر مورد نظر کوچک و به صفر نزدیک باشد و این پیش‌فرض با روند تنظیم مدل همخوانی دارد.