stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ارمنستان در یونیورسیاد تابستانی ۲۰۱۳
سامبو

تیگران کیراکوسیان
گور مایلیان
مارویک ناسیبیان
مهر کاراپتیان
هاکوب آراکلیان
یرجانیک کاراپتیان
سوسه بالاسانیان
آنا بادالیان
شنا

وانه قاراخانی
آرام کوستانیان
شطرنج

زاون آندریاسیان
روبرت هوهانیسیان
کشتی

ادگار ینوکیان
موسی مرتضی‌علیف
گریگور گریگوریان
داویت صافاریان
داویت خاچاطریان
والودیا فرانگولیان
گاریک بارسقیان
آرتور آلکسانیان
ماکسیم مانوکیان
آرسن جولفالاکیان
آرام جولفاکیان
هاروتیون هوهانیسیان
واچیک یغیازاریان
کشتی کمربند

آندرانیک چاپاریان
آزات آبراهامیان
گور مکرتچیان
آرتور یرانوسیان
کارن جانویان
وزنه‌برداری

سمبات مارگاریان
آغاسی آغاسیان
وارطان داوتیان
مدل‌های محاسبه عصبی

مدل‌های محاسبه عصبی عبارتند از تلاش برای روشن ساختن، به روشی انتزاعی و ریاضی، اصول اصلی است که زمینهٔ پردازش اطلاعات در سیستم‌های عصبی بیولوژیکی یا اجزای عملکردی آن را فراهم می‌کند. این مقاله با هدف ارائهٔ یک نمای کلی از قطعی‌ترین مدل‌های محاسبهٔ عصبی-بیولوژیکی و همچنین ابزارهای معمول که برای ساخت و تحلیل آن‌ها استفاده می‌شود، ارائه می‌شود.
مقدمه

به دلیل پیچیدگی رفتار سیستم عصبی، مرزهای خطای آزمایشی مرتبط با آن نامشخص است؛ اما ارزش نسبی مدل‌های مختلف یک زیرسیستم خاص را می‌توان با توجه به میزان دقت در بازآفرینی دنیای واقعی یا پاسخ به سیگنال‌های ورودی خاص، دریافت. در رشتهٔ بسیار مرتبط عصب‌شناسی محاسباتی، روش این است که به گونه‌ای که حلقه بسته شود، محیط را در مدل وارد کنیم. در مواردی که مدل‌های رقیب در دسترس نیستند یا فقط پاسخ‌های ناخالص اندازه‌گیری یا تعیین کیفی شده‌اند، یک مدل فرموله شدهٔ واضح می‌تواند دانشمند را در طراحی آزمایش‌هایی برای کاوش مکانیسم‌های بیوشیمیایی یا اتصال شبکه راهنمایی کند.
در همهٔ موارد مگر ساده‌ترین موارد، معادله‌های ریاضی که اساس یک مدل هستند را نمی‌توان به‌طور دقیق حل کرد. با این وجود، فناوری رایانه، گاهی به‌صورت نرم‌افزارهای تخصصی یا معماری سخت‌افزاری، به دانشمندان امکان انجام محاسبات تکراری و جستجوی راه‌حل‌های قابل‌قبول را می‌دهد. یک تراشه رایانه یا یک ربات که می‌تواند از طریق راه‌های مشابه ارگانیسم اصلی با محیط طبیعی ارتباط برقرار کند، از تجسم‌های یک مدل مفید است. هرچند معیار نهایی موفقیت، توانایی در پیش‌بینی‌های قابل آزمایش است.
معیارهای کلی ارزیابی مدل‌ها > سرعت پردازش اطلاعات

سرعت پردازش اطلاعات در سیستم‌های عصبی بیولوژیکی به سرعت انتشار یک پتانسیل فعالیت تا پایین فیبر عصبی محدود می‌شود. این سرعت رسانایی از ۱ متر بر ثانیه تا بیش از ۱۰۰ متر بر ثانیه است و به‌طور کلی با افزایش قطر فرایند عصبی افزایش می‌یابد. سرعت پایین در مقیاس‌های زمانی مربوط به رویدادهای مرتبط به بیولوژیک که توسط سرعت صدا یا نیروی جاذبه  کنترل می‌شوند، باعث شده تا سیستم عصبی با قاطعیت بیشتر محاسبات موازی را بر محاسبات متوالی به‌ویژه در برنامه‌هایی که در آن‌ها بحران زمانی مطرح است، ترجیح دهد.
معیارهای کلی ارزیابی مدل‌ها > استحکام

یک مدل دارای استحکام است در صورتی که تحت تغییرات ورودی یا پارامترهای عملیاتی معرفی‌شده توسط نویز، نتایج مشابه را تولید کند. به عنوان مثال، جهت حرکت که توسط یک ردیاب حرکت مستحکم محاسبه می‌شود، تحت تغییرات کوچک روشنایی، تضاد یا لرزش سرعت تغییر نمی‌کند. به عنوان مثال برای مدلهای ساده ریاضی نورون، وابستگی الگوهای اسپایکی به تأخیر سیگنال بسیار ضعیف تر است از وابستگی به تغییر در «وزن» اتصالات بین نورونی.
معیارهای کلی ارزیابی مدل‌ها > به دست آوردن کنترل

این مورد به این اصل اشاره دارد که پاسخ سیستم عصبی باید در محدوده خاصی باقی بماند حتی هنگامی که ورودی از محیط به شدت تغییر می‌کند. به عنوان مثال شبکیه هنگام تنظیم بین یک روز آفتابی و یک شب بدون ماه، رابطه بین سطح نور و خروجی نورون را با ضریب بیش از 10^{6} تغییر می‌دهد تا سیگنال‌های ارسال شده به مراحل بعدی سیستم بینایی همیشه در یک دامنهٔ کوچکتر باقی بمانند.
معیارهای کلی ارزیابی مدل‌ها > خطی یا غیر خطی بودن

سیستم خطی سیستمی است که پاسخ آن به مجموعه ای از ورودی‌ها که به یکباره در نظر گرفته شوند، در یک واحد اندازه‌گیری مشخص، مجموع پاسخ‌های آن به هر یک ورودی‌ها به صورت جداگانه است.
تجزیه و تحلیل سیستم‌های خطی از نظر ریاضی آسان‌تر است و در بسیاری از مدل‌ها از جمله نورون مک کلوچ و پیتز، مدل‌های کدگذاری جمعیت و نورون‌های ساده که اغلب در شبکه عصبی مصنوعی استفاده می‌شوند، یک فرض قانع کننده است. خطی بودن ممکن است در عناصر اساسی یک مدار عصبی مانند پاسخ یک نورون پس سیناپسی یا به عنوان یک ویژگی ظهور شده از ترکیبی از زیر مدارهای غیرخطی رخ دهد. گرچه خطی بودن اغلب نادرست تلقی می‌شود، اما کارهای اخیر حاکی از آن است که در برخی موارد از نظر فیزیکی قابل قبول است.
مثال‌ها

یک مدل عصبی محاسباتی ممکن است محدود به سطح سیگنالینگ بیوشیمیایی در نورون‌های منفرد باشد یا ممکن است کل ارگانیسم موجود در محیط خود را توصیف کند. مثالهای اینجا با توجه به حوزهٔ آنها گروه‌بندی شده‌است.
مثال‌ها > مدل‌های انتقال اطلاعات در سلول‌های عصبی

مقاله اصلی: مدل نورون بیولوژیکی
پرکاربردترین مدلهای انتقال اطلاعات در سلولهای عصبی بیولوژیکی براساس قیاس آن‌ها با مدارهای الکتریکی است. معادلاتی که باید حل شوند معادلات دیفرانسیل وابسته به زمان با متغیرهای الکترو دینامیکی مانند جریان، رسانایی یا مقاومت، ظرفیت و ولتاژ هستند.
مثال‌ها > مدل‌های انتقال اطلاعات در سلول‌های عصبی > مدل هاچکین – هاکسلی و مشتقات آن

مقاله اصلی: مدل هاچکین – هاکسلی
مدل هاچکین – هاکسلی، که به‌طور گسترده‌ای از دستاوردهای بزرگ بیوفیزیک قرن بیستم شناخته می‌شود، توصیف می‌کند که چگونه پتانسیل عمل در سلول‌های عصبی از طریق کانال‌های یونی ولتاژدار آغاز و در آکسون انتشار می‌یابد. این مجموعه ای از معادلات دیفرانسیل معمولی غیرخطی است که توسط آلن لوید هاچکین و اندرو هاکسلی در سال ۱۹۵۲ برای توضیح نتایج آزمایش‌های ولتاژ جهش در آکسون غول پیکر مرکب معرفی شد. راه حل‌های تحلیلی وجود ندارد، اما الگوریتم لونبرگ-مارکوارت، یک الگوریتم گوس-نیوتون اصلاح شده، اغلب برای تطبیق این معادلات با داده‌های ولتاژ جهش استفاده می‌شود.
مدل فیتزهیو-ناگومو ساده‌شدهٔ مدل هاچکین-هاکسلی است. مدل هیندمارش-رز توسعه‌ای است که انفجار اسپایک‌های عصبی را توصیف می‌کند. مدل موریس- لکار یک تغییر است که اسپایک ایجاد نمی‌کند، اما انتشار موج آهسته را توصیف می‌کند، که در مکانیسم‌های سیناپسی بازدارنده ژنراتورهای الگوی مرکزی نقش دارد.
مثال‌ها > مدل‌های انتقال اطلاعات در سلول‌های عصبی > سالیتون

مقاله اصلی: مدل سالیتون در علوم اعصاب
مدل سالیتون جایگزینی برای مدل هاچکین-هاکسلی است که ادعا می‌کند چگونگی شروع و هدایت پتانسیل عمل را به شکل انواع خاصی از پالس‌های صدای انفرادی (یا چگالی) که می‌تواند به عنوان سالیتون در امتداد آکسون، بر اساس یک نظریه انتشار پالس عصبی ترمودینامیک مدل‌سازی شود، توضیح می‌دهد.
مثال‌ها > مدل‌های انتقال اطلاعات در سلول‌های عصبی > توابع انتقال و فیلترهای خطی

این رویکرد، تحت تأثیر نظریه کنترل و پردازش سیگنال، نورون‌ها و سیناپس‌ها را به عنوان موجوداتی نامتغیر در زمان که خروجی آن‌ها ترکیبی خطی از سیگنال‌های ورودی است و اغلب به صورت امواج سینوسی با فرکانس‌های زمانی یا فضایی مشخص به تصویر کشیده می‌شوند، در نظر می‌گیرد.
تمام رفتار یک نورون یا سیناپس در یک تابع تبدیل رمزگذاری می‌شود، با این وجود، عدم دانش دقیق در مورد مکانیزم اساسی وجود دارد. این مسئله یک ریاضیات کاملاً پیشرفته را بر مسئله انتقال اطلاعات تحمیل می‌کند.
طبقه‌بندی همراه فیلترهای خطی در توصیف مدارهای عصبی مفید است. تصور می‌شود که هر دو فیلترپایین‌گذر و بالاگذر به نوعی در سیستم‌های حسی وجود دارد، زیرا به ترتیب برای جلوگیری از اتلاف اطلاعات در محیط‌های با کنتراست بالا و پایین عمل می‌کنند.
در واقع، اندازه‌گیری عملکردهای انتقال سلول‌های عصبی در شبکیه خرچنگ نعل‌اسبی بر اساس تجزیه و تحلیل سیستم‌های خطی نشان می‌دهد که آنها نوسانات کوتاه مدت سیگنال‌های ورودی را به روش فیلترهای کم گذر از بین می‌برند و تنها روند طولانی مدت را از بر جای می‌گذارند. این حیوانات بدون کمک به تحریف‌های نوری ناشی از جریان‌های زیر آب قادر به دیدن اجسام با کنتراست کم نیستند.
مثال‌ها > مدل‌های محاسبات در سیستم‌های حسی > مهار جانبی در شبکیه: معادلات هارت لاین - راتلیف

در شبکیه، یک گیرنده عصبی تحریک‌شده می‌تواند فعالیت نورون‌های اطراف را در منطقه ای به نام میدان بازدارنده سرکوب کند. این اثر که به مهار جانبی معروف است، کنتراست و وضوح را در پاسخ بینایی افزایش می‌دهد، اما منجر به ظهور پدیدهٔ نوارهای مچ باند می‌شود. این امر اغلب با توهم نوری نوارهای روشن یا تاریک در کنار مرز تیزبین دو منطقه در تصویری از درخشندگی متفاوت نشان داده می‌شود.
مدل هارت لاین-راتلیف تعاملات درون گروهی از سلولهای گیرنده نوری p را توصیف می‌کند. با فرض خطی بودن این تعاملات، آنها رابطه زیر را برای نرخ پاسخ حالت پایدار  r_{p} برای گیرنده نوری p داده شده را از طریق نرخ پاسخ حالت پایدار  r_{j} از گیرنده‌های اطرافj مطرح می‌کنند:
r_{p}=\left|\left[e_{p}-\sum _{j=1,j\neq p}^{n}k_{pj}\left|r_{j}-r_{pj}^{o}\right|\right]\right|.
در اینجا،
e_{p}میزان تحریک گیرنده هدف p از انتقال حسی است
r_{pj}^{o} آستانهٔ سلول شلیک‌کننده است، و
k_{pj}ضریب تعاملات مهاری بین گیرنده‌های p و j است. تعاملات مهاری با فاصله گرفتن از گیرنده هدف p کاهش می‌یابد.
مثال‌ها > مدل‌های محاسبات در سیستم‌های حسی > همبستگی متقابل در محلی سازی صدا: مدل جفرس

به گفته جفرس، به منظور محاسبه محل منبع صوتی در فضا از اختلاف زمانی بین شنیداری، یک سیستم شنوایی به خطوط تأخیر متکی است: سیگنال القا شده از یک گیرنده شنوایی یک طرفه به یک نورون خاص در همان زمان به تأخیر می‌افتد که لازم است صدای اصلی از یک گوش به گوش دیگر برود. هر سلول پس سیناپسی به‌طور متفاوتی به تأخیر می‌افتد و بنابراین برای یک اختلاف زمانی بین شنیداری خاص است. این نظریه معادل روش ریاضی همبستگی متقابل است.
به دنبال فیشر و اندرسون، پاسخ نورون پس سیناپسی به سیگنال‌های گوش چپ و راست توسط y_{R}\left(t\right)-y_{L}\left(t\right)که
y_{L}\left(t\right)=\int _{0}^{\tau }u_{L}\left(\sigma \right)w\left(t-\sigma \right)d\sigma
y_{R}\left(t\right)=\int _{0}^{\tau }u_{R}\left(\sigma \right)w\left(t-\sigma \right)d\sigma
و  w\left(t-\sigma \right)تابع تأخیر را نشان می‌دهد. این کاملاً درست نیست و برای نظم بخشیدن به نمادها به یک چشم واضح نیاز است. جغد سینه‌خال دارای ساختاری است که با مکانیسم‌های ار نوع جفرس سازگار است.
مثال‌ها > مدل‌های محاسبات در سیستم‌های حسی > همبستگی متقابل برای تشخیص حرکت: مدل هاسنشتاین-ریچارد

یک ردیاب حرکت باید سه نیاز کلی را برآورده کند: ورودی‌های جفتی، عدم تقارن و غیرخطی بودن.عملیات همبستگی متقابل که به‌طور نامتقارن بر روی پاسخ‌های یک جفت گیرنده نوری انجام می‌شود، این حداقل معیارها را برآورده می‌کند و علاوه بر این، ویژگی‌هایی را که در پاسخ نورون‌های صفحه لوبولا در حشرات دو بال مشاهده شده‌است، پیش‌بینی می‌کند.
معادلهٔ اصلی برای پاسخ به‌صورت زیر است:
R=A_{1}(t-\tau )B_{2}(t)-A_{2}(t-\tau )B_{1}(t)
مدل HR اوج پاسخ را در یک فرکانس زمانی ورودی خاص پیش‌بینی می‌کند. مدل بارلو-لویک که از نظر مفهومی مشابه این مدل است از این نظر ناکاراست که محرک ارائه شده به تنها یک گیرنده از جفت، برای تولید پاسخ کافی است. برخلاف آن مدل HR نیاز به دو سیگنال همبسته دارد از نظر زمانی مرتب تحویل داده می‌شوند. با این حال مدل HR اشباع پاسخ در کنتراست بالا را نشان نمی‌دهد، که در آزمایش مشاهده شده‌است. مدل‌های توسعه‌یافتهٔ مدل بارلو-لویک می‌توانند این اختلاف را فراهم کند.
مثال‌ها > مدل‌های محاسبات در سیستم‌های حسی > مدل واتسون-آهومادا برای تخمین حرکت در انسان

این مدل از همبستگی متقابل در دو جهت مکانی و زمانی استفاده می‌کند و به مفهوم شار نوری مرتبط است.
مثال‌ها > مدل‌های اتصال حسی - حرکتی > مترونوم‌های نوروفیزیولوژیک: مدارهای عصبی برای تولید الگو

فرایندهای بازدارنده متقابل نقشی متحد کننده برای تمام مولدهای الگوی مرکزی است. این امر در سیستم عصبی استوماتوگاستریک (STG) خرچنگ خاردار و خرچنگ دریایی نشان داده شده‌است. شبکه‌های نوسانی دو و سه سلولی مبتنی بر STG ساخته شده‌اند که قابل تجزیه و تحلیل ریاضی هستند و به روش ساده به قدرت سیناپسی و فعالیت کلی بستگی دارند، احتمالاً دستگیره‌های این موارد است. ریاضیات استفاده شده از نظریه سیستم‌های دینامیکی است.
مثال‌ها > مدل‌های اتصال حسی - حرکتی > بازخورد و کنترل: مدل‌های کنترل پرواز در مگس

اعتقاد بر این است که کنترل پرواز در مگس با ورودی‌های سیستم بینایی و همچنین هالترها، یک جفت اندام دستگیره مانند که سرعت زاویه ای را اندازه‌گیری می‌کند، صورت می‌گیرد. مدلهای کامپیوتری یکپارچه دروزوفیلا، کوتاه در مدارهای عصبی، اما براساس دستورالعمل‌های کلی ارائه شده توسط نظریه کنترل و داده‌های پروازهای پیوستهٔ مگس، برای بررسی جزئیات کنترل پرواز ساخته شده‌است
مثال‌ها > مدل‌های اتصال حسی - حرکتی > کنترل موتور حسی مخچه

نظریه شبکه تنسور نظریه عملکرد مخچه است که یک مدل ریاضی از تبدیل مختصات فضا زمان حسی به مختصات حرکتی و بالعکس توسط شبکه‌های عصبی مخچه فراهم می‌کند. این نظریه توسط آندراس پلیونیس و رودولفو للیناس در دهه ۱۹۸۰ به عنوان هندسه سازی عملکرد مغز (به ویژه دستگاه عصبی مرکزی) با استفاده از تنسورها ایجاد شد.
رویکردها و ابزارهای مدل‌سازی نرم‌افزار > شبکه‌های عصبی

مقاله اصلی: شبکه عصبی
در این رویکرد قدرت و نوع، تحریک کننده یا بازدارنده بودن، اتصالات سیناپسی با اندازه و علامت وزن‌ها نشان داده می‌شود، یعنی ضرایب عددی  w' در مقابل ورودی‌ها به یک نورون خاص. پاسخ نورون j ام توسط مجموع توابع غیرخطی، معمولاًتوابع «سیگمویدی» g از ورودی‌ها داده می‌شود:
f_{j}=\sum _{i}g\left(w_{ji}'x_{i}+b_{j}\right).
این پاسخ سپس به عنوان ورودی به سایر نورون‌ها داده‌می‌شود. هدف این است که وزن نورون‌ها بهینه شود تا پاسخ مورد نظر در لایه خروجی مربوط به مجموعه ورودی در لایه ورودی، داده شود. این بهینه‌سازی وزن نورون اغلب با استفاده از الگوریتم پس‌انتشار و یک روش بهینه‌سازی مانند گرادیان کاهشی یا روش نیوتن انجام می‌شود. پس‌انتشار خروجی شبکه را با خروجی مورد انتظار از داده‌های آموزش مقایسه می‌کند، سپس وزن هر نورون را به روز می‌کند تا سهم آن نورون منفرد در خطای کل شبکه به حداقل برسد.
رویکردها و ابزارهای مدل‌سازی نرم‌افزار > الگوریتم‌های ژنتیک

از الگوریتم‌های ژنتیک برای تکامل ویژگی‌های عصبی (و گاهی ویژگی‌های بدن) در یک سیستم مدل مغز- بدن- محیط استفاده می‌شود تا عملکرد رفتاری مطلوبی را نشان دهد. سپس عوامل تکامل یافته می‌توانند مورد تجزیه و تحلیل دقیق قرار گیرند تا اصول عملکرد آنها کشف شود. رویکردهای تکاملی به ویژه برای کاوش در فضای راه حل‌های شدنی برای یک کار رفتاری معین مفید هستند زیرا این رویکردها پیش فرض‌های پیشینی راجع به چگونگی یک رفتار معین را به حداقل می‌رسانند. در مواقعی که فقط مدار عصبی جزئی برای سیستم بیولوژیکی مورد علاقه در دسترس است، می‌توانند برای کاوش در روش‌های مختلف برای تکمیل مدل عصبی محاسباتی مفید باشند.
رویکردها و ابزارهای مدل‌سازی نرم‌افزار > نورون

نرم‌افزار NEURON، که در دانشگاه دوک ساخته شده‌است، یک محیط شبیه‌سازی برای مدل‌سازی سلولهای عصبی تکی و شبکه‌های عصبی است.محیط NEURON یک محیط مستقل است که از طریق رابط کاربر گرافیکی یا از طریق برنامه‌نویسی با hoc یا پایتون امکان ایجاد رابط را فراهم می‌کند. موتور شبیه‌سازی NEURON بر اساس مدل هاچکین-هاکسلی با استفاده از فرمول بندی بورگ - گراهام ساخته شده‌است. چندین نمونه از مدل‌های نوشته شده در NEURON از پایگاه داده آنلاین ModelDB در دسترس است.
تجسم در سخت‌افزار الکترونیکی > نورون‌های سیلیکونی مبتنی بر رسانایی

سیستم‌های عصبی با اکثریت دستگاه‌های محاسباتی مبتنی بر سیلیکون از این نظر که آن‌ها شبیه کامپیوترهای آنالوگ (نه پردازنده‌های داده دیجیتال) و شبیه پردازنده‌های کاملاً موازی و نه پردازنده‌های ترتیبی هستند، تفاوت دارند. برای مدل‌سازی دقیق سیستم‌های عصبی، در زمان واقعی، سخت‌افزار جایگزین مورد نیاز است.
واقع بینانه‌ترین مدارها تاکنون، از خصوصیات آنالوگ الکترونیک دیجیتال موجود (تحت شرایط غیراستاندارد) برای تحقق مدل‌های نوع هاچکین-هاکسلی در سیلیکون استفاده می‌کنند.
استان تقرت

| استان تقرت ولایة تقرت | استان تقرت ولایة تقرت |
| --- | --- |
استان: استان
موقعیت استان تقرت در نقشه: موقعیت استان تقرت در نقشه
مختصات: ۳۳°۰۶′۳۰″ شمالی ۶°۰۳′۵۰″ شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۱۰۸۳۳°شمالی ۶٫۰۶۳۸۹°شرقی﻿ / 33.10833; 6.06389: مختصات: ۳۳°۰۶′۳۰″ شمالی ۶°۰۳′۵۰″ شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۱۰۸۳۳°شمالی ۶٫۰۶۳۸۹°شرقی﻿ / 33.10833; 6.06389
کشور:  الجزایر
پایتخت: تقرت
مساحت: مساحت
 • کل: ۱۷۴۲۸ کیلومتر مربع (۶۷۲۹ مایل مربع)
ارتفاع: ۲۷۶ متر (۹۰۶ فوت)
جمعیت (۲۰۰۸): جمعیت (۲۰۰۸)
 • کل: ۲۴۷۲۲۱
 • تراکم: ۱۴/کیلومتر مربع (۳۷/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۰۱ (زمان)
پیش‌شماره تلفن: +۲۱3 (0) ۵۵
کد ایزو ۳۱۶۶: ISO 3166-2:DZ
ناحیه: ۴
شهرداری: ۱۱
استان تقرت (به عربی: ولایة تقرت) یک استان در الجزایر است که در الجزایر واقع شده‌است. استان تقرت ۱۷٬۴۲۸ کیلومتر مربع مساحت و ۲۴۷٬۲۲۱ نفر جمعیت دارد و ۲۷۶ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
ماگو

ماگو نویسنده ای از اهالی کارتاژ بود که در احتمالاً در سده دوم قبل از میلاد می زیست و ظاهراً کتابی در باب کشاورزی نوشته بود.
اندکی پس از انهدام کارتاژ (۱۴۶ ق م) سنای روم فرمان داد تا اثر مهم وی که تاریخش نامعلوم است به لاتینی ترجمه شود. این اثر که به زبان کارتاژی نوشته شده بود (از لهجه‌های فنیقی‌) سخت مورد توجه رومیان قرار گرفت و ظاهراً با وسعت زیادی مورد استفادهٴ نویسندگان مطالب کشاورزی واقع شد. کولوملا، ماگو را پدر کشاورزی نامید.
اصل متون کارتاژی و لاتینی مفقود شده، ولی قطعات کمی از ترجمهٴ یونانی کاسیوس دیونیسیوس در دست است.
کالین جیمز

کالین جیمز (به انگلیسی: Colin James) (متولد: ۱۷ اوت ۱۹۶۴) خواننده و ترانه‌سرای کانادایی است.
| کالین جیمز | کالین جیمز |
| --- | --- |
کالین جیمز در سال ۲۰۰۹: کالین جیمز در سال ۲۰۰۹
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
نام تولد: کالین جیمز مون
زاده: ۱۷ اوت ۱۹۶۴ ‏(۶۰ سال) رجاینا، ساسکاچوان، کانادا
خاستگاه: کانادا
ژانر: راک، آر اَند بی
پیشه(ها): خواننده، ترانه‌سرا، موسیقی‌دان
ساز(ها): گیتار
سال‌های فعالیت: ۱۹۸۶ تاکنون
بلانزی-لس-فیم

| بلانزی-لس-فیم | بلانزی-لس-فیم |
| --- | --- |
کمون: کمون
The Blanzy mosaic: The Blanzy mosaic
بلانزی-لس-فیمنمایش نقشه فرانسهبلانزی-لس-فیمنمایش نقشه Hauts-de-France: بلانزی-لس-فیمنمایش نقشه فرانسهبلانزی-لس-فیمنمایش نقشه Hauts-de-France
مختصات: ۴۹°۲۰′۲۱″شمالی ۳°۴۰′۲۶″شرقی﻿ / ﻿۴۹٫۳۳۹۲°شمالی ۳٫۶۷۳۹°شرقی﻿ / 49.3392; 3.6739: مختصات: ۴۹°۲۰′۲۱″شمالی ۳°۴۰′۲۶″شرقی﻿ / ﻿۴۹٫۳۳۹۲°شمالی ۳٫۶۷۳۹°شرقی﻿ / 49.3392; 3.6739
کشور: فرانسه
ناحیه: او-دو-فرانس
دپارتمان: ان (ا-دو-فرانس)
بخش: Soissons
کانتون: Fère-en-Tardenois
کمون: Val de l'Aisne
حکومت: حکومت
 • شهردار(۲۰۲۰–۲۰۲۶) : Dominique Ferte
مساحت۱: ۵٫۲۷ کیلومتر مربع (۲٫۰۳ مایل مربع)
جمعیت (ژانویه ۲۰۱۸)۲: ۱۰۱
 • تراکم: ۱۹/کیلومتر مربع (۵۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان اروپای مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
کد آماری/کد پستی: ۰۲۰۹۱ /۰۲۱۶۰
ارتفاع: ۸۰–۱۸۲ متر (۲۶۲–۵۹۷ فوت)
۱ داده‌های فرانسه رودخانه و دریاچه  و یخچال‌ها را در نظر نگرفته‌است > ۱ km² (۰٫۳۸۶ مایل مربع یا ۲۴۷ هکتار) ۲: ۱ داده‌های فرانسه رودخانه و دریاچه  و یخچال‌ها را در نظر نگرفته‌است > ۱ km² (۰٫۳۸۶ مایل مربع یا ۲۴۷ هکتار) ۲
بلانزی-لس-فیم (به فرانسوی: Blanzy-lès-Fismes) یک کمون در فرانسه است که در ان (ا-دو-فرانس) واقع شده‌است. بلانزی-لس-فیم ۵٫۲۷ کیلومتر مربع مساحت دارد.
تپه شیرخانی

| تپه شیرخانی | تپه شیرخانی |
| --- | --- |
نام: تپه شیرخانی
کشور: ایران
استان: استان گیلان
شهرستان: شهرستان املش
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: تپه
دیرینگی: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
دورهٔ ساخت اثر: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۱۰۶۵۱
تاریخ ثبت ملی: ۲ آبان ۱۳۸۲
تپه شیرخانی مربوط به دوران‌های تاریخی پس از اسلام است و در شهرستان املش، بخش رانکوه، روستای زازل واقع شده و این اثر در تاریخ ۲ آبان ۱۳۸۲ با شمارهٔ ثبت ۱۰۶۵۱ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
کایمبانبو

| Caimbambo | Caimbambo |
| --- | --- |
شهرداری‌ و شهرک: شهرداری‌ و شهرک
کشور:  آنگولا
استان: بنگوئلا
مساحت: مساحت
 • کل: ۳٬۲۸۵ کیلومتر مربع (۱۲۶۸ مایل مربع)
جمعیت (۲۰۰۶): جمعیت (۲۰۰۶)
 • کل: ۴۸٬۴۲۴
 • تراکم: ۱۵/کیلومتر مربع (۳۸/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (WAT)
کایمبانبو (به انگلیسی: Caimbambo) شهری در استان بنگوئلا واقع در کشور آنگولا است که در سال ۲۰۰۹ میلادی ۱۴٬۸۰۶ نفر جمعیت داشته است.
لیگ برتر فوتبال ایران ۹۳–۱۳۹۲

| 0 | 1 |
| --- | --- |
فصل: ۹۳–۱۳۹۲
قهرمانان: فولاد خوزستان (دومین بار)
تیم‌های سقوط کرده: مس کرمان داماش گیلان فجر سپاسی شیراز (سقوط بعد از بازی حذفی)
لیگ قهرمانان آسیا: فولاد خوزستان پرسپولیس تهران نفت تهران
شمار بازی‌های برگزار شده: ۲۴۰
تعداد گل‌های زده شده: ۴۹۴ (۲٫۰۶ گل به‌‌ازای هر بازی)
میانگین تعداد گل در هر بازی: ۲.۰۵
بهترین گل‌زن: کریم انصاری فرد(تراکتورسازی) (۱۴)
بهترین برد خانگی: گسترش ۵-۰ راه آهن
بهترین برد خارج از خانه: پرسپولیس ۶-۰ مس کرمان
پرگل‌ترین بازی: داماش ۵-۱ ذوب آهن استقلال ۴-۲ فجر پرسپولیس ۶-۰ مس کرمان ملوان ۴-۲ استقلال
بیشترین برد پیاپی: ۵ بازی استقلال تهران
بیشترین بازی پیاپی بدون شکست: ۱۷ بازی استقلال تهران
بیشترین باخت پیاپی: داماش ۶ بازی
بیشترین شمار تماشاگر: ۹۵٬۰۰۰ استقلال تهران-پرسپولیس
کمترین شمار تماشاگر: سپاهان - فولاد بدون تماشاگر
→ ۹۲–۱۳۹۱ ۹۴–۱۳۹۳ ← : → ۹۲–۱۳۹۱ ۹۴–۱۳۹۳ ← 
لیگ برتر فوتبال ایران ۹۳–۱۳۹۲ سیزدهمین دوره جام خلیج فارس و سی و دومین دوره لیگ فوتبال ایران که توسط فدراسیون فوتبال ایران برگزار شد.
تیم فولاد خوزستان برای دومین بار قهرمان این دوره از رقابت‌ها شد و به مسابقات لیگ قهرمانان آسیا ۲۰۱۵ راه پیدا کرد و تیم پرسپولیس تهران نایب قهرمان و تیم نفت تهران مقام سومی لیگ برتر هم به همراه تیم فولاد به لیگ قهرمانان آسیا راه یافتند.
نحوه حضور و سقوط > حضور

تیم‌های اول تا سیزدهم لیگ برتر به‌طور مستقیم.
تیم‌های اول گروه‌های دوگانه لیگ دسته اول به‌طور مستقیم.
برنده بازی حذفی بین تیم‌های دوم گروهای دوگانه لیگ دسته اول.
مجموع تیم‌ها:۱۶ تیم می‌باشد.
نحوه حضور و سقوط > سقوط

تیم‌های چهاردهم تا شانزدهم سقوط به جام آزادگان به‌طور مستقیم.
بازنده مسابقه پلی‌آف تیم‌های چهاردهم لیگ برتر و سوم لیگ آزادگان.
مجموع تیم‌های سقوط‌کننده از لیگ برتر: ۲/۵ تیم
تیم‌ها > ورزشگاه و مکان

مس
داماش
صبا
سایپا
سپاهان
ذوب‌آهن
فجر سپاسی
استقلال.خ
فولاد
تراکتورسازی
گسترش
ملوان
پرسپولیس
استقلال
راه‌آهن
نفت
مکان باشگاه‌ها در روی نقشه
| تیم | شهر | ورزشگاه | ظرفیت |
| --- | --- | --- | --- |
| باشگاه ورزشی داماش گیلان | رشت | ورزشگاه عضدی رشت | ۱۱٬۰۰۰ |
| باشگاه فوتبال استقلال تهران | تهران | ورزشگاه آزادی تهران | ۸۴٬۴۱۲ |
| باشگاه فوتبال استقلال خوزستان | اهواز | ورزشگاه غدیر اهواز ورزشگاه تختی اهواز | ۳۸٬۹۰۰ ۱۵٬۰۰۰ |
| باشگاه فوتبال فجر شهید سپاسی شیراز | شیراز | ورزشگاه حافظیه | ۱۴٬۰۰۰ |
| باشگاه فوتبال فولاد خوزستان | اهواز | ورزشگاه غدیر اهواز | ۳۸٬۹۰۰ |
| باشگاه فوتبال گسترش فولاد تبریز | تبریز | ورزشگاه یادگار امام تبریز ورزشگاه بنیان‌دیزل تبریز | ۶۶٬۸۳۳ ۱۲٬۰۰۰ |
| باشگاه فوتبال ملوان بندر انزلی | بندر انزلی | ورزشگاه تختی بندر انزلی | ۸٬۰۰۰ |
| باشگاه فوتبال مس کرمان | کرمان | ورزشگاه شهید باهنر | ۱۵٬۴۳۰ |
| باشگاه فوتبال نفت تهران | تهران | ورزشگاه تختی تهران ورزشگاه شهید دستگردی | ۳۰٬۱۲۲ ۸٬۲۵۰ |
| باشگاه فوتبال پرسپولیس تهران | تهران | ورزشگاه آزادی تهران | ۸۴٬۴۱۲ |
| باشگاه فوتبال راه‌آهن | تهران | ورزشگاه تختی تهران ورزشگاه راه‌آهن | ۳۰٬۱۲۲ ۱۲٬۰۰۰ |
| باشگاه فوتبال صبای قم | قم | ورزشگاه یادگار امام قم | ۱۰٬۶۱۰ |
| باشگاه فوتبال سایپا تهران | کرج | ورزشگاه انقلاب کرج | ۱۵٬۰۰۰ |
| باشگاه فوتبال سپاهان اصفهان | اصفهان | ورزشگاه فولادشهر | ۱۵٬۰۰۰ |
| باشگاه فوتبال تراکتورسازی تبریز | تبریز | ورزشگاه یادگار امام تبریز | ۶۶٬۸۳۳ |
| باشگاه فوتبال ذوب‌آهن اصفهان | اصفهان | ورزشگاه فولادشهر | ۱۵٬۰۰۰ |
:
تیم‌ها > تعداد تیم‌ها براساس استان

|  | استان | تعداد تیم | تیم‌ها |
| --- | --- | --- | --- |
| ۱ | استان تهران | ۴ | استقلال، نفت، پرسپولیس، راه‌آهن |
| ۲ | استان آذربایجان شرقی | ۲ | گسترش، تراکتورسازی |
| ۳ | استان اصفهان | ۲ | سپاهان، ذوب‌آهن |
| ۴ | استان خوزستان | ۲ | استقلال خوزستان، فولاد |
| ۵ | استان گیلان | ۲ | داماش، ملوان |
| ۶ | استان البرز | ۱ | سایپا |
| ۷ | استان فارس | ۱ | فجر |
| ۸ | استان قم | ۱ | صبای قم |
| ۹ | استان کرمان | ۱ | مس کرمان |
تیم‌ها > مربیان و پیراهن‌ها

| تیم | مربی | کاپیتان | سازنده لباس | تبلیغ پیراهن |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| داماش |  علی نظرمحمدی (سرپرست) |  محمدرضا مهدوی | آل‌اشپورت | Loushan |
| استقلال |  امیر قلعه‌نویی |  سید مهدی رحمتی | مروج | Bazar Mobl Iran, هواپیمایی ماهان |
| استقلال.خ |  عبدالله ویسی |  سهراب بختیاری‌زاده | دایی | INSIG |
| فجر |  محمود یاوری |  مهرداد کریمیان | مروج | HICE |
| فولاد |  حسین فرکی |  بختیار رحمانی | آل‌اشپورت | Foolad Khuzestan |
| گسترش |  مهدی تارتار |  میثم نقی‌زاده | آل‌اشپورت | هواپیمایی آتا |
| ملوان |  دراگان اسکوچیچ |  مازیار زارع | آل‌اشپورت | Steel Azin Iranian |
| مس کرمان |  لوکا بوناچیچ |  فرزاد حسین‌خانی | آل‌اشپورت | Resalat Bank |
| نفت تهران |  یحیی گل‌محمدی |  علیرضا عزتی | آل‌اشپورت | شرکت ملی نفت ایران |
| پرسپولیس |  علی دایی |  محمد نوری | آل‌اشپورت | Tourism Bank بایگانی‌شده  در ۲۲ دسامبر ۲۰۱۶ توسط Wayback Machine |
| راه‌آهن |  منصور ابراهیم‌زاده |  بهادر عبدی | دایی | هواپیمایی فارس ایر قشم |
| صبا |  عبدالصمد مرفاوی |  مرتضی کاشی | مروج | Hi clean! |
| سایپا |  انگین فیرات |  ابراهیم صادقی | آل‌اشپورت | سایپا |
| سپاهان |  زلاتکو کرانچار |  هادی عقیلی | آل‌اشپورت | مجتمع فولاد مبارکه |
| تراکتورسازی |  تونی اولیویرا |  مرتضی اسدی | مروج | شرکت ارتباطات سیار ایران |
| ذوب‌آهن |  فیروز کریمی |  مهدی رجب‌زاده | آل‌اشپورت | شرکت سهامی ذوب‌آهن اصفهان |