stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
واکنش‌های بین‌المللی درباره جنگ داخلی سوریه
مواضع سازمان ملل متحد > نمایندهٔ ویژهٔ دبیرکل سازمان ملل متحد

رادیکا کوماراسوامی، نماینده ویژه دبیرکل سازمان ملل متحد در امور مربوط به کودکان در درگیری‌های مسلحانه، در گزارشی به تاریخ ۱۲ ژوئن ۲۰۱۲ میلادی، در مورد شرایط کودکان سوری در جریان خیزش مردم سوریه مدعی شد که کودکان سوری در بازداشتگاه‌های نیروهای امنیتی حکومت سوریه شکنجه و در جریان کشتار غیرنظامیان کشته می‌شوند. وی هم‌چنین نیروهای دولتی در سوریه را متهم کرد که «کودکان را مجبور می‌کنند تا روی تانک‌های ارتش سوار شوند تا مخالفان مسلح نتوانند به تانک‌ها حمله کنند».
مواضع سازمان ملل متحد > یونیسف

در ۱۱ مارس ۲۰۱۴، صندوق حمایت از کودکان سازمان ملل در گزارشی اعلام کرد تعداد کودکانی که در سومین سال جنگ در سوریه آسیب دیده‌اند، دو برابر شده، آمار کودکانی که از مارس سال قبل تحت تأثیر این جنگ قرار گرفته‌اند از دو میلیون به پنج میلیون و ۵۰۰ هزار نفر رسیده و حدود یک میلیون کودک در مناطق و شهرهای محاصره شده به غذا، دارو و کمک‌های بشردوستانه دسترسی ندارند. همچنین این صندوق خواستار پایان سریع خشونت‌ها و امکان دسترسی امدادگران به کودکانی شد که در شهرهای مناطق مختلف در محاصره بودند و در مورد شرایط آینده پنج و نیم میلیون کودک داخل سوریه یا در کمپ‌های پناهندگان در کشورهای همسایه هشدار داد.
مواضع سازمان ملل متحد > یونیسف > برنامهٔ جهانی غذای سازمان ملل متحد

در آوریل ۲۰۱۴، برنامهٔ جهانی غذای سازمان ملل متحد هشدار داد که خشکسالی در سوریه جان میلیون‌ها تن از ساکنان این کشور را تهدید می‌کند و علاوه بر کمبود بودجه به دلیل نرسیدن پول از جانب کشورهای کمک‌کننده، جنگ شرایط بسیار سختی را برای ارسال کمک‌های غذایی به وجود آورده‌است.
مواضع اتحادیه‌های منطقه ای > موضع اتحادیهٔ اروپا

در تاریخ ۲۳ مه ۲۰۱۱، وزیران خارجهٔ کشورهای عضو اتحادیه اروپا، بشار اسد و ۹ شخصیت ارشد حکومت سوریه را به فهرست افراد تحریمی این کشور افزودند. اتحادیه اروپا حدود دو هفته پیش از آن نیز در مورد بلوکه کردن دارایی‌ها و ممنوعیت سفر ۱۳ مقام عالی‌رتبهٔ سوری از جمله بشار اسد توافق کرده بودند.
مواضع اتحادیه‌های منطقه ای > مواضع اتحادیه عرب

اتحادیه عرب در ۱۲ نوامبر ۲۰۱۲ اعلام کرد تا زمانی که سوریه طرح اعراب را برای توقف سرکوب مرگبار مخالفان سیاسی اجرا نکند، هیئت سوری حق حضور در نشست‌های اتحادیه عرب را نخواهد داشت.
اتحادیه عرب در ۳۰ مارس ۲۰۱۲ نیز خواستار کناره‌گیری بشار اسد از قدرت شد. رهبران شرکت‌کننده در اجلاس عالی اتحادیه عرب خواستار اجرای فوری و کامل طرح صلح کوفی عنان برای پایان دادن به بحران سوریه شدند.
محمدولی کمینه

| محمدولی کمینه | محمدولی کمینه |
| --- | --- |
زاده: ۱۱۹۰ هجری قمری سرخس
درگذشته: ۱۲۶۰ هجری قمری
لقب: کمینه
زمینه کاری: شعر
محمدولی کمینه (زادهٔ ۱۱۹۰ هجری قمری در سرخس، درگذشتهٔ ۱۲۶۰ قمری) از شعرای ترکمن است.
زندگی‌

محمدولی (مآمد ولی) در سال ۱۱۹۰ هجری قمری در در خانواده‌ای تهیدست در ناحیهٔ سرخس به دنیا آمد. تحصیلات ابتدایی را در مکتبخانه‌های سرخس به پایان رساند و  در خیوه و بخارا به تحصیلات عالیه پرداخت. با زنی به نام قربان‌بخت ازدواج کرد و صاحب دو پسر به نام‌های خدایار و الله‌یار شد. قربان‌بخت، ۲۹ سال پس از زندگی مشترک درگذشت. مرگ او تأثیر زیادی بر شاعر گذاشت. محمدولی اشعار عاشقانه‌ و اندوهباری دربارهٔ همسر درگذشته‌اش سروده‌است. پس از قربان‌بخت، محمد ولی دوبار دیگر ازدواج کرد. همسر دوم او، خینای ماما، هم پس از مدتی درگذشت. با همسر سومش، جماگل، تا پایان عمر زندگی کرد.
محمدولی لقب کمینه را به سبب فروتنی به عنوان تخلص شعری خود برگزید: یعنی کم‌ترین، کوچک‌ترین. او مخدوم‌قلی فراغی، عارف و شاعر شهیر ترکمن، را استاد خود می‌دانست و به اشعار ملانفس از دیگر شاعران هم عصر خود بسیار ارج می‌گذاشت.
محمدولی کمینه در سال ۱۲۶۰ هجری قمری در سن هفتاد سالگی درگذشت.
ویژگی‌ها و مضامین شعری

«کمینه» را نماینده ادبیات ترکمن در اواخر قرن هیجده و نیمه نخست قرن نوزده می‌دانند. موضوع اشعار و آثار منثور او، که در دیوان کمینه گرد آمده، بسیار متنوع است. آثار او تصویری روشن از فقرا، قاضات، زنان، جنگ و روحانیت را در زمانهٔ شاعر به دست می‌دهد و ریاکاری، فساد، پول‌پرستی را محکوم می‌کند. قهرمانان اشعار او ناامید نیستند، شوخ‌طبع و بذله‌گویند.انتقاد به نابرابری‌های اجتماعی، رویدادهای واقعی در زندگی مردم ترکمن و مضامین عاشقانه و اشعار طنزآمیز اجتماعی در آثار او به چشم می‌خورد.
اوزان اشعار و ابیات ترکمنی  هجایی هستند، اشعار محمد ولی کمینه بیشتر ۱۴ هجایی و به صورت ۷+۷ هجایی‌ست.
پیونده به بیرون

بررسی تطبیقی سیمای «زن بد» در شعر «یامان هلی» از «محمد ولی کمینه» (شاعر ترکمن) با شعری از باب هفتم بوستان سعدی
درآمدی تطبیقی بر انتقادهای سیاسی-اجتماعی محمدولی کمینه (شاعر ترکمن) و ملک الشعرا بهار
مصطفی محمدی

| مصطفی محمدی | مصطفی محمدی |
| --- | --- |
نماینده دوره‌های ششم و هفتم مجلس شورای اسلامی: نماینده دوره‌های ششم و هفتم مجلس شورای اسلامی
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۱۳۴۱ خورشیدی جوانرود، ایران
تحصیلات: کاردانی
مصطفی محمدی (زادهٔ ۱۳۴۱ در جوانرود) نمایندهٔ حوزهٔ انتخابیهٔ پاوه و جوانرود در دورهٔ هفتم مجلس شورای اسلامی بوده‌است. وی پیش‌تر در دورهٔ ششم نیز عضو این مجلس بود.
یک وجب خاک

| یک وجب خاک | یک وجب خاک |
| --- | --- |
سازنده: علی عبدالعلی‌زاده
نویسنده: خشایار الوند
بازیگران: رضا بابک مهتاج نجومی برزو ارجمند ابوالفضل پورعرب آناهیتا همتی رامتین خداپناهی مهران رجبی رضا توکلی روشنک عجمیان عباس محبوب داریوش اسدزاده مریم خدارحمی یوسف تیموری
آهنگ آغاز: خواننده: مجید اخشابی
آهنگ پایان: امیرحسین مدرس
کشور سازنده: ایران 
زبان اصلی: فارسی
پخش: پخش
شبکهٔ اصلی: شبکه سه
انتشار اولیه: ۱۳۸۶ رمضان
یک وجب خاک یک مجموعه تلویزیونی است به کارگردانی علی عبدالعلی‌زاده که در ماه رمضان سال ۱۳۸۶ از شبکه ۳ سیما به روی آنتن رفت.
داستان

آقای افشاری مردی نیکخواه است که مشکلات اهالی محل را حل‌وفصل می‌کند. او همسایه دیواربه‌دیوار برادرزنش «پرویز» است که با یکدیگر اختلاف‌هایی دارند. در روزِ خواستگاری حمید پسر آقای افشاری مشکلاتی پیش می‌آید و ترکیدن لوله‌های آب، خانه‌های این دو را به‌هم می‌ریزد و …
بازیگران

رضا بابک
مهتاج نجومی
برزو ارجمند
ابوالفضل پورعرب
آناهیتا همتی
رامتین خداپناهی
مهران رجبی
رضا توکلی
امید علیمردانی
روشنک عجمیان
عباس محبوب
داریوش اسدزاده
مریم خدارحمی
یوسف تیموری
ایان سامرهلدر

| ایان سامرهالدر | ایان سامرهالدر |
| --- | --- |
نام هنگام تولد: ایان جوزف سامرهالدر
زادهٔ: ۸ دسامبر ۱۹۷۸ ‏(۴۶ سال)
ملیت: آمریکایی
پیشه(ها): بازیگر، مدل و تهیه‌کننده
سال‌های فعالیت: ۱۹۹۷ تا کنون
همسر: نیکی رید (ا. ۲۰۱۵)
فرزندان: ۲
والدین: پدر: رابرت سامرهالدر مادر: ادنا
جوایز: جوایز جوان هالیوود
امضاء: امضاء
ایان جوزف سامرهالدر (به انگلیسی: Ian Joseph Somerhalder) (زاده ۸ دسامبر ۱۹۷۸) بازیگر، مدل و تهیه‌کننده آمریکایی است. او بیشتر به خاطر بازی در نقش بون کارلیل در مجموعه لاست و نقش دیمن سالواتور در مجموعه خاطرات خون‌آشام شهرت دارد.
ایان در سال ۲۰۱۵ با هنرپیشه ی آمریکایی نیکی رید ازدواج کرد و در سال ۲۰۱۷ صاحب یک فرزند دختر به نام بادی سالیل رید سامرهالدر شدند.
سرآغاز زندگی

سامرهالدر در کاوینگتن، لوئیزیانا زاده شد و بزرگ شد. پدرش «رابرت سامرهالدر» یک پیمانکار ساختمان از نژاد فرانسه و انگلستان بود؛ و مادرش «ادنا جوزف» ایرلندی بود. نام خانوادگی سامرهالدر از پدربزرگش ریشه گرفته شده‌است پدربزرگ وی یک ملاک انگلیسی ثروتمند بوده‌است. ایان یک برادر به نام رابرت و یک خواهر به نام رابین دارد. پدر و مادرش زمانیکه او ۱۳ ساله بود از هم جدا شدند. او با مادرش بزرگ شد.
اوقات فراغتش را قایق‌سواری، شنا، ماهیگیری و پرورش اسب پر می‌کرد. همچنین وی در انجمن تئاتر و هنرهای نمایشی و گروه تئاتر محلی عضو بود.
با تشویق مادرش در سن ۱۰ سالگی به حرفهٔ مدلینگ رو آورد، که برای این کار او هر تابستان به نیویورک می‌رفت.
در دبیرستان مدل شدن را عقب انداخت و روی ورزش و درسش تمرکز بیشتری کرد.
چند سال بعد، وقتی فرصت مدل شدن در اروپا برایش فراهم شد، سریع آن را پذیرفت و به اروپا سفر کرد و تحصیل کرد و به شهرهایی همانند پاریس و میلان و لندن رفت.
زندگی حرفه‌ای

در ۱۷ سالگی در نیویورک شروع به تحصیل در رشتهٔ بازیگری کرد؛ و در سن ۱۹ سالگی مهارت زیادی پیدا کرد. با «ویلیام اسپر» سرآمد مربیان بازیگری تمرین می‌کرد.
مدیر استعدادیابی؛ سامرهالدر را در صحنه‌ای ۴۰۰ نفری شلوغ دید و بلافاصله وی را برای نمایش انتخاب کرد.
یان با خوشحالی از این که در نیویورک ماندگار شده بود، زمان زیادی را صرف مطالعهٔ بازیگری، نوشتن و تمرین یوگا کرد.
اولین نقش مهمش در «قوانین جاذبه» بود.
کارهای تلویزیونی او شامل نمایش‌هایی مثل «دهکده کوچک» است که نقش آدام نایت را ایفا می‌کرد و همچنین تهیه کنندهٔ فیلم کوتاه «بازگشت» بوده‌است.
در سریال آمریکایی لاست ایفا گر کاراکتر بون کارلایل است. اگرچه کاراکتر بون در فصل اول کشته می‌شود ولی سامرهالدر در فلش بک‌های بون کارلایل و رویاهای دنباله‌دار در فصل دوم و سوم لاست بازی کرد.
در سال ۲۰۰۶ در فیلم «نبض» به همراه کریستین بل و کریستینا میلیان بازی کرد. این فیلم نه از طرف منتقدان و نه از لحاظ فروش به موفقیت نرسید و اما در هفته اول اکرانش نسبتاً خوب فروش داشت.
در می۲۰۰۶ سامرهلدر به عنوان یکی از ۱۰ مدل برتر مدل‌های DNA برگزیده شد.
در سپتامبر ۲۰۰۹ برای بازی در فیلم «مسابقات قهرمانی» انتخاب شد. در این فیلم نقش یک قاتل به اسم مایلز اسلتر را بازی می‌کند که با قاتلین دیگر در رقابت‌های مهلک و کشنده شرکت می‌کنند.
کار پر شهرت او نقش «دیمن سالواتوره» در نمایش درام خاطرات خون‌آشام بر اساس سری کتاب‌های ال. جی. اسمیت است.
همچنین در یکی از مصاحبه هایش گفته بود که زبان فرانسوی بلد است .
زندگی شخصی

در سپتامبر سال ۲۰۱۱ اعلام کرد که با نینا دوبرو وارد یک رابطه عاشقانه شده‌است. در مه سال ۲۰۱۳ وی گزارش داد که رابطه او با نینا دوبرو به پایان رسیده‌است و آن‌ها از یک دیگر جدا شدند. ایان در اواسط سال ۲۰۱۴ اعلام کرد با نیکی رید وارد یک رابطه عاشقانه شده‌است. در فوریه ۲۰۱۵، آن‌ها نامزدی خود را اعلام کردند و در ۲۶ آوریل ۲۰۱۵ در ملیبو، کالیفرنیا باهم ازدواج کردند. وی و همسرش در تاریخ ۲۵ ژوئیه ۲۰۱۷ صاحب یک دختر به اسم بادی سالیل رید سامرهالدر شدند.
فعالیت‌های خیریه

ایان دارای یک مؤسسه خیریه به نام «ایان سامرهالدر فاندیشن» (به انگلیسی: Ian somerhalder foundation) است. این مؤسسه کمک‌هایی به جانوران و محیط زیست می‌کند.
جوایز

سامرهالدر دو جایزه برای سریال لاست و ۳ جایزه برای خاطرات یک خون‌آشام و یک جایزه در سال ۲۰۰۲ برای جوان‌ترین بازیگر هالیوودی گرفته‌است.
ایان در کامیک کان ۲۰۱۱
ایان در ایان سامرهالدر فاندیشن
ایان در کامیک کان ۲۰۱۲
ایان 2015
فیلم‌شناسی > فیلم

| سال | فیلم | نقش | توضیحات |
| --- | --- | --- | --- |
| ۱۹۹۸ | ستاره مشهور | تعیین نشده |  |
| ۲۰۰۱ | زندگی به عنوان یک خانه | جاش |  |
| ۲۰۰۲ | قلب‌های در حال تغییر | جیسون کلی |  |
| ۲۰۰۲ | قوانین جاذبه | پال دنتون |  |
| ۲۰۰۴ | در دستان دشمن | دنی میلر |  |
| ۲۰۰۴ | مرد پیر و استودیو | مت | فیلم کوتاه |
| ۲۰۰۶ | نبض | دکستر مک‌کارتی |  |
| ۲۰۰۶ | حس بینایی | دریفتر |  |
| ۲۰۰۷ | مارکو پولو | مارکوپولو |  |
| ۲۰۰۸ | سامری گمشده | ویلیام آرچر |  |
| ۲۰۰۹ | بیداری | تایلر |  |
| ۲۰۰۹ | تورنومنت | مایلز اسلید |  |
| ۲۰۱۰ | چگونه به یک زن عشق بورزیم؟ | دانیل ملتزر |  |
| ۲۰۱۳ | نوار ضبط شده  | افسر لوئیس |  |
| ۲۰۱۳ | زمان تعیین شده  | عامل سیاه | فیلم کوتاه |
| ۲۰۱۴ | ناهنجاری | هارکین لانگهام |  |
فیلم‌شناسی > تلویزیون

| سال | فیلم | نقش | توضیحات |
| --- | --- | --- | --- |
| ۱۹۹۷ | راحتی بزرگ  | I.Q. | اپیزود:The Black Bag |
| ۱۹۹۹ | اکنون و دوباره | برایان | اپیزود:A Girl's Life |
| ۲۰۰۰ | آمریکایی‌های جوان | همیلتون فلمینگ | نقش اصلی |
| ۲۰۰۱ |  آناتومی یک جنایت از نفرت  | راسل هندرسون | فیلم تلویزیونی |
| ۲۰۰۲ |  سی‌اس‌آی  | تونی دل ناگرو | اپیزود:ARevenge Is Best Served Cold |
| ۲۰۰۲ | نظم و قانون: واحد قربانیان ویژه | چارلی بیکر | اپیزود:Dominance |
| ۲۰۰۳ |  سی‌اس‌آی: میامی  | ریکی مردوچ | اپیزود:The Best Defense |
| ۲۰۰۴ |  بی‌باک  | جردن گریسی | پایلوت تلویزیونی پخش نشده‌است |
| ۲۰۱۰٬۲۰۰۴–۲۰۰۷ |  لاست  | بون کارلایل | نقش اصلی |
| ۲۰۰۴ |  اسمالویل  | آدام نایت | ۶ قسمت |
| ۲۰۰۷ |  مارکو پولو  | مارکو پولو | فیلم تلویزیونی |
| ۲۰۰۷ |  بگو که دوستم داری  | نیک | ۶ قسمت |
| ۲۰۰۸ |  مهاجمان شهر گمشده  | جک کوبیاک | فیلم تلویزیونی |
| ۲۰۰۹ |  آتش بازی  | لی کوپر | فیلم تلویزیونی |
| ۲۰۰۹–۲۰۱۷ |  خاطرات خون‌آشام  | دیمن سالواتوره | نقش اصلی |
| ۲۰۱۴ |  سالها زندگی خطرناک  | خودش | سریال مستند؛ قسمت: "یخ و برنز" |
| ۲۰۱۹ |  جنگ‌های وی  | دکتر لوتر سوان | نقش اصلی |
لسو

لَسو یکی از روش‌های تنظیم مدل برای انتخاب ویژگی و جلوگیری از بیش‌برازش در رگرسیون است که انتخاب متغیر و نرمال سازی را به منظور افزایش دقت پیش‌بینی و تفسیرپذیری مدل آماری حاصل انجام می‌دهد. این روش باعث می‌شود بسیاری از پارامترهای مدل نهائی صفر شده و مدل به اصطلاح خلوت شود. در روش لَسو نُرمِ  L_{1} به تابع هزینه اضافه می‌شود.
با این وجود که لسو در ابتدا برای مدل های رگرسیون خطی تعریف شده بود، اما به سادگی به سایر مدل‌های آماری از جمله مدل‌های خطی تعمیم‌یافته، معادله برآورد تعمیم یافته، مدل‌های مخاطرات متناسب، و برآوردگرهای M قابل تعمیم است.
تاریخچه

لسو به منظور بهبود دقت پیش‌بینی و تفسیرپذیری مدل‌های رگرسیون معرفی شد. در این روش، مجموعه کاهش یافته ای از متغیرها برای استفاده در یک مدل انتخاب می شوند.
لسو به طور مستقل در سال ۱۹۸۶ در زمینه ژئوفیزیک توسعه یافت و در سال ۱۹۹۶ توسط آماردان رابرت تیبشیرانی ترویج شد. این روش، دقت پیش‌بینی را بهبود بخشیده و با کاهش ضرایب خاصی از مدل به صفر، تأثیر آنها در پیش‌بینی نهایی را از میان می برد. با وجود شباهت میان این روش و رگرسیون خط الراس، عملکرد آنها متفاوت است. در رگرسیون خط الراس، اندازه مجموع توان های دوم ضرایب از مقدار ثابتی کوچک تر شده، اما خود ضرایب صفر نمی شوند (انتخاب متغیر انجام نمی پذیرد).
تعریف ریاضی

اگر در مسئله رگرسیون، داده‌ها را به صورت  D=\{({x_{1}},y_{1}),\cdots ,({x_{N}},y_{N})\}  نمایش دهیم، هدف بدست آوردن  y به عنوان ترکیبی خطی از  x  است یعنی  x^{T}\beta +\beta _{0} . رگرسیون خطی معمولی به شکل پایین در پی یافتن  \beta   و  \beta _{0}  بهینه است به طوری که خطای میانگین مربعات را کمینه کند:
\min _{\beta _{0},\beta }\left\{{\frac {1}{N}}\sum _{i=1}^{N}(y_{i}-\beta _{0}-x_{i}^{T}\beta )^{2}\right\}
حال اگر داده‌ها را در ماتریس  X  و بردار  Y  بگنجانیم، مسئله به عبارت پایین تغییر شکل می‌دهد:
\min _{\beta \in \mathbb {R} ^{p}}\left\{{\frac {1}{N}}\left\|Y-X\beta \right\|_{2}^{2}\right\}
دو دلیل کلی برای تغییر و بهبود روش خطای میانگین مربعات وجود دارد. مورد اول اینکه پیچیدگی مدل‌های پارامتری با تعداد پارامترهای مدل و مقادیر آن‌ها سنجیده می‌شود. هرچه این پیچیدگی بیشتر باشد خطر بیش‌برازش برای مدل بیشتر است. پدیدهٔ بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که مدل به‌جای یادگیری الگوهای موجود در داده، خود داده را به خاطر می‌سپارد. در این حالت، مدل برای آن مجموعه دادهٔ به‌خصوص خوب عمل می‌کند اما برای داده‌های مشابه دیگر عملکرد خوبی ندارد، که یعنی عمل یادگیری به خوبی انجام نشده‌است. در این حالت مدل، بایاس کم و واریانس زیادی دارد و در واقع بیش‌برازش اتفاق افتاده است. برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های خطی مانند رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک، یک «جریمه» به تابع هزینه اضافه می‌شود تا از افزایش پارامترها جلوگیری شود. به این کار تنظیم مدل گفته می‌شود.
در روش لَسو ضریبی از نُرمِ  L_{1} به تابع هزینه اضافه می‌شود:
\min _{\beta \in \mathbb {R} ^{p}}\left\{{\frac {1}{N}}\left\|Y-X\beta \right\|_{2}^{2}+\lambda \|\beta \|_{1}\right\}
اضافه کردن ضریبی از نُرمِ  L_{1} به تابع هزینه معادلِ ایجاد محدودیتی بر روی نُرمِ  L_{1} است:
\min _{\beta \in \mathbb {R} ^{p}}\left\{{\frac {1}{N}}\left\|Y-X\beta \right\|_{2}^{2}\right\}{\text{ subject to }}\|\beta \|_{1}\leq t
که منظور از  \|v\|_{p} در واقع، نُرمِ  \ell ^{p} است که به صورت زیر محاسبه می‌شود:
استفاده از این باعث می‌شود بسیاری از پارامترهای مدل نهائی که دارای کم‌ترین میزان اهمیت هستند، صفر شده و مدل به اصلاح خلوت شود. بدین ترتیب بایاس مقداری افزایش یافته اما واریانس کاهش می‌یابد. بنابراین لَسو به طور کلی می‌تواند منجر به افزایش دقت مدل شود.
هدف دیگری که استفاده از این روش دنبال می‌کند، افزایش قابلیت تبیین مدل است که با کاهش تعداد پارامترهای تخمین‌گر انجام می‌شود.
در نرمال سازی لسو، اگر  Y بردار  n\times 1 ،  X بردار  n\times d ،  \epsilon   \theta ^{*} بردار  d\times 1 مقادیر پارامتر واقعی و  {\hat {\theta }} جواب باشد، آنگاه
{\frac {1}{2n}}||X({\hat {\theta }}-\theta ^{*})||^{2}\leq \epsilon ^{T}{\frac {X({\hat {\theta }}-\theta ^{*})}{n}}+\lambda _{n}(||\theta ^{*}||_{1}-||{\hat {\theta }}||_{1})
اثبات:
{\frac {1}{2n}}(||\epsilon ||^{2}+||X({\hat {\theta }}-\theta ^{*})||^{2}-2\epsilon ^{T}{X({\hat {\theta }}-\theta ^{*})})+\lambda _{n}(||{\hat {\theta }}||_{1})={\frac {1}{2n}}||\epsilon -X({\hat {\theta }}-\theta ^{*})||^{2}+\lambda _{n}(||{\hat {\theta }}||_{1})
={\frac {1}{2n}}||Y-X\theta {\hat {|}}|^{2}+\lambda _{n}(||{\hat {\theta }}||_{1})
\leq {\frac {1}{2n}}||Y-X\theta ^{*}||^{2}+\lambda _{n}||\theta ^{*}||_{1}
={\frac {1}{2n}}||\epsilon ||^{2}+\lambda _{n}||\theta ^{*}||_{1}
سرعت بخشیدن به لسو

برای تسریع لسو، باید مفروضات دیگری در مورد X وجود داشته باشد. این مفروضات همچنین سازگاری تخمین  \theta  را نیز تضمین می کنند. یک شرط بسیار مفید، شرط مقدار ویژه محدود شده است. برای تعریف شرط، باید چندین نماد را معرفی کنیم. برای  S\subset \{1,2,...,d\}  و  \alpha >0، داریم
C(\alpha ,S)=\{\Delta \in {\mathbb {R}}^{d}:||\Delta _{S}c||_{1}\leq \alpha ||\Delta _{S}||_{1}\}
متغیر  X  شرط محدودیت مقدار ویژه  RE(\alpha ,\kappa ) روی  S={1,...,d}\neq \emptyset  را برآورده می کند اگر
{\frac {1}{n}}||X\Delta ||^{2}\geq \kappa ||\Delta ||^{2}for\,all\,\Delta \in C(\alpha ,S)
برای فهم بهتر، تصور کنید دلتا همان هت-ستار است. مطلوب این است که  ۲  کوچک باشد. دقت کنید که در این صورت ۲ کوچک است، خصوصاً اگر
\Delta \to {\frac {||X\Delta ||^{2}}{n}}
در نزدیکی  {\hat {\theta }}-\theta ^{*} صاف باشد. برای پیشگیری از این امر، لازم است تابع فوق خمیده باشد. این شرط در صورتی محقق خواهد شد که
{\frac {||X\Delta ||^{2}}{n}}\geq \kappa ||\Delta ||^{2}for\,all\,\Delta \in {\mathbb {R}}^{d}
که نتیجه خواهد داد  \lambda _{min}(X^{T}X)\geq C_{min}>0  اگر  d>n که امکانپذیر نیست. به جای آن، حالتی را در نظر میگیریم که تابع تنها در جهات خاصی خمیده باشد. این جهات همان  C(\alpha ,S) هستند که  S توسط پشتیبان  \theta ^{*} یا  s={J:\theta ^{*}\neq 0} تعریف میشود.
کوواریانس ارتونرمال

اکنون می توان برخی از ویژگی های اساسی برآوردگر لسو را شرح داد.
ابتدا فرض کنید که متغیرهای کمکی متعامد هستند به طوری که  x_{i}^{T}x_{j}=\delta _{ij} ، که \delta _{ij} دلتای کرونکر است، یا به طور معادل، X^{T}X=I، سپس با استفاده از روش های زیرگرادیان می توان نشان داد که
{\begin{aligned}{\hat {\beta }}_{j}={}&S_{N\lambda }({\hat {\beta }}_{j}^{\text{OLS}})={\hat {\beta }}_{j}^{\text{OLS}}\max \left(0,1-{\frac {N\lambda }{|{\hat {\beta }}_{j}^{\text{OLS}}|}}\right)\\&{\text{ where }}{\hat {\beta }}^{\text{OLS}}=(X^{T}X)^{-1}X^{T}y=X^{T}y\end{aligned}}
از S_{\alpha } به عنوان عملگر آستانه نُرم یاد می شود، زیرا به جای اینکه مقادیر کوچکتر را به صفر سوق داده و مقادیر بزرگتر را دست نخورده باقی بگذارد، همه مقادیر را به سمت صفر میل می دهد (اگر به اندازه کافی کوچک باشند آنها را دقیقاً صفر می کند)
بنابراین، تخمین‌ لسو، ویژگی‌های هر دو رگرسیون خط الراس و بهترین زیرمجموعه را دارا می باشد، زیرا مانند رگرسیون خط الراس، بزرگی همه ضرایب را کاهش می‌دهند و مانند بهترین زیر مجموعه، برخی از آنها را نیز صفر می‌کنند. علاوه بر این، در حالی که رگرسیون خط الراس همه ضرایب را با استفاده از یک ضریب ثابت مقیاس می‌کند، لسو ضرایب را با یک مقدار ثابت به سمت صفر می برد.
متغیرهای وابسته
در یک مورد خاص، دو متغیر کمکی، مثلاً j و k، برای هر مشاهده یکسان هستند، به طوری که x_{(j)}=x_{(k)}، که x_{(j),i}=x_{(k),i}. سپس مقادیر \beta _{j} و \beta _{k} که تابع هدف کمند را به حداقل می رساند به طور منحصر به فرد تعیین نمی شود. در واقع، اگر برخی از {\hat {\beta }} که در آن {\hat {\beta }}_{j}{\hat {\beta }}_{k}\geq 0، سپس اگر s\in [0,1] جایگزین کردن {\hat {\beta }}_{j} توسط s({\hat {\beta }}_{j}+{\hat {\beta }}_{k}) و {\hat {\beta }}_{k} توسط (1-s)({\hat {\beta }}_{j}+{\hat {\beta }}_{k})، در حالی که همه موارد دیگر را حفظ می کند {\hat {\beta }}_{i} ثابت است، راه حل جدیدی ارائه می دهد، بنابراین تابع هدف کمند دارای پیوستاری از حداقل سازهای معتبر است. انواع مختلفی از کمند، از جمله متعادل‌سازی کشسان، برای رفع این نقص طراحی شده است.
مصورسازی

برای مصورسازی محدودیت‌های اعمال شده در دو مدل رگرسیون خط الرأس  و لَسو با پارامترهای  \beta _{1} و  \beta _{2} را  توجه کنید که جمع خطای مربعات، به شکل خطوط تراز بیضوی نمایش داده می‌شود. به علاوه در مسألۀ رگرسیون ریج، ناحیه‌ای که ضرایب مدل را مشخص می‌کند از رابطه زیر به‌ دست می‌آید:
\beta _{1}^{2}+\beta _{2}^{2}\leq t^{2}
که دایره‌ای به شعاع  t را نمایش می‌دهد. تصویر برخورد خطوط تراز با محدوده ضرایب در رگرسیون خط الرأس در تصویر روبه‌رو نمایش داده شده است (شکل 1).
اما در لَسو، محدودیت اعمال شده روی ضرایب به صورت زیر است:
|\beta _{1}|+|\beta _{2}|\leq t
که در مختصات دوبعدی ناحیه‌ای به شکل لوزی را تشکیل می‌دهد (شکل 2).
در هر دو روش اولین محل برخورد این نواحی با خطوط تراز بیضوی به عنوان جواب مسأله در نظر گرفته‌ می‌شود.
از آن‌جایی که لوزی برخلاف دایره، دارای گوشه‌هایی است، امکان برخورد خطوط تراز با محدودۀ ضرایب در گوشه‌ها وجود دارد. اگر برخورد با خطوط تراز در یکی از این گوشه‌ها اتفاق افتاده باشد، یکی از ضرایب در مدل برابر با صفر می‌شود. محدودۀ ضرایب لَسو در ابعاد بالاتر، دارای گوشه‌ها و لبه‌های زیادی بوده و شانس برخورد خطوط تراز در این نقاط و درنتیجۀ آن، صفر شدن تعدادی از ضرایب بیشتر می‌شود. بدین ترتیب تعداد پارامترهای غیرصفر در مدل کاهش یافته و مدل به اصطلاح خلوت‌تر می‌شود.
پیاده‌سازی (پایتون)

با استفاده از کتابخانۀ Sickit-Learn زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌توان مدل لَسو را به سادگی، به صورت زیر پیاده‌سازی کرد:
from sklearn.linear_model import Lasso

lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X_train, y_train)
prediction= lasso.predict(X_test)
پارامتر تنظیم مدل در این مثال ساده برابر با  0.1 در نظر گرفته‌ شده و پس از آموزش، از مدل برای پیشبینی روی دادۀ جدید استفاده شده است.
(شکل 1) برخورد خطوط تراز با محدوده ضرایب در رگرسیون خط الرأس
(شکل 2) برخورد خطوط تراز با محدوده ضرایب در لسو
بریستول نوع ۱۵۹

| بریستول نوع ۱۵۹ | بریستول نوع ۱۵۹ |
| --- | --- |
کاربری: Heavy bomber
کشور سازنده: بریتانیا
تولیدکننده: بریستول ایروپلین
وضعیت: Cancelled project
کاربر اصلی: نیروی هوایی سلطنتی بریتانیا
تعداد ساخته‌شده: None
بریستول نوع ۱۵۹ (به انگلیسی: Bristol Type 159) یک هواگرد ساختِ کارخانهٔ بریستول ایروپلین در کشور بریتانیا است . نخستین استفاده‌کنندهٔ این هواپیما نیروی هوایی سلطنتی بریتانیا بوده‌است.
امیرحسین مدرس

| امیرحسین مدرس | امیرحسین مدرس |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۶ شهریور ۱۳۴۹  تهران، محله بی‌سیم ایران
ملیت: ایرانی
پیشه: مجری، خواننده، بازیگر، شاعر و نویسنده و خطاط و صداپیشه
سال‌های فعالیت: ۱۳۶۵ تا اکنون
همسر: بهار بهاردوست
فرزندان: ایلیا مدرس
خویشاوندان: حامد مدرس(برادر)
امیرحسین مدرس (زادهٔ ۱۶ شهریور ۱۳۴۹ در تهران) مجری، خواننده، شاعر، نویسنده، خطاط و بازیگر ایرانی است. او از سال ۱۳۶۵ در صدا وسیما مشغول به کار است.
فعالیت > بازیگری

نرگس مست (۱۳۹۵)
در امتداد شهر (۱۳۸۹)
ما همه گناهکاریم (۱۳۸۹)
گرگ و میش (۱۳۸۵)
راستش را بگو
یوسف پیامبر
آسمان من
یادآوری
ستاره‌های سربی
سیر و سرکه
تاریکی شب، روشنایی روز (۱۳۹۷)
فعالیت > اجرا

کوله‌پشتی
هوش برتر
سرزمین شعر
چهارگاه
نیمرخ
خوان‌نیاز
فعالیت > خوانندگی

آلبوم ماه نی
آلبوم خورشید (۱۳۹۰) (با دکلمهٔ امین تارخ)
آلبوم روز رستاخیز (۱۳۹۱)
تیتراژ پایانی مسابقه هوش برتر
تیتراژ مجموعه تلویزیونی متهم گریخت
تیتراژ پایانی مجموعه تلویزیونی زندگی به شرط خنده
تیتراژ مجموعه تلویزیونی ترانه مادری
تیتراژ مجموعه تلویزیونی عید امسال
تیتراژ مجموعه تلویزیونی خوش‌نشین‌ها
تیتراژ مجموعه تلویزیونی آئینه
تئاتر غبار
تیتراژ مجموعه تلویزیونی آینه‌های نشکن
فعالیت > کتاب‌ها

مبتلای اقیانوس (شعر)
بانوی اعتدالِ بهاران (شعر)
جام باقی (پژوهش ادبی)
وحی بر توفان (تدوین و تصحیح متن کهن - تقدیرشدهٔ چهلمین  دورهٔ کتاب سال و دومین دوسالانهٔ کتاب عاشورا)
قطرهٔ دریای همت (تدوین و تصحیح متن کهن)
سفر در حباب (تدوین و تصحیح متن کهن)
سپندِ اضطراب (تدوین و تصحیح متن کهن)
نماهنگ

نو سفر (نماهنگ)
کارن پیکرینگ

کارن پیکرینگ (به انگلیسی: Karen Pickering) (زادهٔ ۱۹ دسامبر ۱۹۷۱) شناگر اهل بریتانیا است.
کارلزبرگ

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع: شرکت سهامی عام
ISIN: DK0010181759 
صنعت: نوشیدنی
بنا نهاده: ۱۸۴۷
بنیانگذاران: یاکوب کریستین یاکوبسن
دفتر مرکزی:  کپنهاگ، دانمارک
محدودهٔ فعالیت: جهانی
مدیر عامل اجرایی: یورگن بوهل راسموسن
رئیس هیئت مدیره: پاول کروگزگارد-لارسن
محصولات: نوشابه آبجو
خدمات: کارخانه آبجوسازی
درآمد:  ۹٫۴ $ میلیارد دلار (۲۰۱۶)
سود خالص:  ۵٫۳ DKK میلیارد کرون (۲۰۱۱)
مجموع دارایی:  ۱۴۴٫۲ DKK میلیارد کرون (۲۰۱۱)
تعداد کارکنان: ۴۱٫۴۰۰ نفر (۲۰۱۶)
وبگاه: www.carlsberg.com
سر در ورودی ساختمان اداری کارلزبرگ در کپنهاگ، دانمارک
کارلزبرگ (به انگلیسی: carlsberg) شرکت آبجوسازی دانمارکی است، که در سال ۱۸۴۷ توسط یاکوب کریستین یاکوبسن تأسیس شد. وی نام این شرکت را از نام پسرش کارل گرفته‌است.
دفتر مرکزی شرکت کارلزبرگ در شهر کپنهاگ، دانمارک قرار دارد. نام تجاری یا برند اصلی این شرکت، آبجو کارلزبرگ است، ولی در برخی نقاط جهان نیز توبورگ؛ برند اصلی کارلزبرگ محسوب می‌شود.
شرکت کارلزبرگ پس از ادغام با شرکت نروژی اورکلا در ژانویه سال ۲۰۰۱ به پنجمین شرکت بزرگ آبجوسازی جهان تبدیل شد. کارلزبرگ در حال حاضر با دارا بودن بیش از ۴۰ درصد از سهم بازار، بزرگترین فروشنده آبجو در روسیه می‌باشد. در سال ۲۰۰۹ تعداد کارکنان شرکت کارلزبرگ در حدود ۴۵ هزار نفر اعلام شد و در این سال با یک پله صعود در رتبه چهارم از بزرگترین شرکت‌های آبجوسازی جهان قرار گرفت.
کارلزبرگ از سال ۱۹۹۲ تا ۲۰۱۰ به‌عنوان حامی مالی (اسپانسر) باشگاه فوتبال لیورپول فعالیت می‌کرد. این شرکت از سال ۲۰۱۰ اسپانسر باشگاه فوتبال کپنهاگن، باشگاه فوتبال هاوانت و واترلوویل، باشگاه فوتبال تاتنهام هاتسپر و باشگاه فوتبال آرسنال می‌باشد.