stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
قانون یادگیری

قانون یادگیری یا فرایند یادگیری یک شبکه عصبی مصنوعی یک روش ، منطق ریاضی یا الگوریتم است که عملکرد شبکه و یا زمان آموزش را بهبود می بخشد.                                                                             معمولاً این قانون به طور مکرر در شبکه اعمال می شود. وقتی شبکه در یک محیط داده خاص شبیه سازی می شود ، با به روزرسانی  سطح اوزان و بایاس شبکه انجام می شود.                                                                                                                                                                                                                                 یک قانون یادگیری ممکن است شرایط موجود شبکه را بپذیرد و نتیجه مورد انتظار و نتیجه واقعی شبکه را مقایسه کند تا مقادیر جدید و بهبود یافته برای اوزان و بایاس ارائه دهد.بسته به پیچیدگی مدل واقعی که شبیه سازی می شود ، قانون یادگیری شبکه می تواند به سادگی یک دروازه XOR یا خطای مربع میانگین باشد ، یا به اندازه یک نتیجه از سیستم معادلات دیفرانسیل پیچیده باشد.                                                                                                                                                                قانون یادگیری یکی از عواملی است که تعیین می کند شبکه مصنوعی با چه سرعتی یا با چه دقتی توسعه می یابد. بسته به روند توسعه شبکه ، سه مدل اصلی یادگیری ماشین وجود دارد:                                                                                                                                                                                                                      1.یادگیری بدون نظارت                                                                                                                                                                                                                            2.یادگیری تحت نظارت                                                                                                                                                                                                                                   3.یادگیری تقویت
زمینه

بسیاری از روش های یادگیری در یادگیری ماشینی مشابه یکدیگر هستند و بر اساس یکدیگر هستند که طبقه بندی آنها را در دسته های روشن دشوار می کند. اما آنها را می توان به طور کلی در 4 دسته از روش های یادگیری درک کرد ، اگرچه این دسته ها مرز مشخصی ندارند و متعلق به چندین دسته از روش های یادگیری هستند:                    1.هبیان_نئوکونیترون _حالت مغز در یک جعبه                                                                                                                                                                                      2.شیب نزولی_آموزش کوانتوری برداری_نقشه ویژگی خود سازمان دهنده، شبکه عصبی راجعه                                                                                                                                                                 3.رقابتی - یادگیری کوانتاسیون وکتور ، نقشه ویژگی خود سازماندهی ، تئوری تشدید تطبیقی                                                                                                                      4.تصادفی - ماشین بولتزمن ، ماشین کوشی                                                                                                                                                                                             گفتنی است که اگرچه به نظر می رسد این قوانین یادگیری مبتنی بر ایده های مشابه هستند ، اما تفاوتهای ظریفی دارند از این رو منطقی است که آنها را جدا از مبدا و اهداف آنها مطالعه کنیم.
زمینه > یادگیری هبیان

توسط دونال هب در سال 1949 برای توصیف شلیک نورونهای عصبی ایجاد شده است. این یادگیری هبیان را با توجه به نورونهای بیولوژیکی تعریف می کند ، که در دهه 1950 نیز در شبیه سازی رایانه ای شبکه های عصبی در شبکه های عصبی مصنوعی اعمال می شود.
زمینه > یادگیری هبیان > قاعده یادگیری پرسپترون

قاعده یادگیری پرسپترون از فرض هبیان نشات می گیرد و توسط فرانک روزنبلات در سال 1958 در پرسپترون خود استفاده شد . شبکه به فعال سازی منتقل می شودو از خروجی تابع برای تنظیم وزن استفاده می شود. سیگنال یادگیری تفاوت بین پاسخ مورد نظر و پاسخ واقعی یک نورون است. از تابع مرحله اغلب به عنوان یک تابع فعال سازی استفاده می شود و خروجی ها معمولاً به 1- ، 0 یا 1 محدود می شوند.                                                                                                                                            وزن ها  به روز می شوندبا                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  W new=W old+ɳ (t-o)x iکه در آن "t" مقدار هدف است و "o" خروجی پرسپترون است ، و ɳ میزان یادگیری نامیده می شود.
زمینه > تبلیغ عقب نشینی

گفته می شود Seppo Linnainmaa در سال 1970 الگوریتم تبلیغ عقب نشینی را توسعه داده است اما ریشه های الگوریتم با همکاری بسیاری از دهه 1960 برمی گردد. این یک الگوریتم حداقل مربعات در پرسپترون خطی و قانون  ایادگیری دلتا است.                                                                                                                                                     این جستجو از طریق گرانش فضایی را با استفاده از فضای احتمالی شبکه انجام می دهد ، و خطا را بین مقادیر هدف و خروجی های شبکه کاهش می دهد.
زمینه > تبلیغ عقب نشینی > یادگیری ویدرو-هاف (قانون یادگیری دلتا))

مشابه قاعده یادگیری پرسپترون اما با منشأ متفاوت.برای استفاده در شبکه ادالاین ساخته شده است ، که از نظر آموزش عمدتاً باپرسپترون متفاوت است.                              وزن ها با توجه به مجموع وزنی ورودی ها تنظیم می شوند ، در حالی که در پرسپترون علامت مجموع وزنی برای تعیین بازده مفید بود زیرا آستانه روی 0 ، 1 -یا 1+ تنظیم شد. این باعث می شود  ادالاین متفاوت از گیرنده طبیعی باشد.                                                                                                                                                               قانون دلتا (DR) با برخی تفاوت ها مشابه قانون یادگیری Perceptron (PLR) است:                                                                                                                                       1.خطای (δ) در DR محدود به داشتن مقادیر 0 ، 1 یا -1 نیست (مانند PLR) ، اما ممکن است دارای هر مقداری باشد.                                                                                             DR.2 را می توان برای هر تابع خروجی / فعال سازی متمایز f استخراج کرد ، در حالی که در PLR فقط برای عملکرد خروجی آستانه کار می کند.                                                               گاهی اوقات فقط هنگامی که Widrow-Hoff به طور خاص برای اهداف باینری اعمال می شود ، از آن به عنوان قانون دلتا یاد می شود ، اما به نظر می رسد که این اصطلاحات اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند. قانون دلتا در مورد خاصی از الگوریتم انتشار مجدد در نظر گرفته می شود.
زمینه > یادگیری رقابتی

یادگیری رقابتی یکی از انواع یادگیری هبیان در نظر گرفته می شود ، اما به اندازه کافی ویژه است که به طور جداگانه مورد بحث قرار می گیرد. یادگیری رقابتی با افزایش تخصص هر گره در شبکه کار می کند. برای یافتن خوشه در داده ها بسیار مناسب است .                                                                                                                                              مدل ها و الگوریتم های مبتنی بر اصل یادگیری رقابتی شامل کمی سازی بردار و نقشه های خودسازمانده (نقشه های کوهنن) است.
عزیزم بریم خونه بابام

| عزیزم بریم خونه بابام | عزیزم بریم خونه بابام |
| --- | --- |
کارگردان: دیوید داوان
فیلمنامه‌نویس: قادرخان
بازیگران: گوویندا کاریسما کاپور تابو ساتیش کایشیک
موسیقی: ندیم-شراوان
تاریخ‌های انتشار:  ۱۲ آوریل ۱۹۹۶ (۱۹۹۶-04-۱۲)  
مدت زمان: ۱۳۴ دقیقه
کشور: هند
زبان: هندی 
عزیزم بریم خونه بابام (به هندی: Saajan Chale Sasural) فیلمی جذاب و کمدی محصول سال ۱۹۹۶ و به کارگردانی دیوید داوان است. در این فیلم ستاره درخشان، سلطان کمدی و سلطان رقص GOVINDA گوویندا به همراه کاریسما کاپور، تابو، ساتیش کایشیک، قادرخان، شاکتی کاپور، ساتیش شاه، موکش ریشی، آنجانا ممتاز، هیمانی شیوپوری ایفای نقش کرده‌اند.
جایزه ویژه منتقدین از جشنواره فیلم فیر بهترین هنرمند سال ۱۹۹۶ بخاطر این فیلم تقدیم گویندا گردید. و گوویندا نامزد دریافت بهترین بازیگر مرد نقش اول سال ۱۹۹۶ بود.
منطقه‌های گویان

نمایی از نقشهٔ مناطق گویان (شامل ۱۰ منطقه)
مناطق گویان (انگلیسی: Regions of Guyana) اولین سطح تقسیمات کشور گویان است که شامل ۱۰ منطقه می‌شود.
|  | منطقه | مساحت (km²) | جمعیت>  (۲۰۱۲) | جمعیت>  per km² | پایتخت |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱ | باریما-واینی | ۲۰٬۳۳۹ | ۲۶٬۹۴۱ | ۱٫۲ | Mabaruma |
| ۲ | پومرون-سوپنام | ۶٬۱۹۵ | ۴۶٬۸۱۰ | ۸٫۰ | آنا رگینا |
| ۳ | جزایر اسیکوییبو-دمرارا غربی | ۳٬۷۵۵ | ۱۰۷٬۴۱۶ | ۴۶٫۲ | Vreed en Hoop |
| ۴ | دمرارا-ماهایکا | ۲٬۲۳۲ | ۳۱۳٬۴۲۹ | ۱۶۸٫۴ | Paradise |
| ۵ | ماهایکا-بربیک | ۴٬۱۹۰ | ۴۹٬۷۲۳ | ۱۴٫۰ | Fort Wellington |
| ۶ | بربیک شرقی-کورنتاین | ۳۶٬۲۳۴ | ۱۰۹٬۴۳۱ | ۳٫۴ | New Amsterdam |
| ۷ | کویونی-مازارونی | ۴۷٬۲۱۳ | ۲۰٬۲۸۰ | ۰.۳ | بارتیکا |
| ۸ | پوتارو-سیپارونی | ۲۰٬۰۵۱ | ۱۰٬۱۹۰ | ۰٫۵ | Mahdia |
| ۹ | تاکوتو بالا- اسیکوییبو بالا | ۵۷٬۷۵۰ | ۲۴٬۲۱۲ | ۱٫۳ | Lethem |
| ۱۰ | دمرارا-بربیک علیا | ۱۷٬۰۴۰ | ۳۹٬۴۵۲ | ۲٫۱ | Linden |
|   | گویان | ۲۱۴٬۹۹۹ | ۷۴۷٬۸۸۴ | ۳.۵ | جرج‌تاون |
کاترین هانتر

| کاترین هانتر | کاترین هانتر |
| --- | --- |
زادهٔ: ۹ آوریل  ۱۹۵۷
ملیت: آمریکایی
کاترین هانتر (انگلیسی: Kathryn Hunter؛ زادهٔ ۹ آوریل ۱۹۵۷) بازیگر اهل ایالات متحده آمریکا است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می‌توان به تراژدی مکبث، هری پاتر و محفل ققنوس و همه یا هیچ اشاره کرد.
عصر اسطوره‌ها: بازی تخته‌ای

| عصر اسطوره‌ها: بازی تخته‌ای Age of Mythology: The Boardgame | عصر اسطوره‌ها: بازی تخته‌ای Age of Mythology: The Boardgame |
| --- | --- |
توسعه‌دهنده(ها): Glenn Drover
ناشر(ها): Eagle Games
سری: عصر فرمانروایان
تاریخ(های) انتشار: ۲۰۰۳
ژانر(ها): بازی تخته‌ای
حالت(ها): ۴ نفره
عصر اسطوره‌ها: بازی تخته‌ای (به انگلیسی: Age of Mythology: The Boardgame) نام یک بازی تخته‌ای است که توسط Glenn Drover ابداع شد. این بازی تخته‌ای ۴ نفره، اقتباسی از بازی رایانه‌ای عصر اسطوره‌ها می‌باشد که در سال ۲۰۰۳ توسط Eagle Games توسعه پیدا کرد.
کتوروالاکیای

| کتوروالاکیای | کتوروالاکیای |
| --- | --- |
شهرک: شهرک
Stend announcing 400 years jubilee: Stend announcing 400 years jubilee
  مهر:   مهر
کتوروالاکیایموقعیت کتوروالاکیای در نقشه: کتوروالاکیایموقعیت کتوروالاکیای در نقشه
مختصات: ۵۴°۳۳′۲۰″ شمالی ۲۳°۱۰′۱۰″ شرقی﻿ / ﻿۵۴٫۵۵۵۵۶°شمالی ۲۳٫۱۶۹۴۴°شرقی﻿ / 54.55556; 23.16944: مختصات: ۵۴°۳۳′۲۰″ شمالی ۲۳°۱۰′۱۰″ شرقی﻿ / ﻿۵۴٫۵۵۵۵۶°شمالی ۲۳٫۱۶۹۴۴°شرقی﻿ / 54.55556; 23.16944
کشور:  لیتوانی
شهرستان:  شهرستان ماریامپوله
جمعیت (۲۰۱۱): جمعیت (۲۰۱۱)
 • کل: ۱۱۳
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۲ (زمان اروپای شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۳ (ساعت تابستانی اروپای شرقی)
کتوروالاکیای (به لاتین: Keturvalakiai) یک شهرک در لیتوانی است که در شهرستان ماریامپوله واقع شده‌است. کتوروالاکیای ۱۱۳ نفر جمعیت دارد.
تپه‌های کاسی

| تپه‌های کاسی | تپه‌های کاسی |
| --- | --- |
Region: Region
Eastern Khasi Hills: Eastern Khasi Hills
Country:  هند
State: مگالایا
مساحت: مساحت
 • کل: ۱۰۴۴۳ کیلومتر مربع (۴۰۳۲ مایل مربع)
جمعیت (۲۰۱۱): جمعیت (۲۰۱۱)
 • کل: ۱۴۶۸۲۲۳
 • تراکم: ۱۴۰/کیلومتر مربع (۳۶۰/مایل مربع)
Languages: Languages
 • Spoken:  زبان کهاسی 
Districts:  بخش کاسی هیلز شرقی  بخش غرب خاسی هلیز  بخش جنوب غربی خاسی هیلز  بخش ری-بوئی 
تپه‌های کاسی (انگلیسی: Khasi Hills) یک منطقه ای کوهستانی کم ارتفاع در فلات شیلونگ در ایالت مگالایا هند است.
خاسیان

مقالهٔ اصلی: خاسی‌ها
ساکنان تپه‌های کاسی از اقوامی به نام خاسی‌ها هستند. این منطقه عمدتاً، توسط ساکنان قبیله ای خاسی، که به‌طور سنتی در قبایل مختلف ایالت‌های معروف به ایالت‌های تپه خاسی (یا تپه کاسی) زندگی می‌کنند، از دیرباز مورد سکونت قرار گرفته‌است. یکی از پایتخت‌های ایالت‌های تپه کاسی، معروف به «سهرا» (یا چراپونچی)، یکی از مرطوب‌ترین نقاط جهان به حساب می‌آید. سهرا منطقه‌ای در ایالت مگالایا یکی از ایالت‌های شمال شرق کشور هند است که پرباران‌ترین منطقه جهان است. اکثریت خاسی‌ها پرسبیتری‌ها هستند و سپس کاتولیک‌ها و آنگلیکان‌ها قرار دارند.
تیاگو مایا

تیاگو مایا آلنکار (پرتغالی: Thiago Maia Alencar؛ زادهٔ ۱۳ مارس ۱۹۹۷) که با نام تیاگو مایا شناخته می‌شود، بازیکن فوتبال اهل برزیل است که در پست هافبک دفاعی برای فلامینگو در سری آ برزیل بازی می‌کند.
میتل‌پلاته

سکوی حفاری میتل‌پلاته در دریای شمال.
میتل‌پلاته (به آلمانی: Mittelplate) نام بزرگ‌ترین میدان نفتی آلمان در دریای شمال است. بیش از ۶۵٪ ذخایر نفت آلمان در این میدان نفتی قرار دارد.
نفت خام استخراج‌شده از میتل‌پلاته از طریق یک خط لوله ۵/۷ کیلومتری به سواحل آلمان منتقل می شود.
علی الصقلی الحسینی

| علی الصقلی الحسینی | علی الصقلی الحسینی |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۵ مهٔ ۱۹۳۲ فاس
درگذشت: ۵ نوامبر ۲۰۱۸ رباط
ملیت: مراکش
علی الصقلی الحسینی (۱۵ مهٔ ۱۹۳۲ – ۵ نوامبر ۲۰۱۸) نویسنده، و نویسنده کودکان اهل مراکش بود. وی در سال ۱۹۷۰ سرود ملی مراکش را با عنوان النشید الشریف سروده است.
قهرمان (فیلم ۱۹۱۷)

| قهرمان | قهرمان |
| --- | --- |
کارگردان: آروید ئی. گیلستورم
تهیه‌کننده: لوئیس برستین
بازیگران: بیلی وست اولیور هاردی
فیلم‌بردار: هرمان اوبراک جونیور
تدوین‌گر: بن اچ. کوهن
شرکت تولید: استودیوهای کینگ بی
تاریخ‌های انتشار:  ۱ ژوئن ۱۹۱۷ (۱۹۱۷-06-۰۱)  
مدت زمان: ۲ حلقه
کشور: ایالات متحده آمریکا
زبان: صامت (با میان‌نویس انگلیسی)
قهرمان (انگلیسی: The Hero) یک فیلم کمدی صامت کوتاه به کارگردانی آروید ئی. گیلستورم است که در سال ۱۹۱۷ منتشر شد. از بازیگران این فیلم می‌توان به اولیور هاردی، بیلی وست، اتل برتون، فلورنس مک‌لاکلین و لئو وایت اشاره کرد.
موزکند

| موس | موس |
| --- | --- |
موس: موس
مختصات: ۴۰°۰۴′۳۶″ شمالی ۴۶°۰۸′۱۸″ شرقی﻿ / ﻿۴۰٫۰۷۶۶۷°شمالی ۴۶٫۱۳۸۳۳°شرقی﻿ / 40.07667; 46.13833: مختصات: ۴۰°۰۴′۳۶″ شمالی ۴۶°۰۸′۱۸″ شرقی﻿ / ﻿۴۰٫۰۷۶۶۷°شمالی ۴۶٫۱۳۸۳۳°شرقی﻿ / 40.07667; 46.13833
کشور:  جمهوری آرتساخ  جمهوری آذربایجان
استان شهرستان: استان شاهومیان شهرستان کلبجر
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۴
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۵
موزکند (ترکی آذربایجانی: Mozkənd)؛ موس (ارمنی: Մոս) یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری آرتساخ است که در استان شاهومیان واقع شده‌است.
تپه قاضی خان

| تپه قاضی خان | تپه قاضی خان |
| --- | --- |
نام: تپه قاضی خان
کشور: ایران
استان: استان کردستان
شهرستان: شهرستان بانه
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: تپه
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۲۴۲۴۱
تاریخ ثبت ملی: ۱۵ دی ۱۳۸۷
تپه قاضی خان در شهرستان بانه، بخش مرکزی، دهستان شوی، روستای قایی برد واقع شده و این اثر در تاریخ ۱۵ دی ۱۳۸۷ با شمارهٔ ثبت ۲۴۲۴۱ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
کاتالوگ ستاره‌ای

یک تصویر از پرسئوس در به عنوان برساووش در کاتولوگی در سال ۱۶۹۰
کاتالوگ ستاره‌ای، نوشتاری مربوط به ستاره‌شناسی است که فهرستی از ستارگان را در خود دارد. در ستاره‌شناسی، به بسیاری از ستارگان، فقط با یادکرد شمارهٔ کاتالوگ آن ستاره اشاره می‌شود. در دوران باستان فهرست‌های زیادی از ستارگان به دلایل و هدف‌های مختلف ایجاد شده‌اند که بابلیان، یونانیان، چینیان، ایرانیان و عرب‌ها پیش گامان آن بودند. (تمام کاتالوگ‌های مدرن از سایت ناسا قابل دانلود هستند).
از کاتالوگ‌های قدیمی، می‌توان به کاتالوگ ابرخس اشاره کرد. وی اولین کسی بود که ستارگان را بر اساس میزان نورشان دسته‌بندی کرد و پایه‌گذار سیستم گروه بندی ستارگان بر حسب قدر ظاهری آن‌ها شد.
هند باستان

سوریاسیدانتا یک کتاب اخترشناسی هندی به زبان سانسکریت است که سال ۱۸۶۱ به انگلیسی ترجمه شده‌است. در این کتاب نام بیست وهشت ستاره معروف آن زمان که هنوز هم در هند برای طالع بینی از آن‌ها استفاده می‌شود لیست شده‌است. این بیست وهشت ستاره در بیست تا از معروف‌ترین صورت فلکی‌های امروزی قرار دارند.
مصر و بابل باستان

در مصر باستان تعدادی از صورت‌های فلکی شناخته شده بودند ومصریان باستان ستارگان پیرا قطبی را هم به خوبی می‌شناخته‌اند و به آن‌ها ستارگانی که نمی‌توانند غروب کنند  می‌گفتند و با این که از آنان کاتالوگ ستاره‌ای شناخته شده‌ای در دست نیست، نمودارهای ستاره‌ای دقیق و گسترده‌ای از آسمان شب درآراستن تابوت مومیایی‌ها و سقف اتاق آرامگاه‌ها ایجاد کرده‌اند.
با این که سومریان باستان نخستین کسانی بودند که اولین کاتالوگ‌های ستاره‌ای را، در کتیبه‌های سفالین ثبت کردند، اولین کاتالوگ‌های پیدا شدهٔ ستارگان را بابلیان باستان میان‌رودان؛ نزدیک به پایان دو هزارهٔ دوم پیش از میلاد، در دوران کاسیان (۱۵۳۱ تا ۱۱۵۵ پیش از میلاد)، تدوین کرده‌اند. این کاتالوگ‌ها، بیشتر به نام امپراتوری آشوری «هرکدام سه ستاره» شناخته شده‌اند. این کاتالوگ‌های ستاره‌ای، که بر کتیبه‌های رسی نوشته شده‌اند لیست ۳۶ ستاره را نشان می‌دهند: دوازده ستاره برای آنو و با ذکر استوای سماوی، دوازده ستاره برای انکی در جنوب آن، و دوازده ستاره برای انلیل در شمال.
مهاجرت انسان

نرخ مهاجرت خالص سالانه ۲۰۱۵ الی ۲۰۲۰ - پیش‌بینی شده توسط سازمان ملل در ۲۰۱۹
مهاجرت انسان (به انگلیسی: human migration) به جابجایی فیزیکی انسان از یک منطقه به منطقه دیگر، گاهی در مسافت‌های طولانی یا در گروه‌های بزرگ گفته می‌شود. جابجایی مردم در دوران مدرن، تحت هر دو شکل مهاجرت داوطلبانه (در منطقه یا کشور خود یا فراتر از آن) و مهاجرت اجباری (که شامل تجارت برده، قاچاق انسان و پاک‌سازی قومی) می‌شود ادامه دارد.
نرخ خالص مهاجرت در سال ۲۰۱۵: مثبت (آبی)، منفی (نارنجی)، پایدار (سبز)، و نبود اطلاعات (خاکستری).
فشار مهاجرت انسان، چه به صورت آشکار از طریق فتوحات و چه توسط نفوذ آهسته فرهنگی و اسکان مجدد، (مانند سقوط امپراتوری روم) تأثیر بزرگ تاریخی خودش را داشته‌است. مانند شهرک‌های پیشاتاریخ و پس از آن در استرالیا و آمریکا، تحت عنوان استعمار مهاجرت انسان دنیا را متحول کرده‌است. ژنتیک جمعیت با مطالعه جوامع مدرن ساکن اطلاعات زیادی در مورد الگوهای تاریخی مهاجرت فراهم کرده‌است.
نمودار میتوکندری مبتنی بر دی ان ای از مهاجرت‌های بزرگ انسان است. (اعداد در واحد هزاره قبل از دوران کنونی هستند).
عرقله دمشقی

| عرقله دمشقی | عرقله دمشقی |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۰۸۷م/ ۴۸۱ق دمشق
درگذشت: ۱۱۷۲م/۵۶۷ق دمشق
پیشه: شاعر
حسّان بن نُمیر دمشقی شهرت‌یافته به عرقلهٔ دمشقی و بعدها به عرقلهٔ أعور (به‌معنای: یک چشم) (۱۰۸۷ - ۱۱۷۲م) (نسب:ابوالنَّدی حسّان بن نمیرر بن عجیل کلبی دمشقی) شاعر مدح‌سرای شامی در سدهٔ ششم هجری بود. بیشتر جوانی‌اش را در گردش میان بوستان‌های پیرامون دمشق به «لهو و مجون» گذارند. در شام به امیران و والیان پیوست و آنان را مدح نمود. فنون شعری‌اش مدح، رثا، هجو، وصف طبیعت دمشق، خمریات، نسیب، غزل و مجون است.
مقبنه (دهستان)

مقبنه  به عربی ( المُقَبَنَة ) دهستانی بزرگ است در استان حضرموت، در کشور یمن در شبه جزیره عربستان. نام پشین این دهستان (شَمیر) بوده‌است. گویند که نام «شَمیر» به (شمیر بن سیف بن الحارث بن زید بن ذی رُعیُن) نسبت داده بوده‌اند. از مشاهیر این دهستان می‌توان از:
محسن بن شّداد الشَمیری، و معیوف بن لاوی الشَمیری نام برد. دوقبیلهٔ بزرگ و معروف یمنی در این دهستان سُکنا دارند: (قبیلهٔ الأشاعر) و (قبیلهٔ الرُکُب).
جمعیت

جمعیت این دهستان در حدود ( ۱۶۷۴۹ ) نفر و (۳۰۰ خانوار ) می‌باشد.
دهستان ( المُقَبَنَة ) در تهٔ درهٔ پهناوری قرار دارد، و شامل ۳۲ روستا بزرگ وکوچک می‌باشد.
روستاها

روستاهای توابع این دهستان به شرح زیر می‌باشند:
روستای بیدحة
روستای الوریف
روستای أخدوع أعلاء
روستای الأعراف
روستای الکرابدة
روستای عقیدة
روستای العویر
روستای المجاهدة
روستای بَنی صلاح
روستای البراشة
روستای میراب
روستای الملاحقة
روستای الجوف میراب
روستای الأخلود
روستای جاحر
روستای الصعیرة
روستای الیُمن
روستای حمیر
روستای القحیفة
روستای فکیکة
روستای الخیاشن
روستای السوغیة
روستای أحدوح الأسفل
روستای محرقة
روستای العشمة
روستای العبدلة
روستای الأقعون
روستای بَنی سیف
روستای الجمهرة
روستای المجاعشة
روستای الجبیبة
میان‌ده (چالوس)

| میانده | میانده |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۶°۳۸′ شمالی ۵۱°۲۵′ شرقی﻿ / ﻿۳۶٫۶۳۳°شمالی ۵۱٫۴۱۷°شرقی﻿ / 36.633; 51.417: مختصات: ۳۶°۳۸′ شمالی ۵۱°۲۵′ شرقی﻿ / ﻿۳۶٫۶۳۳°شمالی ۵۱٫۴۱۷°شرقی﻿ / 36.633; 51.417
کشور: ایران
استان: مازندران
شهرستان: چالوس
بخش: مرکزی
دهستان: کلارستاق غربی
جمعیت: ۲۷۲ نفر (سرشماری ۹۵)
میانده، روستایی است از توابع بخش مرکزی شهرستان چالوس در استان مازندران ایران.
جمعیت

این روستا در دهستان کلارستاق غربی قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۳۰۳ نفر (۸۳خانوار) بوده‌است. مردم میان ده از قومیت طبری هستند. مردم میان ده به زبان طبری با گویش چالوسی سخن می‌گویند.
مقبوضه

مقبوضه (به انگلیسی: Zeta Geminorum) یا زتا دوپیکر در نام گذاری بایر یک متغیر دلتا قیفاووسی با دوره تناوبی ۱۰٫۱۵۰۷۳ روزه در صورت فلکی دوپیکر است.
ویژگی‌ها

منحنی نوری این ستاره نسبت به دلتا قیفاووس و اتا عقاب تقارن بیش تری دارد، یعنی مدت کم نور شدن و پرنور شدن آن برابر است و هر کدام به مدت نصف چرخهٔ ۱۰٫۱۵۰۷۳ روزه آن طول می‌کشد.
شرایط رصد

ستارهٔ دلتا قیفاووس، سردستهٔ همهٔ متغیرهای قیفاووسی است و به دلیل شهرت زیاد، افراد زیادی آن را رصد می‌کنند. در واقع تعداد رصد کنندگان این ستاره از تعداد رصد کنندگان هر متغیر قیفاووسی دیگری بیشتر است؛ اما این ستاره تنها در فصل‌های تابستان و پاییز برای رصد مناسب است و در فصل‌های زمستان و بهار برای رصد مناسب نیست. اگر کسی بخواهد در فصل‌های زمستان و بهار یک متغیر قیفاووسی را رصد کند، مقبوضه بسیار مناسب است. برای تخمین قدر ظاهری این ستاره می‌توان از ستاره‌های ثابت اطراف استفاده کرد.
عدم اختلاط رنگ‌ها

تصویر
عدم اختلاط رنگها در هنر متضاد اختلاط رنگهاست است. به جای اینکه یک تصویر از همه یا بخش‌های تصاویر موجود ساخته شود، به وسیلهٔ برش، چیدن یا حذف کردن به روشی دیگر، تکه‌هایی از یک تصویر اصلی، ساخته شده‌است. واژه فرانسوی Decollage عیناً به انگلیسی ترجمه می‌شود به عنوان «برخاستن» یا «چسبیده شدن» یا «ثابت شدن». مثالهای عد اختلات رنگها شامل اترسایسمنت و تکنیک «قطع کردن» است. یک تکنیک مشابه ،پوستر پاره است که پوستری که در آن یک پوستر بر روی پوستر یا پوسترهای دیگر قرار گرفته‌است و پوستریا پوسترهای بالایی پاره‌پاره شده‌اند، به صورت مشخص با درجه بیشتر یا کمتر پوسته یا پوسته‌ها در زیر.
شاغلین عدم اختلاط رنگها

یک شاغل مهم در عدم اختلاط رنگها، ولف وستل بود. ولف وستل در سپتامبر ۱۹۵۴ در لی فیگارو برای توصیف صعود و سقوط هواپیما به کلمه عدم اختلاط رنگها توجه کرد. او این کلمه را به اشاره به فلسفه زیبایی شناسی اختصاص داد، همچنین برای ایجاد اجراهای زنده آن را به کار برد، مفهوم کارعدم اختلاط رنگها مربوط به ،De-coll/age وستل بود و در سال ۱۹۵۴ شروع شد، یک نیروی دیداری که مقادیر کهنه را تجزیه می‌کند و آن‌ها را با تفکر به عنوان عملکرد عقب مانده از رسانه جایگزین می‌کند. او همچنین رویدادهایش را رویداد عدم اختلاط رنگها نامید.
مشهورترین هنرمندان تکنیک عدم اختلاط رنگها در فرانسه، مخصوصاً در زمینه پوسترهای پاره، فرانکویس دوفرن، جکوس ویل گل، میمو روتلا و ریموند هینز هستند. ریمون هینز، پوستر پاره را به عنوان یک مداخله هنری که به دنبال انتقاد از تکنیک تبلیغاتی نوظهور آگهی هاست به کار برد. اختلاط رنگهای او، تبلیغات را نابود کرد اما باقی‌مانده اش را برای تفکر عامه مردم باقی گذاشت. بیشتر این هنرمندان به‌طور مشترک کار کردند و قصدشان ارائه آثار هنریشان در شهر پاریس، به‌طور ناشناس بود. این چهار هنرمند بخشی از یک گروه بزرگتر در دهه ۱۹۶۰ بودند که رئالیزم جدید نامیده شد، پاسخ پاریس به جنبش هنری پاپ آمریکایی. این غالباً یک گروه پاریسی بود (که شامل کلین و کریستو می‌شد و با کمک منتقد رستانی ایجاد شد)، گرچه روتلا ایتالیایی بود و بعد از تشکیل گروه به ایتالیا برگشت. بعضی از شاغلین اولیه، به دنبال این بودند که پوستر تخریب شده را از محیط اصلیش بیرون بکشند و آن را به حوزه شاعری، عکاسی یا نقاشی ببرند. پوسترهای پاره ارتباط نزدیکی با عمل حفاری ریکارد گنووس دارند. هنرمندان معاصری که تکنیکهای عدم اختلاط رنگها مشابه را به کار می‌گیرند، مارک برد فورد، میکل ویوانی و برین دتمر که یک روش جدید را با استفاده از حذف موارد از کتابها، پشت سرگذاشتن انتخاب تصاویر و متن برای شکل دادن کولاژهای مجسمه ای، به کار می‌برند. همچنین فیز فیلد گرس که یک هنرمند انگلیسی است که تصاویر عکاسی دیجیتال تزئین شده با تکثیر بر روی کانورسیشن گرید ژاپنی یا پیپر مولبری نازک، که تکه‌تکه شده و به برای نشان دادن دیگر لایه‌های مولد تصاویر سه بعدی عقب پیچیده شده‌است. عدم اختلاط رنگها عموماً در زبان فرانسوی برای اشاره به هوانوردی به کار می‌رود. (مثل زمانیکه هواپیما از زمین بلند می‌شود). اخیراً این واژه در پرواز هوایی به کار می‌رود: صفحه وب برای ESA استفاده از آن را معادل " داریم بلند می‌شویم " در یک مرکز پرتاب ناسا، نشان می‌دهد.
دور انداختن

دور انداختن (از فرانسه، dechirer برابر با پاره کردن) یک سبک هنری است که از کاغذ برای ساختن یک چهل تکیه سه‌بعدیاستفاده می‌کند. این یک فرم عدم اختلاط رنگها است که تصویر اصلی را از طریق برش، تفکیک و لایه برداری از نظر فیزیکی از هم جدا می‌کند. رومیر بردن (۱۹۸۸–۱۹۹۱ (هنرمند آفریقایی-آمریکایی کولاژ، دور انداختن را به عنوان بخش مهمی از نقاشیهای اکسپرسیونیست انتزاعی به کار برد. اولین نمایش عمومی دور انداختن عکاسی، (پاره کردن لایه‌های عکس‌های دیجیتالی برای ایجاد یک تصویر سه بعدی مجزا) در  Art of Giving  بود. نمایشگاه در گالری ساعتچی در سال ۲۰۱۰ بود.
می‌توان استدلال کرد که deliage یک فرم از عدم اختلاط رنگها است که با حذف اولیه اجزای اصلی یک مجله ساخته شده‌است