stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
در جستجوی آلفا
جوایز و افتخارات

در سال ۱۳۸۵، "در جستجوی آلفا" توسط مجله کیپلیگر (به انگلیسی: Kiplinger’s) به‌عنوان «بهترین منبع اطلاعات سرمایه‌گذاری» انتخاب شد.
در سال ۱۳۸۹، بخش جریان‌های بازار (به انگلیسی: Market Currents) از "در جستجوی آلفا" در صدر فهرست «وبلاگ‌های اقتصادی ضروری» مجله Inc. قرار گرفت.
در سال ۱۳۹۱، مجله وایرد "در جستجوی آلفا" را یکی از «مواد مغذی اصلی یک رژیم داده‌ای مناسب» نامید.
جی.کی. چسترتون

| جی کی چسترتون | جی کی چسترتون |
| --- | --- |
زاده: گیلبرت کیت چسترتون ۲۹ مهٔ ۱۸۷۴ کنزینگتون، لندن، انگلستان
درگذشته: ۱۴ ژوئن ۱۹۳۶ (۶۲ سال) بکونزفیلد، باکینگهام‌شر، انگلستان
پیشه: روزنامه‌نگار، شاعر، پدیدآور، و رمان‌نویس
سبک نوشتاری: فانتزی، عذرخواهی مسیحی، عذرخواهی کاتولیکرمزگونه، شعر
تأثیرپذیرفته از: میگل د سروانتس، Christianity, کاتولیسیزم، تامس آکویناس، جرج مک‌دونالد، ویلیام بلیک، چارلز دیکنز، رابرت براونینگ، رابرت لویی استیونسن، هیلیر بلاک، ویلیام کابت
تأثیرگذاشته بر: سی. اس. لوئیس، جان رونالد روئل تالکین، فرانتس کافکا، جرج برنارد شاو، مارشال مک‌لوهان، دوروتی ال. سایرز، گراهام گرین، اولین وو، خورخه لوئیس بورخس، دیوید دارک، گابریل گارسیا مارکز، کارل چاپک، ارنست همینگوی، آگاتا کریستی، رونالد ناکس، آنتونی برجس، ئی اف شوماخر، اورسن ولز، دوروتی دی، برایان مک‌لار، ر رافلتی، فیلیپ یانسی، ریچ مولینس، تری پرچت، جی.کی. رولینگ، نیل گیمن، جین وولف، آلن واتس، دان میلر، گاری ویلز، سوزانا کلارک، کارل آمری، هانا آرنت، کوین کارسن، اسلاوی ژیژک، آکا مورچیلادزه، ماهاتما گاندی، فیلیپ بلوند، آورل کولنای
امضا: 
جی. کی. چسترتون (انگلیسی: G. K. Chesterton; ۲۹ مهٔ ۱۸۷۴ – ۱۴ ژوئن ۱۹۳۶) یک روزنامه‌نگار، فیلسوف، شاعر، پدیدآور، و رمان‌نویس اهل بریتانیا بود. او دانش‌آموخته کالج دانشگاهی لندن بود.
گزیده آثار

مطالب کفرآمیز
عصر ویکتورین در ادبیات (۱۹۱۳)
مدافع (۱۹۰۱)
لپانتو
کاخ سفید
سنت‌گرایی
دنیا را چه می‌شود
ریش سفیدان در صحنه
شوالیه سرکش
مردی که پنجشنبه بود (۱۹۰۸)
ناپلئون ناتینگ هیل (۱۹۰۴)
بیگناهی پدر روحانی براون
خردمندی پدر روحانی براون (۱۹۱۴)
گوی و صلیب (۱۹۰۹)
کجای دنیا می‌لنگد (۱۹۱۰)
مسافرخانه پرنده (۱۹۱۴)
جنایت‌های انگلستان (۱۹۱۵)
تاریخ مختصر انگلستان (۱۹۱۷)
بازگشت دون کیشوت (۱۹۲۷)
جادو (۱۹۱۳)
ترنسفورمر (یادگیری عمیق)

ترنسفورمرها (یادگیری ماشین)
ترنسفورمر یا مُبَدِّل، روشی است که به رایانه اجازه می‌دهد تا یک دنباله از نویسه‌ها را به دنباله دیگری از نویسه‌ها تبدیل کند. این روش می‌تواند برای مثال برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر استفاده شود. برای این کار، ترانسفورمور با استفاده از یادگیری ماشین بر روی مجموعه بزرگی از داده‌های نمونه آموزش داده می‌شود و سپس مدل آموزش‌دیده برای ترجمه استفاده می‌شود.
مبدل‌ها جزو معماری‌های یادگیری عمیق هستند. مبدل‌ها برای اولین بار در سال ۲۰۱۷ در کنفرانس پردازش اطلاعات عصبی معرفی شدند.
برخی دیگر از کاربردهای ترنسفورمرها عبارتند از:
تولید متن: ترنسفورمرها می‌توانند برای تولید متن‌های جدید، مانند نوشتن داستان یا شعر، استفاده شوند.
خلاصه‌سازی متن: ترنسفورمرها می‌توانند برای خلاصه‌سازی متن‌های طولانی و حفظ نکات کلیدی آنها استفاده شوند.
ترانسفورمر در مقایسه با معماری‌های حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت (LSTM) کارایی بیشتری دارد و پایه و اساس بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشین پیش‌آموزشی مانند BERT و GPT است. از مبدل‌ها همچنین به عنوان Evoformer در AlphaFold2 استفاده می‌شود.
ترنسفورمرها به دلیل موازی‌سازی آسان، سرعت و دقت بالا، به یکی از محبوب‌ترین مدل‌های یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی تبدیل شده‌اند. ترنسفورمرها در طیف وسیعی از کاربردهای دیگر مانند تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی و پاسخ به سوالات نیز استفاده می‌شوند.
مانند شبکه عصبی بازگشتی (RNN)، ترنسفورمرها برای مدیریت داده‌های ورودی mdhmd، مانند زبان طبیعی، برای کارهایی مانند ترجمه و خلاصه متن طراحی شده‌اند. با این حال، برخلاف شبکه عصبی بازگشتیها، ترنسفورمرها لزوماً داده‌ها را به ترتیب پردازش نمی‌کنند. در عوض، مکانیسم توجه زمینه را برای هر موقعیتی در دنباله ورودی فراهم می‌کند. به عنوان مثال، اگر داده ورودی یک جمله زبان طبیعی باشد، ترانسفورمر نیازی به پردازش ابتدای جمله قبل از پایان ندارد. در عوض، زمینه ای را مشخص می‌کند که به هر کلمه در جمله معنا می‌بخشد. این ویژگی اجازه می‌دهد تا موازی سازی بیشتر از شبکه عصبی بازگشتیها باشد و بنابراین زمان آموزش را کاهش می‌دهد.
ترنسفورمرها در سال ۲۰۱۷ توسط تیمی در گوگل برینمعرفی شدند و به‌ طور فزاینده ای به عنوان بهترین مدل در حل مسائل NLP مورداستفاده قرار می‌گیرند  و جایگزین مدل‌های شبکه عصبی بازگشتی مانند حافظه کوتاه‌مدت طولانی شدند. قابلیت موازی‌سازی آموزش در ترانسفورمرها امکان آموزش بر روی مجموعه داده‌های بزرگتر را می‌دهد که تا پیش از حضور آنها به سختی ممکن بود. این موضوع منجر به توسعه سیستم‌های از پیش آموزش‌دیده مانند برت (نمایش رمزگذار دوطرفه از ترنسفورمرها) و GPT (ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش‌دیده)، که با مجموعه داده‌های زبانی بزرگ، مانند ویکی‌پدیا و Common Crawl آموزش دیده‌اند، و می‌توان آنها را برای کارهای خاص به‌خوبی تنظیم کرد.
پس زمینه

قبل از ظهور ترنسفورمرها، در بیشتر سیستم‌های NLP پیشرفته، نسخه‌های اولیه مکانیسم توجه را به شبکه‌های عصبی بازگشتی دروازه‌دار (مانند حافظه کوتاه-مدت طولانی و واحد بازگشتی دروازه‌ای (اختصاری GRU)) اضافه کرده بودند. در شبکه های عصبی بازگشتی، مجموعه داده ها با توجه به توالی آنها مورد پردازش قرار میگیرند. ترنسفورمرها بر اساس مکانیسم توجه، و بدون استفاده از ساختار شبکه عصبی بازگشتی ساخته شده‌اند، و این واقعیت را برجسته می‌کند که مکانیسم‌های توجه تنها با استفاده از "توجه" می‌توانند با عملکرد شبکه عصبی بازگشتیها رقابت کنند.
پس زمینه > پردازش متوالی

شبکه عصبی بازگشتیهای دروازه ای توکن‌ها را به صورت متوالی پردازش می‌کنند و یک بردار حالت را حفظ می‌کنند که حاوی نمایشی از داده‌هایی است که بعد از هر نشانه مشاهده می‌شود. برای پردازش علامت 



n


{\textstyle n}

 ام، مدل حالتی را که جمله را تا توکن 



n
−
1


{\textstyle n-1}

 نشان می‌دهد با اطلاعات نشانه جدید برای ایجاد یک حالت جدید، نشان دهنده جمله تا نشانه 



n


{\textstyle n}

. از نظر تئوری، اطلاعات یک توکن می‌تواند به‌طور دلخواه در طول توالی منتشر شود، اگر در هر نقطه، وضعیت به رمزگذاری اطلاعات متنی در مورد نشانه ادامه دهد. در عمل، این مکانیسم ناقص است: مسئله گرادیان محوشونده وضعیت مدل را در پایان یک جمله طولانی بدون اطلاعات دقیق و قابل استخراج دربارهٔ نشانه‌های قبلی ترک می‌کند.
وابستگی محاسبات توکن به نتایج محاسبات توکن‌های قبلی نیز موازی کردن محاسبات روی سخت‌افزار یادگیری عمیق مدرن را دشوار می‌کند. این می‌تواند آموزش شبکه عصبی بازگشتیها را ناکارآمد کند.
پس زمینه > توجه

این مشکلات با مکانیسم‌های توجه برطرف شد. مکانیسم‌های توجه به یک مدل اجازه می‌دهند از حالت در هر نقطه قبلی در طول دنباله استفاده کند. لایه توجه می‌تواند به همه حالت‌های قبلی دسترسی داشته باشد و آنها را با توجه به اندازه‌گیری مرتبط بودن اندازه‌گیری کند، و اطلاعات مرتبطی در مورد توکن‌های دور ارائه دهد.
مثال واضحی از ارزش توجه در ترجمه ماشینی است، که در آن زمینه برای تعیین معنای یک کلمه در جمله ضروری است. در سیستم ترجمه انگلیسی به فرانسوی، احتمالاً اولین کلمه خروجی فرانسوی به شدت به چند کلمه اول ورودی انگلیسی بستگی دارد. با این حال، در یک مدل کلاسیک حافظه طولانی کوتاه-مدت، برای تولید اولین کلمه خروجی فرانسوی، مدل فقط بردار حالت کلمه انگلیسی «آخرین» را به مدل داده می‌شود. از نظر تئوری، این بردار می‌تواند اطلاعات مربوط به کل جمله انگلیسی را رمزگذاری کند و تمام دانش لازم را به مدل بدهد. در عمل، این اطلاعات اغلب به خوبی توسط حافظه طولانی کوتاه-مدت حفظ می‌شود. یک مکانیسم توجه می‌تواند برای رفع این مشکل اضافه شود: رمزگشا به بردارهای وضعیت هر کلمه ورودی انگلیسی دسترسی دارد، نه فقط آخرین کلمه، و می‌تواند وزن‌های توجه را یاد بگیرد که میزان توجه به هر بردار حالت ورودی انگلیسی را تعیین می‌کند.
هنگامی که به شبکه عصبی بازگشتی اضافه می‌شود، مکانیسم‌های توجه عملکرد را افزایش می‌دهند. توسعه معماری ترانسفورمر نشان داد که مکانیسم‌های توجه به خودی خود قدرتمند هستند و پردازش متوالی مکرر داده‌ها برای دستیابی به دستاوردهای کیفیت شبکه عصبی بازگشتی با توجه ضروری نیست. ترنسفورمرها از مکانیزم توجه بدون شبکه عصبی بازگشتی استفاده می‌کنند، همه نشانه‌ها را همزمان پردازش می‌کنند و وزن توجه بین آنها را در لایه‌های متوالی محاسبه می‌کنند.
از آنجایی که مکانیسم توجه فقط از اطلاعات مربوط به نشانه‌های دیگر از لایه‌های پایین‌تر استفاده می‌کند، می‌توان آن را برای همه نشانه‌ها به صورت موازی محاسبه کرد که منجر به بهبود سرعت تمرین می‌شود.
معماری > معماری رمزگذار-رمزگشا

مانند مدل‌های قبلی seq2seq، مدل اولیه ترانسفورمر از معماری «رمزگذار-رمزگشا» استفاده می‌کرد. رمزگذار از لایه‌های رمزگذاری تشکیل شده‌است که ورودی را به‌طور مکرر یکی پس از دیگری پردازش می‌کند، در حالی که رمزگشا شامل لایه‌های رمزگشایی است که همان کار را با خروجی رمزگذار انجام می‌دهد.
وظیفه هر لایه رمزگذار تولید رمزگذاری‌هایی است که حاوی اطلاعاتی در مورد اینکه کدام بخش از ورودی‌ها با یکدیگر مرتبط هستند. رمزگذاری‌های خود را به عنوان ورودی به لایه رمزگذار بعدی ارسال می‌کند. هر لایه رمزگشا برعکس عمل می‌کند، تمام رمزگذاری‌ها را می‌گیرد و از اطلاعات متنی آنها برای تولید یک دنباله خروجی استفاده می‌کند.
برای هر ورودی، توجه، ارتباط هر ورودی دیگر را می‌سنجد و از آنها برای تولید خروجی استفاده می‌کند. هر لایه رمزگشا دارای مکانیزم توجه اضافی است که اطلاعات را از خروجی‌های رمزگشاهای قبلی، قبل از اینکه لایه رمزگشا اطلاعات را از رمزگذاری‌ها ترسیم کند، می‌گیرد. .
هر دو لایه رمزگذار و رمزگشا دارای یک  شبکه عصبی پیش‌خور برای پردازش اضافی خروجی‌ها هستند و شامل اتصالات باقی‌مانده و مراحل عادی‌سازی لایه هستند.
معماری > توجه ضرب داخلی مقیاس شده

بلوک‌های ساختمان ترانسفورمر واحدهای توجه نقطه-محصول مقیاس شده هستند. هنگامی که یک جمله به یک مدل ترانسفورمر منتقل می‌شود، وزن توجه بین هر نشانه به‌طور همزمان محاسبه می‌شود. واحد توجه، جاسازی‌هایی را برای هر نشانه در زمینه ایجاد می‌کند که حاوی اطلاعاتی در مورد خود نشانه به همراه ترکیب وزنی از نشانه‌های مرتبط دیگر است که هر کدام با وزن توجه خود وزن دارند.
برای هر واحد توجه، مدل ترانسفورمر سه ماتریس وزن را یادمی‌گیرد. وزن پرس و جو  W_{Q}، وزن کلید  W_{K} و وزن مقدار  W_{V}. برای هر نشانه  i، ورودی جاسازی کلمه  x_{i} با هر یک از سه ماتریس وزن ضرب می‌شود تا یک بردار پرس و جو تولید شود  q_{i}=x_{i}W_{Q}، یک بردار کلید  k_{i}=x_{i}W_{K}، و یک بردار مقدار  v_{i}=x_{i}W_{V}. وزن توجه با استفاده از پرس و جو و بردارهای کلید محاسبه می‌شود: وزن توجه  a_{ij} از نشانه  i تا نشانه  j حاصل ضرب نقطه ای بین  q_{i} و  k_{j}. وزن‌های توجه بر جذر ابعاد بردارهای کلیدی تقسیم می‌شوند،  {\sqrt {d_{k}}}، که گرادیان‌ها را در طول تمرین تثبیت می‌کند و از یک بیشینه هموار عبور می‌کند که وزن‌ها را عادی می‌کند. این واقعیت که  W_{Q} و  W_{K} ماتریس‌های متفاوتی هستند باعث می‌شود توجه غیر متقارن باشد: اگر نشانه  i به نشانه  j (یعنی  q_{i}\ cdotk_{j} بزرگ است، این لزوماً به این معنی نیست که نشانه  j به نشانه  i (یعنی  q_{j}\cdot k_{i}  خواهد آمد k_i </math> می‌تواند کوچک باشد). خروجی واحد توجه برای نشانه  i مجموع وزنی بردارهای ارزش همه نشانه‌ها است که با  a_{ij} وزن شده‌است، توجه از نشانه  i به هر نشانه.
محاسبه توجه برای همه نشانه‌ها را می‌توان به عنوان یک محاسبه ماتریس بزرگ با استفاده از بیشینه هموار بیان کرد که به دلیل بهینه‌سازی عملیات ماتریس محاسباتی که به سرعت عملیات ماتریس را محاسبه می‌کند برای آموزش مفید است. ماتریس‌های  Q،  K و  V به‌عنوان ماتریس‌هایی تعریف می‌شوند که در آن ردیف‌های  i بردار هستند. به ترتیب  k_{i} و  v_{i} و  q_{i}
{\begin{aligned}{\text{Attention}}(Q,K,V)={\text{softmax}}\left({\frac {QK^{\mathrm {T} }}{\sqrt {d_{k}}}}\right)V\end{aligned}}
معماری > توجه ضرب داخلی مقیاس شده > توجه چند سر

یک مجموعه از ماتریس‌های  \left(W_{Q},W_{K},W_{V}\right) «سر توجه» نامیده می‌شود و هر لایه در یک مدل ترانسفورمر دارای سرهای توجه متعددی است. در حالی که هر سر توجه به نشانه‌های مربوط به هر نشانه توجه می‌کند، با سرهای توجه متعدد، مدل می‌تواند این کار را برای تعاریف مختلف «ارتباط» انجام دهد. علاوه بر این، میدان تأثیر نشان دهنده ارتباط می‌تواند به تدریج در لایه‌های متوالی گشاد شود. بسیاری از سرهای توجه ترانسفورمر روابط مرتبطی را رمزگذاری می‌کنند که برای انسان معنادار است. برای مثال، سرهای توجه می‌توانند بیشتر به کلمه بعدی توجه کنند، در حالی که دیگران عمدتاً از افعال به مفعول مستقیم خود توجه می‌کنند. محاسبات برای هر سر توجه را می‌توان به صورت موازی انجام داد، که امکان پردازش سریع را فراهم می‌کند. خروجی‌های لایه توجه به هم متصل می‌شوند تا به لایه‌های شبکه عصبی پیش‌خور منتقل شوند.
معماری > رمزگذار

هر رمزگذار از دو جزء اصلی تشکیل شده‌است: یک مکانیسم توجه به خود و یک شبکه عصبی پیشخور. مکانیسم توجه به خود کدهای ورودی را از رمزگذار قبلی می‌پذیرد و ارتباط آنها را با یکدیگر برای تولید کدهای خروجی می‌سنجد. شبکه عصبی پیشخور بیشتر هر کدگذاری خروجی را به صورت جداگانه پردازش می‌کند. این کدهای خروجی سپس به رمزگذار بعدی به عنوان ورودی آن و همچنین به رمزگشاها ارسال می‌شود.
رمزگذار اول اطلاعات موقعیتی و جاسازی‌ها دنباله ورودی را به‌جای رمزگذاری به عنوان ورودی خود می‌گیرد. اطلاعات موقعیت برای ترانسفورمر برای استفاده از ترتیب ترتیب ضروری است، زیرا هیچ بخش دیگری از ترانسفورمر از این استفاده نمی‌کند.
معماری > رمزگشا

هر رمزگشا از سه جزء اصلی تشکیل شده‌است: مکانیسم توجه به خود، مکانیسم توجه روی رمزگذاری‌ها و شبکه عصبی پیش‌خور. رمزگشا به روشی مشابه رمزگذار عمل می‌کند، اما مکانیسم توجه اضافی درج شده‌است که در عوض اطلاعات مربوطه را از رمزگذاری‌های تولید شده توسط رمزگذارها می‌گیرد.
مانند رمزگذار اول، رمزگشای اول به جای رمزگذاری، اطلاعات موقعیتی و جاسازی‌های دنباله خروجی را به عنوان ورودی خود می‌گیرد. ترانسفورمر نباید از خروجی فعلی یا آینده برای پیش‌بینی یک خروجی استفاده کند، بنابراین دنباله خروجی باید تا حدی پوشانده شود تا از این جریان اطلاعات معکوس جلوگیری شود.آخرین رمزگشا با یک  تبدیل خطی و لایه بیشینه هموار، برای تولید احتمالات خروجی از روی واژگان.
معماری > جایگزین‌ها

آموزش معماری‌های مبتنی بر ترانسفورمر می‌تواند گران باشد، به خصوص برای ورودی‌های طولانی. معماری‌های جایگزین شامل Reformer است (که بار محاسباتی را از  O(N^{2}) به  O(N\ln N)) کاهش می‌دهد. یا مدل‌هایی مانند ETC/ BigBird (که می‌تواند آن را به  O(N) کاهش دهد) که در آن  N طول توالی. این کار با استفاده از درهم‌سازی حساس به محلی (به انگلیسی: locality-sensitive hashing) و لایه‌های برگشت‌پذیر انجام می‌شود.
یک معیار برای مقایسه معماری ترانسفورمر در اواخر سال ۲۰۲۰ معرفی شد.
آموزش

ترنسفورمرها معمولاً تحت یادگیری نیمه‌نظارتی شامل یادگیری بی‌نظارت پیش آموزش و سپس تنظیم دقیق  نظارت شده قرار می‌گیرند. به دلیل در دسترس بودن محدود داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده، معمولاً پیش‌آموزش بر روی مجموعه داده‌های بزرگ‌تری نسبت به تنظیم دقیق انجام می‌شود. وظایف پیش‌آموزشی و تنظیم دقیق معمولاً عبارتند از:
مدل‌سازی زبان
پیش‌بینی جمله بعدی
پاسخ به پرسش
درک مطلب
تحلیل احساسات
پارافریزی
برنامه‌های کاربردی

ترانسفورمر موفقیت زیادی در پردازش زبان طبیعی (NLP) داشته‌است، به عنوان مثال وظایف ترجمه ماشینی و سری‌های زمانی پیش‌بینی بسیاری از مدل‌های از پیش آموزش دیده مانند GPT-2، GPT-3، برت (مدل زبانی), XLNet و RoBERTa توانایی ترنسفورمرها را برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف مرتبط با NLP نشان می‌دهند و پتانسیل یافتن برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی را دارند
اینها ممکن است شامل موارد زیر باشد:
ترجمه ماشینی
خلاصه‌سازی اسناد
تولید سند
شناسایی نهاد نامگذاری شده
آنالیز دنباله بیولوژیک
نوشتن برنامه‌های رایانه‌ای
درک تصویری (ویدیویی)
علاوه بر برنامه های کاربردی NLP، در زمینه های دیگری مانند بینایی کامپیوتر یا برنامه های تاشوندگی پروتئین (مانند AlphaFold ) نیز موفق بوده است.
در سال ۲۰۲۰، نشان داده شد که معماری ترانسفورمر، به‌طور خاص GPT-2، می‌تواند برای بازی شطرنج تنظیم شود ترنسفورمرها برای پردازش تصویر با نتایج قابل رقابت با شبکه عصبی پیچشی به کار رفته‌اند.
پیاده‌سازی‌ها

مدل ترانسفورمر در چارچوب‌های یادگیری عمیق استاندارد مانند تنسورفلو و پای‌تورچ پیاده‌سازی شده‌است.
ترنسفورمر یک کتابخانه است که توسط هاگینگ فیس (به فارسی: شکلک خندان) تولید شده است و معماری‌های مبتنی بر ترانسفورمر و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده را ارائه می‌دهد.
ادامه مطلب

Hubert Ramsauer et al. (2020), "Hopfield Networks is All You Need", preprint submitted for ICLR 2021. آرخیو:2008.02217; see also authors' blog
مبدل
عزیزانت را بکش (فیلم ۲۰۱۳)

| عزیزانت را بکش | عزیزانت را بکش |
| --- | --- |
پوستر فیلم: پوستر فیلم
کارگردان: جان کروکیداس
تهیه‌کننده: مایکل برانویا
نویسنده: آستنین بان، جان کروکیداس بر اساس داستانی از آستین بان
بازیگران: دنیل رادکلیف دین دی‌هان مایکل سی هال جک هیوستون بن فاستر جنیفر جیسن لی الیزابت اولسن
موسیقی: نیکو میولی
فیلم‌بردار: رید مورانو
تدوین‌گر: برایان ای. کیتس
تاریخ‌های انتشار:  ۱۸ ژانویه ۲۰۱۳ (۲۰۱۳-۰۱-۱۸) (جشنواره فیلم ساندنس)   ۱۶ اکتبر ۲۰۱۳ (۲۰۱۳-۱۰-۱۶) (ایالات متحده آمریکا)  
مدت زمان: ۱۰۴ دقیقه
کشور: آمریکا
زبان: انگلیسی 
فروش گیشه: ۱٬۶۸۶٬۰۶۵ دلار
عزیزانت را بکش (به انگلیسی: Kill Your Darlings) فیلم درام زندگی‌نامه‌ای آمریکایی به کارگردانی جان کروکیداس بر اساس داستانی از آستین بان محصول سال ۲۰۱۳ است.
این فیلم درمورد برهه‌ای از زندگی آلن گینزبرگ، نویسنده و شاعر آمریکایی می‌باشد.
افتخارها

| جایزه‌ها> جایزه | جایزه‌ها> تاریخ برگزاری | جایزه‌ها> گروه | جایزه‌ها> نامزدها و دریافت‌کنندگان | جایزه‌ها> نتیجه |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| جشنواره فیلم لندن | ۱۹ اکتبر ۲۰۱۳ | جایزه ساترلند | جان کروکیداس | نامزدشده |
| جایزه گوتهام | ۲ دسامبر ۲۰۱۳ | بهترین بازیگر جدید مرد | دین دیهان | نامزدشده |
| جشنواره بین‌المللی فیلم همپتون | ۱۲ اکتبر ۲۰۱۳ | بهترین اجرا | دین دیهان | برنده |
| جشنواره بین‌المللی فیلم همپتون | ۱۲ اکتبر ۲۰۱۳ | بهترین اجرا | جک هیوستون | برنده |
| جشنواره بین‌المللی فیلم پالم اسپرینگز | ۵ ژانویه ۲۰۱۳ | کارگردانان تماشایی | جان کروکیداس | برنده |
| جشنواره فیلم ساندنس | ۲۶ ژانویه ۲۰۱۳ | جایزه ویژه هیئت داوران |  | نامزدشده |
| جشنواره فیلم ونیز | ۷ سپتامبر ۲۰۱۳ | جایزه بین‌المللی روزهای ونیز |  | برنده |
مینا چئون

| مینا چئون | مینا چئون |
| --- | --- |
زادهٔ: ۳۱ ژوئیهٔ ۱۹۷۳ ‏(۵۱ سال) سئول
ملیت: کره جنوبی
محل تحصیل: دانشگاه اوها وومنز، کالج هنر مؤسسه مریلند، دانشگاه مریلند مدرسه تحصیلات تکمیلی اروپا
نام کره‌ای: نام کره‌ای
هانگول: 천민정
لاتین‌نویسی اصلاح‌شده: Cheon Minjeong
مک‌کیون–ریشاور: Ch'ŏn Minjŏng
مینا چئون (انگلیسی: Mina Cheon؛ زادهٔ ۳۱ ژوئیهٔ ۱۹۷۳) هنرمند اهل کره جنوبی است.
قارلق بزرگ

| قارلق | قارلق |
| --- | --- |
روستا: روستا
کشور: ایران
استان: کرمانشاه
شهرستان: کنگاور
بخش: بخش مرکزی
جمعیت: ۱۵۰۰ نفر 
پیش‌شمارهٔ تلفن: ۴۸۵۷
قارلق بزرگ یک روستا در بخش مرکزی شهرستان کنگاور در استان کرمانشاه ایران است.
مردم

اغلب مردم این روستا لر و ترک هستند.
جمعیت

این دهستان در شهرستان کنگاور قرار دارد و براساس جمعیت آن 2000 نفر (۴۰۲خانوار) بوده‌است.
باشگاه فوتبال فولاد هرمزگان

باشگاه فوتبال فولاد هرمزگان یک باشگاه فوتبال ایرانی در شهر بندرعباس می‌باشد که در لیگ دسته دوم فوتبال ایران بازی می‌کند.
Football club
دانشگاه فلیندرز

| 0 | 1 |
| --- | --- |
شعار: "Inspiring Achievement"
نوع: دانشگاه دولتی
بنیانگذاری شده: ۱۹۶۶
رئیس دانشگاه: Stephen Gerlach نشان استرالیا
معاون رئیس دانشگاه: Professor Colin Stirling
کارمندان مدیریتی: ۱٬۴۷۹ (۲۰۱۷)
دانشجویان: ۲۵٬۱۸۶ (۲۰۱۷)
موقعیت: Bedford Park، استرالیای جنوبی، Australia ۳۵°۰۱′۱۵″جنوبی ۱۳۸°۳۴′۲۲″شرقی﻿ / ﻿۳۵٫۰۲۰۸۱۹°جنوبی ۱۳۸٫۵۷۲۷۵°شرقی﻿ / -35.020819; 138.57275
پردیس: منطقه شهری
Organisations: IRU Australia
وبگاه: www.flinders.edu.au
دانشگاه فلیندرز استرالیای جنوبی که عموماً بدان دانشگاه فلیندرز گفته می‌شود، دانشگاهی عمومی در ادلاید، استرالیای جنوبی است. این دانشگاه در ۱۹۶۶ بافتخار متیو فلیندرز که خط ساحلی استرالیای جنوبی را در اوان قرن نوزدهم کاوید نامگذاری شد. این دانشگاه در رتبه‌بندی دانشگاه‌های جهان که در ۵۰ سال قبل تأسیس شده‌اند سی‌وششم است.
فیلیپ لاون

فیلیپ لاون (انگلیسی: Philip Lawn؛ اقتصاددان استاد دانشگاه تورنس در استرالیای جنوبی و دانشیار سابق دانشگاه فلیندرز است. او همچنین مدیر مؤسسه خیریه Modern Money Lab است.
موضوعات اصلی کار او توسعه پایدار و مطالعات شاخص پیشرفت واقعی است. تدریس او در تورنس بر اقتصاد بوم شناختی و شاخص‌های توسعه پایدار متمرکز است.
انتشارات

لاون کتابها و مقالاتی در مورد مفاهیم، معیارها و جنبه‌های سیاستی توسعه پایدار نوشته و ویرایش کرده است، از جمله:
اقتصاد اکولوژیکی تغییرات آب و هوا (اسپرینگر، ۲۰۱۶)
شاخص‌های توسعه پایدار در اقتصاد اکولوژیکی (انتشارات ادوارد الگار، ۲۰۰۶)
مسائل مرزی در اقتصاد اکولوژیک (ادوارد الگار، ۲۰۰۷)
رفاه پایدار در آسیا و اقیانوسیه (ادوارد الگار، ۲۰۰۸، ویرایش مشترک با متیو کلارک)
محیط زیست و اشتغال: آشتی.
سوءاستفاده

سوءاستفاده به‌طور کلّی به استفادهٔ نادرست از یک چیز و بر مبنای به‌دست آوردن سود از کُنشی نادرست و ناعادلانه گفته می‌شود. سوءاستفاده یک تخلّف است و می‌تواند در شکل‌های گوناگون مانند: بدرفتاری فیزیکی یا آزار زبانی، نژادپرستی، آسیب زنندگی، حمله، اخلال، بزه، تجاوز جنسی، سوءاستفاده جنسی، تعرّض قانونی، آزار دینی، تبعیض جنسیتی، سوءاستفاده دینی، جنایت یا انواع دیگر از پرخاشگری و شیوه‌های ناعادلانه نمود یابد.
موارد مهم

شکنجه و آزار زندانیان ابوغریب
رسوایی‌های جنسی کلیسای کاتولیک
رابرت کوبیکا

| رابرت کوبیتسا | رابرت کوبیتسا |
| --- | --- |
کوبیتسا در سال ۲۰۱۴: کوبیتسا در سال ۲۰۱۴
ملیت:  لهستانی
زاده: رابرت یوزف کوبیتسا ۷ دسامبر ۱۹۸۴ ‏(۴۰ سال) کراکوف، لهستان
فعالیت در مسابقات جهانی فرمول یک: فعالیت در مسابقات جهانی فرمول یک
تیم‌ها: ب‌ام‌و-ویلیامز-رنو-آلفا رومئو ریسینگ
شماره خودرو: ۸۸
ورودی‌ها: ۹۹  ( ‌۹۹ شروع)
قهرمانی‌ها: ۰
پیروزی‌ها: ۱
سکوها: ۱۲
مجموع امتیازات: ۲۷۴
پول پوزیشن: ۱
اولین ورود: جایزه بزرگ مجارستان ۲۰۰۶
نخستین پیروزی: جایزه بزرگ کانادا ۲۰۰۸
آخرین پیروزی: جایزه بزرگ کانادا ۲۰۰۸
آخرین ورود: جایزه بزرگ ایتالیا ۲۰۲۱
 :  
رابرت یوزف کوبیتسا (انگلیسی: Robert Józef Kubica؛ زاده ۷ دسامبر ۱۹۸۴) یک راننده فرمول یک اهل لهستان است.
فرمول یک

او اولین راننده لهستانی ای بود که در فرمول یک مسابقه می داد. کوبیتسا بین سال های 2006 تا 2009 برای تیم بی ام و – سائوبر رانندگی کرد. در ژوئن 2008 کوبیتسا اولین بردش را در کانادا به دست‌آورد و تبدیل به اولین راننده لهستانی ای شد که در فرمول یک برنده شده است. کوبیتسا در سال های 2010 و 2011 برای رنو رانندگی کرد و پیش قراردادی را با فراری امضا کرده بود تا به این تیم بپیوندد ولی تصادفش در رالی و در زمستان 2011 باعث شد که همه چیز خراب شود و این انتقال نیز صورت نپذیرد.
کوبیتسا در 2018 به عنوان راننده تست ویلیامز مشغول به فعالیت شد. او در تست هایی نیز برای رنو رانندگی کرد تا سرانجام در پایان فصل 2018 اعلام شود که کوبیتسا یکی از صندلی های ویلیامز برای 2019 را به دست آورده است.
کوبیتسا در ۲۰۱۰
کالین اپلتون

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Colin Harry Appleton
زادروز:  ۷ مارس ۱۹۳۶
زادگاه:  اسکاربرو، یورک‌شر شمالی
تاریخ مرگ:  ۳۱ مهٔ ۲۰۲۱ (۸۵ سال)
قد:  ۵ فوت ۹ اینچ (۱٫۷۵ متر)
پست:  هافبک، مدافع
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۱۹۵۱–۱۹۵۳:  Scarborough
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۵۳–۱۹۵۴ |  Scarborough |   |   |
| ۱۹۵۴–۱۹۶۶ |  باشگاه فوتبال لستر سیتی |  ۲۷۷ |  (۱۹) |
| ۱۹۶۶–۱۹۶۷ |  باشگاه فوتبال چارلتون اتلتیک |  ۲۸ |  (۱) |
| ۱۹۶۷–۱۹۶۹ |  باشگاه فوتبال بارو |  ۴۳ |  (۱) |
| ۱۹۶۹–۱۹۷۳ |  Scarborough |   |   |
| مجموع |   |  ۳۴۸ |  (۲۱) |
دوران مربیگری: دوران مربیگری
۱۹۶۷–۱۹۶۹:  باشگاه فوتبال بارو
۱۹۶۹–۱۹۷۳:  Scarborough
۱۹۷۵–۱۹۸۱:  Scarborough
۱۹۸۲–۱۹۸۴:  باشگاه فوتبال هال سیتی
۱۹۸۴:  باشگاه فوتبال سوانزی سیتی
۱۹۸۵–۱۹۸۷:  باشگاه فوتبال اکستر سیتی
۱۹۸۷–۱۹۸۹:  Bridlington Town
۱۹۸۹:  باشگاه فوتبال هال سیتی
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
کالین اپلتون (انگلیسی: Colin Appleton; ۷ مارس ۱۹۳۶ – ۳۱ مهٔ ۲۰۲۱) بازیکن فوتبال اهل بریتانیا بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال چارلتون اتلتیک، باشگاه فوتبال بارو، و باشگاه فوتبال لستر سیتی اشاره کرد.
افدرین

| 0 | 1 |
| --- | --- |
افدرین: افدرین
داده‌های بالینی: داده‌های بالینی
روش مصرف دارو: خوراکی، تزریقی
داده‌های فارماکوکینتیک: داده‌های فارماکوکینتیک
زیست فراهمی: ۸۵٪
متابولیسم: کبدی [حداقل]
نیمه‌عمر حذف: ۳ تا ۶ ساعت
دفع: کلیوی ۲۲ تا ۹۹درصد
شناسه‌ها: شناسه‌ها
شمارهٔ سی‌ای‌اس: ۲۹۹-۴۲-۳
CompTox Dashboard (EPA): DTXSID0022985 
ECHA InfoCard: 100.005.528 
داده‌های فیزیکی و شیمیایی: داده‌های فیزیکی و شیمیایی
فرمول شیمیایی: C10H15NO
جرم مولی: ۱۶۵٫۲۳
افدرین به انگلیسی: Ephedrine
نام‌های تجارتی: C.A.M. - Vicks Vatronol - Aderin - Ectasule Minus - Efedron - Ephed ll- Slo .Fedrin
طبقه‌بندی فارماکولوژیک: آدرنرژیک (سمپاتومیمتیک)
طبقه‌بندی درمانی: گشادکننده برونش، برطرف‌کننده احتقان بینی، تنگ‌کننده عروق (در فرم تزریقی)
اشکال دارویی: قرص روکش دار ۲۰ میلی‌گرمی، آمپول ۵۰ میلی‌گرم در سی سی (قبلاً آمپول ۲۰ میلی‌گرم در سی سی نیز وجود داشت)
مکانیسم اثر

اثر برونکودیلاتور از طریق تحریک گیرنده هایβ۲ آدرنرژیک اعمال می‌شود، اثر وازوپرسور از طریق تحریک گیرنده‌های B۱آدرنرژیک اعمال می‌گردد، و اثر ضد احتقان بینی از طریق تحریک گیرنده‌های آلفا-آدرنرژیک در عروق خونی مخاط بینی می‌باشد.
لازم به توضیح است که بر اساس نوشته کتاب کاتزونگ، به‌طور کلی مکانیسم عمل سمپاتومیمتیک‌ها بدین شرح می‌باشد که:
اثرات گیرنده آلفا-یک با واسطهٔ پروتئین Gq جفت شونده انجام می‌شود و Ip۳(اینوزیتول تری فسفات) و DAG از غشاء رها می‌شود و بدنبال آن، کلسیم رها شده و آنزیم‌ها فعال می‌شوند.
گیرنده آلفا-دو سبب مهار آدنیلیل سیکلاز از راه پروتئین Gi جفت شونده می‌گردد.
گیرنده‌های بتا (بتایک- بتادو- بتاسه) از راه پروتئین Gs جفت شونده آدنیلیل سیکلاز را تحریک می‌نمایند و غلظت cAMP درون سلولی را افزایش می‌دهند.
گیرنده‌های دوپامینی: گیرنده D۱، آدنیلیل سیکلاز را در نورون‌ها و عضلهٔ صاف عروق فعال می‌نماید و گیرنده D۲ در مغز مهم است.