stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
قفل‌سازی مد عدسی کر
کاربردها

از آنجایی که مدقفل‌سازی عدسی کِر اثری است که مستقیماً بر روی میدان الکتریکی واکنش نشان می‌دهد، زمان پاسخ به اندازه کافی سریع است تا پالس‌های نوری در نورمرئی و فروسرخ نزدیک با طول‌های کمتر از ۵ فمتوثانیه تولید کند. با توجه به شدت میدان الکتریکی بالا، باریکه‌های لیزر فراکوتاه متمرکز می‌توانند بر آستانه 1014 وات بر سانتی‌متر مربع غلبه کنند، که از شدت میدان پیوند الکترون-یون در اتم‌ها فراتر می‌رود.
این پالس‌های کوتاه حوزه جدید نورشناسی فراسریع را باز می‌کنند، که حوزه‌ای از نورشناسی غیرخطی است که امکان دسترسی به کلاس کاملاً جدیدی از پدیده‌ها مانند اندازه‌گیری حرکات الکترون در یک اتم (پدیده‌های آتوثانیه)، تولید نور فراخ‌باند همدوس (لیزرهای فرافراخ) و بدین ترتیب کاربردهای جدید بسیاری در سنجش نوری (مانند رادار لیزری همدوس، مقطع‌نگاری همدوسی نوری با وضوح فرابالا)، پردازش مواد و زمینه‌های دیگر مانند سنجه‌شناسی (سنجش‌های فرکانس و زمان بسیار دقیق) ایجاد می‌شود.
مراجع و یادداشت‌ها

↑  Vaziri, M R R (2015-12-15). "Comment on "Nonlinear refraction measurements of materials using the moiré deflectometry"". Optics Communications. 357: 200–201. Bibcode:2015OptCo.357..200R. doi:10.1016/j.optcom.2014.09.017.
DE Spence, PN Kean، و W. Sibbett, Opt. Lett. 16، ۴2 (1991).
M. Piche, Opt. اشتراک. ۸۶، ۱۵6 (1991).
B. Proctor, E. Westwig، و F. Wise, Opt. Lett. 18, 1654 (1993).
V. Magni, G. Cerullo، و S. De Silvestri, Opt. اشتراک. ۱۰۱, ۳۶5 (1993).
یوست وینینک

| 0 | 1 |
| --- | --- |
کشور (ورزشی):  هلند
زادهٔ: ۳۰ ژوئن ۱۹۷۱ ‏(۵۳ سال)
قد: ۱٫۸۰ m (۵ ft ۱۱ in)
شیوه(های) بازی: Right-handed
جایزه(های) نقدی: $242,379
تک‌نفره: تک‌نفره
نتیجه‌ها: 8-15
عنوان‌ها: 0
بالاترین رتبه: No. 152 (27 Nov 1995)
نتایج تک‌نفرهٔ گرند اسلم: نتایج تک‌نفرهٔ گرند اسلم
آزاد آمریکا: 2R (1995)
دونفره: دونفره
نتیجه‌ها: 11-20
عنوان‌ها: 0
بالاترین رتبه: No. 101 (10 Apr 1995)
نتایج دونفرهٔ گرند اسلم: نتایج دونفرهٔ گرند اسلم
آزاد استرالیا: 2R (1996)
آزاد فرانسه: 1R (1995)
ویمبلدون: 1R (1995)
آزاد آمریکا: 2R (1995)
یوست وینینک (انگلیسی: Joost Winnink؛ زادهٔ ۳۰ ژوئن ۱۹۷۱) یک تنیس‌باز اهل هلند است.
قنات استارش

قنات استارش می‌تواند به موارد زیر اشاره داشته باشد:
قنات استارش بالا قناتی در روستای نهالدان از توابع بخش داورزن شهرستان سبزوار در استان خراسان رضوی
قنات استارش پایین قناتی در روستای نهالدان از توابع بخش داورزن شهرستان سبزوار در استان خراسان رضوی
قطعنامه ۲۱۰۶ شورای امنیت

| قطعنامهٔ شمارهٔ ۲۱۰۶  شورای امنیت سازمان ملل متحد | قطعنامهٔ شمارهٔ ۲۱۰۶  شورای امنیت سازمان ملل متحد |
| --- | --- |
تاریخ: ۲۴ ژوئن ۲۰۱۳
موضوع: تأیید دوبارهٔ ۱۴ قطعنامه
رأی‌گیری: ۱۵ موافق بدون مخالف بدون ممتنع
نتیجه: تصویب شد
اعضای شورای امنیت: اعضای شورای امنیت
اعضای دائم:  چین  فرانسه  روسیه  بریتانیا  ایالات متحده آمریکا
اعضای غیر دائم:  آرژانتین  استرالیا  جمهوری آذربایجان  گواتمالا  کره جنوبی  لوکزامبورگ  مراکش  پاکستان  رواندا  توگو
قطعنامه ۲۱۰۶ شورای امنیت سازمان ملل متحد سندی بین‌المللی دربارهٔ تأیید دوبارهٔ ۱۴ قطعنامه است. این قطعنامه طی نشست شورای امنیت سازمان ملل متحد در تاریخ ۲۴ ژوئن ۲۰۱۳ میلادی با ۱۵ رأی موافق، ۰ مخالف و ۰ ممتنع به تصویب رسید.
مرکز اعتیاد و سلامت ذهن

| مرکز اعتیاد و سلامت ذهن | مرکز اعتیاد و سلامت ذهن |
| --- | --- |
ساختمان کم‌ایچ در خیابان راسل: ساختمان کم‌ایچ در خیابان راسل
جغرافیا: جغرافیا
موقعیت: تورنتو، انتاریو، کانادا
سازمان: سازمان
نظام سلامت: مدی‌کر
گونه: بیمارستان روان‌پزشکی
دانشگاه وابسته: دانشگاه تورنتو
خدمات: خدمات
بخش اورژانس: بله
تاریخچه: تاریخچه
گشایش: ۱۹۹۸
پیوندها: پیوندها
وبگاه: www.camh.ca
مرکز اعتیاد و سلامت ذهن (انگلیسی: Centre for Addiction and Mental Health) که به کَـم‌ایچ (انگلیسی: CAMH؛ تلفظ: ‎/kæm.eɪtʃ/‎ ‏ KAM-aytch) مشهور است، یک بیمارستان روان‌پزشکی آموزشی در تورنتو است که ۱۰ شعبهٔ مختلف در مناطق مختلف شهر دارد. این بیمارستان در سال ۱۹۹۸ از ادغام ۴ مرکز مختلف درمانی شامل «مرکز سلامت ذهن خیابان کوئین»، «مؤسسهٔ روان‌پزشکی کلارک»، «بنیاد پژوهش‌های اعتیاد» و «مؤسسهٔ داون‌وود» ایجاد شد. این مرکز، بزرگترین بیمارستان روان‌پزشکی آموزشی در کشور کاناداست و تنها بیمارستانی در استان انتاریو است که بخش اورژانس آن، تنها به بیماری‌های روانی و ذهنی اختصاص دارد. این بیمارستان همچنین نقش مهمی در پژوهش‌های علمی روان‌پزشکی داشته‌است و گیرنده دی ۲ دوپامین در اینجا کشف شد.
علاوه بر اینها، این بیمارستان بزرگترین مرکز پژوهشی روان‌پزشکی و اعتیاد در کشور کاناداست و بیش از ۱۰۰ دانشمند و ۱۵۰ کارورز پژوهشی در آن مشغول به کار هستند. بودجهٔ پژوهشی این مرکز در سال مالی ۲۰۱۵–۲۰۱۴ میلادی ۴۴٬۳۸۴٬۲۳۰ میلیون دلار بود و بیش از ۵۰۰ مقاله علمی و پژوهشی منتشر کرد.
قلم موی شیطان

| قلم موی شیطان | قلم موی شیطان |
| --- | --- |
قلم موی شیطان، Pilosella aurantiaca: قلم موی شیطان، Pilosella aurantiaca
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: گیاهان
راسته:: میناسانان
تیره:: کاسنیان
گونه:: P. aurantiaca
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Pilosella aurantiaca : Pilosella aurantiaca 
قلم موی شیطان(نام علمی: Pilosella aurantiaca) نام یک گونه از تیره کاسنیان است.
قطعنامه ۲۱۰۳ شورای امنیت

| قطعنامهٔ شمارهٔ ۲۱۰۳  شورای امنیت سازمان ملل متحد | قطعنامهٔ شمارهٔ ۲۱۰۳  شورای امنیت سازمان ملل متحد |
| --- | --- |
تاریخ: ۲۲ مه ۲۰۱۳
موضوع: وضعیت در گینه بیسائو
رأی‌گیری: ۱۵ موافق بدون مخالف بدون ممتنع
نتیجه: تصویب شد
اعضای شورای امنیت: اعضای شورای امنیت
اعضای دائم:  چین  فرانسه  روسیه  بریتانیا  ایالات متحده آمریکا
اعضای غیر دائم:  آرژانتین  استرالیا  جمهوری آذربایجان  گواتمالا  کره جنوبی  لوکزامبورگ  مراکش  پاکستان  رواندا  توگو
قطعنامه ۲۱۰۳ شورای امنیت سازمان ملل متحد سندی بین‌المللی دربارهٔ وضعیت در گینه بیسائو است. این قطعنامه طی نشست شورای امنیت سازمان ملل متحد در تاریخ ۲۲ مه ۲۰۱۳ میلادی با ۱۵ رأی موافق، ۰ مخالف و ۰ ممتنع به تصویب رسید.
قطعنامه ۲۶۰ شورای امنیت

| قطعنامهٔ شمارهٔ ۲۶۰  (سازمان ملل متحد) | قطعنامهٔ شمارهٔ ۲۶۰  (سازمان ملل متحد) |
| --- | --- |
تاریخ: ۰۶ نوامبر {{{year}}}
نوبت جلسه: ۱۴۵۸
کُد: S/RES/260 (سند)
موضوع: پذیرش اعضای جدید سازمان ملل متحد: گینه استوایی
رأی‌گیری: ۱۵ موافق بدون مخالف بدون ممتنع
نتیجه: تصویب
اعضای شورای امنیت: اعضای شورای امنیت
اعضای دائم:  تایوان  فرانسه  بریتانیا  ایالات متحده آمریکا  اتحاد جماهیر شوروی
اعضای غیر دائم:  الجزایر  برزیل  کانادا  دانمارک  اتیوپی  Hungary  هند  پاکستان  پاراگوئه  سنگال
قطعنامه ۲۶۰ شورای امنیت سازمان ملل متحد که در تاریخ ۰۶ نوامبر ۱۹۶۸ تصویب شد، سندی بین‌المللی دربارهٔ پذیرش اعضای جدید سازمان ملل متحد: گینه استوایی است. این قطعنامه طی نشست ۱۴۵۸ام
با ۱۵ موافق،۰ مخالف و۰ ممتنع تصویب شد.
قوئی-سو (شهرستان موسکوا)

| قوئی-سو Темен-Суу | قوئی-سو Темен-Суу |
| --- | --- |
The upper (southern) part of Temen-Suu village as seen from the west: The upper (southern) part of Temen-Suu village as seen from the west
موقعیت قوئی-سو (شهرستان موسکوا) در نقشه: موقعیت قوئی-سو (شهرستان موسکوا) در نقشه
قوئی-سوLocation of Temen-Suu in Kyrgyzstan: قوئی-سوLocation of Temen-Suu in Kyrgyzstan
مختصات: ۴۲°۴۱′۴۹″شمالی ۷۴°۰۱′۱۹″شرقی﻿ / ﻿۴۲٫۶۹۷°شمالی ۷۴٫۰۲۲°شرقی﻿ / 42.697; 74.022: مختصات: ۴۲°۴۱′۴۹″شمالی ۷۴°۰۱′۱۹″شرقی﻿ / ﻿۴۲٫۶۹۷°شمالی ۷۴٫۰۲۲°شرقی﻿ / 42.697; 74.022
کشور: قرقیزستان
منطقه: استان چوی
منطقه: شهرستان مسکوفسکی، قرقیزستان
ارتفاع: ۷۳۲ متر (۲۴۰۲ فوت)
جمعیت (۲۰۰۹): جمعیت (۲۰۰۹)
 • کل: ۱۵۵۸
قوئی-سو (به لاتین: Temen-Suu) یک منطقهٔ مسکونی در قرقیزستان است که در شهرستان مسکوفسکی، قرقیزستان واقع شده‌است. قوئی-سو ۱٬۵۵۸ نفر جمعیت دارد و ۷۳۲ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
قره‌سو (شهرستان ات‌باشی)

| قره‌سو Кара-Суу | قره‌سو Кара-Суу |
| --- | --- |
قره‌سو: قره‌سو
مختصات: ۴۱°۰۷′۴۴″ شمالی ۷۵°۴۰′۴۱″ شرقی﻿ / ﻿۴۱٫۱۲۸۸۹°شمالی ۷۵٫۶۷۸۰۶°شرقی﻿ / 41.12889; 75.67806: مختصات: ۴۱°۰۷′۴۴″ شمالی ۷۵°۴۰′۴۱″ شرقی﻿ / ﻿۴۱٫۱۲۸۸۹°شمالی ۷۵٫۶۷۸۰۶°شرقی﻿ / 41.12889; 75.67806
کشور: قرقیزستان
منطقه: منطقه نارین
منطقه: شهرستان ات‌باشی
ارتفاع: ۲۱۱۸ متر (۶۹۴۹ فوت)
جمعیت (۲۰۲۱): جمعیت (۲۰۲۱)
 • کل: ۵۵۲۳
قره‌سو (به لاتین: Kara-Suu) یک روستا در قرقیزستان است که در شهرستان ات‌باشی واقع شده‌است. قره‌سو ۵٬۵۲۳ نفر جمعیت دارد و ۲٬۱۱۸ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
قطعنامه ۲۶۵ شورای امنیت

| قطعنامهٔ شمارهٔ ۲۶۵  (سازمان ملل متحد) | قطعنامهٔ شمارهٔ ۲۶۵  (سازمان ملل متحد) |
| --- | --- |
تاریخ: ۰۱ آوریل {{{year}}}
نوبت جلسه: ۱٬۴۷۳
کُد: S/RES/265 (سند)
موضوع: وضعیت خاورمیانه
رأی‌گیری: ۱۱ موافق بدون مخالف ۴ ممتنع
نتیجه: تصویب
اعضای شورای امنیت: اعضای شورای امنیت
اعضای دائم:  تایوان  فرانسه  بریتانیا  ایالات متحده آمریکا  اتحاد جماهیر شوروی
اعضای غیر دائم:  الجزایر  کلمبیا  فنلاند  Hungary    نپال  پاکستان  پاراگوئه  سنگال  اسپانیا  زامبیا
قطعنامه ۲۶۵ شورای امنیت سازمان ملل متحد که در تاریخ ۰۱ آوریل ۱۹۶۹ تصویب شد، سندی بین‌المللی دربارهٔ وضعیت خاورمیانه است. این قطعنامه طی نشست ۱٬۴۷۳ام
با ۱۱ موافق،۰ مخالف و۴ ممتنع تصویب شد.
قیاس‌لی (ساموخ)

| قیاس‌لی | قیاس‌لی |
| --- | --- |
شهرستان: شهرستان
قیاس‌لی: قیاس‌لی
مختصات: ۴۰°۴۳′ شمالی ۴۶°۲۹′ شرقی﻿ / ﻿۴۰٫۷۱۷°شمالی ۴۶٫۴۸۳°شرقی﻿ / 40.717; 46.483: مختصات: ۴۰°۴۳′ شمالی ۴۶°۲۹′ شرقی﻿ / ﻿۴۰٫۷۱۷°شمالی ۴۶٫۴۸۳°شرقی﻿ / 40.717; 46.483
کشور:  جمهوری آذربایجان
بخش: شهرستان ساموخ
جمعیت[نیازمند منبع]: جمعیت[نیازمند منبع]
 • کل: ۴۸۱
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۴ (AZT)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۵ (AZT)
قیاس‌لی (به لاتین: Qiyaslı) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان ساموخ واقع شده است. قیاس‌لی ۴۸۱ نفر جمعیت دارد.
قلعه سنگی بندان

| قلعه سنگی بندان | قلعه سنگی بندان |
| --- | --- |
نام: قلعه سنگی بندان
کشور: ایران
استان: استان خراسان جنوبی
شهرستان: شهرستان نهبندان
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: قلعه
دیرینگی: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
دورهٔ ساخت اثر: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۳۶۸۶
تاریخ ثبت ملی: ۲۵ اسفند ۱۳۷۹
قلعه سنگی بندان مربوط به دوران‌های تاریخی پس از اسلام است و در شهرستان نهبندان، بخش مرکزی، روستای بندان واقع شده و این اثر در تاریخ ۲۵ اسفند ۱۳۷۹ با شمارهٔ ثبت ۳۶۸۶ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
قره‌سو (ترکیه)

| قره‌سو (ترکیه) | قره‌سو (ترکیه) |
| --- | --- |
قره‌سو (ترکیه): قره‌سو (ترکیه)
قره‌سو (ترکیه): قره‌سو (ترکیه)
مختصات: ۴۱°۶′۱۳″ شمالی ۳۰°۴۱′۳۷″ شرقی﻿ / ﻿۴۱٫۱۰۳۶۱°شمالی ۳۰٫۶۹۳۶۱°شرقی﻿ / 41.10361; 30.69361: مختصات: ۴۱°۶′۱۳″ شمالی ۳۰°۴۱′۳۷″ شرقی﻿ / ﻿۴۱٫۱۰۳۶۱°شمالی ۳۰٫۶۹۳۶۱°شرقی﻿ / 41.10361; 30.69361
کشور:  ترکیه
استان: استان سقاریه
حکومت: حکومت
 • شهردار: İshak Sarı (حزب حرکت ملی)
 • قائم‌مقام: Murat Duru
مساحت: مساحت
 • منطقه: ۴۸۱٫۶۹ کیلومتر مربع (۱۸۵٫۹۸ مایل مربع)
جمعیت (2012): جمعیت (2012)
 • شهری: ۳۰٬۷۴۶
 • منطقه: ۵۴٬۴۳۴
 • تراکم منطقه: ۱۱۰/کیلومتر مربع (۲۹۰/مایل مربع)
کد پستی: 54500
سامانه طبقه‌بندی اقلیمی کوپن: اقلیم اقیانوسی
وبگاه: www.sakaryakarasu.bel.tr
قره‌سو (به ترکی استانبولی: Karasu) شهری است در کشور ترکیه که در استان سقاریه واقع شده‌است. جمعیت این شهر بر اساس سرشماری سال ۲۰۰۸ میلادی ۲۷٬۲۵۷ نفر و بر اساس برآوردهای سال ۲۰۰۹ میلادی ۲۸٬۹۰۷ نفر می‌باشد.
سوپر جام آسیا ۱۹۹۹

Football match
سوپر جام آسیا ۱۹۹۹ پنجمین دورهٔ سوپر جام آسیا که بین قهرمان جام باشگاه‌های آسیا ۹۹–۱۹۹۸ و قهرمان جام برندگان جام آسیا ۹۹–۱۹۹۸ انجام شد و این مسابقات توسط کنفدراسیون فوتبال آسیا برگزار شد.
تیم جوبیلو ایواتا نماینده ژاپن برای اولین بار قهرمان این دوره از رقابت‌ها شد.
سوپر جام > جوبیلو ایواتا

اطلاعات بیشتر: جام باشگاه‌های آسیا ۹۹–۱۹۹۸
| حریفان | مرحله | نتیجه۱ | گلهای جوبیلو ایواتا |
| --- | --- | --- | --- |
|  اینستنت دیکت | دور اول | ۷–۰ |  ? |
|  فاینانس اند ریونو | دور دوم | ۴–۰ ۲ |  ? |
|  پوهانگ استیلرز | یک چهارم نهایی | ۱–۱ | ماساشی ناکایاما  ۲۸' |
|  دالیان واندا | یک چهارم نهایی | ۰–۲ |  |
|  دوو رویالز | یک چهارم نهایی | ۲–۰ | دایسوکهوکو  ۶۳'، توشی‌یا فوجیتا  ۹۰' |
|  العین | نیمه نهایی | ۲–۲ (و. ا، ۲ پ ۴) | ماکوتو تاناکا  ۱۵'، توشی‌یا فوجیتا  ۳۷' |
|  استقلال | فینال | ۲–۱ | هیدتو سوزوکی  ۳۶'، ماساشی ناکایاما  ۴۵' |
۱ گلهای جوبیلو ایواتا ابتدا محاسبه شده است.

۲ این مسابقه با توافق دو طرف در یک بازی انجام شد.
سوپر جام > الاتحاد

اطلاعات بیشتر: جام برندگان جام آسیا ۹۹–۱۹۹۸
| حریفان | مرحله | نتیجه۱ | گلهای الاتحاد |
| --- | --- | --- | --- |
|  الاهلی | دور دوم | ۷–۱ |  ? |
|  پاختاکور | یک چهارم نهایی | ۴–۰ |  ? |
|  الطلبه | نیمه نهایی | ۳–۱ | محمد الصحفی  ۲۰'، دالیان اتکینسون  ۲۵'، احمد بهجا  ۹۰' |
|  چونام دراگونز | فینال | ۳–۲ (و. ا) | احمد بهجا  ۱۰' (پ)  ۱۰۵' (پ), محمد نور  ۸۴' |
۱ گلهای الاتحاد ابتدا محاسبه شده است.
نتایج بازی

| تیم ۱ | نتیجه‌نهایی | تیم ۲ |   بازی رفت   |   بازی برگشت   |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| جوبیلو ایواتا  | ۲–۲ (گ) |  الاتحاد | ۱–۰ | ۱–۲ |
نتایج بازی > بازی اول

۲۲ اکتبر ۱۹۹۹
| جوبیلو ایواتا  | ۱–۰ |  الاتحاد |
| --- | --- | --- |
ماساشی ناکایاما  ?':
نتایج بازی > بازی دوم

۱۹ نوامبر ۱۹۹۹
| الاتحاد  | ۲–۱ |  جوبیلو ایواتا |
| --- | --- | --- |
| حسن الیامی  ۷۸' محمد حیدر  ۹۰' |  | ماساشی ناکایاما  ۵۸' |
نبی‌الله

| نبی‌الله | نبی‌الله |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: خوزستان
شهرستان: مسجدسلیمان
بخش: بخش اندیکا
دهستان: شلال و دشتگل
جمعیت: ۲۰۱ نفر
نبی‌الله، روستایی از توابع بخش اندیکا شهرستان مسجدسلیمان در استان خوزستان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان شلال و دشتگل قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۲۰۱ نفر (۳۸خانوار) بوده‌است.
قلعه سنگی چهل من سنگ

| قلعه سنگی چهل من سنگ | قلعه سنگی چهل من سنگ |
| --- | --- |
نام: قلعه سنگی چهل من سنگ
کشور: ایران
استان: استان خراسان رضوی
شهرستان: شهرستان مشهد
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: قلعه
دیرینگی: صدر اسلام
دورهٔ ساخت اثر: صدر اسلام، دوره صفوی
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۱۲۹۴۴
تاریخ ثبت ملی: ۱۹ مرداد ۱۳۸۴
بقایای قلعه سنگی چهل من سنگ مربوط به صدر اسلام- دوره صفوی است و در شهرستان مشهد، روستای چهل سنگ علیا واقع شده و این اثر در تاریخ ۱۹ مرداد ۱۳۸۴ با شمارهٔ ثبت ۱۲۹۴۴ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
دره حاجی

| دره حاجی | دره حاجی |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۲۷°۱۲′۳۵″ شمالی ۵۷°۲۰′۰″ شرقی﻿ / ﻿۲۷٫۲۰۹۷۲°شمالی ۵۷٫۳۳۳۳۳°شرقی﻿ / 27.20972; 57.33333: مختصات: ۲۷°۱۲′۳۵″ شمالی ۵۷°۲۰′۰″ شرقی﻿ / ﻿۲۷٫۲۰۹۷۲°شمالی ۵۷٫۳۳۳۳۳°شرقی﻿ / 27.20972; 57.33333
کشور: ایران
استان: هرمزگان
شهرستان: رودان
بخش: جغین
دهستان: جغین شمالی
جمعیت: ۷۳۹ نفر (سرشماری ۹۵)
دره حاجی، روستایی در دهستان جغین شمالی بخش جغین شهرستان رودان در استان هرمزگان ایران است.
جمعیت

بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت این روستا برابر با ۷۳۹ نفر (۲۲۰ خانوار) بوده‌است.
قره‌دئین (قبله)

| قره‌دئین | قره‌دئین |
| --- | --- |
شهرستان: شهرستان
قره‌دئین: قره‌دئین
مختصات: ۴۰°۴۹′ شمالی ۴۷°۴۰′ شرقی﻿ / ﻿۴۰٫۸۱۷°شمالی ۴۷٫۶۶۷°شرقی﻿ / 40.817; 47.667: مختصات: ۴۰°۴۹′ شمالی ۴۷°۴۰′ شرقی﻿ / ﻿۴۰٫۸۱۷°شمالی ۴۷٫۶۶۷°شرقی﻿ / 40.817; 47.667
کشور:  جمهوری آذربایجان
بخش: شهرستان قبله
جمعیت[نیازمند منبع]: جمعیت[نیازمند منبع]
 • کل: ۳۷۵
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۴ (AZT)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۵ (AZT)
قره‌دئین (به لاتین: Qaradeyin) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان قبله واقع شده است. قره‌دئین ۳۷۵ نفر جمعیت دارد.
یادگیری ویژگی

در یادگیری ویژگی ابتدا ورودی به صورت داده اولیه یا مجموعه‌ای از ویژگی‌ها داده می‌شود، سپس در یک مدل یادگیری ویژگی، نمایش مناسبی از ویژگی ها ارائه می شود. در آخر می توان از نمایش ویژگی ها در یک کار با هدف خاصی استفاده کرد.
در یادگیری ماشین، یادگیری ویژگی یا یادگیری ارائه  مجموعه ای از روش هاست که به یک سیستم اجازه می‌دهد نمایش‌های مورد نیاز برای تشخیص یا طبقه‌بندی ویژگی‌ها را از داده‌های خام به طور خودکار کشف کند. این روش جایگزین مهندسی ویژگی های دستی می‌شود و به یک ماشین اجازه می‌دهد تا هم ویژگی‌ها را یاد بگیرد و هم برای انجام یک کار خاص از آن‌ها استفاده کند.
یادگیری ویژگی از این واقعیت نشات می‌گیرد که وظایف یادگیری ماشین مانند طبقه بندی اغلب به ورودی‌هایی نیاز دارند که از نظر ریاضی و محاسباتی برای پردازش مناسب هستند. در حالی که برای داده‌های دنیای واقعی مانند تصاویر، ویدئوها و داده‌های حسگرها (سنسورها) نمی‌توان ویژگی‌های مشخص را به صورت الگوریتمی تعیین کرد. حالت دیگر کشف این ویژگی‌ها یا ارائه‌ها از طریق بررسی، بدون استفاده از الگوریتم‌های صریح است.
یادگیری ویژگی می‌تواند با ناظر (تحت نظارت) یا بدون ناظر باشد.
در یادگیری ویژگی تحت‌ نظارت ، ویژگی‌ها با استفاده از داده‌های ورودی دارای برچسب یاد می‌گیرند. به عنوان مثال می‌توان به شبکه های عصبی تحت نظارت، پرسپترون چند لایه و یادگیری فرهنگ لغت (تحت نظارت) اشاره کرد.
در یادگیری ویژگی بدون ناظر ، ویژگی‌ها با داده‌های ورودی بدون برچسب یاد می‌گیرند. به عنوان مثال می‌توان به یادگیری فرهنگ لغت، تجزیه و تحلیل مولفه های مستقل، رمزگذارهای خودکار، فاکتوراسیون ماتریسی و اشکال مختلف خوشه بندی اشاره کرد.
با نظارت

یادگیری ویژگی با نظارت ، یادگیری ویژگیهای داده‌های دارای برچسب است. برچسب داده به سیستم اجازه می‌دهد تا خطا را محاسبه کند و اگر سیستم قادر به تولید برچسب نبود، می‌تواند به عنوان بازخورد برای اصلاح روند یادگیری (کاهش / به حداقل رساندن خطا) استفاده شود.
با نظارت > یادگیری فرهنگ لغت با نظارت

یادگیری فرهنگ لغت مجموعه‌ای (واژه نامه) از عناصر نماینده را از داده‌های ورودی ایجاد می‌کند، به طوری که هر نقطه داده می‌تواند به عنوان یک جمع وزنی از عناصر نماینده نشان داده شود. عناصر فرهنگ لغت و وزن ها را می توان با به حداقل رساندن میانگین خطای نمایش (بیش از داده های ورودی) ، همراه با تنظیم  L_{1} روی وزن ها برای ایجاد پراکندگی (به عنوان مثال، نمایش هر نقطه داده فقط چند وزن غیر صفر دارد).
یادگیری دیکشنری تحت نظارت هم از ساختار زمینه داده های ورودی و هم از برچسب ها برای بهینه سازی عناصر فرهنگ استفاده می کند. به عنوان مثال ، یک روش یادگیری فرهنگ لغت تحت نظارت  با بهینه سازی مشترک عناصر فرهنگ لغت ، وزن برای نمایش نقاط داده و پارامترهای طبقه بندی بر اساس داده های ورودی ، یادگیری فرهنگ لغت را بر روی مشکلات طبقه بندی اعمال کرد. به طور خاص ، یک مسئله به صورت مسئله کمینه‌سازی فرموله می‌شود ، جایی که تابع هدف شامل خطای طبقه‌بندی، خطای نمایش، تنظیم L1 در وزن‌های نمایانگر برای هر نقطه داده (برای فعال کردن نمایش پراکنده داده‌ها) و تنظیم L2 در پارامترها از طبقه بندی کننده است.
با نظارت > شبکه های عصبی

شبکه های عصبی خانواده ای از الگوریتم‌های یادگیری هستند که از "شبکه" متشکل از چندین لایه گره (نود) بهم متصل استفاده می‌کنند. این ایده از سیستم عصبی حیوانات الهام گرفته شده است ، جایی که گره ها به عنوان نورون و لبه ها به عنوان سیناپس مشاهده می شوند. هر لبه دارای یک وزن مرتبط است و شبکه قوانین محاسباتی را برای عبور داده های ورودی از لایه ورودی شبکه به لایه خروجی تعریف می کند. یک عملکرد شبکه مرتبط با یک شبکه عصبی رابطه بین لایه های ورودی و خروجی را مشخص می کند ، که با وزن پارامتر می شود. با عملکردهای شبکه ای که به طور مناسب تعریف شده‌اند ، می توان با به حداقل رساندن تابع هزینه نسبت به عملکرد شبکه (وزن ها) ، کارهای مختلف یادگیری را انجام داد.
از شبکه های عصبی چند لایه می توان برای یادگیری ویژگی استفاده کرد، زیرا آنها نمایشی از ورودی خود را در لایه(های) مخفی یاد می‌گیرند که متعاقباً برای طبقه بندی یا رگرسیون در لایه خروجی استفاده می شود. محبوب ترین معماری شبکه از این نوع شبکه های سیامی است.
بدون ناظر

یادگیری ویژگی بدون ناظر ، یادگیری ویژگی‌های داده بدون برچسب است. هدف از یادگیری ویژگی بدون ناظر ، غالباً کشف ویژگی‌های با بعد کم است که برخی از ساختارهای موجود در داده‌های ورودی با ابعاد بالا را ضبط می‌کند. وقتی یادگیری ویژگی به روش بدون ناظر انجام می‌شود ، نوعی یادگیری نیمه نظارتی را امکان پذیر می کند که در آن از ویژگی‌های آموخته شده از یک مجموعه داده بدون برچسب استفاده می‌شود تا عملکرد را در یک محیط تحت نظارت با داده دارای برچسب بهبود بخشد. در ادامه چند رویکرد معرفی می‌شود.
بدون ناظر > خوشه‌بندی K-means

خوشه بندی K رویکردی برای کمی سازی بردار است. به طور خاص ، در این حالت مجموعه ای از n بردار داده می‌شود و k به معنای خوشه بندی بردارها به k خوشه (یعنی زیرمجموعه ها) است به گونه ای که هر بردار به خوشه‌ای با نزدیکترین میانگین تعلق دارد. این مسئله از نظر محاسباتی NP سخت است ، هرچند الگوریتم های حریصانه غیربهینه‌ای به وجودآمده‌اند.
خوشه بندی K-means می تواند برای گروه بندی مجموعه ای از ورودی های غیر برچسب در k خوشه استفاده شود و سپس از centroids این خوشه ها برای تولید ویژگی ها استفاده شود. این ویژگی ها از چند طریق قابل تولید است. ساده ترین کار این است که k ویژگی باینری به هر نمونه اضافه شود ، در صورتی که هر ویژگی j دارای یک ارزش است اگر و تنها اگر که j هفتمین مرکز آموخته شده توسط k- یعنی نزدیکترین نمونه به نمونه مورد بررسی است. همچنین می توان از فاصله تا خوشه ها به‌عنوان ویژگی استفاده کرد ، شاید پس از تبدیل آنها از طریق یک تابع پایه شعاعی (تکنیکی که برای آموزش شبکه های RBF استفاده شده است). Coates و Ng توجه دارند که انواع خاصی از k به معنای مشابه الگوریتم های کدگذاری پراکنده هستند.
در یک ارزیابی تطبیقی روش های یادگیری ویژگی بدون نظارت، کوتس، لی و ان جی دریافتند که خوشه‌بندی k -means با یک تبدیل مناسب در طبقه بندی تصویر بهتر از RBMs و خود رمز گذارها (اتوانکودرها) که به‌تازگی اختراع شده‌اند عمل می‌کنند. K-means همچنین عملکرد را در حوزه NLP بهبود می بخشد ، به ویژه برای شناسایی موجودیت . همچنین با خوشه بندی قهوه ای ، و با نمایش کلمات توزیع شده (که به عنوان تعبیه کلمات شناخته می شود) رقابت می کند.
یادگیری خود‌نظارتی

یادگیری خودنظارتی زمانی کاربرد دارد که داده دارای برچسب کمیاب باشد ولی حجم زیادی داده بدون برچسب موجود باشد (که در اکثر کاربرد های دنیای واقعی این شرط برقرار است). در این روش می توان از تعداد کمی داده دارای برچسب استفاده کرد و برچسب بخش دیگری از داده ها را پیش بینی کرد. سپس از پیش بینی های قبلی به عنوان داده دارای برچسب استفاده می شود تا پیش بینی های جدید برای داده های جدید انجام شود و به همین ترتیب می توان ادامه داد. در واقع مدل یادگیری در این روش با تولید برچسب می تواند خودش را برای گام های بعدی نظارت کند.
یادگیری ویژگی با این روش دو نوع تمایزی و سازنده دارد. در یادگیری تمایزی داده ها به صورت جفت داده می شوند و سعی می شود که داده های مشابه نمایش ویژگی مشابهی داشته باشند و داده های غیر مشابه نمایش ویژگی متفاوتی داشته باشند. در روش سازنده سعی می شود از روی ورودی نمایش ویژگی ها در ابعاد کم تولید شود یا اینکه از روی نمایش ویژگی ها نمایش داده اولیه بازتولید شود. به طور مثال استفاده از برخی ساختار های شبکه عصبی مصنوعی با تعداد لایه های زیاد یا 
یادگیری ویژگی خود‌نظارتی کاربرد های زیادی دارد و روی انواع داده ها می تواند اجرا شود. بیشترین کاربرد این روش در پردازش متن، تصویر، و ویدئو بوده است که در ادامه به برخی از آنها پرداخته شده است.
یادگیری خود‌نظارتی > پردازش متن

مدل های زبانی زیادی تا به حال برای یادگیری نمایش کلمات پیشنهاد شده اند که از روش یادگیری خود‌نظارتی استفاده می کنند. به طور مثال Word2vec یک مدل زبانی است که سعی می کند برای هر کلمه، با توجه به کلماتی که کنارش در بازه‌ای مشخص ظاهر می شوند، یک بردار نمایش با ابعاد کم پیدا کند. دو مدل CBOW و skip grams برای این کار استفاده می شوند. در مدل CBOW سعی می شود کلمه مرکزی جاافتاده با توجه به کلمات اطرافش پیش بینی شود. مدل skip grams حالت برعکس قبلی را دارد و سعی می کند کلمات اطراف کلمه مرکزی داده شده را پیش بینی کند. در هر دو روش می توان از یادگیری خود‌نظارتی استفاده کرد و کلمات واقعی را در ابتدا به عنوان برچسب درست به کار برد تا در گام های بعدی کلمات با دقت بالایی پیش بینی شوند. البته محدودیت این روش ها این است که تنها بر اساس پیشامد همزمان کلمات کنارهم آموزش می بینند و مفاهیم کلیدی در کل متن را نمی توانند یاد بگیرند. برای حل این مشکل روش های جدیدی بر اساس توجه مثل ترنسفورمرها و برت پیشنهاد شده اند و عملکرد بسیار خوبی در ماشین های ترجمه داشته اند.
یادگیری خود‌نظارتی > پردازش تصویر

روش های مختلفی در پردازش تصویر وجود دارند که بتوان یادگیری خود‌نظارتی را روی تصاویر انجام داد. پرکاربردترین روش ها در این زمینه استفاده از تبدیلاتی مثل انتقال، چرخش، رنگ آمیزی، یا جداسازی بخش هایی از عکس هستند. با ایجاد تغییراتی مثل انتقال یا چرخش در عکس، مدل مجبور می شود ویژگی های سطح بالا از تصویر و موقعیت نسبی عناصر را یاد بگیرد. روش دیگر این است که بخش های مختلف عکس را در چند قطعه جدا کنیم و بخواهیم موقعیت نسبی دو قطعه را پیش بینی کنیم. در این صورت می توان تعدادی از این قطعه ها را به عنوان داده دارای برچسب انتخاب کرد و بقیه بخش ها را پیش بینی کنیم. استفاده از شبکه عصبی پیچشی در این روش ها بسیار گسترده است.
جستار‌های وابسته

یادگیری ماشین خودکاره
شبکه عصبی مصنوعی
یادگیری ژرف
دگرنمایی واژه
استخراج ویژگی
قریشیان

| قریشیان | قریشیان |
| --- | --- |
Town and union council: Town and union council
کشور: پاکستان
ایالت: پنجاب
ناحیه: ناحیه میانوالی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵ (ساعت رسمی پاکستان)
قریشیان (به انگلیسی: Qureshian) یک شهرک در پاکستان است که در ناحیه میانوالی واقع شده‌است.
دره خدایان

| دره خدایان | دره خدایان |
| --- | --- |
کارگردان: لخ مایفسکی
تهیه‌کننده: لخ مایفسکی فیلیپ یان ریمشا
نویسنده: لخ مایفسکی
بازیگران:  جاش هارتنت  جان مالکوویچ 
موسیقی: یان کاچماریک
فیلم‌بردار: لخ مایفسکی پاول تیبورا
تدوین‌گر: الیوت اِمس نوربرت رودزیک
تاریخ‌های انتشار:  ۱۷ سپتامبر ۲۰۱۹ (۲۰۱۹-09-۱۷) (جشنواره فیلم گدنیا)  
مدت زمان: ۱۳۱ دقیقه
کشور: لهستان لوکزامبورگ
زبان: انگلیسی 
دره خدایان (انگلیسی: Valley of the Gods) یک فیلم درام لهستانی به کارگردانی لخ مایفسکی است که در سال ۲۰۱۹ منتشر شد.
بازیگران

جاش هارتنت
برنیس مارلو
جان مالکوویچ
جان ریس-دیویس
جیمی ری نیومن
کیر دولِـی
مونیکا هانسن
قزلجه (ازبکستان)

| قزلجه | قزلجه |
| --- | --- |
قزلجهجایگاه در نقشه: قزلجهجایگاه در نقشه
مختصات: ۴۰°۴۳′۴۶″ شمالی ۶۶°۶′۳۲″ شرقی﻿ / ﻿۴۰٫۷۲۹۴۴°شمالی ۶۶٫۱۰۸۸۹°شرقی﻿ / 40.72944; 66.10889: مختصات: ۴۰°۴۳′۴۶″ شمالی ۶۶°۶′۳۲″ شرقی﻿ / ﻿۴۰٫۷۲۹۴۴°شمالی ۶۶٫۱۰۸۸۹°شرقی﻿ / 40.72944; 66.10889
کشور:  ازبکستان
ولایت: ولایت نوایی
قزلجه (به ازبکی: Qizilcha) یک منطقهٔ مسکونی در ازبکستان است که در ناحیه نورآتا واقع شده‌است.