stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
סילבסטרה לה טוזל
פילמוגרפיה

דוקטור הו (1968) Doctor Who
מנספילד פארק (1983) Mansfield Park
יריד ההבלים (1998) Vanity Fair
רציחות במידסומר (2000) Midsomer Murders
עדות אילמת (2004) Silent Witness
רוחות של חופש (2006) Amazing Grace
עקרת בית 49 (2006) Housewife, 49
מנזר נורת'אנגר (2007) Northanger Abbey
חופשייה ומאושרת (2008) Happy-Go-Lucky
מדינה סודית (2012) Secret State
דירק ג'נטלי (2012) Dirk Gently
אוטופיה (2013) Utopia
מר טרנר (2014) Mr. Turner
הכתר (2017) The Crown
המשחק האנגלי (2020)
Roadkill‏ (2020)
סוכן חשאי (2023-2020)
Sister Boniface Mysteries‏ (2022)
קתרינה (2023)
דלגליש (אנ') (2023)
ערים (אנ') (2023)
יעקב ואן דר הודן

| --- | --- |

 לידה:  27 ביולי 1891 אוטרכט, הולנד 
 פטירה:  1 בפברואר 1968 (בגיל 76) תל אביב-יפו, ישראל 
 ענף מדעי:  מיקרוביולוגיה 
 מקום לימודים:  אוניברסיטת אוטרכט 
 מוסדות:  אוניברסיטת אוטרכט 
 פרסים והוקרה:  פרס ישראל (1961) 
 
הענקת פרס ישראל לחקלאות, 1961, ליעקב ואן דר הודן, בנוכחות דוד בן-גוריון, אבא אבן, בן ציון דינור
פרופ' יעקב ואן דר הודן (בהולנדית: Jacob van der Hoeden; ‏27 ביולי 1891 – 1 בפברואר 1968) היה מיקרוביולוג וחוקר מדעי הווטרינריה.
קורות חיים

ואן דר הודן נולד בהולנד. הוא קיבל תואר דוקטור למדעים בשנת 1921. בין השנים 1924 ל-1929 כיהן כחוקר בכיר במכון הממלכתי לבריאות העם בהולנד והיה מרצה לווטרינריה באוניברסיטת אוטרכט. בשנת 1929 התמנה לעמוד בראש מעבדות בית החולים האוניברסיטאי ובשנת 1932 נבחר לאגודה ההולנדית למדעי הטבע. פרופסור ואן דר הודן היה בר-סמכא בעל שם בינלאומי למחלות זואונוטיות.
יעקב ואן דר הודן ניצל, עם ארבעת ילדיו, בתקופת השואה הודות להולנדים נוצרים, שהסתירו את בני המשפחה במקומות שונים. אשתו נפטרה ממחלה לפני סוף מלחמת העולם השנייה.
בשנת 1948 הזמין, אהרן ציזלינג, שר החקלאות בממשלה הזמנית של מדינת ישראל את פרופסור ואן דר הודן להקים בישראל את המכון הווטרינרי. במכון זה כיהן עד 1955, עת עבר אל המכון למחקר ביולוגי בישראל בנס ציונה, שם עבד עד לפרישתו בשנת 1966. בשנת 1968 הוא נפטר בישראל, והובא למנוחות בבית העלמין בחולון.
החיידק Leptospira kirschneri serotype vanderhoedeni קרוי על שמו.
פרסים ואותות הוקרה

פרס ישראל לחקלאות, 1961.
פרס צימרמן, 1961
לקריאה נוספת

"ואיך קוראים לך עכשיו/לינקה" מאת תמי שם-טוב, על פי סיפורה של לינקה נילי גורן, הוצאת כנרת, זמורה, ביתן
הערות שוליים

↑  שלושת חתני "פרס ישראל" למדע, דבר, 28 באפריל 1961
| --- | --- |
בקרת זהויות :  NLI: 987007309911205171  BnF: cb155975161 (data)  BPN: 35186067  GND: 1029068879  ISNI: 0000 0003 9502 3979  NTA: 067800971  RERO: 02-A013831617  SUDOC: 131875477  VIAF: 289600534   WorldCat (עם VIAF): 289600534
זיהוי עצמים

זיהוי עצמים או זיהוי אובייקטים הוא טכנולוגיה בראייה ממוחשבת ועיבוד תמונה העוסקת בזיהוי אוטומטי של מיקום וסיווג של עצמים בתמונה. אלגוריתם זיהוי עצמים יקבל כקלט תמונות או וידאו, ויוציא כפלט את המלבנים החוסמים של העצמים בתמונה, ולכל אחד מהם את הסיווג למחלקה, כגון: מכוניות, כלבים, אנשים. זיהוי עצמים לרוב נעשה בעזרת אלגוריתם בשפת פייתון או בשפת ++C.
כבר בשנת 1988 הייתה קיימת במערכת הבנקאות יכולת זיהוי צ'קים בעזרת ראייה ממוחשבת, אך לאורך השנים התחום התפתח והגיע לביצועים מרשימים במקרים מאתגרים, ביניהם: זיהוי תמרורים והולכי רגל לצורך נהיגה אוטונומית, זיהוי פנים מזוויות שונות בתמונות ברשת חברתית, זיהוי נגעים ומחלות בתמונות MRI.
מודלים לזיהוי עצמים

תמונה מיוצגת באופן דיגיטלי בעזרת פיקסלים שלכל אחד מהם ערך המעיד על הצבע שלו. כלומר, תמונה היא למעשה מטריצה של ערכים. עצם בתמונה מורכב מצורות מסוימות, צבעים וטקסטורה שמפרידים אותו מהרקע. על מנת שאלגוריתם יוכל לזהות עצם מסוים בתוך המטריצה של ערכי הפיקסלים, עליו לזהות את המאפיינים הייחודיים של העצם הזה המפרידים אותו מהרקע (מציאת מיקום העצם), וכן המזהים אותו ברמת סמך גבוהה כשייך לסוג מסוים של מחלקת עצמים (מציאת סיווג של העצם).
מודלים לזיהוי עצמים > זיהוי עצמים במודלים קלאסיים

מודלים של ראייה ממוחשבת שאינם מבוססי רשתות נוירונים מלאכותיות, מתבססים על שלב ראשון של מציאת מאפיינים בתמונה ושלב שני של סיווג. אלגוריתם נפוץ לחילוץ מאפיינים מתמונה הוא אלגוריתם SIFT שפותח בשנת 1999. יתרונו העיקרי של אלגוריתם SIFT הוא בחילוץ מאפיינים שהם בלתי תלויים בקנה המידה של התמונה, בסיבובים ובשינוי בהירות של התמונה.
דרך נוספת לחלץ מאפיינים מתמונה היא התמרת האף. אלגוריתם האף בתצורתו הראשונית עסק בזיהוי של קווים בתמונה, אך מאוחר יותר הורחב גם לזיהוי מיקומים של צורות, ובפרט מעגלים ואליפסות.
חילוץ מאפיינים מתמונה יכול להתבצע גם על ידי שימוש בגרדיאנטים, כלומר פעולת נגזרת על התמונה, המאפשרת למצוא שפות חדות המבדילות בין עצמים. אלגוריתם נפוץ בשיטה זו הוא אלגוריתם HOG (Histogram of oriented gradients), היוצר היסטוגרמה של מאפיינים של גרדיאנטים מכוונים.
בשנת 2001 פותח אלגוריתם ויולה ג'ונס עבור משימת זיהוי פנים. האלגוריתם, שהגיע לביצועים וזמני ריצה מרשימים, מבוסס על מאפייני האר (באנגלית Haar feature classifiers) ומשתמש ביכולות למידת מכונה. אלגוריתם ויולה ג'ונס מכיל כ-50 אלף פרמטרים בלבד, מה שהופך אותו לשימושי עד היום במקרים בהם כח החישוב נמוך.
דרכים נוספות לזיהוי עצמים בתמונה, ובפרט ברצף של תמונות או בווידאו, מתבססות על תנועת העצמים. בשיטות אלו יש צורך לבצע חיזוי סטטיסטי של מיקום העצם מהתמונה הקודמת בתמונה הבאה, למשל בעזרת במסנן קלמן. שיטות גילוי תנועה מאפשרות שימוש במידע זמני על העצם ובכך יכולות להגיע לרמת סמך גבוהה בזיהוי העצם בתמונה. בנוסף, לא נדרשת כמות גדולה של פיקסלים המאפיינים את העצם על מנת לזהות את מיקומו. החיסרון של שיטות גילוי תנועה הוא שהן מאפשרות למצוא עצמים נעים בלבד.
מודלים לזיהוי עצמים > זיהוי עצמים במודלים מבוססי רשתות נוירונים

רשת נוירונים היא אלגוריתם בינה מלאכותית, המבוסס על יכולת למידה של המידע ואופטימיזציה עבור משימה מסוימת. תהליך הפיתוח של רשת נוירונים מבוסס על שלב אימון, בו המודל לומד את המידע הרלוונטי ומבצע התאמה של הערכים שלו עבור הצלחה במשימה, ולאחריו שלב מבחן בו המודל מקבל מידע שלא ראה באימון ועליו להצליח במשימה. על מנת לאמן רשת עצבית על המשימה של זיהוי עצמים בתמונה, נדרש מאגר מידע מתוייג. התיוג הוא סימון, ידני או באוטומציה, של מלבן חוסם סביב העצמים בתמונה וכן הגדרת מחלקת סיווג לכל עצם.
כאשר המידע בקלט של הרשת הוא מטריצה של תמונה, נהוג להשתמש ברשתות קונבולוציה, כלומר רשתות נוירונים שהשכבות שלהן מכילות פעולות מתמטיות של קונבולוציה על פיקסלים בתמונה. החל משנת 1980 יצאו מספר מודלים של רשתות קונבולוציות לזיהוי עצמים בתמונה. תחילה היו אלו מודלים שיכלו לזהות את הסיווג של עצמים מסוימים בתמונה קטנה המכילה עצם יחיד, כדוגמת זיהוי ספרות שנכתבו בכתב יד. לאורך השנים התחום התקדם והתפתח בשני מישורים שאיפשרו לרשתות הקונבולוציה להגיע לביצועים פורצי דרך:
איסוף תמונות ויצירת מאגרי מידע גדולים ומפותחים על מנת לאמן בינה מלאכותית מסוג זה. מאגר מידע משמעותי עבור זיהוי עצמים הוא MS COCO, של חברת מיקרוסופט, המכיל 1.5 מיליון עצמים המחולקים ל-80 מחלקות סיווג שונות.
פיתוח יכולות חומרה חזקות על מנת לאמן רשתות קונבולוציה. כיום מרבית רשתות הנוירונים מתבססות על מעבדים גרפים.
רשתות קונבולוציה לזיהוי עצמים מתחלקות לשתי ארכיטקטורות עיקריות. הסוג הראשון הוא רשתות מבוססות שני שלבים. בשלב הראשון הרשת מבצעת זיהוי מיקומים בעלי פוטנציאל להיות עצמים בתמונה (לוקאליזציה) ובשלב השני הרשת עוברת על המיקומים ועבור כל אחד מהם מבצעת סיווג למחלקת עצמים. רשת נפוצה בארכיטקטורת שני שלבים היא רשת Faster R-CNN .
הסוג השני של ארכיטקטורת רשתות לזיהוי עצמים הוא מבוסס שלב אחד בלבד ובו מתבצע גם זיהוי המיקום וגם הסיווג למחלקה. הרשת שסללה את הדרך לארכיטקטורה זו היא רשת YOLO (You Only Look Once) .
ראו גם

סגמנטציה
זיהוי תווים אופטי
OpenCV
PyTorch
מודל bag of words בראייה ממוחשבת
הערות שוליים

↑  S. Dasiopoulou, V. Mezaris, I. Kompatsiaris, V.-K. Papastathis, Knowledge-assisted semantic video object detection, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 15, 2005-10, עמ' 1210–1224 doi: 10.1109/tcsvt.2005.854238
↑  David G. Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 2004
↑  N. Dalal, B. Triggs, Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05), IEEE doi: 10.1109/cvpr.2005.177
↑  COCO - Common Objects in Context, cocodataset.org
↑  Shaoqing Ren et al, Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks, Neural Information Processing Systems 28 (NIPS), 2015
↑  Joseph Redmon et al, You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection, IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition, 2016
| בינה מלאכותית |
| --- | --- | --- |
| כללי | מבחן טיורינג • היסטוריה של הבינה המלאכותית • ציר הזמן של בינה מלאכותית • התקדמות הבינה המלאכותית • אוריינות AI • סוכן תבוני • AI-שלמות מערכת מומחה • אסדרת בינה מלאכותית (בישראל) • בינה מלאכותית צרה • בינה חישובית • הסברתיות בינה מלאכותית • הפרדוקס של מורבק • סוכן תבוני • אתיקה של בינה מלאכותית |  |
| תחומים | עיבוד שפה טבעית • ראייה ממוחשבת • בינה מלאכותית יוצרת • אומנות בינה מלאכותית • בינה מלאכותית כללית (AGI) |  |
| סוגי למידת מכונה | מערכת לומדת • למידה מונחית • למידה בלתי מונחית • למידה עמוקה • למידת חיזוק • סיווג בייסיאני נאיבי • רשת בייסיאנית |  |
| אלגוריתמי למידת מכונה קלאסית | פרספטרון • עץ החלטה • מכונת וקטורים תומכים • Bag of words • אלגוריתם k-מרכזים • אלגוריתם מיקסום התוחלת • הורדת ממד • אלגוריתם שכן קרוב • יער אקראי  • Q-learning •‏ T-SNE •‏ Tf–idf • חיזוק גרדיאנט |  |
| למידה עמוקה | רשת עצבית מלאכותית • רשת זרימה קדימה • רשת עצבית רקורסיבית • פונקציית אקטיבציה • טרנספורמר • Attention •‏ GAN |  |
| עיבוד שפה טבעית | מודל שפה • שיכון מילים (אנ') • בלשנות חישובית • תרגום מכונה • חילוץ מידע (אנ') • ניתוח סנטימנט • זיהוי חלקי דיבר (אנ') • מערכת זיהוי דיבור • זיהוי ישויות • כריית טקסט • תיוג תפקידים סמנטי • Word2vec • מודל שפה גדול • GPT •‏ BERT (אנ') • מודל Bag-of-words (אנ') • יצירת טקסט בשפה טבעית (אנ') • מילת עצירה • ניתוח מחרוזות • Stemming (אנ') • למטיזציה (אנ') |  |
| יישומים לבינה מלאכותית (אנ') | צ'אטבוט • זיהוי דובר • זיהוי עצמים • זיהוי תבניות • עוזר וירטואלי • זיהוי תווים אופטי • מחולל תמונות • הזיות |  |
| מערכות בינה מלאכותית | אלייזה • ChatGPT •‏ DALL-E •‏ Midjourney •‏ Gemini • קלוד •‏ Perplexity •‏ SearchGPT •‏ GitHub Copilot • דיפ־פייק • סירי • Google Assistant • אמזון אלכסה • מיקרוסופט קופיילוט |  |
| סוגיות בטיחות בינה מלאכותית (אנ') | סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית • בינה מלאכותית חזקה • יישור בינה מלאכותית (אנ') • בקרת יכולות בינה מלאכותית (אנ') • בינה מלאכותית ידידותית (אנ') • התכנסות אינסטרומנטלית (אנ') • סינגולריות טכנולוגית • השתלטות הבינה המלאכותית • המכתב הפתוח על בינה מלאכותית (2015) |  |
| ספריות בשימוש נרחב | TensorFlow •‏ PyTorch •‏ Torch •‏ Hugging Face •‏ Keras •‏ spaCy (אנ') •‏ Caffe |  |
לקטגוריית הבינה המלאכותית
מאפייני האר לזיהוי פנים המתארים בקירוב את גשר האף
מבנה רשת קונבולוציה טיפוסית
ג'ניפר הנסי

| --- | --- |
אין תמונה חופשית
 לידה:  1970 (בת 55 בערך) סטוקפורט, הממלכה המאוחדת 
 שם לידה:  Jennifer Hayes 
 מדינה:  הממלכה המאוחדת 
 מקום לימודים:  בית הספר המרכזי לנאום ודרמה בלונדון 
 פרופיל ב-IMDb
 
ג'ניפר הנסי (באנגלית: Jennifer Hennessy; נולדה ב-1970) היא שחקנית אנגלייה, המוכרת ממגוון תפקידים בטלוויזיה שהבולט בהם הוא בדמות גברת ברייזנדייל בסדרת הדרמה "Lilies" של ה-BBC.
ביוגרפיה

הנסי נולדה בשם ג'ניפר הייז בעיר סטוקפורט שבצ'שייר. היא למדה שלוש שנים בבית הספר למשחק "Central School of Speech and Drama" וסיימה את הלימודים ב-1992. הנסי הופיעה בתפקידים שונים בתיאטרון וכן בטלוויזיה. בין הדמויות שגילמה היו ג'וד בסדרה "המשרד", ג'ולי שונאת הגברים בפרק "Fockin Mokky Bokka" מתוך הסדרה "שתי בירות וחבילת צ'יפס", וב-2007 שיחקה בדמות ואלרי ברניגן (אשתו של תומאס קינקייד ברניגן בגילומו של ארדל או'הנלן) בפרק "Gridlock" של הסדרה "דוקטור הו. ב-2008 שיחקה בתפקיד וטרינרית בקומדיה "Pulling" של ערוץ BBC3, וב-2011 השתתפה במיני-סדרה "סאות' ריידינג".
כילדה הייתה הנסי חברה במקהלת הילדים של בית הספר סנט ויניפרד (St Winifred's School Choir). ב-1980 הגיע השיר "There's No-one Quite Like Grandma" בביצוע המקהלה למקום הראשון במצעד הסינגלים הבריטי.
הנסי הופיעה בשני פרקים בסדרה הבלשית "סקוט וביילי" של רשת ITV. היא גילמה את גברת פארל שבנה רצח והיא נכלאה באשמת סיוע לעבריין.
עוד כיכבה הנסי בסדרת הדרמה "עלילות דיקנס" של ערוץ BBC One המבוססת על דמויות מספריו של צ'ארלס דיקנס. היא גילמה את אמילי קרצ'יט דמות מהנובלה "מזמור חג המולד".
פילמוגרפיה > קולנוע

| שנה | שם | שם באנגלית | תפקיד | הערות |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1998 |  | The Tichborne Claimant | הדודנית אלישה | סרט דרמה בבימויו של דייוויד ייטס |
| 1999 |  | Dead End | האחות של ד"ר בראונינג |  |
הערות שוליים

↑  "The Hayes Sisters: About Us". TheHayesSisters.com. נבדק ב-1 בנובמבר 2015. {{cite web}}:  (עזרה)
↑    Alastairjamieson, ‏St Winifred's choir reunites for charity version of 'There's No-one Quite Like Grandma', The Telegraph, 22 November 2009
טל פופקו

| --- | --- |

 לידה:  14 באפריל 1972 (בן 52) ישראל ישראל
 עיסוק:  ביולוג חישובי
 מקום לימודים:  אוניברסיטת תל אביב 
 מנחה לדוקטורט:  דן גראור
 מוסדות:  אוניברסיטת תל אביב
 פרסים והוקרה:  פרס קריל (2006)
 בן או בת זוג:  דורותה הושון 
 מספר צאצאים:  4 
 www.tau.ac.il/~talp/
 תרומות עיקריות
 מחקר תאורטי באבולוציה מולקולרית ובביואינפורמטיקה
 
טל פופקו (נולד ב-14 באפריל 1972) הוא ביולוג חישובי ישראלי ופרופסור מן המניין באוניברסיטת תל אביב. לשעבר ראש בית הספר שמוניס למחקר ביו-רפואי וחקר הסרטן.
ביוגרפיה

פופקו נולד וגדל בהרצליה.
את כל תאריו רכש באוניברסיטת תל אביב. את לימודיו לתואר ראשון בתוכנית למצטיינים במדעי החיים החל כנער בן 16, והשלים אותו בגיל 18, בשנת 1990. לאחר מכן התגייס לצה"ל והשתחרר בדרגת סרן. עם שחרורו החל את לימודיו לתואר שני, בהנחיית פרופ' רמונה מרגלית, אותו השלים בשנת 1995 בהצטיינות.
באותה שנה החל הן בהשלמת לימודי תואר ראשון נוסף במדעי המתמטיקה (וסיימו לאחר כשנתיים, בהצטיינות), והן בלימודי תואר שלישי בזואולוגיה, בהנחייתו של פרופ' דן גראור (אנ'). את התזה לדוקטורט, שעסקה בביולוגיה ובאבולוציה חישובית, הגיש בשנת 2000.
לאחר מכן יצא פופקו ליפן והיה לעמית בתר-דוקטורי במכון למתמטיקה סטטיסטית (אנ') בטוקיו משך כשנתיים, בקבוצתו של פרופ' מאסמי הסגאווה. בשנת 2002 עבר לארצות הברית, ושהה באוניברסיטת המדינה של פלורידה כשנה, כעמית בתר-דוקטורי של פרופ' דייוויד סוופורד.
בשנת 2003 שב פופקו לישראל וקיבל מינוי כמרצה במחלקה לאימונולוגיה וחקר התא בפקולטה למדעי החיים באוניברסיטת תל אביב. בשנת 2006 קודם לדרגת מרצה בכיר, ובשנת 2008 מונה לפרופסור חבר במחלקה זו. בשנת 2013 הפך פופקו לפרופסור מן המניין ובין השנים 2018–2022 כיהן כראש בית הספר למחקר ביו-רפואי וחקר הסרטן (שנקרא בשנת 2020 על שם הזוג ולד וסנה שמוניס). פופקו הוא ממקימי האגודה הישראלית לביולוגיה אבולוציונית והיה נשיאה הראשון.
בשנת 2020 הופקד פופקו על הקתדרה לננוביוטכנולוגיה של חלבונים על שם אדוארד סרוסי.
בעשור השני של המאה ה-21 שהה פופקו פעמיים בארצות הברית כחוקר אורח, באוניברסיטאות בקרוליינה הצפונית ובאורגון. על תלמידיו לאורך השנים נמנים הפרופסורים עדי שטרן גרונדלנד ואיתי מירוז וד"ר דוד בורשטיין, כולם מאוניברסיטת תל אביב, וכן ד"ר איל פריבמן מאוניברסיטת חיפה וד"ר אופיר כהן מאוניברסיטת בן-גוריון. פופקו נבחר מספר פעמים למצטיין הוראה מטעם רקטור האוניברסיטה.
פופקו נשוי לזואולוגית פרופסור דורותה הושון-פופקו, ואב לארבעה, מתגורר בתל אביב.
מחקר

מחקרו של פופקו עוסק בתחומים שונים של אבולוציה מולקולרית וביואינפורמטיקה:
בתחום האבולוציה המולקולרית, הוא עוסק בלמידת הכוחות האבולוציוניים הסלקטיביים האמונים על עיצוב גנים וגנומים, וחיזוי הכוחות הללו תוך שימוש במודלים אבולוציוניים הסתברותיים.
בתחום הפילוגנטיקה, מוביל פופקו מחקר שעניינם שחזור יחסי גומלין אבולוציוניים בין מינים ורצפים, והסקה של העימוד המיטבי בין רצפים. הוא משתמש בשיטות של למידת מכונה לחישוב יעיל.
בתחום הפתוגנומיקה, פופקו מפתח כלים מתחום למידת המכונה בכל הקשור לחיזוי אפקטורים חלבוניים בבקטריות פתוגניות (כגון קסטנומונוס וציטרובקטר).
בתחום האימונואינפורמטיקה (תת-תחום המשותף לאימונולוגיה ולביואינפורמטיקה) עוסק פופקו בחיזוי אפיטופים של תאי B ובפיתוח אלגוריתמים לאנליזה של ניסויי הצגת פאג'ים.
ברבות השנים פרסם פופקו למעלה מ-100 מאמרים בכתבי עת חשובים בתחומי הביולוגיה והאבולוציה החישובית, וכן שימש במספר תפקידי עריכה בכתבי עת מחקריים.
נכון להיום (2021) פופקו הוא התאורטיקן היחיד בבית הספר שמוניס למחקר ביו-רפואי וסרטן. במחקריו שיתף פעולה בין היתר עם החוקרים אודי קימרון, איתי מירוז ורון שמיר.
פרסים והוקרה

פרס וולף לתלמידי תואר שני (1995)
פרס קריל מטעם קרן וולף (2006)
פרס שלמה הסטרין של האגודה הישראלית לביוכימיה ומיקרוביולוגיה (2012)
פרס PNAS Cozzarelli מטעם האקדמיה הלאומית למדעים בארצות הברית (2015)
פרס מנטורינג במדע מטעם Nature, יחד עם נטע ארז (2020)
מופקד הקתדרה לננוביוטכנולוגיה של חלבונים על שם אדוארד סרוסי (2020)
קטיה ציטרין-סילברמן

| --- | --- |
ד"ר ציטרין מודדת לוח שיש דקורטיבי במדרסה תנכזיה שבירושלים
ד"ר ציטרין מודדת לוח שיש דקורטיבי במדרסה תנכזיה שבירושלים
 לידה:  ריו דה ז'ניירו, ברזיל
 ענף מדעי:  ארכאולוגיה
 מקום מגורים:  ישראל
 תאריך עלייה:  1987
 מספר צאצאים:  2 
 תרומות עיקריות
 ארכאולוגיה מוסלמית בארץ ישראל וחפירות טבריה
 
קטיה ציטרין-סילברמן היא ארכאולוגית המתמחה בתקופה המוסלמית. מרצה בכירה במכון לארכאולוגיה ובחוג ללימודי האסלאם והמזרח התיכון באוניברסיטה העברית. החל מסוף שנת 2023, היא מכהנת כראשת החוג ללימודי האסלאם והמזרח התיכון.
ביוגרפיה

ציטרין נולדה בריו דה ז'ניירו בברזיל, ועלתה לישראל ב-1987, לאחר שנת לימודים אחת בלימודי תקשורת באוניברסיטה הפדרלית של ריו דה ז'ניירו. היא סיימה את התואר הראשון שלה באוניברסיטה העברית ב-1991, עם התמחות בארכאולוגיה אסלאמית. ב-1993 הצטרפה ציטרין לפרויקט סקר סיני של אוניברסיטת בן-גוריון בנגב. סקר זה היווה את הבסיס לעבודת המסטר שלה באוניברסיטה העברית, שעסק בהתפשטות היישוב בצפון סיני במהלך התקופה האסלאמית. ב-2005 השלימה את תואר הדוקטורט שלה באוניברסיטה העברית, תחת הנחייתם של פרופסור ראובן עמיתי ומרים רוזן-איילון, שעסק בח'אנים של התקופה הממלוכית בסוריה רבתי.
לציטרין שני ילדים, והיא מתגוררת בהוד השרון.
עבודתה המדעית

פרק זה לוקה בחסר. אנא תרמו לוויקיפדיה ו. ייתכן שתמצאו פירוט בדף השיחה.
ציטרין מונתה לנהל את חפירות מרכז טבריה הימי-ביניימית, שבו זיהתה את המסגד הגדול של העיר מהמאה השמינית (התקופה האומיית). עד חפירתה סברו החופרים הקודמים, ובראשם פרופסור יזהר הירשפלד שהיה השוק של העיר הבינזטית. היא מצאה דמיון רב למסגדים אחרים מהתקופה האומיית ובהם המסגד הגדול בדמשק. בניגוד למסגדים אחרים שקמו על כנסיות, מסגד זה פעל ככל הנראה לצד כנסייה. בשנת 2020 מצאה בטבריה שרידים של מסגד קדום יותר, תחת המסגד הגדול של טבריה. תארוכו ככל הנראה מהמחצית השנייה של המאה ה-7 לספירה. מדובר במסגד העתיק ביותר שנחשף בחפירה ארכאולוגית עד כה בעולם.
ציטרין שימשה כמנהלת ביחד עם פרופסור מרים רוזן-איילון בח'רבת אלמיניא מצפון לגינוסר. האתר שימש כארמון אומיי, והפך מאוחר יותר למפעל לייצור סוכר.
ב-2016 הפכה למרצה בכירה במכון לארכאולוגיה, ומאוחר יותר הפכה למרצה הראשונה בתחום הארכאולוגיה המוסלמית בתולדות האוניברסיטה העברית בעלת תקן של קבע.
ציטרין מלמדת מספר קורסים במכון לארכאולוגיה ובמחלקה למזרח תיכון באוניברסיטה העברית. ב-2023 מונתה לראשת החוג ללימודי האסלאם והמזרח התיכון באוניברסיטה העברית.
מפרסומיה

Cytryn-Silverman, Katia, The Road Inns (Khāns) of Bilād al-Shām during the Mamluk Period (1260-1516), BAR International Series, Oxford, 2005
Cytryn-Silverman, Katia, "The Fifth Mīl from Jerusalem: Another Umayyad Milestone from Southern Bilād Al-shām", Bulletin of the School of Oriental and African Studies, vol. 70, no. 3, 2007, pp. 603- 610
Cytryn-Silverman, Katia," Three Minarets in Ramla", Jerusalem Studies in Arabic and Islam, vol. 35, 2008, pp. 394- 397
Cytryn-Silverman, Katia, "The Umayyad Mosque of Tiberias", Muqarnas 36, 2009, pp. 37- 71
הערות שוליים

↑  ד"ר קטיה ציטרין-סלברמן
↑  סגל החוג, באתר islamic-mideast.huji.ac.il
↑  Katia Cytryn-Silverman The Institute of Archaeology
↑  בטבריה התגלה המסגד הקהילתי העתיק ביותר בעולם, באתר הידען, ‏2021-01-22
↑  ברכות לד"ר קטיה ציטרין-סילברמן על עליתה לדרגת מרצה בכיר במכון לארכיאולוגיה, באתר heb.archaeology.huji.ac.il
↑  .https://islamic-mideast.huji.ac.il/people/קטיה-ציטרין-סלברמן?ref_tid=1501
| --- | --- |
בקרת זהויות :  NLI: 987007305712605171
סיינן

איור גנרי, אשר נוצר באמצעות תוכנת אומנות בינה מלאכותית, המדגים מראה טיפוסי של סדרות/סרטים בסוגה סיינן
סֶיְינֶן (ביפנית: 青年漫画) הן תת-קבוצה של מאנגות המשווקות בעיקר לגברים בוגרים, כאשר לרוב הכוונה היא לקהל היעד אשר מעל לגיל 18. ביפנית, המשמעות של המילה סיינן היא "גבר צעיר" או "גברים צעירים". הסיפורים במאנגות מסוג סיינן עוסקים לעיתים רבות בנושאים רציניים יותר, מכילים דמויות מורכבות יותר, מה מבדיל סדרות מהסוג הזה מסדרות שונן ושוג'ו שמיועדות בעיקר למתבגרים ומכילים סיפורים פשוטים יותר. סדרות סיינן רבות עובדו לאורך השנים לסדרות אנימה, סרטי לייב-אקשן וסדרות לייב-אקשן בטלוויזיה.
המקבילה הנשית לסיינן היא ג'וסיי, מאנגה המיועדת לנשים בוגרות.
מאפיינים

בעוד שסדרות שונן נוטות להתמקד יותר בפעולה והרפתקאות ומכילות לעיתים רבות גיבורים צעירים יותר, סדרות סיינן נוטות לרוב להתעמק בנושאים רציניים יותר כמו בין היתר פוליטיקה, מלחמה, דרמה פסיכולוגית, ונושאים חברתיים שונים. בנוסף, סדרות סיינן רבות עוסקות לעיתים קרובות גם בהיבטים האפלים יותר של הטבע האנושי ובאתגרים של החיים של אנשים בוגרים ומתמקדת גם במערכות יחסים, עבודה ומשברים קיומיים. לעיתים רבות סדרות סיינן מתמקדות יותר בקונפליקטים הפנימיים של הדמויות מאשר בקרבות פיזיים.
מבחינה ויזואלית לסדרות סיינן יש לרוב סגנון אמנותי מתוחכם יותר עם פירוט רב יותר. הגיבורים בסדרות סיינן הם לרוב אנשים מבוגרים, והעלילה נוטה לעיתים רבות להיות מורכבת ואיטית יותר. לעיתים סדרות סיינן עשויות לכלול גם אלימות ו/או תוכן מיני.
חלק ממאנגות הסיינן (המאנגה xxxHolic מאת קלאמפ היא דוגמה בולטת לכך) חולקות מאפיינים משותפים עם מאנגות שוג'ו. דרך פשוטה להבחין האם מדובר במאנגת סיינן או במאנגה שמיועדת לקהל יעד צעיר יותר היא בדיקה האם סימני הקאנג'י שמופיעים בטקסט מכילים אותיות "פוריגנה" קטנות מעליהן או לאו. אותיות אלו הן למעשה אותיות היראגאנה שמשמשות כמעין ניקוד, או כלי עזר, עבור קוראים צעירים (כגון תלמידי בית ספר) שעדיין אינם בקיאים בקריאת קאנג'י.
דוגמאות למאנגות סיינן בולטות

ברזרק מאת קנטארו מיורה - סדרה מסוגת הפנטזיה האפלה. על בסיס סדרת המאנגה נוצרה גם סדרת אנימה.
ואן-פאנץ' מאן מאת "One" (אנ') - סאטירה על סוגת גיבורי העל. על בסיס סדרת המאנגה נוצרה גם סדרת אנימה.
שדי טוקיו מאת סוי אישידה - סדרת מסוגת הפנטזיה האפלה. על בסיס סדרת המאנגה נוצרו לאורך השנים שתי סדרות אנימה וסרט לייב אקשן.
ווגאבונד מאת טאקהיקו אינואה - אפוס היסטורי המתמקד בחייו של הלוחם הסמוראי הנודע מיאמוטו מוסאשי.
הרוח במעטפת מאת מסאמונה שירו - סדרה מסוגת הסייברפאנק אשר עוסקת בין היתר בנושאים כמו בינה מלאכותית, זהות, ויחסים בין בני אדם לטכנולוגיה. על בסיס סדרת המאנגה נוצרו לאורך השנים ארבעה סרטי אנימה ושתי סדרות אנימה.
אקירה מאת קצוהירו אוטומו - סדרה מסוגת הסייברפאנק אשר מתרחשת בעתיד דיסטופי. על בסיס סדרת המאנגה נוצר סרט אנימה.
הלסינג מאת קוטה היראנו - סדרה מסוגת הפנטזיה האפלה, המבוססת באופן רופף על "דרקולה" מאת ברם סטוקר. על בסיס סדרת המאנגה נוצרה גם סדרת אנימה.
לופן השלישי מאת קאזוהיטו קאטו - סדרת קומדיה-פעולה אשר עוקבת אחר הרפתקאותיו של הגנב המומחה לופן השלישי. על בסיס סדרת המאנגה נוצרו לאורך השנים 7 סדרות אנימה.
מלאך קרב אליטה מאת יוקיטו קישירו - סדרה מסוגת הסייברפאנק פוסט-אפוקליפטי. על בסיס סדרת המאנגה נוצר סרט הקולנוע "אליטה: מלאך קרב" בהפקתו של ג'יימס קמרון.
מריה הוליק מאת מינארי אנדו - סדרה מסוגת הקומדיה הרומנטית. על בסיס סדרת המאנגה נוצרה גם סדרת אנימה.
Cooking Papa - סדרה מסוגת הבישול. נכתבה ואוירה על ידי טוצ'י אויאמה. רץ משנת 1985 עד היום
מגזינים בולטים של סדרות סיינן

להלן רשימה של המגזינים הבולטים ביותר ביפן של סדרות סיינן במהלך 2010.
| שם המגזין | תפוצה |
| --- | --- |
Weekly Young Magazine: 807,871
Weekly Young Jump: 768,980
Big Comic Original: 729,750
Weekly Manga Goraku: 500,000
Big Comic: 454,000
Comic Kairakuten: 350,000
Weekly Morning: 340,209
Weekly Manga Sunday (לא קיים יותר): 300,000
Business Jump (לא קיים יותר): 285,334
Super Jump (לא קיים יותר): 277,500
Big Comic Spirits: 260,024
Comic Shitsurakuten: 250,000
Young Champion: 250,000
Comic Ran: 207,350
Big Comic Superior: 204,125
Manga Action: 200,000
Young King: 200,000
ראו גם

כל ערכי מאנגות הסיינן
הערות שוליים

↑  "Everything about the Seinen Genre". Jappleng.
↑  Seinen - Anime News Network, www.animenewsnetwork.com
↑  2010 Japanese Manga Magazine Circulation Numbers, Anime News Network, ‏2024-10-22 (באנגלית)
| אנימה ומאנגה |
| --- | --- | --- |
| מיקוד לפי קהל יעד | קודומו • שונן • שוג'ו • סיינן • ג'וסיי |  |
| סוגות ייחודיות | מכה • איסקאי  • מאהו שוג'ו • מאהו שונן • ג'ידאימונו • הארם • אצ'י • הנטאי |  |
| אמני מאנגה בולטים | אמן מאנגה • אוסמו טזוקה • אייצ'ירו אודה • ביסקו הטורי • מגומי איגראשי • הייאו מיאזאקי • טאיטו קובו • מסאשי קישימוטו • קלאמפ • רומיקו טקהאשי • אקירה טוריאמה • פוג'יקו פוג'יו • לייג'י מאטסומוטו |  |
| אנימטורים יפנים בולטים | אוסמו טזוקה • הידאקי אנו • מאמורו הוסודה • מאקוטו שינקאי • הייאו מיאזאקי • טאיטו קובו • יושיאקי קוואג'ירי • רומיקו טקהאשי |  |
| חברות אנימה בולטות | טאצונוקו הפקות • טואי אנימציה • ניפון אולפני אנימציה • סטודיו ג'יבלי • סטודיו פיירו |  |
| סגנונות ציור | בישוג'ו • בישונן • צ'יבי • SD |  |
| תרבות קהילות המעריצים | אוטאקו • קוספליי • כנסי אנימה |  |
פיפ טורנס

| --- | --- |

פיפ טורנס בכנס "קומיק-קון" בסן דייגו, יולי 2017
 לידה:  2 ביוני 1960 (בן 64) ברומלי, הממלכה המאוחדת 
 שם לידה:  Philip Dean Torrens 
 מדינה:  הממלכה המאוחדת 
 תקופת הפעילות:  מ-1984 
 מקום לימודים:  דרמה סטודיו לונדון  Bloxham School  טריניטי קולג' 
 פרופיל ב-IMDb
 
פיליפ דין "פיפ" טורנס (באנגלית: Philip Dean "Pip" Torrens; נולד ב-2 ביוני 1960) הוא שחקן אנגלי.