stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Preslava

| Preslava   Преслава |
| --- | --- |

Genel bilgiler
Doğum: Petya Koleva İvanova 26 Haziran 1984 (40 yaşında)  Dobriç, Bulgaristan HC
Tarzlar: Pop, çalga
Meslekler: Şarkıcı
Etkin yıllar: 2003–günümüz
Müzik şirketi: Payner
Resmî site: http://preslava-world.com/

Petya Koleva İvanova, daha çok bilinen adıyla Preslava (Преслава), Bulgar pop-folk şarkıcısı.
Albümleri > Stüdyo albümleri

2004 - "Preslava"
2005 - "Djavolsko želanie"
2006 - "Intriga"
2007 - "Ne sǎm angel"
2009 - "Pazi se ot prijatelki"
2011 - "Kak ti stoi"
2019 - "Da Gori v Lyubov"
2024 - "Ulitsata"
Albümleri > Derleme:

2009 - "Preslava - Hit Collection MP3"
2013 - "Zlatnite hitove na "Pajner" 16 - Preslava"
2014 - "Hitovete na Preslava"
Albümleri > Video albumleri:

2005 - "Best Video Selection DVD"
2008 - "Best Video Selection 2 DVD"
AlphaFold

AlphaFold, Alphabet'in bir yan kuruluşu olan DeepMind tarafından protein yapısını tahmin etme üzerine geliştirilen bir yapay zeka programı. Program, bir derin öğrenme sistemi olarak tasarlanmıştır.
AlphaFold yazılımının üç ana versiyonu bulunmaktadır. AlphaFold 1 (2018) kullanan bir araştırma ekibi, Aralık 2018'de 13. CASP genel sıralamasında birinci oldu. Program, yarışma organizatörleri tarafından en zor olarak değerlendirilen ve kısmen benzer diziye sahip proteinlerden mevcut şablon yapıları bulunmayan hedefler için en doğru yapıyı tahmin etmede özellikle başarılı oldu. AlphaFold 2 (2020) kullanan bir ekip, Kasım 2020'deki CASP14 yarışmasında bu konumunu tekrarladı. Ekip, diğer gruplardan çok daha yüksek bir doğruluk seviyesine ulaştı. CASP'ın global mesafe testi (GDT) adı verilen ve bir hesaplama programının tahmin ettiği yapının laboratuvarda belirlenen yapıya ne kadar benzediğini ölçen testte, 100 tam bir eşleşme olacak şekilde, iki protein arasındaki mesafe eşiği kullanılarak hesaplanan GDT'de, proteinlerin yaklaşık üçte ikisi için 90'ın üzerinde bir skor elde etti.
AlphaFold 2'nin CASP14'teki sonuçları "şaşırtıcı" ve "dönüştürücü" olarak tanımlandı. Bazı araştırmacılar, tahminlerinin üçte biri için doğruluğun yeterince yüksek olmadığını ve protein katlanması sorununu çözmek için mekanizmayı veya kuralları ortaya koymadığını belirtti. Buna rağmen, teknik başarı geniş çapta takdir gördü. 15 Temmuz 2021'de AlphaFold 2 makalesi, Nature'da ön erişim yayını olarak, açık kaynak yazılım ve türlerin proteomlarının aranabilir bir veritabanı ile birlikte olarak yayımlandı.
AlphaFold 3, 8 Mayıs 2024'te duyuruldu. Bu versiyon, DNA, RNA, çeşitli ligandlar ve iyonlar ile proteinler tarafından oluşturulan protein komplekslerinin yapısını tahmin edebilmektedir.
Arka Plan

Proteinler, kendiliğinden katlanarak proteinlerin üç boyutlu (3D) yapısını oluşturan amino asit zincirlerinden oluşur. 3D yapı, proteinin biyolojik fonksiyonunu anlamak için hayati öneme sahiptir.
Protein yapıları, X ışını kristalografisi, krio-elektron mikroskopisi ve nükleer manyetik rezonans gibi deneysel teknikler kullanılarak belirlenebilir, ancak bu teknikler pahalı ve zaman alıcıdır. Bu tür çabalar, deneysel yöntemler kullanarak son 60 yılda yaklaşık 170.000 proteinin yapısını belirlemişken, tüm yaşam formlarında bilinen protein sayısı 200 milyondan fazladır.
Yıllar boyunca, araştırmacılar amino asit dizilerinden proteinlerin 3D yapılarını tahmin etmek için birçok hesaplama yöntemini uygulamışlardır, ancak bu yöntemlerin doğruluğu deneysel tekniklere yakın olmamıştır. 1994 yılında bilim topluluğunu en iyi protein yapı tahminlerini üretmeye zorlamak amacıyla başlatılan CASP, 2016 yılına kadar en zor proteinler için sadece yaklaşık 40/100 GDT skorlarının elde edilebileceğini bulabilmişti. AlphaFold, 2018 CASP'ta bir yapay zeka (AI) derin öğrenme tekniği kullanarak bu yarışmaya başladı.
Algoritma

DeepMind'in, protein dizileri ve yapılarından oluşan halka açık bir depodan 170.000'den fazla protein üzerinde programı eğittiği bilinmektedir. Program, dikkat ağı olarak bilinen bir derin öğrenme tekniği kullanmaktadır. Bu teknik, yapay zekâ'nın daha büyük bir sorunun parçalarını tanımlayıp ardından genel çözümü elde etmek için bu parçaları bir araya getirmesine odaklanmaktadır. Genel eğitim, 100 ile 200 arasında GPU işlem gücü üzerinde gerçekleştirilmiştir.
Algoritma > AlphaFold 1 (2018)

AlphaFold 1 (2018), 2010'larda çeşitli ekipler tarafından geliştirilen çalışmalara dayanıyordu. Bu çalışmalar, şimdi birçok farklı organizmadan elde edilen ilgili DNA dizilerinin büyük veri bankalarına bakarak, ana zincirde ardışık olmasalar bile, farklı kalıntılarda ortaya çıkan değişikliklerin ilişkili olduğunu bulmaya çalışıyordu. Bu tür korelasyonlar, kalıntıların dizide birbirine yakın olmasalar bile fiziksel olarak birbirine yakın olabileceğini düşündürmektedir, bu da bir temas haritasının tahmin edilmesini sağlar. 2018 öncesindeki son çalışmalara dayanarak, AlphaFold 1 bunu genişleterek kalıntıların ne kadar yakın olma olasılığının tahmin edilmesi için bir olasılık dağılımı tahmin etti—temas haritasını olası bir mesafe haritasına dönüştürdü. Ayrıca, çıkarım geliştirmek için önceki yöntemlere göre daha gelişmiş öğrenme yöntemleri kullandı.
Algoritma > AlphaFold 2 (2020)

DeepMind ekibine göre, 2020 versiyonu, 2018'de CASP 13'ü kazanan orijinal versiyondan önemli ölçüde farklıdır.
AlphaFold 1'de kullanılan yazılım tasarımı, her biri ayrı ayrı eğitilen ve daha sonra fizik tabanlı enerji potansiyeli ile birleştirilen kılavuz potansiyeli üretmek için kullanılan bir dizi modül içeriyordu. AlphaFold 2, bunun yerine tamamen desen tanıma üzerine kurulu, tek bir farklılaştırılabilir uçtan uca modele birleştirilmiş alt ağlar sistemini getirdi ve bu, tek bir entegre yapı olarak bütünleşik bir şekilde eğitildi. Yerel fizik, AMBER modeline dayalı enerji iyileştirme şeklinde, yalnızca sinir ağı tahmini birleştikten sonra son bir iyileştirme adımı olarak uygulanır ve tahmin edilen yapıyı sadece biraz ayarlar.
2020 sisteminin önemli bir parçası, her biri bir proteinin amino asit kalıntısı ile başka bir amino asit kalıntısı arasındaki ilişki (graf teori terminolojisinde "kenar") için bir bilgi vektörünü aşamalı olarak iyileştirmek için kullanılan, bir Transformer tasarımına dayandığı düşünülen iki modüldür (bu ilişkiler yeşil renkte gösterilen dizi ile temsil edilir); ve her amino asit pozisyonu ile giriş dizi hizalamasındaki her farklı diziler arasındaki ilişkiler (bu ilişkiler kırmızı renkte gösterilen dizi ile temsil edilir). İçsel olarak, bu iyileştirme dönüşümleri, bu ilişkiler için bağlam bağımlı bir şekilde, eğitim verilerinden öğrenilen, ilgili verileri bir araya getirmenin ve ilgisiz verileri filtrelemenin ("dikkat mekanizması") etkisini içeren katmanlar içerir. Bu dönüşümler yinelenir, bir adımın güncellenmiş bilgi çıktısı bir sonrakinin girdisi olur, keskinleşen kalıntı/kalıntı bilgisi, kalıntı/dizi bilgisinin güncellenmesine katkıda bulunup daha sonrasında iyileşen kalıntı/dizi bilgisi, kalıntı/kalıntı bilgisinin güncellenmesine katkıda bulunur. Bir rapora göre yineleme ilerledikçe, "dikkat algoritması ... bir kişinin bir yapbozu birleştirme biçimini taklit eder: önce küçük kümelerdeki parçaları—bu durumda amino asit kümeleri—birbirine bağlayarak ve ardından kümeleri daha büyük bir bütün halinde birleştirmenin yollarını arayarak."
Bu yinelemelerin çıktısı, nihai yapı tahmin modülünü bilgilendirir, ki bu modül de Transformerlar kullanır, ve kendisi de yinelemelidir. DeepMind tarafından sunulan bir örnekte, yapı tahmin modülü ilk yinelemesinde hedef protein için doğru bir topoloji elde etti ve GDT_TS skoru 78 olarak değerlendirildi, ancak büyük bir sayıda (90%) stereokimyasal ihlal – yani fiziksel olmayan bağ açıları veya uzunlukları – içeriyordu. Sonraki yinelemelerle stereokimyasal ihlallerin sayısı azaldı. Üçüncü yinelemede tahminin GDT_TS skoru 90'a yaklaşıyor ve sekizinci yinelemede stereokimyasal ihlaller neredeyse sıfıra iniyordu.
Eğitim verileri başlangıçta tek peptid zincirleri ile sınırlıydı. Ancak, Ekim 2021'de yayınlanan ve AlphaFold-Multimer olarak adlandırılan güncelleme, eğitim verilerine protein komplekslerini dahil etti. DeepMind, bu güncellemenin protein-protein etkileşimlerini doğru bir şekilde tahmin etmede yaklaşık %70 başarı sağladığını belirtti.
Algoritma > AlphaFold 3 (2024)

8 Mayıs 2024'te duyurulan AlphaFold 3, Alphabet'in yan kuruluşları olan Google DeepMind ve Isomorphic Labs tarafından ortaklaşa geliştirildi. AlphaFold 3, tek zincirli proteinlerle sınırlı olmayıp, DNA, RNA, sonrası translasyonel modifikasyonlar ve belirli ligandlar ve iyonlar ile protein komplekslerinin yapılarını da tahmin edebilmektedir.
AlphaFold 3, AlphaFold 2 ile tanıtılan Evoformer'a benzer ancak daha basit bir yapı olan "Pairformer" adlı derin öğrenme mimarisini tanıtmıştır. Pairformer modülünden gelen ham tahminler bir difüzyon modeline aktarılmakta, bu model atom bulutuyla başlayıp bu tahminleri kullanarak moleküler yapının 3 boyutlu bir tasvirine doğru iteratif olarak ilerlemektedir.
AlphaFold sunucusu, ticari olmayan araştırmalar için AlphaFold 3'e ücretsiz erişim sağlamak amacıyla erişime açıktır.
Kaynak kodu

DeepMind, bilim camiasından gelen talepler üzerine AlphaFold'un çeşitli sürümlerinin (AlphaFold 3 hariç) kaynak koduna açık erişim sağlamıştır. AlphaFold-3'ün tam kaynak kodunun 2024 yılı sonuna kadar açık erişime sunulması beklenmektedir.
Uygulamalar

AlphaFold, COVID-19'un neden olduğu SARS-CoV-2 virüsünün proteinlerinin yapılarının tahmininde kullanılmıştır. Bu proteinlerin yapıları, 2020'nin başlarında deneysel olarak belirlenmekteydi. Sonuçlar, geniş araştırma topluluğuna sunulmadan önce Birleşik Krallık'taki Francis Crick Institute'teki bilim insanları tarafından incelenmiştir. Ekip ayrıca, hesaplamalı olarak belirlenen yapıların Protein Veri Bankası'nda (PDB) paylaşılan deneysel olarak belirlenen SARS-CoV-2 spike proteini ile karşılaştırıldığını doğrulamıştır. Ekip, bu protein yapıların devam eden terapötik araştırma çabalarının konusu olmasa da, SARS-CoV-2 virüsünün anlaşılmasına katkıda bulunacağını kabul etmiştir. Özellikle, AlphaFold 2'nin ORF3a proteininin yapısının tahmini, kriyo-elektron mikroskopisi kullanarak University of California, Berkeley'deki araştırmacılar tarafından belirlenen yapıya çok benzemektedir. Bu spesifik proteinin, virüsün konak hücreden çıkmasına yardımcı olduğu ve enfeksiyona karşı inflamatuar yanıtı tetiklemekte rol oynadığı düşünülmektedir.
Aya Koren

| Aya Koren |
| --- | --- |

Doğum: Aya Steinovitz 27 Ekim 1979 (45 yaşında) Tel Aviv, İsrail
Milliyet: İsrailli
Meslek: Aktris

Aya Steinovitz-Koren (İbranice: איה שטיינוביץ-קורן‎) (27 Ekim 1979 doğumlu) İsrailli bir aktris ve modeldir. Laik bir Yahudi yaşam tarzını reddeden birkaç Tel Aviv'li oyuncudan biridir.
Çocukluk ve gençlik dönemi

Aya Steinovitz Tel Aviv'de doğdu, Herzliya'da büyüdü. Zorunlu askerlik hizmetini İsrail Hava Kuvvetleri'nde yaptı, daha sonra Yossi & Jagger ve Minutes of Glory filmlerinde beraber rol alacağı Yehuda Levi ile askeri bando'da yer aldı. Askerlik hizmetinin ardından Nissan Nativ Oyunculuk Stüdyosu'nda eğitim aldı.
Oyunculuk kariyeri > Televizyon

2000 yılında, oyunculuk eğitimi sırasında Steinovitz, Kanal 2'de yayınlanan Florentine adlı televizyon dizisinde ve The Bourgeois'de konuk oyuncu olarak yer aldı. 2001 yılında Itzik Cohen, Uri Banai, Yehuda Levi ve Shir Idelson ile birlikte Dakot Shel Tehila (Zafer Dakikaları) dizisinde rol aldı.
2002'de İsrail Hava Kuvvetleri pilot kursunda yer alan öğrencilerle ilgili bir televizyon mini dizisi olan Knafaim'de (Wings) Naama karakterini oynadı. 2003'te Ahava Me'ever Lapina'nın (Köşede Aşk) ilk sezonunda yer aldı. Bu performansıyla 2003 Altın Ekran Ödülü kazandı.
Oyunculuk kariyeri > Film

2001 yılında oyunculuk eğitimini tamamladıktan sonra ilk film rolünü Ophir Ödüllü Geç Evlilik'te Ilana karakterini oynayarak kazandı. 
2002'de Eytan Fox'un romantik draması Yossi & Jagger'da, komutanıyla gizli bir ilişkisi olan eşcinsel bir ordu subayına (Yehuda Levi) aşık bir kadın askeri canlandırdı. 2003 yılında Hakohavim shel Shlomi'de Rona karakterini canlandırdı. Bu rolüyle Ophir Ödülü'ne aday gösterildi. 2004 yılında Sippur Kayitz'de (Yaz Öyküsü) rol aldı.
Kişisel hayat

Eyal Koren'le evli ve 7 kız çocuğu var. 2006'daki ikinci hamileliği sırasında, for2 markasının sonbahar-kış kampanyası için 10.000 dolarlık bir sözleşme imzaladı, ancak hamile göbeğinin açık fotoğraflanmasını reddettiği için iptal oldu.
Naruto (manga)
Naruto: Shippuuden

Dizi, manga uyarlamalı bölümlere dönünce Naruto: Shippūden (疾風伝, Kasırga Günlükleri) olarak tekrar adlandırıldı ve 15 Şubat 2007'de gösterime girdi.
Hatake Kakashi etrafında toplanan Uzumaki Naruto, Uchiha Sasuke ve Haruno Sakura'nın oluşturduğu 7. takımın dağılması; Uchiha Sasuke'nin güç arayışı yüzünden Orochimaru'ya, Uzumaki Naruto'nun ise peşinde olan Akatsuki'nin eline geçmemesi için Jiraiya ile köyden ayrılmasının ardından gelişen olayları konu alır. Bu sırada Haruno Sakura'da kendini 5. Hokage olan Tsunade'ye öğrenci olarak kabul ettirmiştir. Shippuuden, Naruto ve Jiraiya'nın köye dönmesiyle başlar. İki dost aynı zamanda da iki düşman olan Naruto ile Sasuke arasındaki bağlar, Naruto'nun Hokage olma isteği ve içinde taşıdığı Kyuubi (Dokuz kuyruk) adındaki canavarla olan mücadelesi temelinde gelişen olaylar çok farklı boyutlara ulaşır.
Ana Karakterler

Ana madde: Naruto karakterleri
Naruto serisinin ana kahramanları Konohagakure köyünün yedinci takımını (7.takım) oluşturan Naruto Uzumaki, Sasuke Uchiha, Sakura Haruno ve Kakashi Hatake'dir.
İkincil Karakterler

Takım 8
Kurenai Yuhi'nin kaptanlık yaptığı, her biri iz sürme konusunda yetenekli olan üyeleri Hinata Hyuga, Kiba Inuzuka, köpeği Akamaru ve Shino Aburame'nin bulunduğu takımdır.
Takım 10
Asuma Sarutobi'nin kaptanlık yaptığı takımdır. Takımın üyeleri Choji Akimichi, Ino Yamanaka ve Shikamaru Nara'nın babaları da aynı şekilde takımdılar ve iki jenerasyonun da üyeleri toplandığı zaman beraber Ino-Shika-Cho lakabına sahip olurlar.
Guy Takımı
Might Guy'ın kaptanlık yaptığı, fiziksel saldırı ve silah kullanımı konusunda yetenekli olan üyeleri Rock Lee, Neji Hyuga ve Tenten'den oluşan takımdır.
Kum Kardeşleri
Sunagakure köyünden gelen ve dördüncü Kazekage'nin çocukları olan Gaara, Temari ve Kankuro kum kardeşleridir.
Efsanevi Sanninler
Konohagakure köyünün efsanevi sanninleri olarak bilinen Jiraiya, Tsunade ve Orochimaru'dur.
bazı ikincil karakterlerdir.
Naruto'daki ülkeler
Uzumaki Naruto
Carolina Henriette MacGillavry

| Carolina Henriette MacGillavry |
| --- | --- |
Doğum: 22 Ocak 1904(1904-01-22) Amsterdam, Hollanda
Ölüm: 9 Mayıs 1993 (89 yaşında) Amsterdam, Hollanda
Milliyet: Hollandalı
Eğitim: Amsterdam Üniversitesi
Tanınma nedeni: Kristalografide kırınım kullanımı konusundaki keşifleri

Kariyeri
Doktoradanışmanı: Adriaan H. W. Aten
Diğer akademik danışmanlar: Johannes Martin Bijvoet
Doktora öğrencileri: Clara Brink Shoemaker Philip Coppens
 

Carolina Henriette MacGillavry (22 Ocak 1904, Amsterdam - 9 Mayıs 1993, Amsterdam) Hollandalı kimyager ve kristalograftır. Kristalografide kırınım kullanımı konusundaki keşifleriyle tanınır.
Hayatı

MacGillavry ("Mac" lakaplı), entelektüel bir ailenin altı çocuktan ikincisi olarak doğmuştur (babası beyin cerrahı, annesi öğretmendi).
Hayatı > Eğitimi

1921'de MacGillavry, Amsterdam Üniversitesi'nde kimya alanında bir çalışmaya başladı ve 1925'te mezun oldu ve (o zamanlar) yeni kuantum mekaniği alanıyla ilgilenmeye başladı. 1928'de hidrojen molekülü üzerinde kuantum mekaniksel hesaplamalar üzerine "çok güncel" bir sunum yaptı
16 Mart 1932'de yüksek lisansını başarıyla tamamladı ve çalışmalarına kimyager A. Smits'in asistanı olarak devam etti. Kristalografi ile ilgilenen JM Bijvoet ile arkadaş oldu ve bu konu üzerine doktara tezi ile 1937 yılında Prof. AHW Aten ile 27 Ocak 1937'de şeref derecesini tamamladı. Daha sonra Leiden'de AE van Arkel'in  asistanı oldu, ancak Bijvoet ondan aynı yıl Amsterdam kristalografi laboratuvarına geri gelmesini istedi. Bijvoet ile birlikte elektromanyetik kırınım ve kristalografide kullanımını araştırdı. Ayrıca inorganik kimyada araştırmalar yaptı.
Hayatı > Kristalografi

II. Dünya Savaşı'ndan sonra MacGillavry, kristalografide kullanılabilecek yenilikçi bir hesap olan doğrudan yöntemlerin geliştiricilerinden biriydi. Yöntem, ilk kez 1948'de kristalograflar D. Harker ve JS Kasper tarafından yayınlanan Harker-Kasper eşitsizliğini kullanıldı. Harker-Kasper eşitsizlikleri üzerine yaptığı çalışmalar nedeniyle, konuyla ilgili uluslararası bir otorite haline geldi ve Hollanda'da bu konudaki standart metnin ortak yazarlarından biri oldu.
1948'de Alabama, Auburn'da R. Pepinsky ile bir yıl çalıştı. Hollandalı Philips şirketi de katıların kimyası üzerine yaptığı çalışmalara ilgi duymaya başladı.
1950'de Hollanda Kraliyet Sanat ve Bilim Akademisi'ne atanan ilk kadın oldu. Aynı yıl Amsterdam Üniversitesi'nde profesör oldu ve 1972'de emekli oldu.
1986'da, İngilizce konuşulan dünyada MacGillavry, MC Escher'in Hollandalı grafik sanatçısı MC Escher'in eserleri üzerine yaptığı periyodik çizimlerin Simetri yönleri adlı kitabıyla ünlendi. Kitap, sanatçıya uluslararası ilginin çekilmesinde etkili oldu.
Hayatı > Kişisel hayatı

MacGillavry, 1968 yılında kulak burun boğaz uzmanı JH Nieuwenhuijsen ile evlendi.
9 Mayıs 1993'te Amsterdam'da öldü ve Utrecht'e gömüldü.
Hollanda, Watergraafsmeer'de bir caddeye onun adı verilmiştir.
Carolina Macgillavry caddesi, Watergraafsmeer .
Hayatımın Aşkı

| Hayatımın Aşkı |
| --- | --- |
Format: Televizyon dizisi
Tür: Romantik komedi
Senarist: Gökhan Horzum Ekin Atalar
Yönetmen: Hakan Kırvavaç
Başrol: Serkan Çayoğlu Hande Doğandemir
Ülke:  Türkiye
Dili: Türkçe
Sezon sayısı: 1
Bölüm sayısı: 17
Yapım
Yapımcı: Shebnem Askin
Mekân: İstanbul
Görüntü yönetmeni: Ersan Çapan
Gösterim süresi: 120 dakika
Yapım şirketi: Lucky Red
Yayın bilgileri
Kanal: Kanal D
Görüntü formatı: 576i (16:9 SDTV) 1080i (HDTV)
Ses formatı: Stereo
Yayın tarihi: 15 Mayıs 2016 - 18 Eylül 2016
Durumu: Sona erdi


Hayatımın Aşkı, Lucky Red imzalı, yönetmenliğini Hakan Kırvavaç'ın yaptığı, başrollerini Serkan Çayoğlu ve Hande Doğandemir’in paylaştığı romantik komedi türündeki Türk televizyon dizisidir. Dizi, 18 Eylül 2016 tarihinde yayımlanan 17. bölümüyle final yaparak sona erdi.
Oyuncu kadrosu ve karakterler

| Oyuncu | Karakter | Bölüm |
| --- | --- | --- |
| Serkan Çayoğlu | Demir Cerrahoğlu | 1-17 |
| Hande Doğandemir | Gökçe Şenkal | 1-17 |
| Berk Hakman | Kaan | 1-17 |
| Zafer Algöz | Hikmet | 1-17 |
| Zeynep Eronat | Rezzan | 1-17 |
| Yonca Evcimik | Yonca | 1-17 |
| Sadi Celil Cengiz | Bartu | 1-17 |
| Seda Türkmen | Sema | 1-17 |
| Deniz Barut | Eylem | 1-17 |
| Ayşegül İşsever | Nesrin | 1-17 |
| Murat Parasayar | Rahmi | 1-17 |
| Sarp Can Köroğlu | Hakan | 1-17 |
| İlay Erkök | Sezen | 1-17 |
| Gizem Terzi | Nilay | 1-17 |
| Duygu Gök Boztepe | Nilüfer | 1-17 |
| Özkan Ayalp |  | 1-17 |
| Avni Yalçın | Hulusi | 1-17 |
| Hilal Altınbilek | Nil | 1-17 |
| Pınar Kaya | Duru | 1-17 |
| İlker Aksum |  | 12-17 |
| Emre Yetim | Emre | 12-17 |
| Metin Keçeci | Mustafa | 1-17 |
Yayın takvimi

| Sezon | Yayın günü ve saati | Sezon başlangıcı | Final | Çekilen bölüm sayısı | Bölüm aralığı | Yayın yılı | TV kanalı |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1. sezon | Pazar 20.00 | 15 Mayıs 2016 | 18 Eylül 2016 | 17 | 1-17 | 2016 | Kanal D |
Bölümler > 1. sezon (2016)

| Bölüm | Yayımlanma tarihi | Yönetmen | Senarist | Senarist |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1. Bölüm | 15 Mayıs 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 2. Bölüm | 22 Mayıs 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 3. Bölüm | 29 Mayıs 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 4. Bölüm | 5 Haziran 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 5. Bölüm | 12 Haziran 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 6. Bölüm | 19 Haziran 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 7. Bölüm | 26 Haziran 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 8. Bölüm | 10 Temmuz 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 9. Bölüm | 24 Temmuz 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 10. Bölüm | 31 Temmuz 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 11. Bölüm | 7 Ağustos 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 12. Bölüm | 14 Ağustos 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 13. Bölüm | 21 Ağustos 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 14. Bölüm | 28 Ağustos 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 15. Bölüm | 4 Eylül 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 16. Bölüm | 11 Eylül 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
| 17. Bölüm (Final) | 18 Eylül 2016 | Hakan Kırkavaç | Gökhan Horzum, Ekin Atalar |  |
Cacabey Medresesi

Cacabey Medresesi, Kırşehir il merkezinde yer almaktadır. Medrese, H. 671 / M. 1272 yılında Anadolu Selçuklu Sultanı Kılıç Arslan'ın oğlu II. Gıyaseddin Keyhüsrev döneminde, Kırşehir Valisi Nureddin Cibril bin Cacabey tarafından yaptırılmıştır.
Cacabey Medresesi, diğer Anadolu Selçuklu medreseleri ile birlikte 2014 yılında UNESCO Dünya Mirası Geçici Listesine dahil edilmiştir.
Hartmaniellidae

Hartmaniellidae, Eunicida takımına bağlı bir hayvan familyasıdır.
Trigonometrik polinom

Şekil, Fourier serisinin  f(x)=5\sin(x)\cos ^{2}(2x)+\sin ^{14}(12x) trigonometrik polinomuna yakınsadığını gösterir. Yakınsama tamdır, ancak birçok katsayı gerekir.
Sayısal analiz ve matematiksel analiz alt alanlarında, bir trigonometrik polinom, sin(nx) ve cos(nx) fonksiyonlarının sonlu bir doğrusal kombinasyonu olup n bir veya daha fazla doğal sayı değerini alır. Gerçel değerli fonksiyonlar için, katsayılar gerçel sayılar olarak alınabilir. Kompleks katsayılar için, böyle bir fonksiyon ile sonlu bir Fourier serisi arasında bir fark yoktur.
Trigonometrik polinomlar, örneğin periyodik fonksiyonların interpolasyonuna uygulanan trigonometrik interpolasyonda yaygın olarak kullanılır. Ayrıca ayrık Fourier dönüşümünde de kullanılırlar.
Gerçel değerli durum için trigonometrik polinom terimi analoji kullanmak olarak görülebilir: sin(nx) ve cos(nx) fonksiyonları polinomlar için monomial basise benzer. Karmaşık durumda trigonometrik polinomlar  e^{ix}'in pozitif ve negatif kuvvetleri tarafından yayılır, yani  x\mapsto z:=e^{ix} değişkenlerin değişimi altında  z'de Laurent polinomudur.
Tanım

Aşağıdaki biçimde herhangi bir T fonksiyonu,
T(x)=a_{0}+\sum _{n=1}^{N}a_{n}\cos(nx)+\sum _{n=1}^{N}b_{n}\sin(nx)\qquad (x\in \mathbb {R} )
katsayıları  a_{n},b_{n}\in \mathbb {C}  ve en yüksek dereceli katsayılardan en az biri  a_{N} ve  b_{N} sıfır olmayan, N dereceli bir “karmaşık trigonometrik polinom” olarak adlandırılır. Euler formülü kullanılarak polinom,  c_{n}\in \mathbb {C}  olmak üzere şu şekilde yeniden yazılabilir:
T(x)=\sum _{n=-N}^{N}c_{n}e^{inx}\qquad (x\in \mathbb {R} ).
Benzer şekilde,  a_{n},b_{n}\in \mathbb {R}  katsayıları ve  a_{N} ve  b_{N} katsayılarından en az birinin sıfır olmaması veya eşdeğer olarak,  c_{n}\in \mathbb {R}  ve  c_{n}={\bar {c}}_{-n} tüm  n\in [-N,N] için,
t
(
x
)
=

a

0


+

∑

n
=
1


N



a

n


cos
⁡
(
n
x
)
+

∑

n
=
1


N



b

n


sin
⁡
(
n
x
)

(
x
∈

R

)

t(x)=a_{0}+\sum _{n=1}^{N}a_{n}\cos(nx)+\sum _{n=1}^{N}b_{n}\sin(nx)\qquad (x\in \mathbb {R} )
N dereceli bir reel trigonometrik polinom olarak adlandırılır.