stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Ankara Roma Hamamı
Mimari > Malzeme ve yapı elemanları

Günümüzde, temelleri haricinde yapıların büyük bir kısmı yıkık vaziyette olsa da mevcut kalıntılardan kompleksin plan şeması, kullanılan yapım teknikleri ve malzeme türleri anlaşılabilmektedir. Hamam binasının inşa aşamasında kemer ve tonoz gibi mimari tekniklerin yanı sıra taban mozaikleri, mermer kaplamalar ve kanalizasyon künkleri gibi dekoratif veya mühendislik amaçlı elemanlardan da yararlanıldığı bilinmektedir. Genel olarak günümüze ulaşan parçaların büyük çoğunluğu da duvarlara aittir. Ayrıca hamam yapısında kullanılan ısıtma sistemine ait pilae yapılarının büyük çoğunluğu iyi şekilde korunmuştur. Bölgedeki yapılarda kullanılan ana malzeme taş ve tuğladır. Duvar örgülerinde birbirini örüntüler halinde takip eden taş ve tuğla sıralar, yani almaşık duvar tekniği uygulanmıştır. Yapılara sonraki dönemlerde eklenen duvar sıralarında ise moloz taş örgü sisteminin kullanıldığı gözlemlenir. Birkaç kapı eşiğinde kireçtaşı ve mermer kullanımına da rastlanır.
Mimari > Bölümler

Bugün bilinen sınırlarıyla yaklaşık olarak 65.000m²'lik bir alana kurulmuş olan Caracalla Hamamı, hamam binası ve palaestra olmak üzere iki ayrı bölümden oluşur. Hamam binasının boyutları 180x140 metre iken, kuzeydoğusundaki palaestra ise 95x95 metre ölçülerindedir. Caracalla Hamamı'nda hypocaust adı verilen alttan ısıtma sistemi kullanılmıştır. Ankara'nın soğuk iklim şartlarına sahip olmasından dolayı normalden farklı olarak bu sistem apoditerium kısmının altına kadar uzatılmıştır. Yapıyı bütünüyle ısıtmak ve ısı kaybını önlemek amacıyla da bu sistemin tercih edildiği düşünülebilir.
Ana hamam binası; caldarium (sıcaklık), tepidarium (ılıklık) ve frigidarium (soğukluk) olmak üzere üç bölümden oluşur. Güneybatıda yer alan tepidarium yaklaşık olarak 11x25 metre boyutlarındadır. 25x25 metre şeklinde kare planlı olarak inşa edilen caldarium kısmında ise terleme amacıyla kullanılan bir sudatorium (buharlık) bulunur. Apoditerium (soyunmalık) ile birlikte yapının girişinde konumlanmış olan frigidarium bölümü ise 15x35 metre ölçülerindedir. Ayrıca; yapı genelinde 14 adet prefenarium (ocaklık) bulunur.
Kare planlı palaestranın her bir kenarında, eşit aralıklarla yerleştirilmiş 32 sütundan oluşan portikolar bulunur. Kuzeydoğudaki portikonun tam ortasında ise hamam binasına açılan bir kapı yer alır. Palaestranın güneydoğusunda yer alan üstü kapalı yapıların ne amaçla kullanıldığı kesin olarak bilinmese de bunların yağışlı havalarda ısınma hareketleri yapmak için kullanılan alanlar olduğu düşünülmektedir. Yine güneydoğu cephesinde palaestradan çıkışta kullanılan başka bir kapı yer alır.
Resimler

Apoditerium (soyunma odalarının olduğu bölüm)
Caldarium (en sıcak bölüm)
Hypocaust (ısıtma tesisatının olduğu bölüm)
Piscina (Havuz)
Tepidarium (Ilık bölüm)
Servis Tüneli
Lahit
Lahit yazısı
Müzenin bahçesinde yer alan çeşitli bina kalıntıları
Müzenin bahçesinde yer alan çeşitli bina kalıntıları
Olasılık teorisi

Olasılık teorisi ya da ihtimaliyet teorisi rastgele olayların analizi ile ilgilenen bir matematik bilim dalıdır. Olasılık teorisinin ana ögeleri rassal değişkenler, saf rassal süreçler, olaylar olarak sayılabilir. Bunlar ya tek olarak ortaya çıkan veya bir zaman dönemi içinde gelişerek meydana gelen, ilk görünüşü rastgele bir şekilde olan deterministik olmayan olayların veya ölçülebilir miktarların matematiksel soyutlamalarıdır. Bir madeni parayı yazı-tura denemesi için havaya atmak veya bir zarı atmak ile ortaya çıkan sonuç ilk bakışta rastgele bir olay olarak görülebilirse bile eğer birbirini takip eden rastgele olaylar tekrar tekrar ortaya çıkartılırsa incelenebilecek ve tahmin edilebilecek belirli bir istatistiksel seyir takip ettikleri görülecektir. Bu türlü olaylar ve sonuçların seyirlerini betimleyen iki temsilci matematiksel sonuç büyük sayılar yasası ve merkezsel limit teoremidir.
İstatistik bilim dalının matematiksel temelini oluşturan olasılık teorisi, büyük veri serilerinin niceliksel analizini gerektiren birçok insan faaliyetinin incelenebilmesi ve anlaşılabilmesi için gereken temel esasları oluşturur. Bunun yanında, olasılık teorisinin yöntemleri, durumları hakkında sadece kısımsal bilgimiz olabilecek karmaşık sistemlerin tanımlanmasına da uygulanabilir. Örneğin; İstatistiksel Mekanik. Yirminci yüzyılda fizik biliminde en büyük buluşlardan biri, atomik düzeyde fiziksel olayların tabiatının olasılıklı olduğu ve bunların kuantum mekanik bilgisi ile açıklanıp, incelenip, kullanılabileceğidir.
Tarihçe

Bilinen en eski olasılık ve istatistik hesaplamaları, 8 ve 13. yüzyıllar arasında kriptografi üzerine çalışan Arap matematikçiler tarafından geliştirilmiştir. Halil ibn Ahmed el-Ferahidi (717-786) sesli ve sessiz harflerle olası tüm Arapça kelimeleri listelemek için tarihte ilk defa permütasyon ve kombinasyonun kullanıldığı Şifreleme Mesajları Kitabı'nı yazmıştır. Kindî (801-873), kriptanaliz ve frekans analizi konusundaki çalışmalarında bilinen en erken istatistiksel çıkarımlarda bulunmuştur. İbn Adlan (1187-1268) ise frekans analizi kullanımı için örneklem büyüklüğü üzerine çalışmalar yapmıştır.
Matematiksel olasılık teorisinin tarihsel kökleri 16. yüzyılda Gerolamo Cardano ve 17. yüzyılda Pierre de Fermat ile Blaise Pascal tarafından yapılan şans oyunlarının matematiksel incelemelerine dayanır.
Başlangıçta, olasılık teorisi genellikle ayrık olayları incelemek için geliştirilmiş ve kullanılan yöntemler genellikle tümleşik matematik kurallarına dayandırılmıştır. Fakat giderek matematik analiz görüşleri daha ağır basarak olasılık teorisine sürekli değişkenlerin incelenmesinin de katılması gerektirmiştir. Bu gelişmenin şu andaki en son aşamasının temelleri, Andrey Nikolaevich Kolmogorov tarafından, ölçüm teorisina bağlantılı olan modern olasılık teorisi olarak ortaya çıkartılmıştır. Kolmogorov, Richard von Mises tarafından ortaya atılan örnek uzay kavramlarını ölçüm teorisi kavramları ile birleştirerek 1933'te modern olasılık teorisi için esas olan Kolmogorov aksiyomlarını ortaya atmıştır. Bu gelişme bilim camiası tarafından çabucak, hiç karşı çıkan kuram olmadan, modern olasılık teorisinin ana aksiyom sistemi olarak benimsenmiştir.
İnceleme

Olasılık teorisine girişlerin çoğunda, ayrık olasılık dağılımları ve sürekli olasılık dağılımları ayrı ayrı olarak incelemeye alınmaktadır. Halbuki olasılığın daha ileri matematiksel yaklaşımla incelenmesinin, hem ayrık, hem sürekli ve hem de bunların karışığı ve daha ilerisinde olan dağılımların hep birlikte yapılmasını gerektirmektedir.
İnceleme > Ayrık olasılık dağılımları

Ana madde: Ayrık olasılık dağılımları
Ayrık olasılık teorisi sayılabilir örneklem uzayında ortaya çıkan olayları inceler. Örneğin: Zar atılması, küp deneyleri, iskambil kartlarını çekmek veya rastgele yürüyüş olayları.
Klasik tanım:
Olasılık teorisi geliştirilmesinin ilk safhalarında, belirtilmiş bir olay ortaya çıkması için olasılık, her mümkün sonucu eşit olasılıklı olan örneklem uzayında incelendiği kabul edilmiş ve incelenen olaya uygun sonuç sayısının toplam tüm sonuçlar sayısına oranı olarak tanımlanmıştı. Örneğin, incelenecek sorun "tek bir zar atılınca çift sayıların gelme olasılığı nedir" şeklinde sorulursun. Zar yansız olup her altı yüzü de eşit olasılıkla gelebileceği için, 2, 4, 6 sonuçları 3 tane olduğu ve toplam mümkün sonuç sayısı 6 yüze dayanarak 6 olduğu için, aranan olasılık
olarak bulunur.
Modern tanım:
Modern tanıma örneklem uzayı adı verilen bir küme ile başlanır; bu klasik tanımda kullanılan mümkün tüm sonuçlar seti ile aynı anlamlıdır; ve şu notasyon kullanılarak ifade edilir:
 \Omega =\left\{x_{1},x_{2},\dots \right\}. 
Sonra,  x\in \Omega \, içinde bulunan her matematiksel elemana bir olasılık değeri 
 f(x)\, bağlı olduğu varsayılır ve bu olasılık değerinde şu özelliklerin bulunduğu kabul edilir:
f(x)\in [0,1]{\mbox{ butun }}x\in \Omega \,;
\sum _{x\in \Omega }f(x)=1\,.
Bu demektir ki olasılık fonksiyonu  olan f(x) Ω örneklem uzayında bulunan her x değeri için 0 ile 1 arasında bulunmaktadır ve x için tüm mümkün değerler için f(x) değerlerinin toplamı tama tam (1'e) eşit olur. Bir olay  \Omega \, örneklem uzayının herhangi bir  E\, altseti olarak tanımlanır.  E\,  olayının 'olasılık değeri ise şöyle tanımlanır:
Buna göre tüm örneklem uzayının olasılığı 1e eşittir ve boş örneklem uzayı veya 0 olay için de olasılık 0a eşit olur.
Örnekleme uzayındaki bir noktayı "olasılık" değerine eşleyen fonksiyona, yani  f(x)\,
fonksiyonuna, olasılık kütle fonksiyonu adı verilir. Modern tanım olasılık kütle fonksiyonunun nasıl ortaya çıktığını açıklayan bir kuram yaratmaz; sadece bu fonksiyonların varolduğunu  kabul eden bir kuram ortaya çıkartır.
İnceleme > Sürekli olasılık dağılımları

Ana madde: Sürekli olasılık dağılımları
Sürekli olasılık teorisi sürekli örneklem uzayında ortaya çıkan olayları inceler.
Klasik tanım: 
Sürekli olasılık hâlleri ile karşılaşınca klasik tanım geçerli olmaz. Bernard'in paradoksu maddesine bakin.
Modern tanım: 
Eğer örneklem uzayı reel sayılardan oluşursa (yani  \mathbb {R} ), yığmalı dağılım fonksiyonu adı verilen bir fonsksiyonun var olduğu kabul edilir; bu bir rassal değişken olan X için P(X\le x) =  F(x)\,</math> ifadesini gösterir yani P(X\le x) =  F(x)\,</math>
rassal değişkenin X x sayı değerine eşit veya xden daha düşük olması hâlindeki olasılığı gösterir.
Yığmalı dağılım fonksiyonu şu özellikleri göstermelidir:
F\, monotonik azalma göstermeyen, sağda-sürekli bir fonksiyondur;
\lim _{x\rightarrow -\infty }F(x)=0\,;
\lim _{x\rightarrow \infty }F(x)=1\,.
Eğer  F\, fonksiyonun türevi alınabilirse, rassal değişken X için bir olasılık yoğunluk fonksiyonu
bulunur.
E\subseteq \mathbb {R}  seti için, rassal değişken Xin  E\,  seti içinde bulunma olasılığı şöyle tanımlanır:
Eğer bir olasılık yoğunluk fonksiyonu var ise, bu şöyle ifade edilebilir:
Olasılık yoğunluk fonksiyonu sadece sürekli rassal değişkenler için var olmakta ise de, yığmalı dağılım fonksiyonu   \mathbb {R} \,. içinde değerleri olan (aralıklı rassal değişkenler dahil) tüm rassal değişken için mevcut bulunmaktadır.
Bu kavramlar  \mathbb {R} ^{n} ve diğer sürekli örneklem uzayları için çoklu boyutlu hâllere de genelleştirilmiştir.
İnceleme > Ölçüm kuramsal olasılık teorisi

Modern olasılık teorisi yaklaşımı ölçüm teorisi kullanılması suretiyle yapılmakta ve bu kuram olasılık uzayında Kolmogorov aksiyomlarına dayandırılmaktadır. Olasılık uzayı üç  kısımdan oluşmuştur. Olasılığın bu ölçüm teorisine göre uygulanmasının esas nedeni bu teorisin ayrık ve sürekli değişkenleri birlikte ele alabilmesinden ve aralarındaki farkları kullanılan ölçü ile açıklamasındandır. Bundan başka saf ayrık veya saf sürekli dağılımlar yanında bu iki kategoriye tam uymayan dağılımları da inceleme imkânı sağlamaktadır.
Herhangi bir set   \Omega  verilsin ve bu örneklem uzayı olarak da anılmaktadır. Bu set üzerinde bir sigma-cebiri ile  {\mathcal {F}}\, bulunsun; bir ölçüm  Pnin bir olasılık ölçümü olarak adlandırması ancak ve ancak şu koşullar  altında mümkün olur:
P\, non-negatifdir;
P(\Omega )=1\,.
Eğer  {\mathcal {F}}\,  bir Borel σ-cebiri ise o hâlde herhangi bir yığmalı dağılım fonksiyonu   {\mathcal {F}}\, üzerinde tek ve tek bir olasılık ölçümü bulunur ve bunun aksi önerim de doğrudur. Bu ölçüm ayrık değişkenler için olasılık kütle fonksiyonu ve sürekli değişkenler için olasılık yoğunluk fonksiyonu ile çakışmaktadır ve böylece ölçüm teorisine bağlı yaklaşım yanıltıcı mantıktan uzaklaştırmaktadır.
σ-cebiri  {\mathcal {F}}\, içinde  E\, seti için olasılık şöyle tanımlanır:
Burada entegrasyon   F\, tarafından ortaya çıkartılan ölçüye göredir.
Temel Prensipler

Belirli bir olay A için olasılık  \textstyle \mathbb {P} (A) 0 ile 1 arasında değişen bir sayı ile temsil edilir. Hiç olanaksız bir olay için olasılık 0 olur ve kesinlikle olacak bir olayın olasılığı 1 olur. Bazı istatistikçiler bu uçsal olasılık değerlerinin sadece teorik olduğunu iddia etmektedirler çünkü kabul ettikleri olasılık açıklaması deneylemelerle limitte göresel çokluluk (relatif frekans) değerine dayanır. Diğer Bayes-tipi, özellikle subjektif, olasılık açıklamasına göre bu uçsal olasılık değerlerini sübjektif olarak düşünmek ve olaylara bu değerleri koymak imkân dahilindedir.
| Olay | Olasılık |
| --- | --- |
A olayı olması için olasılık:  \mathbb {P} (A)\in [0,1]\,
A olayı olmaması için olasılık:  \mathbb {P} (A^{c})=1-\mathbb {P} (A)\,
A veya B olması için olasılık:  {\begin{aligned}\mathbb {P} (A\cup B)&=\mathbb {P} (A)+\mathbb {P} (B)-\mathbb {P} (A\cap B)\\\end{aligned}}
A ve B olması için olasılık:  {\begin{aligned}\mathbb {P} (A\cap B)&=\mathbb {P} (A|B)\mathbb {P} (B)\\&=\mathbb {P} (A)\mathbb {P} (B)\qquad {\mbox{eger A ve B bagimsizlarsa}}\\\end{aligned}}
A verilmiş B olması (B koşullu A):  \mathbb {P} (A|B)={\frac {\mathbb {P} (A\cap B)}{\mathbb {P} (B)}}\,
Olasılık dağılımları

Bazı rassal değişkenler olasılık teorisi içinde daha sık olarak isimleri geçmektedir; çünkü bu değişkenler birçok doğal veya fiziksel süreçleri belirlemektedirler veya özellikle çıkarımsal istatistikte çok öneme haizdirler. Bunun için bu tür değişkenler için olasılık dağılımları olasılık teorisi içinde özel önem taşımaktadırlar.
Temel ayrık olasılık dağılımları listesi şöyle verilebilir:
Ayrık tekdüze dağılım
Bernoulli dağılımı
Binom dağılımı
Negatif binom dağılımı
Poisson dağılımı
Geometrik dağılım
Hipergeometrik dağılım
Temel sürekli olasılık dağılımları listesi şöyle verilebilir:
Sürekli tekdüze dağılım
Normal dağılım
Student'in t dağılımı
F-dağılımı
Ki-kare dağılımı
Üstel dağılım
Beta dağılımı
Gamma dağılımı
Rassal değişkenlerin yakınsaması

Olasılık teorisi içinde rassal değişkenler in yakınsama kavramı birkaç değişik şekilde tanımlanır. Aşağıdaki listede bu değişik tanımlar tanımın geçerlilik gücüne göre sıralanmıştır. Bu sıralamaya göre sıranın içindeki herhangi bir tanım daha önce verilmiş olan tüm tanımları da içinde kapsamaktadır.
Dağılım içinde yakınsama:  Bir seri rassal değişken olan  X_{1},X_{2},\dots ,\,,  X\, rassal değişkenine dağılım içinde yakınsama göstermesi, ancak her bir X_i rassal değişkeni için yığmalı dağılım fonksiyonu olan  F_{1},F_{2},\dots \, fonksiyonlarının   X\,in yığmalı dağılım fonksiyonu olan  F\,ye yakınsama göstermesi hâlinde ortaya çıkar. Burada  F\, sürekli bir fonksiyondur.
Zayıf yakınsama:   Bir seri rassal değişken olan  X_{1},X_{2},\dots ,\,  X\, rassal değişkenine zayıf yakınsama gösterirlerse, her ε > 0 için
olur. Zayıf yakınsama 'olasılık içinde yakınsama olarak da bilinmektedir.
Güçlü yakınsama:   Bir seri rassal değişken olan  X_{1},X_{2},\dots ,\,  X\, rassal değişkenine güçlü yakınsama gösterirlerse
ifadesi gerçekleşir. Güçlü yakınsama hemen hemen kesinlikle yakınsama olarak da isimlendirilir.
Güçlü yakınsamanın  bir zayıf yakınsamanın daha güçlü bir şekli olduğu gerçeğinin sezilmesi kolaydır ve her iki hâlde de rassal değişkenler   X_{1},X_{2},\dots \,,  X\, ile artan bir korelasyon göstermektedirler. Ancak dağılım için yakınsama hâlinde, rasssal değişkenlerin gerçekleşen değerlerinin gerçekte yakınsama göstermeleri gerekli değildir ve bunların arasındaki herhangi bir korelasyonun hiçbir pratik önemi bulunmaz.
Büyük sayılar yasası

Ana madde: Büyük sayılar yasası
Yaygın olan bir sezgiye göre eğer yansız olan bir madeni para birkaç kere havaya atılıp yazı-tura sonuçları kayıt edilirse, sonuçların kabaca yarısı yazı olacak ve kalan yarısı da tura olacaktır. Üstelik, madeni parayı daha da çok defa havaya atıp sonuç kayıt edildikçe giderek yazı sonuçları sayısının tura sonuçları sayısına oranının gittikçe daha çok bire yaklaştığı gözümlenecektir. Bu sezgi ile geliştirilen bu düşünce prensibine istatistik bilimde daha formel bir şekil verilmekte ve bunu büyük sayılar yasasi olarak isimlendirilmektedir. Bu dikkate değerdir; çünkü bu yasa olasılık teorisinin hiçbir yerinde, bu teorisin temel taşdır şeklinde bir bahis görmemektedir; fakat bu yasa olasılık teorisi temelinden bir teorem olarak geliştirilip ortaya çıkarılmaktadır. Bununla beraber, teorik olarak elde edilen olasılıkları, pratik reel hâllerde gerçek olarak ortaya çıkan çokluklara (frekanslara) bağladığı için, bu yasa  istatistik teorisinin tarihinin içinde çok önemli bir orta direk taşı olarak kabul edilmektedir.
Büyük sayılar yasasına göre örneklem ortalaması, yani bağımsız ve birbiri ile sonsuz olmayan beklenen değeri  \mu  olan aynı bir dağılım gösteren rassal değişkenler, limitte teorik beklenen değere (yani  \mu ya) yaklaşılık gösterirler. Yaklaşıklık gösteren rassal değişkenlerin gösterdikleri değişik şekillere göre bu yasa iki şekilde matematik olarak ifade edilebilir:
Bibliyografya

Billingsley, P., (1995) Probability and Measure, 3ncu ed., John Wiley, New York
Gut, A., (2005) Probability: A Graduate Course. Springer-Verlag. ISBN 0-387-22833-0.
Jeffreys, H., (1939) The Theory of Probability
Kolmogorov, A.N., (1933) Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitrechnung.
Laplace, P.S., (1812) Theorie Analytique des Probabilités.
Nelson, E., (1987) Radically Elementary Probability Theory
| g t Matematiğin genel alanları |
| --- | --- |
 Matematik tarihi  Matematiğin ana hatları  Matematiğin dalları 
Analiz:  Diferansiyel denklemler  Fonksiyonel analiz  Gerçel analiz  Harmonik analiz  Hiperkompleks analiz  Kalkülüs  Karmaşık analiz  Ölçü teorisi 
Ayrık matematik:  Çizge teorisi  Kombinatorik  Sıra teorisi 
Cebir:  Basit cebir  Çokludoğrusal cebir  Değişmeli cebir  Doğrusal cebir  Evrensel cebir  Grup teorisi  Homolojik cebir  Soyut cebir 
Geometri:  Analitik geometri  Aritmetik geometri  Ayrık geometri  Cebirsel geometri  Diferansiyel geometri  Öklid geometrisi  Sonlu geometri 
Hesaplamalı matematik:  Algoritmalar teorisi  Bilgisayar bilimi  Hesaplamalı karmaşıklık teorisi  Nümerik analiz  Optimizasyon  Sembolik hesap 
Matematiğin temelleri:  Bilgi teorisi  Kategori teorisi  Küme teorisi  Matematik felsefesi  Matematiksel mantık  Tip teorisi 
Sayılar teorisi:  Analitik sayı teorisi  Aritmetik  Cebirsel sayı teorisi  Diyofant geometrisi 
Topoloji:  Cebirsel topoloji  Diferansiyel topoloji  Genel topoloji  Geometrik topoloji  Homotopi teorisi 
Uygulamalı matematik:  İstatistik  Matematiksel biyoloji  Matematiksel ekonomi  Finansal matematik  Matematiksel fizik  Matematiksel kimya  Matematiksel psikoloji  Matematiksel sosyoloji  Mühendislik matematiği  Olasılık teorisi  Sistem bilimi Kontrol teorisi  Oyun teorisi  Yöneylem araştırması 
İlişkin konular:  Matematikçiler Matematikçi listeleri  Matematik eğitimi  Matematikçiler hakkındaki filmler 
| --- | --- |
Otorite kontrolü :  GND: 4079013-7  NDL: 00564753  NKC: ph116429
Bank Audi

| --- | --- |

Tip: Banka
Kuruluş: Beyrut (1830)
Genel merkezi:  Lübnan, Beyrut
Hizmet alanları: Dünya çapında
Önemli kişiler: Samir Hanna Raymond Audi
Web sitesi: https://www.bankaudi.com.lb/
Bank Audi Merkezi Beyrut'ta bulunan ve kişisel, ticari ve özel bankacılık ile Hazine ve Sermaye Piyasaları segmentlerinde finansal ürün ve hizmetler sunan Lübnan merkezli bir evrensel banka ve finansal hizmetler şirketidir.
Bank Audi'nin 116 şubesi ve 300'den fazla ATM'si ve dünya çapında 25 şehirde dünya çapında muhabirleri vardır. Esas olarak Lübnan'da, MENA bölgesinde ve Türkiye'de faaliyet göstermektedir. Eylül 2021 itibarıyla, Bank Audi'nin özel müşterilerinin mevduatları 20,8 milyar ABD dolarına, özkaynakları 2,7 milyar ABD dolarına ve konsolide varlıkları toplam 28,0 milyar ABD dolarına ulaştı.
Bank Audi, 1830'da kuruldu, ancak yalnızca 1962'de bir banka olarak kuruldu Audi ailesinin üyeleri ve Kuveytli yatırımcılar ilk hissedarlardı. 1983'ten bu yana, hissedar tabanı genişledi ve şu anda 1.500'den fazla Adi Hisse Senedi ve Global Depo Sertifikası sahibinden oluşuyor. 2004 yılında Bank Audi, Banque Saradar ile bir birleşme anlaşması imzalayarak Saradar Holding'e Bank Audi sal-Audi Saradar Grubu'nun en büyük hissedarlarından biri olma hakkını verdi. Altı yıl Audi Saradar Grubu Özel Bankacılık'ı yönettikten sonra, her iki banka da birleşti ve Bank Audi kendi başına özel olarak devam etti. 20 Şubat 2019'da Bank Audi, Bank of New York Mellon'un küresel depoziter makbuz programı için halef banka olarak seçildiği ve Depoziter olarak Deutsche Bank Trust Company Americas'ın yerini aldığı yeni bir mevduat anlaşmasını duyurdu.
Perakende ve kişisel bankacılık Bank Audi'de bireysel bankacılık, kişilere sunulan hizmet ve ürünlerden oluşmaktadır. Bank Audi'de İşletme Bankacılığı, Lübnan'daki işletmelere ve şirketlere sunulan bir dizi hizmettir. Kurumsal bankacılık, ticari bankacılık ve KOBİ bankacılığını içerir. Bank Audi Private Bank, 1976 yılında faaliyetlerine başlamış olup, faaliyetlerini İsviçre ve Birleşik Arap Emirlikleri merkezli iki ana rezervasyon merkezi aracılığıyla yürütmektedir. FRH Investment Holding sal en büyük hisseye sahipken, onu Audi ailesi, Şeyha Suad Hamad Al Saleh Al Homaizi, Şeyh Dhiab Bin Zayed Al Nehayan, Al Sabbah ailesi ve diğerleri takip ediyor. Bank Audi sal iştirakleri arasında Odea Bank – Türkiye, Banque Audi – İsviçre, Audi Private Bank sal, Audi Capital – Suudi Arabistan Krallığı, Bank Audi – Katar, Bank Audi France sa, SOLIFAC ve Audi Investments Holding bulunmaktadır.
Dış Bağlantılar

https://www.bankaudigroup.com/group/home
Dora Maar

Dora Maar
Dora Maar olarak da bilinen Henriette Theodora Markovitch (22 Kasım 1907 - 16 Temmuz 1997), Fransız fotoğrafçı, ressam ve şairdi. Pablo Picasso'nun sevgilisi (love partner) olan Dora, Dora Maar Portresi ve Dora Maar au Chat de dahil olmak üzere Picasso'nun bir dizi resminde tasvir edilmiştir.
Pablo Picasso ile ilişkileri

Maar, Pablo Picasso'yu ilk kez The Crime of Monsieur Lange filminin setinde tanıtım çekimleri yaparken gördü. Ondan etkilendi, ancak resmi olarak tanışmadılar. Maar, birkaç gün sonra ortak arkadaşları Paul Eluard tarafından Cafe des Deux Magots'ta Picasso ile tanıştırıldı. ''Picasso, Dora'dan eldivenlerini kendisine vermesini istedi ve hatıraları için sakladığı vitrine kilitledi."
Picasso, Mara'nın ilişkileri boyunca birçok çalışmasına da ilham kaynağı olan baştan çıkarıcı ve mazoşist davranışlarından etkilenmişti. İlişkileri yaklaşık dokuz yıl sürecekti ve bu süre zarfında Picasso, Marie-Thérèse Walter ile olan ilişkisini de bitirmedi.
Ölümü

Maar, hayatının son yıllarını Paris'in Sol Yakası'ndaki Rue de Savoie'deki dairesinde geçirdi. 16 Temmuz 1997'de 89 yaşında öldü. Clamart'taki Bois-Tardieu mezarlığında toprağa verildi. Fotogramlar ve karanlık oda fotoğrafçılığı ile yaptığı denemeler ancak ölümünden sonra bulunabildi.
Resort otel

Mardan Palace resort hoteli
Resort otel, genellikle tam hizmet konaklaması ve rekreasyon faaliyetlerine sahip, lüks tesisler içeren bir oteldir. Bu oteller hem eğlence, hem de tatil yapmak için uyumludur. Hem büyük şehirlerde, hem de doğa ortamlarında bulunabilirler.
Bu oteller farklı mimari, lüks lojmanlar, balo salonları, restoranlar, spa ve tedavi merkezleri, havuz, spor salonları, alışveriş merkezleri, çocuk oyun alanları ve kreşleri, kuaför, güzellik merkezine sahiptirler.
Orman Kardeşleri

1941 yazında Kuzey Estonya'da faaliyet gösteren bir grup orman kardeşi.
Orman kardeşleri, II. Dünya Savaşı ve sonrasında Sovyet işgali altındaki Estonya, Litvanya ve Letonya partizanlarından oluşan Sovyet rejimine karşı direnen gerilla savaşçılarıdır. Polonya, Romanya ve batı Ukrayna'daki Sovyet rejimine direnen anti-Sovyet direnişçi gruplarına benzerlik gösterir.
1940-1941'de Baltık devletleri Almanya tarafından işgal edildikten sonra 1944-1945'te Sovyetler Birliği tarafından işgal edildi. Stalinizm baskıları ilerleyen yıllarda daha da ağırlaşmasıyla, bu ülkelerde yaşayan 170.000'den fazla insan daha iyi kamufle olmak ve saklanmak amacıyla sık ormanlara çekilerek anti-Sovyet direnişini başlattılar.