stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
1910 Dünya Güreş Şampiyonası

| 1910 Dünya Güreş Şampiyonası |
| --- | --- |
Ev sahibi şehir: Düsseldorf, Alman İmparatorluğu
Tarih: 6 Haziran
Şampiyonlar
Grekoromen:  Almanya
← 1909 Viyana 1911 Helsinki →  
1910 Dünya Güreş Şampiyonası, 6 Haziran'da, Alman İmparatorluğu'nun Düsseldorf şehrinde düzenlenen Dünya Güreş Şampiyonası etkinliğidir. Yalnızca erkekler grekoromen müsabakalarının yapıldığı şampiyonada, takım sıralaması baz alındığında Almanya ilk sırada yer aldı. Bireysel anlamda ise dörder altın ve gümüş ile 1 bronz madalyayla Almanya birinci sırada yer alırken onu 2 bronz madalya kazanan Danimarka ile 1 bronz madalyalı Hollanda izledi.
Madalya sıralaması

|  Sıra  | Ülke | Altın | Gümüş | Bronz | Toplam |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 |  Almanya | 4 | 4 | 1 | 9 |
| 2 |  Danimarka | 0 | 0 | 2 | 2 |
| 3 |  Hollanda | 0 | 0 | 1 | 1 |
| Toplam | Toplam | 4 | 4 | 4 | 12 |
Madalya kazananlar > Erkekler grekoromen

| Etkinlik | Altın | Gümüş | Bronz |
| --- | --- | --- | --- |
| 60 kg |  Karl Wernicke (GER) |  Uwe Fricker (GER) |  Jürgen Christian (GER) |
| 70 kg |  Fritz Altroggen (GER) |  H. Bauer (GER) |  J. Gelot (NED) |
| 85 kg |  Hermann Buchholz (GER) |  Fritz Kärcher (GER) |  Harald Christensen (DEN) |
| +85 kg |  Gustav Sperling (GER) |  Otto Büren (GER) |  Søren Marinus Jensen (DEN) |
1693

| --- | --- |
Binyıllar:: 2. binyıl
Yüzyıllar::  16. yüzyıl  17. yüzyıl  18. yüzyıl
Onyıllar::  1670'ler  1680'ler  1690'lar  1700'ler  1710'lar
Yıllar::  1690  1691  1692  1693  1694  1695  1696
| --- | --- |
Miladi: 1693   MDCXCIII
Ab urbe condita: 2446
Asur: 6443
Bahâî: MÖ 151 – MÖ 150
Bengal: 1100
Berberi: 2643
Birmanya: 1055
Bizans: 7201 – 7202
Budist: 2237
Discordian: 2859
Ermeni: 1142   ԹՎ ՌՃԽԲ
Etiyopya: 1685 – 1686
Fransız cumhuriyetçi: MÖ 99 – MÖ 98
Hicrî: 1104 – 1105
Hint: 
 - Kali Yuga: 4794 – 4795
 - Shaka Samvat: 1615 – 1616
 - Vikram Samvat: 1749 – 1750
Holosen takvimi: 11693
İbrani: 5453 – 5454
İran: 1071 – 1 BP – MÖ 1072 BP
Juche: MÖ 218
Kıpti: 1409 – 1410
Kore: 4026
Tayland güneş: 2236
g t
Doğumlar

George Washington'un babası Augustine Washington doğmuştur. (ö.1743)
Ölümler

IV. Mehmed (d.1642)
Şenlik, Tavşanlı

| Şenlik |
| --- | --- |
Köy

 Kütahya'nın Türkiye'deki konumu
ŞenlikŞenlik'in Kütahya'daki konumu
Ülke:  Türkiye
İl: Kütahya
İlçe: Tavşanlı
Coğrafi bölge: Ege Bölgesi
Rakım: 1118 m
Nüfus (2020)
 • Toplam: 161
Zaman dilimi: UTC+03.00 (TSİ)
İl alan kodu: 0274
İl plaka kodu: 43
Posta kodu: 43302
Şenlik, Kütahya ilinin Tavşanlı ilçesine bağlı bir köydür.
Tarihçe

Köyün adı, 1928 yılı kayıtlarında Ablum olarak geçmektedir.
Coğrafya

Köy, Kütahya il merkezine 35 km, Tavşanlı ilçe merkezine 20 km uzaklıktadır.
Nüfus

| Yıllara göre köy nüfus verileri |
| --- | --- |
2020: 161
2019: 167
2018: 207
2017: 168
2016: 166
2015: 165
2014: 173
2013: 173
2012: 174
2011: 174
2010: 179
2009: 195
2008: 192
2007: 196
2000: 228
1990: 264
1985: 272
Özgür Uçkan

| Özgür Uçkan |
| --- | --- |
Dr. Özgür Uçkan'ın portresi
Doğum: 9 Mart 1961(1961-03-09) Kayseri, Türkiye
Ölüm: 10 Temmuz 2015 (54 yaşında) Paris, Fransa
Meslek: Yazar, akademisyen
İkamet: Paris
Milliyet: Türk
Önemli eser: "E-Devlet, E-Demokrasi ve Türkiye”, “Wikileaks: Yeni Dünya Düzenine Hoşgeldiniz”
Önemli ödülleri: 2020 Türk İnternet'ine Katkı ödülü
Resmî site
ozguruckan.com (Ölümünden sonra içerik https://ozguruckan.alternatifbilisim.org/ üstünden yayınlanıyor)
Özgür Uçkan /øzg̟yɾ utʃkʰan/, (9 Mart 1961, Kayseri - 10 Temmuz 2015, Paris), Türk akademisyen, yazar ve aktivist.
Eğitimi

1983 yılında Ege Üniversitesi, Edebiyat Fakültesi, Felsefe Bölümü′nden mezun oldu. 1986 yılında Paris 1 Panthéon-Sorbonne Üniversitesi'nde "Siyaset ve Sanat Felsefesi" alanında doktorasını yaptı. Aynı üniversitede, felsefe, din tarihi, toplumsal tarih ve epistemolojiyi buluşturan disiplinlerarası bir alanda doktora çalışmalarında bulunduktan sonra Inalco’da (Doğu Dilleri Yüksek Okulu - Paris) Osmanlıca öğrenimi yaptı.
Kariyeri

1992 yılına kadar Ecole Normale Supérieure′de (Paris) uluslararası ilişkiler ve strateji dalında atölye çalışmaları ve Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociales′ın “B.D.T, Merkezi Avrupa ve Türk Alanı Üzerine Araştırma Merkezi”nde doktora çalışmaları ve araştırmacılık yaptı. Aynı dönemde, IBM France′da bilgisayar oyunları tasarım stajı, enformasyon mimarisi atölye çalışmaları; çeşitli eğitim kuruluşlarında alt kültürler ve kültürel-ekonomik topluluk ilişkileri konularında atölye çalışmaları gibi disiplinlerarası etkinliklerde bulundu.
İstanbul Bilgi Üniversitesi İletişim Fakültesi’nde ağ ekonomisi, iletişim tasarımı, elektronik enformasyon yönetimi, tasarım yönetimi konularında lisans ve sertifika programlarında öğretim görevlisi olarak görev yapmış; uluslararası bir etkinlik yönetimi ve organizasyon şirketi olan Capital Events’in Türkiye şubesinde stratejik planlama ve iş geliştirme direktörlüğü; çeşitli sivil toplum kuruluşları ve özel sektör destekli projelerde danışmanlık pozisyonlarında yer almıştır. Yeditepe Üniversitesi’nde ise bilgi ve inovasyon stratejileri konusunda lisansüstü düzeyde ders vermiştir.
1993’ten itibaren kurucularından olduğu İstanbul Sanat Tanıtım ve Araştırma Vakfı (İSTAV) Yönetim Kurulu’nda birçok çalışmaya öncülük etmiştir. Özgür Uçkan, Türkiye İhracatçılar Meclisi bilgi ekonomisi danışmanı ve İstanbul Ticaret Odası Bilişim İhtisas Komitesi üyesi, aynı zamanda Alternatif Bilişim Derneği ve Türkiye Bilişim Derneği üyesiydi.
Aktivizmi

Özgür Uçkan, İnternetime Dokunma!'nın etkin örgütleyicileri arasında yer almıştır.
Yayınlar

Literatür Yayınları’ndan “E-Devlet, E-Demokrasi ve Türkiye”, Cemil Ertem ile birlikte Etkileşim Yayınları'ndan, “Wikileaks: Yeni Dünya Düzenine Hoşgeldiniz” adında yayınlanan iki adet kitabı bulunmakta, haftalık bilgi teknolojileri dergisi "Bthaber"de köşe yazarlığı yaptı. Ayrıca politika, insan bilimleri, medya, enformatik, kent planlaması, ekonomi, internet ve hukuk, kültür ve sanat  gibi konularda makaleleri ve blog yazıları bulunmakta.
Üstel dağılım

| --- | --- |
Olasılık yoğunluk fonksiyonu 
Yığmalı dağılım fonksiyonu 
Parametreler:  \lambda >0\, oran veya ters ölçek (reel)
Destek:  [0,\infty )\!
Olasılık yoğunluk fonksiyonu (OYF):  \lambda e^{-\lambda x}
Birikimli dağılım fonksiyonu (YDF):  1-e^{-\lambda x}
Ortalama:  {\frac {1}{\lambda }}\,
Medyan:  {\frac {\ln(2)}{\lambda }}\,
Mod:  0\,
Varyans:  \lambda ^{-2}\,
Çarpıklık:  2\,
Fazladan basıklık:  6\,
Entropi:  1-\ln(\lambda )\,
Moment üreten fonksiyon (mf):  \left(1-{\frac {t}{\lambda }}\right)^{-1}\,
Karakteristik fonksiyon:  \left(1-{\frac {it}{\lambda }}\right)^{-1}\,
Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında üstel dağılımı bir sürekli olasılık dağılımları grubudur. Sabit ortalama değişme haddinde ortaya çıkan bağımsız olaylar arasındaki zaman aralığını modelleştirirken bir üstel dağılım doğal olarak ortaya çıkar.
Tipik karakteristikler > Olasılık yoğunluk fonksiyonu

Bir üstel dağılım için olasılık yoğunluk fonksiyonu şu şekli alır:
Burada λ > 0 dağılım için tek parametredir ve çok zaman oran parametresi olarak anılır. Dağılım için destek [0,∞) aralığında verilir. Eğer X rassal değişkeni  bu üstel dağılım gösteriyorsa bu şöyle yazılır:
Ancak bir diğer şekilde değişik parametreleme ile ise üstel dağılım için olasılık yoğunluk fonksiyonu şöyle ifade edilir:
Burada β > 0 bir ölçek parametresidir ve yukarıda tanımlanan oran parametresi olan λ'nın  bir üstü değeri çarpım tersi, yani β=1/λ; dır. Bu çeşit tanımlamada β  kalım parametresi çünkü eğer bir rassal değişken X bir biyolojik veya mekanik sistem M için ömür geçirme zaman uzunluğu ise ve X ~ Üstel(β) ise
yani M için beklenen hayatta kalım süresi zaman birimleri ile β olur.
Bu ikinci şekilde tanımlama bazen birinci tanımlamadan daha kullanışlı olur ve bazı istatistikçiler bu ikinci tanımı üstel dağılım için standart tanım kabul etmektedirler.
Bu gerçek dikkat çekilmesi gereken bir konu olarak burada işaret edilmektedir. Çünkü iki değişik tanım bazen bir kavram karmaşıklığına neden olmaktadır. Genel olarak üstel dağılımı kullanan istatistikçi birinci tanım kullanırsa
ve ikinci tanımı kullanırsa
yazılır ve β=1/λ olur.
Tipik karakteristikler > Yığmalı dağılım fonksiyonu

Genel olarak kullanılan bir yönteme göre yığmalı dağılım fonksiyonu şu ifade ile verilir:
Ortaya çıkma ve uygulanma

Bir homojen Poisson süreçde varışlar arasındaki zaman dönemlerini tanımlarken üstel dağılım doğal olarak ortaya çıkar.
Üstel dağılım geometrik dağılımin sürekli dağılımlara uzantısı olarak görülebilir. Geometrik  dağılım durumu değiştirmek gereken Bernoulli süreçlerinin sayısını tanımlar ve bu yüzden bir ayrık süreçtir. Buna karşılık, durumu değiştirmek için sürekli bir süreç için geçen zamanı tanımlar.
Pratik gerçek hayatta bir değişme oranının  (veya her zaman birimi içinde olasılığın) gerçekleşmesi çok nadirdir. Örneğin, bir mobil telefona gelen çağrılar birim saatin gün içindeki yerine göre değişir. Fakat araştırmamızı günün öyle bir zaman aralığına odaklayabiliriz ki (diyelim öğleden sonra 2 ile 4), bu zaman aralığından gelen telefon çağrı ortalamaları kabaca sabit olabilir. Üstel dağılım o halde iyi bir yaklaşık model olarak kullanılabilir ve en son çağrıdan sonra ne zaman aralığından sonra bir yeni çağrının geleceği hakkında üstel dağılım kullanarak tahmin yapabiliriz.
Benzer şekilde uzun ve karmaşık varsayımlar ve açıklamalar pratikte yaklaşık olarak üstel dağılım gösteren değişkenlere da uygulan şu olaylar için de uygulanabilir:
bir radyoaktif parçacığın bozunmasına kadar geçen zaman veya bir geiger sayacının birbirini takip edecek düdük seslerinin arasında geçen zamanın tahmini;
gelecek telefon çağrısını en son yaptığınız çağrıdan ne kadar zaman sonra yapacağınız;
indirgenmis şekilde olan kredi rizikosu modelinde bir firmanın  borçluları ile ilgili olarak en son borcunu ödeyemeyeceğini bildiren borçludan ne zaman sonra bir başka daha borç ödeyemeyecek borçlu çıkacağını tahmin etmek.
Özellikler > Ortalama ve varyans

Bir λ oran parametresi ile üstel dağılım gösteren bir X rassal değişkeni için ortalama veya beklenen değer şöyle verilir:
Bu verilen pratik örneklerden sağduyu ile çıkarılabilir. Örneğin eğer telefon çağrı ortalama oranı saatte 3 ise (λ), her telefon çağrısı için ortalama 1/3 saat veya 20 dakika (β) beklemek gerekmektedir
X için varyans şöyle verilir
Özellikler > Belleksizlik

Üstel dağılımın bir önemli niteliği de belleksiz olmasıdır. Bu demektir ki eğer bir rassal değişken T üstel dağılım gösteriyorsa, onun koşullu olasılığı
ifadesine uygunluk gösterir. Buna göre, bir hizmet noktasındaki hizmet ve bekleme kuyruğu problemi örneği için bir koşullu olasılık olan ilk varışın 30 saniye geçtikten sonra ortaya çıkmadığını bilerek ilk varıştan sonra 10 saniyeden daha fazla beklemek gereğinin olasılığının, birinci varıştan  sonra 10 saniyeden daha fazla bekleme gereğinin koşulsuz başlangıç olasılığı arasında bir fark yoktur.
Bu çok kere olasılık hesaplarını ilk gören kişiler tarafından yanlış anlaşılmaktadır:
gerçeği
olayları birbirinden bağımsızdır anlamına gelmez. İlk varışa kadar T bekleme zamanının olasılık dağılımının belleksizlik karakteri olduğunu bildirmek
olur demektir; yoksa
demek değildir çünkü bu ikinci ifade bağımsızlık kavramını açıklar ve burada olaylar bağımsız değildir.
Bütün mevcut dağılımlar arasında sadece üstel dağılımlar ve geometrik dağılımlar  belleksizlik özelliği taşırlar.
Üstel dağılımının ayrıca sabit bir tehlike fonksiyonu bulunmaktadır.
Özellikler > Dörtebirlikler

Bir λ parametreli üstel dağılım  için (ters yığmalı dağılım fonksiyonu) şudur:
burada 0 ≤ p < 1.
Onun için şu ifadeler dörttebirlikler verir:
Özellikler > Kullback-Leibler ayrılımı

'Gerçek' üstel dağılım olan Exp(λ0) ile ('yaklaşık' dağılım) olan Exp(λ) 
arasında yönlendirilmiş Kullback-Leibler ayrılımı şöyle verilir:
Özellikler > Maksimum entropi dağılımı

[0,∞) and mean μ, de destekli bulunan bütün sürekli olasılık dağılımları arasında sadece  λ = 1/μ parametresi ile üstel dağılımın en yüksek entropisi bulunmaktadır.
Özellikler > Üstel rassal değişirlerin minimumu için dağılım

X1, ..., Xn bağımsız oran parametreleri λ1, ..., λn olan üstel olarak dağılım gösteren rassal değişkenler olsun. Bu halde
ifadesi de üstel dağılımdır ve bu dağılımın parametresi
olur.
Fakat,
üstel dağılım göstermez.
Parametre tahmin edilmesi

Verilmiş bir değişkenin üstel dağılım gösterdiği bilinmiş olsun ve oran parametresi olan λnın değerinin tahmin edilmesi gerekmektedir.
Parametre tahmin edilmesi > Maksimum olabilirlilik

İlgi gösterilen değişkenden bir bağımsız aynen dağılma gösteren örneklem x = (x1, ..., xn) olarak seçilsin; o halde λ için olabilirlilik fonksiyonu şöyle verilir:
burada
örnek ortalamasıdır.
Olabilirlik fonksiyonunun logaritmasının türevi şudur:
Bu nedenle oran parametresinin maksimum olabilirlilik tahmini şöyle verilir:
Parametre tahmin edilmesi > Bayes tipi çıkarımsal analiz

Bir üstel dağılımın eşlenik önseli bir gamma dağılımı olur (çünkü üstel dağılım bir özel hal gamma dağılımıdır). Gamma olasılık dağılım fonksiyonunun şu çeşit parametrik tanımı analizde kullanılacaktır:
Bu halde p için sonsal dağılım yukarıda tanımlanan olabilirlilik fonksiyonu ve bir gamma önsel ile şöyle ifade edilebilir:
Şimdi p için sonsal yoğunluk bir kayıp olmuş normalizasyon sabiti değerine kadar tanımlanmıştır.
Bunun dağılımı gamma olduğu için bu eksiklik hemen tamamlanabilir ve şu ifade elde edilir:
Burada parametre α önsel gözlemlerin sayısı olarak yorumlanabilir ve β önsel gözlemlerin toplamıdır.
Üstel değişebilirleri üretme

Üstel değişebilirler için üstel dağılım üreten kavramsal olarak bir basit yöntem ters dönüşüm örnekleme dayanır: Verilmiş olan bir birim aralıkta, yani [0,1] arasında, bulunan bir tekdüze dağılımdan çekilmiş U rassal değişebilir verilmiş olsun,
değişebiliri bir üstel dağılım gösterir ve  F^{-1} ifadesi
ile tanımlanmış bir kuantil fonksiyonu olur.
Bunun yanında, eğer U  (0;1) aralığında bir tekdüze dağılım gösterirse,  1-U için de aynı özellik gerçektir. Bu demektir ki şu şekilde üstel değişebilirler üretilebilir:
Üstel değişebilirlerin diğer yöntemlerle üretilebilmesi Knuth (1998)de  ve Luc Devroye (1986) da  görülebilir.
Üstel değişebilirleri üretmek için bir hızlı yöntem zigurat algoritması iledir.
İlişkili dağılımlar

Bir üstel dağılım bir gamma dağılımının bir özel halidir ve kullanılan parametre setine göre
\alpha =1 veya  k=1 olur.
Hem bir üstel dağılım ve hem de bir gamma dağılım, faz-tipi dağılımın özel halleridir.
Eğer
ise
olur yani Y Weibull dağılım gösterir. Özellikle, her üstel dağılım da bir Weibull dağılımıdır.
Eğer
ise
olur; yani  Y bir Rayleigh dağılımı gösterir.
Eğer
ise
olur yani Y Gumbel dağılımı gösterir.
Eğer iki bağımsız üstel dağılımı olan  X_{1}\,  ve  X_{2}\, için   Y=X_{1}-X_{2}\, ise
olur yani Y Laplace dağılımı gösterir.
Bağımsız üstel dağılımlar olan  X_{i}\, için
ise
olur; yani Y bir üstel dağılım gösterir.
Eger
ise
olur yani Y tekdüze dağılım gösterir.
Eğer
ise  X\sim \chi _{2}^{2} olur yani X için 2 serbestlik derecesi olan ki-kare dağılımı geçerlidir.
X_{1}\dots X_{n}\sim \operatorname {Ustel} (\lambda )\, üstel dağılımlı ve bağımsız olsun ve  Y=\sum _{i=1}^{n}X_{i}\, olsun; o halde  Y\sim \operatorname {Gamma} (n,1/\lambda )\,
X\sim \operatorname {CarpikLogistik} (\theta )\, ise  \operatorname {log} (1+e^{-X})\sim \operatorname {Ustel} (\theta )\, olur
Özgür Yazılım Vakfı Hindistan

| Özgür Yazılım Vakfı Hindistan |
| --- | --- |

Kısaltma: FSFI
Slogan: Özgür Yazılım, Özgür Toplum
Kuruluş: 20 Temmuz 2001 (23 yıl önce) (2001-07-20)
Tür: Kar amacı gütmeyen kuruluş
Merkez: Kerala, Hindistan
Hizmet bölgesi: Hindistan
Üyelik: FSF* ağı 
Resmî site: fsf.org.in
Hindistan Özgür Yazılım Vakfı (FSFI), ABD merkezli Özgür Yazılım Vakfı'nın Hindistan'daki kardeş kuruluşudur. Kerala'nın başkenti Thiruvananthapuram'da (Trivandrum) 2001 yılında kar amacı gütmeyen bir vakıf olarak kurulmuştur. FSFI, Hindistan'da özgür yazılım'ın kullanımı ve geliştirilmesini teşvik etmek için mücadele veriyor. Vakıf aynı zamanda insanlara özgür yazılım konseptini öğretmeyi ve Hindistan gibi gelişen bir ülkeye katkılarını anlatmayı ilke ediniyor. FSF Hindistan, özgür olmayan yazılımları çözüm olarak değil, çözülmesi gereken bir sorun olarak görüyor. Hindistan'da özgür yazılıma bazen yerel olarak swatantra yazılımı da deniyor.
2003 yılında, FSF'nin kurucusu Richard Stallman ile görüştükten sonra Hindistan Başkanı Dr. Abdul Kalam Hint bilgisayar bilimcilerini ve profesyonellerini araştırma ve geliştirmede özgür yazılımları kullanmaya çağırdı.
Logo

FSFI logosunun sol tarafı, Hindistan ulusal bayrağında da yer alan ünlü Ashoka Çakrası'nı andırırken, sağ yarısı bir kompakt diskin tasviridir. Her iki sembolün kombinasyonu, FSF'nin teşvik ettiği, siyasi özgürlük ile özgür yazılım arasındaki benzerliğe dikkat çekmeyi amaçlamaktadır.
Ashoka Çakrası, uzun süredir devam eden bir Hindu zaman sembolü olmasının yanı sıra, Hindistan'ın İngiliz işgalinden özgürlüğü ile sonuçlanan Hint bağımsızlık hareketini sembolize ediyor.
Yapı > Yönetim Kurulu

Nagarjuna G., Başkan
Arun M., Sekreter
Anand Babu
V. Sasi Kumar
Y. Kiran Chandra
Yapı > Çalışma Grubu

Abhas Abhinav
Abhradip Mukherjee
Anivar Aravind
Frederick Noronha
Renuka Prasad
Şasi PM
Sayamindu Dasgupta
Satish Babu
Sunil Mohan Adapa
Suraj
Tathagata Banerjee
Warren Brian Noronha
Yapı > Web yöneticileri

Anivar Aravind
Alpesh Gajbe
Praveen A
Sayamindu Dasgupta
Sunil Mohan Adapa
İmparatorluk Savaş Kabinesi

İmparatorluk Savaş Kabinesi katılımcıları (1917)
İmparatorluk Savaş Kabinesi (İngilizce: Imperial War Cabinet) veya diğer kullanılan adıyla 1917 ve 1918 İmparatorluk Konferansları (İngilizce: Imperial War Conferences of 1917 and 1918), Britanya İmparatorluğu'nun I. Dünya Savaşı sırasındaki savaş koordinasyon organıydı. 21 Mart-27 Nisan 1917 ve 12 Haziran-26 Temmuz 1918 tarihlerinde İmparatorluk Savaş Kabinesi tarafından gerçekleştirilen iki İmparatorluk Savaş Konferansı'nda, imparatorluk topraklarının yöneticileri bir araya gelerek savaş sırasında ve sonrasında koordineli bir yönetim gerçekleştirme konusu tartışıldı.
1910-1911 Mançurya veba salgını

Mançurya vebasından etkilenen insanlar (1910)
Mançurya vebası, 1910-1911 yıllarında Mançurya bölgesinde etkili olan bir pnömonik veba salgınıdır. 60.000 kişinin ölümüne yol açan salgın, ilk defa salgınlara lokal yanıttan ziyade uluslararası müdahalenin gerekliliğini göstermiştir. Tarihte ilk defa salgın kontrolü için yaygın olarak kişisel koruyucu ekipmanların giyilmesi bu salgında teşvik edilmiştir.
Tarihçe

Pnömonik veba, yüzde 100'e yakın ölüm oranına sahip olan hava yoluyla bulaşan bir enfeksiyondur. Salgının, Marmota sibirica isimli dağ sıçanından kaynaklandığı düşünülmektedir. Bu dağ sıçanları o dönemde Mançurya'da kürkleri için avlanmaktaydı. Kış aylarında dağ sıçanı avcılarının bir araya gelmesi ve Çin Yeni Yılı'nda göçmen işçilerin evlerine dönmesi nedeniyle salgının yayılma hızı artmıştır.
Cambridge eğitimli gbir doktor olan Wu Lien-teh, Çin'in vebayı sona erdirme çabalarına öncülük etmiş ve karantina uygulamasının yanında, bez yüz maskelerinin takılmasını teşvik etmiştir. Ayrıca, Nisan 1911'de Mukden'de Uluslararası Veba Konferansını organize ederek, dünyada salgın kontrolü ile ilgilenen bilim insanlarını ilk defa bir araya getirmiştir.
Çin hükûmeti ayrıca, yabancı doktorları ülkeye davet etmiştir. İlerleyen dönemde gelen yabancı doktorların bir kısmı salgın nedeniyle hayatını kaybetmiştir. Hayatını kaybeden doktorlardan birisi olan Imperial Medical College'dan Fransız Gérald Mesny, maske tavsiyelerinde karşı olup hastaları maskesiz vizit yaptığı için birkaç gün içinde vebaya yakalanıp Harbin'de ölmüştür. Bir diğer doktor da yüzlerce yoksul işçiyi muayene edip karantinaya aldıktan sonra sekiz gün içinde hastalanan, İskoçya Birleşik Özgür Kilisesi misyoner doktoru olan 26 yaşındaki Arthur F. Jackson'dı. Jackson ise hastalandıktan iki gün sonra Mukden'de ölmüştür.
Salgının sonunda, ölü sayısı yaklaşık 60.000'e ulaşmıştır. Salgından en çok Changchun, Harbin ve Mukden şehirleri etkilenmiştir. Salgın büyük ölçüde Mançurya ile sınırlı olmasına rağmen, Pekin ve Tianjin gibi şehirlerde de vakalar görülmüştür.
Salgının önemi

Mançurya vebasının, salgınlara ilk defa çok uluslu bir tıbbi müdahalenin önemini gösterdiğine ve bu müdahaleyi organize edebilecek Dünya Sağlık Örgütü gibi çatı kuruluşların oluşumuna temel oluşturduğuna inanılmaktadır. Wu Lien-teh'in teşvikiyle bez yüz maskesi kullanımı, yaygın bir şekilde ilk kez burada bir salgın önleme girişimi olarak kullanılmıştır. Bu salgın, salgınların yayılımını engellemede kişisel koruyucu ekipman kullanımının önemini göstermiştir ve modern tehlikeli madde giysilerinin oluşumuna temel oluşturmuştur.
Mançurya vebası, Batı Afrika'daki Ebola salgını (2013–2016)  ve COVID-19 salgını (2019–günümüz) gibi diğer bulaşıcı hastalık salgınlarının yönetimi ve kontrolü açısından örnek alınmıştır.
Kişisel koruyucu ekipman giyen sağlık çalışanları
1697

| --- | --- |
Binyıllar:: 2. binyıl
Yüzyıllar::  16. yüzyıl  17. yüzyıl  18. yüzyıl
Onyıllar::  1670'ler  1680'ler  1690'lar  1700'ler  1710'lar
Yıllar::  1694  1695  1696  1697  1698  1699  1700
| --- | --- |
Miladi: 1697   MDCXCVII
Ab urbe condita: 2450
Asur: 6447
Bahâî: MÖ 147 – MÖ 146
Bengal: 1104
Berberi: 2647
Birmanya: 1059
Bizans: 7205 – 7206
Budist: 2241
Discordian: 2863
Ermeni: 1146   ԹՎ ՌՃԽԶ
Etiyopya: 1689 – 1690
Fransız cumhuriyetçi: MÖ 95 – MÖ 94
Hicrî: 1108 – 1109
Hint: 
 - Kali Yuga: 4798 – 4799
 - Shaka Samvat: 1619 – 1620
 - Vikram Samvat: 1753 – 1754
Holosen takvimi: 11697
İbrani: 5457 – 5458
İran: 1075 – 1 BP – MÖ 1076 BP
Juche: MÖ 214
Kıpti: 1413 – 1414
Kore: 4030
Tayland güneş: 2240
g t
Olaylar

11 Eylül - Zenta Savaşı: Osmanlılar, Avusturya ordusunun komutanı Prens Eugen karşısında yenilgiye uğradılar. Savaş, Karlofça Antlaşması'nın imzalanmasında (1699)'da önemli yer tuttu.
Doğumlar

10 Kasım - William Hogarth, İngiliz ressam (ö. 26 Ekim 1764)
İmparatorluk Sarayı Ajansı

| --- | --- |
宮内庁
 İmparatorluk Sarayı Ajansı Binası
Genel bilgiler
Kuruluş tarihi: 1 Haziran 1949
Üst kuruluş: Japonya Bakanlar Kurulu
Adres: Tokyo, Japonya
Web sitesi: kunaicho.go.jp/eindex.html
İmparatorluk Sarayı Ajansı (Japonca: 宮内庁 Kunai-chō), Japonya'da İmparatorluk Ailesi ile ilgili devlet konuları ile devlet ve imparatorluk mühürlerinin düzenlenmesinden sorumlu kuruluştur. MS 8. yüzyıldan II. Dünya Savaşı'nın sonuna kadar adı İmparatorluk Sarayı Bakanlığı idi. Kurumun merkezi Tokyo İmparatorluk Sarayı yerleşkesi içinde yer almaktadır.
11. Afife Tiyatro Ödülleri

11. Afife Tiyatro Ödülleri ya da 11. Afife Jale Ödülleri, 2007 yılında, 14 dalda verilmiş olan tiyatro ödülleridir. Ödüller adlarını, ilk Türk kadın oyuncu Afife Jale'den almaktadır.
Adaylar ve Kazananlar > Özel Ödüller

Muhsin Ertuğrul Özel Ödülü: Osman Şengezer
Nisa Serezli Aşkıner Özel Ödülü: Nejat Uygur
Cevat Fehmi Başkut Özel Ödülü: H. Can Utku - Karşılaşmalar, Tiyatro Öteki Hayatlar
Tiyatroda Yeni Kuşak Özel Ödülü: Emre Erdem
Yapı Kredi Sigorta Özel Ödülü: Şakir Eczacıbaşı
Mansiyon: Hüseyin Arslanköylü - Kadının Feryadı, Arslanköy Kadınlar Tiyatro Topluluğu