DatarrX/myanmar-Wikipedia huggingface dataset:
သူသည် နောက်ပိုင်းတွင် ရက်ပ်ပါ ဂီတ လူငယ် အဆိုတော် တစ်ဦးအဖြစ် ကျော်ကြားလာခဲ့သည်။
ရှာသည် ၂၀၂၁ ခုနှစ် နောက်ပိုင်းကစပြီး လူငယ် နိုင်ငံရေးသမားတစ်ဦးအနေဖြင့် နိုင်ငံရေး နယ်ပယ်ထဲ စတင်ဝင်ရောက်လာခဲ့သည်။
နိုင်ငံ၏ မြို့တော်ဝန်ရာထူးနေရာကို နိုင်ငံရေးပါတီကျောထောက်နောက်ခံမရှိသော တစ်သီးပုဂ္ဂလ လူငယ်နိုင်ငံရေးသမားတစ်ဦးအနေဖြင့် ရှားရှားပါးပါး ပထမဦးဆုံး အနိုင်ရခဲ့သည်။
ဘလန် ဒရာရှာ သည် မြို့တော်ဝန် အနေဖြင့် မြို့တော်၏ စည်ပင်သာယာရေးကိစ္စ၊ ကျူးကျော်များနှင့် တရားမဝင် အဆောက်အအုံများကိစ္စအပါအဝင် မြို့တော်အားအကျည်းတန်အရုပ်ဆိုးစေသော အမှိုက်ပုံများကို အောင်အောင်မြင်မြင်ဖြင့် ဖယ်ရှားရှင်းလင်းနိုင်ခဲ့သည်။
အဖြစ် ထင်ရှားခဲ့သည့် ဤဆန္ဒပြလှုပ်ရှားမှုများသည် နိုင်ငံတဝှမ်းတွင် နိုင်ငံရေး၊ အုပ်ချုပ်ရေးပေါ်တွင် ပြောင်းလဲမှုများ ဖော်ဆောင် နိုင်ခဲ့ပြီး နောက်ဆက်တွဲတွင် နီပေါဝန်ကြီးချုပ် အပါအဝင် အစိုးရအရာရှိအချို့သည် ရာထူးမှ နုတ်ထွက်ခဲ့ကြရသည်။
ဆန္ဒပြပြည်သူ ၁၉ ဦးအထိ အသက်ပေးခဲ့ရသော ထိုဆန္ဒပြပွဲအပြီးတွင် လူငယ်များက ရှာကို ကြားကာလ အိမ်စောင့်အစိုးရ ဝန်ကြီးချုပ်အဖြစ် တာဝန်ယူပေးရန် တောင်းဆိုခဲ့ကြသည်။
သို့သော် ရှာသည် တောင်းဆိုချက်ကို ငြင်းဆန်ပြီး တရားသူကြီးချုပ်ဟောင်း သည် နီပေါနိုင်ငံ သမိုင်းတွင် ပထမဆုံး အမျိုးသမီး ဝန်ကြီးချုပ် အနေဖြင့် အိမ်စောင့်အစိုးရကို ဦးဆောင်ခဲ့သည်။
နီပေါ နိုင်ငံရေး သမိုင်းတွင် ဂျန်ဇီ ဟုခေါ်သည့် လူငယ်များ၏ ဆန္ဒပြလှုပ်ရှားမှုများအပြီး ကျင်းပသည့် ပထမဆုံးရွေးကောက်ပွဲဖြစ်ပြီး လူငယ်မျိုးဆက်နှင့် လူဟောင်းသက်ကြီး နိုင်ငံရေးသမားကြီးများအကြား အားပြိုင်ပွဲအသွင်ကို ပိုမိုထင်ရှားစေခဲ့သည်။
ရှာသည် နီပေါကွန်မြူနစ်ပါတီ(မာက်စ်ဝါဒ နှင့် လီနင်ဝါဒ) ၏ ဥက္ကဋ္ဌဖြစ်ပြီး ဝန်ကြီးချုပ်ဟောင်းလည်းဖြစ်သော ၏ အမာခံမဲဆန္ဒနယ်ဖြစ်သည့် ဂျာပါ–၅ မဲဆန္ဒနယ်မှနေ၍ ရွေးကောက်ပွဲဝင်ယှဉ်ပြိုင်ခဲ့သည်။
ဝန်ကြီးချုပ်ဟောင်း အိုလီသည် မဲစုစုပေါင်း ၁၈,၇၂၄ မဲသာရရှိခဲ့ပြီး၊ ရှာက ထောက်ခံမဲ ၆၈,၃၄၈ မဲရရှိကာ သောင်ပြိုကမ်းပြို အနိုင်ရရှိခဲ့သည်။
မြို့တော်ဝန်ဟောင်း ဘလန် ဒရာရှာ ဦးဆောင်သော Rastriya Swatantra Party (RSP) သည် မတ်လ ၅ ရက်နေ့ ရွေးကောက်ပွဲတွင် အောက်လွှတ်တော် အမတ်နေရာ ၂၇၅ နေရာအနက် တိုက်ရိုက်ရွေးချယ်တင်မြှောက်သည့် မဲဆန္ဒနယ် ၁၆၅ နေရာတွင် ၁၀၀ ဝန်းကျင်ခန့် အနိုင်ရရှိခဲ့ပြီး၊ PR (Proportional Representation) အချိုးကျကိုယ်စားပြုစနစ်အရ ခွဲဝေသည့် အမတ်နေရာ ၁၁၀ နေရာအနက်မှလည်း အများစုကို ရရှိခဲ့သည်။
ရွေးကောက်ပွဲစနစ် နှစ်မျိုးကို တပြိုင်နက် အသုံးပြုသော နီပေါနိုင်ငံတွင် ပါတီတစ်ခုတည်းက လွှတ်တော်နေရာ အများစုကို လွှမ်းမိုးရရှိနိုင်ခြင်းသည် ပထမဆုံးအကြိမ်ဖြစ်ပြီး၊ ယင်းအောင်မြင်မှုကို Rastriya Swatantra Party က ရရှိခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။
Balen Shah ၏ အောင်မြင်မှုကြောင့် နီပေါနိုင်ငံ၏ အကြီးဆုံးပါတီဖြစ်သည့် Nepali Congress ပင် ရွေးကောက်ပွဲတွင် အရှုံးနှင့် ရင်ဆိုင်ခဲ့ရသည်။
Linear Regression ဟာ Machine Learning မှာ အသုံးများပြီး အခြေခံအဖြစ် ထင်ရှားတဲ့ supervised learning algorithm တစ်မ်ိုးဖြစ်သည်။
Linear Regression ကို အများအားဖြင့် ခန့်မှန်းခြေ (prediction) ဆက်နွယ်မှုတွေ့ရှိမှု (relationship analysis) Trend analysis စသည့် နယ်ပယ်များတွင် မြန်ဆန်လွယ်ကူစွာ အသုံးပြုကြသည်။
Linear Regression ၏အခြေခံချဉ်းကပ်ပုံမှာ အောက်ပါ Equation ဖြစ်သည်– y^​=β0​+β1​x1​+β2​x2​+...+βn​xn​ = ŷ (y-hat) – Model ထုတ်ပေးသည့် ခန့်မှန်းတန်ဖိုး β₀ (Intercept) – Input values မပါခင် Y value β₁, β₂, ..., βₙ (Coefficients / Weights) – Feature တစ်ခုချင်းစီက output ကို ဘယ်လောက် သက်ရောက်သလဲဆိုတာကို ဖော်ပြသော ကိန်းဂဏန်းများ x₁, x₂, ..., xₙ (Features) – Input variables ဥပမာ — အိမ်ဈေးနှုန်း ခန့်မှန်းရာတွင် Input = အိမ်အကျယ်, အခန်းအရေအတွက်, တည်နေရာ Output = အိမ်ဈေးနှုန်း Linear Regression သည် အကောင်းဆုံးမျဉ်း (best-fit line) ကိုရှာဖွေရန် Actual Value နှင့် Predicted Value တြားက error ကိုအနည်းဆုံး ဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်းကို ရည်ရွယ်သည်။
အသုံးများသော cost function သည် Mean Squared Error (MSE) ဖြစ်သည်— MSE=n1​∑(yi​−y^​i​)2 အသေးစိတ်- yᵢ – Actual value ŷᵢ – Predicted value n – Data points အရေအတွက် Gradient Descent ဆိုသော Optimization Algorithm ကို သုံး၍ β coefficients များကို တဖြည်းဖြည်း update လုပ်ပြီး error ကို minimize လုပ်သွားသည်။
Features အနေနဲ့– အိမ်အကျယ် အခန်းအရေစုံ တည်နေရာ စသဖြင့် အသုံးပြုခဲ့သည်။
Framingham Heart Study က ဆယ်စုနှစ်ပေါင်းများစွာ စုဆောင်းခဲ့သော dataset ကို အသုံးပြုကာ Risk Prediction Models များကို တည်ဆောက်ရာတွင် Linear Regression ကို သုံးခဲ့သည်။
K-Nearest Neighbors (KNN) ဟာ Supervised Machine Learning algorithm တစ်မျိုးဖြစ်ပြီး Classification နှင့် Regression tasks နှစ်မျိုးစလုံးတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။
KNN သည် training model တည်ဆောက်သည့် computational process မလိုအပ်သဖြင့် lazy learning algorithm ဟုလည်း ခေါ်ကြသည်။
Prediction ပြုလုပ်သောအခါ algorithm သည်— # အသစ်ဝင်လာသော data point နှင့် dataset ထဲရှိတစ်ခုချင်းစီအကြား အကွာအဝေး(distance) ကိုတွက်ချက်သည် # အကွာအဝေးအနည်းဆုံး K ခုကိုရွေးချယ်သည် # Classification ဖြစ်ပါက neighbors များ၏ majority vote ဖြင့် label သတ်မှတ်သည် # Regression ဖြစ်ပါက neighbors ၏ average ကို ယူ၍ output ခန့်မှန်းသည် ---- KNN concept ကို ရှင်းလင်းရန် neighborhood analogy တစ်ခုကို အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
သင့်တင့်သော K ကို ရွေးချယ်ရာတွင် cross‑validation ကိုလယ်ဝယ်အသုံးပြုကြသည်။
KNN algorithm သည် Training phase → data ကိုသိမ်းဆည်းထားခြင်းသာ Prediction phase → နောက်ဆုံး K nearest neighbors ကို distance formula ဖြင့်ရှာထုတ်ခြင်း ဆိုသည့် Principle ဖြင့် အလုပ်လုပ်သည်။
Prediction ပြုလုပ်ရာတွင် algorithm သည် # New data point နှင့် dataset ထဲရှိ data points များကြား distance ကိုတွက်ချက်သည် # အကွာအဝေးအနည်းဆုံး K ခုကိုရွေးချယ်သည် # Classification တွင် Voting method ဖြင့် Label သတ်မှတ်သည် # Regression တွင် Neighbor values များ၏ average ကို ယူသည် ---- KNN သည် “Nearest” ကို သတ်မှတ်ရန် Distance function များကို အသုံးပြုသည်။
အများဆုံးအသုံးပြုသည်မှာ— = d(p,q)=(p1​−q1​)2+(p2​−q2​)2+...​ = d(p,q)=∣p1​−q1​∣+∣p2​−q2​∣+... = Generalized distance metric ဖြစ်သည်။
Distance Dominance Issue: Features တွင် scale မညီသောအခါ (ဥပမာ—အသက် 25 နှင့် ဝင်ငွေ $30,000) distance ကိုပျက်သွားစေနိုင်သဖြင့် Feature Scaling (Normalization/Standardization) သည် KNN တွင် အရေးပါသည်။
p = (25, 30000) q = (30, 45000) ဒီနေရာမှာ Euclidean distance ကို တွက်မယ်— d=(25−30)2+(30000−45000)2​ d=25+225000000​≈15000 ဒီလိုကြည့်ရင် ဝင်ငွေကိန်းဂဏန်းက အသက်ထက် 훨씬ကြီးလို့ distance ကို dominate လုပ်နေ တာ မြင်ရမယ်။
ဒါကြောင့် Feature Scaling (Normalization or Standardization) လုပ်ပေးဖို့အရေးကြီးပြီး algorithm မှာ မတည်ငြိမ်နိုင်တဲ့ ပြဿနာတွေကို ကာကွယ်နိုင်ပါတယ်။
K = 1 → Very sensitive to noise K ကြီးလေလေ → Smoother boundary, but may lose important details အတွေ့အကြုံအရ K ကို odd number အဖြစ်ရွေးချယ်လေ့ရှိသည်၊ သို့မဟုတ် Classification တွင် tie-breaking issue မဖြစ်စေရန် Cross-validation ဖြင့် K value ကို optimize လုပ်လေ့ရှိသည်။
User တစ်ဦး၏ ကြည့်ခဲ့သောဇတ်ကားများ Rating patterns တို့ကိုအသုံးပြုကာ nearest similar users (neighbors) ကိုရှာပြီး neighbors ကြိုက်နှစ်သက်ခဲ့သည့် ဇတ်ကားများကို recommend ပြုလုပ်သည်။
သင်္ချာဘာသာရပ်တွင် ကော်ချီ ကိန်းစဉ် (Cauchy sequence) ဆိုသည်မှာ ကိန်းစဉ် ဆက်လက်ဖြစ်ပေါ်လာသည်နှင့်အမျှ ၎င်း၏ အစုဝင်များ (elements) ကြားရှိ အကွာအဝေး (distance) သည် အလိုရှိသလောက် (arbitrarily) သေးငယ်သွားသော ကိန်းစဉ် (sequence) တစ်ခုဖြစ်သည်။
ကော်ချီ ကိန်းစဉ်များကို ပြင်သစ် သင်္ချာပညာရှင် အောဂတ်စတင်-လူးဝစ် ကော်ချီ (Augustin-Louis Cauchy) အား အစွဲပြု၍ မှည့်ခေါ်ထားခြင်းဖြစ်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသင်္ချာ (analysis) တည်ဆောက်မှုအတွက် အခြေခံကျ အရေးပါသည်။
ကိန်းစစ် (real numbers) များပါဝင်သော ကော်ချီ ကိန်းစဉ်တစ်ခုသည် အမြဲတမ်း စုဆုံ (converge) ပြီး ၎င်း၏ စုဆုံမှတ် (limit) အဖြစ် ကိန်းစစ်တစ်ခုရှိသည်။
သို့သော် ရာရှင်နယ်ကိန်း (rational numbers) များပါဝင်သော ကော်ချီ ကိန်းစဉ်တစ်ခု၏ စုဆုံမှတ်သည် အီရာရှင်နယ်ကိန်း (irrational number) လည်း ဖြစ်နိုင်သည်။
ထို့ကြောင့် ကိန်းစစ်များသည် ပြည့်စုံသော ရပ်ဝန်း (complete space) တစ်ခုဖြစ်သည်။
ကိန်းစစ်များသည် အကွာအဝေး ရပ်ဝန်း (metric space) တစ်ခုကို ဖွဲ့စည်းထားပြီး အကွာအဝေး ရပ်ဝန်းတစ်ခုအတွင်းရှိ ကော်ချီ ကိန်းစဉ်များအားလုံး စုဆုံမှသာလျှင် ထိုရပ်ဝန်းကို ပြည့်စုံသည်ဟု အဓိပ္ပာယ်သတ်မှတ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။
ပုံစံတကျ (formal) အားဖြင့် ဤအခြေအနေကို အောက်ပါအတိုင်း ရေးသားနိုင်သည်- :\forall \varepsilon>0 \quad \exists N\in\mathbb{N} \quad \forall m,n \ge N \colon \quad \lefta_m-a_n \right ဤတွင် \cdot သည် ကိန်းတစ်ခု၏ ပကတိတန်ဖိုး (absolute value) ကို ကိုယ်စားပြုသည်။
မှတ်ချက်များ အဓိပ္ပာယ်သတ်မှတ်ချက်တွင် \ge N အစား >N ဖြင့်လည်းကောင်း၊ အစား \le \varepsilon ဖြင့်လည်းကောင်း အစားထိုး အသုံးပြုနိုင်သည်။
အကြောင်းမှာ မည်မျှပင် သတ်မှတ်ပေးထားသော \varepsilon>0 အတွက်မဆို N>\tfrac{1}{\varepsilon} ကို ပြည့်စုံစေမည့် N တစ်ခုကို ရွေးချယ်နိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။
အကယ်၍ မည်သည့် n\geq m>N ကိုမဆို ရွေးချယ်လိုက်ပါက အောက်ပါအတိုင်း ဖြစ်မည်။
ထိုအခါ n=N+1 နှင့် m=n+1 ကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး အောက်ပါအတိုင်း ဖြစ်မည်။
အဆိုကို ချေပရန် (counterproof) အတွက် အဓိပ္ပာယ်သတ်မှတ်ချက်ကို ပြောင်းပြန်လှန်ရမည်- \exists \varepsilon>0 ~ \forall N\in\mathbb{N} ~ \exists m,n \ge N \colon \lefta_m-a_n \right\geq\varepsilon
ရာရှင်နယ်ကိန်းများ အစု \mathbb{Q} အတွင်း၌ ကော်ချီ ကိန်းစဉ်များစွာ၏ စုဆုံမှတ်များ မရှိခြင်းဟူသော ပြဿနာကြောင့် သမိုင်းကြောင်းအရ ရာရှင်နယ်ကိန်းများမှတဆင့် ကိန်းစစ်များ အစု \mathbb{R} ကို ပြည့်စုံစေခြင်း (completion) နည်းလမ်းဖြင့် တည်ဆောက်ရန် ဦးတည်စေခဲ့သည်။
မည်သည့် \varepsilon > 0 အတွက်မဆို အမှတ် (point) a တစ်ခုနှင့် အညွှန်းကိန်းN တစ်ခု ရှိသည်။
ထို့အတွက်ကြောင့် x_N မှစ၍ ကိန်းစဉ်အစုဝင်များအားလုံးသည် အမှတ် a ကို ဗဟိုပြု၍ အချင်းဝက် (radius) \varepsilon ရှိသော အဖွင့်စက်လုံး (open ball) B_\varepsilon(a) အတွင်း၌ တည်ရှိနေကြသည်။
သို့ရာတွင် စုဆုံခြင်း၌မူ စုဆုံမှတ် a သည် \varepsilon အပေါ် အမှီအခိုကင်းရန် (independent) လိုအပ်သည်။
ကိန်းစဉ် (x_i)_{i \in \N} တစ်ခုသည် စုဆုံမှတ် (limit) x \in X သို့ စုဆုံသည်ဆိုပါစို့။
ထိုအခါ မည်သည့် \varepsilon > 0 အတွက်မဆို အညွှန်းကိန်း(index) N \in \N တစ်ခု ရှိပြီး မည်သည့် n \geq N အတွက်မဆို d(x,x_n) ဟု ဆိုနိုင်သည်။
ထို့နောက် အကွာအဝေး ရပ်ဝန်းများအတွက် တြိဂံ မညီမျှခြင်း (triangle inequality) ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် မည်သည့် m,n \geq N အတွက်မဆို အောက်ပါအတိုင်း ဖြစ်သည်။
သို့ရာတွင် ယင်း၏ ပြောင်းပြန်အဆိုသည် အမြဲတမ်း မှန်ကန်ရန် မလိုအပ်ပေ။
ပြည့်စုံသော ရပ်ဝန်းတစ်ခုတွင် အဓိပ္ပာယ်သတ်မှတ်ချက်အရ မည်သည့် ကော်ချီ ကိန်းစဉ်တွင်မဆို စုဆုံမှတ်တစ်ခု ပါရှိသည်။
ထို့အပြင် စုဆုံ ကိန်းစဉ် သဘောတရားသည် ကော်ချီ ကိန်းစဉ် သဘောတရားနှင့် ထပ်တူကျသွားသည်။
မည်သည့် ပြည့်စုံမှုမရှိသော အကွာအဝေး ရပ်ဝန်းကိုမဆို ကော်ချီ ကိန်းစဉ်များ၏ ထပ်တူညီမှုအတန်းအစားများ (equivalence classes) ကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် ပြည့်စုံစေခြင်း (completion) ပြုလုပ်နိုင်သည်။
ထို့အပြင် ၎င်းတို့၏ စုဆုံမှတ် နှစ်ခုစလုံးသည် တူညီကြသည်။
မှ ညအချိန်တွင် ပါရှန်ပင်လယ်ကွေ့။
ရေပြင်သည် နှင့် (ပါရှား) အကြားတွင် တည်ရှိသော နှင့် ကြီး၏ တိုးချဲ့မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
ရှတ်အယ်လ်-အာရပ် သည် အနောက်မြောက်ကမ်းရိုးတန်းကို ဖွဲ့စည်းသည်။
ပါရှန်ပင်လယ်ကွေ့သည် ဧရိယာစတုရန်းကီလိုမီတာပေါင်း ၂၅၁,၀၀၀ ခန့် ကျယ်ဝန်းပြီး အရှည် ၉၈၉ ကီလိုမီတာခန့် ရှိသည်။
ပထဝီဝင်အနေအထားအရ ပါရှန်ပင်လယ်ကွေ့ရှိ အကြီးဆုံးကျွန်းမှာ အီရန်ပိုင် ကွစ်ဟမ်ကျွန်း ဖြစ်ပြီး တွင် တည်ရှိသည်။
ပါရှန်ပင်လယ်ကွေ့ရှိ အခြားအရေးပါသောကျွန်းများတွင် အီရန်အုပ်ချုပ်သော Greater Tunb ၊ Lesser Tunb နှင့် Kish ၊ ကူဝိတ်အုပ်ချုပ်သော Bubiyan ၊ ဆော်ဒီအာရေဗျအုပ်ချုပ်သော Tarout နှင့် UAE အုပ်ချုပ်သော Dalma တို့ ပါဝင်သည်။
မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ရှိ The World Islands နှင့် ရှိ The Pearl Island ကဲ့သို့သော ခရီးသွားဆွဲဆောင်မှု များအတွက် လူလုပ်ကျွန်းများကို ထပ်မံထည့်သွင်းလာကြသည်။
ပါရှန်ပင်လယ်ကွေ့ကျွန်းများသည် သမိုင်းကြောင်းအရ အရေးပါသောကျွန်းများဖြစ်ပြီး နှင့် ကဲ့သို့သော ကိုလိုနီအင်အားကြီးနိုင်ငံများက အတိတ်ကာလက ၎င်းတို့၏ ကုန်သွယ်မှုတွင် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ အင်ပါယာများအတွက် ဝယ်ယူမှုများအဖြစ် အသုံးပြုခဲ့ကြသည်။
ပါရှန်ပင်လယ်ကွေ့သည် မှတစ်ဆင့် နှင့် ဆက်သွယ်ထားပြီး ၎င်း၏ ရေပမာဏမျှခြေကို သဘာဝအလျောက် ထိန်းညှိလျက်ရှိသည်။
ဒေသတွင်း အပူချိန်မြင့်မားမှုကြောင့် ရေငွေ့ပျံနှုန်းမှာ အလွန်များပြားလှသဖြင့် အီရန်နှင့် အီရတ်နိုင်ငံတို့မှ စီးဝင်လာသော မြစ်ရေများနှင့် မိုးရေချိန်ပမာဏတို့ ပေါင်းစပ်လျှင်ပင် ရေဆုံးရှုံးမှုကို မကာမိဘဲ တစ်နှစ်လျှင် ရေကုဗမီတာအမြောက်အမြား လိုငွေပြလျက်ရှိသည်။
ပါရှန်းပင်လယ်ကွေ့တလျှောက်တွင် နိုင်ငံရှစ်နိုင်ငံသည် ကမ်းရိုးတန်းများရှိသည်- ၊ ၊ ၊ ၊ ၊ ၊ နှင့်။
ပါရှန်းပင်လယ်ကွေ့၏ မဟာဗျူဟာကျသော တည်နေရာကြောင့် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ လူသားဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် စံပြနေရာတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။
ယနေ့ခေတ်တွင် အရှေ့အလယ်ပိုင်းရှိ အဓိကမြို့ကြီးများစွာသည် ဤဒေသတွင် တည်ရှိသည်။
ကမ္ဘာ့အကြီးဆုံး ကမ်းလွန်ရေနံမြေဖြစ်သော Safaniya ရေနံမြေသည် ပါရှန်ပင်လယ်ကွေ့တွင် တည်ရှိသည်။
ကာတာနှင့် အီရန်တို့သည် နယ်မြေအလယ်မျဉ်းတစ်လျှောက်ရှိ ဧရာမမြေကွက်တစ်ခုကို မျှဝေသုံးစွဲခြင်းဖြင့် ကြီးမားသောဓာတ်ငွေ့တွေ့ရှိမှုများလည်း ရှိခဲ့သည် (ကာတာကဏ္ဍတွင် မြောက်ပိုင်းမြေကွက်၊ အီရန်ကဏ္ဍတွင် တောင်ပိုင်းပါ့စ်မြေကွက်)။
ပါရှန်းပင်လယ်ကွေ့တွင် ကမ်းရိုးတန်းရှိသော ရေနံကြွယ်ဝသောနိုင်ငံများ ( မှအပ) ကို ပါ ဟု ရည်ညွှန်းသည်။
ပါရှန်းပင်လယ်ကွေ့သို့ အီရတ်၏ ထွက်ပေါက်သည် ကျဉ်းမြောင်းပြီး အလွယ်တကူ ပိတ်ဆို့ထားပြီး နှင့် မြစ်များ၏ ရေများကို သယ်ဆောင်လာသော ရှတ်အယ်လ်အာရပ် မြစ်၏ ရွှံ့နွံမြစ်ဝကျွန်းပေါ်ဒေသ ပါဝင်ပြီး အရှေ့ဘက်ကမ်းကို အီရန်က ထိန်းချုပ်ထားသည်။
ယင်းရွေးကောက်တင်မြှောက်မှုကို အပြီး ဖွဲ့စည်းထားသော နှင့် တို့မှ လွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ်များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် ကိုယ်စားလှယ်များသည် ခန့်အပ်ထားသော တပ်မတော်သား လွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ်များနှင့်အတူ မဲပေးရွေးချယ်ခဲ့ကြခြင်းဖြစ်သည်။
ယင်းသည် အရ ကျင်းပသည့် စတုတ္ထအကြိမ်မြောက် နိုင်ငံတော်သမ္မတနှင့် ဒုတိယသမ္မတများ ရွေးချယ်တင်မြှောက်ခြင်းဖြစ်သည်။
Ministry Of Information အပြီး အနိုင်ရရှိခဲ့သည့် သည် ၂၀၂၁ ခုနှစ် ဖေဖော်ဝါရီ ၁ ရက်နေ့တွင် တတိယအကြိမ် ပြည်ထောင်စုလွှတ်တော်ကို စတင်ကျင်းပရန် စီစဉ်နေချိန်တွင် သည်။
ထို့နောက် ၂၀၂၁ ခုနှစ် ဇူလိုင်လ ၂၆ ရက်နေ့တွင် မှ ခန့်အပ်ထားသည့် သည် ၂၀၂၀ ပြည့်နှစ် နိုဝင်ဘာ ၈ ရက်နေ့တွင် ကျင်းပခဲ့သည့် ပါတီစုံဒီမိုကရေစီ အထွေထွေရွေးကောက်ပွဲရလဒ်များတွင် မဲစာရင်းများ မှန်ကန်မှုမရှိကြောင်းဆိုကာ မြို့နယ် ၃၁၅ ခုတွင် ကျင်းပခဲ့သော ရွေးကောက်ပွဲရလဒ်များကို ပယ်ဖျက်ခဲ့သည်။
ထို့နောက် ၂၀၂၅ ခုနှစ် ဒီဇင်ဘာ ၂၈ ရက်နေ့မှ စတင်၍ ကို အပိုင်း (၃) ပိုင်းခွဲကာ အဆင့်လိုက် ကျင်းပခဲ့သည်။
စစ်တပ်သည် ၎င်းတို့ ဦးဆောင်ကျင်းပသည့် ရွေးကောက်ပွဲပြီးနောက် ၂၀၂၆ ခုနှစ် ဖေဖော်ဝါရီ ၂၃ ရက်တွင် တတိယအကြိမ် လွှတ်တော်အသီးသီး ကျင်းပမည့်ရက်ကို ကြေညာကာ လွှတ်တော်ကို ခေါ်ယူခဲ့သည်။
Ministry Of Information ၂၀၂၆ ခုနှစ် မတ်လ ၁၆ ရက်နေ့တွင် တတိယအကြိမ် ပြည်သူ့လွှတ်တော် အစည်းအဝေးကိုလည်းကောင်း၊ မတ်လ ၁၈ ရက်နေ့တွင် အမျိုးသားလွှတ်တော် အစည်းအဝေးကိုလည်းကောင်း အသီးသီး ကျင်းပခဲ့ပြီး မတ်လ ၂၀ ရက်နေ့တွင် တတိယအကြိမ် ပြည်ထောင်စုလွှတ်တော် ပထမပုံမှန်အစည်းအဝေးကို ဆက်လက်ကျင်းပခဲ့သည်။
ပြည်ထောင်စုလွှတ်တော်နာယက ဦးအောင်လင်းဒွေးက လွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ်များ အစုအဖွဲ့အလိုက် ဒုတိယသမ္မတတစ်ဦးစီကို ရွေးချယ်တင်မြှောက်နိုင်ရန်အတွက် ဒုတိယသမ္မတလောင်းများ အဆိုပြုရမည့် လွှတ်တော် ကိုယ်စားလှယ်များ အစုအဖွဲ့အစည်းအဝေးကို မတ် ၃၀ ရက်တွင် စတင်ကျင်းပရန် သတ်မှတ်ကြေညာသည်၊၊ Ministry Of Information ၂၀၂၆ ခုနှစ် မတ်လ ၃၀ ရက်တွင် ပြည်သူ့လွှတ်တော် နှင့် အမျိုးသားလွှတ်တော် တို့သည် လွှတ်တော်အလိုက် ဒုတိယသမ္မတလောင်း (၂)ဦးစီအား သီးခြားစီ တင်သွင်းအဆိုပြုခဲ့ကြသည်။
မတ်လ ၃၁ ရက်တွင် တင်သွင်းအဆိုပြုခဲ့ကြသူများကို လွှတ်တော်အလိုက် အရည်အချင်းစ်ိစစ်ပြီး မဲခွဲဆုံးဖြတ်မှုများဖြင့် လွှတ်တော်အလိုက် ဒုတိယသမ္မတ တစ်ဦးစီ ရွေးချယ်ပေးခဲ့ကြသည်။
Ministry Of Information ၂၀၀၈ ဖွဲ့စည်းပုံအခြေခံဥပဒေ အခန်း (၃) အရ နိုင်ငံတော်သမ္မတနှင့် ဒုတိယသမ္မတများသည် နိုင်ငံတော်အကြီးအကဲများအဖြစ် သတ်မှတ်ထားကြပြီး၊ ထိုပုဂ္ဂိုလ်များကို ရွေးကောက်ပွဲပြီးနောက် ဖွဲ့စည်းသည့် ပြည်ထောင်စုလွှတ်တော်က ရွေးချယ်သတ်မှတ်ရမည်ဖြစ်သည်။
အခြေခံဥပဒေအရ ပြည်သူ့လွှတ်တော်နှင့် အမျိုးသားလွှတ်တော်တို့ကို အောက်ပါအတိုင်း ဖွဲ့စည်းထားသည်။
ပြည်သူ့လွှတ်တော် အတွက် မြို့နယ် သို့မဟုတ် လူဦးရေကို အခြေခံ၍ ရွေးကောက်တင်မြှောက်ထားသော လွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ် ၃၃၀ ဦး၊ တပ်မတော်ကာကွယ်ရေးဦးစီးချုပ်မှ အမည်စာရင်းတင်သွင်းသည့် တပ်မတော်သား လွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ် ၁၁၀ ဦး၊ စုစုပေါင်း ၄၄၀ ဦးဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။
အမျိုးသားလွှတ်တော် အတွက် တိုင်းဒေသကြီးနှင့် ပြည်နယ် ၁၄ ခုမှ တူညီစွာ ရွေးကောက်တင်မြှောက်ထားသော လွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ် ၁၆၈ ဦး၊ တပ်မတော်ကာကွယ်ရေးဦးစီးချုပ်မှ အမည်စာရင်းတင်သွင်းသည့် တပ်မတော်သား လွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ် ၅၆ ဦး၊ စုစုပေါင်း ၂၂၄ ဦးဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။
ထိုလွှတ်တော်နှစ်ရပ်ကို ပေါင်းစည်း၍ ပြည်ထောင်စုလွှတ်တော်ကို စုစုပေါင်း ၆၆၄ ဦးဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။
သို့သော် ၂၀၁၁ ခုနှစ်တွင် စတင်ကျင်းပသည့် ပထမအကြိမ်လွှတ်တော်များမှစ၍ တပ်မတော်ကာကွယ်ရေးဦးစီးချုပ်မှ အမည်စာရင်းတင်သွင်းသည့် တပ်မတော်သား လွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ်အရေအတွက်မှာ မပြောင်းဘဲ၊ ပြည်သူ့လွှတ်တော်နှင့် အမျိုးသားလွှတ်တော်မှ ရွေးကောက်ခံလွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ်အရေအတွက် အတွက်သာ အထွေထွေရွေးကောက်ပွဲ ပြုလုပ်နိုင်သည့် မြို့နယ်အရေအတွက်အပေါ်မူတည်၍ အပြည့်မရှိနိုင်ဘဲ လွှတ်တော်အဆက်ဆက်တွင် လျော့နည်းမှုများ ဖြစ်ပေါ်ခဲ့သည်။
ထို့ကြောင့် ဖွဲ့စည်းပုံအခြေခံဥပဒေပါ ပြဋ္ဌာန်းချက်ထက် ၇၈ ဦး လျော့နည်းနေခဲ့သည်။
ထိုကိုယ်စားလှယ်လောင်းများကို ပြည်ထောင်စုလွှတ်တော်နှင့် ပြည်ထောင်စုလွှတ်တော်တွင် ပါဝင်သော လွှတ်တော်နှစ်ရပ်၏ အကြီးအမှူးနှင့် ဒုတိယအကြီးအမှူးများက အရည်အချင်း စစ်ဆေးရမည်။
ထို့နောက် ပြည်ထောင်စုလွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ်အားလုံးက ဒုတိယသမ္မတလောင်း (၃) ဦးအား မဲပေးရွေးချယ်ရမည်။
မဲအများဆုံးရသူသည် နိုင်ငံတော်သမ္မတအဖြစ်၊ မဲအနည်းဆုံးနောက်ဆုံးရသူများအရ ဒုတိယသမ္မတ (၁) နှင့် ဒုတိယသမ္မတ (၂) အဖြစ် တာဝန်ထမ်းဆောင်ရမည်။
လွှတ်တော်အစုအဖွဲ့အသီးသီးသည် ဒုတိယသမ္မတလောင်းများကို ရွေးချယ်ကြသည်။
ထို (၅)ဦးကို အရည်အချင်းပြည့်မီ/မမီ က စိစစ်အတည်ပြုခဲ့ကြသည်။
ထို့နောက် အစုအဖွဲ့များအတွင်း ဒုတိယသမ္မတလောင်းများ မဲပေး၍ ထပ်မံရွေးချယ်ကြသည်။
အစုအဖွဲ့အတွင်း တင်သွင်းသည့်ကိုယ်စားလှယ်​လောင်းကို မဲ​ပေး​ရွေးချယ်ကြရာ ရွေးကောက်ခံပြည်သူ့လွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ် (၂၆၃)ဦးအနက် ၃ဦးပျက်ကွက်ပြီး (၂၆၀ ) ဦးတက်ရောက်ကာ မဲပေးခဲ့သည်။
Ministry Of Information {- ! colspan="2" ကိုယ်စားလှယ်လောင်း ! ပါတီ ! မဲအရေအတွက် ! ရာခိုင်နှုန်း - ဒေါက်တာ ကျော်ဆွေ ၁၀ ၃.၈၇% - ဗိုလ်ချုပ်မှူးကြီး ၂၄၇ ၉၅% - ၂၅၇ ၉၈.၈၅% - ၂၅၇ ၉၈.၈၅% - ၃ ၁.၁၅% } = အမျိုးသားလွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ်အစုအဖွဲ့အတွင်း ဒုတိယသမ္မတလောင်းများမှာ ကရင်ပြည်နယ်လွှတ်တော် (အချိုးကျကိုယ်စားပြုစနစ်) မဲဆန္ဒနယ်အမှတ် (၁) မှ ဒေါ်နန်းနီနီအေးနှင့် ကချင်ပြည်နယ်အမျိုးသားလွှတ်တော် (အချိုးကျကိုယ်စားပြုစနစ်) မဲဆန္ဒနယ်အမှတ် (၂) မှ ဒေါက်တာ မနာမ်တူးဂျာ တို့ဖြစ်ကြသည်။
အစုအဖွဲ့အတွင်း တင်သွင်းသည့်ကိုယ်စားလှယ်​လောင်းကို မဲ​ပေး​ရွေးချယ်ကြရာ ရွေးကောက်ခံ အမျိုးသားလွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ် (၁၅၇)ဦးအနက် (၁၅၅ ) ဦးတက်ရောက် မဲပေးခဲ့သည်။
Ministry Of Information {- ! colspan="5" အမျိုးသားလွှတ်တော်အစုအဖွဲ့အတွင်း ကိုယ်စားလှယ်လောင်း ရွေးချယ်ခြင်းရလဒ် - !colspan=2ကိုယ်စားလှယ်လောင်း !ပါတီ !မဲအရေအတွက် !ရာခိုင်နှုန်း - ၃၈ ၂၄.၅၂% - ၁၁၇ ၇၅.၄၈% - ၁၅၅ ၁၀၀% - ၁၅၅ ၁၀၀% - – ၀% } = လွှတ်တော်နှစ်ရပ်ပေါင်း တပ်မတော်သားကိုယ်စားလှယ်အစုအဖွဲ့က နေပြည်တော် စစ်ကြောရေးနှင့် တည်းခိုရေးစခန်းရှိ ဆင်ဖြူရှင်ခန်းမ၌ ဒုတိယသမ္မတရွေးချယ်ရေးအစည်းအဝေးကို ပြုလုပ်ခဲ့ကြပြီး၊ (ပြည်သူ့လွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ်၊ ကိုကိုးကျွန်း မဲဆန္ဒနယ်)အား တပ်မတော်သားလွှတ်တော်ကိုယ်စားလှယ်များအစုအဖွဲ့က ရွေးချယ်တင်မြှောက်သည့် ဒုတိယသမ္မတအဖြစ် အဆိုပြုတင်သွင်းကာ ကန့်ကွက်သူမရှိဘဲ တင်မြှောက်ခဲ့ကြသည်။
Ministry Of Information {- ! colspan="5" လွှတ်တော်နှစ်ရပ်ပေါင်း တပ်မတော်သားအစုအဖွဲ့အတွင်း ကိုယ်စားလှယ်လောင်း ရွေးချယ်ခြင်းရလဒ် - !colspan=2ကိုယ်စားလှယ်လောင်း !ပါတီ !မဲအရေအတွက် !ရာခိုင်နှုန်း - ၁၆၆ ၁၀၀% } ၂၀၂၆ ခုနှစ်၊ ဧပြီလ (၃) ရက်နေ့တွင် ကျင်းပသော ပြည်ထောင်စုလွှတ်တော်အစည်းအဝေး၌ နိုင်ငံတော်သမ္မတနှင့် ဒုတိယသမ္မတများကို မဲပေးရွေးချယ်ကြသည်။
တက်ရောက်ခွင့်ရှိသူ ၅၈၆ ဦးအနက် ၅၈၄ ဦးတက်ရောက် မဲပေးခဲ့ကြသည်။
Ministry Of Information {- ! colspan="5" သမ္မတနှင့် ဒုတိယသမ္မတများ ရွေးချယ်ခြင်း မဲရလဒ် - !colspan=2ကိုယ်စားလှယ်လောင်း !ပါတီ !မဲအရေအတွက် !ရာခိုင်နှုန်း - ၄၂၉ ၇၃.၄၆% - ၁၂၆ ၂၁.၅၈% - ၂၉ ၄.၉၆% - ၅၈၄ ၁၀၀% - ၅၈၄ ၁၀၀% - - - } ၂၀၂၆ ခုနှစ်၊ ဧပြီလ (၁၀) ရက်နေ့တွင် နိုင်ငံတော်သမ္မတ ကတိသစ္စာပြုပွဲကို ပြည်ထောင်စုလွှတ်တော်တွင် ကျင်းပခဲ့ပြီး နိုင်ငံတော်သမ္မတ ဦးမင်းအောင်လှိုင်နှင့် ဒုတိသမ္မတများဖြစ်ကြသည့် ဦးညိုစောနှင့် ဒေါ်နန်းနီနီအေးတို့သည် ပြည်ထောင်စုလွှတ်တော်နာယက ရှေ့မှောက်၌ ကတိသစ္စာပြုပြီး ကတိသစ္စာပြုလွှာပေါ်တွင် လက်မှတ်ရေးထိုးခဲ့ကြသည်။
ပြည်ပအထူးဧည့်သည်တော်များအဖြစ် တရုတ်ပြည်သူ့သမ္မတနိုင်ငံသမ္မတ၏ အထူးကိုယ်စားလှယ်၊ တရုတ်ပြည်သူ့နိုင်ငံရေးအတိုင်ပင်ခံ ကွန်ဖရင့် ဒုတိယဥက္ကဋ္ဌ H.E. Mr. Jiang Xinzhi ၊ ဘယ်လာရုစ်အောက်လွှတ်တော်ဥက္ကဋ္ဌ H.E. Mr. Igor Sergeyenko ၊ ရုရှားဖက်ဒရေးရှင်းနိုင်ငံ ဒူးမားအောက်လွှတ်တော် ဒုတိယဥက္ကဋ္ဌ H.E. Mr. Sholban Kara-ool ၊ ကမ္ဘောဒီးယားတော်ဝင်အစိုးရ၏ အာဆီယံဆိုင်ရာ အထူးကိုယ်စားလှယ် H.E. Kitti Settha Pandita Cham Prasidh ၊ ထိုင်းနိုင်ငံ ယခင် ဒုတိယဝန်ကြီးချုပ်နှင့် နိုင်ငံခြားရေးဝန်ကြီး H.E. Dr. Parnpree Bahiddha – Nukara တို့အပါအဝင် နိုင်ငံပေါင်း ၂၃ နိုင်ငံမှ သံအမတ်ကြီး ၁၆ ဦးနှင့် သံတမန်များ၊ ပြည်တွင်း/ပြည်ပအဖွဲ့အစည်းများမှ ကိုယ်စားလှယ်များ တက်ရောက်လေ့လာကြသည်။
Ministry Of Information {- ! colspan="4" style="background:#4A7EBB; color:white; text-align:center; font-size:110%; padding:10px;" နိုင်ငံတော်သမ္မတနှင့် ဒုတိယသမ္မတများ ကတိသစ္စာပြုပွဲသို့ တက်ရောက်လာကြသည့် အဆင့်မြင့်ကိုယ်စားလှယ်များ ! style="width:5%" - ၁ H.E. Mr. Jiang Xinzhi တရုတ်ပြည်သူ့သမ္မတနိုင်ငံသမ္မတ၏ အထူးကိုယ်စားလှယ်၊ တရုတ်ပြည်သူ့နိုင်ငံရေးအတိုင်ပင်ခံ ကွန်ဖရင့် ဒုတိယဥက္ကဋ္ဌ - ၂ H.E. Mr. Valdrack Jaentschke နိုင်ငံခြားရေးဝန်ကြီး (Minister of Foreign Affairs) - ၃ H.E. Mr. Igor SERGYENKO အောက်လွှတ်တော်ဥက္ကဋ္ဌ (Chairman of the House of Representatives) - ၄ H.E. Mr. Sholban Kara-ool ဒူးမားအောက်လွှတ်တော် ဒုတိယဥက္ကဋ္ဌ (Deputy Chairman of the State Duma) - ၅ H.E. Mr. Kirti Vardhan Singh ပြည်ပရေးရာဝန်ကြီးဌာန၊ ဒုတိယဝန်ကြီး (Minister of State for External Affairs) - ၆ H.E. Mr. Alounkeo KITIKHOUN အာဆီယံအလှည့်ကျဥက္ကဋ္ဌ၏ မြန်မာနိုင်ငံဆိုင်ရာ အထူးကိုယ်စားလှယ် - ၇ H.E. Kitti Settha Pandita CHAM Prasidh အာဆီယံဆိုင်ရာ အထူးကိုယ်စားလှယ်နှင့် ဘုရင့်အတိုင်ပင်ခံကောင်စီအဖွဲ့ဝင် - ၈ H.E. Dr. Parnpree Bahiddha-Nukara ယခင် ဒုတိယဝန်ကြီးချုပ်နှင့် နိုင်ငံခြားရေးဝန်ကြီး - ၉ (Represented by Director General) Director General of Southeast Asia, South Asia and South Pacific Department, Ministry of Foreign Affairs } ၂၀၂၆ ခုနှစ်၊ ဧပြီလ ၃ ရက်နေ့တွင် အောက်ပါနိုင်ငံကြီးများမှ နိုင်ငံတော်အကြီးအကဲများက ဝမ်းမြောက်ကြောင်း သဝဏ်လွှာများ အသီးသီးပေးပို့ခဲ့ကြသည် - - သမ္မတ က နှစ်နိုင်ငံအကြား တည်ရှိပြီးသားဖြစ်သည့် "ဆွေမျိုးပေါက်ဖော်" ချစ်ကြည်ရေးကို ပိုမိုခိုင်မာစေရန်နှင့် တရုတ်-မြန်မာ အေးအတူပူအမျှ အသိုက်အဝန်း တည်ဆောက်ရေးကို အရှိန်အဟုန်မြှင့်တင်ရန် သဝဏ်လွှာပေးပို့ခဲ့သည်။
Ministry Of Information -သမ္မတ က နှစ်နိုင်ငံအကြား ကုန်သွယ်ရေး၊ စီးပွားရေးနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများကို ပိုမိုတိုးမြှင့်သွားရန် သဝဏ်လွှာပေးပို့ခဲ့သည်။
Ministry Of Information - ဒုတိယဝန်ကြီးချုပ်နှင့် နိုင်ငံခြားရေးဝန်ကြီး Sihasak Phuangketkeow သည် ဗိုလ်ချုပ်မှူးကြီး မင်းအောင်လှိုင်အား နိုင်ငံတော်သမ္မတအဖြစ် ရွေးကောက်တင်မြှောက်ခြင်းခံရသည့်အတွက် ဝမ်းမြောက်ကြောင်း သဝဏ်လွှာ ပေးပို့ခဲ့သည်။
ထို့အပြင် ဂျပန်အစိုးရသည် မြန်မာနိုင်ငံအခြေအနေများကို နီးကပ်စွာ စောင့်ကြည့်သွားမည်ဖြစ်ပြီး ပြည်သူများကို တိုက်ရိုက် အကျိုးရှိစေမည့် ပုံစံဖြင့် လူသားချင်းစာနာထောက်ထားမှု အကူအညီများကို ဆက်လက် ပံ့ပိုးသွားမည်ဖြစ်ကြောင်းလည်း ဖော်ပြခဲ့သည်။
ဂျပန်အစိုးရသည် ၂၀၂၁ ခုနှစ် စစ်အာဏာသိမ်းမှုနောက်ပိုင်း မြန်မာစစ်အစိုးရကို တရားဝင် အသိအမှတ်မပြုထားကြောင်းလည်း အတည်ပြုခဲ့သည်။
သမ္မတအိမ်တော် ပြောရေးဆိုခွင့်ရှိသူ မစ္စ ကလဲယား ကက်စထရို က ဖိလစ်ပိုင်နိုင်ငံအနေဖြင့် အာဆီယံဥက္ကဋ္ဌ၏ မြန်မာနိုင်ငံဆိုင်ရာ အထူးကိုယ်စားလှယ်အဖြစ် တာဝန်ထမ်းဆောင်နေသော နိုင်ငံခြားရေးဝန်ကြီး မစ္စ ထရီဆာ ပီ လာဇာရို မှတစ်ဆင့်လည်းကောင်း၊ သံတမန်လမ်းကြောင်းများမှတစ်ဆင့်လည်းကောင်း မြန်မာအာဏာပိုင်များနှင့် ဆက်လက်ထိတွေ့ဆက်ဆံသွားမည်ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။
ထို့ပြင် ကို အပြည့်အဝနှင့် ထိရောက်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ရန် တိုက်တွန်းခဲ့ပြီး အကြမ်းဖက်မှုများ ရပ်တန့်ရေးနှင့် အားလုံးပါဝင်သော ဆွေးနွေးမှုများ ဖြစ်ပေါ်လာရေးကို အလေးထား ပြောကြားခဲ့သည်။
ယင်းတိုင်တန်းမှုကို ယူကေအခြေစိုက် တာဝန်ခံမှုရှိစေရေး-မြန်မာ (MAP) အဖွဲ့က ကူညီဆောင်ရွက်ပေးနေခြင်းဖြစ်ကြောင်း အဖွဲ့ခေါင်းဆောင် ခရစ္စဂန်းနက်စ်က အတည်ပြုပြောကြားခဲ့သည်။
နိုင်ငံတကာ လွတ်ငြိမ်းချမ်းသာခွင့်အဖွဲ့ - စစ်ခေါင်းဆောင် အား နိုင်ငံတော်သမ္မတအဖြစ် တင်မြှောက်ခဲ့သော်လည်း ၎င်းအပေါ် စွဲချက်တင်ထားသည့် နိုင်ငံတကာ ရာဇဝတ်မှုများအတွက် တာဝန်ရှိသူတစ်ဦးအဖြစ် စွဲချက်တင်ခံထားရသည့် အခြေအနေတွင် ဆက်လက်ရှိနေမည်ဖြစ်ကြောင်း ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။
က နိုင်ငံတော်သမ္မတအဖြစ် တင်မြှောက်ခံရသည့် ဗိုလ်ချုပ်မှူးကြီး ထံသို့ ဝမ်းမြောက်ဂုဏ်ယူကြောင်း ဂုဏ်ပြုသဝဏ်လွှာ ပေးပို့ခဲ့သည်။
က ပြည်ထောင်စုသမ္မတမြန်မာနိုင်ငံတော်၊ နိုင်ငံတော်သမ္မတအဖြစ် ရွေးကောက်တင်မြှောက်ခြင်းခံရသည့် ဗိုလ်ချုပ်မှူးကြီး မင်းအောင်လှိုင်ထံသို့ ဝမ်းမြောက်ဂုဏ်ပြုကြောင်း သဝဏ်လွှာ ပေးပို့ခဲ့သည်။
က ဦးမင်းအောင်လှိုင်ထံသို့ ဝမ်းမြောက်ဂုဏ်ပြုကြောင်း သဝဏ်လွှာကို ၂၀၂၆ ခုနှစ်၊ ဧပြီလ ၁၅ ရက် (သင်္ကြန်အကြတ်နေ့) တွင် ပေးပို့ခဲ့သည်။
တွင် ပါဝင်ခဲ့သည့် အဆိုပါအဖွဲ့က အာဏာသိမ်းခေါင်းဆောင်ကိုယ်တိုင် သမ္မတရာထူးရယူပြီး အရပ်ဘက်အသွင်ပြောင်း အုပ်ချုပ်ရေးအပေါ် ကြိုဆိုကြောင်း ထုတ်ပြန်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။
မြန်မာနိုင်ငံစာစစ်ဦးစီးဌာနသည် မူလက ပညာညွှန်ကြားရေးဝန် လက်အောက်ရှိ စာစစ်မင်းကြီးရုံး အဖြစ် တည်ရှိခဲ့သည်။
ယင်းနောက် ၂၀၁၂ ခုနှစ်၊ စက်တင်ဘာလ ၁၃ ရက်နေ့တွင် ကျင်းပသော ပြည်ထောင်စုအစိုးရအဖွဲ့ အစည်းအဝေး (၃၅/၂၀၁၂) အရ မြန်မာနိုင်ငံစာစစ်အဖွဲ့ကို မြန်မာနိုင်ငံစာစစ်ဦးစီးဌာနအဖြစ် အဆင့်တိုးမြှင့် ဖွဲ့စည်းခဲ့သည်။
မြန်မာနိုင်ငံ စာစစ်ဦးစီးဌာန Department of Myanmar Examinations နိုင်ငံတော်၏ ပညာရေးစနစ်နှင့် လုပ်ငန်းခွင်များအတွက် ပညာအရည်အချင်းနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုကို တရားမျှတစွာ စစ်ဆေးနိုင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။
မြန်မာနိုင်ငံစာစစ်အဖွဲ့ အစောပိုင်းကာလများတွင် အောက်ပါစာမေးပွဲများကို တာဝန်ယူကျင်းပခဲ့သည် - အခြေခံပညာ အထက်တန်းစာမေးပွဲ အခြေခံပညာ အဋ္ဌမတန်းစာမေးပွဲ မှတ်ပုံတင်စာရင်းကိုင် စာမေးပွဲ စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေး အထက်တန်းစာမေးပွဲ သီးခြားကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး စာမေးပွဲ ဗဟိုတရားရုံးချုပ်ရှေ့နေနှင့် အထက်တန်းရှေ့နေ စာမေးပွဲ မှတ်ပုံတင်ရှေ့နေ စာမေးပွဲ လက်ရှိအချိန်တွင်မူ တက္ကသိုလ်ဝင်စာမေးပွဲ (စနစ်သစ်/စနစ်ဟောင်း) များကို အဓိကထား ဆောင်ရွက်လျက်ရှိသည်။
ခေတ်အဆက်ဆက် ပညာရေးစနစ် ပြောင်းလဲမှုများအရ တက္ကသိုလ်ဝင်တန်း စာမေးပွဲအခေါ်အဝေါ်ကို အောက်ပါအတိုင်း ပြောင်းလဲသတ်မှတ်ခဲ့သည် - {ခုနှစ် အခေါ်အဝေါ် - ၁၉၅၂ - ၁၉၆၈ တက္ကသိုလ်ဝင် စာမေးပွဲ - ၁၉၆၉ - ၁၉၈၀ အခြေခံပညာ အထက်တန်း စာမေးပွဲ - ၁၉၈၁ - ၁၉၈၃ အခြေခံပညာ အဆင့်မြင့်တန်း စာမေးပွဲ - ၁၉၈၄ - ၁၉၉၈ အခြေခံပညာ အထက်တန်း စာမေးပွဲ - ၁၉၉၉ - လက်ရှိ တက္ကသိုလ်ဝင် စာမေးပွဲ }။
casualties1=သင်္ဘောသား ၈ ဦး သေဆုံးပြီး အနည်းဆုံး ရေနံတင်သင်္ဘော ၄ စင်း ပျက်စီးခဲ့သည်။
One port worker killed in Bahrain ဘရိန်းနိုင်ငံတွင် ဆိပ်ကမ်းလုပ်သားတစ်ဦး သေဆုံးခဲ့သည်။
ဘရိန်းနိုင်ငံတွင် ဆိပ်ကမ်းလုပ်သား နှစ်ဦး ဒဏ်ရာရခဲ့သည်။