cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Karl Alexander Müller
Liên kết ngoài
Thể loại:Sinh năm 1927 Thể loại:Nhà vật lý Thụy Sĩ Thể loại:Người đoạt giải Nobel Vật lý Thể loại:Người Thụy Sĩ đoạt giải Nobel Thể loại:Mất năm 2023 Thể loại:Nhà vật lý thực nghiệm
Humerieuops tuberculatus
Humerieuops tuberculatus là một loài bọ cánh cứng trong họ Attelabidae. Loài này được Lea miêu tả khoa học năm 1921.
Tham khảo
Thể loại:Humerieuops
Calliaspis coccinea
Calliaspis coccinea là một loài bọ cánh cứng trong họ Chrysomelidae. Loài này được Spaeth miêu tả khoa học năm 1915.
Tham khảo
Thể loại:Calliaspis
Sagenia grandifolia
Sagenia grandifolia là một loài dương xỉ trong họ Tectariaceae. Loài này được Hosok. mô tả khoa học đầu tiên năm 1936. Danh pháp khoa học của loài này chưa được làm sáng tỏ.
Liên kết ngoài
Thể loại:Sagenia Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1936 Thể loại:Unresolved names
Sagenia grandifolia
Salpis sticte
Salpis sticte là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Salpis
Eriocaulon kathmanduense
Eriocaulon kathmanduense là một loài thực vật có hoa trong họ Cỏ dùi trống. Loài này được Satake mô tả khoa học đầu tiên năm 1971.
Liên kết ngoài
Thể loại:Eriocaulon Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1971
Acalolepta sumatrana
Acalolepta sumatrana là một loài bọ cánh cứng trong họ Cerambycidae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Acalolepta
Xanthorhiza simplicissima
Xanthorhiza simplicissima là một loài thực vật có hoa trong họ Mao lương. Loài này được Marshall miêu tả khoa học đầu tiên năm 1785. Đây là loài bản địa miền đông Hoa Kỳ từ Maine phía nam đến bắc Florida và phía tây đến Ohio và miền đông Texas. Nó chứa berberine alkaloid, có một số cách sử dụng truyền thống và đương đại để nhuộm và thuốc.
Liên kết ngoài
Thể loại:Xanthorhiza Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1785
Lissonota prionoxysti
Lissonota prionoxysti là một loài tò vò trong họ Ichneumonidae.
Liên kết ngoài
P
Alysicarpus tetragonolobus
Alysicarpus tetragonolobus là một loài thực vật có hoa trong họ Đậu. Loài này được Edgew. miêu tả khoa học đầu tiên.
Liên kết ngoài
Thể loại:Chi Đậu vảy ốc
Ardisia pergamacea
Ardisia pergamacea là một loài thực vật có hoa trong họ Anh thảo. Loài này được (Miq.) Mez mô tả khoa học đầu tiên năm 1902.
Liên kết ngoài
P Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1902
Spilarctia bipunctata
Spilarctia bipunctata là một loài bướm đêm thuộc phân họ Arctiinae, họ Erebidae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Spilarctia
Specklinia corynetes
Specklinia corynetes là một loài thực vật có hoa trong họ Lan. Loài này được (Luer & R.Vásquez) Pridgeon & M.W.Chase mô tả khoa học đầu tiên năm 2001.
Liên kết ngoài
Thể loại:Specklinia Thể loại:Thực vật được mô tả năm 2001
Hemmige, Alur
Hemmige là một làng thuộc tehsil Alur, huyện Hassan, bang Karnataka, Ấn Độ.
Tham khảo
Thể loại:Hassan (huyện)
Psychotria guaremalensis
Psychotria guaremalensis là một loài thực vật có hoa trong họ Thiến thảo. Loài này được Standl. miêu tả khoa học đầu tiên năm 1930.
Liên kết ngoài
G Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1930
Humerieuopsis parvoarmatus
Humerieuopsis parvoarmatus là một loài bọ cánh cứng trong họ Attelabidae. Loài này được Lea miêu tả khoa học năm 1929.
20180 Annakolény
20180 Annakolény (tên chỉ định: 1996 YG1) là một tiểu hành tinh vành đai chính. Nó được phát hiện bởi Adrián Galád và Alexander Pravda tại Đài thiên văn Modra ở Modra, Slovakia, ngày 27 tháng 12 năm 1996. Nó được đặt theo tên Anna Kolény, chủ sở hữu một căn nhà ở thị trấn Myjava, nơi từng là trụ sở của Hội đồng Quốc gia Slovakia vào năm 1848.
Hornstedtia
Hornstedtia là một chi thực vật có hoa trong họ Zingiberaceae. Các loài trong chi này là bản địa Đông Nam Á, Himalaya, miền nam Trung Quốc, New Guinea, Melanesia và Queensland.
Các loài
Danh sách các loài ghi nhận tại thời điểm năm 2020:
Phương pháp DMFT
Phương pháp DMFT hay lý thuyết DMFT hay lý thuyết trường trung bình động (DMFT là viết tắt của chữ tiếng Anh dynamical mean field theory) là một lý thuyết trường trung bình trong vật lý chất rắn cho phép tính toán các tính chất của các vật liệu gần với thực tế hơn. Nó xuất phát từ cùng ý tưởng của các lý thuyết trường trung bình; nhưng được phát triển thay thế các lý thuyết trường trung bình cũ để tính đến cả các nhiễu loạn lượng tử. Các phiên bản mới nhất thể được áp dụng cho các hệ vật lý chất rắn ở trạng thái cơ bản phức tạp với nhiều tham số trật tự tầm xa (long rang order parameter).
Lịch sử
DMFT là một lý thuyết trường trung bình mới được bắt đầu giới thiệu và phát triển từ đầu nhưng năm 1990 bởi hai nhà vật lý Antoine Georges (Pháp) và Gabriel Kotliar (Mỹ). Cho đến nay, lý thuyết đang được dần hoàn chỉnh với các phiên bản mới như C-DMFT (Cluster-DMFT).
Giới thiệu
Lý thuyết này bắt nguồn cùng ý tưởng với các lý thuyết trường trung bình trước đây. Thay vì giải bài toán tổng quát cho cả hệ chất rắn nhiều hạt, nó giải bài toán hệ một hạt tương tác với các phần tử còn lại được xem như một trường trung bình.
Do những yêu cầu trên, một lý thuyết mới với khả năng mô tả hệ chất rắn mà không bỏ qua các nhiễu lượng tử là một nhu cầu tất yếu. DMFT ra đời và thành công đầu tiên chính là việc giải thích vấn đề chất cách điện Mott và chuyển pha Mott (chuyển pha kim loại - chất cách điện). DMFT được xây dựng trên cơ sỏ lý thuyết hàm Green. Đầu tiên nó được dùng để tính toán cho các mô hình với số chiều tiến đến vô cùng (những mô hình phi vật lý nhưng lại là một giới hạn rất tốt cho các lý thuyết trường trung bình, vì hoàn toàn có thể tính toán các kết quả một cách giải tích). Hiện nay, nhờ những phát triển về kĩ thuật tính toán và kết hợp với lý thuyết DFT (density functional theory), mà cụ thể là xấp xỉ LDA (local density approximation), DMFT hoàn toàn có thể cho phép tính toán trên các hệ vật lý rất gần thực tế.
Xem thêm
Thể loại:Vật lý chất rắn Thể loại:Khoa học vật liệu
Xã Fitchville, Quận Huron, Ohio
Xã Fitchville (Fitchville Township) là một xã thuộc quận Huron, tiểu bang Ohio, Hoa Kỳ. Năm 2010, dân số của xã này là 1.056 người.
Xem thêm
Thể loại:Xã thuộc tiểu bang Ohio Thể loại:Quận Huron, Ohio
Šenčur
Šenčur là một khu tự quản (tiếng Slovenia: občine, số ít – občina) trong vùng Gorenjska của Slovenia. Šenčur có diện tích 40.3 km2, dân số là theo điều tra ngày 31 tháng 3 năm 2002 là 7491 người. Thủ phủ khu tự quản Šenčur đóng tại Šencur.
Tham khảo
Thể loại:Khu tự quản của Slovenia Thể loại:Vùng Gorenjska
Sân bay quốc tế Nouakchott
Sân bay quốc tế Nouakchott (tiếng Pháp: Aéroport de Nouakchott) là một sân bay nằm ở Nouakchott, thủ đô Mauritanie. Cho đến cuối năm 2010, sân bay này là trung tâm hoạt động của hãng Mauritania Airways. Từ đầu năm 2011, Mauritania Airlines International sẽ hoạt động tại đây. Sân bay này bị đóng cửa trong cuộc đảo chính ngày 6 tháng 8 năm 2008.
Liên kết ngoài
Thể loại:Sân bay Mauritanie Thể loại:Nouakchott
CASA/IPTN CN-235
CASA/IPTN CN-235 là một loại máy bay vận tải 2 động cơ tầm trung, được hãng CASA của Tây Ban Nha và IPTN của Indonesia hợp tác phát triển. Nó được sử dụng làm máy bay chở khách vùng và vận tải quân sự. Nhiệm vũ chủ yếu của nó là tuần tra biển, thám sát và vận tải. Thổ Nhĩ Kỳ là quốc gia sử dụng nhiều nhất với 61 chiếc.
Biến thể
nhỏ|phải|CASA CN-235 của [[Không quân Tây Ban Nha]]
Quân sự
nhỏ|400px|Quốc gia sử dụng CN-235: {{Legend|#0000ff|Military operators}}{{Legend|#00ff00|Only government operators}}{{Legend|#ff0000|Former operators}}
nhỏ|Máy bay tuần tra biển CASA CN-235 của [[Quân đoàn Không quân Ireland]]
Dân sự
nhỏ|Binter Mediterraneo CN-235.
Tính năng kỹ chiến thuật (CN-235-100)
250px|phải
Liên kết ngoài
Thể loại:Máy bay CASA Thể loại:Máy bay Indonesian Aerospace Thể loại:Máy bay chở khách Quốc tế 1980–1989 Thể loại:Máy bay tuần tra Quốc tế 1980–1989 Thể loại:Máy bay vận tải quân sự Quốc tế 1980–1989 Thể loại:Máy bay chiến đấu Thể loại:Máy bay quân sự Thể loại:Máy bay chở khách Thể loại:Máy bay vận tải Thể loại:Máy bay tuần tra Thể loại:Máy bay hai động cơ cánh quạt Thể loại:Máy bay cánh trên
Hiệu ứng phát xạ photon
Hiệu ứng phát xạ bằng photon là hiện tượng tách các điện tử trên bề mặt vật liệu (kim loại, hợp kim,...) bằng cách bắn phá các photon lên bề mặt vật liệu đó. Photon với năng lượng đủ lớn có thể làm bắn ra các điện tử ở các lớp nằm sâu hơn trong vật liệu.
Một ứng dụng quan trọng của hiệu ứng này trong vật lý chất rắn là phép đo ARPES (angle-resolved photoemission spectroscopy) dùng để xác định phổ kích thích một điện tử "A(k,w)" của vật liệu.
Hiện nay các nghiên cứu lý thuyết về các mô hình chất rắn vật liệu thường dựa trên việc so sánh kết quả mô phỏng với kết quả của thí nghiệm ARPES để đánh giá tính chính xác của nó.
Tham khảo
P Thể loại:Vật lý chất rắn
Chồn hôi đội mũ
Chồn hôi đội mũ (Mephitis macroura) là một loài động vật có vú trong họ Chồn hôi, bộ Ăn thịt. Loài này được Lichtenstein mô tả năm 1832. Loài này phân bố từ Tây Nam Hoa Kỳ đến Nam Mexico, nhưng có nhiều nhất ở México. Nhóm ở Nam Mexio chỉ 50% hoặc nhỏ hơn nhóm ở Tây Nam Hoa Kỳ. Nó được tìm thấy trong đồng cỏ, sa mạc, và ở dưới chân núi của núi, tránh cao độ cao. Nó có xu hướng sống gần nguồn nước, chẳng hạn sông. Những con cái thường có kích thước nhỏ hơn 15% so với cá đực và mùa sinh sản của chúng giữa tháng 2 và tháng 3. Một ổ có từ 3-8 con non. Loài này chủ yếu ăn thực vật, đặc biệt là loài lê (Opuntia spp.), nhưng cũng ăn côn trùng, động vật có dây sống nhỏ và trứng chim,. Không có trường hợp bệnh dại được ghi nhận, nhưng chúng mang một loạt các ký sinh trùng, giun tròn, giun tròn, và bọ chét.
Tham khảo
M Thể loại:Động vật được mô tả năm 1832 Thể loại:Động vật có vú Costa Rica Thể loại:Động vật có vú México Thể loại:Động vật có vú Trung Mỹ Thể loại:Động vật có vú Mỹ Thể loại:Chồn hôi
Moonrise Kingdom
Vương quốc trăng lên (tiếng Anh: Moonrise Kingdom), phim điện ảnh Mỹ, do Wes Anderson đạo diễn, chiếu mở màn Liên hoan phim Cannes 2012 ngày 16/5, cạnh tranh giải Cành cọ vàng.
Tham khảo
Thể loại:Phim năm 2012 Thể loại:Phim Mỹ Thể loại:Phim tiếng Anh Thể loại:Phim do Wes Anderson đạo diễn Thể loại:Phim hài-chính kịch Mỹ Thể loại:Phim hài-chính kịch thập niên 2010 Thể loại:Phim hài lãng mạn Mỹ Thể loại:Phim lấy bối cảnh ở thập niên 1960 Thể loại:Phim lấy bối cảnh trên các đảo Thể loại:Phim hài lãng mạn thập niên 2010 Thể loại:Phim về trẻ em mồ côi Thể loại:Phim của Entertainment One Thể loại:Phim lấy bối cảnh năm 1965 Thể loại:Phim của Focus Features Thể loại:Phim hãng StudioCanal Thể loại:Phim của Universal Pictures
Josephine Cochrane
thumbnail|Chân dung Cochrane trên con tem România, 2013 Josephine Garis Cochran (Cochrane) (8 tháng 3, 1839 ở Ashtabula County, Ohio – 14 tháng 8, 1913 ở Chicago, Illinois) là nhà phát minh ra máy rửa chén tự động thành công về mặt thương mại đầu tiên trên thế giới, mà bà đã góp phần chế tạo cùng với thợ máy George Butters.
Cũng chính vì vậy mà sau khi Cochran mất người ta đã đưa tên tuổi bà vào trong Đại sảnh Danh vọng Nhà phát minh Quốc gia vào năm 2006 nhờ phát minh ra máy rửa chén.
Thuở hàn vi
Cochrane là con gái của kỹ sư xây dựng John Garis và Irene Fitch Garis. Bà có một người chị gái tên là Irene Garis Ransom. Ông nội của bà John Fitch là một nhà phát minh đã được trao bằng sáng chế tàu chạy bằng hơi nước. Bà lớn lên ở vùng quê Valparaiso, Indiana, rồi theo học trường tư cho đến khi trường này bị cháy.
Hôn nhân và con cái
Sau khi chuyển đến sống cùng chị gái tại miền Shelbyville, Illinois, bà kết hôn với William Cochran vào ngày 13 tháng 10 năm 1858, vốn là người đã quay trở lại năm ngoái trước sự cố đáng thất vọng trong Cơn sốt vàng California, và trở thành một nhà buôn giàu có và chính trị gia Đảng Dân chủ.
Năm 1870, họ chuyển vào sống trong một dinh thự, và bắt đầu tổ chức các bữa tiệc buổi tối bằng cách sử dụng đồ đạc thừa tự Trung Quốc được cho là có từ những năm 1600. Sau một sự kiện, những người phục vụ lúng túng làm vỡ một số chén đĩa, khiến cho bà phải tìm kiếm một giải pháp an toàn hơn. Bà cũng muốn làm giảm bớt sự vất vả của những bà nội trợ khỏi nhiệm vụ rửa chén sau bữa ăn. Bà ấy đã chạy dọc đường phố hét lên với bầu nhiệt huyết trước mắt,"Nếu không ai khác chế ra một cái máy rửa chén, tôi sẽ tự mình làm điều đó!"
Người chồng nghiện rượu của bà mất vào năm 1883 khi bà mới 45 tuổi, để lại một khoản nợ nần và số tiền mặt vỏn vẹn 1.535,59 đô la, điều đó thúc đẩy bà đi đến việc phát triển máy rửa chén. Bà vẫn giữ tên họ của William nhưng thêm vào chữ "e" sau cái chết của ông.
Một vài ngày sau lễ Giáng sinh năm 1886, Cochrane đã gửi một yêu cầu tới Văn phòng Sáng chế Hoa Kỳ. Bạn bè của Cochrane rất ấn tượng với phát minh của bà và nhờ vả bà tạo ra máy rửa chén cho họ, gọi nó là "Máy rửa chén Cochrane", về sau bà đứng ra thành lập Công ty Sản xuất Garis-Cochran.
Cái chết và công nhận
Josephine qua đời vì cơn đột quỵ hoặc kiệt sức ở Chicago, Illinois, vào ngày 14 tháng 8 năm 1913, hưởng thọ 74 tuổi, và được chôn cất tại Nghĩa trang Glenwood tại Shelbyville, Illinois. Năm 2006 bà được đưa vào trong Đại sảnh Danh vọng Nhà phát minh Quốc gia.
Máy rửa chén của Cochrane
Các nỗ lực khác đã được thực hiện để sản xuất một cái máy rửa chén có khả năng thương mại. Năm 1850, Joel Houghton thiết kế ra máy ngâm chén vặn bằng tay. Vào những năm 1860, L. A. Alexander đã cải tiến thiết bị với một cơ chế hướng dẫn cho phép người sử dụng xoay chén đĩa xếp lên giá qua bồn nước. Cả hai thiết bị này đều không có hiệu quả gì đặc biệt.
Tham khảo
Thể loại:Nhà phát minh Mỹ Thể loại:Người Shelbyville, Illinois Thể loại:Sinh năm 1839 Thể loại:Mất năm 1913 Thể loại:Nhà phát minh nữ Thể loại:Phụ nữ trong ngành kỹ thuật Thể loại:Người được ghi danh tại Đại sảnh Danh vọng Nhà phát minh Quốc gia
Thể loại:Tử vong do đột quỵ
Arsenopyrit
Arsenopyrit là một hợp chất sắt asen sulfide (FeAsS). Nó là một khoáng vật cứng (Mohs 5,5-6), ánh kim loại, mờ đục, màu xám thép đến trắng bạc với tỷ khối cao (6,1). Khi hòa tan trong axit nitric, nó giải phóng nguyên tố lưu huỳnh. Khi arsenopyrit bị nung nóng, nó trở nên có từ tính và có hơi độc thoát ra. Với hàm lượng 46% là asen, arsenopyrit, cùng với thư hoàng, là nguồn quặng asen chủ yếu. Khi trầm tích arsenopyrit tiếp xúc với khí quyển, thông thường trong quá trình khai mỏ, khoáng vật này sẽ bị oxy hóa một cách chậm chạp, chuyển asen thành các oxit dễ tan hơn trong nước, tạo thành hiện tượng dòng thải axit mỏ.
Dạng tinh thể, độ cứng, tỷ khối, và mùi tỏi khi đập vỡ là các yếu tố đã được xác định. Arsenopyrit trong văn học cổ một số nước Tây Âu thường được gọi là mispickel, một tên có nguồn gốc từ tiếng Đức, còn tiếng Trung gọi nó là 毒砂 (độc sa).
Arsenopyrit cũng gắn liền với lượng lớn vàng. Hệ quả là nó có vai trò như một chỉ thị để phát hiện mạch quặng vàng. Vàng gắn với arsenopyrit khó luyện, nghĩa là vàng khó tách ra khỏi chất nền khoáng vật.
Arsenopyrit được tìm thấy ở các mạch nhiệt dịch nhiệt độ cao, ở khoáng vật pegmatit, và ở các vùng tiếp xúc biến chất.
Tinh thể học
nhỏ|trái|Tinh thể arsenopyrit từ mỏ Dao Cương Tiên, huyện Nghi Chương, địa cấp thị Sâm Châu, tỉnh Hồ Nam, Trung Quốc (kích thước 2,7 x 2,0 x 1,7 cm). Arsenopyrit kết tinh trong hệ tinh thể đơn nghiêng và thường tạo thành tinh thể lăng trụ hoặc các dạng hình cột với đường sọc và song tinh. Arsenopyrit trước đây được cho rằng có kết cấu tinh thể trực thoi, nhưng sau đó đã được chứng tỏ là đơn nghiêng. Trong cấu tạo phân tử, mỗi nguyên tử Fe liên kết với 3 nguyên tử As và 3 nguyên tử S. Hợp chất có thể được miêu tả như là cation Fe3+ liên kết với ba anion hai nguyên tử AsS3-. Sự liên kết giữa các nguyên tử tương tự với marcasit hơn là pyrit. Miêu tả ion là không đầy đủ vì khoáng vật có tính bán dẫn và liên kết Fe-As và Fe-S khá giống liên kết cộng hóa trị.
Các khoáng vật liên quan
Rất nhiều các kim loại chuyển tiếp có thể thay thế sắt trong arsenopyrit. Nhóm arsenopyrit bao gồm các khoáng vật sau:
Uberlândia
Uberlândia là một thành phố Brasil. Thành phố này thuộc bang Minas Gerais. Dân số theo điều tra năm 2010 của Viện Địa lý và Thống kê Brasil là 634.345 người. Đây là thành phố đông dân thứ 28 của Brasil.
Taking the Long Way
Taking the Long Way là album phòng thu thứ bảy của Dixie Chicks, một ban nhạc đồng quê của Mỹ. Album được phát hành ngày 23 tháng 5 năm 2006 ở Hoa Kỳ và 12 tháng 6 năm 2006 trên toàn cầu. Album đã ngay lập tức đạt #1 BXH Billboard 200. Nó đã bán được hơn 2.5 triệu bản tại Hoa Kỳ và được RIAA chứng nhận bạch kim đến hai lần vào 11 tháng 7 năm 2007. Album đã thắng 5 Giải Grammy trong đó gồm các giải quan trọng như Album của năm, Thu âm của năm và Bài hát của năm vào tháng 2 năm 2007.
Danh sách ca khúc
Tất cả các nhạc phẩm đều được sáng tác bởi Martie Maguire, Natalie Maines, Emily Robison và Dan Wilson, ngoại trừ có một số chỗ chú thích.
Uberlândia
Tham khảo
Thể loại:Uberlândia Thể loại:Bang Minas Gerais Thể loại:Thành phố của Brasil Thể loại:Đô thị bang Minas Gerais
Taking the Long Way
Xếp hạng
<!-- {| class="wikitable" !align="center" colspan="31"|Australian Country Charts !align="center"|Week !01 	!02 	!03 	!04 	!05 	!06 	!07 	!08 	!09 	!10 	!11 	!12 	!13 	!14 	!15 	!16 	!17 	!18 	!19 	!20 	!21 	!22 	!23 	!24 	!25 	!26 	!27 	!28 	!29 	!30 	!align="center" style="background-color: #white;"|Position !align="center"|Week !31 	!32 	!33 	!34 	!35 	!36 	!37 	!38 	!39 	!40 	!41 	!42 	!43 	!44 	!45 	!46 	!47 	!48 	!49 	!50 	!51 	!52 	!53 	!54 	!55 	!56 	!57 	!58 	!59 	!60 	!align="center" style="background-color: #white;"|Position !align="center"|Week !61 	!62 	!63 	!64 	!65 	!66 	!67 	!68 	!69 	!70 	!71 	!72 	!73 	!74 	!75 	!76 	!77 	!78 	!79 	!80 	!81 	!82 	!83 	!84 	!85 	!86 	!87 	!88 	!89 	!90 	!align="center" style="background-color: #white;"|Position -->
Tham khảo
Thể loại:Album năm 2006 Thể loại:Album sản xuất bởi Rick Rubin Thể loại:Album của Columbia Records Thể loại:Giải Grammy cho Album của năm
Lịch sử khám phá hạt
Đây là dòng thời gian của những khám phá hạt hạ nguyên tử, bao gồm tất cả các hạt được phát hiện từ trước đến nay được cho là hạt sơ cấp đã chứng minh đến thời điểm hiện tại (các hạt không thể phân chia nhỏ thêm). Bao gồm việc phát hiện ra các hạt tổng hợp và phản hạt có tầm quan trọng lịch sử đặc biệt.
Cụ thể hơn, bao gồm các hạt:
Trượt tuyết tự do tại Thế vận hội Mùa đông 2018 - Lòng máng nam
Nội dung lòng máng nam của môn trượt tuyết tự do tại Thế vận hội Mùa đông 2018 diễn ra vào ngày 20 và 22 tháng 2 năm 2018 tại Công viên Phoenix Bogwang, Pyeongchang, Hàn Quốc.
Vòng loại
Top 12 vận động viên ở vòng loại lọt vào chung kết.
Chung kết
Chung kết diễn ra vào lúc 12:22 ngày 22 tháng 2 năm 2018.
Tham khảo
Thể loại:Trượt tuyết tự do nam tại Thế vận hội Mùa đông 2018
So sánh các phần mềm học sâu
Bảng dưới đây so sánh một số framework phần mềm, thư viện và các chương trình máy tính phổ biến nhất dành cho học sâu.
Malta
Malta (phiên âm tiếng Việt: Man-ta; ), tên chính thức Cộng hòa Malta (Repubblika ta' Malta), là một đảo quốc Nam Âu, gồm một quần đảo ở Địa Trung Hải. Nó tọa lạc ở vị trí 80 km về phía nam của Ý, 284 km về phía đông của Tunisia, và 333 km về phía bắc của Libya. Quốc gia này chỉ có diện tích 316 km2, với dân số khoảng 450.000 người, khiến nó trở thành một trong những quốc gia nhỏ nhất,  vào loại có mật độ dân cư dày nhất. Thủ đô của Malta, Valletta, với diện tích 0.8 km², là thủ đô nhỏ nhất trong Liên minh châu Âu. Malta có hai ngôn ngữ chính thức: tiếng Malta và tiếng Anh.
Địa lý
nhỏ|Ảnh từ vệ tinh của Malta
Malta là một quần đảo nằm giữa Địa Trung Hải (nằm ở lòng chảo phía đông). Chỉ có ba đảo lớn – Malta (Malta), Gozo (Għawdex), và Comino (Kemmuna) – là có người ở. Những đảo nhỏ (xem dưới đây) đều bỏ hoang. Quần đảo này là dấu tích của dải đất nối liền Sicilia và Bắc Phi, bị tách ra khi nước biển dâng cao ở cuối Kỉ Băng Hà. . Quần đảo Malta nằm ở rìa mảng kiến tạo Phi, nơi nó tiếp giáp với mảng Âu.
Rất nhiều vịnh nằm dọc theo bờ biển lồi lõm tạo ra các cảng đẹp. Địa hình bao gồm đồi thấp và đồng bằng. Điểm cao nhất của Malta là Ta' Dmejrek, cao 253 m, gần Dingli. Mặc dù có một vài sông nhỏ vào thời điểm có lượng mưa lớn, ở Malta không có một con sông hay hồ cố định nào. Tuy nhiên, có một vài suối chảy quanh năm ở Baħrija, l-Imtaħleb, San Martin, và thung lũng Lunzjata ở Gozo.
Theo Địa thực vật học, Malta thuộc về khu vực khí hậu Địa Trung Hải. Theo Quỹ Quốc tế Bảo vệ Thiên nhiên, lãnh thổ Malta thuộc về vùng rừng và cây bụi Địa Trung Hải.
Những hòn đảo nhỏ thuộc quần đảo và không có người ở
nhỏ|Maltese Landscape, [[Għadira]]
Khí hậu
nhỏ| Vịnh Blue Lagoon nằm giữa [[Comino và đảo Cominotto ]] Malta có khí hậu Cận nhiệt Địa Trung Hải, với mùa đông không quá lạnh, mùa hè ấm nóng. Mưa nhiều vào mùa đông, mùa hạ nói chung khô hạn. Nhiệt độ trung bình năm là 22 - 23 C vào ban ngày và 15 °C vào ban đêm. Vào tháng lạnh nhất – tháng 1 – Nhiệt độ nằm trong khoảng 12 đến ban ngày và 7 đến ban đêm. Tháng nóng nhất là tháng 8, nhiệt độ nằm trong khoảng 28 đến ban ngày và 19 đến ban đêm. Nhìn chung mùa hè kéo dài 8 tháng, bắt đầu từ khoảng giữa tháng tư 19 - 23 C vào ban ngày và 13 - 14 C vào ban đêm, kết thúc vào tháng 11 với nhiệt độ khoảng 17 - 23 C ban ngày và 11 - 20 C ban đêm, mặc dù vậy, trong bốn tháng còn lại, nhiệt độ cũng có khi lên đến 20 °C. Trong tất cả các thủ đô ở châu Âu, Valletta -thủ đô của Malta có mùa đông ấm nhất, với nhiệt độ trung bình khoảng 15 - 16 C ban ngày và 9 - 10 C ban đêm trong khoảng từ tháng Một đến tháng Hai. Vào tháng Ba và tháng 11, nhiệt độ trung bình khoảng 17 °C vào ban ngày và 11 °C ban đêm. Rất hiếm những biến động đột ngột về nhiệt độ. Malta cũng là một trong số ít những nước châu Âu "xanh quanh năm". Nhiệt độ trung bình năm của nước biển vào khoảng 20 °C (cao nhất ở châu Âu), từ 16 °C vào tháng 1 đến 26 °C vào tháng 8.Trong cả sáu tháng – từ tháng 6 đến tháng 11 – nhiệt độ trung bình của nước biển lên đến 21 °C.
Khoảng 3000 giờ nắng mỗi năm (cao hàng đầu châu Âu), từ trung bình trên 5 giờ mỗi ngày vàng tháng 12 đến trên 12 giờ vào tháng 6. tức là khoảng gấp đôi so với thành phố nằm ở phía bắc của châu Âu Luân Đôn – 1,461, chênh lệch này còn lớn hơn vào mùa đông, London chỉ có 37 giờ nắng trong khi khi Malta có 155 đến 167 giờ nắng vào tháng 12.
Lịch sử
Do có vị trí chiến lược quan trọng nên hòn đảo này từ xưa bị người Phoenicia, đến người Hy Lạp, người Carthage và người La Mã tranh giành quyền thống trị. Khoảng năm 58, trong một tai nạn đắm tàu gần đảo Malta, Thánh Phaolô đã lưu lại và rao giảng Phúc âm trên đảo này. Năm 870, Malta rơi vào tay người Ả Rập. Bá tước Roger I chinh phục Malta năm 1090, từ đây số phận của đảo này gắn liền với lịch sử của vương quốc Sicilia cho đến thế kỷ XVI. Năm 1530, Charles Quint giao lại đảo này cho dòng Hiệp sĩ Cứu tế, nơi đây trở thành căn cứ quân sự chống lại người Thổ Nhĩ Kỳ. Malta bị Napoléon Bonaparte chiếm giữ năm 1798. Người Anh giành lại đảo này sau hai năm vây hãm. Malta trở thành thuộc địa và là căn cứ quân sự của thực dân Anh từ năm 1813.
Trong Chiến tranh thế giới thứ II, Malta giữ một vai trò quan trọng trong cuộc chiến ở Địa Trung Hải (1940-1943), trở thành đảo quốc độc lập và là nước thành viên trong Khối Liên hiệp Anh năm 1964. Năm 1972, Malta đã thỏa thuận với Anh việc đóng cửa các căn cứ Anh trên đảo, việc ký kết có hiệu lực năm 1979. Malta tuyên bố là nước cộng hòa năm 1974. Sau khi kết thúc liên minh với Anh, Malta tìm cách đảm bảo chính sách trung lập của mình thông qua các thỏa thuận với các nước khác. Malta gia nhập Liên minh châu Âu từ năm 2004.
Chính trị
Theo chế độ cộng hòa, đứng đầu Nhà nước là Tổng thống (nhiệm kỳ 5 năm). Quốc hội gồm 1 Viện với 65 ghế (nhiệm kỳ 5 năm). Theo Hiến pháp Malta, Tổng thống được các Nghị sĩ bầu với nhiệm kỳ 5 năm. Dựa trên kết quả bầu cử, lãnh đạo đảng nào hoặc lãnh đạo liên minh đảng nào được đa số phiếu sẽ được chỉ định làm thủ tướng. Theo kết quả cuộc bầu cử tháng 3 năm 2004, Tổng thống Eddie Fenech Adami được 33/65 phiếu.
Đối ngoại
Là một nước nhỏ nên Malta chọn lọc trong việc chọn đối tác quan hệ. Do lịch sử, Malta có quan hệ khá chặt chẽ với Anh. Malta ưu tiên chính phát triển quan hệ với các nước thành viên EU, bên cạnh đó, Malta cũng chú trọng mở rộng quan hệ với các nước láng giềng trong khu vực Địa Trung Hải và Bắc Phi; các nước lớn ở Trung Âu và vùng Baltic; và tại Châu Á là Trung Quốc.
Năm 2004, Malta gia nhập khối EU. Malta còn là thành viên của Liên Hợp Quốc (1 tháng 12 năm 1964)
Chính sách quốc tịch
Với mục đích hỗ trợ phát triển kinh tế, Malta đưa ra nhiều chính sách phát triển kinh tế, trong đó Chương trình Nhà đầu tư Cá nhân của Malta (IIP) được giới thiệu vào đầu năm 2014, cho phép cấp quốc tịch cho các cá nhân và gia đình giàu có trên thế giới tại Malta.
Những người muốn hay được cấp hộ chiếu Malta phải giàu có để đáp ứng chính sách đầu tư của chính phủ Malta qua hình thức đầu tư trực tiếp bằng tiền, mua trái phiếu, mua bất động sản theo Chương trình nhà đầu tư cá nhân của Malta. Ví như, nếu mua trái phiếu chính phủ Malta hoặc các dạng trái phiếu được chính quyền công nhận, nhà đầu tư cần bỏ ra ít nhất 150 nghìn euro với cam kết 5 năm trở lên. Chỉ sau khi có bất động sản và được cấp quyền định cư, nhà đầu tư mới được cấp quốc tịch. Ước tính, để có được quốc tịch Malta phải tốn ít nhất là gần 900 nghìn USD.
Thủ tục pháp lý của IIP khá nhanh gọn. Nếu Việt Nam phải mất 5 năm sinh sống kể từ thời điểm xin nhập tịch thì tại Malta chỉ cần 12 tháng. Thậm chí, nếu đã đáp ứng được các yêu cầu cư trú của Malta theo tiêu chuẩn IIP, khoảng thời gian được công nhận quốc tịch chỉ trong 6 tháng. Theo quy định của pháp luật Malta thì các cá nhân đầu tư để có quốc tịch thứ hai không phải từ bỏ quốc tịch hiện có của họ.
Các ứng viên thành công sẽ được cấp quốc tịch ở Malta bằng một Giấy Chứng Nhận Nhập Tịch và có thể được mở rộng cho cả gia đình của họ. Khi một ứng viên được cấp quốc tịch Malta, sẽ trở thành công dân châu Âu, họ được hưởng quyền tự do đi lại tới tất cả 28 quốc gia châu Âu và Thụy Sĩ. Họ được phép thành lập doanh nghiệp ở Malta và được cấp hộ chiếu Malta cho phép họ được miễn thị thực khi đến hơn 160 quốc gia trên toàn thế giới trong đó có cả Mỹ.
Kinh tế
Kinh tế khá đa dạng và thịnh vượng. Vốn đầu tư nước ngoài gia tăng đáng kể từ năm 1987 vào các ngành hàng hải, hàng không, tài chính và văn hóa. Nông nghiệp trồng trọt gồm ngũ cốc và rau quả. Du lịch là một ngành quan trọng. Tính đến năm 2016, GDP của Malta đạt 10.463 USD, đứng thứ 133 thế giới và đứng thứ 42 châu Âu.
Đồng tiền: Euro.
GDP: 5.4 tỷ USD (2006).
Tăng trưởng GDP năm 2006: 2.4%.
Lạm phát: 2.6% (2006).
Xuất khẩu: 2,4 tỷ USD (2006) với các mặt hàng máy móc và phương tiện vận chuyển.
Đối tác xuất khẩu: Singapore, Mỹ, Anh, Đức, Pháp, Trung Quốc và Ý.
Nhập khẩu: 4.0 tỷ USD (2006) chủ yếu là thực phẩm, máy chưa lắp ráp hoàn thiện và các phương tiện vận chuyển.
Với vị trí địa lý thuận lợi, Malta có tài nguyên thiên nhiên chính là đá vôi. Malta chỉ sản xuất 20% nhu cầu thực phẩm và thiếu nguồn nước ngọt. Nền kinh tế Malta dựa chủ yếu vào trao đổi thương mại nước ngoài, du lịch, sản xuất đồ điện tử và dệt may, đóng và sửa chữa thuyền.
Dịch vụ chiếm 74% tổng sản phẩm xã hội.
Công nghiệp chiếm 23% bao gồm các mặt hàng máy móc, sản xuất và sửa chữa tàu thuyền, thực phẩm, giày dép và quần áo...
Nông nghiệp chiếm 3%.
Lực lượng lao động: 164.000 người (2006).
Tỷ lệ thất nghiệp: 6,8% (2006).
Tôn giáo
Công giáo Rôma là quốc giáo ở Malta bởi quốc đảo này theo truyền thuyết đã có một lịch sử lâu dài 2000 năm gắn bó với Kitô giáo, kể từ vụ đắm tàu của Tông đồ Phaolô vào khoảng năm 60 Công Nguyên. Theo Văn phòng Thống Kê Trung ương của Tòa Thánh Vatican cuối năm 2008, Malta chỉ có 443,000 dân, trong đó có 418,000 (tức 94.4%) là tín hữu Công giáo Rôma chiếm 97% dân số. Malta có hai giáo phận và 85 giáo xứ với 9 Giám mục, 853 linh mục, 1.143 tu sĩ, 1.231 giáo lý viên, 269 tiểu chủng sinh và 91 đại chủng sinh. Có 17.786 học sinh tham dự ở 80 trung tâm giáo dục Công giáo, từ mẫu giáo tới đại học. Các hoạt động bác ái xã hội do Công giáo điều hành bao gồm 24 nhà chăm sóc cho người tàn tật và già yếu, 26 viện mồ côi và nhà trẻ, 9 trung tâm tham vấn về gia đình và phò sự sống, 24 trung tâm giáo dục và phục hồi, và 4 tổ chức các loại khác.
Ngoài ra Malta còn 1% Kitô hữu ngoài Công giáo bao gồm Chính Thống giáo và Tin Lành; 1% theo Hồi giáo và 1% không theo đạo nào.
Tham khảo
* Thể loại:Cộng hòa Thịnh vượng chung Thể loại:Quốc gia thành viên Khối Thịnh vượng chung Anh Thể loại:Vùng cấp một Liên minh châu Âu Thể loại:Quốc gia Nam Âu Thể loại:Quốc gia thành viên Ủy hội châu Âu Thể loại:Quốc gia và vùng lãnh thổ nói tiếng Anh Thể loại:Quốc gia và vùng lãnh thổ nói tiếng Ý Thể loại:Quốc gia châu Âu Thể loại:Đảo quốc Thể loại:Đảo Địa Trung Hải Thể loại:Quốc gia thành viên Liên minh châu Âu Thể loại:Quốc gia thành viên của Liên Hợp Quốc Thể loại:Quốc gia Kitô giáo Thể loại:Thuộc địa Phoenicia Thể loại:Quốc gia thành viên Liên minh Địa Trung Hải Thể loại:Quốc gia và vùng lãnh thổ khởi đầu năm 1974
Yên Minh
Yên Minh là một huyện vùng cao biên giới thuộc tỉnh Hà Giang, Việt Nam.
Vị trí địa lý
nhỏ|Di tích thành lũy của người Mông Trắng tại Yên Minh
Huyện Yên Minh nằm ở phía đông bắc của tỉnh Hà Giang, nằm cách thành phố Hà Giang khoảng 98 km về hướng đông bắc theo Quốc lộ 4C, tỉnh lộ 176 theo hướng nam đi huyện Bắc Mê, cách trung tâm thủ đô Hà Nội khoảng 390 km, có vị trí địa lý:
Huyện Yên Minh có diện tích 776,59 km², dân số năm 2019 là 97.553 người, mật độ dân số đạt 126 người/km².
Hành chính
Huyện Yên Minh có 18 đơn vị hành chính cấp xã trực thuộc, bao gồm thị trấn Yên Minh (huyện lỵ) và 17 xã: Bạch Đích, Đông Minh, Du Già, Du Tiến, Đường Thượng, Hữu Vinh, Lao Và Chải, Lũng Hồ, Mậu Duệ, Mậu Long, Na Khê, Ngam La, Ngọc Long, Phú Lũng, Sủng Thài, Sủng Cháng, Thắng Mố.
Lịch sử
Trước kia, Đồng Văn là tổng Đông Quan thuộc châu Bình Nguyên, phủ Tương Yên, tỉnh Tuyên Quang sau đó thuộc về châu Bảo Lạc do một thổ người Tày họ Nông ở Bảo Lạc cai quản như một lãnh địa.
Khi thực dân Pháp xâm lược, tách Đồng Văn khỏi Bảo Lạc. Dưới thời Pháp thuộc, toàn phủ Tương Yên trong đó có tổng Đông Quan được đặt trong đạo quan binh thứ 2 Hà Giang. Trong danh mục các làng xã Bắc Kỳ của Ngô Vi Liễn xuất bản năm 1928 thì tỉnh Hà Giang có hai châu (Bắc Quang, Vị Xuyên) và hai đại lý (Đồng Văn, Hoàng Su Phì).
Sau Cách mạng tháng 8 năm 1945, về mặt địa giới hành chính, trên danh nghĩa Đồng Văn vẫn như trước.
Ngày 13 tháng 12 năm 1962, Bộ Nội vụ ban hành Quyết định số 328-NV về việc:
Ngày 15 tháng 12 năm 1962, Hội đồng Chính phủ ban hành Quyết định số 211-CP về việc thành lập huyện Yên Minh trên cơ sở tách 13 xã: Bạch Đích, Du Già, Đường Thượng, Lao Và Chải, Lũng Hồ, Mậu Duệ, Na Khê, Nậm Ban, Ngam La, Ngọc Long, Niêm Sơn, Tát Ngà và Yên Minh thuộc huyện Đồng Văn.
Năm 1991, khi tách trở lại thành Tuyên Quang và Hà Giang, Yên Minh trở lại là huyện của tỉnh Hà Giang, bao gồm 14 xã: Bạch Đích, Du Già, Đường Thượng, Lao Và Chải, Lũng Hồ, Mậu Duệ, Na Khê, Ngam La, Ngọc Long, Phú Lũng, Sủng Thài, Sủng Tráng, Thắng Mố và Yên Minh.
Ngày 29 tháng 1 năm 1997, Chính phủ có Nghị định số 8-CP về việc:
Ngày 20 tháng 8 năm 1999, Chính phủ ban hành Nghị định 74/1999/NĐ-CP về việc chia xã Yên Minh thành thị trấn Yên Minh (thị trấn huyện lị huyện Yên Minh) và 2 xã: Hữu Vinh, Đông Minh.
Từ đó, huyện Yên Minh có 1 thị trấn và 17 xã như hiện nay.
Pentadiplandraceae
Thể loại:Bộ Cải Thể loại:Họ thực vật đơn chi
Chuông nguyện hồn ai (định hướng)
Chuông nguyện hồn ai là tên cuốn tiểu thuyết được xuất bản năm 1940 của nhà văn Ernest Hemingway. Ngoài ra Chuông nguyện hồn ai, hoặc tên nguyên bản tiếng Anh For Whom the Bell Tolls, còn có thể là:
Humerilabus alleni
Humerilabus alleni là một loài bọ cánh cứng trong họ Attelabidae. Loài này được Legalov miêu tả khoa học năm 2008.
Tổ hợp
Tổ hợp có thể là:
Calliaspis cyaneomicans
Calliaspis cyaneomicans là một loài bọ cánh cứng trong họ Chrysomelidae. Loài này được Spaeth miêu tả khoa học năm 1953.
Tham khảo
Thể loại:Calliaspis
Chích lá Timor
Chích lá Timor (danh pháp hai phần: Phylloscopus presbytes) là một loài chích lá thuộc chi Chích lá, họ Chích lá. Loài này phân bố ở Indonesia và Đông Timor.
Tham khảo
P Thể loại:Chim Đông Timor
Salpis synopsioides
Salpis synopsioides là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Salpis
Acalolepta sumatrensis
Acalolepta sumatrensis là một loài bọ cánh cứng trong họ Cerambycidae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Acalolepta
Alysicarpus timoriensis
Alysicarpus timoriensis là một loài thực vật có hoa trong họ Đậu. Loài này được Span. miêu tả khoa học đầu tiên.
Liên kết ngoài
Thể loại:Chi Đậu vảy ốc
Tanacetum aucherianum
Tanacetum aucherianum là một loài thực vật có hoa trong họ Cúc. Loài này được Sch.Bip. miêu tả khoa học đầu tiên năm 1844.
Liên kết ngoài
Thể loại:Tanacetum Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1844
Lissonota pristina
Lissonota pristina là một loài tò vò trong họ Ichneumonidae.
Liên kết ngoài
P
Anthyperythra hermearia
Anthyperythra hermearia là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.
Tham khảo
Thể loại:Anthyperythra
Eriocaulon kinabaluense
Liên kết ngoài
Thể loại:Eriocaulon Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1960
Học sâu
Học sâu (tiếng Anh: deep learning, còn gọi là học cấu trúc sâu) là một phần trong một nhánh rộng hơn các phương pháp học máy dựa trên mạng thần kinh nhân tạo kết hợp với việc học biểu diễn đặc trưng (representation learning). Việc học này có thể có giám sát, nửa giám sát hoặc không giám sát.
Mạng thần kinh nhân tạo được lấy cảm hứng từ việc xử lý thông tin và các nút giao tiếp phân tán trong hệ sinh học. Nó có nhiều khác biệt so với não sinh học. Cụ thể, mạng thần kinh nhân tạo thường có tính tĩnh và mang tính biểu tượng, trong khi não bộ của hầu hết các sinh vật sống có tính động (linh hoạt) và analog.
Học sâu thường được nhắc đến cùng với Dữ liệu lớn (Big Data) và Trí tuệ nhân tạo (AI). Đã có nhiều ứng dụng trong thực tế, đang phát triển mạnh theo sự phát triển của tốc độ máy tính đặc biệt là khả năng tính toán trên GPU và sự tăng nhanh của dữ liệu cùng với các framework (TensorFlow hay Pytorch) làm việc xây dựng model trở nên dễ dàng hơn.
Học sâu là một phần của một họ các phương pháp học máy rộng hơn dựa trên đại diện học của dữ liệu. Một quan sát (ví dụ như, một hình ảnh) có thể được biểu diễn bằng nhiều cách như một vector của các giá trị cường độ cho mỗi điểm ảnh, hoặc một cách trừu tượng hơn như là một tập hợp các cạnh, các khu vực hình dạng cụ thể, vv. Một vài đại diện làm khiến việc học các nhiệm vụ dễ dàng hơn (ví dụ, nhận dạng khuôn mặt hoặc biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặt) từ các ví dụ. Một trong những hứa hẹn của học sâu là thay thế các tính năng thủ công bằng các thuật toán hiệu quả đối với học không có giám sát hoặc nửa giám sát và tính năng phân cấp.
Ngoài ra, học sâu đã trở thành một từ ngữ thời thượng, hay một thương hiệu của mạng neuron.
Định nghĩa
Có một số cách để mô tả học sâu. Học sâu là một lớp của các thuật toán máy học mà<sup class="reference" style="white-space:nowrap;" contenteditable="false">(pp199–200) Các định nghĩa này có điểm chung là (1) nhiều lớp các đơn vị xử lý phi tuyến và (2) học có giám sát hoặc không có giám sát của biểu diễn đặc tính ở mỗi lớp, với các lớp hình thành một hệ thống các tính năng phân cấp từ thấp đến cao cấp.<sup class="reference" style="white-space:nowrap;" contenteditable="false">(p200) Các thành phần của một lớp của đơn vị xử lý phi tuyến sử dụng một thuật toán học sâu tùy theo vấn đề cần được giải quyết. Các lớp được sử dụng trong học sâu bao gồm các lớp ẩn của một mạng neuron nhân tạo và tập các công thức mệnh đề phức tạp. Chúng cũng có thể bao gồm các biến tiềm ẩn được tổ chức thành các lớp chọn lọc trong các mô hình thể sinh (có khả năng sinh ra) sâu như các nút trong Deep Belief Networks và Deep Boltzmann Machines.
Các thuật toán học sâu tương phản với các thuật toán học nông bởi số biến đổi được tham số hóa một tín hiệu gặp phải khi nó lan truyền từ các lớp đầu vào đến lớp đầu ra, nơi một biến đổi được tham số hóa là một đơn vị xử lý có các thông số có thể huấn luyện được, chẳng hạn như trọng số và ngưỡng.<sup class="reference" style="white-space:nowrap;" contenteditable="false">(p6) Một chuỗi các biến đổi từ đầu vào đến đầu ra là một đường gán kế thừa (CAP- credit assignment path). CAP mô tả các kết nối quan hệ nhân quả tiềm năng giữa đầu vào và đầu ra và có thể thay đổi chiều dài. Đối với một mạng neuron nuôi tiến (feedforward), độ sâu của CAP, và do đó độ sâu của mạng đó, là số lượng các lớp ẩn cộng 1 (lớp đầu ra cũng là tham số hóa). Đối với mạng neuron tái phát, trong đó một tín hiệu có thể truyền thông qua một lớp nhiều hơn một lần, CAPcó khả năng không bị giới hạn chiều dài. Không có sự thống nhất chung về ngưỡng của độ sâu chia học cạn với học sâu, nhưng hầu hết các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực đồng ý rằng học sâu có nhiều lớp phi tuyến (CAP > 2) và Schmidhuber coi CAP > 10 để là học rất sâu.<sup class="reference" style="white-space:nowrap;" contenteditable="false">(p7)
Khái niệm cơ bản
Các thuật toán học sâu dựa trên các đại diện phân phối. Giả định tiềm ẩn đằng sau các đại diện phân phối là các dữ liệu được quan sát là được tạo ra bởi sự tương tác của các yếu tố được tổ chức theo lớp. Học sâu thêm giả định rằng các lớp của các yếu tố này tương ứng với các mức độ trừu tượng hay theo thành phần. Các con số khác nhau của các lớp và kích thước của lớp có thể được sử dụng để quy định các lượng trừu tượng khác.
Học sâu khai thác ý tưởng thứ bậc các yếu tố giải thích này ở cấp cao hơn, những khái niệm trừu tượng hơn được học từ các cấp độ thấp hơn. Những kiến trúc này thường được xây dựng với một phương pháp lớp chồng lớp tham lam. Học sâu giúp để tháo gỡ những khái niệm trừu tượng này và chọn ra những đặc điểm cần thiết cho việc học.
Đối với các nhiệm vụ học có giám sát, các phương pháp học sâu sẽ tránh kỹ thuật đặc điểm (feature engineering), bằng cách dịch các dữ liệu vào các đại diện trung gian nhỏ gọn giống như các thành phần chính, và lấy được các cấu trúc lớp mà loại bỏ sự thừa thải trong đại diện.
Rất nhiều các thuật toán học sâu được áp dụng cho các nhiệm vụ học không có giám sát. Đây là một lợi ích quan trọng bởi vì dữ liệu không dán nhãn (chưa phân loại) thường phong phú hơn các dữ liệu dán nhãn. Một ví dụ của một cấu trúc sâu có thể được đào tạo theo cách không có giám sát là một mạng lưới tin sâu (deep belief network).
Diễn giải Định lý Xấp xỉ Phổ quát
Định lý xấp xỉ phổ quát đề cập đến khả năng của mạng neuron tiến tiếp (feedforward) với một lớp ẩn có kích thước hữu hạn đơn để xấp xỉ các hàm liên tục.
Năm 1989, là bằng chứng đầu tiên được xuất bản bởi George Cybenko cho các hàm kích hoạt hình sigma và được mở rộng đối với các kiến trúc nuôi tiến nhiều lớp vào năm 1991 bởi Kurt Hornik.
Diễn giải xác suất
Diễn giải xác suất bắt nguồn từ lĩnh vực máy học. Nó có đặc điểm suy luận, cũng như các khái niệm tối ưu hóa huấn luyện và và kiểm tra, liên quan đến việc phù hợp và tổng quát hóa tương ứng. Cụ thể hơn, diễn giải xác suất sẽ xem xét kích hoạt một cách phi tuyến như là một hàm phân phối tích lũy. Xem mạng tin sâu. Diễn giải xác suất dẫn đến sự ra đời của dropout như regularizer trong mạng neuron.
Diễn giải xác suất đã được giới thiệu và phổ biến rộng rãi bởi những tiên phong như Geoff Hinton, Yoshua Bengio, Yann Le Cun, Juergen Schmidhuber.
Lịch sử
Các kiến trúc học sâu, đặc biệt là những kiến trúc được xây dựng từ mạng neuron nhân tạo (ANN), đã từng thống trị ít nhất là tới Neocognitron được giới thiệu bởi Masahiko Fukushima vào năm 1980. Chính các ANN lại thống trị thậm chí lâu hơn nữa. Thách thức là làm thế nào để đào tạo mạng lưới này với nhiều lớp. Năm 1989, Yann Le Cun và các cộng sự đã có thể áp dụng các thuật toán truyền ngược tiêu chuẩn, khoảng từ năm 1974, đối với một mạng neuron sâu với mục đích nhận dạng chữ viết taymã ZIP trong các bức thư. Mặc dù sự thành công trong việc áp dụng thuật toán này, thời gian để đào tạo mạng dựa trên số liệu này mất khoảng 3 ngày, làm cho việc sử dụng nó vào các mục đích bình thường trở nên không thực tế. Năm 1995,Brendan Frey đã chứng minh rằng có thể đào tạo một mạng nơ ron bao gồm đầy đủ sáu lớp kết nối và vài trăm đơn vị ẩn bằng cách sử dụng thuật toán đánh thức giấc ngủ, nó được hợp tác phát triển với Peter Dayan và Geoffrey Hinton. Tuy nhiên, việc huấn luyện phải mất hai ngày.
Nhiều yếu tố góp phần vào lý do gây ra tốc độ chậm, một là vấn đề biến mất gradient được phân tích vào năm 1991 bởi Sepp Hochreiter.
Trong lịch sử lâu dài của nhận dạng giọng nói, cả học nông và học sâu (ví dụ, các mạng tái phát) của mạng neuron nhân tạo đã được khám phá trong nhiều năm. Nhưng những phương pháp này không bao giờ thắng được công nghệ mô hình hỗn hợp/mô hình Markov ẩn Gaussian (GMM-HMM) thủ công-nội bộ dựa trên các mô hình thể sinh của việc huấn luyện nhận dạng giọng nói một cách rõ ràng. Một số khó khăn chính đã được phân tích một cách có phương pháp, bao gồm giảm bớt gradient và cấu trúc tương quan thời gian yếu và trong các mô hình tiên đoán thần kinh. Những khó khăn bổ sung đó là thiếu dữ liệu huấn luyện lớn và khả năng tính toán yếu trong thời gian ban đầu. Vì vậy, hầu hết nhà nghiên cứu nhận dạng giọng nói đã hiểu rõ các rào cản như vậy đã chuyển ra khỏi các mạng nơ ron để theo đuổi mô hình thể sinh, cho đến khi một sự hồi sinh gần đây của học sâu đã vượt qua tất cả những khó khăn này. Hinton và các cộng sự và Đặng cùng các cộng sự đã xem xét một phần của lịch sử này gầy đây về cách họ cộng tác với nhau và sau đó với các đồng nghiệp giữa các nhóm tái phát động nghiên cứu mạng neuron và bắt đầu nghiên cứu học sâu và các ứng dụng nhận dạng giọng nói.
Các mạng neuron nhân tạo
Một số phương pháp học sâu thành công nhất là mạng neuron nhân tạo. Mạng neuron nhân tạo được lấy cảm hứng từ các mô hình sinh học năm 1959 được đề xuất bởi người đoạt giải Nobel David H. Hubel & Torsten Wiesel, 2 người đã tìm thấy hai loại tế bào trong vỏ não thị giác chính: các tế bào đơn giản vàcác tế bào phức tạp. Nhiều mạng neuron nhân tạo có thể được xem như là các mô hình ghép tầng của các tế bào loại lấy cảm hứng từ những quan sát sinh học.
Neocognitron của Fukushima giới thiệu các mạng neuron tích chập được đào tạo một phần bởi học không có giám sát với các đặc điểm được con người hướng dẫn trong mặt phẳng thần kinh. Yann LeCun...(1989) áp dụng truyền ngược có giám sát cho các kiến trúc như vậy. Weng... (1992) công bố các mạng neuron tích chập Cresceptron để nhậ dạng các đối tượng 3-D từ các hình ảnh có hậu trường lộn xộn và phân khúc của các đối tượng từ hình ảnh đó.
Một nhu cầu rõ ràng để nhận dạng các đối tượng 3-D nói chung là ít nhất là thay đổi tính bất biến và khả năng chịu biến dạng. Thăm dò Max (Max-pooling) xuất hiện lần đầu tiên được đề xuất bởi Cresceptron để kích hoạt mạng để chịu đựng được sự biến dạng từ nhỏ đến lớn theo một cách phân cấp, trong khi sử dụng tích chập. Thăm dò mã đã hoạt động tốt, nhưng không đảm bảo, dịch chuyển bất định ở mức điểm ảnh.
Với sự ra đời của thuật toán truyền ngược được khám phá ra một cách độc lập bởi nhiều nhóm trong thập niên 1970 và 1980, nhiều nhà nghiên cứu đã cố gắng để đào tạo các mạng neuron nhân tạo sâu có giám sát từ đầu, ban đầu với rất ít thành công. Luận văn tốt nghiệp cao đẳng của Sepp Hochreiter năm 1991 chính thức xác định lý do cho sự thất bại này là vấn đề biến mất gradient, ảnh hưởng đến các mạng nuôi tiến nhiều lớp và các mạng neuron hồi qui. Các mạng tái phát (hồi qui) được huấn luyện bằng cách trải chúng ra vào các mạng nuôi tiến rất sâu, nơi một lớp mới được tạo ra cho mỗi bước thời gian của một chuỗi đầu vào được xử lý bởi mạng này. Khi các sai số truyền từ lớp này sang lớp khác, chúng co lại theo cấp số nhân với số lượng lớp, ngăn cản điều chỉnh trọng số nơ ron, dựa trên những sai số này.
Để khắc phục vấn đề này, một số phương pháp đã được đề xuất. Một là thứ bậc đa cấp của mạng của Jürgen Schmidhuber (1992) cấp độ một được đào tạo trước tại một thời điểm bởi học không có giám sát, điều chỉnh bởi truyền ngược. Ở đây, mỗi cấp học một đại diện bị nén của các quan sát được đưa đến cấp độ tiếp theo.
Phương pháp khác là mạng bộ nhớ dài ngắn hạn (LSTM) của Hochreiter & Schmidhuber (1997). Trong năm 2009, các mạng LSTM đa chiều sâu đã chiến thắng ba cuộc thi ICDAR năm 2009 trong nhận dạng chữ viết tay, mà không có bất kỳ kiến thức sẵn có về ba ngôn ngữ để được học.
Sven Behnke vào năm 2003 dựa chỉ vào các dấu hiệu của gradient (Rprop) khi đào tạo Kim tự tháp Trừu tượng Nơ ron của mình để giải bài toán giống như tái tạo hình ảnh và định vị khuôn mặt.
Các phương pháp khác cũng sử dụng đào tạo trước không có giám sát để tạo ra một mạng nơ ron, khiến nó lần đầu tiên học được bộ dò đặc điểm nói chung là hữu ích. Sau đó mạng này được đào tạo tiếp tục bằng cách truyền ngược có giám sát để phân loại dữ liệu có dán nhãn. Mô hình sâu này của Hinton và các cộng sự (2006) liên quan đến việc học phân phối của một đại diện cao cấp bằng cách sử dụng các lớp kế tiếp của các biến tiềm ẩn nhị phân hoặc giá trị thực. nó sử dụng một máy Boltzmann hạn chế (Smolensky, 1986) để mô hình hóa mỗi lớp mới của các đặc điểm cao cấp hơn. Mỗi lớp mới đảm bảo một sự tăng trưởng trong biên thấp của kiểm tra tỷ lệ giống của dữ liệu, do đó tăng cường cho mô hình, nếu được huấn luyện đúng cách. Một khi đã đủ nhiều lớp đã được học, kiến trúc sâu có thể được sử dụng như là một mô hình thể sinh bằng cách tái tạo dữ liệu khi lấy mẫu xuống mô hình đó (một "sự vượt qua tổ tiên") từ các kích hoạt tính năng cấp đỉnh. Hinton báo cáo rằng các mô hình của mình là trích xuất các đặc điểm hiệu quả tính theo chiều cao, cấu trúc dữ liệu.
Nhóm Google Brain do Andrew Ng và Jeff Dean đã tạo ra một mạng nơ ron học cách để nhận dạng được những khái niệm cao cấp hơn, chẳng hạn như con mèo, chỉ từ xem những hình ảnh không được dán nhãn từ các video trên YouTube.
Các phương pháp khác dựa trên sức mạnh xử lý vượt trội của các máy tính hiện đại, đặc biệt, là các GPU. Trong năm 2010, Dan Ciresan và các đồng nghiệp trong nhóm của Jürgen Schmidhuber tại Phòng thí nghiệp AI Thụy Sĩ IDSIA cho thấy rằng mặc dù "vấn đề biến mất gradient" nêu trên, thì với sức mạnh xử lý vượt trội của các GPU làm khiến cho đồng truyền ngược đơn giản trở nên khả thi đối với các mạng neuron nuôi tiến sâu với nhiều lớp. Phương pháp này tốt hơn tất cả các kỹ thuật máy học khác trong việc giải bài toán cũ nổi tiếng MNIST chữ số viết tay của Yann Le Cun và các đồng nghiệp tại NYU.