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灣仔碼頭
第一代（1949年—1968年）
1956年6月1日史釗域道碼頭啟用，來往佐敦道的航線改泊新碼頭. 同年7月3日，杜老誌道碼頭新增往九龍城的航線；此航線於1967年6月24日停辦.
1963年11月12日，來往紅磡的航線開辦.
第二代（1968年—2014年）
1965年至1972年，灣仔再次進行填海工程，海岸線由告士打道北移至今天的會議道及鴻興道處.
1988年4月，佐敦道至灣仔航線停辦，由新開辦的尖沙咀至灣仔航線取代.
2011年4月1日，紅磡至灣仔航線停辦，灣仔碼頭僅餘尖沙咀來往灣仔航線.
灣仔碼頭內售票處內的左方閘口是全港獨有. 每當乘客經過這個閘時，職員都要踩一踩腳下的腳踏.
公共交通總站
新總站於1968年3月10日啟用，中巴8及11線亦於同時遷往. 由於灣仔區大型巴士總站非常不足，公共運輸交匯處於七八十年代曾作擴建及進出路線修改. 之後，又因應會議道與鴻興道通車而修建行人天橋連接渡輪碼頭. 車站泊位長期嚴重飽和，一直保持極高的重要性，加上灣仔北填海區發展成熟，此總站人流甚高.
在1970至90年代，此站亦曾用作專綫小巴總站. 第一代港島14線（1980年停辦）和33線（1985年停辦）及現今的36線（1995年遷往史釗域道）均曾使用此站.
2012年2月6日，過海隧道巴士930A線在上午往港島的班次延長至此站. 到了2012年7月29日，930線的終點由金鐘（東）遷往此站，930A線的下午回程班次亦改為由此站開出，是此站首兩條往返荃灣的巴士路線. 40M線自1995年起以此站為總站，為配合是次改動，總站遷往金鐘（政府總部），而路線亦不再途經此站.
第三代（2014年—現在）
由於第二代灣仔碼頭的所在地將被用作興建中環灣仔繞道，為配合灣仔發展第二期工程，政府決定將沿用46年的舊灣仔碼頭停用及碼頭拆卸 ，並於現時海堤北面建築新碼頭. 營運灣仔至尖沙咀航線的天星小輪于2007年曾表示反對拆灣仔碼頭.
不過，兩層高的新碼頭第二層餐飲食肆，要在碼頭至少運作半年後才通電. 另有市民質疑通往新碼頭的行人通道過於狹窄，擔心未能消化繁忙時間使用碼頭的乘客量，土木工程拓展署回應說所設計的行人路預計足夠應付現有渡輪航線的人流. 由於灣仔天星碼頭搬遷後距離灣仔的商業中心區較遠，導致天星小輪往來灣仔航線的客量下跌.
公共交通總站
根據沙田至中環綫最新方案，灣仔碼頭公共運輸交匯處所處之用地將被徵用作會展站工地，巴士總站將會暫時被遷往海旁地區，位於鴻興道以北的新填海地，入口在鴻興道與馬師道交界，命名為灣仔北公共運輸交匯處. 待鐵路車站建成後，原址將重建一個設有9條單坑、2條雙坑、1個的士站和2個上落客貨位的室內公共運輸交匯處.
成安县
成安县位于中国河北省南部，是邯郸市下辖的一个县. 县政府驻成安镇.
成安縣始建於春秋，得名於北齊. 在千年歷史長河中始終承載着“成就成功，安康平安”之意流傳至今.
历史
西汉初为斥丘懿侯封地，不久改置斥丘县，属冀州魏郡. 北齐天保年间（550年-559年）更名成安县，属司州清都尹.
人口
根據第七次人口普查數據，截至2020年11月1日零時，成安縣常住人口為401052人.
行政区划
下辖5个镇、4个乡 ：
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气象水文局
气象水文局（🇰🇷 ）是朝鮮專門負責氣象的部門，其總部位於首都平壤的中區域 未来科学家大街.
歷史
1946年7月10日，北朝鮮中央气象台（）成立 ，隶属人民委员会农林部. 1952年改由内阁直属，1963年改为现名.
气象水文局于1975年5月加入聯合國屬下世界氣象組織成为會員.
杂耍剧院
杂耍剧院（Vaudeville Theatre）是一个西区剧院，位于英国伦敦西敏市河岸街. 顾名思义，该剧院主要进行歌舞杂耍表演和音乐滑稽剧. 该剧院于1870年4月16日开幕，由查尔斯 j. 菲普斯设计. 该剧院在1882年和1926年曾两次重建，目前容量为690人.
学说
學說可能是指：
艾瑪·肯尼
艾瑪·羅斯·肯尼（Emma Rose Kenney，） 是一名女演員，她最出名是在2011年播放的《無恥之徒》中飾演Debbie Gallagher.
早期的生活和事業
肯尼出生於紐約曼哈頓，與父母吉蓮和凱文·肯尼在曼哈頓一起長大. 她和她最好的朋友Ciera Gill一起在五歲時開始表演，對即興創作感興趣. 他出現在學樂集團的廣告中，並有幾個商業和配音角色. 八歲時，她被她的經理發現. 導演了一部名為“新女孩在城裡”的短片，這是2009年新澤西國際藝術節的入圍者.
說命
（），即、、 、 ，為《尚書》中的一篇，按孔穎達的分類屬於“命書”之一. 分為古文尚書的偽與清華簡的三篇，前者為後人偽造，後者即《國語》及《禮記》中引用的. 該篇清華簡的整理者為李學勤. 上篇敘述了殷高宗武丁尋求佚國奴隸傅說並舉其為相以治理國家、討伐佚國諸侯佚仲的故事，中下兩篇則是武丁對傅說的誡命，王要求說時常規諫自己：“若金，用惟汝作砺”（就像金屬，你作砥礪）並做到恭天、用德、中罰. 在後世有多處引用，如《禮記·緇衣》“惟口起羞，惟甲胄起兵”句以及《國語·楚語上》白公子張的話等. 由於在創作時代上接近盤庚時期，的文筆與較為接近.
伪古文即孔安国所传尚书中的. 南宋朱熹就已经主观怀疑了孔传尚书的真实性，因其对于上古文字的解释竟毫无疑义. 虽为伪书，伪古文仍对后世产生了一定的影响，如孙中山就引用了伪中的“知之非艰，行之惟艰”一句来阐述“知易行难”的道理. 伪下篇的“若作和羹，爾惟鹽梅”也衍生出了以“盐梅”代称宰相的典故. 由于伪古文尚书的作者喜欢取用其他书籍里引用的《尚书》，伪在多处与简文是类似的.
新聲律啟蒙
〈新聲律啟蒙〉是《三六九小報》的專欄之一，以台語創作韻文，是日治時期台灣話文運動的一環，亦受全島擊缽吟比賽環境所影響. 該專欄幾乎期期刊出，共計469篇，具有一定的影響力. 〈新聲律啟蒙〉模仿但並不完全遵守漢塾童蒙《聲律啟蒙》之框架，以台語詞彙創作兼具娛樂性與批判性的母語韻文，其內容雖口語白話、不避鄙俗，卻又以押韻對仗等優雅文學，呈現出亦雅亦俗、「講話媠氣」的獨特文學形式. 其用字方面，除本字外，亦充分運用了借音字、借義字和新造字等. 其主要創作者有趙雅福、洪舜廷、蘇友章等人.
內容
用語不避俚俗、充斥嘻笑謾罵，舉凡人體私密部位、性議題、詈語等無一不可入文. 作者在運用短語、俗諺、民間戲曲典故、成語時，常經過巧妙安排、拆解重組、加枝添葉，達到誇飾、對比、隱喻等文學效果，使得上下文天衣無縫，充分融入言語脈絡之中. 在選字上，善用虛詞營造出對比張力，如「忄勿」與「著」、「有」與「無」等. 句式方面，善用對偶的形式，營造出步步進逼、語意不斷增強的氣氛，以加強文字的效果.
帕爾米拉區 (卡尼亞斯縣)
帕爾米拉區（Palmira District, Cañas），是哥斯達黎加的行政區，位於該國西北部瓜納卡斯特省，由卡尼亞斯縣負責管轄，面積205平方公里，海拔高度225米，2013年人口1,243人，人口密度每平方公里6人.
2016年夏季奧林匹克運動會射擊女子10公尺空氣手槍比賽
2016年夏季奧林匹克運動會射擊比賽的女子10公尺空氣手槍項目於2016年8月7日在巴西里约热内卢國家射擊中心舉行.
世界紀錄
本屆比賽前，該項目的世界及奧運會紀錄如下：
阿里奎帕
阿里奎帕（Aliquippa）是位於美國賓夕法尼亞州比佛縣的一座城市，2020年有人口9,238人. 阿里奎帕是音樂家亨利·曼西尼與籃球員皮特·馬拉維奇的故鄉.
印支鼠耳蝠
印支鼠耳蝠（学名：Myotis indochinensis），一种分布于越南、老挝及中国南方等地区的蝙蝠， 隶属于蝙蝠科鼠耳蝠属. 模式产地为越南承天顺化省阿雷县东山社螺村.
形态特征
印支鼠耳蝠体型中等，前臂长43.7～45.6毫米，颅全长17.7～18.37毫米. 背部呈深棕色，腹部上半部呈深棕色，下半部呈浅黄棕色.
圣阿尔班 (莱茵兰-普法尔茨州)
圣阿尔班（德语：Sankt Alban）是德国莱茵兰-普法尔茨州的一个市镇. 总面积5.46平方公里，总人口323人，其中男性157人，女性166人（2011年12月31日），人口密度59人/平方公里.
吉尔伯托·米洛斯
吉尔伯托·米洛斯（Gilberto Milos，），巴西国际象棋棋手、特级大师.
米洛斯于1984年获国际大师（IM）称号. 1988年，晋升为特级大师（GM）. 他是1984年、1985年、1986年、1989年、1994年、1995年六度巴西国际象棋全国冠军. 此外，他还曾获得过1987年、1998年、2005年、2007年南美国际象棋冠军. 2010年，获伊比利亚美国国际象棋比赛第三名.
巴拿馬航空
巴拿馬航空（Copa Airlines）是巴拿馬的國家航空公司，以巴拿馬為基地. 飞行国内及國際多条航线.
2012年6月21日，随着持股方美国大陆航空被美国联合航空吞并，巴拿馬航空宣布退出天合联盟并加入星空聯盟.
航點
巴拿馬航空目前飛往美洲及加勒比海地區等31個國家80個目的地. <BR>參照：
機隊
截至2020年3月，巴拿馬航空的機隊如下：
外部連結
分類:1947年成立的航空公司
波羅薩爾區
波羅薩爾區（Porozal District），是哥斯達黎加的行政區，位於該國西北部瓜納卡斯特省，由卡尼亞斯縣負責管轄，面積106平方公里，海拔高度35米，2013年人口751人，人口密度每平方公里7人.
大津绫香
大津绫香（おおつ あやか，），日本政治活动家、原童星，日本政治家女子48党党首.
斯特羅伊捷利
斯特羅伊捷利（Строи́тель，意即「建設者」）是俄羅斯別爾哥羅德州的一個城市，位於別爾哥羅德西北21公里. 2002年人口18,400人.
1958年建立，2000年設市.
大豕草
原产于歐亞大陸高加索及中亚地区，在19世纪作为一园艺植物被引入英国，之后在欧洲得到擴散，又被引入到美国以及加拿大地区. 大豕草分泌汁液有毒，人体若沾此汁液遇阳光后会起泡、严重会导致灼伤甚至失明. 2015年7月，英国一名10岁的小女孩随父亲钓鱼，不慎沾上大豕草汁液，导致三级灼伤. 在多個地區，本物種被認為是一種.
生命週期
本物種是一種多年生植物 ，也就是說：儘管開花前生長了多年，一但長出成熟的花朵而且開花結籽，整棵植物就會死亡. 在緊貼的冬季，原來植物生長的地方就只餘下一條高高的枯莖.
施塔尔贝格
施塔尔贝格（德语：Stahlberg）是德国莱茵兰-普法尔茨州的一个市镇. 总面积2.59平方公里，总人口171人，其中男性82人，女性89人（2011年12月31日），人口密度66人/平方公里.
陈弘平
陈弘平（），男，汉族，广东揭阳人，中华人民共和国政治人物. 中共广东省委党校在职研究生.
生平
1975年7月参加工作，1976年6月加入中国共产党. 历任揭阳市榕城区委副书记、区长，揭阳市政府副秘书长；揭阳市副市长、市委副书记、市委党校校长、市委政法委副书记，2005年3月起正式任揭阳市市长，2008年3月起任揭阳市市委书记，2011年10月卸任.
2008年起担任全国人大代表.
落马
2012年11月，被广东省纪委带走调查，次年7月，被开除党籍及公职.
陳弘平受賄、行賄、濫用職權案，2017年6月6日，在廣東省佛山市中級人民法院公開一審宣判，陳弘平因受賄逾1.39億元（人民幣‧下同）被判處死刑，緩刑兩年，剝奪政治權利終身，並沒收個人全部財產，受賄所得贓物予以沒收，上繳國庫.
共用情妇丑闻
据媒体报道，中共广东省纪委在查办陈弘平案时，发现陈有情妇并育有一子. 在询问该涉案女子时，其最终供出与中共广州市委书记万庆良亦秘密育有一子. 另称，万庆良结识该女子在先，万庆良、陈弘平两人彼此之间对对方的事均不知情. 此陈、万两人共用情妇为揭阳市润昕建安工程有限公司实际控制人.
傑貝阿里棕櫚島
傑貝阿里棕櫚島（نخلة جبل علي，Palm Jebel Ali）是位於杜拜海岸的人工島，是棕櫚群島的一部分，外型與東北方的朱美拉棕櫚島相似. 島嶼於2002年動工，因2007年－2008年環球金融危機停工至今，僅完成填海造陸的部分.
大豕草
生命週期
種子為風媒，散落於植物短距離內，但也可能由水、動物或人類帶往較遠的距離. 絕大多數（95%）的種子都落在母株數米範圍內約5 cm深的表土. 這些種子在種子銀行內可生存多於5年.
儲在種子銀行的種子處於休眠狀態. 但當到了秋、冬季，當氣溫轉冷、濕度變得適合生長，休眠了的種子會在下一個春季回暖時打破休眠，有九成的種子都可以成功發芽. 其餘一成會在種子銀行繼續休眠.
聖米格爾區 (卡尼亞斯縣)
聖米格爾區（San Miguel District, Cañas），是哥斯達黎加的行政區，位於該國西北部瓜納卡斯特省，由卡尼亞斯縣負責管轄，面積121平方公里，海拔高度75米，2013年人口1,922人，人口密度每平方公里16人.
灕江少鱗鱖
灕江少鱗鱖為輻鰭魚綱鱸形目鱸亞目真鱸科的一種，為溫帶淡水魚，分布於亞洲中國淡水流域，體長可達11.7公分，棲息在底中層水域，生活習性不明.
直通春晚
《直通春晚》是中国中央电视台製播的2013年央視春晚新人選秀節目，由2012年全国各地上星频道举办的选秀节目各自派选3个代表参加该节目的选拔. 第一届從2012年10月30日開始进行，2012年12月30日结束. 以后每年为一届，每年10月底开始进行，最终选出的年度3强参加央视春晚.
第一届
首届《直通春晚》比赛于2012年11月4日开始、2012年12月30日晚结束，最终年度三强分别是平安、许艺娜、阿普萨萨，他们三人携手踏上2013年央视春晚的舞台.
第二届
2013年《直通春晚》确定了“歌唱版”的6个参赛节目，他们是：浙江卫视《中国好声音》、东方卫视《中国梦之声》、湖南卫视《快乐男声》、北京卫视《最美和声》、广西卫视《一声所爱·大地飞歌》以及山东卫视《中国星力量》. 此外，各地将派出一名当红明星主持人或者本地形象大使，在节目当中对节目亮点和选送理由做阐述，并现场拉票，2014年马年春晚剧组主创人员将携众专家坐镇现场，进行挑选. 《直通春晚》将从12月18日起，每周六晚21:00在中央电视台综艺频道播出 ，周日晚20:00在中央电视台综合频道重播.
参赛选手
2013年直通春晚参赛选手 央视《直通春晚》公布歌曲类节目参赛选手名单
ChouCho
ChouCho（🇯🇵；）是出身於日本大阪府吹田市的女性歌手. 所屬公司爲Lantis. 血型是A型.
闽国
闽（閩東語：；閩南語：；），五代十国的十國之一，由闽王王審知於909年建立. 926年，嗣王王延翰称大闽国王，正式建立闽国. 927年，王延翰之弟王延鈞殺王延翰奪位，並於933年稱帝，国号“大闽”，年號龙启，建都長樂府. 此後，閩國內亂不斷. 943年，富沙王王延政在建州称帝，国号“大殷”，对抗闽景宗王延羲. 景宗部将朱文进弑君自立被消灭后，大殷皇帝王延政改称闽皇帝，不久被趁閩國內亂出兵的南唐所灭.
閩國前後共經6位帝王統治，享國36年，而若自893年王潮攻佔福州，任福建觀察使開始算起，王閩皇族統治福建共52年. 雖然閩國國祚短暫，然為繼閩越之後福建第二次獨立於中原政權，在歷史上具有獨特意義，同時也加速了福建的開發.
簡介
唐中和元年（881年），黃巢軍入長安，各地伴隨而起的起義不斷，王緒亦順勢建立光寿军，攻入固始. 王審知的兄長王潮在當地任小吏，以勇武出名，兄弟遂為王緒所招. 時王緒兵少勢孤，為發展根基，投靠蔡州秦宗權，受命光州刺史. 然王緒不願受制於人，拒絕秦宗權命其攻打黃巢軍的要求，為秦宗權所攻，王緒寡不敵眾，只好退出固始. 此後王緒率领的光寿军南下發展，军队到达福建后，規模已由五千人发展到数万人. 光启元年（885年）八月，王潮取代王绪成为光寿军首领. 光启二年（886年）八月，光寿军攻克泉州城.
魔髮精靈：樂團在一起
《魔髮精靈：樂團在一起》（Trolls Band Together）是一部2023年美國電腦動畫音樂奇幻喜劇片，為2020年電影《魔髮精靈唱遊世界》的續集，《》第三部電影，由執導，安娜·坎卓克、賈斯汀·提姆布萊克、特洛伊·希文、艾瑞克·安德烈、戴維德·迪格斯、基德·酷迪、艾米·舒默、安德魯·蘭內斯、卡蜜拉·卡貝羅、柔夏·瑪美德、魯保羅、柔伊·黛絲香奈、、愛卡娜女王、、、昆瑙·納亞爾和聲演.
闽国
簡介
景福二年（893年），王潮军攻克攻克福州城，并逐渐掌控福建五州. 王潮被唐朝廷授职为福建观察使，不久升为威武军节度使. 乾宁四年十二月（陽曆為898年1月）王潮卒，遺命以王審知繼位.
唐天祐元年（904年），王审知受封为琅琊郡王. 后梁开平三年四月初五·庚子（909年4月27日），王审知被后梁封为闽王，都福州. 王审知称臣后梁，交好邻国，提倡节俭，减轻稅金、勞役，以保境息民为立国方针，他还建立学校，奖励通商. 在他在位期间，闽地的经济、文化都得以迅速发展.
魔髮精靈：樂團在一起
製作
2021年11月22日，宣布第三部《魔髮精靈》電影將於2023年11月17日上映. 2023年3月，公佈片名為《魔髮精靈：樂團在一起》（Trolls Band Together），安娜·坎卓克、賈斯汀·提姆布萊克、柔伊·黛絲香奈、、愛卡娜女王、、、昆瑙·納亞爾和回歸聲演，而特洛伊·希文、艾瑞克·安德烈、戴維德·迪格斯、基德·酷迪、艾米·舒默、安德魯·蘭內斯、卡蜜拉·卡貝羅、柔夏·瑪美德和魯保羅加入聲演陣容，回歸執導，提姆·海茲（Tim Heitz）擔任共同導演，擔任製片人.
闽国
簡介
925年王审知死后，其子王延翰即位，926年被兄弟王延禀、王延钧杀害.
魔髮精靈：樂團在一起
發行
《魔髮精靈：樂團在一起》由環球影業排定2023年11月17日於美國上映.
闽国
簡介
926年，王延钧继任闽王. 后唐长兴二年（931年）王延钧殺王延稟.
后唐长兴四年（933年）王延钧称帝，建都长乐（今福建福州），国号大闽，年号龙启.
935年，王延钧在政变中为其子王继鹏所弑. 继鹏继位，改名王昶.
939年，王昶被连重遇所弑，重遇立王曦（原名王延羲）为闽王. 王曦在位时猜忌其弟建州刺史王延政，二人结怨，导致940年王曦进攻建州，开始了闽国内乱. 941年，王曦先后称大闽皇和大闽皇帝. 943年，王延政于建州称帝，国号为大殷，年号天德.
947年，留从效驱逐了南唐在泉州、漳州的驻军，但仍向南唐稱臣，并接受清源军节度使的封号，留及后继者占有泉、漳二州直至北宋建国之后.
奠基時期
881年（中和元年），王潮、王審邽與王審知三兄弟加入王緒的麾下，王潮擔任軍正. 885年，王潮推翻王緒，成為軍隊的領導人. 886年（光啟二年），王潮攻克泉州，畏時任福建觀察使的陳巖威名，向其投降，陈岩上表授予王潮泉州刺史的官職. 893年，陳巖死後，王潮命令三弟王審知與堂弟王彥復率軍攻佔福州，並逐漸控制了整個福建，因而受唐朝政府封為福建觀察使，不久又晉升威武軍節度使. 898年，王潮去世，遺命跳過二弟王審邽與自己的四个兒子，將節度使之職傳給三弟王審知. 王審知繼承節度使後，又受唐昭宗敕封為琅琊王，不久朱溫篡位建立後梁，唐朝滅亡.
太祖時期
909年，後梁太祖敕封王審知為「閩王」，閩國正式開國，建都福州（932年，改称长乐府）. 王審知鑒於開國初期應當休息養民，因而實行黄老治術的統治方針；政治上稱臣於中原的後梁政權，並與鄰近國家政權交好、聯姻，而經濟民生上則是提倡節儉，減輕稅金、勞役. 另外他還建立學校，獎勵通商，使得閩國的經濟、文化在他在位時期得以迅速發展. 王审知在位三十年，始终向中原称臣上供，对内休养生息，尽量避免和四方不同势力的战争. 西元925年，王審知薨，廟號太祖，葬宣陵，諡“昭武孝皇帝”，被后人誉为“开闽第一人”.
嗣王時期
925年，嫡長子王延翰在太祖薨後继位为威武留后，隔年自稱「大閩國王」，但仍舊稱臣於後唐中原政權. 不久，後唐莊宗遭弒，中原政權內部陷入混亂，王延翰推崇閩越王無諸的建國事蹟，並以繼承閩越國為由建國稱王，但國家的年號依然使用後唐的天成. 王延翰個性荒淫無道、殘忍凶暴，經常為了貪圖美色而收括民女. 王延翰时常侮辱自己的兄弟，将自己的兄弟王延鈞贬为泉州刺史. 泉州刺史王延鈞與建州刺史王延禀遂以王延翰无道為藉口謀反. 王延禀捉住了还在享乐的王延翰，列举他的罪状公布天下，殺死了兄長王延翰，开城等待王延钧入城. 王延钧来到了福州，自称威武军留后，上表唐廷，朝廷封他为闽王. 公元931年，王延禀再次起兵反叛. 带着其子王继雄前来攻打福州. 王仁达受命闽主来支援福州，以诈降了方式灭掉了王继雄，王延禀在士兵溃散后被闽主擒杀. 后王延钧在索取尚书令不成之后断绝中原王朝的上供.
惠宗時期
王延钧迷信鬼神，听信道士陈守元的建议，开国称帝，改元龙启，国号大闽，封自己的儿子王继鹏为福王. 在位的时候大兴土木，修筑长春宫供自己享乐，让薛文杰为自己搜刮钱财用来挥霍，穷奢极欲. 另外他还选取民女，充入长春宫中. 他经常在宫中大摆筵席，动辄点燃金龙烛数百支，照得宫中光明如白天. 所用杯具都是玛瑙和琥珀之类的名贵之物. 王延钧其父王审知有个婢女叫陈金凤，长得狐媚而且淫荡，王延钧对她非常宠爱. 永和元年（935年）二月，王延钧立陈金凤为皇后. 当初，王延钧有个宠吏叫归守明，因为貌俊而被宠幸. 王延钧后来得了风病，陈金凤便与归守明通奸. 又有个百工院使叫李可殷，因归守明引荐也与陈金凤通奸. 王延钧的婢女李春燕貌美，其子王继鹏奸淫她，王延钧患病后，福王王继鹏请陈金凤向王延钧索要李春燕，王延钧不情愿地给了他. 其次子王继韬图谋杀害王继鹏，王继鹏害怕，与皇城使李仿（李春燕的义兄）勾结，商议计策对付王继韬和王延钧.
永和元年（935年）十月十八日，王延钧在大酉甫殿犒赏将士，昏昏然坐在殿中，说是看见了被自己杀害的王延禀，李仿以为王延钧又病入膏肓，就命壮士先把李可殷在家中杀掉. 十月十八九，早晨上朝，王延钧病状消退，问李仿为什么杀掉李可殷，李仿惊慌而出，与王继鹏商议，他们决定干脆一不做二不休，于是带领军士们就冲入了宫中. 王延钧听见敲鼓的声音，就躲藏到九龙帐中，卫士把他刺成重伤，宫人不忍看他受苦，遂将其杀死. 王继韬及陈金凤、归守明都被李仿所杀. 王延钧死后，谥号为惠皇帝，庙号惠宗.
景宗時期
王延羲在王继鹏被杀之后自称闽王，改元永隆，并且受到了石敬瑭的册封. 王延羲启用了已经致仕的李真为司空，册封其女为皇后. 王延羲和李皇后嗜酒如命，终日痛饮. 甚至有一天他们大宴群臣，他特意给自己的侄子王继柔大杯，但是王继柔因为酒量不行就偷偷倒掉，于是王延羲大怒，将他推出斩首. 王延羲纳了一个绝色的尚贤妃，他在王延羲喝醉的时候想杀谁就杀谁，想赦免谁就赦免谁，搞得闽国朝臣人心不安. 王延羲的弟弟王延政看不下去他的荒唐行为，于是上书规劝. 王延羲反而痛斥他，并且派遣自己的心腹邺翘到他的属地建州监军. 邺翘对王延政无礼，王延政就攻打了邺翘. 王延羲见到邺翘逃回了福州，就派遣潘师逵和吴行真出兵攻打王延政. 王延政派人到吴越求援，吴越王钱元瓘命仰仁诠求援建州. 王延政打败了潘吴二人，但是到了福州军退去后，仰仁诠却赖在建州不肯离去. 王延政只好请王延羲派军攻打吴越，态度极其诚恳. 王延羲就派王继业率两万人驰援建州，断了吴越的粮道，吴越只好退回，王延政又出城掩杀吴越， 斩杀和俘获吴越军数万人.
之后王延羲和王延政在王审知墓前歃血为盟，才让两家休兵. 但王延羲之后又怀疑王继业和汀州刺史王延喜和王延政勾结，杀死了此二人. 王延羲之后又杀了王继严，宗室几乎被其屠戮殆尽. 公元946年王延羲自称是大闽皇帝，恢复了帝号. 后晋天福八年（公元943年），王延政也在建州称帝，国号大殷，闽国分裂为两个国家. 殷国只有五县之地，王延政也被人讥笑为“五县天子”.
王延羲也猜忌朱文进和连重遇二人，二人也打算先下手为强. 李皇后见到王延羲只宠爱尚贤妃，于是打算将王延羲杀掉，立自己的儿子王亚澄为帝. 她决定借刀杀人，她告诉朱连二人说主上猜忌他们，他们需要早做准备. 朱连二人在王延羲会看望李皇后的父亲李真时，就暗中指示部下乘王延羲上马之际杀掉了他. 于是朱李二人来到了朝堂，召集了百官. 朱文进历数闽主无道，戴上了衮龙袍和冕旒冠，面南而作，连重遇和百官纷纷跪拜. 朱文进之后杀绝王氏子孙，除个别远亲外，王氏子孙被屠戮殆尽，李皇后和王亚澄也难逃一死. 朱文进自称威武军留后，安葬了王延羲，上庙号为景宗，并向晋出帝称臣.
天德帝時期
王延政得知闽国内乱，泉州刺史留从效煽动部下杀掉了朱文进所任的黄紹颇，拥立王继勋主持州事，然后将黄紹颇的首级送到了建州. 漳州部将陈谟听到了泉州有变，也依样画葫芦，杀了刺史程文纬，请王延政的另外一个侄子王继成权知州事. 汀州刺史许文稹见风使舵，又向王延政上表请降. 朱文进听说三州生变，慌得手足无措，临时拼凑了两万人，以林守谅去攻击留从效，结果被泉州和建州的联军击溃. 朱文进连忙向吴越国求援，但是吴越的援军没到，王延政让吴成义攻打福州的部队已经兵临城下.
王延政之后被南唐击败，只能龟缩在建州城里. 而此时福州内，王继昌酗酒如命，不惜军士，王延政放心不下，派遣黄仁讽前来保护王继昌，但是王继昌瞧不起黄仁讽，这让黄仁讽心怀不满. 前福州指挥史李仁达伙同陈继珣对黄仁讽说：“现在唐军趁胜南下，建州危急，富沙王连建州都顾不了，哪里还能顾及福州. 以前王潮王审知兄弟布衣出身，拿下福州都易如反掌，何况我等有此良机，难道我们还不如王潮兄弟吗？”李陈二人争取到了黄仁讽，趁夜闯到了王继昌府中，杀死了王继昌. 吴成义连忙来援，但叛军人多势众，也被叛军所杀. 李仁达接管福州后想自立为主，但是恐众人不服，于是找到雪峰寺的僧人卓俨明，说他有天子相，拥立他为帝. 王延政知道了福州变故，杀了黄仁讽全家，黄仁讽怀恨在心，亲自带着数千弓箭手，杀了王延政派来攻打的张翰真. 黄仁讽后来良心发现，后悔自己反叛，被李仁达察觉，于是李仁达杀掉了黄仁讽和陈继珣. 后来李仁达杀掉了卓俨明，自称威武军留后，使用南唐保大年号，向南唐称臣，并且分别和后晋和吴越修好.
王延政听左右之人说建州兵里的福州之人在秘谋叛变，于是收了福州人的兵器，将他们遣回了福州，暗地里却让人在途中杀光了他们，共计八千人，还把他们的尸骨拉回来充当军粮. 建州兵的其他人见福州人的惨状，不免兔死狐悲，而且吃不下同袍的肉，弄得人人怨恨，士气一落千丈. 八月廿四·丁亥（10月2日），唐军加大了攻城的势头，架上云梯，登上城墙，守军不战自溃. 王延政无可奈何，只好自缚投降，汀州、泉州、漳州见闽主投降了唐军，于是纷纷投降. 闽国灭亡，立六主，共五十年.
亡國後
閩國滅亡后，身為閩國皇族的泉州刺史王继勋修书给李仁达，希望两地通好，但是李仁达觉得泉州之前属于威武军，而自己现在是威武军节度使，泉州应该归自己节制. 946年，割據福州的李仁達派其弟李弘通進攻泉州，閩南當地將領留從效趁此機會罷黜了王繼勳，改由自己代理州事，又击败李仁达凯旋而归，唐主李璟任命留从效为泉州刺史. 李璟担心漳州也效仿泉州，就把漳州刺史王继成改任为和州刺史，汀州刺史许文稹改任为蕲州刺史，并且想用同样的方式将李仁达调离福州，担心他不领命，令陈觉前往福州带着金帛赏赐给李仁达宣他入朝. 李仁达对陈觉加以冷漠和威胁，陈觉不敢提及宣他入京面圣的事情. 但他在离开福州后不甘心，矫诏擅自抽调福州附近的守军，以冯延鲁为将前往福州敦促李仁达入朝. 之后福州外的守军越来越多，李仁达再三派人到吴越求援，吴越王钱弘佐派遣张筠救援福州，南唐和福州、吴越联军鏖战数日，但是还是无法攻克福州. 南唐的军队主将彼此争功，无法形成合力，让将士们都灰心不已，没有斗志，唐军和福州军于是开始了长达一年的对峙局面. 吴越后来派遣余安登陆了白虾浦，支援李仁达. 冯延鲁策划失误，导致南唐的军队大败，各路南唐军队人马不团结，相继撤走，福州争夺战以南唐的失败告终，南唐死亡两万余人，丢弃军械数十万，府库被消耗一空. 余安接管了李仁达的部队，从此福州就纳入了吴越的版图.
947年，参加福州争夺战的留从效回到了泉州，留从效对唐军将领说泉州北面和福州是世仇，而南面又紧靠大海和瘴气之地，土地贫瘠，这几年屡屡兴兵致使土地荒废，所得收入仅能自保，无法供养南唐大军. 南唐大军只好撤出泉州. 949年，留从效佔領漳州. 南唐现在已经无力攻打留从效，949年，南唐中主李璟不得不任命割據泉州的留從效為清源軍節度使，最後晉封晉江王，為閩南真正的統治者. 南唐歸降北宋後，留從效亦請求歸屬，宋朝朝廷同意之，但清源軍後來經過留紹鎡、張漢思與陳洪進等節度使或留后的统治，持續割據閩南泉漳直至978年奉表正式獻出泉、漳二州，前後歷經29年.
金桂冠
金桂冠（朝鮮語：김계관，），生於朝鮮平安北道雲山郡，是一名朝鮮外交官，現時(2007年7月)擔任朝鮮外務省副相. 他為朝鮮在有關該國核問題的常任代表，很多有關朝鲜核問題的國際談判，例如已舉行多輪的六方會談皆由他代表平壤方面發言.
於2007年2月13日，金桂冠傳達了朝鮮政府就放棄核武計劃的訊息，其中包括關閉寧邊核設施和銷毀現有之核武器，這對於被剛在4個月前朝鮮試爆其第一枚原子彈而導致陷入僵局的朝鮮核問題談判帶來重大突破. 作為朝鮮的首席談判代表，一直代表平壤在談判桌上爭取最大利益.
金桂冠亦在2007年6月於平壤與到訪的美國國務院助理國務卿希爾會面. 會面之後，他代表朝鮮正式宣佈將關閉寧邊核設施以及停止一切核武製造和試爆.
此外，07年7月，作為新一代朝鮮外交領導層，亦於柏林與美國六方代表團會面時，主動邀請享負盛名的美國紐約愛樂交響樂團訪問，是年11月，樂團正式到訪，是次微妙外交舉動被國際社會美稱作交響樂外交，並以之與當年令中美關係解凍的乒乓外交相提並論，足可見朝鮮多變靈活的新式外交政策.
拉福圖納區 (巴加塞斯縣)
拉福圖納區（La Fortuna），是哥斯達黎加的行政區，位於該國西北部瓜納卡斯特省，由巴加塞斯縣負責管轄，面積159平方公里，海拔高度430米，2013年人口2,900人，人口密度每平方公里18人.
逃獄兄弟
《逃獄兄弟》（Breakout Brothers），前名《逃出行動》，是一部香港以監獄為題材的黑社會電影 ，麥浩邦第二部導演作品，黃凱森動作指導，由譚耀文、張繼聰、栢天男及張建聲領銜主演；黃德斌、何佩瑜、翟凱泰、黃祥興、李影及鄒文正主演；伍詠薇特別演出；陳漢娜友情客串. 網上平台Disney+和愛奇藝可以觀看.
故事大綱
龍蛇混雜的監獄世界，一直由江湖巨頭滾筒和被判終身監禁的刀疤兩大勢力平分天下，卻因為新囚麥建天的出現，改變了風平浪靜的監獄生活. 建天先被刀疤連番威迫放棄上訴，後被揭發與滾筒有著深仇大恨而慘被欺凌，建天為求保命只好接受同倉獄友浩正的建議，合謀策劃了精密的越獄計劃. 為了避開鄧獄長的嚴密監管，浩正設局遊說滾筒協助，同時卻被刀疤識破而被迫接受加盟. 就此，獄中四人只好放下成見共同聯手，上演一場驚心動魄的逃獄行動！
贝勒瑜之家
贝勒瑜之家（Bellevue House）是首任加拿大总理约翰·亚历山大·麦克唐纳从1848年到1849年的住所 ，位于加拿大安大略省金斯顿中心街（Centre St）35号，介于联合街和国王街之间.
贝勒瑜之家大约建于1840年，房主人查尔斯·黑尔斯是一位富有的金斯顿商人，从1830年代的繁荣十年中获利颇丰. 这所房子是加拿大的首批意大利别墅之一. 1848年，麦克唐纳爵士和他的妻子伊莎贝拉，以及他们的儿子约翰·亚历山大搬进了这所房子.
贝勒瑜之家是一座不对称的意大利别墅，呈L形布局，从方形中央塔楼向外延伸出两翼；有各种形状的窗户和屋顶山墙；以及多个小阳台.
贝勒瑜之家是一处加拿大国家历史遗产，由加拿大公园局管理. 这是唯一一处纪念麦克唐纳总理的国家公园，也是金斯顿的主要景点之一. 游客中心位于旁边的马车房旧址上，展示区摆满与约翰爵士有关的文物，设有礼品店. 别墅内有1840年代绅士和女仆装扮的讲解员，帮助了解麦克唐纳家族以及1840年代金斯顿中产阶级家庭的生活.
凤凰街道
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靜夜思
《靜夜思》是中國唐代詩人李白所作的流傳最廣泛的一首詩，體裁屬五言樂府詩. 詩句在不同朝代的詩集略有不同，現今流傳最廣的版本乃清代文人蘅塘退士（本名孫洙）所編纂的《唐詩三百首》所收錄，但被質疑內容並不忠於原詩.
內容考證
《靜夜思》是李白最膾炙人口之作，自8世紀問世以來，幾乎每一本唐詩詩集都會收錄. 《靜夜思》在不同朝代、不同編者之手，詩句用字在首句第三個字、第三句第四個字或有不同.
據考，北宋郭茂倩（1041年－1099年）《樂府詩集》本詩作：-{zh-cn:床 前   看   月   光  疑   是   地   上   霜  举   头   望   山   月  低   头   思   故   乡;zh-tw:低　　舉　　疑　　床 頭　　頭　　是　　前 思　　望　　地　　看 故　　山　　上　　月 鄉　　月　　霜　　光}-后《全唐詩》也沿用此本.
《木天禁語》由元朝元詩四大家之一的范梈編成，書中亦有引用《静夜思》，全詩有兩個“明”字出現，其內容如下：-{zh-cn:忽 见   明   月   光  疑   是   地   上   霜  起   头   望   明   月  低   头   思   故   乡;zh-tw:低　　起　　疑　　忽 頭　　頭　　是　　見 思　　望　　地　　明 故　　明　　上　　月 鄉　　月　　霜　　光}-
《唐人萬首絕句》由明朝趙光在萬曆年間（介乎1573－1620年）編成，時間比《全唐詩》早85－132年，比《唐詩三百首》早143－190年. 按照格律，這是原版的機會非常大. 《靜夜思》內容如下：-{zh-cn:床 前   看   月   光  疑   是   地   上   霜  举   头   望   明   月  低   头   思   故   乡;zh-tw:低　　舉　　疑　　床 頭　　頭　　是　　前 思　　望　　地　　看 故　　明　　上　　月 鄉　　月　　霜　　光}-
《唐詩別裁》由清朝沈德潛在康熙年間編纂. 雖然與《全唐詩》都在康熙年間編成，但《靜夜思》的內容亦有不同：-{zh-cn:床 前   明   月   光  疑   是   地   上   霜  举   头   望   山   月  低   头   思   故   乡;zh-tw:低　　舉　　疑　　床 頭　　頭　　是　　前 思　　望　　地　　明 故　　山　　上　　月 鄉　　月　　霜　　光}-
《唐詩品彙》由明朝學者高棅在洪武26年（1393年）編成，時間比《唐人萬首絕句》早180－230年，比《唐詩三百首》早270年. 《唐詩品彙》記載的《靜夜思》與《唐詩三百首》的版本有異，內容如下：-{zh-cn:床 前   明   月   光  疑   是   地   上   霜  举   头   望   山   月  低   头   思   故   乡;zh-tw:低　　舉　　疑　　床 頭　　頭　　是　　前 思　　望　　地　　明 故　　山　　上　　月 鄉　　月　　霜　　光}-
《全唐詩》由清朝彭定求等10多人在康熙44年（1705年）編成，是當時的欽定版本，時間比《唐詩三百首》早58年，全詩沒有“明”字出現：-{zh-cn:床 前   看   月   光  疑   是   地   上   霜  举   头   望   山   月  低   头   思   故   乡;zh-tw:低　　舉　　疑　　床 頭　　頭　　是　　前 思　　望　　地　　看 故　　山　　上　　月 鄉　　月　　霜　　光}-
現今流傳的版本源於清朝文人蘅塘退士在乾隆28年（1763年）編成的唐詩詩集《唐詩三百首》（此《唐詩三百首》乃最原始版本，後世編者借用此書名出版詩集，但內容不同），內容如下：-{zh-cn:床 前   明   月   光  疑   是   地   上   霜  举   头   望   明   月  低   头   思   故   乡;zh-tw:低　　舉　　疑　　床 頭　　頭　　是　　前 思　　望　　地　　明 故　　明　　上　　月 鄉　　月　　霜　　光}-
“牀”字含義爭議
對於此詩中“牀”的含義是除該詩文字外的另一個爭論焦點. 觀點包括：
朱奎 (1930年)
朱奎（），男，江苏沛县人，中国政治人物，曾任云南省人民政府副省长.
生平
1950年1月至1954年7月，历任贵州省安顺专区公安派出所所长、公安处干事、副科长、政治协理员等职. 1954年至1960年，历任西南有色局设计公司科长、队长，有色冶金设计院昆明办事处党总支书记，昆明勘探公司党委副书记、书记等职. 1960年至1970年，历任昆钢炼铁厂党委书记，昆钢公司党委副书记、书记等职. 1970年至1978年，历任云锡公司老厂锡矿革委会副主任、党委副书记，云锡公司党委副书记、书记，革委会副主任、主任等职. 1979年至1980年，任云南省冶金工业局党组副书记、副局长. 1980年至1983年，任中共昆明市委书记（当时设有第一书记）、昆明市人民政府市长.
1983年至1989年，任中共云南省委常委、云南省人民政府常务副省长，协助省长负责政府常务工作，分管经委、建委、工交部门、外事、外经贸、物资、城乡建设、环境保护、土地管理、劳动工资等工作. 1989年至1993年，任国务院三线建设调整改造规划办公室副主任. 1993年至1998年，任第八届全国政协委员. 2000年离休. 2018年9月14日凌晨2时20分在昆明逝世.
汉阳峰
汉阳峰又名大汉阳峰（与近旁的小汉阳峰相区别），是中国江西省庐山的最高峰，海拔1474米. 汉阳峰位于庐山南部，距离庐山风景区的中心牯岭街14公里，毗邻东北侧的小汉阳峰和南面的紫霄峰，峰下为长达七、八公里的康王谷. 传说由于晚上可以看到武汉市汉阳的灯火，故得此名.
汉阳峰山势高大，形状圆滑，与金字塔形的小汉阳峰和奇险的五老峰迥然不同. 峰顶有石砌的汉阳台和禹王崖，宜于登高远眺近观庐山全景乃至长江、鄱阳湖.
汉阳峰摩崖石刻
汉阳峰摩崖石刻共有三处： 峰顶有石碑，刻有林森墨迹“大汉阳峰”四字， 峰顶汉阳台石亭门额“汉王台”三字，隶书，国民政府主席林森1929年题写，
汉阳峰摩崖石刻已于1986年列为九江市文物保护单位.
华南水鼠耳蝠
华南水鼠耳蝠（学名：Myotis laniger）也称高山鼠耳蝠，白腹鼠耳蝠，一种分布于中国及越南、印度等地区的蝙蝠， 隶属于蝙蝠科鼠耳蝠属. 本种原被视为水鼠耳蝠（Myotis daubentoni）的一个亚种，1997年匈牙利研究人员依据形态特征将本种提升为种.
前进街道
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瑪莎足球會
马萨足球俱乐部（Marsa FC）是马耳他足球俱乐部，位于马萨. 俱乐部创建于1920年1月4日，在1921年球队更名为马萨联队，10年后的1931年球队将队名改回马萨足球俱乐部.
里奧納蘭霍區
里奧納蘭霍區（Río Naranjo），是哥斯達黎加的行政區，位於該國西北部瓜納卡斯特省，由巴加塞斯縣負責管轄，面積43平方公里，海拔高度522米，2013年人口1,099人，人口密度每平方公里26人.
自貢站
自贡站，曾用工程名自贡东站 ，是一座位于四川省自贡市沿滩区仙市镇蕉湾村的铁路车站 ，经高铁连接线与东环路相接，北邻东盐都大道、东邻蓉遵高速公路，于2020年1月开工建设，2021年6月28日随绵泸高速铁路内自泸段开通运营而启用. 自贡站将成为自贡市对外的主要门户枢纽、川南地区铁路区域枢纽，有绵泸高铁和蓉昆高铁经过，规划有雅安至自贡至重庆铁路经过.
车站结构与设施
自贡站为高架站房，地上两层，配有站前地下空间. 站房总建筑面积3.5万平方米，候车大厅1.2万平方米，最大旅客输送能力每小时7000人以上，候车大厅设座位1264个，可同时容纳1.5万至2万名旅客. 站房采用全玻璃外立面，融入自贡的盐特色，以全玻璃幕墙呈现“盐立方”结构，站房正立面下沿微微起拱.
自贡站规划采用“三站合一”的建设模式，将公交长途车站、旅游集散中心等重要的城市公共功能与高铁站统筹设计，到达旅客通过地下城市通廊单向进入十字形换乘大厅，各类换乘区域以一条十字通廊串联，出站旅客不需要垂直交通，顺着通廊即可进入各个区域.
2站台与5站台预留了屏蔽门安装位置，供后期绵泸高铁车辆不停车通过使用.
光輝戰鬥機
光輝戰鬥機（印地語：तेजस，拉丁字母转写：Tejas）是印度斯坦航空有限公司開發的輕型多用途戰機，自印度的輕型戰鬥機計劃（Light Combat Aircraft）發展而來. 該計劃始於20世紀80年代，用以取代逐步老化的米格-21戰鬥機，最後成品被正式命名為Tejas.
2015年1月17日，在首架光輝戰鬥機交付印度空軍後開始服役.
歷史
光輝戰鬥機最早可追溯於1969年，當時印度政府接受印度航空委員會的建議，由印度斯坦航空有限公司（HAL）設計和開發出一款類似定位的戰鬥機. 印度斯坦航空有限公司終在1975年完成設計的研究，但該項目由於無法得到印度空軍的信任與種種原因而被取消. 然而印度仍然意識到有必要建立一套完整的軍工體系，在這種情況下產生的便是輕型戰鬥機計劃（Light Combat Aircraft）.
輕型戰鬥機計畫（LCA）
1983年，印度空軍意識到需要發展印度自身的作戰飛機並就此提出兩項目標，第一個目標是替代將在90年代便壽終的米格-21戰鬥機. 第二個目標即是推動印度本土的航太產業，進一步擴大印度的航空太空研發能力與完整的軍工體系.
為了實現這些目標，印度政府選擇採取不同的方案，並在1984年成立了（ADA）以管理和領導輕型戰鬥機計畫. 雖然光輝戰鬥機經常被描述成印度斯坦航空有限公司的產品，然而光輝的研製責任實際上是屬於印度航空發展局（ADA），並與印度斯坦航空、超過100個實驗室、負責研發的機構共同組成輕型戰鬥機計畫的承包商. 最初，印度政府提出了多項需「自力更生」的目標，包括飛行線控系統（FBW）、飛行控制系统（FCS）、多模和加力渦輪扇發動機的研究.
發展歷程
1987年10月，印度斯坦航空有限公司開始為戰鬥機確定所需要的設計規格，並邀請了法國達梭航太作為技術顧問，負責為其極為豐富的專業知識向輕型戰鬥機提供意見. 及後印度斯坦航空會同印度政府決定將計畫分成兩個階段.
第一階段在1993年4月開始 ，該階段的意義在於概念驗證和試驗兩架技術試驗機，並將兩架試驗機分別命名為「TD-1」和「TD-2」. TD-1作為首架技術試驗機在1995年完成生產，可是TD-1卻因為天生缺憾而發生故障，再加上當時以美國為主導的西方國家因為印度進行核試驗而對印度實施禁運的緣故，使印度缺乏TD-1所使用的發動機 ，最終首架技術試驗機TD-1在2001年1月4日才完成首飛. TD-1成功試飛後，時任總理阿塔爾·比哈里·瓦傑帕伊便正式將輕型戰鬥機計畫的戰機命名為「Tejas」，在梵語意思中是指「光輝」. TD-1的試飛完成，使印度舉國上下大為歡喜，隨即進入下一架試驗機的技術驗證. 2002年6月6日，TD-2完成首飛，飛行員甚至稱光輝戰鬥機比米格-21戰鬥機更為優勝.
在TD-1試飛完成後，印度便在2001年11月展開第二階段的開發. 根據計畫，印度將會製造PV-1、PV-2、PV-3、PV-4和PV-5等原型機 ，可是技術的缺憾使試驗過程進展並不順利，導致多項指標均不能達到.
2005年3月，雖然光輝戰鬥機的試驗過程中存在明顯不足，但印度空軍仍訂購了40架光輝戰鬥機（20架為另作打算），而該40架戰機均配備美國奇異公司的F404-GE-IN20發動機 ，而不是印度正在研發的卡佛裡發動機. 2007年4月25日，首架限量生產的光輝戰鬥機（LSP-1）完成首飛，其試飛速度達到1.1馬赫 ，並在2009年1月22日完成多達530個小時的飛行測試. 2010年4月23日，第三架生產的原型機（LSP-3）成為首架搭載埃爾塔公司的EL/M-2032多模雷達的原型機. 其後2010年6月，第四架原型機（LSP-4）亦都完成首飛 ，隨後各個LSP版本都已經完成試飛，最後一架試飛的原型機是LSP-8，於2013年3月完成試飛，標誌著空軍版本的光輝戰鬥機經已完成研發.
在各種試驗過程中，印度亦為海軍考慮了艦載機，於是在2003年批准光輝艦載型版本的項目，首架艦載試驗機（NP-1）在2010年7月完成生產 ，並在2012年4月於班加羅爾的機場完成首飛. 其後真正試驗艦載起飛的版本（NP-2）在同年12月成功進行滑翔起飛試驗. 使印度海軍有望在國產航母上裝備光輝艦載型版本戰鬥機.
至今，整個輕型戰鬥機計畫已經衍生出技術試驗版本（TD）、原型機版本（PV）、限量生產版本（LSP）、艦載戰鬥機版本（NP）、教練機版本與量產型版本（Mk）. 整個研發項目雖然歷經波折，亦被外界嘲諷光輝戰鬥機耗用了「三十年時間」研製，但印度此舉無疑成功促進本土航空業與軍工體系的發展.
2015年1月17日，首架光輝戰鬥機正式交付印度空軍.
2019年9月，艦載版本的光輝戰鬥機成功在果阿的模擬飛行甲板設施起飛.
佩特諾-伊曼-道格拉斯定理
佩特-諾伊曼-道格拉斯定理（Petr–Douglas–Neumann theorem）也稱為PDN定理，是幾何學中有關平面多邊形的定理. 此定理證明，對於任何多邊形，都可以依定理中的作法找到一正多邊形，其邊數恰和原來的多邊形相同. 佩特諾-伊曼-道格拉斯定理最早是由（1868–1950）1908年在布拉格提出. 1940年及1941年時也分別被傑西·道格拉斯（1897–1965） 和（1909–2002） 獨立證明. 此定理由Stephen B Gray命名為佩特-諾伊曼-道格拉斯定理，或簡稱為PDN定理 ，有時也被稱為道格拉斯定理、道格拉斯-諾伊曼定理、諾伊曼-道格拉斯-佩特定理或佩特定理.
定理敘述
佩特-諾伊曼-道格拉斯定理的敘述如下
應用在三角形中的特例
在三角形的情形下，n為3，而n −2為1. 因此只存在一個可能的k值，也就是1. 此定理應用在三角形時，三角形A1為正三角形.
A1是由三角形A0的每一邊往外畫頂角為2π/3的等腰三角形，其頂點連線而成的三角形. 三角形A1 的頂點也就是三角形A0的每一邊往外畫正三角形的重心. 因此佩特-諾伊曼-道格拉斯定理應用在三角形中的特例可以表示如下：
上述的敘述也就是拿破崙定理.
西康宾馆
西康宾馆是一间四星级的宾馆，位于南京市鼓楼区西康路33号.
沿革
西康路33号原为汪精卫的私人住邸. 1946年，西康路33号修建成美国驻华大使馆，有三幢造型相同、规模相等的西式楼房和三幢西式平房，房屋依山而建. 三幢西式楼房为公寓式建筑，原为大使馆官员的住所，砖石结构，高三层，另有一层地下室，四面坡屋顶，屋脊两侧及后墙竖有用来取暖壁炉. 楼房正面为门廊、阳台，中间是客厅、办公室，后面为厨房和休息场所. 1949年4月23日，中国人民解放军攻占南京，当时美国驻华大使司徒雷登滞留在大使馆内，毛泽东派黄华在使馆内与司徒雷登密探，司徒雷登曾表示访问北京意愿，得到毛泽东回应. 6月30日，司徒雷登致电美国国务院，但在7月2日收到复电称不得访问北京. 同年8月2日，司徒雷登被迫返回美国. 8月18日，毛泽东撰写《别了，司徒雷登》一文纪念. 1950年2月18日，美国政府的最后一名外交官（培根）撤离此处大使馆，之后大使馆由南京市军管会接管.
1952年至1960年曾是中共江苏省委驻地. 1953年3月22日，毛泽东来南京巡视时，曾下榻于此，住中间楼（是柯庆施、江渭清的宿舍）. 后成为省委办公厅西康路招待所，1988年改称西康宾馆，是中共江苏省委办公厅下属事业单位，主要承担江苏省的政治接待任务. 1994年11月5日，中国共产党中央纪律检查委员会常委刘丽英率领调查组入住西康宾馆，调查无锡新兴实业公司非法集资案（当时中华人民共和国涉案金额最大的金融案件）. 2002年，西康宾馆被列为江苏省文物保护单位.
光輝戰鬥機
發展歷程
2020年1月11日，艦載版本的光輝戰鬥機首次降落在超日王號航空母艦上，翌日首次在超日王艦上滑躍起飛.
設計
光輝戰鬥機很大程度上是參考了幻象-2000戰鬥機的設計，採用無水平尾翼的大三角翼設計，使飛機擁有優秀的短距起降能力. 而機身則採用了複合材料製造，有效地降低飛機重量. 为第四代戰鬥機的標準，與中國和巴基斯坦合作研製的梟龍戰鬥機水準較為相似.
機身構造
光輝戰鬥機的機身採用鋁-鋰合金、碳纖維複合材料（C-FC）和鈦合金鋼製造，其中C-FC複合材料佔有機身構造多達45%. 複合材料的使用使光輝戰鬥機擁有更輕更強的機身，同時光輝戰鬥機所佔的複合材料比例是當今世上最高之一. 除了使機身更輕，複合材料亦使機身可以減少鉚釘的數量，增加飛機的可靠性和降低其因結構性疲勞而產生裂痕的風險.
飛控系統與綜合航電設備
光輝戰鬥機的雷達是採用了以色列航空航天工業公司的EL/M-2032多模多普勒脈沖雷達 ，使光輝能夠具備高達150公里空中掃瞄和跟踪模式，與極佳的對地/對海精準搜索與定位的能力. 然而，按目前的計畫，印度希望未來光輝戰鬥機改裝主動電子掃描陣列（AESA）雷達，以提高光輝戰鬥機的能力.
除了雷達，光輝戰鬥機也配置了紅外線搜索和跟踪傳感器（IRST） ，使其可以更精準進行對地/對海攻擊或轟炸. 而該系統是以莢艙為基礎.
發動機
印度最初希望光輝戰鬥機採用國產的卡佛裡發動機，然而卡佛裡至今仍未完成研發和測試，因此改為選用美國通用电气公司的F404-GE-IN20發動機，但卡佛裡發動機仍然不會因而停止研發，在完成研發後便會配置在量產型的光輝戰鬥機中. 而光輝Mk.2型將會配備更先進的F414渦輪扇發動機.
外銷嘗試
2016年1月21日，印度空軍派出兩架編號為「LSP-4」和「LSP-7」的光輝戰鬥機參與巴林航空展，與中國和巴基斯坦合作研製的梟龍戰鬥機同台競技. 在展示期間，印度空軍亦參與了戰機示演，顯示出了其機動性能.
此前，曾有多間媒體報道，印度希望向斯里蘭卡推銷光輝戰鬥機，以對抗巴基斯坦對其銷售梟龍戰機，但至今雙方仍未就細節進行過談判.
2023年7月19日根據印度《防務新聞》網站報導，阿根廷國防部長 17 日訪問印度期間，將和印度簽署一份總額高達 10.5 億美元的採購協議. 阿根廷將購買 15 架印度斯坦航空 LCA「光輝」戰鬥機，
新塘街道
新塘街道可以指：
斯卡利特山
斯卡利特山是南極洲的山峰，位於赫德島東部，海拔高度410米，在1874年由英國探險隊繪入地圖，由澳大利亞探險隊測量和命名，現時由南極條約體系管理.
2015年查塔努加槍擊案
2015年查塔努加槍擊案，是指發生於2015年7月16日，在美國田納西州查塔努加的兩處軍事設施的槍擊案，共造成包括槍手在內的6人死亡，4名是美國海軍陸戰隊隊員 ，另一人是海軍士官，另有2人受傷. 槍手穆罕默德·尤瑟夫·阿卜杜阿齊茲（Muhammad Youssef Abdulazeez）在第二案發現場被擊斃 ，而本案已朝國內恐怖主義的方向調查.
行兇者
24歲的枪手阿卜杜阿齐兹出生於科威特，在一個保守的穆斯林家庭長大. 他自小隨家人移居美國，住在田納西州的查塔努加，並归化入籍成為美国公民. 2012年，他在查塔努加田納西大學取得工程學學位畢業.
阿卜杜阿齐兹的父親曾經被美國當局列入恐怖主义嫌疑人监控名单，不過後來被剔除. 阿卜杜阿齐兹事前未有被當局列為監控對象.
經過
7月16日，枪手在查塔努加市一个购物中心边开车，边向位于购物中心的军方徵兵中心开枪，枪手总共开了25到30枪，一名海军陆战队徵兵官员腿部中弹受伤.
枪手接着开车到大约10公里之外海军後備役中心. 他开枪扫射，中心内的四名海军陆战队士兵被槍殺. 枪击停止后，枪手也已经死亡. 另一名中槍的海軍士官延至7月18日不治.
劉志強 (足球員)
劉志強（Lau Chi Keung Sanvel，），生於香港，香港職業足球員，司職清道夫、中堅、防守中場、正中場及進攻中場，前香港奧運足球代表隊及香港足球代表隊隊員，曾經是香港最佳中場球員之一. 現時於香港超級聯賽和富大埔擔任球隊助理教練.
球員生涯
劉志強於香港甲組足球聯賽商業球隊快譯通展開球員生涯，期間入選香港奧運隊，參加過2000年奧運足球預賽.
1999年，劉志強轉投晨曦，並且效力了12年，期間曾經擔任隊長.
2011年夏季，劉志強原來打算轉投香港甲組足球聯賽「升班馬」港迪，惟球隊及後因為贊助商退堂及放棄升班，劉志強遂變成為了失業大軍 ，及後加盟香港乙組足球聯賽足球隊金峰科技.
2012–13年度球季，劉志強轉投香港乙組足球聯賽足球隊元朗.
桑德斯山 (威爾克斯地)
桑德斯山（Saunders Hill）是南極洲的山峰，位於威爾克斯地，處於風車行動群島以東，根據美國海軍拍攝的空中照片被繪入地圖，以生物學家命名.
科羅拉多區
科羅拉多區（Colorado District），是哥斯達黎加的行政區，位於該國西北部瓜納卡斯特省，由阿班加雷斯縣負責管轄，面積196平方公里，2013年人口4,800人，人口密度每平方公里25人.
維克托·尤瑟夫
維克托·尤瑟夫（Виктор Йосифов；）是一位保加利亞排球運動員. 他現在效力於德國球隊腓特烈港排球俱樂部. 他也代表保加利亞國家男子排球隊參加比賽. 他在2009年幫助保加利亞獲得2009年歐洲排球錦標賽的銅牌.
维尔茨韦勒
维尔茨韦勒（德语：Würzweiler）是德国莱茵兰-普法尔茨州的一个市镇. 总面积2.32平方公里，总人口211人，其中男性113人，女性98人（2011年12月31日），人口密度91人/平方公里.
AlphaFold
AlphaFold（直譯：阿爾法折疊）是Alphabet旗下Google旗下DeepMind开发的一款蛋白質結構預測程式. 該程序被設計為一個深度學習系統.
AlphaFold人工智能有2個主要版本：AlphaFold 1（2018）和AlphaFold 2（2020）. 前者使用AlphaFold 1在2018年12月的第13屆CASP（Critical Assessment of protein Structure Prediction，直譯：蛋白質結構預測的關鍵評估）的排名中第一. 該程序特別成功地預測了被競賽組織者評為最困難的目標的最準確結構，其中沒有來自具有部分相似序列的蛋白質的現有模板結構.
蛋白质-{zh-cn:通过;zh-tw:透過;}-卷曲折叠會构成三维结构，蛋白质的功能正由其結構決定. 了解蛋白質結構有助於開發治療疾病的藥物. DeepMind稱，AlphaFold能在数天内识别蛋白质的形状，而此前學界識別蛋白质形状經常需花費數年時間. 2020年11月，在第14届CASP（Critical Assessment of protein Structure Prediction，直譯：蛋白質結構預測的關鍵評估）競賽中 ，AlphaFold 2(2020)表現良好，中位分数为92.4（满分100分）. 它的准确度远远高于其他任何-{zh-cn:程序;zh-tw:程式;}-.
2021年7月15日，AlphaFold2 論文在《自然》雜誌上作為高級訪問出版物與開源軟件和可搜索的物種蛋白質組數據庫一起發表.
AlphaFold蛋白質結構數據庫
AlphaFold蛋白質結構數據庫於2021年7月22日啟動，這是AlphaFold和歐洲分子生物學實驗室的歐洲生物信息研究所的共同努力. AlphaFold提供對超過2億個蛋白質結構預測的開放訪問，以加速科學研究. 在啟動時，該數據庫包含人類和20種模式生物的幾乎完整UniProt蛋白質組的AlphaFold預測蛋白質結構模型，總計超過365,000種蛋白質（該數據庫不包括少於16個或多於2700個氨基酸殘基蛋白質 ，但對人類而言，殘基蛋白質可在文件中獲得. ）.
AlphaFold目標是覆蓋UniRef90中1億個蛋白質大部分集合. 截至2022年5月15日，已有992,316個可用.
蛋白質折疊問題
蛋白質由蛋白質一級結構組成，蛋白質折疊的過程中蛋白質會自發折疊形成蛋白質三級結構. 蛋白質結構對蛋白質生物學功能至關重要. 然而，了解氨基酸序列如何確定蛋白質三級結構極具挑戰性，這被稱為「蛋白質折疊問題」. 「蛋白質折疊問題」涉及折疊穩定結構的原子間力熱力學、蛋白質以極快速達到其最終折疊狀態的機制和途徑，以及如何從氨基酸序列預測蛋白質天然結構.
蛋白質結構過去通過諸如X射線晶體學、低溫電子顯微鏡和核磁共振等技術進行實驗確定，這些技術既昂貴又耗時.
過去60年努力只確定了約170,000種蛋白質結構，而所有生命形式中已知蛋白質超過2億種.
多年來，研究人員應用了許多計算方法來解決蛋白質結構預測問題，但除了小而簡單的蛋白質外，它們準確性還遠遠遠沒有接近實驗技術，從而限制了科學研究.
CASP於1994年發起，旨在挑戰科學界做出最好的蛋白質結構預測，結果對於最困難的到2016年的蛋白質發現分數也只能達到100滿分的40分.
2018年，AlphaFold使用人工智能深度學習技術參加CASP.
算法
DeepMind is known to have trained the program on over 170,000 proteins from a public repository of protein sequences and structures. The program uses a form of attention network, a deep learning technique that focuses on having the AI algorithm identify parts of a larger problem, then piece it together to obtain the overall solution. The overall training was conducted on processing power between 100 and 200 GPUs. Training the system on this hardware took "a few weeks", after which the program would take "a matter of days" to converge for each structure.
AlphaFold 1（2018）
AlphaFold 1 (2018) was built on work developed by various teams in the 2010s, work that looked at the large databanks of related DNA sequences now available from many different organisms (most without known 3D structures), to try to find changes at different residues that appeared to be correlated, even though the residues were not consecutive in the main chain. Such correlations suggest that the residues may be close to each other physically, even though not close in the sequence, allowing a contact map to be estimated. Building on recent work prior to 2018, AlphaFold 1 extended this to estimate a probability distribution for just how close the residues might be likely to be—turning the contact map into a likely distance map. It also used more advanced learning methods than previously to develop the inference. Combining a statistical potential based on this probability distribution with the calculated local free-energy of the configuration, the team was then able to use gradient descent to a solution that best fitted both.
More technically, Torrisi et al summarised in 2019 the approach of AlphaFold version 1 as follows: "Central to AlphaFold is a distance map predictor implemented as a very deep residual neural networks with 220 residual blocks processing a representation of dimensionality 64×64×128 – corresponding to input features calculated from two 64 amino acid fragments. Each residual block has three layers including a 3×3 dilated convolutional layer – the blocks cycle through dilation of values 1, 2, 4, and 8. In total the model has 21 million parameters. The network uses a combination of 1D and 2D inputs, including evolutionary profiles from different sources and co-evolution features. Alongside a distance map in the form of a very finely-grained histogram of distances, AlphaFold predicts Φ and Ψ angles for each residue which are used to create the initial predicted 3D structure. The AlphaFold authors concluded that the depth of the model, its large crop size, the large training set of roughly 29,000 proteins, modern Deep Learning techniques, and the richness of information from the predicted histogram of distances helped AlphaFold achieve a high contact map prediction precision."
AlphaFold 2（2020）
The 2020 version of the program (AlphaFold 2, 2020) is significantly different from the original version that won CASP 13 in 2018, according to the team at DeepMind.
The DeepMind team had identified that its previous approach, combining local physics with a guide potential derived from pattern recognition, had a tendency to over-account for interactions between residues that were nearby in the sequence compared to interactions between residues further apart along the chain. As a result, AlphaFold 1 had a tendency to prefer models with slightly more secondary structure (alpha helices and beta sheets) than was the case in reality (a form of overfitting).
The software design used in AlphaFold 1 contained a number of modules, each trained separately, that were used to produce the guide potential that was then combined with the physics-based energy potential. AlphaFold 2 replaced this with a system of sub-networks coupled together into a single differentiable end-to-end model, based entirely on pattern recognition, which was trained in an integrated way as a single integrated structure. Local physics, in the form of energy refinement based on the AMBER model, is applied only as a final refinement step once the neural network prediction has converged, and only slightly adjusts the predicted structure.
A key part of the 2020 system are two modules, believed to be based on a transformer design, which are used to progressively refine a vector of information for each relationship (or "edge" in graph-theory terminology) between an amino acid residue of the protein and another amino acid residue (these relationships are represented by the array shown in green); and between each amino acid position and each different sequences in the input sequence alignment (these relationships are represented by the array shown in red). Internally these refinement transformations contain layers that have the effect of bringing relevant data together and filtering out irrelevant data (the "attention mechanism") for these relationships, in a context-dependent way, learnt from training data. These transformations are iterated, the updated information output by one step becoming the input of the next, with the sharpened residue/residue information feeding into the update of the residue/sequence information, and then the improved residue/sequence information feeding into the update of the residue/residue information. As the iteration progresses, according to one report, the "attention algorithm ... mimics the way a person might assemble a jigsaw puzzle: first connecting pieces in small clumps—in this case clusters of amino acids—and then searching for ways to join the clumps in a larger whole."
The output of these iterations then informs the final structure prediction module, which also uses transformers, and is itself then iterated. In an example presented by DeepMind, the structure prediction module achieved a correct topology for the target protein on its first iteration, scored as having a GDT_TS of 78, but with a large number (90%) of stereochemical violations – i.e. unphysical bond angles or lengths. With subsequent iterations the number of stereochemical violations fell. By the third iteration the GDT_TS of the prediction was approaching 90, and by the eighth iteration the number of stereochemical violations was approaching zero.
The AlphaFold team stated in November 2020 that they believe AlphaFold can be further developed, with room for further improvements in accuracy.
The training data was originally restricted to single peptide trains. However, the October 2021 update, named AlphaFold-Multimer, included protein complexes in its training data. DeepMind stated this update succeeded about 70% of the time at accurately predicting protein-protein interactions.
CASP13
In December 2018, DeepMind's AlphaFold placed first in the overall rankings of the 13th Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP).
The program was particularly successfully predicting the most accurate structure for targets rated as the most difficult by the competition organisers, where no existing template structures were available from proteins with a partially similar sequence. AlphaFold gave the best prediction for 25 out of 43 protein targets in this class, achieving a median score of 58.9 on the CASP's global distance test (GDT) score, ahead of 52.5 and 52.4 by the two next best-placed teams, who were also using deep learning to estimate contact distances. Overall, across all targets, the program achieved a GDT score of 68.5.
CASP14
In November 2020, DeepMind's new version, AlphaFold 2, won CASP14. Overall, AlphaFold 2 made the best prediction for 88 out of the 97 targets.
On the competition's preferred global distance test (GDT) measure of accuracy, the program achieved a median score of 92.4 (out of 100), meaning that more than half of its predictions were scored at better than 92.4% for having their atoms in more-or-less the right place, a level of accuracy reported to be comparable to experimental techniques like X-ray crystallography. In 2018 AlphaFold 1 had only reached this level of accuracy in two of all of its predictions. 88% of predictions in the 2020 competition had a GDT_TS score of more than 80. On the group of targets classed as the most difficult, AlphaFold 2 achieved a median score of 87.
Measured by the root-mean-square deviation (RMS-D) of the placement of the alpha-carbon atoms of the protein backbone chain, which tends to be dominated by the performance of the worst-fitted outliers, 88% of AlphaFold 2's predictions had an RMS deviation of less than 4 Å for the set of overlapped C-alpha atoms. 76% of predictions achieved better than 3 Å, and 46% had a C-alpha atom RMS accuracy better than 2 Å., with a median RMS deviation in its predictions of 2.1 Å for a set of overlapped CA atoms. AlphaFold 2 also achieved an accuracy in modelling surface side chains described as "really really extraordinary".
To additionally verify AlphaFold-2 the conference organisers approached four leading experimental groups for structures they were finding particularly challenging and had been unable to determine. In all four cases the three-dimensional models produced by AlphaFold 2 were sufficiently accurate to determine structures of these proteins by molecular replacement. These included target T1100 (Af1503), a small membrane protein studied by experimentalists for ten years.
Responses
AlphaFold 2 scoring more than 90 in CASP's global distance test (GDT) is considered a significant achievement in computational biology and great progress towards a decades-old grand challenge of biology. Nobel Prize winner and structural biologist Venki Ramakrishnan called the result "a stunning advance on the protein folding problem", adding that "It has occurred decades before many people in the field would have predicted. It will be exciting to see the many ways in which it will fundamentally change biological research."
Propelled by press releases from CASP and DeepMind, AlphaFold 2's success received wide media attention. As well as news pieces in the specialist science press, such as Nature, Science, MIT Technology Review, and New Scientist, the story was widely covered by major national newspapers,   as well as general news-services and weekly publications, such as Fortune, The Economist, Bloomberg, Der Spiegel, and The Spectator. In London The Times made the story its front-page photo lead, with two further pages of inside coverage and an editorial. A frequent theme was that ability to predict protein structures accurately based on the constituent amino acid sequence is expected to have a wide variety of benefits in the life sciences space including accelerating advanced drug discovery and enabling better understanding of diseases. Writing about the event, the MIT Technology Review noted that the AI had "solved a fifty-year old grand challenge of biology." The same article went on to note that the AI algorithm could "predict the shape of proteins to within the width of an atom."
As summed up by Der Spiegel reservations about this coverage have focussed in two main areas: "There is still a lot to be done" and: "We don't even know how they do it".
Although a 30-minute presentation about AlphaFold 2 was given on the second day of the CASP conference (December 1) by project leader John Jumper, it has been described as "exceedingly high-level, heavy on ideas and insinuations, but almost entirely devoid of detail". Unlike other research groups presenting at CASP14, DeepMind's presentation was not recorded and is not publicly available. DeepMind is expected to publish a scientific paper giving an account of AlphaFold 2 in the proceedings volume of the CASP conference; but it is not known whether it will go beyond what was said in the presentation.
Speaking to El País, researcher Alfonso Valencia said "The most important thing that this advance leaves us is knowing that this problem has a solution, that it is possible to solve it... We only know the result. Google does not provide the software and this is the frustrating part of the achievement because it will not directly benefit science." Nevertheless, as much as Google and DeepMind do release may help other teams develop similar AI systems, an "indirect" benefit. In late 2019 DeepMind released much of the code of the first version of AlphaFold as open source; but only when work was well underway on the much more radical AlphaFold 2. Another option it could take might be to make AlphaFold 2 structure prediction available as an online black-box subscription service. Convergence for a single sequence has been estimated to require on the order of $10,000 worth of wholesale compute time. But this would deny researchers access to the internal states of the system, the chance to learn more qualitatively what gives rise to AlphaFold 2's success, and the potential for new algorithms that could be lighter and more efficient yet still achieve such results. Fears of potential for a lack of transparency by DeepMind have been contrasted with five decades of heavy public investment into the open Protein Data Bank and then also into open DNA sequence repositories, without which the data to train AlphaFold 2 would not have existed.
Of note, on June 18th, 2021 Demis Hassabis tweeted: "Brief update on some exciting progress on #AlphaFold! We’ve been heads down working flat out on our full methods paper (currently under review) with accompanying open source code and on providing broad free access to AlphaFold for the scientific community. More very soon!"
However it is not yet clear to what extent structure predictions made by AlphaFold 2 will hold up for proteins bound into complexes with other proteins and other molecules. This was not a part of the CASP competition which AlphaFold entered, and not an eventuality it was internally designed to expect. Where structures that AlphaFold 2 did predict were for proteins that had strong interactions either with other copies of themselves, or with other structures, these were the cases where AlphaFold 2's predictions tended to be least refined and least reliable. As a large fraction of the most important biological machines in a cell comprise such complexes, or relate to how protein structures become modified when in contact with other molecules, this is an area that will continue to be the focus of considerable experimental attention.
With so little yet known about the internal patterns that AlphaFold 2 learns to make its predictions, it is not yet clear to what extent the program may be impaired in its ability to identify novel folds, if such folds are not well represented in the existing protein structures known in structure databases. It is also not well known the extent to which protein structures in such databases, overwhelmingly of proteins that it has been possible to crystallise to X-ray, are representative of typical proteins that have not yet been crystallised. And it is also unclear how representative the frozen protein structures in crystals are of the dynamic structures found in the cells in vivo. AlphaFold 2's difficulties with structures obtained by protein NMR methods may not be a good sign.
On its potential as a tool for drug discovery, Stephen Curry notes that while the resolution of AlphaFold 2's structures may be very good, the accuracy with which binding sites are modelled needs to be even higher: typically molecular docking studies require the atomic positions to be accurate within a 0.3 Å margin, but the predicted protein structure only have at best an RMSD of 0.9 Å for all atoms. So AlphaFold 2's structures may only be a limited help in such contexts. Moreover, according to Science columnist Derek Lowe, because the prediction of small-molecule binding even then is still not very good, computational prediction of drug targets is simply not in a position to take over as the "backbone" of corporate drug discovery—so "protein structure determination simply isn’t a rate-limiting step in drug discovery in general". It has also been noted that even with a structure for a protein, to then understand how it functions, what it does, and how that fits within wider biological processes can still be very challenging. Nevertheless, if better knowledge of protein structure could lead to better understanding of individual disease mechanisms and ultimately to better drug targets, or better understanding of the differences between human and animal models, ultimately that could lead to improvements.
Also, because AlphaFold processes protein-only sequences by design, other associated biomolecules are not considered. On the impact of absent metals, co-factors and, most visibly, co- and post-translational modifications such as protein glycosylation from AlphaFold models, Elisa Fadda (Maynooth University, Ireland) and Jon Agirre (University of York, UK) highlighted the need for scientists to check databases such as UniProt-KB for likely missing components, as these can play an important role not just in folding but in protein function. However, the authors highlighted that many AlphaFold models were accurate enough to allow for the introduction of post-predictional modifications.
Finally, some have noted that even a perfect answer to the protein prediction problem would still leave questions about the protein folding problem—understanding in detail how the folding process actually occurs in nature (and how sometimes they can also misfold).
But even with such caveats, AlphaFold 2 was described as a huge technical step forward and intellectual achievement.
應用
AlphaFold已被用於預測SARS-CoV-2（COVID-19的病原體）的蛋白質結構. 這些蛋白質的結構在2020年初有待實驗檢測. 在將結果發佈到更大的研究界之前，英國(Francis Crick Institute)的科學家們對結果進行了檢查. 該團隊還證實了對實驗確定的SARS-CoV-2刺突蛋白的準確預測，該蛋白在國際開放存取數據庫蛋白質資料庫(Protein Data Bank)中共享，然後發布了計算確定的未充分研究的蛋白質分子的結構.
叶海亚·贾梅
叶海亚·贾梅（Yahya Jammeh，），非洲國家甘比亞前任總統，1994年，年僅29歲的賈梅發動政變，奪得政權. 之後在1996年、2001年、2006年、2011年四度連任，直到2016年岡比亞總統選舉敗選，2017年在法定新總統阿達馬·巴羅就職日拖延了數日後才宣布交接，隨後輾轉逃亡到赤道幾內亞.
早年生涯
叶海亚·贾梅在甘比亞完成中學教育後，1984年於甘比亞國防軍服役，1989年時的軍階是中尉，並於1992年成為岡比亞軍事警察部隊的指揮官. 他曾在鄰國塞內加爾與美國軍校上課，接受廣泛的軍事訓練.
夺权
1994年7月22日，一群甘比亞國民軍年輕軍官從獨裁總統達烏達·凱拉巴·賈瓦拉奪取政權，並控制首都班珠尔. 該次政變並未流血，且阻力很小. 當時贾梅時年僅29歲，是军队临时治理委员会（AFPRC）的領導者. 临时治理委员会随后中止了憲法、关闭了国境並實施宵禁. 賈梅新政府的政變理由是軍隊人員不滿意他們的工資、生活條件、以及他們的前景. 1996年，新憲法經公投生效，他隨後通過選舉於同年成為總統.
內政
2015年12月，贾梅自行将国號改为冈比亚伊斯兰共和国.
他少數的德政包括立法禁止女陰殘割和童婚，令女性獲得更多保護.
外交
2013年10月，他稱英聯邦為「帝國主義的延伸」，並使甘比亞退出組織. 甘比亞在他下臺後才重新加入英聯邦.
賈梅對中華民國的態度捉摸不定. 1995年宣布與中華民國建交，但又於2013年11月14日無預警片面宣佈基於國家戰略利益斷交. 同日，中華民國派遣特使團前往甘比亞試圖挽回，但因無法見到賈梅而失敗 ，因此中華民國也在11月18日宣布與甘比亞斷交.
2016年2月，他單方面調高對唯一鄰國塞內加爾的過路費100倍，使對方暫閉邊境. 此舉亦打擊國內經濟.
下臺及流亡
2016年岡比亞總統選舉，賈梅敗給阿達馬·巴羅而連任失利，數日後還拒絕承認敗選. 2017年1月18日，由於賈梅未如期交出政權，西非聯軍因此進入甘比亞境內，隨後賈梅於21日在國營電視台上宣布願意和平轉移政權，他和家人在幾內亞總統阿爾法·孔戴的陪同下搭機離開他統治22年的甘比亞並飛往幾內亞，然後再轉往赤道幾內亞 ，後於2017年3月25日開始棄政務農.
批评
2016年11月2日，非政府组织「无国界记者」把贾梅列入“新闻自由掠夺者”名单.
轶闻
2007年1月18日，叶海亚-贾梅宣称他的祖先给他托梦，向他传授了治疗艾滋病和哮喘病的药方. 他说：“治疗需要一整天. 三天之内，艾滋病患者就会转为阴性. ”冈比亚国家电视台在晚间新闻播放了贾梅宣称能治疗艾滋病的新闻之后，2月3日上午，前来就诊的患者已排起长队；但他表示治疗哮喘的人数不能超过100人，而艾滋病则不能超过10人. 国际社会把叶海亚-贾梅的这则新闻当做笑话，世界各地的卫生官员对此则持怀疑态度；南非夸祖鲁那他大学（University of KwaZulu-Natal）教授杰里-库瓦迪亚（Jerry Coovadia）表示：“一个国家领导人做出这样古怪的结论，不仅不负责任，同时非常危险，他应该遭到弹劾，停止胡说八道. ”
台海两岸的网络舆论曾相信，2007年賈梅在与美国总统小布什的会谈中宣称，一旦中华人民共和国武力犯台，甘比亞將會協防臺灣，以千人左右的海军陆战队抵挡解放军. 中华人民共和国官媒《环球时报》则指这是假新闻.
托尔马切沃机场
托尔马切沃机场（Аэропорт Толмачёво，）座落于俄罗斯鄂畢，距离该国第三大城市、西伯利亚的工业及科技中心新西伯利亚约16公里，是西伯利亚航空的枢纽机场. 机场于1957年7月12日启用，首个载客飞行航班由图-154飞往莫斯科. 1992年以前，该机场一直由托尔马切沃联合航空企业和苏联民用航空局所管理. 其后于1995年改制为一家股份制公司，由国家控股51%.
托尔马切沃机场目前拥有两条主跑道（分别为3600米及3605米）、两座客运大楼、一座货运大楼及61个停机位. 其中国内客运大楼于2006年完成了全面翻修. 该机场亦为俄罗斯首个获得ISO 9002-96认证的机场.
在2010年，托尔马切沃机场共发送旅客226.163万人次，比上一年度增长25.3%.
马璐
马璐（），女，汉族，中华人民共和国政治人物. 现任中华全国总工会副主席、书记处书记、党组成员，中华全国妇女联合会副主席（兼）. 第十四届全国政协委员.
不要走 (1986年单曲)
《不要走》（T'en va pas，Don't Go Away）是法国歌手埃尔莎·朗基尼于1986年10月12日发行的单曲. 此单曲是埃尔莎的第一张单曲，也是1986年上映的电影《我生命中的女人》（La Femme de ma vie）的插曲. 此单曲在法国红极一时，曾成为排行榜冠军.
凱爾蒂冰川
凱爾蒂冰川（Keltie Glacier）是南極洲的冰川，全長56公里，流經英聯邦山脈，最終在蘭弗利角注入比爾德摩爾冰川，由歐內斯特·沙克爾頓率領的英國探險隊發現，以皇家地理學會的秘書長命名.
不要走 (1986年单曲)
背景
在电影《我生命中的女人》（La Femme de ma vie）中，埃尔莎扮演了珍·柏金的女儿，并且片中有一个埃尔莎弹奏钢琴的场景，最后这首歌的作曲者Romano Musumarra决定将这首歌作为单曲发布. Romano Musumarra曾担任80年代法国著名艺术家（Jeanne Mas）的单曲《》和摩纳哥斯蒂芬妮公主的单曲《》的制作人.
《不要走》在法国成功登上排行榜，并且在欧洲各个国家传播开来，还录制了一个名为《爸爸，请不要走》（Papa, Please Don't Go）的英文版本. 这首歌在日本也是众所周知的，因为它被用于了日本牛仔布生产公司Edwin名为“Something”的产品的电视广告. 另外，日本漫画家久保带人将这首歌作为动漫《BLEACH》中井上织姬的角色歌. 它还是动漫《月姬》中弓冢五月（弓塚さつき）的角色歌. 2008年，阿根廷人用其作为Impulse牌香氛喷雾的插曲. 这首歌的法语版和英文版都被收录于埃尔莎的精选集《埃尔莎，精选 1986-1993》（Elsa, l'essentiel 1986-1993）中.
改歌曲的MV中部分由电影中埃尔莎的表演镜头改编.
2006年，埃尔莎在《Connexion Live》演唱会上曾演唱此歌曲，后来此演唱会发行了CD和DVD版.
2000年代中期，法国歌手普里西拉（Priscilla）曾在M6频道的《Absolument 80》节目中现场演出这首歌.
在排行榜上的表现
这张单曲在法国获得了巨大的成功，它出版的第一天（1986年12月6日）位于法国单曲排行榜第26位，一周后进入前10位. 第五周，它登上榜首，而且连续8周保持了此地位. 因为销量超过50万张，所以此单曲被SNEP授予金唱片称号. 此单曲连续18周保持前10的低位，并且连续25周出现在排行榜上.
当时，埃尔莎成为法国最年轻的法国单曲榜冠军（TOP50）获得者，她当时只有13岁，她获得《吉尼斯世界纪录大全》认证，该记录在1993年被（Jordy）打破.
在法国，《不要走》是法国第133张冠军单曲. 在世界范围内，此单曲销量约为1300万张.
日本发行及改编情况
日本第一版于1987年发行，当时的标题为《悲伤的柔板》（哀しみのアダージョ）. 1994年该单曲发行再版时给这首歌添加了副标题《她和她的十四行诗》（彼と彼女のソネット），歌手大贯妙子后来给原曲用日语填词，就以这个标题命名. . 大贯妙子于1987年发行的专辑《A Slice Of Life》就收录了这首歌. 歌手原田知世也立刻翻唱了此歌曲.
后来、、T. YUMI、富沢聖子、長谷川恵理、宮村優子等歌手都翻唱过此歌曲.
托多爾·斯基利莫夫
托多爾·斯基利莫夫（Тодор Скримов；）是一位保加利亞排球運動員. 他現在效力於意大利球隊拉提納排球俱樂部. 他也代表保加利亞國家男子排球隊參加比賽.
泰特斯維爾 (賓夕法尼亞州)
泰特斯維爾（Titusville）位於美國賓夕法尼亞州克勞福德縣，2020年有人口5,262人. 泰特斯維爾是美國石油產業的發源地.
聖胡安區 (阿班加雷斯縣)
聖胡安區（San Juan District, Abangares），是哥斯達黎加的行政區，位於該國西北部瓜納卡斯特省，由阿班加雷斯縣負責管轄，面積109平方公里，2013年人口1,703人，人口密度每平方公里16人.
蘭弗利角
蘭弗利角（Ranfurly Point）是南極洲的海岬，位於杜費克海岸，處於支持者山脈北端，是比爾德摩爾冰川和凱爾蒂冰川的匯流處，以新西蘭總督命名，現時由南極條約體系管理.
提姆·布羅肖
提姆·布羅肖（Tim Broshog；）是一位德國排球運動員. 他現在效力於比利時球隊馬賽克排球俱樂部. 他幫助德國國家男子排球隊獲得了2014年世界排球錦標賽的銅牌.
曾超
曾超，中国足球运动员，司职边锋，現效力广州城.
俱乐部生涯
2005年，曾超与刘彬彬一起在鲁能泰山足球学校开始自己的足球生涯. 2011-2012年，曾超为中乙球队山东青年效力. 2014年，曾超转会至中超球队广州富力. 2014年7月，曾超被租借至中甲球队广东日之泉，在半赛季的租借期中出场14次攻入2球. 2015年夏季轉會窗，曾超提拔上一隊. 2016年4月23日主场对阵江苏苏宁的比赛中，曾超在第80分钟换下唐淼，完成了自己的中超首秀. 替补登场2分钟后，曾超即攻入一球.
马秀丽
马秀丽（），女，汉族，中华人民共和国政治人物. 现任中国兵器工业集团有限公司首席技师. 第十四届全国政协委员.
瓦勒德索斯
瓦勒德索斯（Val-de-Sos， ；Val de Sòs）是法国阿列日省的一个市镇，属于富瓦区. 该市镇于2019年1月1日由原市镇维克德索、塞姆、古利耶与叙克和桑特纳克合并而成，行政中心位于维克德索.
地理
瓦勒德索斯（）面积，位于法国奧克西塔尼大區阿列日省，该省份为法国西南部内陆省份，西部和北部与上加龙省接壤，东临奥德省，东南至东比利牛斯省接壤，南与安道尔和西班牙接壤.
行政
瓦勒德索斯的邮政编码为，INSEE市镇编码为.
政治
瓦勒德索斯所属的省级选区为.
人口
瓦勒德索斯于时的人口数量为人.
安哥拉城市列表
这是安哥拉的城市列表.
拉茨基兴
拉茨基兴（德语：Rathskirchen）是德国莱茵兰-普法尔茨州的一个市镇. 总面积5.12平方公里，总人口194人，其中男性100人，女性94人（2011年12月31日），人口密度38人/平方公里.
黄线天蛾
黄线天蛾屬（學名：Apocalypsis）是鱗翅目天蛾科天蛾亞科天蛾族的其中一個屬，只有黄线天蛾（学名：Apocalypsis velox）一個物種. 分布于中国西南、日本、印度東北.
成虫翅长60毫米，展開有136毫米. 头部棕黄色，触角深黄色；胸部棕黄，背板有“八”字形白纹；腹部枯黄色，各节间有黑色环纹；前翅狭长，赭棕色，脉纹枯黄色；后翅棕褐色.
以杨树、柳树、山杨、桦、椴、梣等植物为寄主.
支持者山脈
支持者山脈（Supporters Range）是南極洲的山脈，位於杜費克海岸，處於凱爾蒂冰川和米爾斯特里姆冰川之間的米爾冰川東岸，屬於毛德王后山脈的一部分，由新西蘭探險隊命名.
塔布勒沙拉
塔布勒沙拉（تبولة） 是中东地区的一种沙拉，起源于黎巴嫩、叙利亚一带. 主要由布格麦与切碎的歐芹、薄荷、番茄及洋葱等混合，并适量加入食盐、柠檬汁、橄榄油等搅拌而成.
王百森
王百森（），男，汉族，中华人民共和国政治人物. 现任中国石化天津分公司党委书记. 第十四届全国政协委员.
謝拉區 (阿班加雷斯縣)
謝拉區（Sierra），是哥斯達黎加的行政區，位於該國西北部瓜納卡斯特省，由阿班加雷斯縣負責管轄，面積141平方公里，2013年人口2,589人，人口密度每平方公里18人.
米爾冰川
米爾冰川（Mill Glacier）是南極洲的冰川，位於杜費克海岸，寬19公里，流經多明尼昂山脈和支持者山脈，最終注入比爾德摩爾冰川，由英國探險隊以該國地理學家命名.
維克斯號驅逐艦 (DD-75)
維克斯號驅逐艦（舷號DD-75），轉交予英國後更名為蒙哥馬利號，是一艘美國海軍建造的驅逐艦，為維克斯級驅逐艦的首艦. 她是美軍第一艘以維克斯為名的軍艦，以紀念美國獨立戰爭時期的海軍軍官林伯特·維克斯（Lambert Wickes）.
維克斯號在1917年於巴斯鋼鐵廠開始建造，在1918年下水服役，其時美國已參與第一次世界大戰. 接著維克斯號被派往法國及愛爾蘭海域，掩護協約國船隻. 期間維克斯號曾因艦員感染西班牙流感有所延誤，加入護航艦隊後又遭不明船隻撞擊重創. 修理完畢後，大戰已經結束，而維克斯號在北歐稍作巡航後，於1919年調到太平洋. 1922年維克斯號退役封存，在1930年重返現役，並多次於大西洋及太平洋之間執勤. 1937年維克斯號再次退役，但隨著第二次世界大戰爆發，又旋於1939年重返現役. 1940年維克斯號按租借法案轉交英國皇家海軍，更名為蒙哥馬利號. 此後蒙哥馬利號主要在負責護航商船. 1944年蒙哥馬利號退役，並於1945年初除籍出售拆解.