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李义旼 生平
李義旼出生在高麗的慶州，其父親李善以販賣私鹽為生，母親如宗是延日縣玉靈寺的婢子。李義旼年幼的時候，李善曾經夢見李義旼身著青衣登上黃龍寺九層塔，認為此兒長大後必然大富大貴。
李義旼成年後，身長八尺，膂力絕人，與兩個哥哥橫行鄉里，被按察使金子陽逮捕，投入監獄拷打審問。兩個哥哥都病死獄中，唯獨李義旼不死。金子陽大為驚訝，將其拔擢，編入京軍。李義旼攜妻一起前往開京，至城下時天色已晚城門關閉，投宿於城南延壽寺。當晚李義旼夢見有從城門通往宮闕的長梯，自己登了上去，醒來後甚覺驚異。
李義旼擅長於徒手格鬥，受到高麗毅宗的寵愛，任命隊正，後昇別將。1170年，鄭仲夫等武臣發動叛亂，廢黜毅宗，擁立明宗。李義旼在政變中殺死了大量文臣，因功拜中郎將，後被升為將軍。
1173年，文臣金甫當發動叛亂，派張純錫、柳寅俊前往毅宗流放地巨濟縣，圖謀迎立毅宗復位。鄭仲夫、李義方派遣李義旼、朴存威前往阻止。李義旼將張純錫、柳寅俊等人全部劫殺於雞林，劫持毅宗，拉斷其脊椎骨將其殺死，棄其屍於山淵之中。隨後鎮壓了這次叛亂，因功封大將軍。
李义旼 生平
次年趙位寵在西京發動叛亂，李義方任命李義旼為征東大將軍知兵馬事，前往討伐。在戰鬥中李義旼身先士卒，作戰英勇，流矢中目依然奮戰不退，成功鎮壓了叛亂，升為上將軍。
1179年，慶大升殺死鄭仲夫，奪取政權。群臣皆到朝堂慶祝，但慶大升卻聲稱弑君的人尚在，沒有什麼值得慶賀的。這使李義旼大為恐懼，聚集勇士於家中以護衛自己的安全。慶大升也害怕鄭仲夫的餘黨作亂，因此設立都房以保護自己安全。一時間開京的文臣、武臣紛紛效仿，設立私兵以護衛自己的邸宅。
1181年，李義旼被授予了刑部尚書上將軍的職務，鎮守北方邊境。而慶大升誅殺許升的事情傳到了北方，李義旼誤以為慶大升被殺，興高采烈。這引起了慶大升的仇視。李義旼內心不安，稱病還鄉。但1183年慶大升突然死亡之後，明宗害怕李義旼發動叛亂，派人授予李義旼工部尚書之職，加授司空左僕射。群臣無不認為明宗昏庸。此後，李義旼成為了武人政權的新掌權者。
李义旼 生平
1190年，李義旼被授予同中書門下平章事判兵部事之職。當時的宰相之職多由武臣兼任，武臣難改其粗魯性格，多在朝堂等辦公場所大聲謾罵。李義旼也不例外。李義旼與中書杜景升在中書省議事時，若有事情起爭執，往往用拳頭猛擊柱子炫耀自己的力量。時人作詩嘲笑道：「吾畏李與杜，屹然眞宰輔。黃閣三四年，拳風一萬古。」
1193年金沙彌、孝心等人在南方叛亂。明宗派遣大將軍全存傑，率將軍李至純、李公靖、金陟侯、金慶夫、盧植等人平叛。其中李至純是李義旼的兒子。李義旼夢見紅霓起於兩腋之間，懷疑自己未來將成為國王，遂同金沙彌、孝心相勾結，將軍中的計劃洩露給叛軍，致使官軍履敗。
李義旼性格殘暴而且貪鄙，在其掌權期間，大量侵奪百姓的財產和土地，曾經在自駱駝橋至猪橋築數尺高的堤壩，並在堤壩上種上柳樹，人稱新道宰相。其妻崔氏十分兇悍，與奴私通。李義旼聽說後殺死了家奴，驅逐了崔氏。此後多娶良家婦女為妻，但不久又將她們拋棄。李義旼的諸子亦倚仗父親的勢力，欺凌百姓和官員甚至下屬，其中李至榮和李至光最為惡劣，人稱「雙刀子」。李至榮甚至敢公開姦淫明宗的嬖姬，使朝野上下都對其恨之入骨。李至純勸父親不要太暴虐，但李義旼不聽。
1196年，李至榮強奪了崔忠粹的鵓鴿。崔忠粹大怒，慫恿哥哥崔忠獻起兵。崔忠獻遂發動政變暗殺李義旼。崔忠獻在彌陀山別墅附近親手將李義旼殺死，將其首級號令於開京集市中示眾。崔忠獻遣人夷李義旼三族，明宗也下令將繪於殿上的李義旼功臣畫像抹去。
李義旼死後，崔忠獻成為新的武人政權掌權者，建立崔氏政權。
东山湖公园
东山湖公园（俗称东湖公园）是中国广州市四大人工湖公園之一，位於海印大桥北引桥以东，东连珠岛宾馆，南临珠江，北接龟岗商业区。公园建于1958年，1959年5月1日向游客开放。陸地面积约12.2公顷，湖面面积20.914公顷。园内设有餐厅、茶座、舞厅、老人活動中心、溜冰場及多种游乐设施，逐渐成为集游览、文体、娱乐、休息为一体的综合性公园。“东湖春晓”在1963年被列为羊城八景之一。
周群 (三国)
周群（？—？），字仲直。巴西閬中人，蜀漢官員，占星家。
周群 (三国) 生平
在小時候，開始從父親學習了占星術。另外，建築一棟小樓，派家奴連續在夜晚中觀察星象。假如一發現有徵兆就通知他去看，然後以此來做個預言，且這些大多都有被實現。後來劉璋在掌管益州時，邀請他擔任師友從事一職。接著劉備佔領益州時，將周群改任為署理儒林校尉。在劉備要攻佔漢中之前，事先請教周群結果，周群回答能得到土地，但得不到人民，如只出部份軍隊，則會出師不利。同時，在場的占星家張裕也說不能攻擊漢中，會出師不利。結果果然只得到土地，沒有得到人民，指派吳蘭、雷銅攻打武都亦皆全軍覆沒，於是推舉周群為茂才。
《後漢書》提及，207年周群占星預言劉表將死及喪失領土，208年果然劉表病死，曹操攻下荊州。212年周群占星預言西方諸侯將喪失領土，214年韓遂失涼州，劉璋失益州，216年張魯失漢中。
《拾遺記》提及，周群遇到白猿，周群用書刀投向白猿後，白猿變成老翁，教了周群占卜的算術。
周群 (三国) 延伸阅读
[在维基数据编辑]
《三國志·卷42》，出自陳壽《三國志》
蝲蛄科
蝲蛄科（學名：）也称螯虾科，是十足目下的一個科，亦是淡水龙虾三個科之中最大的一個，包含有超過400個物種。属该科物种体型略似龙虾而较小，在部分地区被称为小龙虾。头胸部较长，呈长卵圆形。前三对步足都有螯，第一对特别发达。大部份分布于北美洲大分水嶺以東，少部份分布於東亞、日本等地。栖息山溪和附近河川中。是肺吸虫中间宿主，捕食时要注意，不能生食。
根據一項2006年發表的分子研究，蝲蛄科很大可能是一個並系群，包含了雕蝦科（Astacidae）整個科，而Cambaroides的地位仍然未定。
蝲蛄科 与“小龙虾”的关系
蝲蛄科包含著名的網路謠言中指的污水处理专家克氏原螯虾（小龙虾一般指它，也指包括克氏原螯虾和东北黑螯虾的所有淡水龙虾）。
蝲蛄科 下属分类
本科包括以下属：
Fallicambarus Hobbs, 1969
Fallicambarus devastator Hobbs & Whiteman, 1987
Fallicambarus dissitus (Penn, 1955)
Fallicambarus harpi Hobbs & Robison, 1985
Fallicambarus houstonensis Johnson, 2008
Fallicambarus jeanae Hobbs, 1973
Fallicambarus kountzeae Johnson, 2008
Fallicambarus macneesei (Black, 1967)
Fallicambarus petilicarpus Hobbs & Robison, 1989
Fallicambarus schusteri Taylor & Robinson, 2016
Fallicambarus strawni (Reimer, 1966)
Fallicambarus tenuis (Hobbs, 1950)
蝲蛄科 下属分类
Fallicambarus wallsi Johnson, 2011
蝲蛄科 下属分类
Faxonius Ortmann, 1905
Faxonius acares (Fitzpatrick, 1965)
Faxonius alabamensis (Faxon, 1884)
Faxonius alluvius (Simon & McMurray, 2014)
Faxonius barrenensis (Rhoades, 1944)
Faxonius bellator Bloom, McCall, Schuster & Blanton, 2019
Faxonius bisectus (Rhoades, 1944)
Faxonius burri (Taylor & Sabaj, 1998)
Faxonius carolinensis (J.E.Cooper & M.R.Cooper, 1995)
Faxonius castaneus (Johnson, 2010)
Faxonius causeyi (Jester, 1967)
Faxonius chickasawae (M.R.Cooper & Hobbs, 1980)
蝲蛄科 下属分类
Faxonius compressus (Faxon, 1884)
Faxonius cooperi (M.R.Cooper & Hobbs, 1980)
Faxonius cristavarius (Taylor, 2000)
Faxonius cyanodigitus (Johnson, 2010)
Faxonius deanae (Reimer & Jester, 1975)
Faxonius difficilis (Faxon, 1898)
Faxonius durelli (R.W.Bouchard & J.W.Bouchard, 1995)
Faxonius elix Couch & Hayes, 2022
Faxonius erichsonianus (Faxon, 1898)
Faxonius etnieri (R.W.Bouchard & J.W.Bouchard, 1976)
Faxonius eupunctus (Williams, 1952)
Faxonius forceps (Faxon, 1884)
蝲蛄科 下属分类
Faxonius harrisonii (Faxon, 1884)
Faxonius hartfieldi (Fitzpatrick & Suttkus, 1992)
Faxonius hathawayi (Penn, 1952)
Faxonius hobbsi (Penn, 1950)
Faxonius holti (M.R.Cooper & Hobbs, 1980)
Faxonius hylas (Faxon, 1890)
Faxonius illinoiensis (Brown, 1956)
Faxonius immunis (Hagen, 1870)
Faxonius indianensis (Hay, 1896)
Faxonius jeffersoni (Rhoades, 1944)
Faxonius jonesi (Fitzpatrick, 1992)
Faxonius juvenilis (Hagen, 1870)
Faxonius kentuckiensis (Rhoades, 1944)
Faxonius lancifer (Hagen, 1870)
蝲蛄科 下属分类
Faxonius leptogonopodus (Hobbs, 1948)
Faxonius limosus (Rafinesque, 1817)
Faxonius longidigitus (Faxon, 1898)
Faxonius luteus Creaser, 1933
Faxonius macrus (Williams, 1952)
Faxonius maletae (Walls, 1972)
Faxonius marchandi (Hobbs, 1948)
Faxonius margorectus (Taylor, 2002)
Faxonius medius (Faxon, 1884)
Faxonius meeki (Faxon, 1898)
Faxonius menae Creaser, 1933
Faxonius mirus (Ortmann, 1931)
Faxonius mississippiensis (Faxon, 1884)
Faxonius nais (Faxon, 1885)
Faxonius nana (Williams, 1952)
蝲蛄科 下属分类
Faxonius neglectus (Faxon, 1885)
Faxonius obscurus (Hagen, 1870)
Faxonius occidentalis (Johnson, 2010)
Faxonius ozarkae (Williams, 1952)
Faxonius pagei (Taylor & Sabaj, 1997)
Faxonius palmeri (Faxon, 1884)
Faxonius pardalotus (Wetzel, Poly & Fetzner, 2005)
Faxonius perfectus (Walls, 1972)
Faxonius peruncus (Creaser, 1931)
Faxonius placidus (Hagen, 1870)
Faxonius propinquus (Girard, 1852)
Faxonius punctimanus Creaser, 1933
Faxonius putnami (Faxon, 1884)
Faxonius quadruncus Creaser, 1933
蝲蛄科 下属分类
Faxonius quinebaugensis (Mathews & Warren, 2008)
Faxonius rafinesquei (Rhoades, 1944)
Faxonius raymondi (Thoma & Stocker, 2009)
Faxonius rhoadesi (Hobbs, 1949)
Faxonius roberti Fetzner Jr. & Taylor, 2018
Faxonius ronaldi (Taylor, 2000)
Faxonius rusticus (Girard, 1852)
Faxonius sanbornii (Faxon, 1884)
Faxonius saxatilis (R.W.Bouchard & J.W.Bouchard, 1976)
Faxonius shoupi (Hobbs, 1948)
Faxonius sloanii (Bundy, 1876)
Faxonius spinosus (Bundy, 1877)
Faxonius stannardi (Page, 1985)
Faxonius stygocaneyi (Hobbs Iii, 2001)
Faxonius taylori (Schuster, 2008)
Faxonius texanus (Johnson, 2010)
Faxonius theaphionensis (Simon, Timm & Morris, 2005)
Faxonius transfuga (Fitzpatrick, 1966)
Faxonius tricuspis (Rhoades, 1944)
Faxonius validus (Faxon, 1914)
Faxonius virginiensis (Hobbs, 1951)
Faxonius virilis (Hagen, 1870)
Faxonius wagneri Fetzner Jr. & Taylor, 2018
Faxonius williamsi (Fitzpatrick, 1966)
Faxonius wrighti (Hobbs, 1948)
Faxonius yanahlindus (Taylor, Rhoden & Schuster, 2016)
慶大升
庆大升（：／；1154年—1183年），高丽王朝武人政权的独裁者。
慶大升本貫清州，是中書侍郎平章事慶珍的兒子。1168年，根據當時高麗王朝的蔭敘制度，慶大升被敘為校尉。當時高麗的官僚貪污腐敗，大肆搜刮百姓財物。慶珍也是貪鄙之人，經常強奪百姓田地。慶珍死後，慶大升將父親所得的不義之財散還給窮人，百姓都稱讚他的清廉。
1170年，鄭仲夫等武臣發動政變，推翻高麗毅宗，擁立明宗，建立武人政權，開創了武人時代。此後，高麗各地先後發生了叛亂。1178年，清州人和與州人發生了糾紛，在開京發生衝突。慶大升作為事審官，未能解決糾紛問題，被罷免了官職。
1179年，鄭仲夫與文臣發生衝突，鄭仲夫欲發兵殺死文臣。明宗決定剷除鄭仲夫。慶大升與牽龍許升、金光立合謀，推翻並處死了鄭仲夫，建立了新的武人政權。
慶大升
慶大升執政期間，致力於改革國家，對最高權力機構重房進行武力化，並新設了權力集團都房。在任命官吏的方面平等錄用文臣和武臣，這使得國家得以繁榮。為了防止鄭仲夫的餘黨報仇，慶大升設立都房這一機構以進行獨裁統治，並派人監視開京百姓的所有言行舉止，使用殘酷的刑罰鎮壓反對者。
慶大升對武人政變的舉兵者尤為反感，但卻提拔了合謀推翻鄭仲夫的許升和金光立。
1181年，韓信忠、蔡仁靖、朴敦純等發動叛亂，與此同時，各地也發生大大小小的民變。1183年病逝於開京。隨後都房的100餘名士兵發動了兵變。高麗明宗令重房鎮壓了都房的兵變，並將參與叛亂士兵的家人流放遠島。
慶大升是在《高麗史》中唯一一位沒有被列為「逆臣」的武人政權掌權者。
史釗域道
史釗域道（英語：）是香港島灣仔區的一條街，南北走向，北至灣仔北告士打道、灣景中心大廈與新鴻基中心處，南至灣仔軒尼詩道、莊士敦道德士古大廈油站處。
史釗域道 歷史
根據《南華早報》1929年6月17日的報道，當時新命名的史釗域道是紀念1843年至1844年間擔任庫務司（Colonial Treasurer）的史釗域（Charles Edward Stewart）。
工務司署
工務司署（英語：），是港英政府時期負責香港公共工程的政府部門，統領土地、交通工程、城市規劃及屋宇事宜。其首長稱為工務司（英語：）。總部位於香港島中環美利大廈。工務司署下轄多個執行部門，包括水務、馬路、地政、建築、屋宇等辦事處。其決策機構為工務司署會議，由工務司任主席，並由各執行部門的首長出席會議，審批建築計劃。
工務司署起源於1844年，量地官擴展為量地官署，1871年改稱測量署，1883年改組為工務司署，中文有時又稱「工務局」。1892年，政府發佈公告，將名稱統一為工務司署。
1981年4月，香港政府批准重組工務司署為地政工務科並進行分拆。1981年9月香港政府成立地政工務科（英語：）與運輸科，並取消環境科，隸屬布政司署，負責研究及決定相關政策；並於1982年4月將工務司署分拆為多個執行部門，下轄的部門升格為正式部門，包括工程拓展署、建築拓展署、新界拓展署、水務署、機電工程署，同時新成立地政署及市區拓展署。工程拓展署於1986年解散，下轄的土木工程處升格為土木工程署，而工程拓展署路政處則轉交運輸科並升格為獨立部門路政署。
如今大部份工務司署的下轄部門已經整合至發展局。
間接正犯
間接正犯是利用他人作为工具实行自己犯罪意思之行为的，称为间接实行犯或间接正犯（德語：、英語：）。间接正犯所利用者首先是一个人类工具（德語：、英語：），而非物质或动物工具；其次是他人的行为，而非人的非行为，如甲将乙推倒压碎丙之文物，系毁损罪之直接正犯。
間接正犯 处罚根据
间接正犯虽未亲自实现构成要件，但仍依正犯处罚，其根据是意思支配。即利用者通过意思支配控制了被利用者的行为，间接地实现了犯罪事实，相当于亲自直接实施，被利用者沦为工具，无法对自己行为负责，刑法上也不予处罚，故由利用者负担。
間接正犯 类型
此時也稱正犯後正犯（德語：der tater hinter dem Tator,）
对象错误的工具：
屏风案：甲教唆乙射击贵重的屏风，其实是为了让他杀死屏风背后的丙，乙在毁坏屏风時故意射击，但并不知道后面有丙的存在。
指鹿为马案：杀手甲受雇佣而准备杀死乙，丙向甲将丁指示为乙，甲遂杀死丁。
过失的工具：如医生为杀死病人将消炎药替换为毒药，护士疏忽没有仔细检查就对病人进行了注射致其死亡。
无身份而有故意的工具，即有身份者利用有犯罪意向但缺乏犯罪身份的人实施犯罪：国家工作人员告诉不具有国家工作人员身份的妻子要收受请托人送来的财物。
超時空騎兵
《超時空騎兵》（日語：），為1983年10月7日～1984年7月6日於日本富士電視台播映，由葦Production製作的科幻機器人動畫，全36集；並在播畢後未久就推出了全3卷附錄有原創短篇的OVA錄影帶，之後也曾推出套裝LD；近年則由於在Sky PerfecTV!重播之故，終於得以推出套裝DVD，並且之後也於日本的卡通頻道（Cartoon Network）與等衛星頻道陸續重播。台灣由台視於1986年5月25日～1987年1月11日期間，在每星期日上午11：20（後移至11：30）播出。香港則由無線電視台TVB播映。
超時空騎兵 故事
公元1999年，來自宇宙某一個遙遠角落的『夷狄利亞（イデリア）』外星人，突然以威力無比的龐大太空船隊，強行登陸我們的地球，到處攻擊破壞，引發了地球上一連串的空前浩劫。人類在驚慌 之餘，雖然奮起抵抗，聯合國軍隊（地球連邦軍）也大舉出動加以圍剿，但是敵我軍力懸殊，聯軍處處失利，情況十分危急。正當聯軍束手無策的時候，救兵出現了，由幾個少年英雄所組成的戰鬥隊伍，運用了神奇莫測的新武器，衝鋒陷陣，所向無敵，遏阻了敵人的兇猛攻勢，這一批勇敢的年輕人，也就是我們的科技英雄－超時空騎兵（ドルバック）。
超時空騎兵 主要人物
地球聯軍（地球連邦軍）本部的50歲部長。
弗萊德（フレッド）的35歲副官。
致力於探尋夷狄利亞（イデリア）之謎的考古學家。
由預判到外星人侵略的白（高城）少校，假藉以救難名義所組成的特殊部隊；並在成員奮力克敵的優異表現下，漸而受到高層對於戰績的肯定。最後促成三具戰鬥體（バリアブルマシーン）量產，作為人類對抗夷狄利亞（イデリア）軍的最佳利器。
萬能吉普車（ムゲンキャリバー）的20歲專任駕駛者。一副清秀俊朗的模樣，集合了智慧、毅力和勇敢的英雄特質。為了抵禦人類的外敵，他義無反顧絕不退縮，誓言拯救這場空前浩劫，熱血沸騰下定決心戰鬥。
霹靂直升機（オベロンガゼット）的18歲專任駕駛者。有著東西混血的姣好臉龐和健美身材，不僅精於機械武器的操作，臨機應變的反應甚佳能，記憶力更是高強得一如電腦，能在危急關頭提供大家最有效的助力。
雷霆坦克車（ボナパルトタルカス）的23歲首任駕駛者。為人爽朗對於凡事都大而化之，不會拘謹於細末小節。雖然平時看似糊塗輕佻，但打起仗來反而勇往直前了無怯意。最後在第21集卻為了掩護阿蓮（ルイ）而光榮捐軀。
超時空騎兵 主要人物
雷霆坦克車（ボナパルトタルカス）的21歲繼任駕駛者。個性冷酷寡言的聯軍特種部隊菁英，往往開口就是出言不遜地毒舌言論，數度惹得無法苟同的大龍（無限真人）大打出手，之後逐而化干戈為玉帛結為知己。
超時空騎兵（ドルバック）隊的37歲總指揮官。
超時空母艦（コマンドベース）的50歲舵手兼技師。
胡老大（ボブ・フロイド）的14歲助手。
胡老大（ボブ）製作的萬能機器人。
實為古代人類移民的後代；在失去故鄉夷狄利亞（イデリア）星後，四處流浪於宇宙一萬多年，不斷試圖尋找能夠安居的星球，最後卻不知情地找到了太陽系內的地球上，能夠作為希望所寄的可能居所。但是太空船的能源已經僅存不多，雖然了解當地已有它人居住，但為了200萬夷狄利亞（イデリア）人的生存所需，首領吉拉（ゼラー）仍恣意下令派出艦隊大舉侵略，逐以佔據歐洲的蒙布朗山麓作為據點，一場同族相殘的大戰因此也一觸即發。
超時空騎兵 主要人物
夷狄利亞（イデリア）軍的首領。意圖將古代沉没的夷狄利亞（イデリア）大陸給復活，大肆殺害毀滅地球上的所有生靈。在被衣德利（イデル）殺死後化為邪惡意識集合體，利用了夷狄利亞（イデリア）「力量」的復活再掀戰亂。
夷狄利亞（イデリア）軍前期指揮官。在得知夷狄利亞（イデリア）人與地球人是系出同源的民族後，極力的試圖要阻止自相殘殺的悲劇，最後帶領著鴿派部署與吉拉（ゼラー）兵戎相向而戰死。
阿莫夫（アモフ）之女；衣德利（イデリア）的副官。儘管和上司相思相戀卻由於父親的立場遂生異離；最後劇末獨身手刃吉拉（ゼラー）後，化為天鵝般的姿態消失在天空……。
夷狄利亞（イデリア）軍後期指揮官。在得知吉拉（ゼラー）的真正目的後大為失色，與其刀劍相會展開殊死戰，最後雙雙倒入烈炎中消失……。
超時空騎兵 主要機體
超時空母艦（コマンドベース）
超時空騎兵（ドルバック）隊的母艦。在第27集經過改造後武器、裝備更為充實，並具備有完全能夠上天下海的強大機動力，運載編成的部隊大軍攻向夷狄利亞（イデリア）大陸。
吉普車（キャリバー）
地球聯軍（地球連邦軍）的試作型吉普車（キャリバー）。
戰鬥吉普車（コンバットキャリバー）
萬能吉普車（ムゲンキャリバー）的強化版。
萬能吉普車的量產型。
直升機（ガゼット）
地球聯軍（地球連邦軍）的試作型直升機（ガゼット）。
霹靂直升機（オベロンガゼット）的量産型。
坦克車（タルカス）
地球聯軍（地球連邦軍）的試作型直升機（タルカス）。
雷霆坦克車（ボナパルトタルカス）的量産型。
超時空騎兵 主題歌
片頭曲『』（作詞、作曲：古田喜昭／編曲：幾見雅博／演唱：WELCOME）
本片於台灣播出時並未另行製作中文主題歌，而是以引用片中畫面與夾帶本曲的部分音樂，配合劇情大綱旁白（台灣版片頭旁白：胡覺海）剪輯成片頭。
片尾曲『』（作詞、作曲：古田喜昭／編曲：幾見雅博／演唱：WELCOME）
声学模型
声学模型（Acoustic model）是语音识别系统中最为重要的部分之一，目前的主流系统多采用隐马尔科夫模型进行建模。
隐马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的打分、解码和训练相应的算法是前向算法、维特比算法和前向后向算法。
声学模型 输出概率
声学模型的输入是由特征提取模块提取的特征。一般来说，这些特征是多维的向量，并且其取值可以是离散或连续的。早期的声学模型常常采用矢量量化(Vector Quantification)的方法，将信号直接映射到某个码本，而后再计算某个模型输出该码本的概率。但是这一方法是比较粗糙的，其性能受到VQ算法的极大影响，如果VQ本身性能就很差，声学模型的估计就会很不准确。因此，对于连续取值的特征应当采用连续的概率分布。由于语音信号特征的分布并不能用简单的概率分布，例如高斯分布等来直接描述，故而常用高斯混合模型或混合拉普拉斯模型等方法对语音信号的分布进行拟合。在此，高斯混合分布可以表示为若干高斯分量的加权组合。即：
声学模型 输出概率
其中是均值为方差为的高斯分布。从数学角度看，当趋向于无穷时，任何连续分布都可以用混合高斯模型来逼近。但是，高斯混合模型也存在着问题，那就是其计算量偏大。假设对于一个包含个混合分量的高斯混合模型，其维度为维，那么至少要进行次运算才能得到结果，如果有个模型需要计算，那么时间复杂度就是。相比之下，离散HMM就相对简单，只需要进行一次VQ，再进行次查表操作，就能够计算所有模型的概率值。因此，也出现了将二者结合起来的半连续隐马模型。其思路是输出概率不仅仅由来决定，还乘上了VQ的概率，亦即该信号属于次码本的概率。
从精确度上看，连续隐马模型要优于半连续隐马模型，而半连续隐马模型又优于离散隐马模型。从算法复杂度上来看则正好相反。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是语音信号处理中的一种常用的统计模型，该模型的一个基本理论前提是只要高斯混合的数目足够多，一个任意的分布就可以在任意的精度下用这些高斯混合的加权平均来逼近。一个包含M个分量的高斯混合分布的概率密度函数是M个高斯概率密度分布函数的加权组合，定义为:
声学模型 输出概率
其中的是维随机矢量，为个概率密度函数分量，为各个概率密度函数分量的权重。在上式中，每个概率密度函数分量都服从维高斯分布，即
其中，表示该高斯分量的均值，表示该高斯分量的协方差矩阵。另外，为了满足概率密度函数分布的要求，上式中各个概率密度函数分量的权重必须满足的要求。
在高斯混合模型中，每一个高斯概率密度函数分量都可以由其权重、均值和协方差矩阵来描述。这样，一个完整的分量混合的高斯分布就可以由以下的三元组集合来表示：
GMM模型的主要问题为训练问题，亦即参数估计问题数估计，使得GMM模型和训练数据之间达到最佳的匹配程度。GMM的参数估
计方法有多种方法，其中应用最广泛的是基于最大似然准则(Maximum Likelihood Estimation, MLE)的方法。
对于一段给定的训练语音特征序列 ，GMM模型的似然度定义为：
最大似然估计的主要思想就是要找到使得GMM模型对于训练语料的似然度最大的模型参数。同HMM的训练类似，GMM训练也可以通过EM进行训练，其模型参数更新公式为：
其中表示属于第个高斯分量的后验概率。而分表表示上一步迭代中模型的
权重、均值、协方差矩阵，而则是更新后的对应参数。的定义为：
如果随机矢量各维间的是独立的，那么可以采用对角协方差阵，亦即仅估计方差。这种方法能够极大减少模型参数，让模型训练更加充分。同时，需要注意的是，在某些情况下，对角协方差阵可能会出现非常小的方差值，从而使得协方差阵奇异。因此在训练对角协方差阵的时候必须采用最小方差约束。亦即当新估计出的某维方差小于设定时，让等于。
在声学模型训练中常用GMM为状态输出概率建模，同时GMM也常用于其他声音分类任务中，例如声音分割与分类，说话人识别等。
声学模型 模型拓扑结构
由于语音的时序性，隐马模型的拓扑结构一般都取为自左向右的结构。一般每个状态都包括自跳转弧。是否允许跨状态
跳转则没有一个定论。
下图是典型的模型拓扑结构示意图。
状态个数的选择对于系统性能的影响是很大的。
声学模型 建模单元选择
声学模型的建模单元的选择需要考虑三方面的因素。其一是该单元的可训练性，亦即是否能够得到足够的语料对每个单元进行训练，以及训练所需要的时间长短是否可接受。其二是该单元的可推广性，当语音识别系统所针对的词汇集发生变化时，原有建模单元是否能够不加修改的满足新的词汇集。最后还需要考虑建模的精确性。
根据时间尺度的长短，建模单元可以选择为句子，短语，词，音节，音子乃至更小的半音子。一般可以认为有这样的原则，
时间尺度越短的建模单元，其可训练性及推广性就越强，而时间尺度越长的单元，其精确性就越强。同时，可以看出，句子、
短语、词三个概念是语言学上的概念，而音节、音子则是语音学上的概念，一般来说，如果声学模型所针对的应用环境不是
确定词汇量的系统，那么采用语言学的概念的建模单元是不具备推广性的。
声学模型 建模单元选择
为了将协同发音现象()融入建模中，上下文相关的建模单元(, CD uinits)是一个很好的选择。其思路是，对于某个音子ah，根据上下文的不同将其拆分成不同的建模单元。例如，用b-ah+d表示ah在b之后，d之前发音的具体实现。上下文的选择方法有很多，最常见的是三音子建模单元，也就是考虑左上文右下文各一个音子，加上中心音子形成三音子对。
上下文相关建模大大提高了建模的准确性，但是同时也使得模型数量急剧膨胀，使得模型的可训练性大大降低。为了解决这一
问题，就需要引入某些聚类算法来减少模型中需要训练的参数。
声学模型 聚类方法
为了解决模型参数过多的问题，可以使用某些聚类方法来减小模型中的参数数量，提高模型的可训练性。聚类可以在模型层次，
状态层次乃至混合高斯模型中每个混合的层次进行。可以将半连续隐马模型看作进行高斯混合进行聚类后的连续隐马模型。目前
应用最多的方法是对状态聚类的方法。其思路是，根据状态间混合高斯模型概率输出的相似性，将输出概率接近的状态聚合在
一起，以便对其的训练更加充分。聚类的方法有基于规则的方法和数据驱动方法两类。
聚类后的状态被称为Senone，每个Senone都是完整独立的高斯混合模型，它也是解码过程中的最基本单元。
声学模型 参数估计
传统上，参数估计使用的方法为Baum-Welch算法，属于最大似然准则下的EM算法。目前研究者提出了多种区分性训练方法（仍然属于产生式模型，但使用区分性准则）进行训练，取得了较好的效果。
夢見坂
《夢見坂》是一套在1995年6月30日由U・Me SOFT PC推出的18禁遊戲，為U・Me SOFT公司的處女作，最初只在PC-98上運行，後來開發了Windows版本的《夢見坂R》。這套遊戲的特色是其遊戲背景採用了日本京都府京都市東山區的實景為藍本，但更改了名字。例如：「一條橋」其實就是「五條橋」，「紫泉院女大」其實就是區內的京都女子大學。
原畫家為てつろう。
2007年時，U・Me SOFT出品了《三坂物語》，其中收錄了《夢見坂R》、《柊坂の旧館R》及《想ひ出坂R》。
各国人口预期寿命列表
以下为各国家与地区人口出生时的预期寿命。部分资料见2011年CIA世界概况及2006年版的联合国世界人口前景报告。后者只包括了人口在10万人以上的国家或地区。
各国人口预期寿命列表 世界银行2023年数据
仅列出人口超过 50,000 的国家。世界银行集团表格中的数值已四舍五入。所有计算都是根据原始数据进行的，因此，由于四舍五入的细微差别，在某些地方会出现指标不一致的假象，大小为 0.01 年。並且此列表未顯示所有世界國家，因為資料來源不包含所有國家的數據。
各国人口预期寿命列表 联合国世界各国预期寿命 2010–2015
2015年，联合国经济和社会事务部（UN DESA）发布了“2015年世界人口展望”修订。 见下表
乐从镇东区
乐从镇东区是指中華人民共和國廣東省佛山市順德區乐从镇中心的东部位置。该地区原为腾冲、沙滘、路州等村的边缘地段，后并入乐从镇中心管理规划。
乐从镇东区 概况
乐从镇东区面积2.15平方公里，本地户口人数约为3300人（2008年6月），总户数约为8000左右。乐从塑料市场即在该区域，另有乐从中学、陈登职业中学、岑松江夫人小学等。乐从文化广场则在东区的南部。
乐从镇东区 楼层资料
农行宿舍、宏盛楼、金信楼、华兴楼、新华村一期、新华村二期、暖洋楼、交管所宿舍、置德豪庭、喜联大厦、新力楼、工商行宿舍、新怡村、新宁楼、旭翠庭、恒业豪庭、祥景楼、紫荆楼、盈翠园、紫荆南苑、乐宜居、湖畔湾一期、湖畔湾二期、腾兴楼、耀兴楼、锦兴楼、东汇名苑、乐德居、乐泰居、和兴楼、乐豪居、达丰豪庭、达丰华庭、富景楼、晋源大厦、东怡美居、乐华楼、乐晴居、贤德居、前景楼、华逸豪庭、佛山奥园、顺联新城花园、富德居、金宇名都（竣工於2009年）。
張裕 (三國)
張裕程（?—219年?），字南和，益州蜀郡人，東漢末年星相、天文預言家。先後投靠劉璋、劉備的麾下，官至後部司馬。小說《三國演義》中不曾出現。
張裕 (三國) 生平
在劉璋掌管益州時，張裕擔任益州從事。劉璋和劉備在涪縣會面時，劉備取笑張裕鬍鬚很多，張裕也反嘲劉備沒有鬍鬚，因此劉備對這件事耿耿於懷。
後來在劉備平定益州時，他亦歸順劉備，並擔任益州的後部司馬。劉備攻漢中之前，問了會占卜的周群、張裕，周群說能得到土地，但得不到人民，如只出一部份軍隊，則會出師不利；而張裕說會出師不利。戰鬥之後果然只得到土地，沒有得到人民，而且攻打武都的吳蘭與雷銅都全軍覆沒，結果劉備雖然得到了漢中，但還是有所損失，因此劉備亦對此記恨張裕。
張裕某天私下對人說：「庚子年間（220年）會改朝換代；壬寅（222年）到癸卯（223年），劉氏氣數走到盡頭了。」這些話傳入劉備耳中。劉備不滿張裕散佈謠言，藉口張裕預言漢中一事不應驗，把他關入獄中。諸葛亮請求劉備寬恕他，但劉備說：「就算是芳香的蘭花，長出來擋在門口，都必須除去。」於是把張裕棄市。後來漢獻帝禪位、劉備之死都和張裕預測的時間吻合。
張裕 (三國) 專長
張裕擅長相術，每次自己照鏡子時，都發覺自己將來會被處死，常常氣得將鏡子摔在地上。張裕擔任益州從事時，曾幫鄧芝看過其面相，告訴他在年紀超過七十時會升到大將軍和受封為侯。
張裕觀天象變化以附會人事，預言吉兇的才能超越了當時的占星家周群。
張裕 (三國) 延伸阅读
[在维基数据编辑]
《三國志·卷42》，出自陳壽《三國志》
阳涉铁路
阳涉铁路北起山西省阳泉市的白羊墅站，南至河北省涉县的悬钟站，全长199公里，全程穿梭在太行山区。阳涉铁路为位于太行山区晋冀两省的左权县、涉县等地的老区人民铺就了一条加快经济发展的黄金通道。
阳涉铁路是国家I级单线铁路，建设总投资20.7亿元，工程于1986年7月10日开工，2004年2月通过国家验收。整个工程完成土石方量1949万立方米，大、中桥83座16672延米，隧道55座40759米，小桥涵415座13022横延米，工程初验合格率为100%。2025年1月27日开通客运服务。
阳涉铁路 电气化改造
阳涉铁路拟对白羊墅至麻田镇段长约172公里实施电气化改造，北庄口、石窑坪、寒王、栗城站各新设牵引变电所1座，昔阳、和顺县、左权、麻田镇站各新设接触网工区1处，昔阳站新设供电维修车间。车站到发线有效长、线路平纵断面维持既有。正线木枕道岔改造为混凝土枕道岔，失效混凝土枕更新，通信、信号等配套项目结合电化工程进行改造。工期6个月，投资估算11.8亿元。
2022年7月6日，阳涉铁路电气化改造工程正式开工。11月30日，阳涉铁路电气化改造工程和顺至麻田段接触网冷滑试验顺利完成。
2023年1月31日，阳涉铁路电气化改造工程顺利开通。
马图拉
马图拉（印地语：，IAST：），又譯為馬土臘，古译名为秣菟羅、摩偷羅，印度北方邦境内的一座古城，曾经是印度列国时代苏罗娑的首都。位于阿格拉以北50公里，德里以南150公里处。该城是北方邦下辖的馬圖拉縣的行政中心。印度教徒相信马图拉城是广受崇拜的大神黑天的出生地，因此马图拉是印度教的一座圣城。史诗《摩诃婆罗多》的附篇《诃利世系》（以及薄伽梵往世书）中提到，马图拉是残暴的刚沙王统治的城市，而黑天的母亲提婆吉是刚沙王的堂妹。黑天出生后险些被刚沙王杀害，由于被其父秘密交给一对牧民夫妇抚养才幸免于难。
马图拉是大月氏人建立的贵霜帝国的新首都。贵霜人先在巴基斯坦的白沙瓦建立了他们的第一个首都，然后以此为基地，攻占了印度的北边，垄断了印度的香料之路而逐渐富裕强大。在色伽王时代，为进一步控制印度的财富和统治这个强大的国家，色伽王迁都到马图拉。
马图拉
马图拉也以其著名的佛教艺术而闻名于世。马图拉与犍陀罗（印度西北部古国，今分属巴基斯坦与阿富汗）是印度最早的两个佛陀雕像制作中心。但两地的风格截然不同，犍陀罗艺术体现出强烈的希腊因素影响，而马图拉艺术则来自印度原有的风格。
在加茲尼的马哈茂德入侵期间，马图拉由于神庙密布、财宝众多而受到穆斯林军队的彻底洗劫。马茂德掠夺这座城市长达20天，毁灭了城里的所有印度教和佛教庙宇。
古希腊文献中提到的梅土拉（希臘語：Μέθορα），一般被认为就是指马图拉。
屋宇地政署
屋宇地政署（英語：，1986年4月—1993年7月31日）是香港政府已解散政府部門。1986年4月由當時的地政署與前工務司署轄下建築物條例執行處合併而成。1993年和1994年分別分拆為屋宇署及地政總署。
满洲国检察厅
滿洲國檢察廳為滿洲國實施偵察及訴訟、執行刑事裁判、制定相關法令之機關。
檢察廳的設置與滿洲國法院設置相對應，設有最高檢察廳、高等檢察廳、地方檢察廳、區檢察廳。
满洲国检察厅 組織
1936年6月時：
最高檢察廳
吉林高等檢察廳
新京地方檢察廳
吉林地方檢察廳
延吉地方檢察廳
奉天高等檢察廳
奉天地方檢察廳
遼陽地方檢察廳
撫順地方檢察廳
鐵嶺地方檢察廳
開原地方檢察廳
營口地方檢察廳
西安地方檢察廳
復縣地方檢察廳
海龍地方檢察廳
遼源地方檢察廳
安東地方檢察廳
通化地方檢察廳
哈爾濱高等檢察廳
哈爾濱地方檢察廳
呼蘭地方檢察廳
綏化地方檢察廳
海倫地方檢察廳
依蘭地方檢察廳
錦州高等檢察廳
錦州地方檢察廳
承徳地方檢察廳
齊齊哈爾高等檢察廳
齊齊哈爾地方檢察廳
拜泉地方檢察廳
洮南地方檢察廳
規劃環境地政局
規劃環境地政局（英語：，縮寫：PELB）曾經是香港特別行政區政府的決策局，專責香港的城市規劃及土地利用、環境保護事務，現已解散。
規劃環境地政局 歷史
規劃環境地政局前身為布政司署規劃環境地政科，於1989年9月1日成立，接管原屬衛生福利科之環境保護事務，以及地政工務科之地政工作（後者再改名為工務科），隸屬布政司署，首長是規劃環境地政司。
1997年7月1日香港主權移交，改名規劃環境地政局，首長改稱規劃環境地政局局長。
2000年1月1日開始，其環境事務職能改由新成立的環境食物局負責，並改稱規劃地政局（）。剩餘職能於2002年7月1日由房屋局及規劃地政局合併而成的房屋及規劃地政局負責。2007年7月1日，房屋及規劃地政局分拆為運輸及房屋局以及發展局。
規劃環境地政局 歷任首長
環境司
地政工務司
規劃環境地政司
規劃環境地政局局長
佳宝食品超級市場
佳宝食品超級市場（英語：），又名佳食品超級市場，是香港一家連鎖式經營食品零售及批發的超級市場。佳宝於1997年成立，現時在香港各區共有超過90間分店，職員總數逾1,000人。2025年8月被京東集團收購，成為其旗下「創新零售-佳宝業務部」。
佳宝食品主力經營急凍家禽、凍肉、海產、糧油、雜貨、新鮮蔬菜、水果、飲品等，以「價廉物美」抗衡香港兩大超市惠康及百佳的壟斷局面。佳宝的顧客多數是街坊。
佳宝亦有經營街市，目前在粉嶺嘉福商場和油塘嘉華商場以佳宝市集名義營運街市，及將軍澳廣場以K-mart名義營運街市。
佳宝食品超級市場 歷史
佳宝食品超級市場由林曉毅創辦，他曾在柴灣擺街邊做無牌小販。於1991年與一名同在凍肉店打工的朋友在筲箕灣的街市合資開設澤興肉食店。累積了經營肉食店的經驗後，於1997年獨資創辦佳宝食品超級市場，首間分店面積大約500平方呎。截至2001年，佳宝在全香港已有約10間分店。
2010年6月佳宝以3.48億港元購入葵涌葵喜街18-24號樂基工業大廈。
2011年11月佳宝以約1.7億港元出售黃大仙龍翔道110號豪苑一樓8號及19至30號舖，合共涉及22個舖位，總樓面超過2萬方呎，呎價約8500港元。於2010年2月以1.28億港元向華懋一手購入，持貨不足兩年，帳面獲利約4200萬元，物業升值約三成。
2012年2月22日佳宝以約4.8億港元出售荃灣海壩街122至132號3層高物業，以可重建樓面5.94萬方呎計，每方呎樓面地價約8081港元，佳宝於2010年底以3.7億港元購入，現帳面獲利1.2億港元，較購入價高出32%。
佳宝食品超級市場 歷史
2015年1月14日佳宝以7,400萬港元購入屯門鄉事會路112至140號雅都花園地下G8號舖，面積約3,435方呎，呎價2.15萬港元。
2016年6月3日佳宝以6,350萬港元購入粉嶺聯捷街2至10號榮輝中心地下1號舖，面積約4,521方呎，呎價1.4萬港元。
2016年9月7日佳宝以6.25億港元向長實地產購入世宙第3座地下20至30號共11間鋪位，該舖建築面積面積18,982方呎，呎價約33,189港元，實用面積則15,039平方呎，折合每平方呎約41,891港元。
2016年10月24日佳宝以4,680萬港元向東亞銀行購入慈雲山毓華里1至23號華基大樓地下A及B舖，該舖面積約1,525方呎，平均呎價30,689港元。
2016年12月22日佳宝以2.06億港元向長實地產購入世宙第3座地下31至33號鋪位共3間鋪位，該舖面積6922方呎，平均呎價29800港元。
2017年1月19日佳宝以1.12億港元向億京發展購入沙田石門安群街3號京瑞廣場1期地下15、16及17號地舖，面積共約3,943方呎，以約1.12億港元成交，呎價28,405元。
佳宝食品超級市場 歷史
2017年2月3日佳宝以4,200萬港元向億京發展購入沙田石門安群街3號京瑞廣場1期地下2號舖，建築面積908方呎，呎價約4.6萬港元。
2017年5月13日佳宝以6,000萬港元購入柴灣道220號華泰大廈的一籃子地舖，建築約5,000方呎，呎價1.2萬港元。
2021年1月，佳宝先後以2.05億元港元出售大圍積存街60至68號全幢物業及以1.05億港元出售俊宏軒1樓101至102號舖。
2021年4月，佳宝以14.35億港元出售葵涌佳寶集團中心，較2010年6月3.48億港元的購入升值10.87億港元。
2025年8月，京東集團完成收購香港佳寶超市，進軍本港實體零售。京東並宣布成立創新零售-佳寶業務部，由佳寶創始人林曉毅出任負責人。
文本信息检索
文本信息检索是针对文本的信息檢索技术。在技术社区中，文本信息检索常常被等同于信息检索技术本身。
相对视频、音频检索而言，文本信息检索是发展较快也较成熟的，其他模态的信息检索技术，往往也要仰赖文本信息检索的支持。
虽然网络搜索引擎目前已不仅仅局限于对文本进行检索，文本信息检索仍然是大部分网络搜索引擎的基础。
文本信息检索 历史介绍
自人类的文字产生起，如何快速地从大量的，记录在各种各样的存储媒体中尋找或獲取信息就成为一个引人注目的问题。这个问题关系到人类如何能够主动地获取自己需要的知识。因此，文本信息检索技术甚至可以追述到古代的书籍编目。但是直到近一个世纪，随着人类的知识以前所未有的速度急剧膨胀，信息存储方式越来越丰富，使得在海量的，多模态的信息库中进行快速、准确的检索成为急迫的需求。1945年，Vannevar Bush的论文《就像我们可能会想的……》第一次提出了设计自动的，在大规模的存储数据中进行查找的机器的构想。这被认为是现在信息检索技术的开山之作。进入50年代后，研究者们开始为逐步的实现这些设想而努力。在50年代中期，在利用电脑对文本数据进行检索的研究上，研究者取得了一些成果。其中最有代表性的是Luhn在IBM公司的工作，他提出了利用词对文档构建索引并利用检索与文档中词的匹配程度进行检索
的方法，这种方法就是目前常用的倒排文档技术的雏形。
文本信息检索 历史介绍
在60年代，信息检索技术的一些关键技术取得了突破。其间出现了一些优秀的系统以及评价指标。在评价指标方面，由Cranfield的研究组组织的Cranfield评测提出了许多目前仍然被广泛采用的评价指标，而在系统方面，Gernard Salton开发的SMART系统构建了一个很好的研究平台，在此平台上，研究者可以定义自己的文档相关性测度，以改进检索性能。这样，作为一个研究课题，信息检索技术拥有了较为完善实验平台与评价指标，其研究理所当然地步入了快车道。也正因为如此，在70年代到80年代，许多信息检索的理论与模型被提出，并且被证明对当时所能获得的数据集是有效的。其中最为著名的是Gerard Salton提出的向量空间模型  。至今该模型还是信息检索领域最为常用的模型之一。但是，检索的对象——文本集合的缺乏使得这些技术在海量文本上的可靠性无法得到验证。当时的研究大多针对数千篇的文档组成的集合。这时，美國國家標準技術研究所(NIST)组织的文本检索会议(Text Retrieval Conference, TREC)的召开改变了这一情况。TREC是一个评测性质的会议，为参评者提供了大规模的文本语料，从而大大推动了信息检索技术的快速发展。会议的第一次召开是1992年，不久后，互联网兴起为信息检索技术提供了一个巨大的实验场。从Yahoo到Google，大量实用的文本信息检索系统开始出现并得到广泛应用。这些系统从事实上改变了人类获取信息与知识的方式。
文本信息检索 历史介绍
目前，在文本检索领域，简单的信息检索已经开始向更加复杂且人性化的垂直搜索演化，引入了信息抽取技术以提取文档中的结构化信息。
文本信息检索 模型
早期的信息检索系统采用“布尔查询”的方法来进行全文检索。这种方法无疑将构造一个合适的查询的责任推到用户身上。用户必须详细的规划自己的查询，其复杂程度不亚于编程语言。这种检索方式并不提供任何的文档相关性测度，对于文档与查询的评价就只有“匹配”，“不匹配”两种而已。这两点问题决定了布尔查询不能被广泛应用。但是，由于布尔检索能够给用户提供更多的可控制性，今天我们仍然可以在搜索引擎的“高级搜索”中找到布尔查询的身影。
对于大规模的语料库，任何检索都可能返回数量众多的结果，因此对检索结果进行排序是必须的。因此，一个好的信息检索模型必须提供文档相关性测度。一个好的测度应该使与用户查询需求最相关的那些结果，排在最前面，同时允许尽可能多的，与用户查询有一定关系的结果被包括进来。目前，最为常用的信息检索模型有三种：
文本信息检索 模型
向量空间模型最早由Gerard提出。在此模型中，一个文档(Document)被描述成由一系列关键词(Term)组成的向量。模型并没有规定关键词如何定义，但是一般来说，关键词可以是字，词或者短语。在语音文档检索中，还可以是混淆类、音子、音子串等等单元。假设我们用“词”作为Term，那么在词典中的每一个词，都定义向量空间中的一维。如果一篇文档包含这个词，那么表示这个文档的向量在这个词所定义的维度上应该拥有一个非0值（对绝大多数系统来说，是正值）。
当一个查询被提交时，由于这个查询也是由文本构成，所以也可以被向量空间所表示。模型将对查询与文档，计算一个相似度需要注意的是，模型也没有对相似度给出确切的定义。它可以使欧氏距离，也可以是两个向量的夹角的余弦。
假设表示文档向量，而表示查询向量，文档与查询的相关性可以用余弦距离表示如下：
如果我们用和表示和中的第维的值，并且对每个文档矢量进行归一化，即令，那么上式有可以表示为
在此，究竟如何取值是一个重要的问题，其取值一般被称为关键词在文档D中的权重。关键词权重问题将在随后进行专门的讨论。
文本信息检索 模型
传统向量空间模型的一个问题是各个维度间缺乏相关性，因而无法对文档中各个词的相关性提供信息。从宏观上看，仍然没有摆脱“关键词匹配”的窠臼。一个自然的想法就是对文档特征——文档向量进行降维，将维数巨大的文档向量投影到某个较小维度的空间中，使得关键词之间即使不完全匹配，也能够根据语义发生关系。这就诞生了潜语义索引(Latent Semantic Indexing)，它通过对向量空间进行奇异值分解，将高维文档向量投射到低维潜语义空间中。潜语义索引随后被融入概率模型框架中，形成了基于概率模型的PLSI(Probabilistic Latent Semantic Indexing)，
和LDA(Latent Dirichlet Allocation)。
概率模型的基本思想是估计文档与查询相关联概率，并对所有文档根据关联概率进行排序。这一模型最早由Maron和Kuhn在1960年提出。在给定查询的情况下，用表示文档与查询相关的概率，而用表示文档与查询不相关的概率。
那么，就可以用
对文档进行排序。利用贝叶斯公式，可以很容易的将上面的公式变为产生式的形式：
由于和同文档无关，上面的公式可以最终表示为：
概率模型的主要任务就集中在估计和上。
推理网络模型是一种较上述两中模型更为一般化的模型，上述模型都可以归结为推理网络模型的一种实现。在此模型下，仅仅规定文档以某种
“力度”产生某个来自查询的关键词，至于力度如何定义，则完全没有规定，即可以是概率，也可以是关键词权重。
文本信息检索 倒排文档索引技术
在信息检索系统的具体实现中，需要快速地找到文档中所包含的关键词。相比文档来说，关键词的个数是较少的，因此，以关键词为核心对文档进行索引是更加可行的方法。这就是信息检索领域常用的“倒排文档索引”技术。倒排文档索引可以被看成一个链表数组，每个链表的表头包含关键词，其后续单元则包括所有包括这个关键词的文档标号，以及一些其他信息。这些信息可以是文档中该词的频率，也可以是文档中该词的位置等信息。
倒排文档索引的优势不仅在于关键词个数少带来的检索效率提高，还在于其特别易于同信息检索技术结合。在实际应用中，查询中所包含的关键词往往是很少的，完全不包含查询中的所有关键词的文档，一般来说是不会被列入结果集的。因此，以关键词为主键进行索引，只需要用查询中包括的关键词，进行几次简单的查询就能够找出所有可能的文档。
文本信息检索 倒排文档索引技术
倒排文档索引的具体数据结构可以进行进一步的优化。在关键词查询上，往往采用B-Tree或哈希表进行快速查询。而文档列表的数据结构则可以采用简单的无序列表进行存储，但是此种无序列表存在一个问题，就是当多个关键词对应的文档集需要进行比较的时候，比较效率将比较低。因此，在实际应用中往往采用二叉搜索树组织文档列表。
文本信息检索 关键词权重
关键词对于区分文档的作用是不同的。例如一些虚词对于区分文档的内容与查询是否相关并没有多大的意义。
对于概率模型而言，可以有完备的理论来估计每篇文档生成某个词的概率，因而其主要工作集中于如何确定较好的概率估计方法。而对于向量
空间模型来说，确定关键词权重在很大程度上依赖于研究者的经验及对文档特性的分析。
目前，对关键词权重的确定方法一般都需要获取一些关于关键词的统计量，而后根据这些统计量，应用某种认为规定的计算公式来得到权重。
最常用的统计量包括：
在向量空间模型下，构造关键词权重计算公式有三个基本原则：
早期的权重往往直接采用tf，但是显然这种权重并没有考虑上述第二条原则，因此在大规模系统中是不适用的。目前，常用的关键词权重计算公式大多基于tf和df进行构建，同时，一些较为复杂的计算公式也考虑了文档长度。现简要列举如下：
文本信息检索 关键词权重
TF-IDF得分。严格地说，TF/IDF得分并不特指某个计算公式，而是一个计算公式集合。其中TF与IDF都可以进行各种变换，究竟何种变换较能符合实际需求，需要由实验和应用来验证。常见的变换方法有：
其中，最后一个公式，即:被大量系统证明是最有效的。
此外，较为常用的关键词权重算法还包括Okapi权重和Pivoted Normalization 权重(PNW)。这些公式综合考虑了查询和文档中的词频，以及文档的长度。Okapi权重需要预设三个参数：
而PNW则需要预设一个参数，大部分情况下取0.20。
文本信息检索 评价指标
任何研究都需要有一个客观的评价体系，信息检索系统也不例外。但是对于一项需要在实际生产生活中应用的系统，其评价导向又必须包含一定的主观性。信息检索系统性能的两个基本客观指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，这与绝大多数的模式识别技术相同。用表示检索系统所针对的检索集合，表示一个查询，而表示查询所返回的相关文档集，
表示文档集中与查询相关的所有文档。并定义算符为集合中元素的个数，有召回率、准确率的定义如下：
由于信息检索系统返回的是一个排序的文档集合，因此召回率与准确率是互补的。设定不同的相关性得分门限就能够得到相应的准确率与
召回率。如果我们在以准确率为Y轴，召回率为X轴的图上画出不同门限下的准确率与召回率，一般它会程下面的形状：
那么，对于系统的评价指标就存在一个问题，如果一个系统偏重与给用户最准确的结果，那么高的准确率是必要的，反之，如果系统
希望包括尽可能多的相关结果，又会偏好召回率。系统如果简单的用召回率或准确率对系统性能作评价，无法评估系统的理想性能的。
文本信息检索 评价指标
模式识别中常用F值作为性能的评价指标，其定义为
F值可以平衡地反映召回率与准确率，但是在信息检索中仍然不是非常实用，因为它仍然是一个单点的指标，没有反映全局特性。为了得到
一个能够反映全局性能的指标，可以看考察下图，其中两条曲线分布对应了两个检索系统的准确率-召回率曲线。
可以看出，虽然两个系统的性能曲线有所交叠但是以圆点标示的系统的性能在绝大多数情况下要远好于用方块标示的系统。从中我们可以
发现一点，如果一个系统的性能较好，其曲线应当尽可能的向上突出。更加具体的，曲线与坐标轴之间的面积应当越大。最理想的系统，
其包含的面积应当是1，而所有系统的包含的面积都应当大于0。这就是用以评价信息检索系统的最常用性能指标，平均准确率(mean Average
Precision, mAP)。其规范的定义是，设为系统在召回率为R时的准确率，
文本信息检索 评价指标
当然，一般在做评价时取得的准确率与召回率都是离散值，因此一般在计算时都采用求和而非积分。
mAP是一个较好的客观评价指标，但是它也有一个缺陷，那就是缺乏直观性。因此在系统评测时常常还是要附带上准确率-召回率曲线。在实际
应用中，还有一些单值评价指标，能够反映系统的主观性能。其中最常用的是N-Best准确率。一般系统的返回结果都采用分页显示，用户一般
不会翻看太多页，因此前几个结果在检索中是最为重要的。N-Best准确率可以很好的反映这个性能。
异硫氰酸酯
异硫氰酸酯（isothiocyanate）是一类通式为R-N=C=S的有机化合物，可看作是由异氰酸酯中的氧原子被硫替换后形成。
异硫氰酸盐是硫氰酸根（SCN−）用氮原子配位时生成的化合物（M-N=C=S）。它是硫氰酸盐的键合异构体。有时“异硫氰酸盐”也指“异硫氰酸酯”，比如异硫氰酸苯酯也被称作苯基异硫氰酸盐（Phenylisothiocyanate）。
异硫氰酸酯 合成
用伯胺与二硫化碳在碱性条件下发生加成，生成二硫代氨基甲酸盐后，用对甲苯磺酰氯处理，可以生成异硫氰酸酯。
异硫氰酸酯 反应
该官能团中，碳原子是亲电性的，可被亲核试剂进攻，使C=N键或C=S键打开：
对蛋白质N端进行氨基酸测序的埃德曼降解反应中，就是利用了异硫氰酸苯酯中碳原子的亲电性，使末端氨基酸的氨基与其反应，并最后脱落生成乙内酰苯硫脲：
异硫氰酸酯 性质
异硫氰酸烯丙酯是造成芥子油刺鼻气味的物质，也是調味料山葵中會刺激鼻竇造成辛辣感的物質。
近来研究表明，存在于十字花科植物中的某些异硫氰酸酯类物质，如异硫氰酸苯乙酯和莱菔硫烷，具有控制癌症和肿瘤生长的功效。苯并[a]芘和其他多环芳烃进入人体后，会被细胞色素P450氧化为致诱变性更强的环氧化合物，使其致癌性增强。异硫氰酸酯的存在可以抑制细胞色素对多环芳烃的氧化。
异硫氰酸酯 生理作用
硫腈酸酯在中性条件下可自动环化成恶唑烷硫酮(OZT)。硫氰酸酯、异硫氰酸酯、恶唑烷硫酮称为致甲状腺肿素。致甲状腺肿素优先与血液中碘结合，致使甲状腺素合成所需碘来源不足，导致甲状腺代偿性增生肿大。
各地机场数量列表
各国（或地区）机场数量列表是根据美国中央情报局发表的《世界概况》而得出的排名列表。
中国朝贡国列表
本条目列出中国史书所载曾向中原王朝朝贡的政权。一些非汉字文化圈的国家是否为朝贡国，中国史书记载与当地文献有出入。