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斯特凡·勒文 政治生涯
勒文在2006年首次当选为瑞典社会民主党执行委员会成员，2012年1月哈坎·于霍尔特辞职后，勒文成为他的继任者参加领袖竞选。2012年1月27日，他被选为新任领袖，并成为反对党领袖。
2014年9月14日，勒文带领他的政党社會民主黨赢得大选胜利，但社會民主黨領導的左派聯盟未能取得過半數議席。勒文成功組建少數派政府，首次出任閣揆。社會民主黨在野8年後重新執政。10月3日正式就任瑞典首相。惟其內閣在議會只有138席，是近年來最弱勢的少數派聯合政府。
由於他任期間國內難民及由移民引起的犯罪問題浮現，導致政府支持度下滑，在2018年9月8日舉行的大選後，他領導的社會民主黨在國會中的優勢減至只有一席，並出現懸峙國會的情況，但他仍表示會繼續出任首相。然而到了同月25日，對他與他內閣的不信任動議獲國會通過，他成為看守首相，直至組成新政府。
斯特凡·勒文 政治生涯
經過瑞典史上最長的組閣談判，在中間黨、左翼黨和自由黨棄權以向洛夫文妥協下，國會最終於2019年1月18日通過繼續由洛夫文領導社民黨與綠色環境黨組成的聯合政府，但比他領導的第一屆內閣更弱勢，他於是成為二戰後第三弱勢的首相。
2021年6月21日，勒文在议会的不信任投票中失利，成为瑞典有史以来第一位以不信任動議方式下台的首相。7月7日他在議會以116票支持和60票棄權再次當選首相。7月22日，勒文宣布將在11月辭去首相和社會民主黨領袖職務，
耿直
耿直（1375年—？），字彥正，山東濟南府章丘縣人，民籍，明朝政治人物。進士出身。
耿直 生平
縣學生，山東鄉試第八名。建文二年（1400年）庚辰科會試第三十七名，殿試登進士三甲，官至推官。
黃宜
黃宜（1371年—？），字子儀，福建福州府寧德縣人，民籍，明朝政治人物。進士出身。
黃宜 生平
縣學生，福建鄉試第五十三名。建文二年（1400年）庚辰科會試第六十六名，殿試登進士三甲。
黃諒
黃諒（1371年—？），字子貞，浙江溫州府永嘉縣人，民籍，明朝政治人物。進士出身。
黃諒 生平
縣學生，浙江鄉試第二十二名。建文二年（1400年）庚辰科會試第一百八名，殿試登進士三甲。
黃思敬
黃思敬（1371年—？），字公儼，浙江湖州府歸安縣人，民籍，明朝政治人物。進士出身。
黃思敬 生平
國子生，應天府鄉試第二十三名。建文二年（1400年）庚辰科會試第三十三名，殿試登進士三甲。
孫讓
孫讓（1371年—？），字克恭，直隸應天府溧水縣人，民籍，明朝政治人物。進士出身。
孫讓 生平
縣學生，應天府鄉試第五十八名。建文二年（1400年）庚辰科會試第一百二名，殿試登進士三甲。
余存諒
余存諒（1377年—？），字誠之，廣東肇慶府高要縣人，民籍，明朝政治人物。進士出身。
余存諒 生平
府學生，廣東鄉試第五名。建文二年（1400年）庚辰科會試第九十二名，殿試登進士三甲。官至辰州府同知。
孫完
孫完（1375年—？），字孟學，浙江紹興府蕭山縣人，民籍，明朝政治人物。進士出身。
孫完 生平
縣學生，浙江鄉試第三十一名。建文二年（1400年）庚辰科會試第七十四名，殿試登進士三甲。
馬驤 (建文進士)
馬驤（1372年—？），字致遠，河南開封府許州郾城縣人，民籍，明朝政治人物。進士出身。
馬驤 (建文進士) 生平
縣學生，河南鄉試第十九名。建文二年（1400年）庚辰科會試第五十六名，殿試登進士三甲。
帥用昌
帥用昌（1375年—？），字汝陽，江西南昌府奉新縣人，民籍，明朝政治人物。同進士出身。
帥用昌 生平
縣學生，江西鄉試第二十一名。建文二年（1400年）庚辰科會試第六十一名，殿試登進士三甲。
馬彜
馬彜（1371年—？），字秉彝，平燕北平府永清縣永安鎮人，民籍，明朝政治人物。同進士出身。
馬彜 生平
國子生，洪武二十三年（1390年）庚午科鄉試第一百九十九名舉人。建文二年（1400年）庚辰科進士。官至河南聞縣知縣。
李泰 (建文進士)
李泰（1371年—？），字安然，山東濟南府齊東縣人，軍籍，明朝政治人物。進士出身。
李泰 (建文進士) 生平
縣學生，山東鄉試第二十一名。建文二年（1400年）庚辰科會試第七十九名，殿試登進士三甲。
徐新 (建文進士)
徐新（1367年—？），字德新，浙江台州府黃巖縣人，軍籍，明朝政治人物。進士出身。
徐新 (建文進士) 生平
監生，應天府癸酋鄉試第二十名；山西鄉試第三名。建文二年（1400年）庚辰科會試第三十 八名，殿試登進士三甲。
汪翁綬
汪翁綬（1379年—？），字文若，浙江湖州府烏程縣人，民籍，明朝政治人物。同進士出身。
汪翁綬 生平
一作翁綬，府學生，建文元年（1399年）己卯科浙江鄉試第三十九名舉人。建文二年（1400年）庚辰科會試第四十七名，殿試登進士三甲。
武斌 (建文進士)
武斌（1375年—？），字希文，山東濟南府濟陽縣人，民籍，明朝政治人物。進士出身。
武斌 (建文進士) 生平
府學生，山東鄉試第七名。建文二年（1400年）庚辰科會試第五十二名，殿試登進士三甲。
秦鳳
秦鳳（1374年—1426年），字子儀，號高岗，直隸廬州府舒城縣人，軍籍，明朝政治人物。進士出身。
秦鳳 生平
縣學生，建文元年（1399年）己卯科應天府鄉試第五十五名。建文二年（1400年）庚辰科會試第一百九名，殿試登進士。授知湖广兴山县，以贤能著声，简留礼科。升行在刑部郎中。以言事，改卫辉府同知，卒于官。持守清约，人无遗论。所撰有《永乐太平歌》《白玉祯祥诗》《营建宫阙赋》《进洪熙辅政策》二十五道，称旨，付史馆。有《高岗遗稿》，藏于家。后以孙秦民悦贵，赠太子少保、正治上卿、南京兵部尚书。。
秦鳳 家族
曾祖秦原五、祖父秦添祐，父亲秦璧。母許氏。慈侍下。
林洪 (建文進士)
林洪（1369年—1434年），字文範，福建興化府莆田縣人，軍籍，明朝政治人物。進士出身。
林洪 (建文進士) 生平
府學生，福建丙子鄉試第五十名。建文二年（1400年）庚辰科會試第一百三名，殿試登進士三甲，授辰溪知縣，陞滄州同知，改儋州，宣德九年去世。
深度学习
深度学习（英語：）是机器学习的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的算法。深度学习中的形容词“深度”是指在网络中使用多层。 早期的工作表明，线性感知器不能成为通用分类器，但具有非多项式激活函数和一个无限宽度隐藏层的网络可以成为通用分类器。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
深度学习
表征学习的目标是寻求更好的表示方法并建立更好的模型来从大规模未标记数据中学习这些表示方法。表示方法来自神经科学，并松散地建立在類似神经系统中的信息处理和对通信模式的理解上，如神经编码，试图定义拉動神经元的反应之间的关系以及大脑中的神经元的电活动之间的关系。
至今已有數种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和循环神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并取得了极好的效果。
另外，「深度学习」已成為時髦術語，或者说是人工神经网络的品牌重塑。
深度学习 简介
深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，扬·勒丘恩（Yann LeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网络的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用。许多因素导致了这一缓慢的训练过程，其中一种是由于尔根·施密德胡伯的学生赛普·霍克赖特于1991年提出的梯度消失问题。
最早的进行一般自然杂乱图像中自然物体识别的深度学习网络是翁巨扬（Juyang Weng）等在1991和1992发表的生长网（Cresceptron）。它也是第一个提出了后来很多实验广泛采用的一个方法：现在称为最大汇集（max-pooling）以用于处理大物体的变形等问题。生长网不仅直接从杂乱自然场景中学习老师指定的一般物体，还用网络反向分析的方法把图像内被识别了的物体从背景图像中分割出来。
深度学习 简介
2007年前后，杰弗里·辛顿和鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫（Ruslan Salakhutdinov）提出了一种在前馈神经网络中进行有效训练的算法。这一算法将网络中的每一层视为无监督的受限玻尔兹曼机，再使用有监督的反向传播算法进行调优。在此之前的1992年，在更为普遍的情形下，施密德胡伯也曾在循环神经网络上提出一种类似的训练方法，并在实验中证明这一训练方法能够有效提高有监督学习的执行速度。
自深度学习出现以来，它已成为很多领域，尤其是在计算机视觉和语音识别中，成为各种领先系统的一部分。在通用的用于检验的数据集，例如语音识别中的TIMIT和图像识别中的ImageNet、CIFAR-10上的实验证明，深度学习能够提高识别的精度。与此同时，神经网络也受到了其他更加简单归类模型的挑战，支持向量机等模型在20世纪90年代到21世纪初成为过流行的机器学习算法。
硬件的进步也是深度学习重新获得关注的重要因素。高性能图形处理器的出现极大地提高了数值和矩阵运算的速度，使得机器学习算法的运行时间得到了显著的缩短。
由于脑科学方面的大量研究已表明人脑网络不是一个级联的结构，深度学习网络在2001年后正逐渐被更有潜力的基于脑模型的网络所替代。
深度学习 基本概念
深度学习的基础是机器学习中的分散表示（distributed representation）。分散表示假定观测值是由不同因子相互作用生成。在此基础上，深度学习进一步假定这一相互作用的过程可分为多个层次，代表对观测值的多层抽象。不同的层数和层的规模可用于不同程度的抽象。
深度学习运用了这分层次抽象的思想，更高层次的概念从低层次的概念学习得到。这一分层结构常常使用贪婪算法逐层构建而成，并从中选取有助于机器学习的更有效的特征。
不少深度学习算法都以无监督学习的形式出现，因而这些算法能被应用于其他算法无法企及的无标签数据，这一类数据比有标签数据更丰富，也更容易获得。这一点也为深度学习赢得了重要的优势。
深度学习 人工神经网络下的深度学习
一部分最成功的深度学习方法涉及到对人工神经网络的运用。人工神经网络受到了1959年由诺贝尔奖得主大卫·休伯尔（David H. Hubel）和托斯坦·威泽尔（Torsten Wiesel）提出的理论启发。休伯尔和威泽尔发现，在大脑的初级视觉皮层中存在两种细胞：简单细胞和复杂细胞，这两种细胞承担不同层次的视觉感知功能。受此启发，许多神经网络模型也被设计为不同节点之间的分层模型。
福岛邦彦提出的新认知机引入了使用无监督学习训练的卷积神经网络。扬·勒丘恩将有监督的反向传播算法应用于这一架构。事实上，从反向传播算法自20世纪70年代提出以来，不少研究者都曾试图将其应用于训练有监督的深度神经网络，但最初的尝试大都失败。赛普·霍克赖特在其博士论文中将失败的原因归结为梯度消失，这一现象同时在深度前馈神经网络和循环神经网络中出现，后者的训练过程类似深度网络。在分层训练的过程中，本应用于修正模型参数的误差随着层数的增加指数递减，这导致了模型训练的效率低下。
深度学习 人工神经网络下的深度学习
为了解决这一问题，研究者们提出了一些不同的方法。于尔根·施密德胡伯于1992年提出多层级网络，利用无监督学习训练深度神经网络的每一层，再使用反向传播算法进行调优。在这一模型中，神经网络中的每一层都代表观测变量的一种压缩表示，这一表示也被传递到下一层网络。
另一种方法是赛普·霍克赖特和于尔根·施密德胡伯提出的長短期記憶神經網路（LSTM）。2009年，在ICDAR 2009举办的连笔手写识别竞赛中，在没有任何先验知识的情况下，深度多维长短期记忆神经网络取得了其中三场比赛的胜利。
斯文·贝克提出了在训练时只依赖梯度符号的神经抽象金字塔模型，用以解决图像重建和人脸定位的问题。
深度学习 人工神经网络下的深度学习
其他方法同样采用了无监督预训练来构建神经网络，用以发现有效的特征，此后再采用有监督的反向传播以区分有标签数据。杰弗里·辛顿等人于2006年提出的深度模型提出了使用多层隐变量学习高层表示的方法。这一方法使用斯摩棱斯基于1986年提出的受限玻尔兹曼机对每一个包含高层特征的层进行建模。模型保证了数据的对数似然下界随着层数的提升而递增。当足够多的层数被学习完毕，这一深层结构成为一个生成模型，可以通过自上而下的采样重构整个数据集。辛顿声称这一模型在高维结构化数据上能够有效地提取特征。
吴恩达和杰夫·迪恩领导的谷歌大脑团队创建了一个仅通过YouTube视频学习高层概念（例如猫）的神经网络
。
其他方法依赖了现代电子计算机的强大计算能力，尤其是GPU。2010年，在于尔根·施密德胡伯位于瑞士人工智能实验室IDSIA的研究组中，丹·奇雷尚（Dan Ciresan）和他的同事展示了利用GPU直接执行反向传播算法而忽视梯度消失问题的存在。这一方法在扬·勒丘恩等人给出的手写识别MNIST数据集上战胜了已有的其他方法。
截止2011年，前馈神经网络深度学习中最新的方法是交替使用卷积层（convolutional layers）和最大值池化层（max-pooling layers）并加入单纯的分类层作为顶端。训练过程也无需引入无监督的预训练。从2011年起，这一方法的GPU实现多次赢得了各类模式识别竞赛的胜利，包括IJCNN 2011交通标志识别竞赛和其他比赛。
这些深度学习算法也是最先在某些识别任务上达到和人类表现具备同等竞争力的算法。
深度学习 深度学习结构
通常将具有两层或两层以上隐藏层的神经网络叫做深度神经网络。与浅层神经网络类似，深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的能力。深度神经网络通常都是前馈神经网络，但也有语言建模等方面的研究将其拓展到循环神经网络。卷积深度神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在计算机视觉领域得到了成功的应用。此后，卷积神经网络也作为听觉模型被使用在自动语音识别领域，较以往的方法获得了更优的结果。
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）是一种判别模型，可以使用反向传播算法进行训练。权重更新可以使用下式进行随机梯度下降法求解：
深度学习 深度学习结构
其中，为学习率，为代价函数。这一函数的选择与学习的类型（例如监督学习、无监督学习、增强学习）以及激活函数相关。例如，为了在一个多分类问题上进行监督学习，通常的选择是使用ReLU作为激活函数，而使用交叉熵作为代价函数。Softmax函数定义为，其中代表类别的概率，而和分别代表对单元和的输入。交叉熵定义为，其中代表输出单元的目标概率，代表应用了激活函数后对单元的概率输出。
与其他神经网络模型类似，如果仅仅是简单地训练，深度神经网络可能会存在很多问题。常见的两类问题是过拟合和过长的运算时间。
深度学习 深度学习结构
深度神经网络很容易产生过拟合现象，因为增加的抽象层使得模型能够对训练数据中较为罕见的依赖关系进行建模。对此，权重递减（正规化）或者稀疏（-正规化）等方法可以利用在训练过程中以减小过拟合现象。另一种较晚用于深度神经网络训练的正规化方法是丢弃法（"dropout" regularization），即在训练中随机丢弃一部分隐层单元来避免对较为罕见的依赖进行建模。目前比較廣泛使用的是批归一化(Batch Normalization,BN) , 其本質上是在訓練過程加入噪音 , 從而讓模型得到更好的魯棒性 , 其特性令超深神經網路可以更好的訓練。
深度学习 深度学习结构
反向传播算法和梯度下降法由于其实现简单，与其他方法相比能够收敛到更好的局部最优值而成为神经网络训练的通行方法。但是，这些方法的计算代价很高，尤其是在训练深度神经网络时，因为深度神经网络的规模（即层数和每层的节点数）、学习率、初始权重等众多参数都需要考虑。扫描所有参数由于时间代价的原因并不可行，因而小批量训练（mini-batching），即将多个训练样本组合进行训练而不是每次只使用一个样本进行训练，被用于加速模型训练。而最显著地速度提升来自GPU，因为矩阵和向量计算非常适合使用GPU实现。但使用大规模集群进行深度神经网络训练仍然存在困难，因而深度神经网络在训练并行化方面仍有提升的空间。
深度置信网络（deep belief networks，DBN）是一种包含多层隐单元的概率生成模型，可被视为多层简单学习模型组合而成的複合模型。
深度学习 深度学习结构
深度置信网络可以作为深度神经网络的预训练部分，并为网络提供初始权重，再使用反向传播或者其它判定算法作为调优的手段。这在训练数据较为缺乏时很有价值，因为不恰当的初始化权重会显著影响最终模型的性能，而预训练获得的权重在权值空间中比随机权重更接近最优的权重。这不仅提升了模型的性能，也加快了调优阶段的收敛速度。
深度学习 深度学习结构
深度置信网络中的每一层都是典型的受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine，RBM），可以使用高效的无监督逐层训练方法进行训练。受限玻尔兹曼机是一种无向的基于能量的生成模型，包含一个输入层和一个隐层。图中对的边仅在输入层和隐层之间存在，而输入层节点内部和隐层节点内部则不存在边。单层RBM的训练方法最初由杰弗里·辛顿在训练“专家乘积”中提出，被称为对比分歧（contrast divergence, CD）。对比分歧提供了一种对最大似然的近似，被理想地用于学习受限玻尔兹曼机的权重。当单层RBM被训练完毕后，另一层RBM可被堆叠在已经训练完成的RBM上，形成一个多层模型。每次堆叠时，原有的多层网络输入层被初始化为训练样本，权重为先前训练得到的权重，该网络的输出作为新增RBM的输入，新的RBM重复先前的单层训练过程，整个过程可以持续进行，直到达到某个期望中的终止条件。
尽管对比分歧对最大似然的近似十分粗略（对比分歧并不在任何函数的梯度方向上），但经验结果证实该方法是训练深度结构的一种有效的方法。
卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要估计的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
卷积深度置信网络（convolutional deep belief networks，CDBN）是深度学习领域较新的分支。在结构上，卷积深度置信网络与卷积神经网络在结构上相似。因此，与卷积神经网络类似，卷积深度置信网络也具备利用图像二维结构的能力，与此同时，卷积深度信念网络也拥有深度置信网络的预训练优势。卷积深度置信网络提供了一种能被用于信号和图像处理任务的通用结构，也能够使用类似深度置信网络的训练方法进行训练。
下表中的结果展示了深度学习在通行的TIMIT数据集上的结果。TIMIT包含630人的语音数据，这些人持八种常见的美式英语口音，每人阅读10句话。这一数据在深度学习发展之初常被用于验证深度学习结构。TIMIT数据集较小，使得研究者可以在其上实验不同的模型配置。
图像分类领域中一个公认的评判数据集是MNIST数据集。MNIST由手写阿拉伯数字组成，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。与TIMIT类似，它的数据规模较小，因而能够很容易地在不同的模型配置下测试。Yann LeCun的网站给出了多种方法得到的实验结果。截至2012年，最好的判别结果由Ciresan等人在当年给出，这一结果的错误率达到了0.23%。
深度学习 深度学习与神经科学
计算机领域中的深度学习与20世纪90年代由认知神经科学研究者提出的大脑发育理论（尤其是皮层发育理论）密切相关。对这一理论最容易理解的是杰弗里·艾尔曼于1996年出版的专著《对天赋的再思考》（Rethinking Innateness）（参见斯拉格和约翰逊以及奎兹和赛杰诺维斯基的表述）。由于这些理论给出了实际的神经计算模型，因而它们是纯计算驱动的深度学习模型的技术先驱。这些理论指出，大脑中的神经元组成了不同的层次，这些层次相互连接，形成一个过滤体系。在这些层次中，每层神经元在其所处的环境中获取一部分信息，经过处理后向更深的层级传递。这与后来的单纯与计算相关的深度神经网络模型相似。这一过程的结果是一个与环境相协调的自组织的堆栈式的转换器。正如1995年在《纽约时报》上刊登的那样，“……婴儿的大脑似乎受到所谓‘营养因素’的影响而进行着自我组织……大脑的不同区域依次相连，不同层次的脑组织依照一定的先后顺序发育成熟，直至整个大脑发育成熟。”
深度学习 深度学习与神经科学
深度结构在人类认知演化和发展中的重要性也在认知神经学家的关注之中。发育时间的改变被认为是人类和其他灵长类动物之间智力发展差异的一个方面。在灵长类中，人类的大脑在出生后的很长时间都具备可塑性，但其他灵长类动物的大脑则在出生时就几乎完全定型。因而，人类在大脑发育最具可塑性的阶段能够接触到更加复杂的外部场景，这可能帮助人类的大脑进行调节以适应快速变化的环境，而不是像其他动物的大脑那样更多地受到遗传结构的限制。这样的发育时间差异也在大脑皮层的发育时间和大脑早期自组织中从刺激环境中获取信息的改变得到体现。当然，伴随着这一可塑性的是更长的儿童期，在此期间人需要依靠抚养者和社会群体的支持和训练。因而这一理论也揭示了人类演化中文化和意识共同进化的现象。
深度学习 公众视野中的深度学习
深度学习常常被看作是通向真正人工智能的重要一步，因而许多机构对深度学习的实际应用抱有浓厚的兴趣。2013年12月，Facebook宣布雇用楊立昆为其新建的人工智能实验室的主管，这一实验室将在加州、伦敦和纽约设立分支机构，帮助Facebook研究利用深度学习算法进行类似自动标记照片中用户姓名这样的任务。
2013年3月，杰弗里·辛顿和他的两位研究生亚历克斯·克里泽夫斯基和伊尔亚·苏茨克维谷歌公司雇用，以提升现有的机器学习产品并协助处理谷歌日益增长的数据。谷歌同时并购了辛顿创办的公司DNNresearch。
2016年3月，以深度學習開發的圍棋程式AlphaGo首度在比賽中擊敗人類頂尖选手，形成廣泛的討論。
深度学习 批评
对深度学习的主要批评是许多方法缺乏理论支撑。大多数深度结构仅仅是梯度下降的某些变式。尽管梯度下降法已经被充分地研究，但理论涉及的其他算法，例如对比分歧算法，并没有获得充分的研究，其收敛性等问题仍不明确。深度学习方法常常被视为黑盒，大多数的结论确认都由经验而非理论来确定。
也有学者认为，深度学习应当被视为通向真正人工智能的一条途径，而不是一种包罗万象的解决方案。尽管深度学习的能力很强，但和真正的人工智能相比，仍然缺乏诸多重要的能力。理论心理学家加里·马库斯指出：
就现实而言，深度学习只是建造智能机器这一更大挑战中的一部分。这些技术缺乏表达因果关系的手段……缺乏进行逻辑推理的方法，而且远没有具备集成抽象知识，例如物品属性、代表和典型用途的信息。最为强大的人工智能系统，例如IBM的人工智能系统沃森，仅仅把深度学习作为一个包含从贝叶斯推理和演绎推理等技术的复杂技术集合中的组成部分。
祿嘉·穆雷尚
祿嘉·穆雷尚（羅馬尼亞語：，1931年5月23日—2025年9月25日）是首任弗格拉什與阿爾巴尤利亞大總主教，他也是希臘禮天主教與合一的羅馬尼亞教會最高負責人。
祿嘉·穆雷尚 生平
1931年5月23日，祿嘉·穆雷尚在羅馬尼亞巴亞馬雷出生。1964年12月19日晉鐸，1990年5月27日晉升為馬拉穆列什教區主教。
及後於1994年獲選為弗格拉什暨阿爾巴尤利亞總教區總主教。直至聖座於2005年將該總教區升格為大總教區，同時他也被任命為該大總教區首任大總主教。2012年2月18日獲教宗本篤十六世任命為主教級樞機。
伊米·奥克松
佩尔·伊米·奥克松（Per Jimmie Åkesson，瑞典語發音：[ˈjɪmɪ ˈoːkɛ.ˈsɔn]; 1979年5月17日—）瑞典极右翼政治家。现任瑞典民主党领袖，2010年年大选中当选瑞典议会议员。瑞典民主党以反对移民难民著称，主张瑞典人优先。与瑞典的法西斯帮派有千丝万缕的联系。因为其主张带有种族主义倾向，过去所有的正式的政党都拒绝与其合作；但随着瑞典民主党支持率不断上升，右翼联盟还是选择与其结盟。
伊米·奥克松出生于瑞典克里斯蒂安斯塔德省伊韦托夫塔（Ivetofta），但成长于布萊金厄省的瑟尔沃斯堡市镇。他曾是温和党青年联盟的成员，不久在1995年加入瑞典民主党青年协会。1998年，19岁的奥克松当选瑟尔沃斯堡市镇议员，同时成为新成立的瑞典民主党青年会（Sverigedemokratisk Ungdom）副主席，2000年到2005年任该组织主席。2005年，他在党内选举中击败了党魁米凯尔·扬森（Mikael Jansson），成为瑞典民主党的党魁。
伊米·奥克松
2010年的大选中瑞典民主党获得5.70%的选票，第一次进入瑞典议会。奥克松与其他的19名成员当选国会议员。
奥克松和他的未婚妻露易丝的孩子尼尔斯在2013年12月12日出生。
2020年4月24日，2011年前-2020年後前妻露易絲·埃里克森 （Louise Erixon）夫妻雙方正式離婚分手一段時間.
2014年亞洲運動會田徑比賽
2014年亞洲運動會田徑比賽於2014年9月27日至10月3日在韓國仁川亞運主體育場舉行。
2014年亞洲運動會田徑比賽 參賽國家和地區
總共有來自30個國家和地區的684位運動員參加本屆賽事：
冒號 (數學)
冒號（colon）是一個垂直兩點的符號（）。在數學中，冒號被用來表示一個比例，或者做為函數映射表示式、或是集合建構式的一部分。
冒號 (數學) 比例
例如， 是一個通用的影像長寬比。

莱布尼茨於 1684 年在 Acta Eruditorum 期刊所發表的論文中，首次使用冒號來表示除法， 亦即  的另一種寫法；這個符號在歐洲大陸流行起來，被用來表示除法與比例，英語系國家則使用除號來表示除法。到了現代，比例和除法分別用冒號和除號表示。
冒號 (數學) 函數映射表示式
例如， 表示函數  是從  到  的一個映射。

Oystein Ore 於 1936 年使用箭號來表示某元素的像，Witold Hurewicz 於 1940 年給出現在所使用的格式來表示函數的映射。
冒號 (數學) 集合建構式
一個集合的元素可以是用某種公式或條件所產生，這時候可以用集合建構式來表示，例如：
在這裡，冒號的意思是「使得（such that）」。
科特賴克戰鬥機空難
科特賴克戰鬥機空難發生於1989年7月4日，蘇聯空軍一架米格-23M戰鬥機在無人駕駛的狀態下墜毀於比利時科特賴克的一間民宅，導致一名18歲男子死亡。
飞行员从波兰科沃布热格空军基地起飞后，因飞机技术问题而在坠机前一小时左右在波兰科沃布热格附近弹射逃生，但飞机本身继续向西飞行了约900公里（600英里），然后耗尽燃料并坠毁到地面。
科特賴克戰鬥機空難 事故經過
當天墜毀的米格-23戰鬥機計劃進行一次飛行訓練，由尼古拉·斯庫里汀駕駛，從波蘭鄰近科沃布热格的蘇聯空軍基地起飛。飛機起飛時，飛機的加力燃燒室發生故障，發動機失去動力。飛行員在150米的高度認為發動機完全故障，從而跳傘。而飛機的發動機並未全部發生故障，飛機反而仍在空中以自動駕駛開啟的狀態向西飛行。為避免闖入北約領空，蘇軍下令出動戰機擊落這架無人駕駛的飛機，然而攔截失敗，離開波蘭領空，先後越過東德和西德的領空，在西德被美国驻欧空军的F-15鷹式戰鬥機攔截。在這架米格23戰鬥機進入荷蘭領空後，F-15飛行員報告米格-23上“肯定沒有飛行員”，並繼續對其進行攔截，進入比利時領空。由於擔心貿然擊落飛機會導致地面人員傷亡，因此向前往攔截的美軍F-15戰機指示，要在北海上空擊落蘇軍戰機，然而進入比利時的米格-23燃料已經耗盡，向南轉彎。法國空軍也派出幻影2000战斗机以防止這架蘇軍戰機進入法國領空，而蘇軍戰機在飛行560英里後墜入一間民房，導致一名比利時青年遇難。
科特賴克戰鬥機空難 政治反應
比利時政府就蘇聯方面忽視飛機墜入居民區的可能性，向其提出正式抗議。比國外交大臣马克·伊斯更斯稱蘇聯方面“在從這架米格-23出現在北約雷達上起至飛機墜毀一個多小時後的時間內一直沒有發出警告”，同時“在揭示飛機是否搭載核武器或劇毒武器的問題上反應遲鈍”。
事后，苏联向比利时赔偿了685,000美元。驾驶员尼古拉·斯库里汀向遇害者家属表示慰问。
1978年至1979年歐洲足協盃
1978–79年歐洲足協盃是歐洲足協舉辦的第 8 屆歐洲足協盃賽事。本屆賽事由慕遜加柏，是該隊首奪歐洲賽事冠軍。
安德烈亞·卡涅蒂
安德烈亞·卡涅蒂（義大利語：，1967年3月16日—），意大利雕塑家。
安德烈亞·卡涅蒂 生平
出生於義大利科爾基亞諾。於龍奇廖內省中學畢業後，卡涅蒂搬到羅馬。在那里，他作為一位圖像設計師活动，同時研究古代金匠的藝術與科學。除了閱讀傳統文獻，他也開始探索煉金論文。其中十七世紀煉金術的《沈默之書》（Mutus Liber）给予他极大触动。书中的誡命“祈禱，閱讀，閱讀，閱讀，重新閱讀，工作，而你將會發現”，鼓舞了他繼續閱讀任何可尋的與冶金和金匠相關科學的文字。
幾年後，卡涅蒂回到了他的出生地，並完全獻身於金工的藝術，在他的工作室Akelo工作（Akelo意指古希臘河神Achelous）。Akelo的每一件珠寶和貴重裝飾品皆為的單一特製（one-of-a-kind jewels），其擷取於古老的神話，傳說，符號與劇目，並通過個人神秘的語言來做重新闡述他深入研究古煉金術的知識。
以其驚人的多才多藝，安德烈亞·卡涅蒂很快的在這過去幾年他的作品被廣泛地在世界各地展出，許多他的作品都已成為了數個博物館永久收藏的一部分。他目前居住在科爾基亞諾，在那裡他將繼續追求他的創作。
孙兆学
孙兆学（1962年9月—），山西稷山人，本溪钢铁专科学校露采专业毕业，中国地质大学（北京）资源产业经济专业工学博士，教授级高级工程师。
孙兆学 生平
1983年8月进入山西铝厂任调度员，1984年7月加入中国共产党，1995年成为第一矿矿长。历任山西铝厂副厂长、厂长，2002年任中国铝业股份有限公司山西分公司总经理，之后先后任中国铝业股份有限公司副总裁、中国铝业公司副总经理。2006年，孙兆学调任中国黄金集团总经理，2012年入围CCTV中国经济年度人物。2013年10月被调回中铝，任中国铝业公司董事、总经理、党组成员。他也是第十届全国人大代表，第十二届全国政协委员。
2014年9月15日，孙兆学因涉嫌严重违纪违法被中纪委调查。落马之前，他于9月11日出席了天津的2014夏季达沃斯论坛。孙兆学已向中铝董事会递交辞呈申请，辞去公司非执行董事兼副董事长职务并停止履行相关职务。董事会认为，该辞任不影响公司正常经营。
2014年12月23日，孙兆学因利用职务上的便利为他人谋取利益，索取、收受巨额贿赂、与他人通奸，被开除党籍、给予行政开除，将其涉嫌犯罪问题及线索移送司法机关依法处理。同日最高人民检察院依法对孙兆学以涉嫌受贿罪立案侦查并采取强制措施。
李榮直
李榮直（朝鲜语：／；1991年2月8日—），出生於日本，朝鮮職業足球員，曾入選朝鮮國家奧運足球隊及朝鮮國家足球隊。曾經效力於日本職業足球甲級聯賽球會德島漩渦、日本職業足球乙級聯賽球會長崎成功丸和讚岐釜玉海。
李榮直 簡歷
李榮直在2014年首次入選朝鮮國家足球隊，翌年參與了2015年亞洲盃賽事，而朝鮮在小組賽全負沒能晉級。之後，入選了2015年東亞盃參賽名單，但球會不放行而沒有參與。
另外，他入選了朝鮮國家奧運足球隊參加2014年亞洲運動會足球比賽，而朝鮮國家奧運足球隊在該屆首次進入四強，在金牌戰加時賽被韓國國家奧運足球隊絕殺，獲得銀牌。
周庠
周庠（857年—922年），《九国志》作周详，字博雅，五代十国时期政权前蜀开国之君王建作为晚唐军阀为求自立连年作战时的谋主。前蜀立国后，拜为宰相。《蜀梼杌》因避讳后蜀高祖孟知祥，以表字称之为周博雅。
周庠 唐朝年间
周庠生于唐宣宗大中十一年（857年），许州人。光启年间曾任龙州司仓参军。考核期满回朝时，因川中道路阻隔，在緜谷县寓居。王建为利州刺史时（光启二年（886年）上任），周庠前往拜谒，王建素闻其名，见到他很高兴，也很厚待，引为宾客。
周庠 唐朝年间
光启三年（887年），唐僖宗任权势宦官杨复恭养侄杨守亮为山南西道节度使。利州属山南西道管辖，杨守亮忌王建骁勇，屡次召他来军部兴元府。王建害怕杨守亮对自己不利，不敢去，三月，向周庠寻求建议。周庠说：“唐朝要灭亡了，藩镇节度使互相吞噬，但他们都没有雄才远略，不能帮助灾难中的百姓。公勇而有谋，得士卒心，立大功的除了公还能有谁！但葭萌（利州治所）是四战之地，难以久安。阆州偏僻，当地人富裕，杨茂实（阆州刺史，《九国志》《蜀梼杌》等作杨行迁）是陈敬瑄和田令孜（陈敬瑄时任西川节度使，田令孜是陈敬瑄之弟，是曾居高位掌权但失势的宦官，在陈敬瑄处避难，陈敬瑄违背朝廷命令庇护田令孜）的心腹，不纳贡。如果上表声言其罪，兴兵讨伐，一战可擒。”王建同意，招募溪洞酋豪达八千人，沿嘉陵江而下突袭阆州，逐杨茂实（《蜀梼杌》作杀之），占据阆州，自称防御使。奏署周庠为判官。王建进一步扩军，以阆州为根据地，杨守亮再不能控制他。
周庠 唐朝年间
王建后来讨伐陈敬瑄以夺取西川，但起初不能取得优势。文德元年（888年）五月，王建认为西川军府成都尚强，难以速胜，成都附近也无可劫掠，想罢兵。周庠和另一谋士綦毋谏认为不可。周庠提出西川治下的邛州一带富庶，足以支持军队，可以攻取作为根据地。王建也有了新的主意：上表朝廷请求派大臣为帅讨伐陈敬瑄，自己辅佐其事。于是王建让周庠为他上表长期憎恨田令孜的在位皇帝唐昭宗。王建盟友东川节度使顾彦朗也作了类似要求的上表，昭宗因而下诏褒奖，任宰相韦昭度为西川节度使，在陈敬瑄拒绝韦昭度接任后宣布讨伐陈敬瑄，以韦昭度为行营招讨使，王建为行营诸军都指挥使、顾彦朗为行军司马、杨守亮为副招讨使相助。并以邛州等四州为永平军，以王建为节度使。
大顺二年（891年），王建军占大多数也包括顾彦朗军在内的军队将成都包围得缺粮了。但朝廷刚在讨伐另一军阀河东节度使李克用时蒙受大损，西川战事的耗费也让昭宗重新考虑。三月，昭宗下诏赦免陈敬瑄，命顾彦朗、王建各归本镇（当时王建已克邛州）。但四月，王建认为这是夺取西川的最佳机会，与周庠商议，欲请韦昭度班师，又担心朝廷问责，周庠说如今皇纲不振、强臣掣肘，号令不出壶关，王建应该折节为军民打算，顾不上这些了，建议王建劝韦昭度回朝，而由王建自己继续战事。王建杀韦昭度亲吏骆保，称其盗军粮，恫吓韦昭度。韦昭度果然大惧，交军权给王建，回长安。王建继续围城，八月，陈敬瑄、田令孜投降。王建占有西川，并被昭宗确认为西川节度使。
周庠给王建的明确的战略建议没有更多的历史记载，但记载表明王建参与两川事务包括夺取东川，周庠出谋为多。
约大顺二年（891年），周庠曾权知邛州，临邛县将女扮男装的放火人黄崇嘏送到州府，周庠令下狱。黄崇嘏献上诗作，得召见，自称乡贡进士，三十岁左右，应对详敏，周庠于是命释放。后数日，黄崇嘏复献长歌，周庠更以为奇，召于学院与诸子侄同游。黄崇嘏善琴棋书画，不久周庠荐为摄司户参军，胥吏畏服，案牍一清。周庠重其英明，又美其风采，一年后想把女儿嫁给她，黄崇嘏作文辞谢，上诗一章表示自己是女子，周庠读诗后很惊骇，急忙召见，诘问得知是已故黄使君女，幼失父母，与老妪同居，不曾许婚。周庠更嘉其贞洁。黄崇嘏请求罢归临邛，不知所终。
王建奏授周庠观察判官，约天祐年间出知渝州。未几，诏加节度判官，迁嘉州刺史。
周庠 王建年间
天祐四年（907年），另一大军阀宣武军节度使朱全忠迫使唐哀帝禅位，建立后梁，为太祖皇帝，代唐。王建和李克用、凤翔节度使李茂贞、淮南节度使杨渥拒绝承认后梁皇帝，王建和杨渥还一度移檄诸道，号召兴复唐朝，但没人响应。王建决定自己称帝，于是建立蜀国（史称前蜀），为高祖皇帝。召周庠拜成都尹，迁御史中丞，武成三年（910年）十二月，王建任周庠为中书侍郎、宰相，授同中书门下平章事。但王建年间再无周庠行事记载。
杜光庭曾代周庠作《周庠员外助上元斋词二首》《周庠员外为母转经设醮词》《周庠员外填本命醮词》。
周庠 王衍年间
光天元年（918年），王建崩，周庠议山陵事。子王衍继位为帝，周庠不久进司徒、同平章事。王衍宠信内给事王廷绍、欧阳晃、李周辂、宋光葆、宋承蕴、田鲁俦等，七月，以为将军及军使，干预政事。这些人骄纵贪暴，给国家造成大损。周庠为此切谏，王衍不听。不久周庠告老，迁左仆射。乾德二年（920年）六月，王衍任周庠充永平节度使、云南安抚使，遣出京城，仍保有同平章事为荣誉宰相。未几病卒，年六十六。
河海铁路
河海铁路（越南語：），全称河内－海防铁路（越南語：），是一条连接越南首都河內市和北部港口城市海防市的米轨铁路，沿途经过河内市、兴安省、海阳省和海防市四个省市，铁路全长296公里。这条铁路始建于越南被法国殖民统治的法属印度支那时代，在1900年动工兴建并于1902年建成通车，也是连接中国昆明市和越南海防市的滇越铁路的其中一个部分。河海铁路的河内至嘉林段与河同铁路、河老铁路共线。
乌尔里希·德梅齐埃
乌尔里希·德梅齐埃（Ulrich de Maizière, 1912年2月24日—2006年8月26日）、德國軍人。1966年至1972年担任第4任德国聯邦国防军总监。
乌尔里希·德梅齐埃 生平
德梅齐埃家族是法国流亡的胡格诺派教徒贵族家庭的后代。乌尔里希·德梅齐埃1930年参军条件合格后，分配到第5步兵连为士官候補生，1933年被任命少尉。1937年转到第50步兵连。1939年第二次世界大战爆发后，以上尉连队副官身份随军进攻波兰。1940年任C集团军威廉·馮·里布上将的参谋。1941年1月任18步兵师战备部长（副参谋），参与列宁格勒作战。1942年1月，调职陆军总司令部，以少校军衔从事新师的编制事务。期间，与后来成为首任联邦國防軍总监及作战部长的阿道夫·豪辛格少将（Adolf Heusinger）相识。
1943年2月再次调职东部战线，晋升中校，任新编制的第10装甲掷彈兵师主任参谋。同年夏参加库尔斯克会战，后被反坦克炮弹碎片击中受伤。1945年2月调回陆军总司令部任作战部主任参谋。5月8日德国投降，被英国军队俘虏。
乌尔里希·德梅齐埃 生平
1947年獲釋後，他在一家乐器销售公司销售图书及乐器。不久德国重新建军，1950年12月西德总理康拉德·阿登纳授权前纳粹陆军中尉布兰克秘密进行重整军备事宜。德梅齐埃也受收召集信件。1951年2月德梅齐埃以军事顾问的身份出席了在巴黎举行的欧洲防御共同体的有关协商会议。1955年5月，西德国防军正式组建，1956年12月德梅齐埃晋升少将，1958年担任第1掷彈兵师A1战斗群（后为第2装甲旅）司令，1959年4月任改名为第1装甲掷彈兵师代理师长。1962年4月担任汉堡的德国联邦国防军指挥学院（FüAkBw）院长，1964年晋升为中将，10月担任陆军总监。1966年8月国防军总监海因茨·特莱特纳陸軍上將辞职，德梅齐埃晉升上將成為第四任总监，直至1972年3月退役。
退役后德梅齐埃居住于波恩，1973年至1994年任国防部的《联邦军成立史》编纂委员会委员长等职。
乌尔里希·德梅齐埃的兄弟克莱门·德梅齐埃（Clemens de Maizière）是东德基民盟创始成员之一，他的侄子洛塔尔·德梅齐埃是民主德国最后一任总理。乌尔里希1944年結婚，生有二男二女，次子托马斯·德梅齐埃2009—2011年担任德国内政部长、2011—2013年任国防部长、2013年12月17日再次任内政部长。
徐立 (演员)
徐立（1984年2月9日—），安庆人，中国女演员、女歌手。
徐立 (演员) 生平
毕业于中央戏剧学院表演系2002年级本科。
約書亞樹 (加利福尼亞州)
約書亞樹（英語：）位於美國加利福尼亞州聖博納迪諾郡，是62號加利福尼亞州州道上的一個人口普查指定地區；約書亞樹國家公園緊臨本區南側。依據美國人口普查局資料，本區面積95.9平方（37.0平方英里）；2010年的人口普查中，本區人口7,414人。本區和鄰近地區均位在加州高地沙漠中。
約書亞樹 (加利福尼亞州) 地理
約書亞樹位於莫哈韋沙漠中，座標為34°8′N 116°19′W﻿ / ﻿34.133°N 116.317°W﻿ / 34.133; -116.317，海拔約為2,700英尺（820）。本區東側為二十九棕櫚村，西側為絲蘭谷，西北為蘭德斯，南側為科切拉谷。
約書亞樹 (加利福尼亞州) 人口組成
2010年美國人口普查中，本區共有7,414人，人口密度為每平方英里200.1人（每平方公里77.3人）。本區族群組成如下：
年齡分佈上，
本區人口年齡中位數為38.8歲，男女比（女：男）為100 : 96.9，18歲以上人口（女：男）則為100 : 94.3。
這次人口普查中，有7,263人（總人口的98%）住在家戶中，30人（總人口的0.4%）住在非收容集體宿舍，121人（總人口的1.6%）被收容。本區共有3,088戶，每戶平均2.35人。其中1,209戶（39.2%）為異性夫妻同住，431戶（14.0%）僅有已婚女主人，162戶（5.2%）僅有已婚男主人，237戶（7.7%）為未婚異性同居，30戶（1.0%）為同性夫妻，1,018戶（33.0%）獨居。862戶（27.9%）有未滿18歲的成員，358戶（11.6%）有65歲以上人口。本區共有1,802個家庭（佔總戶口的58.4%），每個家庭平均2.97人。
約書亞樹 (加利福尼亞州) 人口組成
本區有3,808單位房產（每平方英里有102.8單位，每平方公里39.7單位），1,872單位（60.6%）為擁有者自住，1,216單位（39.4%）租給承租戶。在720單位空屋中，其中133單位準備出租，78戶準備出售。4,178人（總人口56.4%）住在自有房產中，3,085人（總人口41.6%）住在租來的房產中。
本區家庭年入收中位數為39,492美元，21.8%人口生活在聯邦貧窮線下。
2000年美國人口普查時，本區共有4,207人（1,765戶、1,057家庭），人口密度為每平方英里113.6人（每平方公里43.9人）。本區有2,112單位房產（每平方英里57.0單位，每平方公里22.0單位）。人口組成如下：
年齡分佈上，
本區人口年齡中位數為36.8歲，男女比（女：男）為100 : 93.9，18歲以上人口（女：男）則為100 : 88.8。
約書亞樹 (加利福尼亞州) 人口組成
本區共有1,765戶，其中530戶（30.0%）有未滿18歲的成員，684戶（38.8%）為夫妻同住，283戶（16.0%）僅有已婚女主人，707戶（40.1%）為非家庭（588戶獨居，272戶為65歲以上成員）。所有家戶中的587戶（33.3%）有未滿18歲成員，565戶（32.0%）有65歲以上成員。每戶平均2.35人，每個家庭平均2.98人。
本區每戶年入收中位數為36,535元，家庭年入收中位數為33,333元，男性年收入中位數為27,465元，女性為29,375元，人圴收入為13,856元。21.2%人口與18.0%家庭生活在聯邦貧窮線下，未滿18歲與65歲以上人口分別有31.5%與5.4%處在聯邦貧窮線下。
約書亞樹 (加利福尼亞州) 政治
在加州州議會中，約書亞樹屬於第18參議院區及第42眾議院區，州參議員為共和黨籍的珍·富勒（Jean Fuller，2010年12月6日起），州眾議員為共和黨籍的布萊恩·內思唐德（Brian Nestande，2012年12月3日起）。聯邦上約書亞樹屬於加州第8國會選區，在库克党派投票指数中是R+10，眾議員為保羅·庫克（2013年1月3日起）。約書亞書是聖博納迪諾郡第三監事會區（Board of Supervisors），2012年起監事為詹姆斯·拉摩斯（James Ramos）。
朱暉日
朱晖日（1893年—1968年7月28日）字步云，广东台山人。出生于中医世家。14岁入台山县城高等小学读书，在校加入同盟会，参加了辛亥光复台山之役。
朱暉日 生平
早年入广东黄埔陆军小学、武昌陆军第二预备学校，1911年加入同盟会。民国3年（1914）考入保定陆军军官学校第六期。毕业后返回广东，加入粤军第一师，历任见习官、排长、 连长、 营长。1925年8月，任第四军独立旅团长。1926年7月，北伐战争开始，任国民革命军第四军第十二师副师长兼第三十六团团长，参加汀泗橋戰役、武昌战役。1926年12月23日任叶挺独立团扩编的第四军第二十五师师长，第四军副军长，第十一军军长。
朱暉日 生平
1927年10月任广州市公安局长。南昌起义部队南下潮汕失败后，一百二十余各级干部从陆丰县甲子镇雇佣帆船偷渡香港，一上岸就被香港警察逮捕，三天后全部引渡回广州，朱晖日逐个亲自审讯，最后枪毙二十余人；龚楚在这批人中化名林福川隐瞒身份，编造履历，被误认为是被暴动裹胁德从犯，扣押几天后无罪释放，去萧祖强工兵团当兵。廣州暴動期間其女眷被暴動者姦殺，後协助张发奎、黄琪翔平定事態。1928年8月，第四军编为第四师，任副师长。1929年5月辞职，后赴欧洲考察。1933年任南京国民政府铁道部路警管理局局长。1935年7月，任國民政府軍事委員會武昌行营陆军整理处研究会会员。1936年调任闽浙皖赣边区清剿总指挥部参谋长。
1937年任国民政府军委会中将高级参谋。1938年任广东省政府委员兼建设厅长。1940年冬任第三十五集团军副总司令，参加桂南、粤北、西江诸役。1944年任第四战区广东南路指挥所主任。1945年夏，南路指挥所并入粤桂南总指挥部，任副总指挥。
1945年秋任海南岛指挥所主任，主持驻广州湾（湛江）及海南岛的日军投降事宜。1946年秋返回广州，任军委会广州行辕办公厅中将主任，兼任财政部华南输出入委员会委员，但原主委（浙江籍，蒋中正嫡系）田竺僧留任该会的主任秘书，以监视朱晖日。1947年夏，与张发奎等27人组成第四军编纂委员会，编印了《第四军纪实》。1949年任广州市警察局长，解放军攻占广州时赴香港。
1952年7月到台北，1968年7月28日病逝。
阿波羅尼亞的阿爾其馬科斯
阿爾其馬科斯（希臘語： ；前四世紀初人物），是馬其頓貴族，出身希臘色薩利裔，馬其頓腓力二世、亞歷山大大帝的官員。
他是馬其頓宮廷要人阿加托克利斯的長子，有一個日後成為亞歷山大大帝繼業者之一的弟弟利西馬科斯，除此之外阿爾其馬科斯還有另外兩個弟弟奥托迪科斯、腓力，兄弟四人都在首都培拉受教育長大。阿爾其馬科斯在國王腓力二世統治後期時開始嶄露頭角，在外交上相當活躍，在前338年喀羅尼亞戰役後，腓力二世派遣重臣安提帕特和他為使者前往雅典，在那裡他們還被雅典議會授予雅典在馬其頓境內保護人（ Proxenoi）的頭銜。因為阿爾其馬科斯出色的表現，腓力二世在某個時刻可能賞賜他位於邁多尼亞的阿波羅尼亞（ Apollonia of Mygdonia）地產。
亞歷山大大帝繼位後，阿爾其馬科斯參與遠征，在小亞細亞時帶領一支分隊依亞歷山大之命解放愛奧尼亞、伊奧利亞的希臘城市，當阿爾其馬科斯依亞歷山大吩咐在那些希臘城市組織建立民主制度時，亞歷山大可能對於阿爾其馬科斯在當地的處理事務上有所不滿。或許亞歷山大因這件事對阿爾其馬科斯不滿意，之後他在歷史上就沒甚麼表現了。阿爾其馬科斯可能有兩個兒子阿爾其馬科斯和腓力。
Sygic
Sygic是2004年由斯洛伐克Sygic公司所研發的離線衛星導航軟體，使用者可預先將電子地圖資料儲存於記憶卡以供瀏覽。此套軟體的使用裝置乃是智慧型手機，可顯示的語言版本超過30種，主要有英文、中文、西班牙文等，甚至連俄文、阿拉伯文、波斯語、馬來語、希臘語等也能顯示。
Sygic 概要
由麥克·史登克（Michal Stencl）開發撰寫的Sygic使用TomTom電子地圖資料，3D建築畫面色彩豐富且流暢，拖拉、縮放地圖畫面的速度頗快；但是這些離線圖資需要額外付費。其他特色尚包含路口實景、語音導航、多點路徑選澤等，加價升級後還具有即時路況和抬頭顯示等功能。其中後者乃是將在擋風玻璃上投射車速、速限、下個轉彎箭頭、下次轉彎距離、抵達時間等資料，使得駕駛者視線可保持在前方，這是其他同類競爭對手中少見的。
姬川站
姬川站（日语：／ Himekawa eki */?）是位於日本新潟縣糸魚川市，隸屬於西日本旅客鐵道（JR西日本）的鐵路車站，每天只提供7班普通列車前往南小谷站、2班前往平岩站、9班次往糸魚川站。
車站附近多為民居，但乘車人數卻比其他位處山區的車站更少，據糸魚川市2013年統計數據顯示，本站全年使用人數只有778人，是整個糸魚川市車站中第2最少人使用的車站，平均每天只有2人使用。2020年度更只錄得1人。
姬川站 車站結構
為簡易車站，不設有站舍，只於月台上築有上蓋及趟門的候車室。出入口設於月台末端向糸魚川站方向，只設有梯級上落。
只設有側式月台1座，列車不能在此交換，有效長度為3輛。相比同線內其他車站因為要減少保線費用才拆走路軌，姬川站因作為通勤車站，至開站起便只設1個月台。列車靠站時，上行往南小谷方向為右側開門，下行往糸魚川為左側開門。
姬川站 歷史
11月22日：因發生2014年長野縣北部地震，引起土石流，列車暫時停駛。
11月24日：列車復駛。
姬川站 相鄰車站
西日本旅客鐵道
■大糸線
頸城大野－姬川－糸魚川
天主教切雷托桑尼塔-泰萊塞-聖阿加塔德戈蒂教區
天主教切雷托桑尼塔-泰萊塞-聖阿加塔德戈蒂教區（拉丁語：、義大利語：），是義大利一個天主教教區。屬貝內文托總教區。
教區包括貝內文托省西部，以及卡塞塔省小部，教座位於切雷托桑尼塔。現任教區為主教為彌額爾·德羅沙。2006年有教友90,109人，佔總人口98.8%。有六十個堂區、司鐸七十五位。
天主教切雷托桑尼塔-泰萊塞-聖阿加塔德戈蒂教區 歷史
泰萊塞第一位有文獻記載的主教參加了465年在羅馬舉行的宗教會議。自969年5月29日教區，貝內文托教區升為總教區起，教區一直受其管轄。1193年城市被毀，但主教座堂在第二年就重建完成。1349年一場地震後，為逃避硫磺滲出，教座多次遷移，直到17世紀初定於切雷托桑尼塔，並於1612年5月22日獲教宗批准。1818年6月27日，阿利費教區被盒併入泰萊塞教區，至1820年12月14日恢復，但與泰萊塞教區聯合。但此一決定在1852年7月6日、費迪南多二世的干預下才被推翻。
聖阿加塔德戈蒂第一位有文獻記載的主教在970年獲任命，任命狀中提到此前當地就已經有主教了。在1566至1571年在任的主教Felice Piergentile後來當選了教宗，號西斯都五世。1818年6月27日至1854年12月教區與阿切拉教區聯合。
1984年3月21日起切雷托桑尼塔-泰萊塞以及聖阿加塔德戈蒂兩個教區由同一主教牧養。1986年9月30日兩個教區合併，成立新的教區並易名至今。
逼叫性无将
逼叫性无将是桥牌的一种约定叫。
在美国标准叫牌体系中，1♥或1♠开叫后应叫1NT表示6到9大牌点并且不逼叫，意即开叫者如果是低限的均型牌，会pass这个1NT应叫，并且，如果对方也pass，那将成为定约。但如果是在二蓋一進局的系統裡面，如果開叫人對面的同伴在還沒有PASS過的情況下做出了1NT的回答，這是迫叫一圈的，稱為迫叫性無王。這個叫品表示以下幾項含意
因為在二蓋一系統內，如果二線答叫必須要擁有12個牌點（此處應視手上完整力量和牌型評估，如果很肯定有一局，持10或11點也可以直跳二線，也有可能13點先叫出1NT），所以必須利用答叫迫叫性1無王使開叫方能繼續叫牌。
這個特約的使用時機很常被記錯，有兩個要注意的點：
逼叫性无将 开叫人的再叫
开叫人被逼叫：
2阶原高花表示六张牌組且持有12~15牌點、3階原高花表示六張且持有16~19牌點、4階原高花表示七張或更多而不在乎點力
當開叫人持有七張高花時，如果他是下限點力，那敵方可能其實有跟自己這邊差不多、甚至是更多的點力，如果四線高花合約打不成，代表敵方手上很可能是有個其他花色的成局合約可以打的；如果是中間等級的力量，即使答叫人是下限力量，靠著如此長的王牌，四線合約成功率還是不錯的；而如果沒有好到可以2♣強開叫，一般來說滿貫機率不高（答叫人做出這種答叫時，大概是沒有辦法貢獻三個贏磴的），可以直接停在成局合約。
逼叫性无将 开叫人的再叫
当开叫者既没有原花色六张，又没有第二個四張牌組，那他持有的大概是一個5332的牌型。一般来说，開叫人若是有16以上的牌點就會回答2NT，不到這個力量的話則會從兩個三張的花色裡面挑比較低的花色來回答。
唯一例外：如果开叫者恰好持有四张黑桃，五张红心，两张方塊和两张梅花，于是开叫了1H。如果他得到了這個迫叫性1NT的回答且持有高限點力（所需的最低點力跟回答2NT基本相同，因為答叫人基本上已經否定四張黑桃，所以很可能會打2NT或3NT），他就叫出2S；如果手上是開叫低限，這裡就只能叫2C（一个两张套！）。
逼叫性无将 应叫人的再叫
应叫人将她的牌力划分为“低限”(6-9 HCP)或是“邀请”(10-12 HCP)。
应叫者低限的再叫有：
应叫者邀请牌力的再叫有:
—因為原本美國黃卡制的1高花-2NT被拿來作為4張高花成局支持，所以先從1N迫叫叫出來
—保護叫：因為開叫1高花——再叫2線新花的人可能會有12-17個點，如果答叫方持8個點和第二花色配合時沒有答叫會失去叫3無王的機會，所以要抬高一線合約。
逼叫性无将 以后的叫牌
当应叫人再叫2阶新花色的时候，开叫人如果持有低限牌力且有两张或更多张套配合，应该pass；如果在应交人的花色有单缺，她就应该叫她原来的高花。应叫人有两张配合的话可能会pass，或者更正到3阶开叫人的第二花色或她自己好的六张(或更长)的套。这样，双方一般就至少保证有7张配合了。
而在应叫人再叫时邀叫之后，开叫人如果是低限牌就可以pass (或在不到局的定约止叫)，若是有额外的点力可以叫到局。
逼叫性无将 保護叫
開叫方持：
♠️ AK762
♥️ KJ4
♦️ AQT2
♣️ 10
答叫方持：
♠️ Q4
♥️ 987
♦️ K954
♣️ A953
以結果論而言，在方塊不要壞分配的情況下，這是一牌在黑桃3-3或是紅心A對位就可以成約的3無王（但是在梅花首攻下會打的很辛苦），成約機率大約百分之60左右，叫牌過程應該就會是：
開叫方 答叫方
1♠️————1NT!
2♦️————3♦️
3NT
逼叫性无将 不寻常2黑桃
1H-1N
2C-2S!
答叫方在第一次答叫已經否認有四張黑桃（否則他會叫1S）所以這個叫牌是表示其他意思。
通常來說會是跟莊家再叫第二門低花牌組的好配合，對於成局的意願較為強烈。
2014年亞洲運動會拳擊比賽
2014年亞洲運動會拳擊比賽為第十七屆亞洲運動會的其中一項競賽項目，共產生13面金牌；賽事於2014年9月23日至10月3日在仙鶴體育場舉行。
2014年亞洲運動會拳擊比賽 參賽運動員
本屆拳擊比賽共有來自 35 個國家/地區的 216 名運動員（176男、40女）參加，具體分布如下：
夜間陰莖勃起
夜間陰莖勃起（英語：，縮寫：），俗稱晨間勃起、晨勃，為陰莖在睡眠中或剛睡醒時的自發性勃起反應。
沒有勃起障礙或無嚴重憂鬱的男性會有晨間勃起的經驗，通常一晚有三到五次，特別是在快速動眼期。一般認為夜間陰莖勃起對陰莖的健康有益。
夜間陰莖勃起 醫學診斷價值
晨間勃起在性健康上具有醫學價值，用以診斷勃起功能障礙（，簡稱）患者的病因是來自於心理還是生理上的障礙。患者會在睡前先在陰部穿戴一個有彈性的裝置，並偵測其陰莖勃起的情形，並送交電腦分析。如果患者有晨間勃起的情形，則病因可能為心理上的問題；反之，則可能為生理上的問題。
夜間陰莖勃起 機制
晨間勃起的原因至今尚不明瞭。Bancroft推測藍斑核的神經元平時會分泌正腎上腺素，抑制勃起。在快速動眼期，正腎上腺素的分泌減弱，減少抑制睪固酮的功能，引起晨間勃起。
證據指出，膀胱充滿尿液時有時會引發勃起，這類的勃起通常被稱為「反射性勃起」。引發反射性勃起的神經通常為在脊髓中的骶神經。充滿尿液的膀胱常常會刺激同一區域的神經，進而導致陰莖勃起。
小行星175451
小行星175451（175451 Linchisheng），臨時編號2006 QP58，是一顆位於小行星帶的小行星。由鹿林天文台於2006年8月27日發現。
該小行星以台灣業餘天文學家，鹿林彗星的其中一位發現者林啟生命名。
Mrs 18重榴彈炮
Mrs 18重榴彈炮（21公分Mrs 18式）是納粹德國於第二次世界大戰中所使用的一種重型榴彈砲，它主要發配給獨立砲兵營或砲兵連使用。此外，德軍岸防部隊也裝備了一定數量的Mrs 18。
Mrs 18重榴彈炮 設計及歷史
Mrs 18重榴彈炮是被設計來取代已經過時的一戰時期火砲Mrs 16（21公分Mrs 16式）。雖然Mrs 18的設計並沒有多少創新，但是炮座的設計卻非常先進。它是世界上第一款採用獨特的雙後座系統的武器之一。該炮的砲管依循砲管座進行後座，然而除此之外，整個承載砲管及其炮管座的上部炮座也會一同作動。這個後座系統會削減大部分的後座力，並維持射擊平台的高度穩定。同樣的炮座設計也同樣被運用在17 cm Kanone 18及15 cm Schnelladekanone C/28 in Mörserlafette上。
Mrs 18重榴彈炮是一種十分龐大的武器，一如所有如此笨重的武器，Mrs 18重榴彈炮可以被分解成兩部分以利運送，運送時炮管會以分離的拖車載運。在安置榴彈砲時，炮座及其上的完整炮架會被降低至地面。接著輪子會被安裝至炮座上使整座火炮騰空，火砲便進入待發狀態。該炮的射擊廣角是16°，若要射擊逾越這個角度的目標，炮座後方裝有一個輪型千斤頂來協助炮身旋轉。