stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Basilika Maria Loretto, Loretto

| Basilika Maria Loretto |
| --- | --- |
Basilika Minor Bunda Maria Dikandung Tanpa Noda
bahasa Jerman: Basilika zur Unbefleckten Empfängnis in Loretto
Basilika Maria Loretto
Wikipedia | Kode sumber | Tata penggunaan Koordinat: 47°54′51.8″N 16°30′58.3″E﻿ / ﻿47.914389°N 16.516194°E﻿ / 47.914389; 16.516194
Lokasi: Loretto
Negara: Austria
Denominasi: Gereja Katolik Roma
Arsitektur
Status: Basilika minor
Status fungsional: Aktif
 
Basilika Maria Loretto (bahasa Jerman: Basilika zur Unbefleckten Empfängnis in Loretto) adalah sebuah gereja basilika minor Katolik yang terletak di Loretto, Austria. Basilika ini ditetapkan statusnya pada 1997 dan didedikasikan kepada Dikandung Tanpa Noda.
Masjid yang Dirindukan

| Masjid yang tak Dirindukan |
| --- | --- |
Genre:  Drama  Roman  Religi 
Pembuat: Tobali Putra Production
Ditulis oleh: Team Tobali
Sutradara: Ruli Wanisar
Pemeran:  Reza Rahadian  Donita  Fita Anggriani  Roy Marten 
Penggubah lagu tema: Enda
Lagu pembuka: "SurgaMu" oleh Ungu
Lagu penutup: "SurgaMu" oleh Ungu
Penata musik: Matthews Siahaan
Negara asal: Indonesia
Bahasa asli: Bahasa Indonesia
Jmlh. musim: 1
Jmlh. episode: 40
Produksi
Produser eksekutif: Utojo Sutjiutama
Produser: Ferry Fernandez
Lokasi produksi: Jakarta, Indonesia
Durasi: 60 menit (18.00 - 19.00)
Rumah produksi: Tobali Putra Production
Distributor:  VIVA  ANTV Pictures 
Rilis asli
Jaringan: ANTV
Format audio: Stereo Dolby Digital 5.1
Rilis: Senin, 25 Maret 2019 – Sabtu, 04 Mei 2019
Masjid yang tak Dirindukan adalah serial televisi Indonesia ditayang perdana pada tanggal 25 Maret 2019 di ANTV. Serial ini diproduksi oleh Tobali Putra Production. Ini bintang Reza Rahadian, Donita dan Fita Anggriani dalam peran utama. Promo pertama dari acara ini dirilis pada 11 Maret 2019. Acara ini menandai kembalinya aktor Reza Rahadian dan aktris Donita setelah beristirahat 4 tahun dari TV.
Sinopsis

MASJID NURUL MADINAH baru saja diresmikan oleh pemiliknya, KERTANEGARA (Roy Marten), seorang milyuner yang mempunyai bisnis di berbagai bidang. Dulu masjid itu sangat kecil dan tidak terawat, serta sangat sepi dari umat yang mau beribadah di situ. Adalah PAK ABU (Priyo) yang meminta kepada Kertanegara untuk merenovasi besar- besaran Masjid itu. “Saya yakin setelah masjid ini bagus, pasti akan banyak yang beribadah disini, dan saya janji akan membuat mesjid ini ramai” ujar Pak Abu kala itu dengan yakinnya. Kertanegara pun yang melihat tekad dari Pak Abu akhirnya setuju dan Masjid pun di renovasi total.
Allah ternyata punya rencana lain, ketika Masjid baru saja diresmikan, Pak Abu meninggal dunia ketika sedang Adzan. Kertanegara pun bingung mencari siapa marbot pengganti Pak Abu dan ia sempat meminta anak Pak Abu, Malik Aryaputra (Reza Rahadian), untuk menggantikan pekerjaan Bapaknya. Tentu saja Malik menolaknya karena Malik disaat yang bersamaan baru saja mendapatkan pekerjaan yang dia inginkan dan sesuai dengan kepintaran yang ia miliki. Namun Kertanegara terus mencari cara bagaimana Malik mau menjadi marbot, bahkan Kertanegara meminta Malik membayar hutang Bapaknya selama ini, yaitu hutang karena Pak Abu sudah berjanji akan meramaikan masjid itu.
KINAR (Fita Anggriani) ialah seorang guru agama yang selalu beribadah di masjid nurul Madinah. Ia yang bersama Pak Abu ketika Pak Abu meninggal di saat sedang adzan. Kinar lalu mengatakan kepada Malik bahwa Pak Abu menjuluki Masjid itu ialah Masjid yang Tak Dirindukan karena sepi nya umat yang mau ke masjid pada zaman yan semakin maju ini.
ZIVA (Donita) ialah putri satu- satunya Kertanegara yang berprofesi sebagai wanita karier yang cukup sukses. Ia terkejut ketika melihat Malik untuk pertama kalinya disaat ia ingin memberikan sembako untuk keluarga Almarhum Pak Abu. Ziva pun penasaran untuk mengetahui siapa Malik dan dia juga menginginkan Malik untuk memnggantikan posisi Bapaknya untuk menjadi Marbot di Mesjid itu.
Pemeran

| Pemeran | Peran |
| --- | --- |
Reza Rahadian: Malik Aryaputra
Donita: Ziva Kertanegara
Fita Anggriani: Kinar
Roy Marten: Kertanegara
Bryan Mckenzie: Dimitri
Roweina Umboh: Vina Kertanegara
Indah Nicole: Putri
Rully Firmansyah: Tio
Kiky Saputri: Romlah
Arida Nuraini Primastiwi: Musdalifah/Ifah
Aldi Taher: Ustadz Fadli Al-Cilandaki
Chand Kelvin: Abdurrahman Malik Azam/Azam
Ardi Yayang: Jordan
Priyo: Pak Abu (meninggal)
Tien Sudrajat: Ibu Malik
Tomy Babap: Rojer
Iwan Botak: Jalu
H. Sutrisna: Pak Muslim
Obi Mesak: Muin
Herry Ujang: Gusmed
H. Uma: Pak RT
Nominasi dan penghargaan

| Tahun | Penghargaan | Kategori | Nominasi | Hasil |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2019 | Festival Film Bandung 2019 | Serial Televisi Terpuji | Masjid yang Dirindukan | Nominasi |
| 2019 | Festival Film Bandung 2019 | Pemeran Pria Terpuji Serial Televisi | Reza Rahadian | Nominasi |
Pranala luar

(Indonesia) Situs web ANTV
Optimasi hiperparameter

Dalam pemelajaran mesin, optimasi atau penyetelan hyperparameter  (bahasa Inggris: hyperparameter optimization atau tuning hyperparameter)  adalah masalah pemilihan sekumpulan hiperparameter yang paling efektif (atau optimal) untuk suatu algoritma pemelajaran. Hiperparameter adalah parameter yang nilainya digunakan untuk mengontrol proses pemelajaran.
Optimasi hiperparameter merupakan sebuah proses dalam pemelajaran mesin yang bertujuan untuk menemukan tupel hiperparameter yang menghasilkan model optimal yang meminimalkan fungsi kerugian yang telah ditentukan sebelumnya pada data independen. Fungsi objektif berperan sebagai panduan dalam proses optimasi. Fungsi ini menerima tupel hiperparameter sebagai input dan menghasilkan nilai kerugian terkait. Semakin rendah nilai kerugian, semakin baik kinerja model. Validasi silang sering kali digunakan untuk memperkirakan performa generalisasi ini. Oleh karena itu, kumpulan nilai untuk hiperparameter dipilih yang dapat memaksimalkannya.
Pendekatan > Pencarian kisi

Cara tradisional untuk melakukan optimasi hiperparameter adalah pencarian kisi (grid search) atau sapuan parameter (parameter sweep). ni adalah proses pencarian menyeluruh dalam sub-bagian ruang hiperparameter yang ditentukan secara manual, untuk algoritma pembelajaran yang digunakan. Algoritma pencarian kisi memerlukan panduan beberapa metrik performa, biasanya diukur dengan validasi silang pada set pelatihan atau evaluasi pada set validasi terpisah.
Karena ruang parameter dari sebuah pemelajar mesin dapat mencakup ruang nilai bernilai riil atau tidak terbatas untuk parameter tertentu, pembatas yang ditetapkan secara manual dan diskritisasi mungkin diperlukan sebelum menerapkan pencarian kisi.
Misalnya, pengklasifikasi SVM "soft margin" yang dilengkapi dengan kernel RBF memiliki setidaknya dua hiperparameter yang perlu disetel untuk mendapatkan performa yang baik pada data yang tidak terlihat, yaitu konstanta regularisasi C dan hiperparameter kernel γ. Kedua parameter tersebut kontinu dan tidak terbatas. Sehingga untuk melakukan pencarian kisi, kumpulan nilai "masuk akal"  yang terbatas harus dipilih untuk masing-masing hiperparameter tersebut, misalnya:
Pencarian grid kemudian melatih SVM dengan masing-masing pasangan (C, γ) dalam produk Cartesius dari kedua himpunan tersebut dan mengevaluasi kinerjanya pada set validasi yang terpisah (atau dengan validasi silang internal pada set pelatihan dan dalam hal ini beberapa SVM dilatih per-pasangan). Terakhir, algoritma pencarian kisi mengeluarkan pengaturan atau penyetelan hiperparameter yang mampu mencapai skor tertinggi dalam prosedur validasi.
Pencarian grid memang mengalami kutukan dimensionalitas. Akan tetapi, metode ini sering kali sangat paralel, karena pengaturan hiperparameter yang dievaluasinya biasanya independen satu sama lain.
Pendekatan > Pencarian acak

Pencarian Acak (random search) menawarkan alternatif dari enumerasi lengkap yang dilakukan pada pencarian kisi semua kombinasi hiperparameter melalui pemilihan secara acak. Metode ini tidak hanya berlaku untuk pengaturan diskrit, tetapi juga dapat digeneralisasi ke ruang kontinu dan campuran. Dibandingkan dengan pencarian grid, pencarian acak memungkinkan eksplorasi nilai yang jauh lebih luas, terutama untuk hiperparameter kontinu. Keunggulan ini membuatnya berpotensi mengungguli pencarian kisi, khususnya ketika hanya sedikit hiperparameter yang berpengaruh signifikan terhadap kinerja akhir algoritma pembelajaran mesin. Dalam hal ini, masalah optimasi dikatakan mempunyai dimensi intrinsik yang rendah. Lebih lanjut, pencarian acak memiliki sifat sangat paralel dan fleksibel untuk mengakomodasi pengetahuan sebelumnya melalui penentuan distribusi sampel. Meskipun tergolong sederhana, pencarian acak tetap menjadi garis acuan (baseline) penting untuk evaluasi kinerja berbagai metode optimasi hiperparameter terbaru.
Pendekatan > Optimasi Bayesian

Artikel utama: Optimasi bayesian
Optimasi Bayesian merupakan metode optimasi global yang cocok diterapkan pada fungsi noisy black-box (kotak hitam bising) dalam konteks optimasi hiperparameter. Inti metode ini adalah membangun model probabilitas yang memetakan nilai hiperparameter terhadap nilai objektif yang dievaluasi pada set validasi.  Melalui evaluasi konfigurasi hiperparameter yang menjanjikan dan dilakukan secara iteratif (berulang)  berdasarkan model terkini, diikuti pembaruan model, optimasi Bayesian berupaya mengumpulkan observasi yang mengungkap informasi sebanyak mungkin tentang fungsi tersebut, khususnya terkait lokasi nilai optimal. Keunikannya terletak pada kemampuan menyeimbangkan eksplorasi (mencoba hiperparameter yang hasilnya belum pasti) dan eksploitasi (fokus pada hiperparameter yang diprediksi mendekati optimal). Dalam praktiknya, optimasi Bayesian terbukti mencapai hasil yang lebih baik dengan evaluasi yang lebih sedikit dibandingkan pencarian kisi dan pencarian acak, berkat kemampuannya "menalar" kualitas eksperimen sebelum dijalankan.
Pendekatan > Optimasi berbasis gradien

Dalam ranah algoritma pembelajaran tertentu, optimasi berbasis gradien memungkinkan penghitungan gradien terhadap hiperparameter. Dengan memanfaatkan gradien tersebut, optimasi hiperparameter dapat dilakukan melalui teknik penurunan gradien. Penerapan awal teknik ini berfokus pada jaringan saraf. Kini, metode ini telah diperluas dan diadaptasi untuk berbagai model lain, seperti support-vector machine dan regresi logistik.
Pendekatan alternatif lainnya untuk memperoleh gradien terhadap hiperparameter adalah diferensiasi langkah-langkah algoritma optimasi iteratif menggunakan diferensiasi otomatis. Penelitian terkini dalam bidang ini memanfaatkan teorema fungsi implisit untuk menghitung hipergradien dan mengusulkan pendekatan hampiran yang stabil untuk matriks Hessian invers. Metode ini mampu menangani jutaan hiperparameter dengan kebutuhan memori yang konstan.
Dalam pendekatan yang berbeda, sebuah hypernetwork dilatih untuk memperkirakan fungsi respons terbaik. Salah satu kelebihan metode ini adalah dapat juga menangani hiperparameter diskrit. Jaringan self-tuning (penyetelan mandiri) menawarkan versi pendekatan ini yang efisien dalam penggunaan memori dengan memilih representasi hypernetwork yang ringkas. Baru-baru ini, Δ-STN  berhasil menyempurnakan metode ini lebih lanjut melalui reparametrisasi hypernetwork secara minimal, sehingga berdampak pada peningkatan kecepatan pelatihan. Δ-STN juga menghasilkan perkiraan yang lebih baik dari respons terbaik Jacobian dengan linierisasi jaringan terhadap bobot, sehingga menghilangkan efek nonlinier yang tidak perlu dari perubahan bobot yang besar.
Selain pendekatan hypernetwork, metode berbasis gradien juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan hiperparameter diskrit melalui relaksasi parameter secara kontinu. Metode ini telah banyak digunakan untuk optimasi hiperparameter arsitektur dalam pencarian arsitektur saraf .
Pendekatan > Optimasi evolusioner

Artikel utama: Algoritma evolusioner
Optimasi evolusioner merupakan metodologi optimasi global untuk fungsi noisy black-box. Dalam konteks optimasi hiperparameter, optimasi evolusioner memanfaatkan algoritma evolusioner untuk menjelajahi ruang hiperparameter untuk suatu algoritma tertentu. Proses optimasi hiperparameter evolusioner terinspirasi dari konsep evolusi biologis:
Membentuk populasi awal dari solusi acak, yaitu menghasilkan tupel hiperparameter secara acak, biasanya lebih dari 100
Evaluasi tupel hiperparameter dan peroleh fungsi kecocokannya (fitness function), misalnya, akurasi validasi silang 10 kali lipat dari algoritma pemelajaran mesin dengan hiperparameter tersebut
Beri peringkat tupel hiperparameter berdasarkan hasil nilai fungsi kecocokannya.
Ganti tupel hiperparameter yang berkinerja terburuk dengan tupel hiperparameter baru yang dihasilkan melalui persilangan dan mutasi
Ulangi langkah 2-4 hingga performa algoritma yang memuaskan tercapai atau performa algoritma tidak lagi meningkat
Optimasi evolusioner telah diterapkan dalam optimasi hiperparameter untuk algoritma pemelajaran mesin statistik, pemelajaran mesin otomatis, jaringan saraf umum, dan pencarian arsitektur jaringan saraf dalam, serta pelatihan bobot dalam jaringan syaraf tiruan dalam.
Pendekatan > Berbasis populasi

Pelatihan Berbasis Populasi (PBT) mempelajari nilai hiperparameter dan bobot jaringan. Banyak proses pemelajaran beroperasi secara independen, menggunakan hiperparameter yang berbeda. Seperti pada metode evolusi, model dengan kinerja buruk secara iteratif diganti dengan model yang mengadopsi nilai hiperparameter dan bobot yang dimodifikasi berdasarkan performa yang lebih baik. Pemanasan awal model pengganti ini merupakan pembeda utama antara PBT dan metode evolusi lainnya. Oleh karena itu, PBT memungkinkan hiperparameter untuk berevolusi dan menghilangkan kebutuhan penyetelan manual. Proses ini tidak membuat asumsi mengenai arsitektur model, fungsi kerugian, atau prosedur pelatihan.
PBT dan variannya merupakan metode adaptif yang dinamis dalam memperbaharui nilai hyperparameter selama proses pelatihan model. Ini berbeda dengan metode non-adaptif yang menerapkan penetapan nilai hyperparameter secara statis dan suboptimal sepanjang pelatihan.
Pendekatan > Berbasis pemberhentian awal

Suatu kelas algoritma optimasi hiperparameter berbasis penghentian awal dirancang khusus untuk ruang pencarian yang besar dengan hiperparameter kontinyu dan diskrit, terutama ketika biaya komputasi untuk mengevaluasi kinerja kumpulan hiperparameter tinggi. Irace menerapkan algoritma "iterated racing" yang memfokuskan pencarian pada konfigurasi paling menjanjikan, menggunakan uji statistik untuk membuang konfigurasi yang berkinerja buruk. Algoritma optimasi hiperparameter berbasis penghentian awal lainnya adalah "successive halving" (SHA), yang dimulai sebagai pencarian acak tetapi secara berkala memangkas model berkinerja rendah, sehingga memfokuskan sumber daya komputasi pada model yang lebih menjanjikan. "Asynchronous successive halving" (ASHA)lebih lanjut meningkatkan profil pemanfaatan sumber daya SHA dengan menghilangkan kebutuhan untuk mengevaluasi dan memangkas model berkinerja rendah secara sinkron. Hyperband adalah algoritma berbasis penghentian awal tingkat tinggi yang menerapkan SHA atau ASHA beberapa kali dengan berbagai tingkat keagresifan pemangkasan, agar lebih dapat diterapkan secara luas dan dengan lebih sedikit input yang diperlukan.
Pendekatan > Lainnya

Pendekatan RBF dan spektral juga telah dikembangkan.
Masalah dengan optimasi hiperparameter

Setelah optimasi hiperparameter selesai, rangkaian hiperparameter tersebut biasanya dipasangkan dengan set data pelatihan dan dipilih berdasarkan kinerja generalisasi, atau skor, dari set validasi. Namun, prosedur ini rentan mengarah pada kelebihan penyesuaian (overfitting) hiperparameter terhadap set validasi, sehingga mengaburkan performa generalisasi sebenarnya. Akibatnya, skor kinerja generalisasi pada set validasi (yang dapat berupa beberapa set dalam validasi silang) tidak dapat diandalkan untuk secara bersamaan memperkirakan kinerja generalisasi model akhir. Untuk mencapai estimasi yang lebih akurat, evaluasi kinerja generalisasi harus dilakukan pada set yang independen (tidak memiliki irisan) dari set (atau set) yang digunakan untuk optimasi hiperparameter. Jika tidak, kinerja yang dilaporkan dapat terlalu optimis (terlalu tinggi). Penilaian set independen ini dapat dilakukan dengan menggunakan set pengujian kedua yang terpisah, atau melalui prosedur validasi silang bertingkat (nested cross-validation). Pendekatan validasi silang bertingkat memungkinkan estimasi kinerja generalisasi model yang lebih tak bias, dengan mempertimbangkan bias yang muncul akibat optimasi hiperparameter.
Pencarian grid pada nilai yang berbeda dari dua hyperparameter. Untuk setiap hyperparameter, 10 nilai berbeda dipertimbangkan, sehingga total 100 kombinasi berbeda dievaluasi dan dibandingkan. Kontur berwarna biru menunjukkan wilayah dengan hasil yang kuat, sedangkan kontur berwarna merah menunjukkan wilayah dengan hasil yang buruk.
Pencarian acak di berbagai kombinasi nilai untuk dua hyperparameter. Dalam contoh ini, 100 pilihan acak berbeda dievaluasi. Bilah hijau menunjukkan bahwa lebih banyak nilai individual untuk setiap hyperparameter yang dipertimbangkan dibandingkan dengan penelusuran kisi.
Metode seperti optimasi Bayesian secara cerdas mengeksplorasi ruang pilihan hiperparameter potensial dengan memutuskan kombinasi mana yang akan dieksplorasi selanjutnya berdasarkan pengamatan sebelumnya.
Pengurangan berturut-turut untuk delapan konfigurasi hiperparameter arbitrer. Pendekatan ini dimulai dengan delapan model dengan konfigurasi yang berbeda dan secara berurutan menerapkan pengurangan berturut-turut hingga hanya satu model yang tersisa.
Cabai perut kuning

| Cabai perut-kuning |
| --- | --- |

Status konservasi
 Risiko Rendah  (IUCN 3.1)
Klasifikasi ilmiah
Kerajaan:: Animalia
Filum:: Chordata
Kelas:: Aves
Ordo:: Passeriformes
Famili:: Dicaeidae
Genus:: Dicaeum
Spesies:: D. ignipectus
Nama binomial
Dicaeum ignipectus (Blyth, 1843)

Sinonim
 Myzanthe ignipectus Micrura ignipectus
Cabai perut-kuning (Dicaeum ignipectus) adalah spesies burung dalam famili Dicaeidae.
Persebaran dan subspesies

Burung ini tersebar di Himalaya, China selatan, Asia Tenggara, Semenanjung Malaysia dan Sumatra. Terdiri atas delapan subspesies, dengan daerah persebaran:
D. i. ignipectus (Blyth, 1843), tersebar di Himalaya dari timur Kashmir sampai India timur laut (Arunachal Pradesh, Assam selatan sampai perbukitan Mizo), Bangladesh tenggara, dan China selatan dan tenggara (Shaanxi selatan di selatan sampai Xizang tenggara, Yunnan, Hainan, Guangdong dan Fujian) dari selatan sampai Myanmar, Thailand utara, Laos, Vietnam (kecuali Annam bagian tengah dan Cochinchina) dan Kamboja timur (daerah Phumi Dak).
D. i. formosum (Ogilvie-Grant, 1912), tersebar di Taiwan.
D. i. dolichorhynchum (Deignan, 1938), tersebar di Semenanjung Malaysia.
D. i. cambodianum (Delacour dan Jabouille, 1928), tersebar di Thailand tenggara dan Kamboja.
D. i. luzoniense (Ogilvie-Grant, 1894), tersebar di Luzon utara dan tengah (Filipina utara).
D. i. bonga (E. J. O. Hartert, 1904), tersebar di Samar (Filipina tengah bagian timur)
D. i. apo (E. J. O. Hartert, 1904), tersebar di Negros dan Mindanao (Gunung Malindang, Gunung Kitanglad, Gunung Hilong-Hilong, Gunung Apo, Gunung Puting Bato), di Filipina selatan.
D. i. beccarii (Robinson dan Kloss, 1916), tersebar di dari utara sampai tengah pulau Sumatra bagian barat.
Tuti Sutiawati

| Tuti Sutiawati |
| --- | --- |

 
Istri Wakil Presiden Republik Indonesia
Masa jabatan 11 Maret 1993 – 11 Maret 1998
Wakil Presiden: Try Sutrisno
Pendahulu Ratu Emma NormaPengganti Hasri Ainun Besari
 
Informasi pribadi
Lahir: 3 April 1940 (umur 84) Bandung, Hindia Belanda
Suami/istri: Try Sutrisno ​(m. 1961)​
Anak: 7, termasuk Firman dan Kunto
Pekerjaan: Guru


Sunting kotak info • L • B
 
Tuti Sutiawati atau akrabnya disapa Mami Tuti (lahir 3 April 1940
) adalah seorang guru asal Indonesia yang merupakan Istri Wakil Presiden Try Sutrisno. Sebagai seorang istri tentara, Tuti pernah menjadi Ketua Umum Dharma Pertiwi pada
1988 hingga 1993 dan Ketua Umum Persit Kartika Chandra Kirana dari tahun 1986 sampai 1988.
Kehidupan awal

Tuti Sutiawati dilahirkan di Bandung pada tanggal 3 April 1940, ia merupakan anak pertama dari dua belas bersaudara, putri pasangan Sukarna Prawira dan Ana Hasanah.
Tanda Kehormatan > Dalam Negeri

Singapura :
Tanda Kehormatan (30 Juli 2024)
Tanda Kehormatan > Luar Negeri

Austria :
Grand Decoration of Honour in Gold with Sash of the Decoration of Honour for Services to the Republic of Austria (1996)
Katedral El Banco

| Katedral El Banco |
| --- | --- |
Katedral Bunda Candelaria
Lokasi: El Banco
Negara: Kolombia
Denominasi: Gereja Katolik Roma
Arsitektur
Status: Katedral
Status fungsional: Aktif
Administrasi
Keuskupan: Keuskupan El Banco
 
Katedral El Banco atau yang bernama resmi Katedral Bunda Candelaria adalah sebuah gereja katedral Katolik yang terletak di El Banco, Kolombia. Katedral ini merupakan pusat kedudukan dan takhta bagi Keuskupan El Banco.
Katedral Ekwulobia

| Katedral Ekwulobia |
| --- | --- |
Gereja Katedral Santo Yosef
Lokasi: Ekwulobia
Negara: Nigeria
Denominasi: Gereja Katolik Roma
Arsitektur
Status: Katedral
Status fungsional: Aktif
Administrasi
Keuskupan: Keuskupan Ekwulobia
 
Katedral Ekwulobia atau yang bernama resmi Katedral Santo Yosef adalah sebuah gereja katedral Katolik yang terletak di Ekwulobia, Nigeria. Katedral ini merupakan pusat kedudukan dan takhta bagi Keuskupan Ekwulobia.
Liz Truss

Mary Elizabeth Truss (lahir 26 Juli 1975
) adalah seorang politikus Britania Raya yang menjabat sebagai Perdana Menteri Britania Raya periode 6 September 2022 hingga 25 Oktober 2022. Pada 20 Oktober 2022, setelah menjabat selama 45 hari, ia mengumumkan pengunduran dirinya sebagai Pemimpin Partai Konservatif dan niat pengunduran diri sebagai Perdana Menteri setelah penerus pemimpin partai terpilih. Sebelumnya ia memegang jabatan kabinet di bawah Perdana Menteri David Cameron, Theresa May, dan Boris Johnson, termasuk menjabat menteri luar negeri sejak 2021 hingga 2022. Ia menjadi anggota parlemen untuk South West Norfolk pada pemilihan umum Britania Raya 2010 hingga 2024.
Truss memenangi pemilihan Pemimpin Partai Konservatif pada 5 September 2022 dengan 81.326 suara (57.4%), mengalahkan lawannya Rishi Sunak. Ia ditunjuk sebagai Perdana Menteri pada 6 September dan menjadi perempuan ketiga yang menjabat posisi tersebut.
Pada 20 Oktober 2022, Truss mengumumkan pengunduran dirinya sebagai Perdana Menteri dan Pemimpin Partai Konservatif setelah 45 hari menjabat dengan mengatakan bahwa dia tidak dapat "mengemban mandat" di mana dia terpilih "mengingat situasinya". Pengunduran dirinya sebagai perdana menteri akan efektif setelah penggantinya terpilih, yang dia perkirakan "dalam waktu seminggu". Hal ini menjadikan dia sebagai perdana menteri Inggris dengan masa jabatan terpendek dalam sejarah.