stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
การฉาบปูนขาว
ถ้อยคำทำนองเดียวกัน

การฉาบสีเขียว (greenwashing) หมายถึง การที่บริษัทธุรกิจทั้งหลายมักทำทีว่าผลิตภัณฑ์และนโยบายของตนเป็นมิตรด้วยสิ่งแวดล้อม หรือเป็นการเมืองสีเขียว (green politics)
การฉาบสีฟ้า (bluewashing) หมายถึง การช่วยเหลือด้านมนุษยธรรมแบบไม่ปิดทองหลังพระ หรือความพยายามให้ผู้อื่นเข้าใจว่า ตนมีร่องรอยการใช้น้ำ (water footprint) เพียงน้อยนิด
การค้นหาแบบดีสตาร์

ขั้นตอนวิธีดีสตาร์ (อังกฤษ: D* algorithm) เป็นขั้นตอนวิธีที่ใช้ในการหาเส้นทางการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ จัดเป็นขั้นตอนวิธีการค้นหาแบบฮิวริสติกแบบหนึ่งเพราะมีการนำเทคนิคฮิวริสติกมาใช้ ขั้นตอนวิธีดีสตาร์นี้ได้ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายซึ่งขั้นตอนวิธีดีสตาร์จะทำการสร้างเส้นทางการเคลื่อนที่ที่เหมาะสมที่สุดให้การวางแผนการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ผู้นิยามและนำเสนอขั้นตอนวิธีนี้คือ แอนโทนี สเตนซ์ ซึ่งได้สร้างและพัฒนาไว้ในปี ค.ศ. 1994 ที่มหาวิทยาลัยคาร์เนกีเมลลอน
นิยาม

ขั้นตอนวิธีการนี้เป็นส่วนขยายของขั้นตอนวิธีเอสตาร์ โดยสืบทอดแนวคิดโดยตรงมาจากแนวคิดของ ขั้นตอนวิธีของ Dijkstra โดยทั้งขั้นตอนวิธีเอสตาร์และขั้นตอนวิธี Dijkstra จะไม่สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในกราฟในระหว่างหรือหลังจากการขยายตัวของกระบวนการในขั้นตอนวิธี ในทั้งสองขั้นตอนวิธีนี้ที่ผู้ใช้อาจจะต้องทิ้งผลทั้งหมดและเริ่มต้นใหม่อีกครั้งเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานร่วมกับหุ่นยนต์ภายใต้เงื่อนไขที่เป็นจริง (เช่นช่วงเซ็นเซอร์จำกัด , สภาพแวดล้อมที่ไม่คุ้นเคย)
ชื่อของขั้นตอนวิธีนี้ได้มีที่มามาจากความที่ขั้นตอนวิธีนี้เป็นขั้นตอนวิธีที่ถูกพัฒนาต่อยอดมาจากขั้นตอนวิธีเอสตาร์ซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงให้สามารถเปลี่ยนแปลงค่าพารามิเตอร์ต่างๆในระหว่างการวิเคราะห์หาเส้นทาง ซึ่งความสามารถที่เพิ่มเข้ามานี้นั้นสามารถเรียกได้ว่ามีความเป็น "ไดนามิก" จึงเปรียบได้ว่าขั้นตอนวิธีนี้เป็นไดนามิกเอสตาร์ เราจึงตั้งชื่อของขั้นตอนวิธีนี้ว่า ขั้นตอนวิธีดีสตาร์
หลักการ

ทุกๆจุดที่ถูกรู้จักแล้วจะถูกนำเข้ามาเก็บไว้ใน โอเพ่นลิสต์ (เป็นรายการสำหรับเก็บจุดที่เอาไว้เก็บจุดต่างๆได้) โดยที่ตอนเริ่มต้นนั้นเราจะมีเพียงแค่จุดสุดท้ายหรือเป้าหมายซึ่งจะถูกเก็บอยู่ใน โอเพ่นลิสต์ เพียงตัวเดียว ซึ่งจนกว่าจะเจอจุดเริ่มต้นของเรา โอเพ่นลิสต์ นั้นจะถูกเพิ่มจุดและมาและนำจุดออกไปอยู่เรื่อยๆ เพื่อค้นหาเส้นทางในการเคลื่อนที่ระหว่างจุดเริ่มต้นไปยังจุดสุดท้าย
หลักการ > การขยายตัวของจุด

เริ่มต้นเราตัดสินใจว่าเลือกว่าจุดปัจจุบันที่เลือกมานั้นกำลังขยายไปสู่สถานะสูงขึ้นหรือไม่(ซึ่งหลังจากนั้นจะเปลี่ยนแปลงไปสู่สถานะต่ำกว่าโดยอัตโนมัติ) ถ้าพบว่าเป็นสถานะต่ำกว่าก็จะทำงานตามขั้นตอนของขั้นตอนวิธีเอสตาร์ตามปกตินั่นคือจุดที่อยู่รอบๆจุดของเรานั้นจะถูกตรวจสอบเพื่อหาว่าจะไปต่อทางจุดไหนต่อไปถึงจะดีกว่าจุดก่อนหน้าที่เคยหาเอาไว้ ซึ่งถ้าเป็นไปตามนี้นั่นหมายถึงจุดต่างๆที่อยู่รอบจุดของเราจะถูกนำมาคำนวณหาค่าใหม่และจะถูกเพิ่มเข้าไปยัง โอเพ่นลิสต์ ด้วย แต่ถ้าพบว่าก่อนหน้านั้นเป็นสถานะสูงขึ้น ค่าของจุดเราก็จะถูกส่งผ่านโดยทันทีไปให้กับจุดต่างๆที่กำลังมองเราเป็นเป้าหมายที่อยู่รอบๆจุดเรา ซึ่งการกระทำเหล่านี้เป็นการพยายามลดค่าของจุดต่างๆให้ได้เป็นค่าที่น้อยที่สุดซึ่งเป็นการทำการหาค่าที่ดีที่สุดนั่นเอง
หลักการ > ตัดสินใจสถานะสูงขึ้นหรือต่ำกว่า

การตัดสินใจนั้นจะขึ้นอยู่กับค่าปัจจุบันและค่าต่ำสุดของจุดๆนั้น ถ้าเส้นทางปัจจุบันมากกว่าค่าต่ำสุดจะถือว่าเข้าสู่สถานะสูงขึ้น และจะตามด้วยการทำการเพิ่มค่าต่อไป แต่อย่างไรก็ตามมันก็จะตรวจสอบว่าจะมีจุดใดๆที่อยู่รอบๆตัวมันหรือไม่ที่จะสามารถลดค่าให้กับจุดเราได้ ถ้าในจุดเหล่านั้นมีที่ถูกเซตและคำนวณค่าใหม่ไว้ก่อนแล้ว และถ้าทุกๆจุดที่อยู่รอบๆนั้นได้ถูกตรวจสอบแล้วและถูกตรวจสอบว่าค่าต่ำสุดตรงกับค่าปัจจุบันในกรณีนี้เราจะนำเข้าไปสู่สถานะต่ำกว่าถ้าเป็นกรณีอื่นนอกจากนี้มันจะยังคงอยู่ในสถานะสูงขึ้นและค่าของมันก็จะถูกเพิ่มขึ้น
กระบวนการ > การขยายตัวเริ่มต้น

ขั้นตอนสิธีนี้จะเริ่มต้นโดยการวนเลือกจุดแต่บะจุดจากโอเพ่นลิสต์มาจัดการทีละตัว จากนั้นมันก็จะส่งผ่านค่าที่เปลี่ยนแปลงไปยังจุดที่อยู่รอบๆตัวและเก็บจุดรอบๆตัวนั้นไปไว้ยังโอเพ่นลิสต์ ซึ่งกระบวกการของขั้นตอนวิธีดีสตาร์นี้จะตรงกันข้ามกับขั้นตอนวิธีเอสตาร์ตรงที่การขยายตัวของจุดจะเริ่มจากจุดเป้าหมายมาสู่จุดเริ่มต้นไม่ใช่จุดเริ่มต้นไปสู้จุดเป้าหมายอย่างในขั้นตอนวิธีเอสตาร์ และจุดต่างๆที่ถูกขยายไปนั้นจะมีสิ่งที่เรียกว่าตัวชี้ย้อนกลับ(back pointer) เพื่อชี้ไปยังจุดที่อยู่ในเส้นทางจุดถัดไปซึ่งจะนำทางไปสู่จุดมุ่งหมายได้ และขั้นตอนวิธีนี้จะหยุดทางงานเมื่อจุดถัดไปที่เรียกเข้ามานั้นเป็นจุดเริ่มต้นนั่นคือสิ้นสุดการทำงานเจอเส้นทางที่ต้องการแล้วซึ่งเส้นทางนี้นั้นสามารถหาได้อย่างง่ายๆจากการไล่ค้นหาเรื่อยๆตามตัวชี้ย้อนกลับ
กระบวนการ > การจัดการสิ่งกีดขวาง

เมื่อสิ่งกีดขวางนั้นถูกพบในระหว่างการหาเส้นทาง ทุกๆจุดที่ถูกผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงนี้จะถูกนำเข้ามาเก็บไว้ในโอเพ่นลิสต์และในครั้งนี้แต่ละจุดนั้นก็จะถูกทำเครื่องหมายว่าอยู่ในสถานะสูงขึ้น อย่างไรก็ตามจุดที่อยู่รอบๆก็จะถูกตรวจสอบว่าสามารถลดค่าของจุดได้หรือไม่ ถ้าไม่ก็จะส่งผ่านสถานะสูงขึ้นไปยังจุดที่เป็นจุดลูกของจุดๆนั้นซึ่งตัวชี้ย้อนกลับจะเป็นตัวชี้นั่นเอง และจะมีการสร้างเวฟขึ้นมา เมื่อจุดที่อยู่ในสถานะสูงขึ้นสามารถลดค่าได้ตัวชี้ย้อนกลับของมันก็จุดถูกอัปเดตค่าและก็จะส่งผ่านสถานะต่ำกว่าไปยังจุดที่อยู่รอบๆ ซึ่งเวฟของสถานะสูงขึ้นและต่ำกว่านั้นเป็นหัวใจที่สำคัญของขั้นตอนวิธีดีสตาร์
กระบวนการ > การเกิดสิ่งกีดขวางเพิ่มขึ้นอีก

ในครั้งนี้จะมีสิ่งกีดขวางที่อยู่ในลักษณะปิดมิดซึ่งจะทำให้เส้นทางการขยายของเราไม่สามารถผ่านไปได้โดยตรง โดยไม่มีจุดใดเลยที่จะสามารถหาเส้นทางใหม่จากจุดที่อยู่รอบๆได้ ดังนั้นจุดเหล่านั้นก็จะแพร่ขยายค่าต่อไปเรื่อยๆก็จะสามารถเจอเส้นทางใหม่ที่สามารถพาไปยังจุดเป้าหมายได้
รหัสเทียม

อัลกอรึทึมสามารถแสดงด้วยรหัสเทียมได้ดังนี้
while(openList.isNotEmpty())
 {
    point = openList.firstElement();
    expanding(point);
 }


 void expanding(currentPoint)
 {
    boolean isRaise = isRaise(currentPoint);
    double cost;
    for each(neighbor in currentPoint.getNeighbor())
    {
       if(isRaise)
       {
          if(neighbor.nextPoint == currentPoint)
          {
             neighbor.setNextPointAndUpdateCost(currentPoint);
             openList.add(neighbor);
          }
          else
          {
             cost = neighbor.calculateCostOver(currentPoint);
             if(cost < neighbor.getcost())
             {
                currentPoint.setCurrentCostToMinimalCost();
                openList.add(currentPoint);
             }
          }
       }
       else
       {
          cost=neighbor.calculateCostOver(currentPoint);
          if(cost < neighbor.getcost())
          {
             neighbor.setNextPointAndUpdateCost(currentPoint);
             openList.add(neighbor);
          }
       }
    }
 }


 boolean isRaise(point)
 {
    double cost;
    if(point.getCurrentCost() > point.getMinimalcost())
    {
       for each(neighbor in currentPoint.getNeighbor())
       {
          cost = currentPoint.calculateCostOver(neighbor);
          if(cost < point.getCurrentCost())
          {
             currentPoint.setNextPointAndUpdateCost(neighbor);
          }
       }
    }
    return point.getCurrentCost() > point.getMinimalCost();
 }
ขั้นตอนวิธีอื่นๆที่เกี่ยวข้องหรือใกล้เคียง

ดีสตาร์ is any one of the following three related incremental search algorithms:
ดีสตาร์แบบดั้งเดิม
โฟกัสดีสตาร์ (อังกฤษ: Focussed D*)  เป็นขึ้นตอนวิธีที่นำแนวคิดที่สำคัญของขั้นตอนวิธีเอสตาร์ และ ดีสตาร์แบบดั้งเดิม มารวมเข้าไว้ด้วยกัน
ดีสตาร์ไลท์ (อังกฤษ: D* Lite)  เป็นขั้นตอนวิธีที่พัฒนาเพิ่มเติมขึ้นมาโดย สเวน โคนิก (อังกฤษ: Sven Koenig) และ แมซิม ลิคาเชฟ (อังกฤษ: Maxim Likhachev) ซึ่งสร้างขึ้นมาโดยได้แนวคิดมาจากขั้นตอนวิธี LPA* , และนำมารวมกับแนวคิดของขั้นตอนวิธีเอสตาร์ และ Dynamic SWSF-FP.
ดูเพิ่ม

ขั้นตอนวิธีเอสตาร์
D* Lite
Field D*
เชื่อมโยงภายนอก

เอกสารเผยแพร่ฉบับดั้งเดิมของ แอนโทนี่ สเตนซ์ (ภาษาอังกฤษ)
การตกเลือดใต้เยื่อตา

| การตกเลือดใต้เยื่อตา (Subconjunctival bleeding) |
| --- | --- |
ชื่ออื่น: Subconjunctival hemorrhage, subconjunctival haemorrhage, hyposphagma

ตาของผู้ที่มีการตกเลือดใต้เยื่อตา จะเห็นว่าส่วนตาขาวมีสีแดงของเลือด
สาขาวิชา: จักษุวิทยา
อาการ: จุดแดงที่ตาขาว เจ็บเล็กน้อยหรือไม่เจ็บเลย
ภาวะแทรกซ้อน: ไม่มี
ระยะดำเนินโรค: 2-3 สัปดาห์
ประเภท: จากการบาดเจ็บ และ เกิดขึ้นเอง
สาเหตุ: การไอ อาเจียน การบาดเจ็บโดยตรง
ปัจจัยเสี่ยง: ความดันเลือดสูง, เบาหวาน, อายุมาก
วิธีวินิจฉัย: ดูจากลักษณะภายนอก
โรคอื่นที่คล้ายกัน: Open globe, retrobulbar hematoma, conjunctivitis, pterygium
การรักษา: ไม่จำเป็นต้องได้รับการรักษา
ยา: Artificial tears
พยากรณ์โรค: ดี, มีโอกาสเป็นซ้ำ 10%
ความชุก: พบได้บ่อยมาก
การตกเลือดใต้เยื่อตา (อังกฤษ: subconjunctival hemorrhage, subconjunctival haemorrhage, hyposphagma) เยื่อตามีหลอดเลือดขนาดเล็กเปราะบางจำนวนมากซึ่งแตกง่าย เมื่อหลอดเลือดนี้แตก เลือดจะไหลสู่ช่องระหว่างเยื่อตาและส่วนตาขาว
การตกเลือดใต้เยื่อตาอาจเกิดจากการไอจามเฉียบพลันหรือรุนแรง หรือเกิดจากความดันโลหิตสูง หรือเป็นผลข้างเคียงจากสารกันเลือดเป็นลิ่ม นอกจากนี้อาจเกิดจากการยกของหนัก อาเจียนหรือการถูตาแรงเกิน ในกรณีอื่น อาจเกิดจากการถูกบีบคอหรือการเบ่งเนื่องจากท้องผูก และยังอาจเป็นผลจากภาวะแทรกซ้อนหลังผ่าตัดเล็กน้อยในการผ่าตัดตา เช่น เลสิก
ขณะที่รอยฟกช้ำใต้ผิวหนังในตำแหน่งอื่นๆ โดยทั่วไปจะเห็นเป็นสีดำ ๆ หรือเขียวคล้ำ การตกเลือดใต้เยื่อตาทีแรกปรากฏเป็นสีแดงสดใต้เยื่อตาที่โปร่งใส ต่อมา การตกเลือดอาจลุกลามและกลายเป็นสีเขียวหรือเหลืองคล้ายรอยฟกช้ำ โดยทั่วไปหายเองใน 2 สัปดาห์
การตกเลือดใต้เยื่อตามีลักษณะภายนอกที่ดูน่ากลัว แต่โดยทั่วไปแล้วไม่เจ็บ และเป็นภาวะที่ไม่มีอันตรายในตัวเอง แต่อาจสัมพันธ์กับความดันโลหิตสูง การบาดเจ็บต่อตา หรือฐานกะโหลกแตก หากไม่เห็นขอบล่างของการตกเลือด ภาวะต่างๆ เหล่านี้อาจมีอันตรายได้
แหล่งข้อมูลอื่น

| --- | --- |
การจำแนกโรค: DICD-10: H11.3 ICD-9-CM: 372.72
ทรัพยากรภายนอก: MedlinePlus: 001616 Patient UK: การตกเลือดใต้เยื่อตา
การตรึงกางเขน

สำหรับการตรึงพระเยซูที่กางเขน ดูที่ การตรึงพระเยซูที่กางเขน
“นักบุญปีเตอร์ตรึงกางเขน” โดย คาราวัจโจ
การตรึงกางเขน (อังกฤษ: crucifixion) เป็นวิธีการประหารชีวิตซึ่งผู้ถูกสั่งให้ประหารจะถูกผูกหรือตอกตะปูบนไม้กางเขนและปล่อยทิ้งไว้ให้ตาย วิธีการประหารชีวิตแบบนี้เป็นวิธีที่ใช้ในสมัยจักรวรรดิโรมันและในประเทศเพื่อนบ้านในบริเวณเมดิเตอร์เรเนียน และวิธีที่คล้ายคลึงกันในจักรวรรดิเปอร์เชีย การประหารชีวิตโดยการตรึงกางเขนโดยจักรวรรดิโรมันมาจนถึงปี ค.ศ. 337 หลังจากที่คริสต์ศาสนาเป็นศาสนาที่ถูกต้องตามกฎหมายของจักรวรรดิโรมันเมื่อปี 313 โดยจักรพรรดิคอนสแตนตินที่ 1 แต่การใช้วิธีตรึงกางเขนก็ยังใช้กันอยู่บ้างในหลายที่ในสมัยใหม่
“กางเขน” (Crucifix) ที่เป็นรูปสัญลักษณ์ของพระเยซูถูกตรึงบนกางเขนเป็นสัญลักษณ์ที่สำคัญของผู้นับถือศาสนาคริสต์ แต่ในนิกายโปรเตสแตนต์บางครั้งจะนิยมใช้กางเขนที่ไม่มีพระเยซูมากกว่า
การตรึงกางเขน

การตรึงกางเขนจะไม่ใช้ในการทำพิธีกรรมที่เป็นสัญลักษณ์ แต่จะใช้ในการที่ทำให้ผู้ตาย ตายอย่างทรมาน (ทำให้เกิดคำว่า “excruciating” หมายความว่า “out of crucifying” ซึ่งหมายถึงความเจ็บปวดที่ทารุณ), สยดสยอง (เพื่อทำให้คนขยาดจากการทำในสิ่งไม่ดี), และทำในที่สาธารณะ การตรึงกางเขนก็ต่างกันไปตามแต่ละสถานที่และยุคสมัย
ภาษากรีกและละตินที่เกี่ยวกับการตรึงกางเขนก็มีหลายลักษณะตั้งแต่ ตรึงกับเสา, ตรึงกับต้นไม้, ตรึงกับไม้รูปต่าง ๆ ถ้าใช้ไม้ไขว้ผู้ที่ถูกตรึงก็จะถูกบังคับให้แบกไม้บนบ่า เดินไปยังสุถานที่ที่จะถูกตรึง ซึ่งอาจจะทำให้เนื้อบนไหล่ฉีก น้ำหนักของกางเขนก็จะหนักประมาณ 135 กิโลกรัม แทซิทัส (Tacitus) นักประวัติศาสตร์โรมันบันทึกไว้ว่า ที่โรมมีสถานที่สำหรับการตรึงกางเขนเป็นการเฉพาะ อยู่ที่นอกประตูเอสควิลิเน่ (Esquiline Gate) และมีบริเวณเฉพาะสำหรับการประหารชีวิตทาสโดยการตรึงกางเขน สันนิษฐานกันว่า ตรงที่ตรึงกางเขนจะมีเสาตรงปักไว้แล้วเป็นการถาวร และเมื่อมีผู้แบกไม้มา (หรืออาจจะตรึงแขนไว้กับไม้แล้วก็ได้) ก็ยกทั้งคนและไม้ขึ้นไปประกอบกับเสาตรงที่ปักถาวร
บางครั้งผู้ที่ถูกประหารชีวิตก็อาจจะถูกผูกกับไม้ด้วยเชือกหลังจากที่ถูกตรึง ตามที่บันทึกโดยนักประวัติศาสตร์โจซีฟัส (Josephus) ซึ่งกล่าวถึงสมัยที่กรุงเยรูซาเลมถูกล้อมเมื่อ ค.ศ. 70 ถึงการตรึงกางเขนผู้ที่ถูกจับด้วยวิธีต่าง ๆ ของทหารโรมันและใน จอห์น 20:25
วัตถุที่ใช้ในการตรึงกางเขนเช่น ตะปู เป็นสิ่งที่แสวงหากัน เพราะถือเป็นเครื่องรางช่วยป้องกันภัย
การตัดออกด้วยความถี่วิทยุ

การตัดออกด้วยความถี่วิทยุ (อังกฤษ: radiofrequency ablation, ย่อ: RFA) เป็นวิธีดำเนินการทางการแพทย์ซึ่งระบบการนำไฟฟ้าหัวใจ เนื้องอกหรือเนื้อเยื่อทำหน้าที่ผิดปรกติอื่นบางส่วนถูกตัดออกโดยใช้ความร้อนที่สร้างจากกระแสสลับความถี่สูง (ในพิสัย 350–500 กิโลเฮิรตซ์) โดยทั่วไป ทำ RFA ในสถานที่ผู้ป่วยนอก โดยใช้ยาระงับความรู้สึกเฉพาะที่หรือการให้ยาชาระงับความรู้สึกตัว
การตลาดดิจิทัล

การตลาดดิจิทัล (อังกฤษ: Digital marketing) เป็นรูปแบบหนึ่งของการตลาดสินค้าหรือบริการที่ใช้เทคโนโลยีด้านดิจิทัลทางอินเทอร์เน็ต ทั้งแอปพลิเคชันโทรศัพท์มือถือ การโฆษณาด้วยการแสดงข้อความจอภาพ และสื่อดิจิทัลอื่น ๆ
การพัฒนาการตลาดดิจิทัลในช่วงระหว่างคริสต์ทศวรรษ 1990 และ 2000 ได้เปลี่ยนวิธีการทำแบรนด์และธุรกิจโดยใช้เทคโนโลยีในการทำการตลาด เมื่อดิจิทัลแพลตฟอร์มมีบทบาทมากขึ้นในแผนการตลาดและชีวิตประจำวัน ผู้คนก็ต่างใช้งานอุปกรณ์ดิจิทัลมากขึ้น แทนที่จะไปร้านค้าจริง ๆ การโฆษณาการตลาดดิจิทัลจึงได้รับความนิยม โดยใช้ทั้งเอสอีโอ (SEO), การตลาดเสิร์ชเอนจิน (SEM), การตลาดด้านเนื้อหา, การตลาดโดยผู้ทรงอิทธิพล, เนื้อหาอัตโนมัติ, การโฆษณาทางการตลาด, การขับเคลื่อนข้อมูลด้วยการตลาด, การตลาดอีคอมเมิร์ช, การตลาดสื่อสังคมออนไลน์, การปรับแต่งสื่อสังคมออนไลน์, การตลาดโดยอีเมล์โดยตรง, การโฆษณาด้วยการแสดงข้อความจอภาพ, หนังสืออิเล็กทรอนิกส์ และออปติคอลดิสก์และเกม ที่สามารถพบเห็นได้ทั่วไป การตลาดดิจิทัลยังครอบคลุมถึงช่องทางต่าง ๆ ที่ไม่ใช่อินเทอร์เน็ต อาทิ โทรทัศน์, โทรศัพท์เคลื่อนที่ (เอสเอ็มเอสและบริการข้อความสื่อประสม), เสียงรอสาย เป็นต้น
ในปัจจุบันการตลาดดิจิทัลเข้ามามีบทบาทมากขึ้นเนื่องด้วยสถานการณ์โควิด 19 ทำให้ผู้คนหันมาสนใจทางด้านการตลาดออนไลน์ เพราะช่วยในเรื่องความสะดวกและยังมี digital platform หลากหลาย เรียกว่า การตลาด 5.0 (Omni Chanel) ทำให้การตลาดดิจิทัลเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยได้รับความสนใจอย่างแพร่หลายทั้งในไทยและต่างประเทศ เพราะช่วยอำนวยความสะดวกในทุกๆด้าน ไม่ว่าจะเป็น ของใช้ อาหาร หรืออื่นๆ
ประเภทของการตลาดแบบดิจิทัล

การตลาดแบบดิจิทัลแบ่งออกได้เป็นหลายประเภท โดยผู้ใช้สามารถเลือกใช้ได้ ตามความเหมาะสมของสินค้า บริการ หรืองบประมาณของตนเอง ได้แก่
การทำโฆษณาออนไลน์ โดยสามารถทำได้ทั้งผ่านแพลตฟอร์มต่างๆ อย่าง Google Ads, Meta Ads, Linkedin Ads และอื่นๆ โดยการตลาดประเภทนี้จะช่วยให้โฆษณาของคุณเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้รวดเร็วและแม่นยำที่สุดและง่ายที่สุด รวมถึงอาจมีการใช้งบประมาณที่สูงตามไปด้วยขึ้นอยู่กับการจัดวางโฆษณา และการวิเคราะห์ตลาด
การทำ SEO ซึ่งจะช่วยให้เว็บไซต์ของคุณติดหน้าแรกของ Search Engine โดย Search Engine ที่คนส่วนมากนิยมใช้คือ Google การทำ SEO ต้องมีทั้งการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น คีย์เวิร์ด หรือการสร้างเว็บไซต์ให้ถูกใจ Search Engine เพื่อผลักดันให้เว็บไซต์ของคุณติดหน้าแรกในการค้นหา โดยเน้นผลลัพธ์ในรูปแบบของการแสดงผลในระยะยาว
Local SEO หรือ เป็นการทำให้หน้าร้านค้าออฟไลน์ของคุณ แสดงผลมากขึ้นเมื่อทำการค้นหาบนหน้า Search Engine หรือด้วยวิธีออนไลน์ โดยเครื่องมือที่นิยมใช้คือ Google Business Profile เน้นผลลัพธ์ในรูปแบบของการแสดงผลในระยะยาวเช่นกัน
การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด

การค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (อังกฤษ: nearest neighbor search) เป็นที่รู้จักในนามอื่น ๆ อาทิ การค้นหาความใกล้ชิด การค้นหาความคล้ายคลึง หรือการค้นหาจุดที่ใกล้ที่สุด เอ็นเอ็นเอส คือ เทคนิคที่ใช้ในการแก้ปัญหาที่ใช้สำหรับหาจุดที่ใกล้ที่สุดในปริภูมิเมทริกซ์ ยกตัวอย่างจากโจทย์ต่อไปนี้ เมื่อให้เซต S คือเซตของจุดในปริภูมิเมทริกซ์ M และ จุดที่กำหนด q ∈ M ต้องการหาจุดที่ใกล้ที่สุดของ S กับ q ในหลายกรณี M นั้นจะถูกแทนค่าเป็นมิติในปริภูมิของยูคลิด และระยะทางนั้นสามารถวัดได้จากระยะทางยูคลิด หรือ ระยะทางแมนฮัตตัน
ในหนังสือของ โดนัลด์ คนูธ เล่มที่สามที่มีชื่อว่า The Art of Computer Programming เรียกโจทย์ปัญหาแบบนี้ว่า ปัญหาไปรษณีย์ โดยอ้างอิงถึงระบบการแนะนำผู้อยู่อาศัยเกี่ยวกับไปรษณีย์ที่ใกล้ที่สุด
การประยุกต์

เอ็นเอ็นเอสได้ถูกนำไปใช้ในการแก้ปัญหาและตอบโจทย์ในหลายๆด้าน อาทิเช่น
การจำแนกรูปแบบ โดยเน้นไปที่ Optical Character recognition
การแบ่งให้เป็นหมวดหมู่ของตัวเลขสถิติ ยกตัวอย่างเช่น ขั้นตอนวิธีการหาค่า k ที่ใกล้เคียงที่สุด
การมองเห็นของเครื่องคอมพิวเตอร์
ฐานข้อมูล อาทิ การจัดข้อมูลโดยการอ้างอิงและค้นหาจากรูปปภาพ
ทฏษฎีการเขียดโค้ด
การย่อขนาดข้อมูล
ระบบแนะนำ
การตลาดทางอินเทอร์เน็ต
การจัดเรียงกันของดีเอ็นเอ
ระบบสะกดคำ
การจับทุจริตในการเขียนเรียงความ
สมการที่ใช้สำหรับการค้นหาพื้นที่สัมผัส ในเอฟอีเอ (Finite Element Analysis)
การเทียบเคียงผลการแข่งขันเพื่อที่ใช้สำหรับคาดคะเนความสำเร็จในด้านกีฬาของนักกีฬา
การวิเคาระห์ข้อมูลที่ถูกจัดเป็นกลุ่มไว้แล้ว
ขั้นตอนวิธี

มีหลายวิธีการที่สามารนำไปใช้ในการค้นหาคำตอบสำหรับโจทย์เอ็นเอ็นเอส ได้ถูกคิดต้นขึ้น ค่าประสิทธิภาพของแต่ละวิธีนั้นสามารถหาได้จากเวลาและความซับซ้อนของโครงสร้างข้อมูลที่ถูกบันทึกไว้ การสังเกตอย่างไม่เป็นทางการ หรืออีกชื่อหนึ่งว่า คำสาปของมิติ กล่าวว่าไม่มีผลลัพธ์ของจุดประสงค์ได้อย่างชัดเจนสำหรับเอ็นเอ็นเอสในปริภูมิของยูคลิดที่มีมิติสูงๆ โดยการใช้การแก้สมการทีมีมากกว่าหนึ่งตัวแปรและ เวลาค้นหาแบบพหุนามล็อคการิทึม
ขั้นตอนวิธี > การค้นหาแบบเส้นตรง

การหาวิธีแก้โจทย์เอ็นเอ็นเอสที่ง่ายที่สุดสามารถกระทำโดยเริ่มจากการหาค่าระยะทางจากจุดที่กำหนด ถึงจุดอื่นๆในฐานข้อมูล และเก็บข้อมูลเส้นทางที่ดีที่สุดอยู่เสมอ การหาค่าแบบนี้บางครั้งถูกตราหาเป็นวิธีที่พื้นฐานเกินไปและใช้เวลาทำงานเท่ากับ O( Nd ) โดย N คือ จำนวนสมาชิกของ S และ d คือมิติของ M วิธีการค้นหาแบบเส้นตรงนั้นไม่จำเป็นที่จะต้องรักษาโครงสร้างของข้อมูล เพราะฉะนั้นวิธีการค้นหาแบบเส้นตรงนั้นไม่ได้มีความสัมพันธ์กับความซับซ้อนของฐานข้อมูล เป็นที่น่าประหลาดใจว่า วิธีการค้นหาแบบเส้นตรงนั้นมีประสิทธิภาพมากกว่า อีกสองวิธีที่จะกล่าวถึงซึ่งก็คือ การแบ่งปริภูมิบนปริภูมิที่มีมิติสูงกว่า
ขั้นตอนวิธี > การแบ่งส่วนปริภูมิ

ตั้งแต่ปี 1970 วิธีการขยายและจำกัดเขต (branch and bound) ได้ถูกมาใช้ในการแก้ปัญหา ในกรณีของปริภูมิของยูคลิด วิธีของการแบ่งปริภูมิ (space-partitioning) นั้นรู้จักในนามว่าวิธีตำแหน่งเชิงพื้นที่ (spatial index) หรือการเข้าถึงชิงพื้นที่ ในหลายวิธีของการแบ่งปริภูมิ ได้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อใช้ในการแก้โจทย์เอ็นเอ็นเอส บางทีวิธีที่ง่ายและมีความซับซ้อนน้อยที่สุดคือ k-d tree วิธีนี้คือการแบ่งแยกข้อมูลออกเป็นสองฝั่ง โดยฝั่งที่ถูกแบ่งนั้นจะมีจุดครึ่งหนึ่งจากทั้งหมดของตอนแรกที่ยังไม่ถูกแบ่ง จะแก้ปัญหาผ่านทางการแวะผ่านต้นไม้เริ่มตั้งแต่รากถึงใบโดยการแก้จุดที่กำหนด ในทุกๆที่ที่ถูกแบ่ง วิธีการนี้ขึ้นอยู่กับระยะทางที่กล่าวถึงในคำถาม กิ่งเพื่อนบ้านที่มีตัวที่กำลังค้นหาอยู่นั้นอาจจะต้องถูกนำมาวิเคาระห์ด้วย โดยช้เวลาในการหาคำตอบเท่ากับ O(log N) ในกรณีที่เลวร้ายที่สุด คือมีจุดกระจายกันอย่างไม่เป็นระเบียบ อีกทางเลือกหนึ่งคือ การใช้โครงสร้างข้อมูลแบบ R-tree ที่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการค้นหาจุดที่ใกล้ที่สุด แบบพลวัตสืบเนื่องจากว่ามันมีวิธีที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มและลบของข้อมูล
ในกรณีทั่วไปของปริภูมิเมทริกซ์ วิธีการขยายและจำกัดเขต(branch and bound) รู้จักกันภายใต้ชื่อว่า ต้นไม้เมทริกซ์ ยกตัวอย่างจาก vp-tree และ BK-tree
โดยการใช้กลุ่มตัวเลขจากปริภูมิสามมิติและใส่เข้าไปในต้นไม้บีเอสพี และให้จุดที่กำหนดที่มาจากปริภูมิเดียวกัน การหาผลลัพธ์ที่เป็นไปได้สำหรับปัญหาการหาจุดที่ใกล้เคียงที่สุดระหว่างกลุ่มของจุดและ ดังคำอธิบายของการแก้สมการต่อไปนี้
ในทางปฏิบัติ เรานั้นสนใจแค่การหาค่าสับเซตอันใดก็ได้ของกลุ่มของจุดทั้งหมดที่ปรากฏให้เห็นในระยะทางที่สั้นที่สุดจากจุดที่กำหนดไว้ก่อนหน้า จุดประสงค์ของแต่ละกิ่งของต้นไม้นี้คือการเดาว่าจุดที่ใกล้ที่สุดจากในกลุ่มที่ตั้งอยู่ในครึ่งหนึ่งของปริภูมิที่ประกอบไปด้วยจุดที่ต้องการรู้ วิธีนี้อาจไม่ได้ผลเสมอไปแต่มันเป็นการเริ่มต้นในการแก้ไขปัญหาของตัวเองที่ดี หลังจากที่ใช้วิธีนี้วนซ้ำครบทุกกิ่งแล้ว เราจะสามารถเปรียบเทียบว่าระยะทางที่ได้จากผลลัพธ์กับระยะทางที่สั้นที่สุดจากจุดที่ต้องการถึงระนาบที่แบ่งไว้ ว่ากิ่งไหนนั้นใช้ระยะทางที่สั้นที่สุด โดยระยะทางที่สั้นที่สุดอาจจะเกิดขึ้นอีกจากฐานข้อมูลอีกอันที่ถูกแบ่งก็ได้เพราะฉะนั้นบางทีคุณอาจจะต้องพิจารณาทั้งสองฝั่งที่ถูกแบ่ง แต่ถึงอย่างไรก็ตามถ้าระยะทางไปกลับจากจุดที่ต้องการกับระนาบที่แบ่งไว้ นั้นยาวกว่าระยะทางที่ถูกค้นหาก่อนหน้านี้ เราก็ไม่จำเป็นที่จะต้องวิเคราะห์อีกฝั่งนึงแล้ว วิธีนี้ใช้เวลาสั้นกว่าวิธีการค้นหาแบบเส้นตรงเพราะว่าระยะทางระหว่าง จุดที่ต้องการทราบกับกลุ่มของจุดที่ใกล้ที่สุดนั้นเกือบจะเทียบเท่ากับศูนย์ วิธีนี้จะใช้ได้ผลก็ต่อเมื่อมีการค้นหาโดยใช้จุดที่ต้องการทราบ
ขั้นตอนวิธี > Locality sensitive hashing

แอลเอสเอช (Locality sensitive hashing) คือขั้นตอนที่ใช้สำหรับจับกลุ่มจุดต่างๆที่อยู่ในที่ว่างให้อยู่เป็นที่ โดยอ้างอิงจากระยะทางจากการกระทำการเมทริกซ์บนจุดเหล่านั้น จุดที่ใกล้กันในเมทริกซ์ ที่ถูกเลือกนั้นจะถูกจัดเข้าไปอยู่ในที่ๆเดียวกันโดยที่มีสถิติความน่าจะเป็นที่สูงกว่า
ขั้นตอนวิธี > การค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในปริภูมิที่มีมิติน้อย

รูปแบบโดยกว้างของต้นไม้นั้นอ้างอิงมาจากการเพิ่มค่าขึ้นเป็นสองเท่าของฐานข้อมูลที่คงที่ เส้นรอบนอก ในเวลาของการค้นหานั้นเท่ากับ O(c12 log n) โดย c นั้นเท่ากับการขยายตัวที่คงที่ของข้อมูลนั้น
ขั้นตอนวิธี > Vector Approximation Files

ในโลกหลายๆมิติ รายละเอียดภายในของต้นไม้นั้นไม่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้เพราะว่าค่าเปอร์เซ็นต์ของจุดนั้นจะต้องถูกนำมาตรวจสอบด้วย ในการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับวิธีค้นหาเป็นเส้นตรง รูปแบบการบีบอัดของการเก็บเวกเตอร์ในแรม นั้นได้ถูกใช้ในการคัดจำแนกข้อมูลในการประเมินในครั้งแรก ตัวเลือกสุดท้ายนั้นสามารถหาได้จากในขั้นตอนที่สองโดยการใช้การปลดปล่อยข้อมูลจากดิสก์เพื่อการคำนวณระยะทาง
Compression/Clustering Based Search
การจำลองการเข้าถึงไฟล์นั้นเป็นวิธีเฉพาะที่ใช้สำหรับการข้นหาข้อมูลแบบย่อ โดยที่องค์ประกอบของข้อมูลที่ถูกย่อนั้นได้ถูกย่อจากเวอร์ชันเต็มโดยไร้ข้อบังคับใช้เทคนิคการย่อและบีบอัดในโลกหลายๆมิตินั้นเรียกว่า Vector Quantization (VQ)ที่สร้างโดยการจัดกลุ่ม ฐานข้อมูลได้ถูกหั่นและย่อลงมาจนเหลือแค่ชิ้นข้อมูลที่น่าเชื่อถือที่สุด ประโยชน์ของเทคนิคนี้นั้นมากกว่าVA-File, tree-based indexes และ sequential scan
สิ่งที่แปรผัน

มีค่าแปรผันมากมายในโจทย์เอ็นเอ็นเอสแต่ค่าแปรผันสองตัวที่พบเจอบ่อยที่สุดคือ การค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดเป็นระยะทาง k (k-nearest neighbor search) และการประมาณหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด(ε-approximate nearest neighbor search)
สิ่งที่แปรผัน > การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว (k-nearest neighbor)

บทความหลัก: ขั้นตอนวิธีการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว
การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว (k-nearest neighbor search) แสดงค่าเพื่อนบ้านที่ใกล้กับจุดที่ต้องการทราบที่สุด k ตัว เทคนิคนี้ใช้อย่างเพร่หลายใจการวิเคราะห์คาดคะเนเพื่อที่จะประมาณหรือจำแนกจุดโดยอ้างอิงจากข้อสรุปของจุดอื่นในละแวกใกล้เคียง กราฟของเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด k เพื่อนบ้าน คือกราฟที่ทุกๆจุดได้ถูกเชื่อมต่อเข้ากับ k ที่ใกล้สุดในระแวกเดียวกัน
สิ่งที่แปรผัน > การคาดคะเนหรือประมาณจุดที่ใกล้ที่สุด (Approximate nearest neighbor)

ในการประยุกต์ใช้ในบางอย่าง มันอาจเป็นที่ยอบรับสำหรับการค้นเจอการคาดเดาที่ดีของจุดที่ใกล้ที่สุดในละแวกนั้น สำหรับกรณีเหล่านั้นเราสามารถใช้สมการที่ไม่รับรองการค้นหาจุดที่ใกล้ที่สุดที่แท้จริงโดยเสมอไป แต่ข้อดีของมันก็คือมันสามารถนำไปใช้ในการพัฒนาความเร็วในด้านการค้นหาและจัดเก็บข้อมูล แต่ถึงอย่างไรก็ตามสมการที่ว่าวามารถค้นหาจุดรอบๆที่ใกล้ที่สุดได้อยู่บ่อยๆแต่ทั้งนี้ทั้งนั้นมันก็ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์
ขั้นตอนวิธีที่รองรับการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดแบบคาดคะเน อาทิเช่น locality-sensitive hashing , การค้นหาแบบเบสต์บินเฟิสต์ และ balanced box-decomposition tree based search
การประมาณหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (ε-approximate nearest neighbor search) นั้นกำลังเป็นที่นิยมสำหรับต่อกรกับคำสาปของมิติ
สิ่งที่แปรผัน > อัตราส่วนระยะทางของเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (Nearest neighbor distance ratio)

อัตราส่วนระยะทางของเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (Nearest neighbor distance ratio) นั้นใช้ไม่ได้กับระยะทางโดยตรงระหว่างจุดเริ่มแรกกับจุดที่อยู่ในละแวกเดียวกันแต่สัดส่วนของแต่ละจุดนี้ขึ้นอยู่กับระยะทางของจุดก่อนหน้านี้ที่อยู่ในละแวกเดียวกัน เทคนิคได้ถูกนำไปใช้กับ CBIR ในการค้นหารูปภาพผ่านจากตัวอย่างคำถาม โดยอ้างอิงจากความใกล้เคียงของคุณสมบัติต่างๆของรูปภาพเหล่านั้น ในเชิงลึกเทคนิคนี้ได้นำไปใช้ในปัญหาสำหรับการจับคู่
สิ่งที่แปรผัน > ทุกเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (All nearest neighbors)

สำหรับขั้นตอนอื่น ตัวอย่างเช่น entropy estimation เราอาจมี N จุดข้อมูลและเราต้องการที่ทราบว่าจุดในละแวกไหนที่อยู่ใกล้จุดข้อมูล N เหล่านั้น เราอาจสามารถแก้ปัญหานี้ได้โดยการใช้วิธีเอ็นเอ็นเอสกับทุกจุด แต่แผนการ์ณที่ดีกว่านั้นคือการใช้ข้อมูลที่ซับซ้อนระหว่าง Nจุดที่ต้องการทราบ เพื่อที่จะสร้างการค้นหาที่มีประสิทธิภาพที่มากยิ่งขึ้น ดังเช่นตัวอย่างที่ง่ายที่จะกล่าวถึงต่อไปนี้ เมื่อไรเราได้หาระยะทางระหว่าจุด X กับ จุด Y เราก็สามารถรู้ระยะทางระหว่าง Y กับ X ในเวลาเดียวกัน เพราะฉะนั้นขั้นตอนการคำนวณที่เหมือนกันสามารถนำไปใช้ได้อีกเมื่อเราต้องการหาระยะทางจากจุด X ไปยังจุดสองจุดที่ต่างกัน
การตลาดแบบหลายระดับชั้น

การตลาดแบบหลายระดับชั้น (อังกฤษ: Multi-Level Marketing; ย่อ: MLM) เป็นยุทธศาสตร์การตลาดซึ่งผลตอบแทนของหน่วยงานขาย (sales force)ไม่เพียงมาจากยอดขายที่ทำได้เท่านั้น แต่ยังรวมยอดขายของพนักงานขายอื่นที่สรรหามาด้วย หน่วยงานขายที่สรรหามานี้เรียกว่าเป็น "ดาวน์ไลน์" (downline) ของผู้เข้าร่วม และสามารถให้ผลตอบแทนหลายระดับชั้น
ดูเพิ่ม

ธุรกิจขายตรง
การตัดเนื้อออกตรวจ

| การตัดเนื้อออกตรวจ (Biopsy) |
| --- | --- |
การแทรกแซง
การตัดเนื้อสมองออกตรวจ
ICD-10-PCS: 0?D???X (without force), 0?B???X (with force)
MeSH: D001706
OPS-301 code:: 1-40...1-49 (without incision) 1-50...1-58 (with incision)
MedlinePlus: 003416
การตัดเนื้อออกตรวจ (อังกฤษ: biopsy) เป็นการตรวจทางการแพทย์อย่างหนึ่งโดยเป็นการนำเอาเซลล์หรือเนื้อเยื่อออกจากร่างกายผู้ป่วยที่มีชีวิตอยู่เพื่อนำไปตรวจเพิ่มเติมว่ามีโรคที่สงสัยหรือไม่ โดยทั่วไปเนื้อเยื่อที่นำออกมานี้จะได้รับการตรวจด้วยกล้องจุลทรรศน์โดยนักพยาธิวิทยาหรือพยาธิแพทย์ และยังสามารถนำไปตรวจวิเคราะห์ทางเคมีได้ด้วย