stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
เดซีเบลล์
แหล่งข้อมูลอื่น

Johns Hopkins University (March 30, 2007). "Daisy Bell. Song". Levy Sheet Music Collection, Box 140, Item 090. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ April 19, 2014. สืบค้นเมื่อ August 30, 2012.
1894 recording of "Daisy Bell" (MP3)
Page featuring a recording of "Daisy Bell" sung and played by IBM computers at Bell Laboratories in the early 1960s (see last track on side 2 labeled "Synthesized computer speech demonstration (1963)")
| --- | --- |
ฐานข้อมูลการควบคุมรายการหลักฐาน :  มิวสิกเบรนซ์ ผลงาน
เดซี จอห์นสัน (จักรวาลภาพยนตร์มาร์เวล)

| เดซี จอห์นสัน |
| --- | --- |
ตัวละครใน จักรวาลภาพยนตร์มาร์เวล
ปรากฏครั้งแรก: "นักบิน" Agents of S.H.I.E.L.D. 24 กันยายน ค.ศ. 2013
ปรากฏครั้งสุดท้าย: "What We're Fighting For" Agents of S.H.I.E.L.D. 12 สิงหาคม ค.ศ. 2020
เค้าโครงจาก: เดซี จอห์นสัน โดย ไบรอัน ไมเคิล เบนดิส กาเบรียลเล เดลล์ ออตโต
ดัดแปลงโดย:   จอสส์ วีดอน  เจด วีดอน  มาริสสา ตันเจริญ 
แสดงโดย: โคลอี เบนเน็ต
ให้เสียงโดย: โคลอี เบนเน็ต
ข้อมูลตัวละครในเรื่อง
ชื่อเต็ม: เดซี จอห์นสัน
นามแฝง:   Skye  Quake 
เผ่าพันธุ์: อินฮิวแมน
ตำแหน่ง:   เจ้าหน้าที่ชี.ล.ด์.  รักษาการผู้อำนวยการชี.ล.ด์. 
สังกัด: ชีลด์
ครอบครัว:   แคลวิน จอห์นสัน (บิดา)  เจียยิง (มารดา)  โกรา (น้องสาว) 
คนสำคัญ:   แดเนียล ซูซา  แกรนท์ เวิร์ด (Framework)  ลินคอล์น แคมป์เบลล์ (เสียชีวิต)  ไมล์ส ไลดอน (อดีต) 
บ้านเกิด: นิวยอร์ก (อดีต)
เดซี จอห์นสัน (อังกฤษ: Daisy Johnson) เป็นตัวละครที่รับบทโดย โคลอี เบนเน็ต แสดงในภาพยนตร์มัลติมีเดียของจักรวาลภาพยนตร์มาร์เวลอ้างอิงจากตัวละครของมาร์เวลคอมิกส์ในชื่อเดียวกันและดัดแปลงสำหรับละครโทรทัศน์โดยจอสส์ วีดอน, เจด วีดอนและมาริสสา ตันเจริญ ตัวละครนี้ปรากฏตัวครั้งแรกในตอนเกริ่นนำของเรื่อง ชี.ล.ด์. ทีมมหากาฬอเวนเจอร์ส ปี ค.ศ. 2013
จอห์นสันเปิดตัวครั้งแรกในฐานะแฮ็กเกอร์คอมพิวเตอร์ที่รู้จักกันในชื่อ "Skye"; ชื่อจริงของตัวละครคือ เดซี จอห์นสัน เปิดเผยในฤดูกาลที่สอง โดยตัวละครดังกล่าวเป็นที่รู้จักในตอนที่เหลือของซีรีส์ ตัวละครมีวิวัฒนาการตลอดจนรูปลักษณ์ของเธอตั้งแต่แฮ็กเกอร์ไปจนถึงเจ้าหน้าที่หน่วยชี.ล.ด์. และเป็นซูเปอร์ฮีโร่กลุ่มอินฮิวแมนที่สาธารณชนรู้จักในชื่อ Quake แง่มุมของการตีความนี้ถูกรวมเข้ากับเวอร์ชันการ์ตูนของตัวละครในเวลาต่อมา
ต้นไม้แบบทอดข้ามน้อยสุดแบบยุคลิด

ต้นไม้แบบทอดข้ามเล็กสุดของยูคลิด ที่มีจุด 25 จุด ในระนาบ
ต้นไม้ทอดข้ามที่น้อยที่สุดแบบยุคลิด หรือ ต้นไม้แผ่ทั่วที่น้อยที่สุดแบบยุคลิด (อังกฤษ: Euclidean minimum spanning tree) เป็นปัญหาทางทฤษฎีกราฟเกี่ยวกับการหาต้นไม้ทอดข้ามที่น้อยที่สุดบนระนาบแบบยูคลิด หรือก็คือวิธีเชื่อมโยงจุดต่าง ๆ บนระนาบสองมิติ ให้เป็นต้นไม้และมีระยะทางรวมระหว่างจุดต่าง ๆ น้อยที่สุด โดยมองจุดต่าง ๆ เป็นจุดยอดและ ระยะทางระหว่างจุดยอดเป็นเส้นเชื่อม
ขั้นตอนวิธีในการคำนวณต้นไม้ทอดข้ามที่น้อยที่สุดแบบยุคลิด

ขั้นตอนวิธีที่ง่ายที่สุดในการคำนวณต้นไม้ทอดข้ามที่น้อยที่สุดแบบยุคลิด เมื่อมีจุดทั้งหมด n จุด
ถ้ากราฟเป็นกราฟแบบบริบูรณ์ที่มีจุดยอด n จุด จะมีเส้นเชื่อม n (n−1) /2 เส้น คำนวณน้ำหนักของเส้นเชื่อมแต่ละเส้นด้วยการหาระยะห่างระหว่างคู่จุดยอดนั้น ๆ แล้วจึงใช้ขั้นตอนวิธีแบบพื้นฐานในการคำนวณต้นไม้แบบทอดข้ามเล็กสุด (เช่น ขั้นตอนวิธีของพริม (Prim's Algorithm) หรือ ขั้นตอนวิธีของครูสกาล (Kruskal's algorithm))
แต่ถ้ากราฟเป็นกราฟใด ๆ ที่มีจุดยอด n จุด และมีเส้นเชื่อม Θ (n2) เส้น เราจะต้องการเวลา Ω (n2) และใช้พื้นที่ Ω (n2) ในการเก็บเส้นเชื่อมทุกเส้นในกราฟ
วีธีที่ดีกว่าในการคำนวณต้นไม้ทอดข้ามที่น้อยที่สุดแบบยุคลิด คือ การแบ่งเซตจำกัดของจุดบนระนาบ ให้เป็นเซตของสามเหลี่ยมเดอลันเนย์ :
คำนวณสามเหลี่ยมเดอลันเนย์ ซึ่งจะใช้เวลาเพียง O (n log n) และใช้พื้นที่เพียง O (n) เนื่องจากสามเหลี่ยมเดอลันเนย์เป็นกราฟเชิงระนาบ
แบ่งแต่ละเส้นเชื่อมด้วยความยาว
ดำเนินการตามขั้นตอนวิธีบนกราฟนี้ เพื่อหาต้นไม้แบบทอดข้ามเล็กสุด เมื่อมีเส้นเชื่อม O (n) เส้น จะใช้เวลา O (n log n) ในการใช้ขั้นตอนวิธีแบบพื้นฐานในการคำนวณต้นไม้แบบทอดข้ามเล็กสุด เช่น ขั้นตอนวิธีของโบรุฟกา (Borůvka's algorithm), ขั้นตอนวิธีของพริม หรือ ขั้นตอนวิธีของครูสกาล
สุดท้ายแล้ว ขั้นตอนวิธีนี้จะใช้เวลาเป็น O (n log n) และใช้พื้นที่เป็น O (n)
ขนาดที่คาดหวัง

ขนาดที่คาดหวังของต้นไม้ทอดข้ามที่น้อยที่สุดแบบยุคลิด สำหรับจุดจำนวนมาก ถูกค้นคว้าโดย เจ.ไมเคิล สตีลเล กล่าวว่า ถ้า f เป็นฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นของจุดที่จะถูกเลือก แล้ว  n ขนาดใด ๆ และ  d\neq 1 ขนาดของต้นไม้ทอดข้ามที่น้อยที่สุดแบบยุคลิดจะประมาณได้ว่า
เมื่อ  c(d) คือ ค่าคงที่ที่ขึ้นกับ  d ซึ่งไม่ทราบค่าที่แน่นอนของค่าคงที่นี้ แต่สามารถประมาณได้จากหลักฐานการทดลอง
ดูเพิ่ม

ต้นไม้ (ทฤษฎีกราฟ)
ต้นไม้ทอดข้าม
ระนาบ
เดทออร์อะไลฟ์ (วงดนตรี)

| เดทออร์อะไลฟ์ |
| --- | --- |
ค่ายเพลง: Epic Sony Japan Cleopatra
นักดนตรี
เดทออร์อะไลฟ์ (อังกฤษ: Dead or Alive) เป็นวง นิวเวฟ จากลิเวอร์พูล อังกฤษ วงได้ประสบความสำเร็จในช่วงปี 1980 และสองซิงเกิลฮิตในอเมริกัน และ ขึ้นอันดับเจ็ดในท็อป 40  ยูเคซิงเกิลและติดสาม ยูเคท็อป 30 ในอัลบั้มแห่งสหราชอาณาจักร พวกเขาเป็นวงแรกที่จะมีจำนวนหนึ่งเดียวที่อยู่ภายใต้ทีมผู้ผลิตที่ประสบความสำเร็จจากวงสตอกไอท์เคนวอเตอร์แมน (Stock Aitken Waterman) เดทออร์อะไลฟ์ ซึ่งมีหลากหลายสมาชิกรวมทั้ง พีต เบินส์ (ร้องนำ) เวย์น ฮัซเซย์ (กีตาร์ และนักแต่งเพลง) ไมค์ เพอร์ซี (เบสกีตาร์) สตีฟ คอย์ (มือกลอง) ทิโมธี เลเวอร์ (เครื่องดนตรีหลากหลาย) และ เจสัน อัลเบอเรย์ (มือคีย์บอร์ด) ได้ออกจำหน่ายสิบเอ็ดอัลบั้มและกลายเป็นที่นิยมใน ประเทศญี่ปุ่น
ซิงเกิลที่สองของวงได้ขึ้นอันดับ 20 ในบิลบอร์ดฮอต 100 ในสหรัฐอเมริกาได้แก่ "You Spin Me Round (Like a Record)"  ติดอันดับที่ 11 ในปี 1985 และ "Brand New Lover" ติดอันดับที่ 15 ในปี 1986 "You Spin Me Round (Like a Record)" ได้ขึ้นชาร์ตในปี 1985 ในสหราชอาณาจักร แล้วขึ้นอีกครั้งในปี 2003 และ 2006
ต้นไม้ (ทฤษฎีกราฟ)

สำหรับความหมายอื่น ดูที่ ต้นไม้ (แก้ความกำกวม)
กราฟที่เป็นต้นไม้
ต้นไม้ (อังกฤษ: tree)  คือ กราฟที่สองจุดยอดใดๆจะมีวิถีเดินทางถึงกันได้เพียงวิถีเดียว หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งว่า เป็นกราฟที่ไม่มีวัฏจักรแต่เป็นกราฟที่เชื่อมต่อกันหมด  สำหรับกราฟที่ไม่เชื่อมต่อกันหมดเราเรียกว่า ป่า (forest)
ส่วนประกอบของต้นไม้

ใบ (leaf)  หมายถึง จุดยอดที่มีระดับขั้นเท่ากับ หนึ่ง
กิ่ง หมายถึง เส้นเชื่อมที่เชื่อมมาที่ใบ
ราก (root)  หมายถึง จุดยอดใดจุดยอดหนึ่งที่ถูกกำหนดขึ้นมาให้เป็นราก
ความสูงของจุดยอด (vertice height)  หมายถึง จำนวนเส้นเชื่อมบนวิถีจากจุดยอดใดๆถึงราก
ความสูงของต้นไม้ (tree height)  หมายถึง ความสูงของใบที่มากที่สุด
ต้นไม้ประเภทต่างๆ

ต้นไม้ทอดข้าม (spanning tree) หมายถึง กราฟย่อยของกราฟใดๆซึ่งมีลักษณะเป็นต้นไม้และมีจุดยอดทุกจุดของกราฟเป็นจุดยอดทุกจุดของต้นไม้ด้วย
ต้นไม้มีราก (root tree) เป็นต้นไม้ที่ถูกกำหนดให้จุดยอดหนึ่งจุดที่ถูกกำหนดให้เป็น ราก  ซึ่งจะทำให้สามารถกำหนดทิศทางให้กับเส้นเชื่อมต่าง ๆ ได้อย่างเป็นธรรมชาติ โดยอาจจะให้เป็นทิศทางที่ชี้ เข้าหา ราก หรือ ออกจาก ราก
ต้นไม้ย่อย (subtree) หมายถึงกราฟย่อยของต้นไม้
คุณสมบัติ

ถ้า G เป็น ต้นไม้แบบไม่มีทิศทางเชิงเดียว G จะสอดคล้องกับเงื่อนไขที่สมมูลกันด้านล่างนี้
G เป็นกราฟที่เชื่อมต่อกันและไม่มีวัฏจักร (cycles)
G ไม่มีวัฏจักรและถ้าเพิ่มเส้นเชื่อมใด ๆ เข้าไปใน G จะทำให้เกิดวัฏจักรขึ้น
G เป็นกราฟที่เชื่อมต่อกัน และ การลบเส้นเชื่อมใด ๆ ออกทำให้ G ไม่เชื่อมต่อกัน
จุดยอดสองจุดใด ๆ ใน G สามารถเชื่อมต่อกันด้วยวิธีเชิงเดียว ที่มีเพียงเส้นเดียวเท่านั้น
ถ้า G มีจุดยอดเป็นจำนวนจำกัด n จุดยอด จะมีเส้นเชื่อม n − 1 เส้น
G ไม่มีวัฏจักรและมีเส้นเชื่อม n − 1 เส้น
ป่า

ถ้า G เป็นกราฟแบบไม่มีทิศทางเชิงเดียวจะเรียกว่า ป่า ได้ ก็ต่อเมื่อ G นั้นไม่มีวัฏจักรเชิงเดียว ดังนั้น ต้นไม้ต้นเดียวอาจเรียกว่า ป่า ได้
ดูเพิ่ม

ต้นไม้ (โครงสร้างข้อมูล)
ต้นไม้แบบบี

ต้นไม้แบบบี อันดับ 2 (Bayer & McCreight 1972) หรืออันดับ 5 (Knuth 1998) harv error: no target: CITEREFKnuth1998 (help).
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ต้นไม้แบบบี (อังกฤษ: B-tree) เป็นโครงสร้างข้อมูลแบบต้นไม้ ซึ่งเก็บข้อมูลที่จัดเรียงแล้ว และพร้อมใช้งานสำหรับการค้นหา การเข้าถึงแบบลำดับ การแทรกข้อมูล การลบข้อมูล ซึ่งประสิทธิภาพการทำงานของมันจะใช้เวลาลอการิทึม (logarithmic time) ต้นไม้แบบบีเป็นโครงสร้างต้นไม้ที่มีลักษณะทั่วไปเหมือนกับต้นไม้ทวิภาค คือ แต่ละปมมีปมลูกได้ไม่เกิน 2 ปม ต้นไม้แบบบีเป็นโครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับระบบที่มีการอ่านและเขียนบล็อกข้อมูลขนาดใหญ่ ดังนั้นมันจึงมักใช้ในงานฐานข้อมูลและระบบแฟ้ม
ภาพรวม

ปมภายในต้นไม้แบบบี (ปมที่ไม่ใช่ปมใบ) สามารถมีจำนวนแตกต่างกันอยู่ภายในช่วงที่กำหนดไว้ เมื่อมีการแทรกหรือลบข้อมูลจะทำให้จำนวนปมลูกเปลี่ยนแปลงไป ดังนั้นเมื่อต้องการให้จำนวนของปมลูกอยู่ในช่วงที่กำหนดไว้ ปมภายในอาจจะเชื่อมต่อ หรืออยกออกไป เนื่องจากช่วงของปมลูกได้ถูกกำหนดไว้แล้ว ดังนั้นมันจึงไม่จำเป็นต้องจัดสมดุลใหม่บ่อย ๆ เหมือนกับต้นไม้ค้นหาแบบสมดุลตนเองชนิดอื่น ๆ แต่อาจจะยอมให้เสียพื้นที่ว่างบางส่วนภายในต้นไม้ได้ ถ้ามีบางปมที่มีปมลูกไม่ครบ 2 โดยปกติขอบบนและขอบล่างของจำนวนปมลูกจะถูกตรึงไว้เพื่อการทำงานโดยเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ต้นไม้แบบ 2-3 บี  ปมภายในแต่ละปมสามารถมีปมลูกได้ 2 หรือ 3 ปม
ปมภายในแต่ละปมของต้นไม้แบบบีจะเก็บคีย์ไว้จำนวนหนึ่ง โดยปกติ จำนวนคีย์ถูกเลือกระหว่าง d และ 2d  ในทางปฏิบัติคีน์กินที่ส่วนใหญ่ในปม เลข 2 ซึ่งเป็นตัวคูณ เป็นตัวรับประกันว่าปมนั้นสามารถแบ่งแยก หรือรวมได้  ถ้าปมภายในมี 2d คีย์ การเพิ่มคีย์ให้ปมนั้นสามารถทำด้โดยการแบ่งปมที่มี 2d คีย์ ออกเป็นปมที่มีคีย์ d 2 ปม และเพิ่มคีย์ให้กับปมพ่อแม่  ปมที่แบ่งแยกออกไปแต่ละปมมีจำนวนที่ต้องการน้อยที่สุดของคีย์ ในทำนองเดียวกัน ถ้าปมภายในและปมข้างเคียงของมันต่างก็มีคีย์เท่ากับ d คีย์  คีย์อาจถูกลบจากปมภายในโดยการรวมคีย์เข้ากับปมข้างเคียงของมัน  การลบคีย์ทำให้ปมภายในมีคีย์เท่ากับ 2d - 1  คีย์ ส่วนการรวมกับปมข้างเคียงจะเพิ่มคีย์ให้กับมัน d คีย์ บวกกับอีก 1 คีย์จากปมพ่อแม่ของปมข้างเคียง ผลที่ได้จะทำให้มันเป็นปมเต็มที่มี 2d คีย์
จำนวนกิ่ง(หรือปมลูก) จากปมนั้นจะมีมากกว่าจำนวนคีย์ในปมอยู่ 1 ในต้นไม้แบบ 2-3 ปมภายในอาจเก็บหนึ่งคีย์ (โดยมีปมลูก 2 ปม) หรือมี 2 คีย์ (โดยมีปมลูก 3 ปม)   บางครั้งต้นไม้แบบีถูกอธิบายโดยใช้พารามิเตอร์ (d + 1) - (2d+1) หรือโดยใช้ลำดับกิ่งที่สูงที่สุด (2d + 1)
ต้นไม้แบบบีรักษาสถานะสมดุลโดยความต้องการที่ปมใบทุกปมอยู่มีความลึกเท่ากัน ความลึกนี้จะเพิ่มอย่างช้า ๆ เมื่ออิลีเมนต์ถูกเพิ่มเข้าไปในต้นไม้ และเป็นผลทำให้มีปมๆ หนึ่งอยู่ไกลจากปมราก
ต้นไม้แบบบีมีข้อได้เปรียบมากกว่าการทำงานด้วยวิธีอื่นๆ เมื่อเวลาที่ใช้สำหรับการเข้าถึงปมมากกว่าเวลาที่เข้าถึงภายในปม เนื่องจากความสูญเสียที่ใช้ไปสำหรับการเข้าถึงปม อาจทำให้ลดลงไปด้วยการดทำงานหลายอย่างภายในปม  สิ่งนี้มักเกิดขึ้นเมื่อปมเก็บในหน่วยความจำสำรอง เช่น ตัวขับดิสก์ การทำให้จำนวนของปมลูกของแต่ละปมภายในมีจำนวนมากที่สุด ทำให้ความสูงของต้นไม้ลดลง และจำนวนการเข้าถึงปมที่ทำให้สูญเสียประสิทธิภาพการทำงานลดลง การทำให้ต้นไม้กลับสู่สภาวะสมดุลใหม่จึงเกิดขึ้นไม่บ่อยครั้ง  จำนวนปมลูกที่มากที่สุดขึ้นกับสารสนเทศที่เก็บสำหรับปมลูกแต่ละปม และขนาดของบล็อกดิสก์ที่เต็ม หรือขนาดที่คล้ายคลึงกันในหน่วยความจำสำรอง  ในขณะที่ต้นไม้แบบบี 2-3 อธิบายได้ง่ายกว่า ต้นไม้แบบบีในทางปฏิบัติที่ใช้หน่วยความจำสำรองต้องการจำนวนปมลูกในการปรับปรุงประสิทธิภาพ
บรรณานุกรม

Bayer, R.; McCreight, E. (1972), "Organization and Maintenance of Large Ordered Indexes" (PDF), Acta Informatica, 1 (3): 173–189
Comer, Douglas (มิถุนายน 1979), "The Ubiquitous B-Tree", Computing Surveys, 11 (2): 123–137, doi:10.1145/356770.356776, ISSN 0360-0300
แหล่งข้อมูลอื่น

B-Tree animation applet โดย slady
ตู้แช่แข็งยูแอลที

ตู้แช่แข็งอุณหภูมิต่ำเป็นพิเศษ
ตู้แช่แข็งอุณหภูมิต่ำ -80 องศาเซลเซียสแบบแนวตั้งมาตรฐาน
ตู้แช่แข็งยูแอลที (อังกฤษ: ultra low temperature (ULT) freezer) เป็นตู้เย็นที่สามารถเก็บของได้ในอุณหภูมิระหว่าง -40 ถึง -86 องศาเซลเซียส
ตู้อาจเรียกด้วยว่า ตู้แช่แข็ง -80 หรือ ตู้แช่แข็งอุณหภูมิต่ำ -80 เป็นการระบุอุณหภูมิที่ใช้กันมากที่สุด
ตู้มีทั้งแบบแนวตั้งและแนวนอน
การใช้

ห้องปฏิบัติการอณูชีววิทยาและวิทยาศาสตร์สิ่งมีชีวิตอาจต้องเก็บตัวอย่างสิ่งมีชีวิตไว้ในที่เก็บซึ่งมีอุณหภูมิต่ำมากในระยะยาว (รวมทั้งการใช้ระบบโซ่เย็นในระดับต่าง ๆ) ตัวอย่างที่เก็บรวมทั้งดีเอ็นเอ อาร์เอ็นเอ โปรตีน วัสดุที่สกัดจากเซลล์ หรือสารรีเอเจนต์ 
เพื่อลดความเสี่ยงต่อตัวอย่าง จึงต้องเก็บไว้ในอุณหภูมิที่ต่ำมากระหว่าง -80 จนถึง -86 องศาเซลเซียส
นี้เทียบกับการเก็บตัวอย่างระยะสั้น ๆ ในตู้เย็นหรือตู้แช่แข็งธรรมดาที่มีอุณหภูมิระหว่าง 4 จนถึง -20 องศาเซลเซียส[ไม่อยู่ในแหล่งอ้างอิง]
ตัวอย่างทางชีวภาพในตู้แช่แข็งยูแอลทีมักเก็บในหลอดพอลิเมอร์ โดยปกติใส่ลงในกล่องที่ทำจากกระดาษแข็ง พลาสติกพอลิเมอร์ หรือวัสดุอื่น ๆ อีก
หลอดไมโครทิวบ์ (หลอดทดลองขนาดเล็ก ๆ) จะใส่ในกล่องที่แบ่งเป็นช่อง ๆ ดังนั้น แต่ละกล่องจึงใส่หลอดได้ถึง 64, 81 หรือ 100 หลอด
ตู้แช่แข็งยูแอลทีขนาดปกติจะใส่กล่องเช่นนี้ได้ 350-450 กล่อง
นอกจากการใช้ทางวิทยาศาสตร์แล้ว อุตสาหกรรมประมงบางส่วน (เช่น ที่จับปลาทูน่า) ก็ต้องใช้ตู้แช่แข็งเช่นนี้ด้วย
ตู้แช่แข็งมักติดระบบสัญญาณเตือนเพื่อแจ้งเหตุการณ์ความล้มเหลวในการรักษาความเย็นแก่บุคลากร
ช่วงเวลาทำให้เย็น (pull down time)

ช่วงเวลาทำให้เย็นหมายถึงระยะเวลาที่ตู้เย็นใช้ในการลดอุณหภูมิจากอุณหภูมิห้องจนถึงอุณหภูมิตามที่ต้องการคือระหว่าง -80 ถึง -86 องศาเซลเซียส
ระยะเวลาจะขึ้นอยู่กับฉนวนความร้อนที่ใช้ ประสิทธิภาพของระบบคอมเพรสเซอร์ และชั้นโลหะที่ติดไว้ในตู้
ในต้นคริสต์ศตวรรษที่ 21 ตู้อาจย็นลงถึงอุณหภูมิที่ต้องการภายใน 3-5 ชม.
พลังงาน

เพราะอุณหภูมิต่ำมาก ตู้แช่เแข็งชนิดนี้จึงเปลืองไฟฟ้ามาก
จึงมีค่าใช้จ่ายสูง
ยกตัวอย่างเช่น ในปี 2010 มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดมีตู้แช่แข็งแบบนี้กว่าสองพันเครื่อง ซึ่งกินไฟกว่า 40,000 ล้านบีทียู โดยเสียค่าไฟถึง 5.6 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี (ประมาณ 177 ล้านบาท)
ตู้แช่แข็งรุ่นใหม่ ๆ ปกติจะกินไฟน้อยกว่า
เมื่อเร็ว ๆ นี้ นักวิทยาศาสตร์บางส่วนเริ่มเสนอให้ตั้งอุณหภูมิที่ -70 องศาเซลเซียสแทนที่ -80 เพราะใช้ไฟน้อยกว่าและทำให้ใช้ได้ทนกว่า
ขึ้นอยู่กับขนาดตู้ การเปิดปิด และจำนวนตัวอย่างที่แช่แข็ง ตู้อาจกินไฟถึง 11 กิโลวัตต์ ช.ม./วัน หรือยิ่งกว่า
ดังนั้น จึงควรใช้ฉนวนกันความร้อนที่ดีสุด
การมีช่องที่มีประตูปิดเล็ก ๆ ชั้นในจะช่วยลดการเสียความเย็นเมื่อเปิดประตูใหญ่
การจับเกาะเป็นน้ำแข็งควรลดให้มีน้อยสุด
ตู้แช่แข็งรุ่นใหม่ปกติจะใช้พัดลมและคอมเพรสเซอร์ที่ปรับความแรงได้
ซึ่งอาจลดพลังงานไฟฟ้าที่ใช้ได้ถึงร้อยละ 30
วงจรการทำความเย็น

ตู้แช่แข็งที่ใช้ระบบการทำความเย็นเป็นลำดับโดยใช้สารทำความเย็นที่เหมาะกับอุณหภูมิต่าง ๆ กัน ซึ่งเรียกว่า ระบบ cascade refrigeration (CR) อาจกินไฟถึง 20 เท่าของตู้เย็นที่ใช้ในบ้าน
สารทำความเย็นยังเป็นแก๊สเรือนกระจก โดยปกติเป็นไฮโดรฟลูออโรคาร์บอนชนิด R-508B
แต่ตู้แช่แข็งรุ่นใหม่ใช้แก๊สไฮโดรคาร์บอนแบบผสม โดยมักผสมอีเธน (ethane) กับโพรเพน
ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึงร้อยละ 30 เทียบกับตู้ที่ใช้คลอโรฟลูออโรคาร์บอนหรือไฮโดรฟลูออโรคาร์บอนดั้งเดิม[ต้องการอ้างอิง]
ดูเพิ่ม

น้ำแข็งแห้ง
เชิงอรรถและอ้างอิง

↑  Gumapas, Leo Angelo M.; Simons, Glenn (2013). "Factors affecting the performance, energy consumption, and carbon footprint for ultra low temperature freezers: Case study at the National Institutes of Health". World Review of Science, Technology and Sustainable Development. 10: 129. doi:10.1504/WRSTSD.2013.050786.
↑  "Ultra-Low Temperature Freezer Program | Penn Sustainability". www.sustainability.upenn.edu. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 2021-01-27. สืบค้นเมื่อ 2020-11-11.
↑  McCullough, Jeffrey (2009-11-13). "Long-term Cryopreservation of Human and other Mammalian Cells at −80°C for 8 Years". Transfusion. 50 (4): 808–819. doi:10.1111/j.1537-2995.2009.02482.x. PMID 19912586. สืบค้นเมื่อ 2021-02-27.
↑  "Cryogenic and Freezer Boxes". Fisher Scientific. สืบค้นเมื่อ 2021-02-27.
1 2  Berchowitz, David; Kwon, Yongrak (2012). "Environmental Profiles of Stirling-Cooled and Cascade-Cooled Ultra-Low Temperature Freezers". Sustainability. 4 (11): 2838–2851. doi:10.3390/su4112838.
↑  Dickey, Gwyneth (2010-06-02). "Freezer Retirement Program: Out with the cold, in with the new". Stanford University (ภาษาอังกฤษ). สืบค้นเมื่อ 2020-11-11.
↑  
"To find hacks for greening your lab, start with the freezer". Chemical & Engineering News (ภาษาอังกฤษ). สืบค้นเมื่อ 2020-11-11.
↑  
"Cold Storage". Green Labs: MIT. สืบค้นเมื่อ 2020-11-11.
นักวิทยาศาสตร์กำลังใส่ตัวอย่างในตู้แช่แข็งยูแอลที
รูปแสดงกล่องที่มักใช้เก็บตัวอย่างแล้วใส่ในตู้แช่แข็งในห้องปฏิบัติการ
ผังแสดงกระบวนการทำความเย็นเป็นลำดับ (cascade refrigeration) แบบ 2 ชั้น
เดชคัมภีร์เทวดา 2

| เดชคัมภีร์เทวดา 2 |
| --- | --- |

กำกับ: ชิง เสี่ยวถัง
บทภาพยนตร์: Hanson Chan Tang Pik-yin ฉีเคอะ
สร้างจาก: กระบี่เย้ยยุทธจักร โดย กิมย้ง
อำนวยการสร้าง: ฉีเคอะ
นักแสดงนำ: หลี่ เหลียนเจี๋ย หลิน ชิงเสีย กวน จือหลิน หลี่ เจียซิน
กำกับภาพ: Tom Lau
ตัดต่อ: Marco Mak
ดนตรีประกอบ: Richard Yuen
บริษัทผู้สร้าง: Film Workshop Long Shong Pictures Golden Princess Film Production 
ผู้จัดจำหน่าย: Golden Princess Amusement Mei Ah Entertainment นนทนันท์ เอ็นเตอร์เทนเม้นท์ (ไทย)
วันฉาย:   26 มิถุนายน ค.ศ. 1992 (1992-06-26) 
ความยาว: 107 minutes (HK) 99 minutes (U.S) 112 minutes (Taiwan)
ประเทศ: Hong Kong
ภาษา: จีน (แผ่นดินใหญ่) จีน (กวางตุ้ง)
ทำเงิน: HK$34,462,861
เดชคัมภีร์เทวดา 2 (อังกฤษ: Swordsman II) เป็นภาพยนตร์ศิลปะการต่อสู้สัญชาติจีน ค.ศ. 1992 เขียนบทและผลิตโดย ฉีเคอะ กำกับภาพยนตร์โดย ชิง เสี่ยวถัง นำแสดงโดย หลี่ เหลียนเจี๋ย,กวน จือหลิน,หลิน ชิงเสีย,หลี่ เจียซิน ภาพยนตร์ชุดนี้เป็นภาคสอง ต่อจากภาพยนตร์เรื่อง เดชคัมภีร์เทวดา โดยมีภาคที่ 3 คือ เดชคัมภีร์เทวดา 3 หมื่นปีมีข้าคนเดียว  โดยภาพยนตร์เรื่องนี้ ฉีเคอะได้หยิบเอาตัวละคร “ตงฟังปุ๊ป้าย” ฉายาบูรพาไม่แพ้ ประมุขพรรคสุริยันจันทรา แห่งผาไม้ดำ ผู้ยอมสูญเสียความเป็นชาย เพื่อบรรลุยอดวิชาทานตะวันถึงขั้นเป็นผู้ที่ไร้เทียมทาน มาเป็นตัวละครเอกของเรื่อง
รางวัลที่ได้รับ

ฮ่องกง ฟิล์ม อวอร์ดส์ สาขาแต่งหน้าและเครื่องแต่งกายยอดเยี่ยม
แหล่งข้อมูลอื่น

เดชคัมภีร์เทวดา 2 ที่อินเทอร์เน็ตมูวีเดตาเบส
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้

ภาพตัวอย่างของต้นไม้ที่ไม่สมดุล
ภาพต้นไม้เดียวกับภาพด้านบนแต่ปรับสมดุลแล้ว
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้ (อังกฤษ: self-balancing binary search tree) คือต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่สามารถรักษาความสูง (จำนวนชั้นที่อยู่ต่ำกว่าราก) ของตนให้เตี้ยอยู่ตลอดเวลา เพื่อทำให้การค้นหาข้อมูล การใส่ข้อมูล การลบข้อมูลในต้นไม้ทำได้อย่างมีประสิทธิภาพอยู่เสมอ แม้จะมีต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้บางแบบ เช่นต้นไม้สเปลย์ ซึ่งไม่ได้ปรับให้ต้นไม้เตี้ยตลอดเวลาแต่ประสิทธิภาพเมื่อวิเคราะห์แบบถัวเฉลี่ยได้ประสิทธิภาพเท่ากัน
โครงสร้างข้อมูลที่นิยมในการอิมพลีเมนต์ต้นไม้ลักษณะนี้ยกตัวอย่างเช่น ต้นไม้เอวีแอล, ต้นไม้แดงดำ, ต้นไม้สเปลย์ เป็นต้น
ภาพรวม

การดำเนิการกับต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคส่วนใหญ่ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาข้อมูล การใส่ข้อมูล การลบข้อมูล ประสิทธิภาพของการดำเนินการนั้นล้วนขั้นอยู่กับความสูงของต้นไม้ ดังนั้นการรักษาให้ต้นไม้นั้นมีประสิทธิภาพในการดำเนินการดี นั่นคือการลดความสูงของต้นไม้ลงเท่าที่จะทำได้ โดยต้นไม้ทวิภาคที่มีความสูง h จะมีปมได้ไม่เกิน 20+21+···+2h = 2h+1-1 ปม หากต้นไม้มี n ปม และมีความสูง h จะได้ว่า:
2^{h+1}-1\geq n
ดังนั้น :
h\geq \lceil \log _{2}(n+1)-1\rceil \geq \lfloor \log _{2}n\rfloor
นั่นคือ อย่างน้อยที่สุดความสูงของต้นไม้ทวิภาคที่มี n ปม คือ ฟังก์ชันพื้นของ log2 (n)
แต่หากไม่มีการปรับสมดุลของต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคแล้ว จะมีบางกรณีที่ทำให้ความสูงของต้นไม้มีค่าเท่ากับจำนวนปม ยกตัวอย่างเช่นหากใส่ข้อมูลที่ผ่านการเรียงลำดับเข้าไปในต้นไม้แล้ว ลักษณะของต้นไม้จะดูเหมือนกับรายการโยงที่มี n ปมเสียมากกว่า ในเชิงเปรียบเทียบหาก n = 1,000,000 ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่ไม่ได้ปรับสมดุลอาจมีความสูงถึง 1,000,000 เปรียบเทียบกับต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่ปรับสมดุลเพื่อลดความสูงแล้วนั้นจะมีความสูงไม่เกิน  \lfloor \log _{2}(n)\rfloor =19
การนำมาใช้งาน

ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับโครงสร้างข้อมูลที่ต้องการเรียงลำดับอยู่ตลอดเวลา (เมื่อใส่ข้อมูลใหม่เข้าไปก็สามารถใส่ได้อย่างรวดเร็ว) ตัวอย่างเช่นแถวคอยลำดับความสำคัญ หรือนำมาใช้เป็นแถวลำดับแบบจับคู่หรือพจนานุกรม โดยใส่แต่ละคู่ (คีย์-ข้อมูล) ลงไปในต้นไม้แล้วเรียงลำดับตามค่าคีย์ ดังที่ได้กล่าวมาจะเห็นได้ว่าลักษณะคุณประโยชน์ของต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้นั้นจะคล้ายคลึงกับตารางแฮช
ดูเพิ่ม

ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค
แหล่งข้อมูลอื่น

Dictionary of Algorithms and Data Structures: Height-balanced binary search tree
GNU libavl, a LGPL-licensed library of binary tree implementations in C, with documentation
เดธแคบฟอร์คิวตี

| เดธแคบฟอร์คิวตี |
| --- | --- |
เดธแคบฟอร์คิวตีในปี 2008
ข้อมูลพื้นฐาน
ที่เกิด: เบลลิงแฮม รัฐวอชิงตัน สหรัฐอเมริกา
แนวเพลง: อินดี้ร็อก   อินดี้ป็อป
ช่วงปี: 1997–ปัจจุบัน
ค่ายเพลง: Warner Music  Atlantic Records Barsuk Records Fierce Panda Records  Sub Pop Records

สมาชิก: Ben Gibbard Chris Walla Nick Harmer Jason McGerr
อดีตสมาชิก: Nathan Good Jayson Tolzdorf-Larson Michael Schorr

เว็บไซต์: Official website
เดธแคบฟอร์คิวตี (อังกฤษ: Death Cab for Cutie) เป็นวงอินดี้ร็อกอเมริกัน ก่อตั้งวงในเบลลิงแฮม รัฐวอชิงตันในปี 1997 สมาชิกวงประกอบด้วย เบนจามิน กิบบาร์ด (ร้อง, กีตาร์), คริส วอลลา (กีตาร์ ภาคผลิต), นิก ฮาร์เมอร์ (เบส) และเจสัน แม็กเกอร์ (กลอง) กิบบาร์ดได้ชื่อวงมาจากชื่อเพลงที่เขียนโดยนีล อินเนสและวิเวียน สแตนแชล ที่แสดงโดยวงบอยโซด็อกดู-ดาห์แบนด์ ในภาพยนตร์ของวงเดอะบีตเทิลส์ในปี 1967 ที่ชื่อ Magical Mystery Tour
ผลงานอัลบั้มแรกของกิบบาร์ดที่ชื่อ You Can Play These Songs with Chords ออกเป็นเดโม่และทำให้พวกเขาได้สัญญากับค่ายเพลงบาร์ซักเรเคิดส์ และเป็นเวลาที่กิลลาร์ดตัดสินใจจะขยับขยายงานให้ครบวง และได้หาสมาชิกเข้าร่วม วงออกผลงานอัลบั้ม 6 สตูดิโออัลบั้ม 5 อีพี และ 1 เดโฒ่ ผลงานชุด Narrow Stairs ออกขายเมื่อวันที่ 12 พฤษภาคม ค.ศ. 2008 ในสหราชอาณาจักรและเมื่อ 13 พฤษภาคม 2008 ในสหรัฐอเมริกา
ต้นไม้สเคปโกท

ในวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ต้นไม้สเคปโกท (อังกฤษ: scapegoat tree)เป็นต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้ ค้นพบโดย Arne Anderson Igal Galperin และ  Ronald L. Rivest ในกรณีแย่ที่สุด จะใช้เวลาค้นข้อมูล O (log n) ใช้เวลาเพิ่มและลบข้อมูลโดยเฉลี่ย O (log n)
ภายในปมหนึ่งปมจะเก็บเพียงข้อมูล และ pointer ไปที่ปมลูกทั้งสอง
ทฤษฎี

ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคจะสมดุลเมื่อปมทางขวาและปมทางซ้ายของรากเท่ากัน
ถ้าเป็นแบบ α-weight-balanced ต้องเป็นตามเงื่อนไขดังนี้
size (left) <= α*size (node)
size (right) <= α*size (node)
โดยที่ size แสดงเป็นฟังก์ชันดังนี้
function size (node)
if node = nil
 return 0
else
 return size (node->left) + size (node->right) + 1
end
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค ที่เป็น α-weight-balanced จะเป็น α-height-balanced ด้วย
height (tree) <= log1/α (NodeCount)
ต้นไม้สเคปโกทไม่รับประกันว่าจะเป็น α-weight-balanced ตลอดเวลา แต่จะใกล้เคียง α-height-balanced เสมอ
height (scapegoat tree) <= log1/α (NodeCount) + 1
ต้นไม้สเคปโกท สามารถใช้ α ที่มีค่าได้ตั้งแต่ 0.5 ถึง 1 จึงมีความยืดหยุ่นในการปรับสมดุล การใช้ค่า α สูงๆ จะทำให้การเพิ่มข้อมูลรวดเร็วขึ้น แต่การค้นและลบข้อมูลช้าลง 
ในทางกลับกัน ถ้าใช้ α ต่ำๆ ก็เพิ่มข้อมูลก็จะช้า แต่จะค้นและลบข้อมูลได้เร็ว การเลือกค่า α จะขึ้นอยู่กับว่า ขณะทำงานมีการเพิ่ม ค้น ลบข้อมูลบ่อยแค่ไหน
คำสั่ง > การเพิ่มข้อมูล

คล้ายกับต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่ไม่ปรับสมดุล แต่ต่างกันเล็กน้อย
เมื่อพบตำแหน่งที่จะแทรก จะต้องบันทึกความสูงของปมที่เพิ่มมาด้วย ถ้าการเพิ่มปมนี้ทำให้ไม่เป็น α-height-balanced ก็ต้องทำการ rebalance 
ในการ rebalance จะทำการปรับสมดุลของ subtree ที่มีรากเป็น "สเคปโกท"
สเคปโกทเป็นปมปมหนึ่งตามเส้นทางจากปมล่าสุดไปสู่ปมราก การหาสเคปโกททำได้โดยการไล่ย้อนขึ้นไปจากปมใหม่ไปจนถึงราก และเลือกปมที่ subtree ไม่เป็น α-height-balanced
การปีนย้อนขึ้นไปตามปมอาจใช้พื้นที่ O ('log n') ใน stack แต่สามารถเลี่ยงได้โดยให้มี pointer สำหรับชี้ปมลูกไปที่ปมแม่
เพื่อตรวจสอบว่าปมเป็นสเคปโกทหรือไม่ จะต้องหาจำนวนปมลูกทั้งหมดของปมนั้นๆ แล้วตรวจสอบว่าเป็น α-weight-balanced หรือไม่
size (left) <= α *size (node)
size (right) <= α *size (node)
และเมื่อไม่สอดคล้องกับเงื่อนไข ก็จะถือว่าเป็นสเคปโกท
เมื่อพบปมที่เป็นสเคปโกทแล้ว ต้นไม้ย่อยที่มีรากเป็นสเคปโกทก็จะต้องถูกสร้างใหม่ให้สมดุล ซึ่งใช้เวลา O (n) โดยการไล่ไปตามต้นไม้ย่อยเพื่อเรียงลำดับข้อมูลและนำค่า median มาใช้เป็นรากใหม่
เพราะฉะนั้น กรณีแย่สุดของการเพิ่มข้อมูล คือเมื่อมีการ rebalance จะใช้เวลา O (n) แต่เมื่อถัวเฉลี่ย จะใช้เวลาเพียง O (log n)
คำสั่ง > การลบข้อมูล

สำหรับต้นไม้สเคปโกท การลบจะง่ายกว่าการเพิ่มข้อมูล ต้นไม้สเคปโกทต้องมีตัวแปร MaxNodeCount สำหรับเก็บจำนวนปมมากที่สุดที่เคยมี และเมื่อมีการ rebalance จะเก็บค่าใหม่เป็นค่าจำนวนปม (NodeCount) ขณะนั้น
การลบจะลบแบบต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค แต่เมื่อ
NodeCount <= MaxNodeCount / 2
จะทำการ rebalance และเก็บค่าจำนวนปมทั้งหมดขณะนั้น (NodeCount) ไปที่ MaxNodeCount
เช่นเดียวกับการเพิ่มข้อมูล เมื่อถัวเฉลี่ยแล้ว จะใช้เวลา O (log n)
คำสั่ง > การค้นข้อมูล

ใช้วิธีค้นข้อมูลแบบเดียวกับต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค ใช้เวลา O (log n)
| ด ค กแบบชนิดข้อมูลนามธรรมและโครงสร้างข้อมูล |
| --- | --- |
แบบชนิดข้อมูลนามธรรม:  คอลเลคชั่น  รายการ  เซต  ต้นไม้  กองซ้อน  แถวคอย  แถวคอยสองหน้า  แถวคอยลำดับความสำคัญ  แถวลำดับแบบจับคู่ 
รายการ:  แถวลำดับ  รายการโยง  แถวลำดับพลวัต 
ต้นไม้:  ต้นไม้แบบทวิภาค  ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค  ทรีพ  ต้นไม้แดงดำ  ต้นไม้สเปลย์  ต้นไม้แบบที  ต้นไม้สเคปโกท  โร้ป  ฮีป 
แถวคอย:  แถวคอย  แถวคอยสองหน้า  แถวคอยลำดับความสำคัญ 
แถวลำดับแบบจับคู่:  ตารางแฮช 
ดูเพิ่ม:  ฟังก์ชันแฮช  ขั้นตอนวิธี  สัญกรณ์โอใหญ่