stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ข้อต่อ
ข้อต่อจัดจำแนกตามคุณสมบัติในการเคลื่อนไหว > ข้อต่อที่เคลื่อนไหวได้มาก หรือข้อต่ออิสระ (Diarthrosis)

ข้อต่อในลักษณะนี้มักจะเป็นข้อต่อแบบซินโนเวียล และมีการเคลื่อนไหวได้ทั้งในสองมิติและสามมิติ ข้อต่อในกลุ่มนี้ยังสามารถแบ่งออกได้ตามรูปร่างลักษณะของข้อต่อเป็น 6 แบบ ได้แก่
ข้อต่อแบบเบ้า (Ball and socket joint)  จัดว่าเป็นข้อต่อที่มีความอิสระในการเคลื่อนไหวสูงที่สุด เนื่องจากสามารถเคลื่อนไหวได้ในสามมิติ อย่างไรก็ตาม ข้อต่อแบบเบ้ามีโอกาสเลื่อนหลุดได้ง่าย จึงจำเป็นต้องมีเอ็นรอบข้อต่อและกล้ามเนื้อจำนวนมากเพื่อเพิ่มความเสถียรของข้อต่อ ตัวอย่างของข้อต่อแบบเบ้า ได้แก่ข้อต่อกลีโนฮิวเมอรัล (glenohumeral joint) ของไหล่ และข้อต่อสะโพก (hip joint)
ข้อต่อแบบบานพับ (Hinge joint)  มีการเคลื่อนไหวในสองมิติคล้ายบานพับประตู ตัวอย่างของข้อต่อแบบบานพับ เช่น ข้อศอกและข้อเข่า
ข้อต่อแบบเดือยหรือแบบหมุน (Pivot joint or rotary joint)  เป็นข้อต่อที่กระดูกชิ้นหนึ่งจะมีส่วนยื่นออกไปเป็นเดือย และรับกับกระดูกอีกชิ้นที่มีลักษณะคล้ายเบ้าหรือวงแหวน ทำให้เกิดการเคลื่อนไหวแบบหมุนตามแนวแกนของเดือย ตัวอย่างที่เห็นชัด คือข้อต่อระหว่างกระดูกสันหลังชิ้นที่ 1 และชิ้นที่ 2 (Atlantoaxial joint) ซึ่งทำให้มีการหมุนของศีรษะและลำคอได้
ข้อต่อแบบวงรี (Ellipsoidal/Condylar joint)  มีพื้นผิวของข้อต่อคล้ายกับข้อต่อแบบเบ้า แต่จะมีการจำกัดการเคลื่อนไหวในด้านใดด้านหนึ่ง ตัวอย่างเช่น ข้อต่อของข้อมือ
ข้อต่อแบบอานม้า (Saddle joint)  เป็นข้อต่อที่มีการประกบกันของส่วนเว้าของปลายกระดูกทั้งสองในแนวที่ต่างกัน ทำให้มีการจำกัดการหมุน ตัวอย่างเช่นข้อต่อฝ่ามือ (carpometacarpal joint) ของนิ้วหัวแม่มือ
ข้อต่อแบบเลื่อน (Gliding joint)  เป็นข้อต่อที่มีเพียงการเคลื่อนไหวในแนวระนาบ เช่นข้อต่อระหว่างกระดูกข้อมือ
Marieb, E.N. (ลุงยังไม่ออกนะจะ). Human Anatomy & Physiology, 4th ed. Menlo Park, ลล: Benjamin/Cummings Science Publishing.
Netter, Frank H. (1987) , Musculoskeletal system: anatomy, physiology, and metabolic disorders, Summit, New Jersey: Ciba-Geigy Corporation.
Tortora, G. J. (1989) , Principles of Human Anatomy, 5th ed. New York: Harper & Row, Publishers.
ภาพวาดแสดงหมอนรองกระดูกสันหลัง ซึ่งเป็นตัวอย่างของข้อต่อ(ชนิด)กระดูกอ่อน
โครงสร้างพื้นฐานของข้อต่อแบบซินโนเวียล
ข้อต่อที่เคลื่อนไหวได้มาก ในรูปแบบต่างๆ ได้แก่ 1. แบบเบ้า 2. แบบวงรี 3. แบบอานม้า 4. แบบบานพับ 5. แบบเดือย
ภาพวาดแสดงข้อต่อสะโพก ซึ่งเป็นข้อต่อแบบเบ้าที่ชัดเจน
ขั้นตอนวิธีการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว

ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด (อังกฤษ: K-Nearest Neighbour Algorithm) เป็นวิธีที่ใช้ในการจัดแบ่งคลาส โดยเทคนิคนี้จะตัดสินใจว่า คลาสใดที่จะแทนเงื่อนไขหรือกรณีใหม่ๆ ได้บ้าง โดยการตรวจสอบจำนวนบางจำนวน (“K” ในขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด) ของกรณีหรือเงื่อนไขที่เหมือนกันหรือใกล้เคียงกันมากที่สุด โดยจะหาผลรวม (Count Up) ของจำนวนเงื่อนไข หรือกรณีต่างๆ สำหรับแต่ละคลาส และกำหนดเงื่อนไขใหม่ๆ ให้คลาสที่เหมือนกันกับคลาสที่ใกล้เคียงกันมากที่สุด
ตัวอย่าง

กำหนดให้จุดที่พิจารณาคือ วงกลมสีเขียว ควรจัดกลุ่มให้จุดที่สนใจไปอยู่ใน คลาสแรกของสี่เหลี่ยมสีน้ำเงิน หรือ คลาสสองของสามเหลี่ยมสีแดง
ถ้า k=3 แล้ว วงกลมสีเขียวจะอยู่ในคลาสสอง เพราะมี สี่เหลี่ยม 1 รูป และ สามเหลี่ยม 2 รูป อยู่ในวงกลมวงใน
ถ้า k=5 แล้ว วงกลมสีเขียวจะอยู่ในคลาสแรก เพราะมี สี่เหลี่ยม 3 รูป และ สามเหลี่ยม 2 รูป อยู่ในวงกลมวงนอก
ขั้นตอนวิธี

การนำเทคนิคของขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดไปใช้นั้น เป็นการหาระยะห่างระหว่างแต่ละตัวแปร (Attribute) ในข้อมูล จากนั้นก็คำนวณค่าออกมา ซึ่งวิธีนี้จะเหมาะสำหรับข้อมูลแบบตัวเลข แต่ตัวแปรที่เป็นค่าแบบไม่ต่อเนื่องนั้นก็สามารถทำได้ เพียงแต่ต้องการการจัดการแบบพิเศษเพิ่มขึ้น อย่างเช่น ถ้าเป็นเรื่องของสี เราจะใช้อะไรวัดความแตกต่างระหว่างสีน้ำเงินกับสีเขียว ต่อจากนั้นเราต้องมีวิธีในการรวมค่าระยะห่างของ Attribute ทุกค่าที่วัดมาได้ เมื่อสามารถคำนวณระยะห่างระหว่างเงื่อนไขหรือกรณีต่างๆ ได้ จากนั้นก็เลือกชุดของเงื่อนไขที่ใช้จัดคลาส มาเป็นฐานสำหรับการจัดคลาสในเงื่อนไขใหม่ๆ ได้แล้วเราจะตัดสินได้ว่าขอบเขตของจุดข้างเคียงที่ควรเป็นนั้น ควรมีขนาดใหญ่เท่าไร และอาจมีการตัดสินใจได้ด้วยว่าจะนับจำนวนจุดข้างเคียงตัวมันได้อย่างไร โดยขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดมีขั้นตอนโดยสรุป ดังนี้
กำหนดขนาดของ K (ควรกำหนดให้เป็นเลขคี่)
คำนวณระยะห่าง (Distance) ของข้อมูลที่ต้องการพิจารณากับกลุ่มข้อมูลตัวอย่าง
จัดเรียงลำดับของระยะห่าง และเลือกพิจารณาชุดข้อมูลที่ใกล้จุดที่ต้องการพิจารณาตามจำนวน K ที่กาหนดไว้
พิจารณาข้อมูลจำนวน k ชุด และสังเกตว่ากลุ่ม (class) ไหนที่ใกล้จุดที่พิจารณาเป็นจำนวนมากที่สุด
กำหนด class ให้กับจุดที่พิจารณา (class) ที่ใกล้จุดพิจารณามากที่สุด
การดำเนินการหลัก

ฟังก์ชันระยะทาง (Distance Function)  เป็นการคำนวณค่าระยะห่างระหว่างสองเรคคอร์ด เพื่อที่จะมาวัดความคล้ายคลึงกันของข้อมูล
ฟังก์ชันการแจกแจง (Combination Function)  เป็นการรวมกันของผลลัพธ์ที่ได้จากการคำนวณค่าระยะห่าง (Distance) โดยทำการเรียงลำดับค่าระยะห่าง (Distance) จากน้อยไปมาก หลังจากนั้นดูจากค่า “K” ว่ากำหนดเป็นเท่าไร แล้วนำลำดับที่เรียงได้มาเทียบกับคลาสข้อมูลที่เรียงแล้วนำมาตอบ
คุณสมบัติของฟังก์ชันระยะทาง (Distance Function)

ค่าระยะทาง (ความห่าง) ที่คำนวณได้ต้องไม่ติดลบ
ถ้าตำแหน่งเดียวกัน ฟังก์ชันต้องเป็นศูนย์ (ค่าเหมือนกัน)
การคำนวณวัดระยะทางไปกลับต้องเท่ากัน
การคำนวณค่าฟังก์ชันระยะทาง

ใส่ค่าสัมบูรณ์ (Absolute) ให้กับค่าระยะห่าง : |A-B|
ยกกำลังสองให้กับค่าระยะห่าง : (A-B)2
ทำการปรับให้เป็นค่ามาตรฐาน: | (A-mean)/(SD) - (B-mean)/(SD)|
การรวมค่าระยะทาง (Distance) ในเรคคอร์ด (Record)

การวัดระยะแบบแมนฮัตตัน (Manhattan distance) เป็นการนำค่าที่คำนวณได้ในหนึ่งเรคคอร์ด (Record) มารวมกัน
ระยะทางแบบยุคลิด (Euclidean distance) เป็นการหารากที่สอง (Square Root) ในแต่ละตัวแปร (attribute) แล้วนำมารวมกัน แล้วนำค่าที่คำนวณได้ในหนึ่งเรคคอร์ด (Record) มารวมกัน
ตัวอย่าง

การใช้ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด.
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Data | X1 | X2 | Y (Class) | Distance | Nearest Sign |
| D1 | 6 | 1 | + | 3.6 | + |
| D2 | 7 | 6 | + | 2.2 | + |
| D3 | 6 | 4 | - | 2 | - |
| D4 | 8 | 6 | - | 2 | - |
| D5 | 4 | 4 | - | 4 |  |
| D6 | 3 | 1 | + | 5.8 |  |
| D7 | 6 | 10 | - | 6.3 |  |
| D8 | 6 | 6 | + | 8 |  |
| D9 | 10 | 6 | - | 2.8 | - |

|  | 3 | 3 |  ? |  |  |
|  | K=5 |  |  |  |  |
จากตัวอย่างข้างต้น กำหนดให้ k= 5
ดังนั้น สังเกตได้ว่า ระยะทางที่ใกล้กับจุด (3,3) มากที่สุด คือ 5 มีลำดับ คือ D1 (+), D2 (+), D3 (-), D4 (-), D9 (-)
จากระยะทางที่ใกล้ที่สุดทั้ง 5 ให้สังเกตว่ากลุ่ม (class) ที่มีจำนวนมากที่สุด ปรากฏว่าคือ class (-) ดังนั้น จึงกำหนดกลุ่ม (class) ให้กับจุด (3,3) คือ class (-)
ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน

ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด ได้มีการนำไปใช้ประโยชน์ในหลากหลายด้าน ได้แก่
- การวิเคราะห์รูปแบบการบุกรุกเครือข่ายคอมพิวเตอร์ โดยขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด กล่าวคือ มีการประยุกต์ใช้ในการตรวจสอบความปลอดภัยในเครือข่ายระบบคอมพิวเตอร์ ซึ่งจะใช้ตัวแปร K ในการวิเคราะห์ข้อมูล และจำแนกประเภทของข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ๆ ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้เป็นอย่างดี
- ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด เป็นเทคนิคหนึ่งของ Data Mining ที่ใช้ในการแก้ปัญหาแบบ classification ในการผลิต ผลิตภัณฑ์ด้าน Data Mining ในปัจจุบัน
- ประยุกต์ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดและการคำนวณอย่างอ่อน (Soft Computing) เพื่อใช้ประมาณค่าสูญหายของข้อมูล โดยจะใช้ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดในการหาสมาชิกที่มีความใกล้ชิดกับข้อมูลที่สูญหายมา k ตัว แล้วนำจำนวน k มาหารเพื่อประมาณค่า และได้ปรับปรุงตัวหารด้วยการนำ หลักการคำนวณอย่างอ่อน (Soft Computing) เข้ามาช่วยในการปรับค่า k เรียกวิธีการนี้ว่า ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดอย่างอ่อน (Soft K-Nearest Neighbour)
- ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด ใช้ในการหามัธยฐานของตัวเลข n ตัวที่ต่างกัน โดยมีประสิทธิภาพการทำงานเป็น O (n)
สรุป

ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด เป็นอัลกอลิทึมที่ใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูล โดยการจัดข้อมูลที่อยู่ใกล้กันให้เป็นกลุ่มเดียวกันซึ่งเทคนิคนี้จะทำให้ตัดสินใจได้ว่า คลาสไหนที่จะแทนเงื่อนไขหรือกรณีใหม่ๆได้บ้าง โดยการตรวจสอบจำนวน K ซึ่งถ้าหากเงื่อนไขของการตัดสินใจมีความซับซ้อน วิธีนี้สามารถสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพได้  แต่ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดจะใช้ระยะเวลาในการคำนวณนาน ถ้าตัวแปร (Attribute) มีจำนวนมากจะเกิดปัญหาในการคำนวณค่า และค่อนข้างใช้ปริมาณงานในการคำนวณสูงมากบนคอมพิวเตอร์ เพราะเวลาที่ใช้สำหรับการคำนวณจะ                          เพิ่มขึ้นแบบแฟคทอเรียลตามจำนวนจุดทั้งหมด ดังนั้นเพื่อจะเพิ่มความรวดเร็วสำหรับเทคนิคขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดให้มากขึ้น ข้อมูลทั้งหมดที่ใช้บ่อยจะต้องถูกเก็บไว้ในหน่วยความจำ (Memory) โดยวิธีการเข้าถึงหน่วยความจำพื้นฐานอย่างมีเหตุผล (Memory-Based Reasoning) ซึ่งจะเป็นวิธีที่นำมาอ้างถึงเป็นประจำ ในการจัดเก็บกลุ่มคลาสของขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดในหน่วยความจำ และ ถ้าหากข้อมูลที่ต้องการหาคำตอบมีตัวแปรอิสระเพียงไม่กี่ตัวแล้ว จะทำให้เราสามารถเข้าใจ โมเดลขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด ได้ง่ายขึ้น ตัวแปรเหล่านี้ยังมีประโยชน์สำหรับนำมาสร้างโมเดลต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับชนิดของข้อมูลที่ไม่เป็นมาตรฐาน เช่น ข้อความ (Text) เพียงแต่อาจต้องมีมาตรฐานการวัดค่าสำหรับชนิดของข้อมูลดังกล่าวที่เหมาะสมด้วย นอกจากนี้ประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดนี้ จะขึ้นอยู่กับจำนวนระยะห่าง การอธิบายระหว่างข้อมูลทั้งคู่ ที่สามารถแบ่งแยกอย่างมีประสิทธิภาพระหว่างข้อมูลปกติ และข้อมูลผิดปกติ การอธิบายจำนวนระยะห่างระหว่างขอมูลเป็นความท้าทายอย่างมากเมื่อข้อมูลมีความซับซ้อน อย่างเช่น ข้อมูลกราฟ และข้อมูลแบบลำดับ เป็นต้น
ปัญหาที่เกี่ยวข้อง

ต้นไม้ K-D
การทำเหมืองข้อมูล
Video ที่เกี่ยวข้อง

K-nearest neighbor classification เก็บถาวร 2009-08-31 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
Dualtree K-Nearest Neighbor[ลิงก์เสีย]
Random 3D Nearest Neighbor Networks
Random 2D Nearest Neighbor Networks
Nearest Neighbor Graph Connections
ดูเพิ่ม

http://www.scholarpedia.org/article/K-nearest_neighbor
http://www.statsoft.com/textbook/k-nearest-neighbors/#distanceweighting
http://cgm.cs.mcgill.ca/~soss/cs644/projects/simard/ เก็บถาวร 2011-10-22 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
http://www.docstoc.com/docs/42043096/Automatic-Face-Recognition-System-using-P-tree-and-K-Nearest-Neighbor
แหล่งข้อมูล

↑  http://ebookee.org/Nearest-Neighbor-Methods-in-Learning-and-Vision-Theory-and-Practice-Neural-Information-Processing-series_1228077.html เก็บถาวร 2011-09-17 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน (หนังสือ)
↑  http://www.bod.com/index.php?id=3435&objk_id=561180%5Bลิงก์เสีย%5D (หนังสือ)
↑  http://www.flipkart.com/books/026219547x%5Bลิงก์เสีย%5D (หนังสือ)
↑   http://www.alibris.com/booksearch.detail?invid=10545538960&browse=1&qwork=12018395&qsort=&page=1 (หนังสือ)
ตัวอย่างการจัดกลุ่มข้อมูลของขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด
ข้อสรุปนอกประเด็น

ข้อสรุปนอกประเด็น (อังกฤษ: irrelevant conclusion, missing the point, ignoring refutation, ignoratio elenchi)
เป็นเหตุผลวิบัติอรูปนัยที่ให้เหตุผลซึ่งสมเหตุผลทางตรรกะและดี แต่ข้อสรุปก็ไม่เกี่ยวกับประเด็นที่เป็นคำถาม 
เป็นเหตุผลวิบัติโดยประเด็น (relevance fallacy) อย่างหนึ่ง
เหตุผลวิบัติเยี่ยงนี้ไม่ควรสับสนกับเหตุผลวิบัติรูปนัย ซึ่งเป็นการให้เหตุผลที่ข้อตั้งไม่สนับสนุนข้อสรุป
เพราะแม้เหตุผลวิบัตินี้จะมีรูปแบบที่ดีแต่ก็ยังไม่เข้ากับประเด็น
คำอธิบาย

Ignoratio elenchi เป็นเหตุผลวิบัติอย่างหนึ่งที่อาริสโตเติลระบุไว้ในชุดผลงาน Organon
คือ เขาอ้างโดยทั่วไปว่าเหตุวิบัติทั้งหมดเป็นรูปแบบต่างๆ ของ ignoratio elenchi
ตามอาริสโตเติล Ignoratio Elenchi เป็นเหตุผลวิบัติที่เกิดจาก "ความไม่เข้าใจลักษณะการคัดค้าน" เพื่อจะคัดค้านข้อความ อาริสโตเติลให้พิสูจน์ว่าข้อความที่ขัดแย้งกันเป็นจริง ดังนั้น การพิสูจน์ประพจน์ที่ไม่เข้ากับประพจน์ดั้งเดิมก็จะเป็น ignoratio elenchi หลังจากสมัยของอาริสโตเติล เหตุผลวิบัตินี้ได้รวมเอาเหตุวิบัติอื่นๆ ที่พิสูจน์ผิดจุด... "ข้าพเจ้าต้องพิสูจน์ข้อสรุปอะไรอย่างหนึ่ง แต่ไม่พิสูจน์ข้อนั้น กลับพิสูจน์ข้อสรุปอีกอย่างหนึ่งซึ่งน่าจะเข้าใจผิดกันว่าเป็นข้อพิสูจน์ดั้งเดิม นี่จึงเป็นเหตุวิบัติ... เช่นแทนที่จะพิสูจน์ว่า บุคคลนี้ได้ทำการฉ้อฉลที่ร้ายกาจ กลับไปพิสูจน์ว่า การฉ้อฉลที่บุคคลนี้เป็นจำเลยร้ายกาจมาก'"... ดังนั้น ลักษณะของเหตุผลวิบัติก็คือ การแทนที่ประเด็นหนึ่งด้วยประเด็นอีกประเด็นหนึ่งที่ใกล้เคียงกันกับประเด็นเดิม แล้วให้เหตุผลแก่ประเด็นที่ใช้แทนที่นั้น เหตุผลจัดว่าวิบัติไม่ใช่เพราะเหตุผลนั้นสนับสนุนหรือไม่สนับสนุนประเด็นที่ใช้แทนที่ แต่ชี้ว่าเหตุผลไม่ได้พิสูจน์ประเด็นดั้งเดิม... เป็นเหตุผลวิบัติที่เห็นยากแต่มีมาก โดยมีรูปแบบต่างๆ มากมาย แต่ไม่ว่าจะเกิดเมื่อไรหรือมีรูปแบบอย่างไร ก็จะสมมุติได้ว่าบุคคลที่ใช้เหตุผลวิบัตินี้ ได้แทนที่ประเด็นที่เป็นคำถามด้วยประเด็นอีกอย่างซึ่งใกล้เคียงกัน
● ตัวอย่าง 1: ก และ ข กำลังเถียงกันว่า การวิพากษ์วิจารณ์โดยอ้อมๆ มีประโยชน์อะไรหรือไม่
: การโวยวายบนสื่อสังคมในเรื่องการเมืองไม่มีประโยชน์อะไร ยังไงท่านนายกก็จะไม่ได้อ่านข้อความนั่น
: แต่นี่เป็นสื่อเพื่อสังคม เป็นที่ที่คนสามารถตกลงร่วมกันทำหนังสือฎีกา หรือระบุว่าจะเซ็นหนังสือเช่นนี้หรือไม่ตามความเป็นห่วงของตน
: อืม ผมไม่ค่อยได้ติตดามมันอยู่ดี
สำหรับประเด็นว่าไม่ควรวิพากษ์วิจารณ์การเมืองในสื่อสังคม ก ให้เหตุผลว่าผู้นำของรัฐจะไม่ได้อ่านข้อความนั้นโดยตรง
แต่นี่เป็น ignoratio elenchi เพราะคนอื่นๆ เช่น ข อาจจะวิพากษ์วิจารณ์การเมืองเพื่อสื่อไปยังเพื่อนๆ ของตน หรือให้ผู้อื่นรู้ปัญหาทางการเมือง ไม่ใช่แจ้งให้แก่ผู้นำโดยตรง
● ตัวอย่าง 2: ก และ ข กำลังถกเถียงกันเรื่องกฎหมาย
: กฎหมายอนุญาตให้ผมทำอย่างนั้นหรือเปล่า
: เพื่อนบ้านของผมคือ ค เชื่อว่ากฎหมายควรจะอนุญาตให้คุณทำอย่างนั้นเพราะเหตุผลเช่นนี้ๆ
ข ตอบผิดจุด
คำถามไม่ใช่ว่า เพื่อนบ้านของ ข เชื่อว่ากฎหมายให้ทำหรือไม่ แต่ว่า กฎหมายจริงๆ ให้ทำหรือไม่
สำหรับข้อคิดทางอสสารนิยมของมุขนายกบาร์กลีย์ที่ระบุว่า สสารจริงๆ ไม่มี แต่เพียงดูเหมือนจะมี 
นักพจนานุกรมซามูเอล จอห์นสันได้ปฏิเสธข้อคิดนี้โดยวิธีพิเศษที่จัดว่าเป็น ignoratio elenchi
คือเมื่อสนทนาอยู่กับเจมส์ บอสเวลล์ จอห์นสันได้เตะหินข้างๆ อย่างแรงแล้วค้านทฤษฎีนี้ว่า "ผมปฏิเสธมันอย่างนี้"
แนวคิดที่เกี่ยวข้องกันก็คือ เรดเฮร์ริง ซึ่งเป็นการจงใจเบนความสนใจไปจากประเด็น
ส่วนการให้เหตุผลแบบหุ่นฟางบางครั้งจะสับสนกับ Ignoratio elenchi
ดูเพิ่ม

ตรรกบทย่อ
เหตุผลวิบัติโดยกำเนิด
การให้เหตุผลเป็นวง
เชิงอรรถและอ้างอิง

↑  Bishop Whately, cited by John Stuart Mill: A System of Logic. London Colchester 1959 (first: 1843), pp. 542.
1 2 3   Hurley, Patrick J. (2011). A Concise Introduction to Logic. Boston, MA: Cengage Learning. pp. 131–133. ISBN 978-0-8400-3417-5.
↑  Aristotle (1878). The Organon, or Logical treatises, of Aristotle (PDF). Vol. 2. แปลโดย Octavius Freire Owen. Covent Garden: George Bell and Sons. pp. 548–553. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิม (PDF)เมื่อ 2022-03-30. สืบค้นเมื่อ 2020-12-12.
↑  "Ignoratio Elenchi". Introduction to Logic. 2009-09-24.
↑  Davies, Arthur Ernest (1915). A Text-Book of Logic. R. G. Adams and company. pp. 569-576. LCCN 15027713.
↑  Bate 1977, p. 316
↑  Bagnall, Nicholas. Books: Paperbacks, The Sunday Telegraph, 3 March 1996
↑  Boswell 1986, p. 122
เชิงอรรถและอ้างอิง > อ้างอิงอื่นๆ

Bate, Walter Jackson (1977). Samuel Johnson. New York: Harcourt Brace Jovanovich. ISBN 978-0-15-179260-3.
Boswell, James (1986).  Hibbert, Christopher (บ.ก.). The Life of Samuel Johnson. New York: Penguin Classics. ISBN 978-0-14-043116-2.
แหล่งข้อมูลอื่น

Appeal to Authority Breakdown, Examples, Definitions, & More เก็บถาวร 2019-12-27 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
Nizkor Project: Red Herring
Fallacy Files: Red Herring
The Phrase Finder: Red Herring
The Art of Controversy: Diversion เก็บถาวร 2011-05-13 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน (bilingual with the original German) by Arthur Schopenhauer
Red herring in political speech
งานสะสมศิลปะเรย์นสท์

“ภาพเหมือนของอันเดรีย โอโดนิ” (ค.ศ. 1527) โดย ลอเร็นโซ ล็อตโต งานสะสมชิ้นหนึ่งที่เป็นส่วนหนึ่งของของขวัญดัตช์ที่รัฐสภาแห่งเนเธอร์แลนด์ถวายให้แก่สมเด็จพระเจ้าชาร์ลส์ที่ 2 แห่งอังกฤษในปี ค.ศ. 1660 เนื่องในโอกาสที่ทรงขึ้นครองราชบัลลังก์อังกฤษหลังจากการฟื้นฟูราชวงศ์
งานสะสมศิลปะเรย์นสท์ (อังกฤษ: Reynst collection) อาจจะเป็นงานสะสมศิลปะและสิ่งของทางศิลปะที่สมบูรณ์ที่สุดของคริสต์ศตวรรษที่ 17  ที่ทำการสะสมโดยพ่อค้าชาวดัตช์ยาน เรย์นสท์ (Jan Reynst) และเพิ่มเติมต่อมาโดยพี่ชายเกอร์ริท เรย์นสท์ (Jan Reynst)  งานสะสมตั้งแสดงที่บ้านของสองพี่น้องในอัมสเตอร์ดัม ที่ประกอบด้วยภาพเขียนโดยจิตรกรอิตาลีกว่า 200 ภาพและประติมากรรมอีก 300 ชิ้นส่วนใหญ่จากสมัยโรมัน นอกจากนั้นก็ยังมีสิ่งของโบราณ (antiquities) อื่นๆ แต่งานสะสมมากระจัดกระจายในคริสต์ทศวรรษ 1660 และ 1670 หลังจากการเสียชีวิตของพี่น้องทั้งสอง และแม่หม้ายของเกอร์ริทขายให้แก่ผู้ซื้อต่างๆ
ข้ออักเสบรูมาตอยด์

| ข้ออักเสบรูมาตอยด์ (Rheumatoid arthritis) |
| --- | --- |

มือที่ได้รับผลกระทบอย่างรุนแรงจากโรคข้ออักเสบรูมาตอยด์ ระดับของการบวมและการเสียรูปนี้มักไม่เกิดขึ้นกับการรักษาในปัจจุบัน
สาขาวิชา: วิทยารูมาติก, วิทยาภูมิคุ้มกัน
อาการ: บวม ร้อน และปวดตามข้อต่อ
ภาวะแทรกซ้อน: โลหิตจาง, เยื่อหุ้มปอดอักเสบ, เยื่อหุ้มหัวใจอักเสบ
การตั้งต้น: วัยกลางคน
ระยะดำเนินโรค: ตลอดชีวิต
สาเหตุ: ไม่ทราบสาเหตุ
วิธีวินิจฉัย: วินิจฉัยจากอาการ การตรวจเอกซเรย์ การตรวจเลือด
โรคอื่นที่คล้ายกัน: โรคลูปัส โรคข้ออักเสบสะเก็ดเงิน ไฟโบรมัยอัลเจีย
ยา: ยาระงับปวด, สเตียรอยด์, ยาบรรเทาอาการอักเสบที่ไม่ใช่สเตียรอยด์, ยาต้านรูมาติกที่ปรับเปลี่ยนการดําเนินโรค
ความชุก: 0.5–1% (ผู้ใหญ่ในประเทศพัฒนาแล้ว)
การเสียชีวิต: 30,000 คน (ค.ศ. 2015)
ข้ออักเสบรูมาตอยด์ (อังกฤษ: rheumatoid arthritis, RA) เป็นโรคภูมิต้านตนเองชนิดหนึ่งที่ส่งผลกระทบต่อข้อต่อของร่างกายเป็นหลัก ส่วนใหญ่ผู้ป่วยจะมีอาการเจ็บปวดที่ข้อต่อ ร่วมกับอาการบวมและร้อน อาการเจ็บปวดและตึงเหล่านี้มักเป็นมากขึ้นหากข้อต่อนั้นได้พัก มักเป็นที่ข้อต่อของมือและข้อมือ และมักเป็นเหมือนกันทั้งสองข้าง นอกจากข้อต่อแล้วยังสามารถแสดงอาการที่ระบบอื่นของร่างกายได้อีก เช่น เม็ดเลือดแดงต่ำ ปอดอักเสบ หัวใจอักเสบ เป็นต้น นอกจากนี้แล้วผู้ป่วยมักมีอาการไข้และอ่อนเพลียร่วมด้วย อาการเหล่านี้มักค่อยเป็นค่อยไปในระยะเวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือน
สาเหตุของโรคนี้ยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัด แต่เชื่อกันว่าเกิดจากหลายปัจจัยร่วมกันทั้งด้านพันธุกรรมและสิ่งแวดล้อม กลไกที่ทำให้เกิดโรคเกิดจากการที่ระบบภูมิคุ้มกันของร่างกายเข้าทำลายข้อต่อ ทำให้เกิดการอักเสบของปลอกหุ้มข้อต่อ และทำให้ปลอกหุ้มข้อต่อหนาตัวขึ้น นอกจากนี้ยังมีผลต่อกระดูกและกระดูกอ่อนอีกด้วย การวินิจฉัยส่วนใหญ่ทำได้โดยดูจากอาการและอาการแสดงของผู้ป่วย บางรายอาจต้องใช้การตรวจเอกซเรย์หรือการตรวจทางห้องปฏิบัติการเพื่อสนับสนุนการวินิจฉัยหรือเพื่อแยกโรคอื่นที่มีอาการคล้ายกันออก เช่น โรคลูปัส โรคข้ออักเสบสะเก็ดเงิน ไฟโบรมัยอัลเจีย เป็นต้น
การรักษามีเป้าหมายเพื่อลดความเจ็บปวด ลดการอักเสบ และเพิ่มคุณภาพชีวิตโดยทั่วไปของผู้ป่วย เป้าหมายเหล่านี้ทำได้โดยการปรับสมดุลระหว่างการพักและการบริหารข้อต่อ การใช้อุปกรณ์ดามข้อต่อหรืออุปกรณ์ช่วยเหลืออื่น ๆ มักต้องใช้ยาต่าง ๆ เช่น ยาแก้ปวด สเตียรอยด์ หรือยาแก้อักเสบแบบไม่ใช่สเตียรอยด์ เพื่อบรรเทาอาการ ผู้ป่วยบางรายอาจต้องใช้ยาในกลุ่ม DMARD เช่นไฮดรอกซีคลอโรควิน หรือเมโทเทรกเซท เพื่อชะลอการดำเนินของโรค และบางรายอาจต้องใช้ยา DMARDS แบบชีววัตถุหากใช้ยาอื่น ๆ แล้วไม่ได้ผล แต่อาจมีผลข้างเคียงได้มากกว่า การผ่าตัดจะทำในบางกรณีโดยอาจมีเป้าหมายได้หลายอย่าง เช่น เพื่อซ่อมแซมข้อต่อ เปลี่ยนข้อต่อ หรือเชื่อมข้อต่อเข้าด้วยกัน การรักษาทางเลือกต่าง ๆ โดยรวมแล้วยังไม่มีหลักฐานสนับสนุนว่าใช้ได้ผล
แหล่งข้อมูลอื่น

| --- | --- |
การจำแนกโรค: DICD-10: M05-M06, M45 ICD-9-CM: 714 OMIM: 180300 MeSH: D001172 DiseasesDB: 11506
ทรัพยากรภายนอก: MedlinePlus: 000431 eMedicine: article/331715 article/1266195 article/305417 article/401271 article/335186 article/808419 Patient UK: ข้ออักเสบรูมาตอยด์
Rheumatoid arthritis ที่เว็บไซต์ Curlie
"Rheumatoid Arthritis". MedlinePlus. U.S. National Library of Medicine.
| --- | --- |
ฐานข้อมูลการควบคุมรายการหลักฐาน: ประจำชาติ :  ฝรั่งเศส  BnF data  เยอรมนี  อิสราเอล  สหรัฐ  ญี่ปุ่น  เช็กเกีย
ข้าวทอง

ข้าวทอง (ขวา) เปรียบเทียบกับข้าวขาว (ซ้าย)
กระบวนการสร้างบีตา-แคโรทีนในเอนโดสเปิร์มของข้าวทอง เอนไซม์ที่เร่งปฏิกิริยาที่เกี่ยวข้องแสดงเป็นสีแดง
ข้าวทอง (อังกฤษ: Golden rice) เป็นพันธุ์ข้าว (Oryza sativa) ที่ถูกพัฒนาขึ้นมาโดยวิธีทางพันธุวิศวกรรม ให้ข้าวสามารถสังเคราะห์บีตา-แคโรทีน (เป็นสารตั้งต้นของวิตามินเอ) ได้ เพื่อใช้เป็นอาหารในแหล่งพื้นที่ที่มีการขาดวิตามินเอ
การสร้างสายพันธุ์

อินโก โปเตรคูส (Ingo Potrykus) แห่งสถาบันวิทยาการพืช สถาบันเทคโนโลยีแห่งสหพันธ์สวิส ซือริช (Institute of Plant Sciences at the ETH Zürich Swiss Federal Institute of Technology) ร่วมกับปีเตอร์ เบเยอร์ (Peter Beyer) แห่งมหาวิทยาลัยไฟรบวร์ค (Freiburg University) ได้ร่วมกันสร้างสายพันธุ์ข้าวทองขึ้น โดยโครงการได้เริ่มตั้งแต่ปี พ.ศ. 2535 และได้ตีพิมพ์ผลงานในปี พ.ศ. 2543 ซึ่งการสร้างสายพันธุ์ข้าวทอง ถือได้ว่าเป็นผลงานที่สำคัญของเทคโนโลยีชีวภาพ ที่นักวิจัยสามารถปรับแต่งกระบวนการชีวสังเคราะห์ได้ทั้งกระบวนการ
พันธุ์ข้าวตามธรรมชาตินั้นมีการผลิตสารบีตา-แคโรทีนออกมาอยู่แล้วเพียงแต่สารนั้นจะอยู่ที่ใบ ไม่ได้อยู่ในส่วนของเอนโดสเปิร์ม ซึ่งอยู่ในเมล็ดข้าว
พันธุ์ข้าวทองนั้นถูกสร้างขึ้นโดยการตัดต่อยีนสังเคราะห์บีตา-แคโรทีน ไพโตนซินเตส (psy, phytoene synthase) จาก ต้นแดฟโฟดิล (daffodil, Narcissus pseudonarcissus) และ ซีอาร์ทีหนึ่ง (crt1) จาก แบคทีเรีย เออวินเนีย ยูเรโดวารา (Erwinia uredovara) เข้าไปในจีโนมของข้าวตรงส่วนที่เกี่ยวข้องกับเอนโดสเปิร์ม จึงทำให้ข้าวที่ได้มีบีตา-แคโรทีน อยู่ในเอนโดสเปิร์ม
การสร้างสายพันธุ์ > การพัฒนาสายพันธุ์

ต่อมาข้าวทองได้ถูกผสมกับสายพันธุ์ข้าวท้องถิ่นของฟิลิปปินส์ ไต้หวัน และข้าวอเมริกันสายพันธุ์โคโคดราย (Cocodrie)
การทดลองภาคสนามในไร่ของพันธุ์ข้าวทองครั้งแรก ถูกดำเนินการโดยศูนย์การเกษตร มหาวิทยาลัยลุยเซียนาสเตต  (Louisiana State University) ในปี พ.ศ. 2547
การทดลองภาคสนามจะช่วยให้ผลการประเมินคุณค่าทางอาหารของพันธุ์ข้าวทองได้แม่นยำขึ้น และจากการทดลองในขั้นต้นพบว่า พันธุ์ข้าวทองที่ปลูกจริงในไร่มีปริมาณสารบีตา-แคโรทีนมากกว่าที่ปลูกในเรือนกระจกราวๆ 4 ถึง 5 เท่า
พ.ศ. 2548 ทีมนักวิจัยของบริษัทซินเจนต้า (Syngenta) ได้พัฒนาสายพันธุ์ข้าวทองขึ้นมาอีกสายพันธุ์ ชื่อว่า พันธุ์ข้าวทอง 2 (Golden Rice 2) โดยการรวมเอาไฟโตนซินเตสยีนจากข้าวโพดเลี้ยงสัตว์กับซีอาร์ทีหนึ่งของพันธุ์ข้าวทองเดิม
พันธุ์ข้าวทอง 2 นี้มีรายงานว่าสามารถให้แคโรทีนอยด์ได้มากถึง 37 ไมโครกรัม/กรัม หรือ มากกว่าพันธุ์ข้าวทองดั้งเดิมถึง 23 เท่า และเพิ่มการสะสมบีตา-แคโรทีน (มากถึง 31 ไมโครกรัม/กรัม จาก 37 ไมโครกรัม/กรัม ของแคโรทีนอยด์)
การสร้างสายพันธุ์ > การอนุมัติ

อินโค โปไตรคูส คาดว่าสายพันธุ์ข้าวทองน่าจะผ่านปัญหาเรื่องกฎระเบียบต่าง ๆ และสามารถที่จะออกสู่ตลาดได้ในปี พ.ศ. 2555
ในปี พ.ศ. 2561 แคนาดาและสหรัฐอนุมัติให้ทำการการเพาะปลูกข้าวทองได้ โดยกระทรวงสาธารณสุขแคนาดา (Health Canada) และองค์การอาหารและยาสหรัฐ (FDA) ประกาศว่ามีความปลอดภัยสำหรับการบริโภค สาธารณสุขแคนาดาประกาศว่าข้าวทองจะไม่ก่อให้เกิดอาการภูมิแพ้ และปริมาณสารอาหารของข้าวทองเหมือนกันกับพันธุ์ข้าวทั่วไปยกเว้นมีสารโปรวิตามินเอในระดับสูง
แหล่งข้อมูลอื่น

Golden Rice Project
The Philippines Rice Research Institute – Golden Rice Questions and Answers เก็บถาวร 2018-02-18 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
Grains of delusion: golden rice seen from the ground: joint report by Biothai (Thailand), Cedac (Cambodia), DRCSC (India), Grain, Masipag (Philippines), Pan-Indonesia and Ubinig (Bangladesh)
"Golden Rice: Fool’s gold or golden opportunity?"
ฅนเหล็ก 3 กำเนิดใหม่เครื่องจักรสังหาร

| ฅนเหล็ก 3 กำเนิดใหม่เครื่องจักรสังหาร |
| --- | --- |
ใบปิดภาพยนตร์
กำกับ: โจนาธาน มอสทาว
บทภาพยนตร์: จอห์น บรันคาโตไมเคิล เฟอร์ริส
เนื้อเรื่อง:   จอห์น บรันคาโต  ไมเคิล เฟอร์ริส  เทดี ซาเรเฟียน 
อำนวยการสร้าง:   ฮัล ลีเบอร์แมน  คอลิน วิลสัน  มาริโอ เอฟ. แคสซาร์  แอนดรูว์ จี. ไวจ์นา  โจเอล บี. มิเชลส์ 
นักแสดงนำ:   อาร์โนลด์ ชวาร์เซเน็กเกอร์  นิค สตาห์ล  แคลร์ เดนส์  คริสตันนา โลเคน 
กำกับภาพ: ดอน เบอร์เจส
ตัดต่อ:   นีล ทราวิส  นิโคลัส เดอ โทธ 
ดนตรีประกอบ: มาร์โก เบลทรามี
บริษัทผู้สร้าง:   อินเทอร์มีเดีย  ซี2พิกเชอส์  
ผู้จัดจำหน่าย:   วอร์เนอร์บราเธอส์พิกเชอส์ (อเมริกาเหนือ)  โคลัมเบียไตรสตาร์ฟิล์มดิสทริบิวเทอร์สอินเทอร์เนชันนัล (นานาชาติ) 
วันฉาย:   30 มิถุนายน ค.ศ. 2003 (2003-06-30) (เวสต์วูด, ลอสแองเจลิส)    2 กรกฎาคม ค.ศ. 2003 (2003-07-02) (สหรัฐ) 
ความยาว: 109 นาที
ประเทศ: สหรัฐ เยอรมนี สหราชอาณาจักร
ภาษา: อังกฤษ
ทุนสร้าง: 187.3 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (167.3 ล้านดอลลาร์สหรัฐ หากไม่รวมค่าโสหุ้ยจากการสร้าง)
ทำเงิน: 433.4 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
ฅนเหล็ก 3 กำเนิดใหม่เครื่องจักรสังหาร (อังกฤษ: Terminator 3: Rise of the Machines) เป็นภาพยนตร์แนวโลดโผนไซไฟ ที่ออกฉายในปี ค.ศ. 2003 กำกับโดย โจนาธาน มอสทาว แสดงนำโดย อาร์โนลด์ ชวาร์เซเน็กเกอร์, นิค สตาห์ล, แคลร์ เดนส์และคริสตันนา โลเคน และเป็นภาพยนตร์เรื่องที่สามในแฟรนไชส์ เทอร์มิเนเตอร์ และภาพยนตร์ภาคต่อของ ฅนเหล็ก 2029 ภาค 2 (1991) ในภาพยนตร์ สกายเน็ต ปัญญาประดิษฐ์ที่ชั่วร้ายส่งเครื่องจักรสังหารย้อนเวลากลับไปเพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องจักรจะมีอำนาจมากขึ้นโดยการฆ่าสมาชิกระดับสูงของหน่วยต่อต้านของมนุษย์ในอนาคต ในขณะที่ยังไม่ทราบว่า จอห์น คอนเนอร์ อยู่ที่ใด หน่วยต่อต้านส่งเครื่องจักรสังหารรุ่นเก่าที่ถูกปรับเปลี่ยนโปรแกรมใหม่ย้อนเวลากลับไปปกป้องจอห์นและเคต