stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
การทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูล (อังกฤษ: data mining) เป็นกระบวนการในการค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยใช้วิธีการของการเรียนรู้ของเครื่อง สถิติ และระบบฐานข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลเป็นขั้นตอนวิธีการในการ"การค้นหาความรู้ในฐานข้อมูล" (knowledge discovery in databases - KDD) การทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคเพื่อค้นหารูปแบบ (pattern) ของจากข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยอัตโนมัติ โดยใช้ขั้นตอนวิธีจากวิชาสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และ การรู้จำแบบ หรือในอีกนิยามหนึ่งการทำเหมืองข้อมูล คือ กระบวนการที่กระทำกับข้อมูล (โดยส่วนใหญ่จะมีจำนวนมาก) เพื่อค้นหารูปแบบ แนวทาง และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้น โดยอาศัยหลักสถิติ การรู้จำ การเรียนรู้ของเครื่อง และหลักคณิตศาสตร์
การประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อมูลได้แก่ การขายปลีกและขายส่ง การธนาคาร การประดิษฐ์และการผลิต การประกันภัย การทำงานของตำรวจ การดูแลสุขภาพ การตลาด การใช้งานอินเทอร์เน็ต การศึกษา เป็นต้น
ความรู้ที่ได้

ความรู้ที่ได้จากการทำเหมืองข้อมูลมีหลายรูปแบบ ได้แก่
ขั้นตอนการทำเหมืองข้อมูล

ทำความเข้าใจปัญหา
ทำความเข้าใจข้อมูล
เตรียมข้อมูล
สร้างแบบจำลอง
ประเมิน
นำไปใช้งาน
ประโยชน์จากการทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูล จำเป็นต้องอาศัยบุคลากรจากหลายฝ่าย และต้องอาศัยความรู้จำนวนมาก ถึงจะได้รับประโยชน์อย่างแท้จริง เพราะสิ่งที่ได้จากขั้นตอนวิธีเป็นเพียงตัวเลข และข้อมูล ที่อาจจะนำไปใช้ประโยชน์ได้หรือใช้ประโยชน์อะไรไม่ได้เลยก็เป็นได้ ผู้ที่ศึกษาการทำเหมืองข้อมูลจึงควรมีความรู้รอบด้านและต้องติดต่อกับทุก ๆ ฝ่าย เพื่อให้เข้าใจถึงขอบเขตของปัญหาโดยแท้จริงก่อน เพื่อให้การทำเหมืองข้อมูลเกิดประโยชน์อย่างแท้จริง
ดูเพิ่ม

คลังข้อมูล (Data warehouse)
การทำเหมืองข้อความ (Text mining)
การทำเหมืองเว็บ (Web mining)
ฐานข้อมูล (Database)
โกสต์ ไรเดอร์ อเวจีพิฆาต

| โกสต์ ไรเดอร์ อเวจีพิฆาต |
| --- | --- |
โปสเตอร์ภาพยนตร์
กำกับ: เนเวลดีน/เทย์เลอร์
บทภาพยนตร์: สก็อตต์ กิมเปิล เซธ ฮอฟแมน เดวิด เอส. โกเยอร์
เนื้อเรื่อง: เดวิด เอส. โกเยอร์
สร้างจาก: อิงจาก โกสท์ไรดอร์ โดย มาร์เวลคอมิกส์
อำนวยการสร้าง: อาช็อค แอมเทร็จ อาวี อาราด ไมเคิล เดอ ลูก้า สตีเวน พอล
นักแสดงนำ: นิโคลัส เคจ เฟอร์กัส ริโอดัน คิเอเรน ไฮด์ส วิโอลานตี แพลชีโด อิดรีส เอลบา คริสโตเฟอร์ แลมเบิร์ท จอห์นนี่ วิทโวร์ธ
กำกับภาพ: แบรนดอน โทรส
ตัดต่อ: ไบรอัน เบอร์แดน
ดนตรีประกอบ: เดวิด ซาร์ดี้
บริษัทผู้สร้าง: ไฮด์พาร์คเอนเตอร์เทนเมนท์ อิเมจิเนชันอาบูดาบี มาร์เวลไนท์  คริสตัลสกายพิกเจอร์ส 
ผู้จัดจำหน่าย: โคลัมเบียพิกเจอส์
วันฉาย: 17 กุมภาพันธ์ ค.ศ. 2012
ความยาว: 95 นาที
ประเทศ: สหรัฐอเมริกา 
ภาษา: อังกฤษ
ทุนสร้าง: 75 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
ข้อมูลจากสยามโซน
โกสต์ ไรเดอร์ อเวจีพิฆาต (อังกฤษ: Ghost Rider: Spirit of Vengeance) เป็นภาพยนตร์ซูเปอร์ฮีโร่3 มิติ โดยอิงจากหนังสือการ์ตูนแนวแอนตี้ฮีโร่สังกัดมาร์เวลคอมิกส์ซึ่งมีชื่อว่า โกสท์ไรเดอร์ ภาพยนตร์ชุดนี้เป็นภาคต่อของภาพยนตร์ โกสต์ ไรเดอร์ มัจจุราชแห่งรัตติกาล ซึ่งนำแสดงโดย นิโคลัส เคจ ที่กลับมาแสดงอีกครั้งในบทของ โกสท์ไรเดอร์ (จอห์นนี่ เบลซ) นอกจากนี้ ยังเป็นภาพยนตร์ชุดที่สองที่เปิดตัวภายใต้ชื่อมาร์เวลไนท์ต่อจาก สงครามเพชฌฆาตมหากาฬ กำกับภาพยนตร์โดย มาร์ค เนเวลดีน และ ไบรอัน เทย์เลอร์ เขียนบทภาพยนตร์โดย เดวิด เอส. โกเยอร์, สก็อตต์ กิมเปิล และ เซธ ฮอฟแมน ทั้งนี้ โกสต์ ไรเดอร์ อเวจีพิฆาต ได้รับกำหนดการเปิดตัว ณ วันที่ 17 กุมภาพันธ์ ค.ศ. 2012
นักแสดงนำ

นิโคลัส เคจ รับบทเป็น จอห์นนี่ เบลซ / โกสท์ไรเดอร์
อิโอนัท คริสเตียน เล็ฟเตอร์ รับบทเป็น จอห์นนี่ เบลซในวัยเด็ก
เฟอร์กัส ริโอดัน รับบทเป็น แดนนี่ เค็ทช์
คิเอเรน ไฮด์ส รับบทเป็น เมฟิสโต้
วิโอลานตี แพลชีโด รับบทเป็น นาดีย่า
อิดรีส เอลบา รับบทเป็น โมเรีย
คริสโตเฟอร์ แลมเบิร์ท รับบทเป็น เมโธเดียส
แอนโธนี่ เฮ้ด รับบทเป็น เบเนดิกต์
จาเซ็ค โคมาน รับบทเป็น เทอโรโคฟ
วินเซ่น รีกัน รับบทเป็น โทม่า นิคาเซวิก
สเปนเซอร์ ไวลด์ดิง รับบทเป็น กรันนิค
การสร้าง

ในวันที่ 9 กุมภาพันธ์ ค.ศ. 2007 โปรติวเซอร์ของมาร์เวลชื่อ อาวี อาราด ได้ประกาศที่จะพัฒนา โกสท์ไรเดอร์ 2 ในงานแถลงข่าว ปีเตอร์ ฟอนด้า ยังได้แสดงความปรารถนาที่จะกลับมาแสดงอีกครั้งในบทของเมฟิสโตเฟลเลส ในช่วงต้นเดือนธันวาคม ค.ศ. 2007 นิโคลัส เคจยังได้แสดงความสนใจที่จะกลับมาแสดงนำในบทของโกสท์ไรเดอร์
การตอบรับ

จากความเห็นของผู้ชมภาพยนตร์รอบตัวอย่างในเดือนธันวาคม ค.ศ. 2011 ในเทศกาลบัตนัมอะธอน ซึ่งจัดขึ้นที่เท็กซัสได้แสดงการตอบรับภาพยนตร์ชุดนี้ไม่ค่อยดีเท่าใดนัก โดยมีผู้ชมสองรายกล่าวว่าภาพยนตร์ชุดนี้ด้อยกว่าภาพยนตร์ โกสต์ ไรเดอร์ ภาคแรก โดยหนึ่งในสองรายนี้ได้กล่าวว่าภาพยนตร์ถูกสร้างมาในลักษณะที่เหมือนกับ แบทแมน อัศวินรัตติกาล เมื่อเปรียบเทียบกับภาพยนตร์เรื่องใหม่นี้
แหล่งข้อมูลอื่น

Official website
Ghost Rider: Spirit of Vengeance ที่อินเทอร์เน็ตมูวีเดตาเบส
Ghost Rider: Spirit of Vengeance เก็บถาวร 2011-10-13 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน at Biker Cinema เก็บถาวร 2011-10-13 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
Ghost Rider: Spirit of Vengeance ที่สยามโซน
ไรเดอร์ในภาพยนตร์ที่ใช้ยานพาหนะพิเศษที่: Bagger 288 รถที่ดินที่ใหญ่ที่สุดในโลก
การจำลองการอบเหนียว

การจำลองการอบเหนียว (อังกฤษ: Simulated annealing)
เป็นกลวิธีหนึ่งในการแก้ปัญหาการหาค่าเหมาะสมที่สุดเชิงการจัด (combinatorial optimization problem) ซึ่งมักจะใช้เมื่อปริภูมิการค้น (search space) นั้นไม่ต่อเนื่อง การจำลองการอบเหนียวอาจจะมีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาในบางกรณีได้ดีกว่าการแจกแจงจนกว่าจะได้คำตอบ (exhaustive enumeration) หากว่าเป้าหมายเป็นเพียงแค่การหาคำตอบที่จะมาแก้ปัญหาได้ดีในเวลาอันจำกัด ไม่ใช่เพื่อการหาวีธีที่มีประสิทธิภาพที่สุด
ชื่อและแรงบันดาลใจนี้มาจากการอบเหนียวในโลหะวิทยา ซึ่งก็คือเทคนิคในการให้ความร้อนและการควบคุมความอุณหภูมิของโลหะเพื่อที่จะเพิ่มขนาดของผลึกและลดข้อบกพร่องของโครงสร้างของโลหะนั้น โดยความร้อนจะทำให้อะตอมหลุดออกมาจากตำแหน่งเดิมที่มันอยู่และเคลื่อนที่แบบสุ่มโดยจะมีพลังงานในระดับที่สูง การลดอุณหภูมิลงอย่างช้า ๆ จะทำให้อะตอมมีโอกาสมากขึ้นในการหาตำแหน่งซึ่งมีพลังงานภายในที่ต่ำกว่าเดิมโครงสร้างของโลหะจะจัดเรียงตัวอย่างเป็นระเบียบผลก็คือจะได้โลหะที่เหนียวและไม่เปราะแต่ถ้ามีการลดอุณหภูมิลงอย่างรวดเร็วหรือทำให้เย็นเร็วเกินไป ก็จะทำให้โครงสร้างของโลหะไม่สม่ำเสมอและเกิดรอยร้าวขึ้นได้
การอุปมาอุปไมยระหว่างการแก้ปัญหาแบบการหาค่าที่เหมาะที่สุดเชิงการจัดกับกระบวนการอบเหนียวในทางโลหะวิทยานั้นอธิบายได้ดังนี้ สถานะของโลหะจะแทนผลเฉลยที่เป็นไปได้สำหรับปัญหาที่ต้องการหาผลเฉลยที่เหมาะที่สุด สถานะของพลังงานจะเสมือนเป็นค่าของฟังก์ชันเป้าหมาย (Objective function) หรือฟังก์ชันต้นทุน (Cost function) ที่คำนวณได้จากผลเฉลยนั้น ๆ ดังนั้นสถานะของพลังงานที่ต่ำที่สุดก็จะเปรียบเสมือนผลเฉลยที่เหมาะที่สุดของปัญหา และการทำให้เย็นลงเร็วเกินไป จะเป็นการค้นพบผลเฉลยเฉพาะพื้นที่
วิธีการจำลองการอบเหนียวนั้นถูกนำเสนอโดย Scott Kirkpatrick, C. Daniel Gelatt and Mario P. Vecchi ในปีค.ศ.1983 ซึ่งดัดแปลงมาจากขั้นตอนวิธี Metropolis-Hastings
ลักษณะโดยทั่วไป

ขั้นตอนวิธีในการทำงานจะเป็นลำดับการทำงานแบบวนซ้ำ โดยในแต่ละรอบจะประกอบด้วยการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มจากผลเฉลยปัจจุบันเพื่อสร้างผลเฉลยใหม่ที่ใกล้เคียงกับผลเฉลยปัจจุบัน เมื่อผลเฉลยใหม่ถูกสร้างขึ้นจะคำนวณค่าของฟังก์ชันเป้าหมายหรือฟังก์ชันต้นทุน เพื่อตัดสินใจว่าจะยอมรับให้เป็นผลเฉลยปัจจุบันหรือไม่ หากผลเฉลยใหม่ดีกว่าผลเฉลยปัจจุบันก็จะถูกยอมรับให้เป็นผลเฉลยปัจจุบันแทน แต่ถ้าผลเฉลยใหม่ไม่ดีกว่าผลเฉลยในปัจจุบันก็อาจจะถูกยอมรับได้ โดยใช้กฎบนพื้นฐานความน่าจะเป็นของโบลต์ซมันน์ (Boltzman’s probability) คือ จะมีการสุ่มตัวเลข β ในช่วง 0-1 ขึ้นมาและถ้า β≤e-ΔC/kT ก็จะยอมรับผลเฉลยใหม่ (เมื่อ ΔC คือ ผลต่างระหว่างค่าฟังก์ชันต้นทุนของผลเฉลยทั้งสองซึ่งมีค่ามากกว่าหรือเท่ากับ 0 และ T คือ อุณหภูมิ)
รหัสเทียม

s ← s0; e ← E(s)                                // สถานะและค่าพลังงานเริ่มต้น
sbest ← s; ebest ← e                            // คำตอบเริ่มต้นที่ดีที่สุด
k ← 0                                           // สร้างตัวนับเพื่อประเมินค่าระดับพลังงาน
while k < kmax and e > emax                     // เมื่อค่าระดับพลังงานยังไม่มากพอหรือพลังงานที่ได้ยังน้อยเกินไปให้ทำวงวนต่อ
  snew ← neighbour(s)                           // เลือกผลเฉลยใหม่ที่ใกล้เคียง
  enew ← E(snew)                                // คำนวณพลังงานของผลเฉลยใหม่
  if P(e, enew, temp(k/kmax)) > random() then   // ตรวจดูว่าควรจะยอมรับค่าใหม่หรือไม่
    s ← snew; e ← enew                          // ถ้าใช่ก็เปลี่ยนค่าสถานะเป็นค่าใหม่
  if enew < ebest then                          // ตรวจสอบดูว่าคำตอบใหม่ดีกว่าคำตอบที่ดีสุดที่รู้มาหรือเปล่า
    sbest ← snew; ebest ← enew                  // ถ้าใช่ก็ให้เปลี่ยนคำตอบที่ได้เป็นคำตอบที่ดีที่สุด
  k ← k + 1                                     // เสร็จสิ้นการตรวจสอบคำตอบไปหนึ่งคำตอบ
return sbest                                    // ส่งกลับคำตอบที่ดีที่สุดที่หาได้
การเลือกพารามิเตอร์

ในการใช้วิธีการจำลองการอบเหนียวกับการแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจงอย่างใดอย่างหนึ่ง จะต้องระบุพารามิเตอร์ต่อไปนี้: ปริภูมิสถานะ, พลังงาน (เป้าหมาย) หรือฟังก์ชัน E(), ฟังก์ชัน neighbour() ซึ่งเอาไว้สร้างคำตอบอื่นที่เป็นไปได้ ความน่าจะเป็นที่ยอมรับได้หรือฟังก์ชัน P() และตารางเวลาการหลอม temp() และค่าอุณหภูมิเริ่มต้น ตัวเลือกเหล่านี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพการทำงานของขั้นตอนวิธีการอบเหนียว
การเริ่มใหม่

ในบางครั้งการเริ่มจากคำตอบเก่าที่ผ่านมาซึ่งเป็นคำตอบที่ดีกว่าคำตอบในปัจจุบันก็ดีกว่าการเริ่มที่สถานะปัจจุบันในทุก ๆ ครั้ง กระบวนการนี้เรียกว่า การเริ่มใหม่ของการจำลองการอบเหนียว การตัดสินใจว่าจะเริ่มใหม่หรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ ปัจจัยสำคัญอย่างหนึ่งคือการดูว่าพลังงาน ณ ปัจจุบันสูงกว่าพลังงานที่ดีที่สุดที่เราพบมาแล้วมากเกินไปหรือเปล่า
ตัวอย่างการใช้งาน

ตัวอย่างด้านล่างเป็นการนำขั้นตอนวิธีการจำลองการอบเหนียวมาใช้แก้ปัญหาการเดินทางของพนักงานขาย
tspSA( d[1..n][1..n] ) {
 tour = initialTour( d )
 maxT = T = tourLength(d, tour)
 while ( T > 0.001 ) ) {
  N = maxT – T;
  for (i = 1; i <= N; i++) {
   newTour = nextTour( minT )
   dE = tourLength(d,newTour) - tourLength(d,tour)
   if (dE < 0 OR random(0,1) < e-dE/kT ){
    tour = newTour;
   }
  }
  T *= 0.999
 }
 return tour;
}
โดยขั้นตอนวิธีนี้จะรับอาเรย์ 2 มิติที่เป็นเก็บข้อมูลของจุดที่แทนเมืองต่าง ๆ และระยะทางระหว่างเมือง
จากนั้นให้สุ่มทางเดินขึ้นมาหนึ่งทางเก็บในตัวแปร tour จากนั้นก็คำนวณหาความยาวของทางเดินนั้นเก็บในตัวแปร maxT กับ T ซึ่ง T แทนอุณหภูมิของระบบ
เราจะให้ T ที่ได้นั้นถือว่าเป็นอุณหภูมิเริ่มต้นของระบบ จากนั้นก็เข้าวงวนโดยตรวจสอบค่า T และค่า T จะลดลงเรื่อย ๆ
ถ้า T ลดลงจน T≤0.001 ก็จะเลิกทำและส่งค่า tour ที่ได้กลับไป โดยในวงวนจะมีค่า N ซึ่งเป็นผลต่างระหว่าง maxT กับ T จากนั้นจะเข้าสู่วงวน for ซึ่งจะสังเกตได้ว่ายิ่งถ้าค่า T สูงจำนวนรอบทำซ้ำจะน้อยแต่ถ้าค่า T ต่ำจำนวนรอบทำซ้ำจะเยอะ โดยในวงวน for ก็จะคำนวณหาทางเดินถัดไป (neighbor solution) โดยเก็บค่าใส่ตัวแปร dE
โดยถ้า E เป็นจำนวนบวกแสดงว่าทางเดินใหม่ที่ได้จะยาวขึ้น ถ้า E เป็นจำนวนลบแสดงว่าทางเดินใหม่ที่ได้จะสั้นลง
จากนั้นเราก็ดูเงื่อนไขว่าถ้า dE<0 หรือถ้าเราสุ่มตัวเลขที่อยู่ระหว่าง 0 กับ 1 ขึ้นมาแล้วน้อยกว่า e-dE/kT เราก็จะรับทางเดินใหม่ให้เป็นคำตอบของเรา จะสังเกตได้ว่าถ้าค่า T สูง e-dE/kT ก็จะสูงตามไปด้วย หมายความว่าในขณะที่อุณหภูมิสูงนั้นเราก็มีโอกาสที่จะรับคำตอบไว้เยอะเมื่ออุณหภูมิต่ำลงเราก็จะรับคำตอบน้อยลง
วิธีที่เกี่ยวเนื่อง

Quantum annealing
Stochastic tunneling
Tabu search
Reactive search optimization
Stochastic gradient descent
Genetic algorithms
Graduated optimization
Ant colony optimization (ACO)
The cross-entropy method (CE)
Harmony search
Stochastic optimization
Particle swarm optimization
Intelligent Water Drops (IWD)
Parallel tempering
ดูเพิ่ม

Adaptive simulated annealing
Markov chain
Combinatorial optimization
Automatic label placement
Multidisciplinary optimization
Place and route
Molecular dynamics
Traveling salesman problem
Reactive search optimization
Graph cuts in computer vision
Particle swarm optimization
Intelligent Water Drops
แหล่งข้อมูลอื่น

วิดีโอจำลองแนวคิดของขั้นตอนวิธีการจำลองการอบเหนียว
ภาพจำลองการใช้การจำลองการอบเหนียวแก้ปัญหา N-Queens puzzle เก็บถาวร 2009-08-30 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
ฤดูพายุไซโคลนแปซิฟิกใต้ พ.ศ. 2563–2564

| ฤดูพายุไซโคลนแปซิฟิกใต้ พ> ศ. 2563–2564 |
| --- | --- |
แผนที่สรุปฤดูกาล
ขอบเขตฤดูกาล
ระบบแรกก่อตัว: 8 ธันวาคม พ.ศ. 2563
ระบบสุดท้ายสลายตัว: 11 เมษายน พ.ศ. 2564
พายุมีกำลังมากที่สุด

ชื่อ: ยาซา
 • ลมแรงสูงสุด: 250 กม./ชม. (155 ไมล์/ชม.) (เฉลี่ย 10 นาที)
 • ความกดอากาศต่ำที่สุด: 899 hPa (มิลลิบาร์)
 
สถิติฤดูกาล
ความแปรปรวนทั้งหมด: 13 ลูก, (ไม่เป็นทางการ 1 ลูก)
พายุดีเปรสชันทั้งหมด: 11 ลูก, (ไม่เป็นทางการ 1 ลูก)
พายุไซโคลนเขตร้อน: 6 ลูก, (ไม่เป็นทางการ 1 ลูก)
พายุไซโคลนกำลังแรง: 3 ลูก
ผู้เสียชีวิตทั้งหมด: ทั้งหมด 7 คน
ความเสียหายทั้งหมด: 246.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (ค่าเงิน USD ปี 2021)
 
ฤดูพายุไซโคลนแปซิฟิกใต้ 2561–62, 2562–63, 2563–64, 2564–65, 2565–66
ฤดูพายุไซโคลนแปซิฟิกใต้ พ.ศ. 2563–64 เป็นช่วงฤดูที่เคยมีการก่อตัวของพายุหมุนเขตร้อนภายในมหาสมุทรแปซิฟิกใต้ ถึงทางตะวันออกของเส้น 160°ตะวันออก ฤดูกาลอย่างเป็นทางการเริ่มนับตั้งแต่วันที่ 1 พฤศจิกายน พ.ศ. 2563 ไปจนถึง 30 เมษายน พ.ศ. 2564 อย่างไรก็ตาม พายุหมุนเขตร้อนสามารถก่อตัวได้ตลอดเวลาในระหว่างวันที่ 1 พฤศจิกายน พ.ศ. 2563 ถึง 30 มิถุนายน พ.ศ. 2564 และจะถูกนับรวมไปเป็นส่วนหนึ่งของฤดูกาลด้วย ในตลอดฤดูกาลนี้ พายุหมุนเขตร้อนจะถูกตรวจสอบโดยศูนย์อุตุนิยมวิทยาชำนัญพิเศษประจำภูมิภาค (RSMC) ในนันจี และศูนย์เตือนภัยพายุหมุนเขตร้อนในบริสเบน, ออสเตรเลีย และ เวลลิงตัน, นิวซีแลนด์ นอกจากนั้นยังมี ศูนย์เตือนไต้ฝุ่นร่วม (JTWC) ซึ่งจะออกคำเตือนอย่างไม่เป็นทางการเพื่อความสนใจของชาวอเมริกัน
RSMC นันจี จะออกการเตือนภัยโดยแนบหมายเลขและตัวอักษร F ต่อท้ายให้กับพื้นที่ความแปรปรวนของอากาศที่ก่อตัวขึ้นภายในหรือเคลื่อนตัวเข้าสู่แอ่ง ในขณที่ JTWC จะให้รหัสเรียกขานกับพายุหมุนเขตร้อน และใช้ตัวอักษร P ต่อท้าย โดยกรมอุตุนิยมวิทยาฟีจี สำนักอุตุนิยมวิทยา และ เมทเซอร์วิส จะใช้มาตราพายุหมุนเขตร้อนของออสเตรเลียเป็นหลักและวัดความเร็วลมในช่วงสิบนาที ขณะที่ศูนย์เตือนไต้ฝุ่นร่วมจะวัดความเร็วลมใน 1 นาที และใข้มาตราเฮอริเคนแซฟเฟอร์–ซิมป์สัน (SSHWS) มาเทียบเคียง
รายชื่อพายุ

ดูเพิ่ม: การตั้งชื่อพายุหมุนเขตร้อน
ภายในมหาสมุทรแปซิฟิกใต้ พายุดีเปรสชันเขตร้อนจะถูกตัดสินว่ามีกำลังเป็นพายุไซโคลนเมื่อมันมีความเร็วลมที่ 65 กม./ชม. และจะต้องมีการปรากฏชัดของพายุเกลขึ้นที่อย่างน้อยครึ่งหนึ่งของศูนย์กลางพายุ โดยพายุดีเปรสชันเขตร้อนที่ทวีกำลังเป็นพายุไซโคลนภายในขอบเขตระหว่างเส้นศูนย์สูตรลงไปทางใต้ถึงเส้นขนานที่ 25 องศาใต้ และระหว่างเส้นเมริเดียนที่ 160 องศาตะวันออก ถึง 20 องศาตะวันตก จะได้รับชื่อจากกรมอุตุนิยมวิทยาฟีจี (FMS) ขณะที่พายุดีเปรสชันเขตร้อนที่ทวีกำลังเป็นพายุไซโคลนทางใต้ของเส้นขนานที่ 25 องศาใต้ในขอบเขตเส้นเมริเดียนเดียวกันกับข้างต้น จะได้รับชื่อจากเมทเซอร์วิซแห่งนิวซีแลนด์ (MetService) ซึ่งทำงานร่วมกันกับกรมอุตุนิยมวิทยาฟีจี ส่วนพายุไซโคลนใดที่เคลื่อนตัวมาจากแอ่งภูมิภาคออสเตรเลีย ซึ่งพายุเหล่านั้นจะได้รับชื่อจากสำนักอุตุนิยมวิทยามาก่อนแล้ว จะคงชื่อเดิมของพายุนั้นไว้
ดูเพิ่ม

สถานีย่อยพายุหมุนเขตร้อน
รายชื่อฤดูพายุไซโคลนแปซิฟิกใต้
ฤดูพายุเฮอร์ริเคนแปซิฟิก: 2563, 2564
ฤดูพายุเฮอร์ริเคนแอตแลนติก: 2563, 2564
ฤดูพายุไต้ฝุ่นแปซิฟิก: 2563, 2564
ฤดูพายุไซโคลนมหาสมุทรอินเดีย: 2563, 2564
ฤดูพายุไซโคลนมหาสมุทรอินเดียตะวันตก-ใต้ พ.ศ. 2563–2564
ฤดูพายุไซโคลนภูมิภาคออสเตรเลีย พ.ศ. 2563–2564
แหล่งข้อมูลอื่น

องค์การอุตุนิยมวิทยาโลก (อังกฤษ)
สำนักงานอุตุนิยมวิทยาออสเตรเลีย (อังกฤษ)
สำนักบริการอุตุนิยมวิทยาฟีจี (อังกฤษ)
ศูนย์บริการอุตุนิยมวิทยาแห่งนิวซีแลนด์ (อังกฤษ)
ศูนย์เตือนไต้ฝุ่นร่วม (อังกฤษ)
กราฟระบุทิศทาง

กราฟระบุทิศทาง
ในทฤษฎีกราฟ กราฟระบุทิศทาง หรือ ไดกราฟ คือกราฟซึ่งเส้นเชื่อมมีทิศ กล่าวคือกราฟ  G=(V,A) (หรืออาจจะใช้  G=(V,E) ก็ได้) โดยที่
เซต V เป็นเซตซึ่งสมาชิกคือจุดยอด หรืออาจเรียกว่าโหนด หรือปม
เซต A เป็นเซตของเส้นเชื่อมมีทิศทาง ซึ่งเป็นคู่อันดับของจุดยอด สำหรับเส้นเชื่อมของกราฟระบุทิศทาง อาจเรียกว่าเส้นเชื่อมมีทิศทางหรือลูกศร (และสำหรับเซตของเส้นเชื่อม (edge) นี้ ในบางครั้งอาจใช้ E แทน A)
กราฟระบุทิศทางแตกต่างจากกราฟไม่ระบุทิศทางตรงเซตของเส้นเชื่อม ซึ่งเส้นเชื่อมของกราฟระบุทิศทางจะเป็นคู่อันดับของจุดยอด ในขณะที่เส้นเชื่อมของกราฟไม่ระบุทิศทางจะเป็นคู่ไม่อันดับของจุดยอด
เนื่องจากกราฟอาจจะเป็นกราฟอย่างง่ายหรือมัลติกราฟก็ได้ บางครั้งจึงอาจเรียกประเภทเข้าไปด้วยว่า กราฟระบุทิศอย่างง่าย หรือ มัลติกราฟที่มีทิศทาง ซึ่งสำหรับมัลติกราฟนั้น A จะเป็นมัลติเซตแทนที่เซต เพื่อให้สามารถมีเส้นเชื่อมมากกว่า 1 เส้นระหว่างคู่ของจุดยอดได้ อย่างไรก็ตาม มัลติกราฟจะสามารถมีวงวน (เส้นเชื่อมที่ปลายทั้งสองด้านต่อกับจุดยอดจุดเดียวกัน) ได้หรือไม่ก็ยังแตกต่างกันไปตามแต่ที่กำหนดให้
นิยามทั่วไป

เส้นเชื่อมมีทิศทาง  e=(x,y) เป็นเส้นเชื่อมจาก  x ไป  y โดยที่  y เรียกว่าหัว ส่วน  x เรียกว่าหางของเส้นเชื่อม นอกจากนี้ y นั้นถือว่าเป็นจุดยอดข้างหลังโดยตรง ในขณะที่ x ถือว่าเป็นจุดยอดก่อนหน้าโดยตรง สำหรับวิถีจาก x ไปยัง y จะได้ว่า y เป็นจุดยอดข้างหลัง ส่วน x เป็นจุดยอดก่อนหน้า เส้นเชื่อมมีทิศทาง  (y,x) จะถูกเรียกว่าเป็นเส้นเชื่อมกลับทิศของ  (x,y)
กราฟระบุทิศทาง D จะถูกเรียกว่าสมมาตร ก็ต่อเมื่อทุก ๆ เส้นเชื่อมนั้น มีเส้นเชื่อมกลับทิศอยู่ในกราฟด้วย ในแง่การไปถึงกันได้ กราฟระบุทิศทางที่สมมาตร D จะเทียบเท่ากับกราฟไม่ระบุทิศทาง G โดยที่เส้นเชื่อม (x,y) และ (y,x) เทียบเท่ากับเส้นเชื่อม {x,y} ดังนั้น หากเปรียบเทียบระหว่างกราฟระบุทิศทางที่สมมาตรและกราฟไม่ระบุทิศทางที่เทียบเท่ากัน จะได้ว่า |E| = |A|/2
การกำหนดทิศทาง คือการนำกราฟไม่ระบุทิศทางอย่างง่ายมากำหนดทิศทางของแต่ละเส้นเชื่อมอย่างไรก็ได้ให้กลายเป็นกราฟระบุทิศทาง กราฟที่ได้จากการกำหนดทิศทางนี้เรียกว่ากราฟกำหนดทิศทาง มีคุณสมบัติคือจะไม่มีวงวนหรือวัฏจักรขนาด 2
กราฟระบุทิศทางถ่วงน้ำหนัก คือกราฟระบุทิศทางที่เป็นกราฟถ่วงน้ำหนักด้วย อาจเรียกกราฟระบุทิศทางถ่วงน้ำหนักว่าเครือข่าย
การเก็บข้อมูลกราฟระบุทิศทางนั้น อาจทำได้โดยการใช้เมทริกซ์ประชิด ในกรณีที่กราฟเป็นกราฟเทียม (นั่นคือมีวงวนและเส้นเชื่อมขนานได้) เมทริกซ์เก็บข้อมูลจะเป็นเมทริกซ์ของตัวเลขขนาด  n\times n โดย n คือจำนวนจุดยอดของกราฟ aij ซึ่ง  i\neq j แสดงถึงจำนวนเส้นเชื่อมมีทิศทางจากจุดยอด i ไป j ส่วน aii แสดงถึงจำนวนของวงวนที่จุดยอด i หากเป็นกราฟอย่างง่าย จะได้ว่าเมทริกซ์ที่กล่าวมานี้จะเป็นเมทริกซ์ฐานสอง
นอกจากนี้ การเก็บข้อมูลกราฟระบุทิศทาง อาจใช้เมทริกซ์ตกกระทบก็ได้
ระดับขั้นเข้าและระดับขั้นออก

สำหรับจุดยอดใด ๆ ระดับขั้นเข้าคือจำนวนเส้นเชื่อมที่พุ่งเข้าจุดยอดนั้น ๆ (จุดยอดนั้นเป็นหัวของเส้นเชื่อม) ในขณะที่ระดับขั้นออกคือจำนวนเส้นเชื่อมที่พุ่งออกจากจุดยอดนั้น ๆ (จุดยอดนั้นเป็นหางของเส้นเชื่อม) สำหรับต้นไม้ ระดับขั้นออกคือระดับแตกกิ่ง
ระดับขั้นเข้าเขียนได้ว่า  \deg ^{-}(v) ส่วนระดับขั้นออกเขียนได้ว่า  \deg ^{+}(v). จุดยอดที่มี  \deg ^{-}(v)=0 เรียกว่า ต้นทาง ในขณะที่จุดยอดที่มี  \deg ^{+}(v)=0 เรียกว่า ปลายทาง
จากสูตรผลรวมระดับขั้น สำหรับกราฟระบุทิศทางจะได้ว่า
ถ้าหากทุก ๆ จุดยอดนั้น  \deg ^{+}(v)=\deg ^{-}(v) กราฟนี้จะเป็นกราฟสมดุล
ความต่อเนื่องของกราฟระบุทิศทาง

บทความหลัก: ความต่อเนื่อง (ทฤษฎีกราฟ)
กราฟระบุทิศทาง G จะเรียกว่ากราฟต่อเนื่องแบบอ่อน (weakly connected) หรืออาจเรียกว่ากราฟต่อเนื่อง (connected) ก็ต่อเมื่อนำกราฟระบุทิศทางนั้นมาเปลี่ยนเส้นเชื่อมที่มีทิศทางให้กลายเป็นเส้นเชื่อมไม่มีทิศทางให้หมด แล้วกราฟไม่ระบุทิศทางที่ได้เป็นกราฟต่อเนื่อง และกราฟระบุทิศทาง G จะเรียกว่ากราฟต่อเนื่องแบบเข้ม (strongly connected) ก็ต่อเมื่อทุก ๆ วิถีจาก u ไป v มีวิถีจาก v ไป u ด้วย นอกจากนี้ ส่วนประกอบแบบเข้ม (strongly components) คือกราฟย่อยที่มีขนาดมากที่สุดที่เป็นกราฟต่อเนื่องแบบเข้ม แนวคิดนี้นำไปสู่การแบ่งกราฟออกเป็นหลาย ๆ ส่วนโดยการหาส่วนประกอบแบบเข้มและลบออกจากกราฟเดิมไปเรื่อย ๆ สุดท้ายจะได้ส่วนประกอบที่เชื่อมกันแบบเข้ม (strongly connected component)
กราฟระบุทิศทางประเภทต่าง ๆ

กราฟอวัฏจักรระบุทิศทาง (directed acyclic graph: DAG) คือ กราฟระบุทิศทาง ที่ไม่มีวัฏจักร
multitrees
oriented trees
rooted trees
tournament
quiver
กราฟระบุทิศทาง แต่ละจุดยอดแสดงถึง (ระดับขั้นเข้า, ระดับขั้นออก)
กราฟอวัฏจักรระบุทิศทางอย่างง่าย
จามาล มูซีอาลา

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 มูซีอาลาในปี ค.ศ. 2022
ข้อมูลส่วนตัว
ชื่อเต็ม:  จามาล มูซีอาลา
วันเกิด:   (2003-02-26) 26 กุมภาพันธ์ ค.ศ. 2003 (21 ปี)
สถานที่เกิด:  ชตุทการ์ท เยอรมนี
ส่วนสูง:  6 ft 0 in (1.83 m)
ตำแหน่ง:  กองกลางตัวรุก, ปีก
ข้อมูลสโมสร
สโมสรปัจจุบัน:  ไบเอิร์นมิวนิก
หมายเลข:  42
สโมสรเยาวชน
2008–2010:  TSV Lehnerz
2010–2011:  เซาแทมป์ตัน
2011–2019:  เชลซี
2019–2020:  ไบเอิร์นมิวนิก
สโมสรอาชีพ*
| ปี |  ทีม |  ลงเล่น |  (ประตู) |
| 2020 |  ไบเอิร์นมิวนิก 2 |  10 |  (2) |
| 2020– |  ไบเอิร์นมิวนิก |  114 |  (33) |
ทีมชาติ‡
| 2016–2017 |  อังกฤษ อายุไม่เกิน 15 ปี |  3 |  (4) |
| 2018 |  เยอรมนี อายุไม่เกิน 16 ปี |  2 |  (0) |
| 2018–2019 |  อังกฤษ อายุไม่เกิน 16 ปี |  5 |  (2) |
| 2019–2020 |  อังกฤษ อายุไม่เกิน 17 ปี |  9 |  (2) |
| 2020 |  อังกฤษ อายุไม่เกิน 21 ปี |  2 |  (1) |
| 2021– |  เยอรมนี |  31 |  (4) |
 *นัดที่ลงเล่นและประตูที่ยิงให้แก่สโมสรเฉพาะลีกในประเทศเท่านั้น  ข้อมูลล่าสุด ณ วันที่ 15:24, 13 เมษายน ค.ศ. 2024 (UTC) ‡ ข้อมูลการลงเล่นและประตูให้แก่ทีมชาติล่าสุด ณ วันที่ 20:05, 19 มิถุนายน ค.ศ. 2024 (UTC)
จามาล มูซีอาลา (เยอรมัน: Jamal Musiala; เกิด 26 กุมภาพันธ์ ค.ศ. 2003) เป็นนักฟุตบอลอาชีพชาวเยอรมนี ที่มีทักษะในการเลี้ยงบอลสุดเทพ ปัจจุบันลงเล่นในตำแหน่งกองกลางตัวรุกให้กับไบเอิร์นมิวนิก สโมสรในบุนเดิสลีกา และกับทีมชาติเยอรมนี
มูซีอาลาเกิดที่เยอรมนี บิดาเป็นชาวไนจีเรีย มารดาเป็นชาวเยอรมัน มูซีอาลาเติบโตในอังกฤษ และเคยลงเล่นให้กับทีมชาติอังกฤษชุดเยาวชน ในเดือนกุมภาพันธ์ ค.ศ. 2021 เขายืนยันว่าจะเล่นให้กับทีมชาติเยอรมนีชุดใหญ่
ชีวิตช่วงต้น

มูซีอาลาเกิดที่ชตุทการ์ทในเยอรมนี เขาอาศัยที่ฟุลดาจนถึงอายุ 7 ปี ก่อนที่จะย้ายไปอาศัยที่อังกฤษกับแม่ของเขา ดังนั้นเขาจึงใช้ชีวิตวัยเด็กส่วนใหญ่ที่อังกฤษ เขาศึกษาในระดับประถมศึกษาที่โรงเรียนคอร์ปัสคริสตีที่นิวมัลเดน ต่อมาในระดับมัธยมศึกษา เขาศึกษาที่โรงเรียนวิตกิฟต์ในครอยดอน เขาอยู่ในทีมเยาวชนของเชลซีในช่วงเวลาส่วนใหญ่ของวัยเด็ก
สโมสรอาชีพ

ในเดือนกรกฎาคม ค.ศ. 2019 มูซีอาลาในวัย 16 ปี ออกจากเชลซีเพื่อย้ายไปร่วมทีมไบเอิร์นมิวนิก ต่อมาในวันที่ 3 มิถุนายน ค.ศ. 2020 เขาลงเล่นระดับอาชีพนัดแรกให้กับทีมสำรองของไบเอิร์นมิวนิก โดยลงเล่นเป็นตัวสำรองช่วยให้ทีมเอาชนะ Preußen Münster ไปได้ 3–2 ในลีกระดับสาม ต่อมาในวันที่ 20 มิถุนายน ค.ศ. 2020 เขาลงเล่นให้กับทีมชุดใหญ่ในบุนเดิสลีกาครั้งแรกในนัดที่พบกับไฟรบวร์ค ทำให้เขากลายเป็นผู้เล่นอายุน้อยที่สุดที่ลงเล่นให้กับไบเอิร์นในบุนเดิสลีกา ด้วยวัยเพียง 17 ปี 115 วัน ต่อมาในวันที่ 18 กันยายน ค.ศ. 2020 มูซีอาลาทำประตูแรกในบุนเดิสลีกาช่วยให้ทีมเอาชนะชัลเคอ 04 ไปได้ถึง 8–0 ทำให้เขากลายเป็นผู้เล่นอายุน้อยที่สุดที่ทำประตูให้กับไบเอิร์นด้วยวัยเพียง 17 ปี 205 วัน ทำลายสถิติเดิมของรอเก ซังตา ครูซ ที่ทำไว้เมื่ออายุ 18 ปี 12 วัน ต่อมาในวันที่ 3 พฤศจิกายน มูซีอาลาลงเล่นนัดแรกในยูฟ่าแชมเปียนส์ลีก โดยลงเล่นเป็นตัวสำรองแทนที่โทมัส มึลเลอร์ ช่วยให้ทีมบุกเอาชนะเร็ดบุลซัลทซ์บวร์ค 6–2 ต่อมาในวันที่ 1 ธันวาคม เขาลงเล่นเป็นตัวจริงในแชมเปียนส์ลีกครั้งแรก ช่วยให้ทีมบุกไปเสมอกับอัตเลติโกมาดริด 1–1 ต่อมาในวันที่ 23 กุมภาพันธ์ ค.ศ. 2021 มูซีอาลาทำประตูแรกในแชมเปียนส์ลีก ช่วยให้ทีมบุกเอาชนะลาซีโอ 4–1 ในเลกแรกของรอบ 16 ทีมสุดท้าย ทำให้เขาเป็นทั้งผู้เล่นชาวอังกฤษและเยอรมันอายุน้อยที่สุดที่ทำประตูในรายการระดับทวีปนี้
ทีมชาติ > ชุดเยาวชน

มูซีอาลาเกิดที่เยอรมนี บิดาเป็นชาวไนจีเรีย มารดาเป็นชาวเยอรมนี เขาย้ายไปอังกฤษพร้อมกับแม่ตั้งแต่ยังเด็ก และกลับสู่เยอรมนีเพื่อเข้าร่วมทีมไบเอิร์นมิวนิก มูซีอาลาซึ่งมีสิทธิ์เลือกเล่นให้กับไนจีเรียผ่านทางบิดาของเขา เลือกเล่นให้กับทีมชาติอังกฤษและเยอรมนีชุดเยาวชน
ในเดือนพฤศจิกายน ค.ศ. 2020 มูซีอาลาถูกเรียกติดทีมชาติอังกฤษรุ่นอายุไม่เกิน 21 ปีเป็นครั้งแรก สำหรับการแข่งขันฟุตบอลชิงแชมป์แห่งชาติยุโรป รุ่นอายุไม่เกิน 21 ปี 2021 รอบคัดเลือก เขาลงเล่นให้กับทีมชาติรุ่นนี้ครั้งแรกในฐานะตัวสำรอง ช่วยให้ทีมเอาชนะอันดาร์ราที่สนามกีฬาโมลีนิวส์ไปได้ 3–1 เมื่อวันที่ 13 พฤศจิกายน ค.ศ. 2020 ต่อมาเขาทำประตูแรกให้กับทีมชาติรุ่นนี้ ช่วยให้ทีมเอาชนะแอลเบเนียที่สนามกีฬาโมลีนิวส์ไปได้ 5–0 เมื่อวันที่ 17 พฤศจิกายน ค.ศ. 2020
วันที่ 24 กุมภาพันธ์ ค.ศ. 2021 มูซีอาลาประกาศว่าจะเลือกเล่นในระดับชุดใหญ่ให้กับชาติบ้านเกิดของเขาอย่างเยอรมนี
เกียรติประวัติ > สโมสร

ไบเอิร์นมิวนิก 2
3. Liga: 2019–20
ไบเอิร์นมิวนิก
เดเอ็ฟเอ็ล-ซูเพอร์คัพ: 2020
ยูฟ่าซูเปอร์คัพ: 2020
ฟุตบอลชิงแชมป์สโมสรโลก: 2020
แหล่งข้อมูลอื่น

Profile at the FC Bayern Munich website
Profile at the German Football Association website (ในภาษาเยอรมัน)
ข้อมูลของ จามาล มูซีอาลา ที่ ซ็อกเกอร์เวย์
| ด ค กผู้เล่นชุดปัจจุบันของสโมสรฟุตบอลไบเอิร์นมิวนิก  |
| --- | --- |
 1 น็อยเออร์  2 อูปาเมกาโน  3 คิม มิน-แจ  4 เดอ ลิคต์  6 คิมมิช  7 กนาบรี  8 โกเร็ทซ์คา  9 เคน  10 ซาเน  11 กอมาน  15 ไดเออร์  17 มาเน  18 เปเรตซ์  19 เดวีส์  20 ซาร์  21 แอร์น็องแดซ  22 โรกา  23 นีย็องซู  24 ตอลีโซ  25 มึลเลอร์  35 นือเบิล  42 มูซีอาลา  ผู้จัดการ: กงปานี 
| ฐานข้อมูลการควบคุมรายการหลักฐาน  |
| --- | --- |
นานาชาติ:  VIAF 
ประจำชาติ:  เยอรมนี