stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Pháp Chính
Trọng thần của Lưu Bị > Xử lý nội sự

Sau khi Lưu Chương đầu hàng, Lưu Bị độc chiếm Ích Châu, nhờ có Pháp Chính bày mưu hiến kế mà nhanh chóng tạo được quan hệ tốt với giới phú hào địa phương. Lưu Bị lại lệnh Pháp Chính cùng Gia Cát Lượng, Lưu Ba, Lý Nghiêm, Y Tịch chế định ra "Thục khoa" - bộ pháp luật cai trị Ích Châu, thay đổi tình trạng lỏng lẻo dưới thời Lưu Chương. Giai đoạn này, Pháp Chính vừa kiểm soát đại quyền hành chính Thục quận - thủ phủ Ích Châu, vừa là đại thần cốt lõi bên cạnh Lưu Bị.
Sau khi nắm giữ quyền lớn, Pháp Chính đã không quên báo đáp những người giúp đỡ mình, song cũng không bỏ qua tư thù với những người có mâu thuẫn trong quá khứ. “Đối với ân đức một bữa ăn, nỗi oán hận một lần trừng mắt, không gì không báo phục, lại tùy tiện bắt giết làm hại rất nhiều người.”. Đây cũng là điểm khiến sử gia Trần Thọ - tác giả "Tam Quốc Chí" - đánh giá ông là "phẩm đức không vẹn toàn".
Có người tố cáo với Gia Cát Lượng, hy vọng ông có thể vạch tội Pháp Chính với Lưu Bị, không để Chính "tác oai tác quái". Gia Cát Lượng chỉ đáp:  “Chúa công khi ở Công An, phía bắc úy kị Tào Công cường mạnh, phía đông lo lắng Tôn Quyền bức bách, ở gần lại sợ Tôn phu nhân sinh biến ngay sát nách. Tình thế lúc ấy, thật là tiến thoái lưỡng nan, may nhờ Pháp Hiếu Trực giúp đỡ, chúa công mới cất cánh bay liệng tự do được, chẳng sợ ai kiềm chế mình nữa. Sao lại cấm đoán Pháp Chính khiến ông ấy không được làm theo ý riêng?”
Thái thú Hứa Tĩnh của Lưu Chương trong lúc nguy cấp định bỏ Chương mà hàng Lưu Bị, vì vậy Bị ghét không muốn dùng. Tuy nhiên Pháp Chính cho rằng Hứa Tĩnh là nhân sĩ có danh tiếng lớn trong vùng, có thể lợi dụng danh tiếng của Tĩnh để an định dư luận, gây dựng uy tín cho Lưu Bị. Bị nghe theo, liền hậu đãi Hứa Tĩnh.
Trọng thần của Lưu Bị > Đoạt Hán Trung - Tào Tháo cảm thán

Năm Kiến An 22 (217), Tào Tháo sau khi dễ dàng hàng phục Trương Lỗ, không tiếp tục xua quân đánh Ích Châu, mà chỉ để lại Hạ Hầu Uyên, Trương Hợp cố thủ Hán Trung. Pháp Chính lập tức hiến kế lên Lưu Bị, nêu rõ nhận định Tào Ngụy chắc chắn có vấn đề nội bộ, và chỉ ra ý nghĩa của việc đoạt Hán Trung - "Thượng, có thể thảo phạt 'quốc tặc' (chỉ Tào Tháo), tôn vinh Hán thất, chiếm lấy 2 châu Ung - Lương, mở rộng quốc thổ. Hạ, đoạt được địa bàn 'cốt lõi', phục vụ chiến lược lâu dài". Lưu Bị rất tán đồng quan điểm của Pháp Chính, bèn dẫn quân đánh Hán Trung. Trong chiến dịch công chiếm Hán Trung, Pháp Chính là quân sư của Lưu Bị; nhờ những sách lược của ông, quân Tào đã bị đánh bại hoàn toàn và Hán Trung rơi vào tay Lưu Bị.
Trận này còn có tình tiết: “Tiên chủ giao chiến với Tào Công, ở thế không lợi, nên lui binh, mà Tiên chủ tức giận không chịu lùi về, chẳng ai dám can. Tên bay như mưa, Chính bèn tới chắn trước Tiên chủ, Tiên chủ nói: Hiếu Trực tránh ra! Chính nói: Minh công còn đem thân xông pha tên đạn, huống chi là tiểu nhân. Tiên chủ bèn nói: Hiếu Trực, ta với ngươi cùng lui. Rồi lùi về.”
Lấy được Hán Trung là một trong những chiến thắng trọng yếu của Thục Hán, giúp Thục hình thành cục diện "tam phân thiên hạ" với Ngô - Ngụy về sau. Nghe tin Pháp Chính là người hiến kế cho Lưu Bị, Tào Tháo cảm khái nói - "Ta đã biết Huyền Đức không có khả năng thực hiện việc này, tất phải có người bày mưu hắn".
Năm Kiến An thứ 24 (219, Hán Hiến Đế), Lưu Bị tự lập làm Hán Trung Vương, phong Pháp Chính làm Thượng thư lệnh, kiêm Hộ quân tướng quân.
Qua đời

Năm 220, Pháp Chính qua đời, thọ 45 tuổi. Cái chết của ông khiến Lưu Bị vô cùng thương cảm, than khóc nhiều ngày. Lưu Bị đã ra lệnh cử tang một ngày cho ông, đồng thời truy phong ông làm Quan Nội Hầu, ông là một trong hai người (cùng với Trương Phi) được phong tước hầu dưới thời Lưu Bị.
Đánh giá

Tam quốc chí - Tiên chủ truyện viết: "Gia Cát Lượng là trọng thần, Pháp Chính là mưu chủ". nhận xét này cho thấy Gia Cát Lượng và Pháp Chính là 2 mưu sĩ được Lưu Bị tin tưởng nhất.
Sử gia Trần Thọ khen ngợi năng lực quân sự của Pháp Chính là "có thể sánh với thiên tài Quách Gia của Tào Ngụy". Trần Thọ bình luận rằng "Bàng Thống với Tuân Úc gần như một cặp, Pháp Chính và Trình Dục, Quách Gia cũng tương đương vậy".
Theo ý kiến của Gia Cát Lượng, nếu Pháp Chính còn sống thì ông đã có thể ngăn cản Lưu Bị công phạt Tôn Quyền sau cái chết của Quan Vũ, và nếu Lưu Bị đông chinh thì có lẽ ông cũng không đại bại ở trận Di Lăng. "Cho dù Đông chinh, cũng không thể thất bại".
Tuy nhiên, Pháp Chính có nhược điểm về tư cách đạo đức, Tam quốc chí chép rằng ông thích làm hại cả những người chỉ có thù nhỏ với mình, nên ông bị đánh giá là "phẩm đức không vẹn toàn", không thích hợp để làm việc trị quốc an dân. Trong khi đó, Gia Cát Lượng có tư cách đàng hoàng, xử sự công bằng, luôn đặt việc công lên trên việc tư. Mặt khác, tài năng của Pháp Chính chỉ thiên về quân sự, ông không đa tài cả về kinh tế, pháp luật như Gia Cát Lượng. Vì thế, nếu đem ra so sánh thì Gia Cát Lượng vẫn đóng vai trò quan trọng hơn trong triều đình Thục Hán.
Chức danh và chức vụ từng nắm giữ

Tân Đô Lệnh (新都令)
Quân Nghị Hiệu Úy (軍議校尉)
Thục Quận Thái thú (蜀郡太守)
Dương Vũ Tướng Quân (揚武將軍)
Thượng thư Lệnh (尚書令)
Hộ Quân Tướng Quân (護軍將軍)
Dực Hầu (翼侯) - được truy phong sau khi Pháp Chính qua đời
Cyperus pustulatus

| Cyperus pustulatus> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Monocots
Bộ (ordo): Poales
Họ (familia): Cyperaceae
Chi (genus): Cyperus
Loài (species): C. pustulatus
Danh pháp hai phần
Cyperus pustulatus Vahl, 1805 
Cyperus pustulatus là loài thực vật có hoa trong họ Cói. Loài này được Vahl mô tả khoa học đầu tiên năm 1805.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Cyperus pustulatus”. Truy cập ngày 11 tháng 6 năm 2013.
Mạng thần kinh

Một mạng thần kinh là một mạng nơ-ron, hoặc theo khía cạnh hiện đại, là một mạng thần kinh nhân tạo, chứa các nơron nhân tạo hoặc các nút (node). Vì vậy một mạng thần kinh có thể xem là một mạch nơron, chứa các nơron sinh học thực tế, hoặc một mạng thần kinh nhân tạo, dùng để giải quyết các vấn đề (bài toán) ở lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI).
Các kết nối của nơron sinh học được mô hình hóa là các trọng lượng. Một trọng lượng dương (tích cực) phản ánh một kết nối kích thích (xúc động), trong các giá trị âm (tiêu cực) nghĩa là các kết nối ức chế (bị ngăn cản). Tất cả đầu vào được thay đổi bằng một giá trị trọng lượng và tính tổng. Hoạt động này được coi là một kết hợp tuyến tính. Cuối cùng, một hàm kích hoạt điều khiển biên độ của đầu ra. Ví dụ, một tập giá trị chấp nhận được ở đầu ra thường là từ 0 đến 1, đôi khi có thể là từ -1 đến 1.
Các mạng thần kinh có thể dùng cho mô hình hóa dự đoán, điều khiển đáp ứng và các ứng dụng mà có thể huấn luyện thông qua một tập dữ liệu. Việc tự học với kết quả từ kinh nghiệm có thể xảy ra bên trong các mạng, có thể rút ra kết luận từ một tập thông tin phức tạp và dường như không liên quan.
Mạng neural và Trí tuệ nhân tạo

Bài chính: Mạng neural nhân tạo
Mạng neural và Trí tuệ nhân tạo > Nền tảng

Các mô hình mạng neural trong trí tuệ nhân tạo thường được gọi là các mạng neural nhân tạo; chúng thực chất là các mô hình toán học đơn giản định nghĩa một hàm  f:X\rightarrow Y. Từ mạng được sử dụng vì hàm này phân rã được thành các thành phần đơn giản hơn kết nối với nhau.
Một loại mô hình mạng neural cụ thể tương ứng với một lớp hàm như vậy. Khả năng học là điều thu hút nhiều quan tâm nhất tới mạng neural.
Cho trước một bài toán cụ thể để giải quyết, và một lớp các hàm  F, việc học có nghĩa là sử dụng một tập các quan sát để tìm hàm  f^{*}\in F giải được bài toán một cách tốt nhất.
Việc đó đòi hỏi định nghĩa một hàm chi phí  C:F\rightarrow \mathbb {R}  sao cho, với lời giải tối ưu  f^{*},  C(f^{*})\leq C(f)  \forall f\in F.
Đối với một hữu hạn các ràng buộc dạng  G_{i}(f)=0,i=1,2,\ldots ,N, ví dụ như hàm chi phí là một đa thức bậc  n hữu hạn nào đó, với ràng buộc là các hệ số bậc  n-k,0\leq k_{0}\leq n_{0}\leq n có giá trị tuyệt đối không đáng kể so với các hệ số còn lại, ta ký hiệu các hệ số này là  \theta _{n-k}, ta có thể sử dụng ràng buộc dạng:  \theta _{n-k_{0}}^{2}, trong trường hợp này hàm chi phí có dạng:
C'(f)=C(f)+\sum _{k=0}^{n_{0}}\beta _{k}\theta _{n-k}^{2}
Trong đó  \beta _{k} là một siêu tham số, hoặc cũng có thể hiểu là nhân tử Lagrange trong các bài toán tối ưu. Trong trường hợp tổng quát, có thể viết hàm chi phí dưới dạng:
C'(f)=C(f)+\sum _{k=1}^{N}\beta _{k}G_{k}(f)
Hàm chi phí  C là một khái niệm quan trọng trong học máy, do nó là một phép đo khoảng cách tới lời giải tối ưu cho bài toán cần giải quyết. Các thuật toán học tìm kiếm trong không gian lời giải để được một hàm có chi phí nhỏ nhất có thể.
Mạng neural và Trí tuệ nhân tạo > Các loại học

Có ba kiểu học chính, mỗi kiểu mẫu tương ứng với một nhiệm vụ học trừu tượng. Đó là học có giám sát, học không có giám sát và học tăng cường. Thông thường, loại kiến trúc mạng nào cũng có thể dùng được cho các nhiệm vụ trên.
Mạng neural và Trí tuệ nhân tạo > Các loại học > Học có giám sát

Trong học có giám sát, ta được cho trước một tập ví dụ gồm các cặp  (x,y),x\in X,y\in Y và mục tiêu là tìm một hàm f (trong lớp các hàm được phép) khớp với các ví dụ. Nói cách khác, ta muốn tìm ánh xạ mà dữ liệu đầu vào đã hàm ý, với hàm chi phí đo độ không khớp giữa ánh xạ của ta và dữ liệu.
Mạng neural và Trí tuệ nhân tạo > Các loại học > Học không có giám sát

Trong học không có giám sát, ta được cho trước một số dữ liệu  x, và hàm chi phí cần được cực tiểu hóa có thể là một hàm bất kỳ của dữ liệu  x và đầu ra của mạng,  f. Hàm chi phí được quyết định bởi phát biểu của bài toán. Phần lớn ứng dụng nằm trong vùng các bài toán ước lượng như mô hình hóa thống kê, nén, lọc (filtering), blind source seperation và phân mảnh (clustering).
Mạng neural và Trí tuệ nhân tạo > Các loại học > Học tăng cường

Trong học tăng cường, dữ liệu  x thường không được cho trước mà được tạo ra trong quá trình một agent tương tác với môi trường. Tại mỗi thời điểm  t, agent thực hiện hành động  y_{t} và môi trường tạo một quan sát  x_{t} và một chi phí tức thời  c_{t}, theo một quy trình động nào đó (thường là không được biết). Mục tiêu là tìm một sách lược lựa chọn hành động để cực tiểu hóa một chi phí dài hạn nào đó, nghĩa là chi phí tích lũy mong đợi. Quy trình động của môi trường và chi phí dài hạn cho mỗi sách lược thường không được biết, nhưng có thể ước lượng được. Mạng neural nhân tạo thường được dùng trong học tăng cường như là một phần của thuật toán toàn cục. Các bài toán thường được giải quyết bằng học tăng cường là các bài toán điều khiển, trò chơi, và các nhiệm vụ quyết định tuần tự (sequential decision making) khác.
Mạng neural và Trí tuệ nhân tạo > Các thuật toán học

Có nhiều thuật toán có thể dùng cho việc huấn luyện các mô hình mạng neural; hầu hết có thể được xem là áp dụng trực tiếp của lý thuyết tối ưu hóa và ước lượng thống kê
Phần lớn các thuật toán huấn luyện mạng neural sử dụng một kiểu xuống dốc (gradient descent - tiến dần tới cực tiểu địa phương) nào đó. Điều này được thực hiện bằng cách lấy đạo hàm của hàm chi phí theo các tham số của mạng và thay đổi các tham số đó theo một hướng được tính toán theo độ dốc (gradient-related direction) để tiến dần tới cực tiểu địa phương của hàm chi phí.
Các phương pháp thường dùng cho huấn luyện mạng neural là: phương pháp tiến hóa, giải thuật luyện kim (simulated annealing), expectation maximisation (cực đại hóa kỳ vọng) và các phương pháp không tham số (non-parametric methods). Xem thêm bài Học máy.
Mạng neural và Trí tuệ nhân tạo > Các tính chất lý thuyết > Năng lực

Một số mô hình lý thuyết của mạng neural đã được phân tích để tính toán một số tính chất, chẳng hạn khả năng lưu trữ tối đa, độc lập với các thuật toán học. Nhiều kỹ thuật ban đầu được phát triển để nghiên cứu các hệ từ trường nhiễu (disordered magnetic systems (spin glasses)) đã được áp dụng thành công cho các kiến trúc mạng neural đơn giản, chẳng hạn mạng perceptron. Công trình nghiên cứu có ảnh hưởng lớn của E. Gardner và B. Derrida đã cho thấy nhiều tính chất thú vị về các perceptron với các trọng số có giá trị là số thực, trong khi nghiên cứu sau này của W. Krauth và M. Mezard đã mở rộng các nguyên lý này cho các trọng số có giá trị 0 hoặc 1.
Mạng neural và Trí tuệ nhân tạo > Các loại mạng neural nhân tạo

Bài chi tiết: Mạng neural nhân tạo
Perceptron một lớp
Perceptron nhiều lớp
Mạng bán kính-tâm
Support vector machines
Committee machines
Bản đồ tự điều chỉnh
Máy thống kê
Cyperus prolifer

| Cyperus prolifer> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Monocots
Bộ (ordo): Poales
Họ (familia): Cyperaceae
Chi (genus): Cyperus
Loài (species): C. prolifer
Danh pháp hai phần
Cyperus prolifer Lam. 
Cyperus prolifer là loài thực vật có hoa trong họ Cói. Loài này được Lam. mô tả khoa học đầu tiên năm 1791.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Cyperus prolifer”. Truy cập ngày 11 tháng 6 năm 2013.
Cyperus plukenetii

| Cyperus plukenetii> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Monocots
Bộ (ordo): Poales
Họ (familia): Cyperaceae
Chi (genus): Cyperus
Loài (species): C. plukenetii
Danh pháp hai phần
Cyperus plukenetii Fernald 
Cyperus plukenetii là loài thực vật có hoa trong họ Cói. Loài này được Fernald mô tả khoa học đầu tiên năm 1945.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Cyperus plukenetii”. Truy cập ngày 11 tháng 6 năm 2013.
Cyperus purpureoviridis

| Cyperus purpureoviridis> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Monocots
Bộ (ordo): Poales
Họ (familia): Cyperaceae
Chi (genus): Cyperus
Loài (species): C. purpureoviridis
Danh pháp hai phần
Cyperus purpureoviridis Lye 
Cyperus purpureoviridis là loài thực vật có hoa trong họ Cói. Loài này được Lye mô tả khoa học đầu tiên năm 1983.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Cyperus purpureoviridis”. Truy cập ngày 11 tháng 6 năm 2013.
Cyperus pseudopilosus

| Cyperus pseudopilosus> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Monocots
Bộ (ordo): Poales
Họ (familia): Cyperaceae
Chi (genus): Cyperus
Loài (species): C. pseudopilosus
Danh pháp hai phần
Cyperus pseudopilosus (C.B.Clarke) Govaerts 
Cyperus pseudopilosus là loài thực vật có hoa trong họ Cói. Loài này được (C.B.Clarke) Govaerts mô tả khoa học đầu tiên năm 2007.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Cyperus pseudopilosus”. Truy cập ngày 11 tháng 6 năm 2013.
Cyperus pubens

| Cyperus pubens> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Monocots
Bộ (ordo): Poales
Họ (familia): Cyperaceae
Chi (genus): Cyperus
Loài (species): C. pubens
Danh pháp hai phần
Cyperus pubens Kük. 
Cyperus pubens là loài thực vật có hoa trong họ Cói. Loài này được Kük. mô tả khoa học đầu tiên năm 1931.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Cyperus pubens”. Truy cập ngày 11 tháng 6 năm 2013.
Cyperus redolens

| Cyperus redolens> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Monocots
Bộ (ordo): Poales
Họ (familia): Cyperaceae
Chi (genus): Cyperus
Loài (species): C. redolens
Danh pháp hai phần
Cyperus redolens Maury ex Micheli 
Cyperus redolens là loài thực vật có hoa trong họ Cói. Loài này được Maury ex Micheli mô tả khoa học đầu tiên năm 1890.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Cyperus redolens”. Truy cập ngày 11 tháng 6 năm 2013.
Fred Davis (cầu thủ bóng đá, sinh năm 1929)

| Thông tin cá nhân |
| --- | --- | --- | --- |
Tên đầy đủ:  Joseph Frederick Davis
Ngày sinh:  (1929-05-23)23 tháng 5 năm 1929
Nơi sinh:  Bloxwich, West Midlands, Anh
Ngày mất:  10 tháng 9 năm 1996(1996-09-10) (67 tuổi)
Nơi mất:  Surrey, Anh
Vị trí:  Tiền vệ
Sự nghiệp cầu thủ trẻ
Năm:  Đội
:  Bloxwich Strollers
Sự nghiệp cầu thủ chuyên nghiệp*
| Năm |  Đội |  ST |  (BT) |
| 1952–1955 |  Reading |  63 |  (1) |
| 1954–1961 |  Wrexham |  230 |  (12) |
|  |  Rhyl |   |   |
 *Số trận ra sân và số bàn thắng ở câu lạc bộ tại giải quốc gia
Joseph Frederick "Fred" Davis (23 tháng 5 năm 1929 – 10 tháng 9 năm 1996) là một cầu thủ bóng đá người Anh thi đấu ở vị trí wing-half. Ông ra sân ở English Football League trong thập niên 1950 và 1960 với Reading và Wrexham.
Alexander Vladimirovich Romanchuk

| Alexander Vladimirovich Romanchuk |
| --- | --- |

Tên bản ngữ: Александр Владимирович Романчук
Sinh: 15 tháng 4, 1959 (65 tuổi) Luhansk, Luhansk Oblast, Liên Xô
Thuộc:  Liên bang Nga
Quân chủng:  Lực lượng Vũ trang Liên bang Nga
Năm tại ngũ: 1980–nay
Cấp bậc:  Thượng tướng
Chỉ huy: Giám đốc Học viện Binh chủng hợp thành Lực lượng vũ trang Liên bang Nga Tư lệnh Tập đoàn quân Binh chủng hợp thành số 29 (2014) Trưởng đoàn cố vấn quân sự Quân đội Ả Rập Syria Phó Tư lệnh Quân khu Nam (2017 - 2018)
Tham chiến: Nội chiến Syria Chiến tranh Nga-Ukraina Liên bang Nga sáp nhập Krym  Chiến tranh Donbas  Nga xâm lược Ukraina 2022 Ukraina phản công 2023 
Alexander Vladimirovich Romanchuk (tiếng Nga: Александр Владимирович Романчук; sinh ngày 15 tháng 4 năm 1959) là thượng tướng Lực lượng Vũ trang Liên bang Nga, giữ chức Giám đốc Học viện Binh chủng hợp thành Lực lượng vũ trang Liên bang Nga.
A. V. Romanchuk sinh ra ở Luhansk, khi đó là một phần của Liên Xô vào ngày 15 tháng 4 năm 1959. Ông đã phục vụ ở nhiều vị trí khác nhau trong lực lượng vũ trang Nga, bao gồm cả chức vụ Tư lệnh Tập đoàn quân Binh chủng hợp thành số 29, Cố vấn trưởng quân sự cho Quân đội A Rập Syria, Phó Tư lệnh Quân khu Nam và gần đây nhất là Giám đốc Học viện Binh chủng hợp thành Lực lượng vũ trang Liên bang Nga. Ông đã tham gia vào việc sáp nhập Krym và Chiến tranh Donbas. Ông được thăng quân hàm thượng tướng vào năm 2023.
A. V. Romanchuk đã được ghi nhận công lao lớn cho lực lượng phòng thủ của Nga trong giai đoạn đầu của Cuộc phản công của Quân đội Ukraine năm 2023 trong chiến tranh Nga-Ukraina. Ông tuyên bố rằng cuộc phản công của Ukraine bắt đầu vào lúc 2 giờ sáng ngày 6 tháng 6, và cùng ngày, lực lượng Ukraine mất 350 quân nhân, 30 xe tăng và 10 xe chiến đấu bộ binh, bao gồm cả những chiếc Leopard 2 do phương Tây cung cấp. Romanchuk tuyên bố thành công ban đầu trong các nỗ lực phòng thủ chủ yếu nhờ vào ưu thế trên không, tình báo quân sự và các bãi mìn rộng lớn của Nga. Mặc dù nhận được nhiều lời khen ngợi và tự coi mình là chỉ huy tổng thể, phần lớn công trạng phòng thủ lại thuộc về chỉ huy cấp trên của ông ở Quân khu Nam, thượng tướng Sergey Kuzovlev, và cấp trên nữa, đại tướng Valery Gerasimov.
Lưu Dương

Đối với các định nghĩa khác, xem Lưu Dương (nhà du hành vũ trụ).
Lưu Dương (chữ Hán giản thể: 浏阳市) là một thành phố cấp huyện thuộc địa cấp thị Trường Sa, tỉnh Hồ Nam, Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa. Huyện cấp thị này được thành lập ngày 10 tháng 2 năm 1993, có diện tích 4.999 km², dân số năm 2002 là 1,32 triệu người. Mã số bưu chính là 410300, mã vùng điện thoại là 0731. Về mặt hành chính, huyện cấp thị này được chia thành 4 nhai đạo, 27 trấn, 1 hương.
Nhai đạo: Quan Khẩu, Hà Hoa, Hoài Xuyên, Tập Lý.
Trấn: Bách Gia, Bắc Thịnh, Tranh Xung, Trừng Đàm Giang, Thuần Khẩu, Đạt Hử, Đại Vi Sơn, Đại Dao, Động Dương, Cổ Cảng, Quan Độ, Kim Cương, Long Phục, Phổ Tích, Sa Thị, Xã Cảng, Thái Bình Kiều, Văn Gia Thị, Duyên Khê, Vĩnh An, Vĩnh Hòa, Trương Phường, Trấn Đầu, Trung Hòa, Cao Bình, Cát Gia, Quan Kiều.
Hương: Tiểu Hà.
Cyperus rubicundus

| Cyperus rubicundus> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Monocots
Bộ (ordo): Poales
Họ (familia): Cyperaceae
Chi (genus): Cyperus
Loài (species): C. rubicundus
Danh pháp hai phần
Cyperus rubicundus Vahl, 1805 
Cyperus rubicundus là loài thực vật có hoa trong họ Cói. Loài này được Vahl mô tả khoa học đầu tiên năm 1805.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Cyperus rubicundus”. Truy cập ngày 11 tháng 6 năm 2013.
Concordia, Kansas

| Concordia, Kansas |
| --- | --- |
—  Thành phố  —
 

 
 Vị trí trong Quận Cloud, Kansas
 Vị trí tiểu bang Kansas ở Hoa Kỳ
Concordia, Kansas
Quốc gia: Hoa Kỳ
Tiểu bang: Kansas
Quận: Quận Cloud
Dân số (2010)
 • Tổng cộng: 5.395
 • Mùa hè (DST): CDT (UTC-5)
Mã bưu chính: 66901
Mã điện thoại: 785
Concordia là một thành phố thuộc quận Cloud, tiểu bang Kansas, Hoa Kỳ. Năm 2010, dân số của xã này là 5395 người.
Dân số

Dân số các năm:
Năm 2000: 5714 người
Năm 2010: 5395 người
Bầu cử lập pháp Israel 2009

Một ngăn riêng tư để đảm bảo bí mật lá phiếu
Cuộc bầu cử cho Kneset (quốc hội) lần thứ 18 được tổ chức tại Israel ngày 10 tháng 2 năm 2009. Các cuộc bầu cử này rất cần vì Thủ tướng Ehud Olmert đã từ chức như là lãnh tụ của đảng Kadima, và dự thất bại của người kế nhiêm của ông, Tzipi Livni, để thành lập một chính phủ liên minh. Olmert sẽ giữ chức vị hay Livni sẽ thành lập một chính phủ liên minh, cuộc bầu cử sẽ được dời lại vào năm 2010
Mức quan trọng

Tiếp sau cuộc xung đột Gaza, các cử tri Do Thái sẽ có thể cất lên tiếng nói của mình về tương lai của mối quan hệ Israel-Palestine. Hai đảng dẫn đầu - Kadima ôn hòa và Likoud cánh hữu - đã có quan điểm đối lập nhau về các cuộc đàm phán với người Palestine được Mỹ hậu thuẫn.
Trong khi lãnh đạo đảng Kadima - Tzipi Livni cam kết sẽ thúc đẩy các vòng thương lượng thì lãnh đạo đảng Likoud - Binyamin Netanyahu cho rằng, thay vì làm việc đó, ông sẽ chú trọng đến việc phát triển nền kinh tế của Palestine. Ông Netanyahu cũng phản đối bất kỳ thỏa thuận nào dẫn tới việc chia rẽ Jerusalem.
Kết quả các cuộc trưng cầu dân ý cho thấy, cuối cùng đảng Likoud dường như sẽ giành được quyền thành lập một chính phủ liên minh với sự trợ giúp của đảng Israel Beytenou cực đoan chủ nghĩa - đảng có cơ hội trở thành đảng lớn thứ ba tại Israel. Lãnh đạo của đảng Israel Beytenou - Avigdor Lieberman từ lâu đã lên tiếng kêu gọi hành động quân sự quyết liệt nhằm chống lại Hamas. Ông cũng muốn trục xuất các công dân Ả Rập khỏi Israel.
Các nhà quan sát cũng nhận thấy Israel đang có xu hướng tiến theo cánh hữu. Đảng Lao động do Bộ trưởng Quốc phòng Ehud Barak đã giành được thêm nhiều sự ủng hộ nhờ kết quả của chiến dịch quân sự ở Gaza nhưng không đủ để đưa đảng này trở thành đối trọng của Likoud hoặc Kadima.