stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Agrionoptera sexlineata
Chú thích

↑  “sexlineata”. World Odonata List. Bản gốc lưu trữ ngày 28 tháng 10 năm 2010. Truy cập ngày 17 tháng 6 năm 2013.
Máy vectơ hỗ trợ

Máy vectơ hỗ trợ (SVM - viết tắt tên tiếng Anh support vector machine) là một khái niệm trong thống kê và khoa học máy tính cho một tập hợp các phương pháp học có giám sát liên quan đến nhau để phân loại và phân tích hồi quy. SVM dạng chuẩn nhận dữ liệu vào và phân loại chúng vào hai lớp khác nhau. Do đó SVM là một thuật toán phân loại nhị phân. Với một bộ các ví dụ luyện tập thuộc hai thể loại cho trước, thuật toán luyện tập SVM xây dựng một mô hình SVM để phân loại các ví dụ khác vào hai thể loại đó. Một mô hình SVM là một cách biểu diễn các điểm trong không gian và lựa chọn ranh giới giữa hai thể loại sao cho khoảng cách từ các ví dụ luyện tập tới ranh giới là xa nhất có thể. Các ví dụ mới cũng được biểu diễn trong cùng một không gian và được thuật toán dự đoán thuộc một trong hai thể loại tùy vào ví dụ đó nằm ở phía nào của ranh giới.
Tổng quan về máy vectơ hỗ trợ

Một máy vectơ hỗ trợ xây dựng một siêu phẳng hoặc một tập hợp các siêu phẳng trong một không gian nhiều chiều hoặc vô hạn chiều, có thể được sử dụng cho phân loại, hồi quy, hoặc các nhiệm vụ khác. Một cách trực giác, để phân loại tốt nhất thì các siêu phẳng nằm ở càng xa các điểm dữ liệu của tất cả các lớp (gọi là hàm Biên) càng tốt, vì nói chung Biên càng lớn thì sai số tổng quát hóa của thuật toán phân loại càng bé.
Trong nhiều trường hợp, không thể phân chia các lớp dữ liệu một cách tuyến tính trong một không gian ban đầu được dùng để mô tả một vấn đề. Vì vậy, nhiều khi cần phải ánh xạ các điểm dữ liệu trong không gian ban đầu vào một không gian mới nhiều chiều hơn, để việc phân tách chúng trở nên dễ dàng hơn trong không gian mới. Để việc tính toán được hiệu quả, ánh xạ sử dụng trong thuật toán SVM chỉ đòi hỏi tích vô hướng của các vectơ dữ liệu trong không gian mới có thể được tính dễ dàng từ các tọa độ trong không gian cũ. Tích vô hướng này được xác định bằng một hàm hạt nhân K(x,y) phù hợp. Một siêu phẳng trong không gian mới được định nghĩa là tập hợp các điểm có tích vô hướng với một vectơ cố định trong không gian đó là một hằng số. Vectơ xác định một siêu phẳng sử dụng trong SVM là một tổ hợp tuyến tính của các vectơ dữ liệu luyện tập trong không gian mới với các hệ số αi. Với siêu phẳng lựa chọn như trên, các điểm x trong không gian đặc trưng được ánh xạ vào một siêu mặt phẳng là các điểm thỏa mãn:
Ghi chú rằng nếu K(x,y) nhận giá trị ngày càng nhỏ khi y xa dần khỏi x thì mỗi số hạng của tổng trên được dùng để đo độ tương tự giữa x với điểm xi tương ứng trong dữ liệu luyện tập. Như vậy, tác dụng của tổng trên chính là so sánh khoảng cách giữa điểm cần dự đoán với các điểm dữ liệu đã biết. Lưu ý là tập hợp các điểm x được ánh xạ vào một siêu phẳng có thể có độ phức tạp tùy ý trong không gian ban đầu, nên có thể phân tách các tập hợp thậm chí không lồi trong không gian ban đầu.
Lịch sử

Thuật toán SVM ban đầu được tìm ra bởi Vladimir N. Vapnik và dạng chuẩn hiện nay sử dụng Biên mềm được tìm ra bởi Vapnik và Corinna Cortes năm 1995.
Đặt vấn đề

Phân loại thống kê là một nhiệm vụ phổ biến trong học máy. Trong mô hình học có giám sát, thuật toán được cho trước một số điểm dữ liệu cùng với nhãn của chúng thuộc một trong hai lớp cho trước. Mục tiêu của thuật toán là xác định xem một điểm dữ liệu mới sẽ được thuộc về lớp nào. Mỗi điểm dữ liệu được biểu diễn dưới dạng một vector p-chiều, và ta muốn biết liệu có thể chia tách hai lớp dữ liệu bằng một siêu phẳng p − 1 chiều. Đây gọi là phân loại tuyến tính. Có nhiều siêu phẳng có thể phân loại được dữ liệu. Một lựa chọn hợp lý trong chúng là siêu phẳng có Biên lớn nhất giữa hai lớp.
SVM tuyến tính

Ta có một tập huấn luyện  {\mathcal {D}} gồm n điểm có dạng
với yi mang giá trị 1 hoặc −1, xác định lớp của điểm  \mathbf {x} _{i}. Mỗi  \mathbf {x} _{i} là một vectơ thực p-chiều. Ta cần tìm siêu phẳng có Biên lớn nhất chia tách các điểm có  y_{i}=1 và các điểm có  y_{i}=-1. Mỗi siêu phẳng đều có thể được viết dưới dạng một tập hợp các điểm  \mathbf {x}  thỏa mãn
với  \cdot  ký hiệu cho tích vô hướng và  {\mathbf {w} } là một vectơ pháp tuyến của siêu phẳng. Tham số  {\tfrac {b}{\|\mathbf {w} \|}} xác định khoảng cách giữa gốc tọa độ và siêu phẳng theo hướng vectơ pháp tuyến  {\mathbf {w} }.
Chúng ta cần chọn  {\mathbf {w} } và  b để cực đại hóa Biên, hay khoảng cách giữa hai siêu mặt song song ở xa nhau nhất có thể trong khi vẫn phân chia được dữ liệu. Các siêu mặt ấy được xác định bằng
và
Để ý rằng nếu dữ liệu huấn luyện có thể được chia tách một cách tuyến tính, thì ta có thể chọn hai siêu phẳng của Biên sao cho không có điểm nào ở giữa chúng và sau đó tăng khoảng cách giữa chúng đến tối đa có thể. Bằng hình học, ta tìm được khoảng cách giữa hai siêu phẳng là  {\tfrac {2}{\|\mathbf {w} \|}}. Vì vậy ta muốn cực tiểu hóa giá trị  \|\mathbf {w} \|. Để đảm bảo không có điểm dữ liệu nào trong Biên, ta thêm vào các điều kiện sau:
Với mỗi  i ta có
hoặc
Có thể viết gọn lại như sau với mọi  1\leq i\leq n:
Tóm lại, ta có bài toán tối ưu hóa sau:
Cực tiểu hóa (theo  {\mathbf {w} ,b})
với điều kiện (với mọi  i=1,\dots ,n)
SVM tuyến tính > Dạng ban đầu

Bài toán tối ưu ở mục trên tương đối khó giải vì hàm mục tiêu phụ thuộc vào ||w||, là một hàm có khai căn. Tuy nhiên có thể thay ||w|| bằng hàm mục tiêu  {\tfrac {1}{2}}\|\mathbf {w} \|^{2} (hệ số 1/2 để tiện cho các biến đổi toán học sau này) mà không làm thay đổi lời giải (lời giải của bài toán mới và bài toán ban đầu có cùng w và b). Đây là một bài toán quy hoạch toàn phương. Cụ thể hơn:
Cực tiểu hóa (theo  {\mathbf {w} ,b})
với điều kiện (với mọi  i=1,\dots ,n)
Bằng cách thêm các nhân tử Lagrange  {\boldsymbol {\alpha }}, bài toán trên trở thành
nghĩa là ta cần tìm một điểm yên ngựa. Khi đó, tất cả các điểm không nằm trên Biên, nghĩa là  y_{i}(\mathbf {w} \cdot \mathbf {x_{i}} -b)-1>0 đều không ảnh hưởng đến giá trị hàm mục tiêu vì ta có thể chọn  \alpha _{i} bằng không.
Có thể giải bài toán này bằng các kĩ thuật thông thường cho quy hoạch toàn phương. Theo điều kiện Karush–Kuhn–Tucker, lời giải có thể được viết dưới dạng tổ hợp tuyến tính của các vectơ luyện tập
Chỉ có một vài  \alpha _{i} nhận giá trị lớn hơn 0. Các điểm  \mathbf {x_{i}}  tương ứng là các vectơ hỗ trợ nằm trên Biên và thỏa mãn  y_{i}(\mathbf {w} \cdot \mathbf {x_{i}} -b)=1. Từ điều kiện này, ta nhận thấy
từ đó ta suy ra được giá trị  b. Trên thực tế, một cách thức tốt hơn để tính  b là tính giá trị trung bình từ tất cả  N_{SV} vectơ hỗ trợ:
SVM tuyến tính > Dạng đối ngẫu

Nếu viết điều kiện phân loại dưới dạng đối ngẫu không điều kiện thì sẽ dễ dàng nhận thấy siêu phẳng với Biên lớn nhất, và do đó nhiệm vụ phân loại, chỉ phụ thuộc vào các điểm luyện tập nằm trên Biên, còn gọi là các vectơ hỗ trợ.
Vì  \|\mathbf {w} \|^{2}=w\cdot w và  \mathbf {w} =\sum _{i=1}^{n}{\alpha _{i}y_{i}\mathbf {x_{i}} }, ta nhận thấy bài toán đối ngẫu của SVM là chính là bài toán tối ưu hóa sau:
Cực đại hóa (theo  \alpha _{i})
với điều kiện (với mọi  i=1,\dots ,n)
và điều kiện sau ứng với việc cực tiểu hóa theo  b
Ở đây hàm hạt nhân được định nghĩa là  k(\mathbf {x} _{i},\mathbf {x} _{j})=\mathbf {x} _{i}\cdot \mathbf {x} _{j}.
Sau khi giải xong, có thể tính  \mathbf {w}  từ các giá trị  \alpha  tìm được như sau:
Biên mềm

Năm 1995, Corinna Cortes và Vladimir N. Vapnik đề xuất một ý tưởng mới cho phép thuật toán gán nhãn sai cho một số ví dụ luyện tập. Nếu không tồn tại siêu phẳng nào phân tách được hai lớp dữ liệu, thì thuật toán Biên mềm sẽ chọn một siêu phẳng phân tách các ví dụ luyện tập tốt nhất có thể, và đồng thời cực đại hóa khoảng cách giữa siêu phẳng với các ví dụ được gán đúng nhãn. Phương pháp này sử dụng các biến bù  \xi _{i}, dùng để đo độ sai lệch của ví dụ  x_{i}
Hàm mục tiêu có thêm một số hạng mới để phạt thuật toán khi  \xi _{i} khác không, và bài toán tối ưu hóa trở thành việc trao đổi giữa Biên lớn và mức phạt nhỏ. Nếu hàm phạt là tuyến tính thì bài toán trở thành:
với điều kiện (với mọi  i=1,\dots n)
Có thể giải bài toán trên bằng nhân tử Lagrange tương tự như trường hợp cơ bản ở trên. Bài toán cần giải trở thành:
với  \alpha _{i},\beta _{i}\geq 0.
Biên mềm > Dạng đối ngẫu

Cực đại hóa (theo  \alpha _{i})
với điều kiện (với mọi  i=1,\dots ,n)
và
Ưu điểm của việc dùng hàm phạt tuyến tính là các biến bù biến mất khỏi bài toán đối ngẫu, và hằng số C chỉ xuất hiện dưới dạng một chặn trên cho các nhân tử Lagrange. Cách đặt vấn đề trên đã mang lại nhiều thành quả trong thực tiễn, và Cortes và Vapnik đã nhận được giải Paris Kanellakis của ACM năm 2008 cho đóng góp này. Các hàm phạt phi tuyến cũng được sử dụng, đặc biệt là để giảm ảnh hưởng của các trường hợp ngoại lệ, tuy nhiên nếu không lựa chọn hàm phạt cẩn thận thì bài toán trở thành không lồi, và việc tìm lời giải tối ưu toàn cục thường là rất khó.
H3 (màu xanh lá cây) không chia tách hai lớp dữ liệu. H1 (màu xanh lơ) phân tách hai lớp với Biên nhỏ và H2 (màu đỏ) phân tách với Biên cực đại.
Siêu phẳng với Biên cực đại cho một SVM phân tách dữ liệu thuộc hai lớp. Các ví dụ nằm trên Biên được gọi là các vectơ hỗ trợ.
Opheodrys vernalis

| Opheodrys vernalis |
| --- | --- |

Tình trạng bảo tồn
 Ít quan tâm  (IUCN 3.1)
Phân loại khoa học
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Chordata
Lớp (class): Reptilia
Bộ (ordo): Squamata
Phân bộ (subordo): Serpentes
Phân thứ bộ (infraordo): Alethinophidia
Họ (familia): Colubridae
Chi (genus): Opheodrys
Loài (species): O. vernalis
Danh pháp hai phần
Opheodrys vernalis (Harlan, 1827) 
 
Danh pháp đồng nghĩa
  Danh sách  Coluber vernalis Harlan, 1827  Chlorosoma vernalis  – Baird & Girard, 1853  Herpetodryas vernalis  – Hallowell, 1856  Cyclophis vernalis – Günther, 1858  Liopeltis vernalis – Cope, 1860  Contia vernalis – Boulenger, 1894  Liochlorophis vernalis  – Oldham & H.M. Smith, 1991  
Opheodrys vernalis là một loài rắn trong họ Rắn nước. Loài này được Harlan miêu tả khoa học đầu tiên năm 1827.
Chú thích

↑  Hammerson, G.A. (2007). Liochlorophis vernalis. 2008 Sách đỏ IUCN. Liên minh Bảo tồn Thiên nhiên Quốc tế 2008. Truy cập ngày 14 Oct 2008.
↑  “Opheodrys vernalis”. The Reptile Database. Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2013.
Agathia kühni

| Agathia k> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Geometridae
Chi (genus): Agathia
Loài (species): A. k
Danh pháp hai phần
Agathia k Warren 1898 
Agathia kühni là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 24 tháng 9 năm 2012.
Phyllanthus polyphyllus

| Phyllanthus polyphyllus> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Malpighiales
Họ (familia): Phyllanthaceae
Chi (genus): Phyllanthus
Loài (species): P. polyphyllus
Danh pháp hai phần
Phyllanthus polyphyllus Willd. 
Phyllanthus polyphyllus là một loài thực vật có hoa trong họ Diệp hạ châu. Loài này được Willd. miêu tả khoa học đầu tiên năm 1805.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Phyllanthus polyphyllus”. Truy cập ngày 25 tháng 6 năm 2013.
Lixophaga jennei

| Lixophaga jennei> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Diptera
Họ (familia): Tachinidae
Chi (genus): Lixophaga
Loài (species): L. jennei
Danh pháp hai phần
Lixophaga jennei
Lixophaga jennei là một loài ruồi trong họ Tachinidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 20 tháng 6 năm 2014.
↑  James E. O’Hara WORLD GENERA OF THE TACHINIDAE (DIPTERA) AND THEIR REGIONAL OCCURRENCE; Version 7; 10 december 2012
Ophiorrhiza biflora

| Ophiorrhiza biflora> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Gentianales
Họ (familia): Rubiaceae
Chi (genus): Ophiorrhiza
Loài (species): O. biflora
Danh pháp hai phần
Ophiorrhiza biflora Elmer 
Ophiorrhiza biflora là một loài thực vật có hoa trong họ Thiến thảo. Loài này được Elmer mô tả khoa học đầu tiên năm 1906.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Ophiorrhiza biflora”. Truy cập ngày 3 tháng 6 năm 2013.
Nerpio

| Nerpio |
| --- | --- |
—  Khu tự quản  —
 

 

Nerpio
Trực thuộc:  Tây Ban Nha  Castile-La Mancha  Albacete  
Thủ phủ: Nerpio 
Múi giờ: UTC+1 
Mã bưu chính: 02530 
Nerpio là một đô thị ở tỉnh Albacete nằm ở cộng đồng tự trị Castile-La Mancha của Tây Ban Nha. Đô thị Nerpio có diện tích 435,78 kilômét vuông, dân số năm 2023 là 1174 người với mật độ 2,93 người/km².
Neonauclea rupestris

| Neonauclea rupestris> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Gentianales
Họ (familia): Rubiaceae
Chi (genus): Neonauclea
Loài (species): N. rupestris
Danh pháp hai phần
Neonauclea rupestris Bakh.f. & Ridsdale 
Neonauclea rupestris là một loài thực vật có hoa trong họ Thiến thảo. Loài này được Bakh.f. & Ridsdale mô tả khoa học đầu tiên năm 1989.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Neonauclea rupestris”. Truy cập ngày 3 tháng 6 năm 2013.
Agrotis graslini

| Agrotis graslini |
| --- | --- |

Phân loại khoa học
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Noctuidae
Chi (genus): Agrotis
Loài (species): A. graslini
Danh pháp hai phần
Agrotis graslini Rambur, 1848 
Danh pháp đồng nghĩa
 Euxoa graslini Rambur, 1848  Rhyacia atlanta Le Cerf, 1933 
Agrotis graslini là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 28 tháng 6 năm 2014.
↑  Beccaloni, G. W., Scoble, M. J., Robinson, G. S. & Pitkin, B. (Editors). (2003) The Global Lepidoptera Names Index (LepIndex). (Geraadpleegd maart 2013).
Nerophilus californicus

| Nerophilus californicus> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Trichoptera
Họ (familia): Odontoceridae
Chi (genus): Nerophilus
Loài (species): N. californicus
Danh pháp hai phần
Nerophilus californicus HA Hagen, 1861 
Nerophilus californicus là một loài Trichoptera trong họ Odontoceridae. Chúng phân bố ở miền Tân bắc.
Caladenia caesarea

| Caladenia caesarea |
| --- | --- |

Phân loại khoa học
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Monocots
Bộ (ordo): Asparagales
Họ (familia): Orchidaceae
Chi (genus): Caladenia
Loài (species): C. caesarea
Danh pháp hai phần
Caladenia caesarea (Domin) M.A.Clem. & Hopper 
Caladenia caesarea là một loài thực vật có hoa trong họ Lan. Loài này được (Domin) M.A.Clem. & Hopper mô tả khoa học đầu tiên năm 1989.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Caladenia caesarea”. Truy cập ngày 7 tháng 6 năm 2013.
Phostria centralbalis

| Phostria centralbalis |
| --- | --- |

Phân loại khoa học
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Crambidae
Chi (genus): Phostria
Loài (species): P. centralbalis
Danh pháp hai phần
Phostria centralbalis
Phostria centralbalis là một loài bướm đêm trong họ Crambidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 19 tháng 6 năm 2014.
↑  Beccaloni, G. W., Scoble, M. J., Robinson, G. S. & Pitkin, B. (Editors). (2003) The Global Lepidoptera Names Index (LepIndex). (Geraadpleegd maart 2013).
Liên Thủy, Hoài An

Đối với các định nghĩa khác, xem Liên Thủy.
Liên Thủy (chữ Hán phồn thể: 漣水縣, chữ Hán giản thể:涟水县) là một huyện thuộc địa cấp thị Hoài An, tỉnh Giang Tô, Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa. Huyện này có diện tích 1678 ki-lô-mét vuông, dân số năm 2001 là 1,04 triệu người. Huyện này được lập vào năm 117 trước Công nguyên với tên huyện Hoài Phố, lấy theo tên sông Hoài. Năm 585 thì đổi tên thành huyện Liên Thủy. Thời nhà Minh và nhà Thanh đổi tên thành huyện An Đông thuộc phủ Hoài An. Về mặt hành chính, huyện này được chia thành các đơn vị hành chính gồm 17 trấn, 2 hương.
Trấn: Liên Thành, Cao Câu, Đường Tập, Bảo Than, Đại Đông, Ngũ Cảng, Lương Xá, Chu Mã, Xá Miếu, Đông Hồ Tập, Nam Tập, Nghĩa Hưng, Thành Tập, Hồng Diêu, Tiền Tiến, Từ Tập, Hoàng Doanh.
| x t Giang Tô, Cộng hòa nhân dân Trung Hoa |
| --- | --- | --- |
Lịch sử • Chính trị • Kinh tế
| Nam Kinh | Huyền Vũ  •  Tần Hoài  •  Kiến Nghiệp  •  Cổ Lâu  •  Phổ Khẩu  •  Lục Hợp  •  Thê Hà  •  Vũ Hoa Đài  •  Giang Ninh  •  Lật Thủy  •  Cao Thuần |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Vô Tích | Lương Khê  •  Tân Hồ  •  Huệ Sơn  •  Tích Sơn  •  Giang Âm  •  Nghi Hưng  •  Tân Ngô |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Từ Châu | Vân Long  •  Cổ Lâu  •  Cửu Lý  •  Giả Uông  •  Đồng Sơn  •  Tuyền Sơn  •  Bi Châu  •  Tân Nghi  •  Tuy Ninh  •  Bái  •  Phong |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Thường Châu | Chung Lâu  •  Thiên Ninh  •  Thích Thự Yển  •  Tân Bắc  •  Vũ Tiến  •  Kim Đàn  •  Lật Dương |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Tô Châu | Cô Tô  •  Hổ Khâu  •  Ngô Trung  •  Tương Thành  •  Ngô Giang  •  Côn Sơn  •  Thái Thương  •  Thường Thục  •  Trương Gia Cảng |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Nam Thông | Sùng Xuyên  •  Cảng Áp  •  Thông Châu  •  Hải Môn  •  Khải Đông  •  Như Cao  •  Như Đông  •  Hải An |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Liên Vân Cảng | Tân Phố  •  Liên Vân  •  Hải Châu  •  Cám Du  •  Quán Vân  •  Đông Hải  •  Quán Nam |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Hoài An | Thanh Hà  •  Thanh Phố  •  Sở Châu  •  Hoài Âm  •  Kim Hồ  •  Hu Dị  •  Hồng Trạch  •  Liên Thủy |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Diêm Thành | Đình Hồ  •  Diêm Đô  •  Đông Đài  •  Đại Phong  •  Xạ Dương  •  Phụ Ninh  •  Tân Hải  •  Hưởng Thủy  •  Kiến Hồ |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Dương Châu | Quảng Lăng  •  Hàn Giang  •  Giang Đô  •  Nghi Chinh  •  Cao Bưu  •  Bảo Ứng |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Trấn Giang | Kinh Khẩu  •  Nhuận Châu  •  Đan Đồ  •  Dương Trung  •  Đan Dương  •  Cú Dung |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Thái Châu | Hải Lăng  •  Cao Cảng  •  Khương Yển  •  Tĩnh Giang  •  Thái Hưng  •  Hưng Hóa |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
| Túc Thiên | Túc Thành •  Túc Dự  •  Thuật Dương  •  Tứ Dương  •  Tứ Hồng |  Giang Tô trong Trung Quốc   |
Ophiogomphus caudoforcipus

| Ophiogomphus caudoforcipus> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Odonata
Họ (familia): Gomphidae
Chi (genus): Ophiogomphus
Loài (species): O. caudoforcipus
Danh pháp hai phần
Ophiogomphus caudoforcipus Yousuf & Yunus, 1977 
Ophiogomphus caudoforcipus là loài chuồn chuồn trong họ Gomphidae. Loài này được Yousuf & Yunus mô tả khoa học đầu tiên năm 1977.
Chú thích

↑  “caudoforcipus”. World Odonata List. Bản gốc lưu trữ ngày 28 tháng 8 năm 2010. Truy cập ngày 17 tháng 6 năm 2013.
Calliopsis argentina

| Calliopsis argentina> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Hymenoptera
Họ (familia): Andrenidae
Phân họ (subfamilia): Panurginae
Tông (tribus): Calliopsini
Chi (genus): Calliopsis
Loài (species): C. argentina
Danh pháp hai phần
Calliopsis argentina (Jörgensen, 1912) 
Calliopsis argentina là một loài Hymenoptera trong họ Andrenidae. Loài này được Jörgensen mô tả khoa học năm 1912.
Chú thích

↑  (2008) Integrated Taxonomic Information System (ITIS) Bee Checklist 3 oktober 2008
Neromia simplexa

| Neromia simplexa> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Geometridae
Chi (genus): Neromia
Loài (species): N. simplexa
Danh pháp hai phần
Neromia simplexa Brandt, 1938 
Neromia simplexa là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 17 tháng 6 năm 2014.
Nedroledon maculatus

| Nedroledon maculatus> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Neuroptera
Họ (familia): Myrmeleontidae
Phân họ (subfamilia): Myrmeleontinae
Tông (tribus): Nemoleontini
Phân tông (subtribus): Neuroleontina
Chi (genus): Nedroledon
Loài (species): N. maculatus
Danh pháp hai phần
Nedroledon maculatus Zakharenko, 1990 
Nedroledon maculatus là một loài côn trùng trong họ Myrmeleontidae thuộc bộ Neuroptera. Loài này được Zakharenko miêu tả năm 1990.
Chú thích

↑  Oswald, J. D. (2007). Neuropterida Species of the World. Version 2.0.
Agrotis golignosa

| Agrotis golignosa> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Noctuidae
Chi (genus): Agrotis
Loài (species): A. golignosa
Danh pháp hai phần
Agrotis golignosa Berio, 1936 
Agrotis golignosa là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 28 tháng 6 năm 2014.
↑  Beccaloni, G. W., Scoble, M. J., Robinson, G. S. & Pitkin, B. (Editors). (2003) The Global Lepidoptera Names Index (LepIndex). (Geraadpleegd maart 2013).
Nguyễn Phúc Bảo Ân

Nguyễn Phúc Bảo Ân (sinh ngày 3 tháng 11 năm 1951) là con trai út của Cựu hoàng Bảo Đại, hiện đang sống tại Westminster, California, Hoa Kỳ. Ông là con trai của bà Phi Ánh, người vợ không hôn thú của cựu hoàng Bảo Đại trong thời gian ở Đà Lạt. Bà Phi Ánh có 2 người con với cựu hoàng. Ông là con trai cuối cùng còn sống của Bảo Đại. Ông đã trở thành người đứng đầu của hoàng tộc nhà Nguyễn sau cái chết của anh trai cùng cha khác mẹ của mình là hoàng tử Bảo Thăng qua đời vào ngày 15 tháng 3 năm 2017.