stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Methandriol
Lịch sử

Methandriol được tổng hợp lần đầu tiên vào năm 1935 cùng với methyltestosterone và mestanolone.
| Lộ trình / hình thức | Androgen | Liều dùng |  |
| --- | --- | --- | --- |
| Uống | Methyltestosterone | 30 con200 mg / ngày |  |
| Uống | Fluoxymesterone | 10 con40 mg 3x / ngày |  |
| Uống | Calusterone | 40 mg 4x / ngày |  |
| Uống | Normethandrone | 40 mg / ngày |  |
| Tiêm <abbr title="<nowiki>Intramuscular</nowiki>">IM | Testosterone propionate | 50 con100 mg 3x / tuần |  |
| Tiêm <abbr title="<nowiki>Intramuscular</nowiki>">IM | Testosterone enanthate | 200 sắt400 mg 1x / 2 trận4   tuần |  |
| Tiêm <abbr title="<nowiki>Intramuscular</nowiki>">IM | Testosterone cypionate | 200 sắt400 mg 1x / 2 trận4   tuần |  |
| Tiêm <abbr title="<nowiki>Intramuscular</nowiki>">IM | Methandriol (<abbr title="<nowiki>aqueous suspension</nowiki>">aq. Nghi ngờ.) | 100 mg 3x / tuần |  |
| Tiêm <abbr title="<nowiki>Intramuscular</nowiki>">IM | Androstanolone (<abbr title="<nowiki>aqueous suspension</nowiki>">aq. Nghi ngờ.) | 300 mg 3x / tuần |  |
| Tiêm <abbr title="<nowiki>Intramuscular</nowiki>">IM | Thuốc nhỏ giọt propionate | 100 mg 3x / tuần |  |
| Tiêm <abbr title="<nowiki>Intramuscular</nowiki>">IM | Nandrolone decanoate | 50 trận 100 mg 1x / 1 trận3 tuần |  |
| Tiêm <abbr title="<nowiki>Intramuscular</nowiki>">IM | Nandrolone phenylpropionate | 50 con100 mg / tuần |  |
Lưu ý: Liều dùng không nhất thiết phải tương đương. Nguồn: Xem mẫu.
MFK Slovan Giraltovce

| --- | --- |
Tên đầy đủ: MFK Slovan Giraltovce
Thành lập: 1916
Sân: Sân vận động Giraltovce, Giraltovce
Sức chứa: 2.000
Chủ tịch điều hành: Emil Mati
Huấn luyện viên trưởng: Ondrej Desiatnik
Giải đấu: 3. liga (Đông)
2015-16: thứ 10
MFK Slovan Giraltovce là một câu lạc bộ bóng đá Slovakia, đến từ thị trấn Giraltovce. Câu lạc bộ được thành lập năm 1916.
Huấn luyện viên nổi tiếng

Jozef Bubenko
Notopteris neocaledonica

| Notopteris neocaledonica> Tình trạng bảo tồn |
| --- | --- |
 Sắp nguy cấp  (IUCN 3.1)
Phân loại khoa học
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Chordata
Lớp (class): Mammalia
Bộ (ordo): Chiroptera
Họ (familia): Pteropodidae
Chi (genus): Notopteris
Loài (species): N. neocaledonica
Danh pháp hai phần
Notopteris neocaledonica (Trouessart, 1908) 
 
Danh pháp đồng nghĩa
 Rousettus angolensis (Bocage, 1898)
Notopteris neocaledonica là một loài động vật có vú trong họ Dơi quạ, bộ Dơi. Loài này được Trouessart mô tả năm 1908.
Chú thích

↑  Hutson, A.M., Suyanto, A., Kingston, T. & Helgen, K. (2008). Harpyionycteris celebensis. In: IUCN 2012. IUCN Red List of Threatened Species. Version 2012.2.
1 2  Wilson, D. E.; Reeder, D. M. biên tập (2005). “Notopteris neocaledonica”. Mammal Species of the World . Baltimore: Nhà in Đại học Johns Hopkins, 2 tập (2.142 trang). ISBN 978-0-8018-8221-0. OCLC 62265494.
Lợi Tân

Lợi Tân có thể là:
Huyện Lợi Tân (tiếng Trung: 利辛县; bính âm: Lìxīn Xiàn) địa cấp thị Bạc Châu, tỉnh An Huy, Trung Quốc
Huyện Lợi Tân (tiếng Trung: 利津县; bính âm: Lìjīn Xiàn) thuộc địa cấp thị Đông Dinh, tỉnh Sơn Đông, Trung Quốc
Mạnh Cường

Bài này viết về một diễn viên, Nghệ sĩ Nhân dân tên đầy đủ là Trần Mạnh Cường. Đối với những nhân vật cùng tên, xem Trần Mạnh Cường.
| Mạnh Cường |
| --- | --- |
Mạnh Cường vào năm 2019
Phó giám đốc Sở Văn hóa, Thể thao và Du lịch tỉnh Khánh Hòa

Nhiệm kỳ: 2012 – 2017
Kế nhiệm: Lê Văn Hoa
 
Phó Giám đốc Trung tâm Hỗ trợ sáng tác văn học nghệ thuật

Nhiệm kỳ: 2017 – nay
 
Thông tin cá nhân
Sinh: 
Tên khai sinh: Trần Mạnh Cường
Ngày sinh: 4 tháng 9, 1960 (64 tuổi)
Nơi sinh: Hà Nội, Việt Nam Dân chủ Cộng hòa
 
Giới tính: nam
Quốc tịch:  Việt Nam
Nghề nghiệp: Diễn viên Đạo diễn
Lĩnh vực: Điện ảnh
Danh hiệu: Nghệ sĩ ưu tú (1997) Nghệ sĩ nhân dân (2019)

Sự nghiệp điện ảnh
Năm hoạt động: 1988 – nay
Đào tạo: Trường Đại học Sân khấu và Điện ảnh Hà Nội
Vai diễn: Cường trong Không còn gì để nói
 
Sự nghiệp sân khấu
Năm hoạt động: 1977 – 1993
Đào tạo: Trường Đại học Văn hóa - Nghệ thuật Quân đội
 
 
Giải thưởng
Liên hoan phim Việt Nam lần thứ 14  Nam diễn viên chính xuất sắc
Website
Mạnh Cường trên IMDb
x • t • 
Trần Mạnh Cường (sinh ngày 4 tháng 9 năm 1960), thường được biết đến với nghệ danh Mạnh Cường là một nghệ sĩ nổi tiếng trong làng sân khấu kịch cũng như nền điện ảnh Việt Nam, hiện là Phó giám đốc Trung tâm Hỗ trợ sáng tác văn học nghệ thuật thuộc Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch. Ông được nhà nước Việt Nam phong tặng danh hiệu Nghệ sĩ nhân dân.
Tiểu sử

Mạnh Cường sinh ngày 4 tháng 9 năm 1960 tại Hà Nội. Ông từng nhập ngũ và là sinh viên trường Đại học Văn hóa Nghệ thuật Quân đội từ năm 1977. Sau khi tốt nghiệp, năm 1980 ông được phân công vào Đoàn Kịch nói Quân đội. Trong khoảng thời gian công tác tại đoàn kịch nói, ông đã gây ấn tượng với khán giả qua nhiều vở kịch như Người mất tích, Tiếng hát cuộc đời, Lời thề thứ 9, Điều không thể mất. Mặc dù bắt đầu với sân khấu kịch và tâm huyết với kịch nói nhưng khán giả biết đến Mạnh Cường nhiều nhất thông qua các bộ phim của ông.
Năm 1993, ông chuyển về Đoàn 871 - Chuyên quản lý học viên đi học trường đại học chuyên nghiệp ngoài quân đội. Từ năm 1993 đến năm 1997, ông theo học Đạo diễn sân khấu, xen kẽ với Đạo diễn điện ảnh, từ năm 1995 đến năm 1999 tại trường Đại học Sân khấu - Điện ảnh. Năm 1997, ông được phong tặng danh hiệu Nghệ sĩ ưu tú.
Ông từng là Trợ lý Văn hóa - Nghệ thuật của Cục Tuyên huấn thuộc Tổng cục Chính trị. Năm 2000, sau khi tốt nghiệp chuyên ngành Đạo diễn tại trường Đại học Sân khấu và Điện ảnh, ông rời Cục tuyên huấn và chuyển hướng làm Trưởng phòng Quản lý nghệ thuật biểu diễn thuộc Sở Văn hóa – Thông tin Hà Nội. Năm 2005, ông làm đạo diễn sự kiện Lễ hội văn hóa dân gian thuộc Tuần lễ kỷ niệm 995 năm Thăng Long – Hà Nội; lúc này ông đang là Trưởng phòng Nghệ thuật của Sở Văn hóa Thông tin Hà Nội.
Năm 2008, ông quay lại trường Văn hóa Nghệ thuật Quân đội làm giảng viên và được phong hàm Trung tá. Đến tháng 5 năm 2009, ông được bổ nhiệm làm Chủ nhiệm Khoa Sân khấu, Điện ảnh và Viết văn. Năm 2012, ông được điều về làm Phó giám đốc Sở Văn hóa, Thể thao và Du lịch tỉnh Khánh Hòa với quân hàm Thượng tá.
Đến năm 2017, ông về Hà Nội làm Phó giám đốc Trung tâm Hỗ trợ sáng tác văn học, nghệ thuật của Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch. Năm 2019, ông được phong tặng danh hiệu Nghệ sĩ Nhân dân.
Tác phẩm > Vai trò diễn viên > Phim truyền hình

| Năm | Phim | Nhân vật | Kênh | Nguồn |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1996 | Đường băng | Phi Hùng | VTV1 |  |
| 1996 | Người Hà Nội | Hùng | VTV3 |  |
| 1998 | Những con đường vô hình | Hoàng | VTV3 |  |
| 2000 | Dây neo hạnh phúc |  | VTV3 |  |
| 2001 | Con nhện xanh | Đỗ Hùng | VTV3 |  |
| 2001 | Chúng tôi ngày ấy | Quang | VTV1 |  |
| 2002 | Không còn gì để nói | Cường | VTV3 |  |
| 2004 | Những giấc mơ dài | Phan | VTV3 |  |
| 2006 | Nhật ký Vàng Anh | Bố của Vàng Anh | VTV3 |  |
| 2007 | Người mang nợ |  | VTV3 |  |
| 2007 | Luật đời | Kiên | VTV1 |  |
| 2009 | Những mãnh vỡ phù hoa | Huỳnh Minh Hồng | HTV7 |  |
| 2009 | Những người độc thân vui vẻ |  | VTV3 |  |
| 2009 | Tin vào điều không có thể | Nhân | VTV3 |  |
| 2012 | Hai phía chân trời | Lê | VTV1 |  |
| 2013 | Tình yêu không hẹn trước | Ông Hoàng | VTV3 |  |
| 2013 | Thái sư Trần Thủ Độ | Đàm Dĩ Mông | VTV1 |  |
| 2016 | Lựa chọn cuối cùng | Ông Khắc Chính | VTV1 |   |
| 2017 | Cả một đời ân oán | Ông Quang | VTV3 |  |
| 2019 | Những nhân viên gương mẫu | Ông Nguyên | VTV1 |  |
| 2020 | Lựa chọn số phận | Ông Lộc | VTV1 |  |
| 2020 | Hướng dương ngược nắng | Ông Đạt | VTV3 |  |
| 2021 | Mặt nạ hạnh phúc | Ông Tôn | SCTV6 |  |
| 2021 | 11 tháng 5 ngày | Ông Vinh | VTV3 |  |
| 2022 | Anh có phải đàn ông không | Ông Thịnh | VTV3 |  |
| 2023 | Dưới bóng cây hạnh phúc | Ông Huấn | VTV1 |  |
| 2023 | Đội điều tra số 7 | Thiếu tướng Xuân Quế |  |  |
Tác phẩm > Vai trò diễn viên > Phim điện ảnh

| Năm | Phim | Nhân vật | Đạo diễn | Ghi chú | Nguồn |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1988 | Thời hiện tại | Kỹ sư Tân | NSND Trần Đắc | Phim đầu tay |  |
| 1990 | Người đàn bà bị săn đuổi | Mộc | Hoàng Tích Chỉ |  |  |
| 1990 | Con ngựa bốn vó trắng | Bá | Vũ Châu |  |  |
| 1991 | Giông tố | Long | Nguyễn Mạnh Lãi |  |  |
| 1992 | Vụ áp phe Đông Dương | Lâm | NSND Trần Đắc |  |  |
| 1992 | Truy lùng băng quỷ gió | Bình | Tự Huy |  |  |
| 1992 | Viên hồng ngọc | Vượng | Nguyễn Quang | Phim video |  |
| 1994 | Hoa ban đỏ | Tư lệnh Đại đoàn | NSND Bạch Diệp, NSƯT Quốc Trọng |  |  |
| 1994 | Trở về | Hùng | NSND Đặng Nhật Minh |  |  |
| 1994 | Người cùng năm sinh | Hoàng | NSND Khải Hưng |  |  |
| 1995 | Xích lô | Người đàn ông trong quán rượu | Trần Anh Hùng |  |  |
| 1999 | Dưới tán rừng lặng lẽ | Chung | Nguyễn Quang |  |  |
| 1999 | Ba mùa | Thầy Đào | Tony Bui |  |  |
| 2000 | Mùa hè chiều thẳng đứng | Kiên | Trần Anh Hùng |  |  |
| 2001 | Mặt trận không tiếng súng | Giám đốc công ty | NSƯT Lê Dân |  |  |
| 2002 | Cái tát sau cánh gà | Hùng | NSƯT Tất Bình |  |  |
| 2005 | Ngôi nhà cổ tích | Phong | NSND Khải Hưng |  |  |
| 2005 | 7 ngày và 1 đời | Văn | Đỗ Đức Thành |  |  |
| 2009 | 21 and a Wake-Up | Dân làng Việt Nam | Chris McIntyre |  |  |
| 2010 | Nhìn ra biển cả | Hồ Bá Tang | Vũ Châu |  |  |
| 2016 | Đầu xuôi đuôi lọt | Dương | Norbert Lechner |  |  |
| 2017 | Thị Mai (es) | Cán bộ quản lý của Bộ Tư pháp | Patricia Ferreira |  |  |
| 2019 | Ước hẹn mùa thu | Ba của Duy | Nguyễn Quang Dũng |  |  |
Tác phẩm > Vai trò đạo diễn

| Năm | Phim | Ghi chú | Nguồn |
| --- | --- | --- | --- |
| 1997 | Thầm lặng | Chuyển thể từ tiểu thuyết Tình yêu thầm lặng của tác giả Nguyễn Thị Sáng |  |
| 1997 | Gia đình người Mông | Phim ngắn 30 phút. Đề án tốt nghiệp Đạo diễn điện ảnh. |  |
|  | Phố ga |  |  |
| 1998 | Đường ra thành phố | Phát sóng trên kênh HanoiTV |  |
|  | Tình yêu của mẹ |  |  |
Gia đình

Vợ của Mạnh Cường từng là bạn học của ông tại trường Văn hóa Nghệ thuật Quân đội. Bà là con gái của cố nhạc sĩ, Đại tá Lương Ngọc Trác, nguyên là Hiệu trưởng trường Nghệ thuật Quân đội, và Nghệ sĩ ưu tú Thùy Chi, nguyên Giám đốc Nhà hát Tuổi trẻ. Mạnh Cường và vợ có hai người con đều từng theo học trường Đại học Sân khấu – Điện ảnh, con gái lớn tên Khanh học Thạc sĩ Lý luận Phê bình điện ảnh còn con trai tên Duy Anh học diễn viên.
Lucfalva

| Lucfalva |
| --- | --- |
—  Thị trấn  —
 

  Huy hiệu
Lucfalva
Quốc gia:  Hungary
Hạt: Nógrád
Tiểu vùng: Bátonyterenyei
Diện tích
 • Tổng cộng: 14,1 km2 (5,4 mi2)
Dân số (2010)
 • Tổng cộng: 626
 • Mật độ: 44/km2 (110/mi2)
Múi giờ: CET (UTC+1)
 • Mùa hè (DST): CEST (UTC+2)
3129 
Mã điện thoại: 32 
Lucfalva là một thị trấn thuộc hạt Nógrád, Hungary. Thị trấn này có diện tích 14,1 km², dân số năm 2010 là 626 người, mật độ 44 người/km².
Ochrosia

| Ochrosia |
| --- | --- |

Phân loại khoa học
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Gentianales
Họ (familia): Apocynaceae
Tông (tribus): Vinceae
Chi (genus): Ochrosia Juss.
Các loài
 Xem trong bài.
Danh pháp đồng nghĩa
  Danh sách  Calpicarpum G.Don   Lactaria Rumph. ex Raf.   Neisosperma Raf.   Diderota Comm. ex A.DC.   Pseudochrosia Blume   Bleekeria Hassk. 1859 not Hassk. 1855   Ochrosion St.-Lag.   Excavatia Markgr.  
Ochrosia là chi thực vật có hoa trong họ Apocynaceae.
Chú thích

↑  
Jussieu, Antoine Laurent de (1789). Genera plantarum secundum ordines naturales disposita, juxta methodum in Horto Regio Parisiensi exaratum, anno M.DCC.LXXIV. Parisiis: Apud Viduam Herissant et Theophilum Barrois. tr. 144–5. Truy cập ngày 3 tháng 11 năm 2013.
↑  
Mueller, Ferdinand von (tháng 7 năm 1871). Fragmenta Phytographiæ Australiæ (Digitised archive copy, online, from biodiversitylibrary.org). 7 (56): 129–131 http://biodiversitylibrary.org/page/761117. Truy cập ngày 3 tháng 11 năm 2013. |title= trống hay bị thiếu (trợ giúp); |contribution= bị bỏ qua (trợ giúp)
↑  
Hendrian (tháng 5 năm 2004). “Revision of Ochrosia (Apocynaceae) in Malesia”. Blumea - Biodiversity, Evolution and Biogeography of Plants. 49 (1): 101–128. Truy cập ngày 3 tháng 11 năm 2013.
↑  “Ochrosia”. Germplasm Resources Information Network. United States Department of Agriculture. ngày 14 tháng 3 năm 2003. Bản gốc lưu trữ ngày 24 tháng 9 năm 2015. Truy cập ngày 19 tháng 2 năm 2009.
↑  Kew World Checklist of Selected Plant Families
↑  “Ochrosia”. The Plant List. Truy cập ngày 16 tháng 6 năm 2013.
Luceriola venata

| Luceriola venata> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Noctuidae
Chi (genus): Luceriola
Loài (species): L. venata
Danh pháp hai phần
Luceriola venata Warren, 1914 
Luceriola venata 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).
Lợi Tân, Bạc Châu

Lợi Tân (chữ Hán giản thể: 利辛县, âm Hán Việt: Lợi Tân huyện) là một huyện của địa cấp thị Bạc Châu, tỉnh An Huy, Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa. Huyện Lợi Tân có diện tích 1950 km², dân số 1,39 triệu người. Mã số bưu chính của Lợi Tân là 236700. Về mặt hành chính, quận này được chia thành 19 trấn và 5 hương.
Trấn: Thành Quan, Hám Thoản, Trương Thôn, Giang Tập, Cựu Thành, Tôn Tập, Nhữ Tập, Vương Nhân, Củng Điếm, Vĩnh Hưng, Vương Thị, Trung Thoản, Hồ Tập, Triển Câu, Vọng Thoản, Tây Phan Lâu, Mã Điếm Tư, Trình Gia Tập, Đại Lý Tập.
Hương: Lưu Gia Tập, Tôn Miếu, Song Kiều, Xuân Điếm, Đan Phượng, Ký Vương Trường, Tân Trương Tập.
| x t An Huy, Cộng hòa nhân dân Trung Hoa |
| --- | --- | --- |
Lịch sử • Chính trị • Kinh tế
| Hợp Phì | Lư Dương  •  Dao Hải  •  Thục Sơn  •  Bao Hà  •  Sào Hồ  •  Trường Phong  •  Phì Đông  •  Phì Tây  •  Lư Giang | An Huy tại Trung Quốc  |
| Vu Hồ | Kính Hồ  •  Tam Sơn  •  Cưu Giang  •  Dặc Giang  •  Vu Hồ  •  Phồn Xương  •  Nam Lăng  •  Vô Vi | An Huy tại Trung Quốc  |
| Bạng Phụ | Bạng Sơn  •  Long Tử Hồ  •  Vũ Hội  •  Hoài Thượng  •  Hoài Viễn  •  Ngũ Hà  •  Cố Trấn | An Huy tại Trung Quốc  |
| Hoài Nam | Điền Gia Am  •  Đại Thông  •  Tạ Gia Tập  •  Bát Công Sơn  •  Phan Tập  •  Phượng Đài  • Thọ | An Huy tại Trung Quốc  |
| Mã An Sơn | Vũ Sơn  •  Hoa Sơn  •  Bác Vọng  •  Đang Đồ  •  Hàm Sơn  •  Hòa | An Huy tại Trung Quốc  |
| Hoài Bắc | Tương Sơn  •  Đỗ Tập  •  Liệt Sơn  •  Tuy Khê | An Huy tại Trung Quốc  |
| Đồng Lăng | Đồng Quan  •  Giao  •  Nghĩa An •  Tung Dương | An Huy tại Trung Quốc  |
| An Khánh | Nghênh Giang  •  Đại Quan  •  Nghi Tú  •  Đồng Thành  •  Hoài Ninh  •  Tiềm Sơn  •  Thái Hồ  •  Túc Tùng  •  Vọng Giang  •  Nhạc Tây | An Huy tại Trung Quốc  |
| Hoàng Sơn | Đồn Khê  •  Hoàng Sơn  •  Huy Châu  •  [[Thiệp(huyện)]]  •  Hưu Ninh  •  Y  •  Kỳ Môn | An Huy tại Trung Quốc  |
| Trừ Châu | Lang Gia  •  Nam Tiếu  •  Minh Quang  •  Thiên Trường  •  Lai An  •  Toàn Tiêu  •  Định Viễn  •  Phượng Dương | An Huy tại Trung Quốc  |
| Phụ Dương | Dĩnh Châu  •  Dĩnh Đông  •  Dĩnh Tuyền  •  Giới Thủ  •  Lâm Tuyền  •  Thái Hòa  •  Phụ Nam  •  Dĩnh Thượng | An Huy tại Trung Quốc  |
| Túc Châu | Dũng Kiều  •  Nãng Sơn  •  Tiêu  •  Linh Bích  •  Tứ | An Huy tại Trung Quốc  |
| Lục An | Kim An  •  Dục An  •  Diệp Tập  •  Hoắc Khâu  •  Thư Thành  •  Kim Trại  •  Hoắc Sơn | An Huy tại Trung Quốc  |
| Bạc Châu | Tiếu Thành  •  Qua Dương  •  Mông Thành  •  Lợi Tân | An Huy tại Trung Quốc  |
| Trì Châu | Quý Trì  •  Đông Chí  •  Thạch Đài  •  Thanh Dương | An Huy tại Trung Quốc  |
| Tuyên Thành | Tuyên Châu  •  Ninh Quốc  •  Lang Khê  •  Quảng Đức  •  Kính  •  Tinh Đức  •  Tích Khê | An Huy tại Trung Quốc  |
Mô hình túi từ trong thị giác máy tính

Trong thị giác máy tính, mô hình túi từ (bag-of-words model, mô hình BoW) có thể được áp dụng để phân loại hình ảnh, bằng cách coi các đặc trưng của hình ảnh như từ ngữ. Trong phân loại văn bản, một túi các từ là một vectơ thưa về số lần xuất hiện của các từ; đó là, một biểu đồ thưa trên tập từ vựng. Trong thị giác máy tính, một túi các từ trực quan là một vectơ  đếm sự xuất hiện của các đặc trưng của hình ảnh.
Biểu diễn hình ảnh dựa trên mô hình BoW

Để biểu diễn một hình ảnh bằng mô hình BoW, một hình ảnh có thể được coi là một văn bản. Tương tự, "từ" trong ảnh cũng cần được định nghĩa. Để đạt được điều này, nó thường bao gồm ba bước sau: phát hiện đặc trưng, mô tả đặc trưng và tạo danh bạ. Một định nghĩa của mô hình BoW có thể là "biểu diễn biểu đồ dựa trên các đặc trưng độc lập với nhau". Lập chỉ mục và truy xuất hình ảnh dựa trên nội dung (CBIR) có thể coi là phương pháp áp dụng sớm kỹ thuật biểu diễn hình ảnh này.
Biểu diễn hình ảnh dựa trên mô hình BoW > Biểu diễn lại đặc trưng

Sau khi phát hiện đặc trưng, mỗi hình ảnh được trừu tượng hóa bằng một số bản mẫu cục bộ. Các phương thức biểu diễn lại đặc trưng liên quan đến cách biểu diễn lại các bản mẫu dưới dạng các vectơ số. Các vectơ này được gọi là một mô tả đặc trưng. Một mô tả tốt nên có khả năng xử lý các thay đổi về cường độ, xoay, thu phóng và biến đổi afin ở một mức độ nào đó. Một trong những mô tả nổi tiếng nhất là biến đổi đặc trưng bất biến tỷ lệ (SIFT). SIFT chuyển đổi từng bản mẫu thành vector 128 chiều. Sau bước này, mỗi hình ảnh là một tập hợp các vectơ có cùng kích thước (128 cho SIFT), thứ tự của các vectơ không quan trọng.
Biểu diễn hình ảnh dựa trên mô hình BoW > Tạo danh bạ

Bước cuối cùng cho mô hình BoW là chuyển đổi các bản mẫu được biểu thị bằng vector thành "từ mã" (tương tự như các từ trong tài liệu văn bản), tạo ra một "tư điển các từ mã" (tương tự như một từ điển các từ trong văn bản). Một từ mã có thể được coi là một đại diện của một số bản mẫu tương tự. Một phương pháp đơn giản là thực hiện phân cụm k-means trên tất cả các vectơ. Từ mã sau đó được định nghĩa là tâm của các cụm được tạo ra. Số lượng các cụm là kích thước danh bạ (tương tự như kích thước của từ điển).
Do đó, mỗi bản mẫu trong một hình ảnh được ánh xạ tới một từ mã nhất định thông qua quá trình phân cụm và hình ảnh có thể được biểu thị bằng biểu đồ của từ mã.
Học hỏi và nhận dạng dựa trên mô hình BoW

Các nhà nghiên cứu thị giác máy tính đã phát triển một số phương pháp học tập để thúc đẩy mô hình BoW cho các nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh, chẳng hạn như phân loại đối tượng. Những phương pháp này đại khái có thể được chia thành hai loại, mô hình khái quát và mô hình điều kiện. Đối với vấn đề phân loại nhiều nhãn, ma trận nhầm lẫn có thể được sử dụng làm số liệu đánh giá.
Học hỏi và nhận dạng dựa trên mô hình BoW > Mô hình khái quát

Dưới đây là một số ký hiệu cho phần này. Giả sử kích thước của danh bạ là  V.
w: từng bản mẫu   w là một vectơ V chiều có một thành phần duy nhất bằng một và tất cả các thành phần khác bằng 0 (Đối với cài đặt phân cụm k-means, thành phần đơn bằng một chỉ ra cụm   w  thuộc về). Các  v từ mã trong từ điển từ mã có thể được biểu diễn dưới dạng    w^{v}=1  và    w^{u}=0  cho    u\neq v.
\mathbf {w} : mỗi hình ảnh được đại diện bởi   \mathbf {w} =[w_{1},w_{2},\cdots ,w_{N}], tất cả các bản mẫu trong một hình ảnh
d_{j}: hình ảnh thứ  j  trong một bộ sưu tập hình ảnh
c: thể loại của hình ảnh
z: chủ đề của bản vá
\pi : tỷ lệ hỗn hợp
Do mô hình BoW tương tự như mô hình BoW trong xử lí ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình khái quát được phát triển cho văn bản cũng có thể được điều chỉnh trong thị giác máy tính. Mô hình Naïve Bayes đơn giản và mô hình Bayes phân cấp được thảo luận.
Học hỏi và nhận dạng dựa trên mô hình BoW > Mô hình khái quát > Naïve Bayes

Đơn giản nhất là phân loại Naïve Bayes. Sử dụng ngôn ngữ của các mô hình đồ họa, trình phân loại Naïve Bayes được mô tả theo phương trình dưới đây. Ý tưởng cơ bản (hoặc giả định) của mô hình này là mỗi loại có phân phối riêng của nó trên từ điển từ mã và các phân phối của mỗi loại có quan sát khác nhau. Lấy thể loại khuôn mặt và thể loại xe hơi làm ví dụ. Thể loại khuôn mặt có thể nhấn mạnh các từ mã đại diện cho "mũi", "mắt" và "miệng", trong khi thể loại xe hơi có thể nhấn mạnh các từ mã đại diện cho "bánh xe" và "cửa sổ". Đưa ra một tập hợp các ví dụ đào tạo, bộ phân loại học các phân phối khác nhau cho các loại khác nhau. Quyết định phân loại vào các thể loại
Do phân loại Naïve Bayes đơn giản nhưng hiệu quả, nó thường được sử dụng làm phương pháp cơ sở để so sánh.
Học hỏi và nhận dạng dựa trên mô hình BoW > Mô hình khái quát > Mô hình Bayes phân cấp

Giả định cơ bản của mô hình Naïve Bayes đôi khi không giữ được. Ví dụ, một hình ảnh cảnh thiên nhiên có thể chứa một số chủ đề khác nhau. Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn xác suất (pLSA)  và phân bố Dirichlet tiềm ẩn (LDA)  là hai mô hình chủ đề phổ biến từ các văn bản để giải quyết vấn đề "chủ đề" tương tự. Lấy LDA làm ví dụ. Để mô hình hóa hình ảnh cảnh thiên nhiên bằng LDA, một cách tương tự với phân tích văn bản được thực hiện:
thể loại hình ảnh được ánh xạ đến thể loại tài liệu;
tỷ lệ hỗn hợp của các chủ đề ánh xạ tỷ lệ hỗn hợp của các chủ đề;
chỉ mục chủ đề được ánh xạ tới chỉ mục chủ đề;
từ mã được ánh xạ tới từ.
Phương pháp này cho thấy kết quả rất hứa hẹn trong phân loại cảnh thiên nhiên trên 13 Danh mục cảnh thiên nhiên.
Học hỏi và nhận dạng dựa trên mô hình BoW > Mô hình điều kiện

Vì hình ảnh được biểu diễn dựa trên mô hình BoW, bất kỳ mô hình điều kiện nào phù hợp với phân loại tài liệu văn bản đều có thể được thử, chẳng hạn như máy vectơ hỗ trợ (SVM)  và AdaBoost. Thủ thuật kernel cũng được áp dụng khi phân loại dựa trên kernel được sử dụng, chẳng hạn như SVM. Hạt nhân hình kim tự tháp được phát triển mới dựa trên mô hình BoW. Cách tiếp cận đặc trưng cục bộ của việc sử dụng biểu diễn mô hình BoW được học bởi các bộ phân loại học máy với các hạt nhân khác nhau (ví dụ: hạt nhân EMD và    X^{2}  kernel) đã được thử nghiệm rất nhiều trong lĩnh vực nhận dạng kết cấu và đối tượng.  Kết quả rất hứa hẹn trên một số bộ dữ liệu đã được báo cáo. Cách tiếp cận này  đã đạt được kết quả rất ấn tượng trong Thử thách các lớp đối tượng trực quan PASCAL Lưu trữ 2007-10-29 tại Wayback Machine.
Học hỏi và nhận dạng dựa trên mô hình BoW > Mô hình điều kiện > Hạt nhân hình kim tự tháp

Hạt nhân hình kim tự tháp  là một thuật toán nhanh (độ phức tạp tuyến tính thay vì hàm cổ điển với độ phức tạp bậc hai) (thỏa mãn điều kiện của Mercer) để ánh xạ các đặc trưng của BoW, hoặc tập hợp các đặc trưng theo chiều cao, thành biểu đồ đa độ phân giải đa chiều. Một lợi thế của các biểu đồ đa độ phân giải này là khả năng nắm bắt, xử lí các đặc trưng cùng xảy ra. Hạt nhân hình kim tự tháp xây dựng biểu đồ đa độ phân giải bằng cách ghép các điểm dữ liệu vào các vùng riêng biệt có kích thước tăng dần. Do đó, các điểm không khớp ở độ phân giải cao có cơ hội khớp ở độ phân giải thấp. Hạt nhân hình kim tự tháp thực hiện khớp tương tự gần đúng, không cần tìm kiếm chính xác hoặc tính toán khoảng cách. Thay vào đó, nó giao cắt các biểu đồ để xấp xỉ đến khớp tối ưu. Theo đó, thời gian tính toán chỉ là tuyến tính trong số lượng các đặc trưng. So với các cách tiếp cận hạt nhân khác, hạt nhân hình kim tự tháp nhanh hơn nhiều, nhưng cung cấp độ chính xác tương đương. Hạt nhân hình với kim tự tháp đã được áp dụng cho cơ sở dữ liệu ETH-80 và cơ sở dữ liệu Caltech 101 với kết quả đầy hứa hẹn.