stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Georg I của Sachsen
Chú thích

1 2  The Encyclopædia britannica: A new survey of universal knowledge..., trang 10
↑  Dr. Theodor Toeche-Mittler: Die Kaiserproklamation in Versailles am 18. Januar 1871 mit einem Verzeichniß der Festtheilnehmer, Ernst Siegfried Mittler und Sohn, Berlin 1896
↑  H. Schnaebeli: Fotoaufnahmen der Kaiserproklamation in Versailles, Berlin 1871
↑  Saxony, Germany
↑  Henry William Fischer (1912). Secret memoirs: the court of royal Saxony, 1891-1902. The story of Louise, crown princess, from the pages of her diary, lost at the time of her elopement from Dresden with M. André ("Richard") Giron. Fischer's Foreign Letters. tr. xxiii.
↑  Friedrich August III
↑  Timothy Cheek, Rusalka: A Performance Guide with Translations and Pronunciation, trang 73
↑  Olga S. Opfell, Royalty Who Wait: The 21 Heads of Formerly Regnant Houses of Europe, trang 106
↑  Messenger, Tập 42, trang 705
↑  Hof- und Staatshandbuch des Königreichs Württemberg 1901, Seite 73
Phân tích tính toán

Phân tích tính toán (Analytics) là phân tích tính toán có hệ thống của dữ liệu hoặc thống kê. Đây là quá trình phát hiện, giải thích và truyền đạt các mô hình có ý nghĩa trong dữ liệu. Đặc biệt có giá trị trong các lĩnh vực có nhiều thông tin được ghi lại, phân tích dựa vào sự ứng dụng đồng thời của số liệu thống kê, lập trình máy tính và nghiên cứu hoạt động để định lượng hiệu suất. Các tổ chức có thể áp dụng phân tích dữ liệu kinh doanh để mô tả, dự đoán và cải thiện hiệu suất kinh doanh. Cụ thể, các khu vực trong phân tích bao gồm phân tích dự đoán, phân tích theo quy tắc, quản lý quyết định doanh nghiệp, phân tích mô tả, phân tích nhận thức, phân tích bán lẻ, phân loại cửa hàng và tối ưu hoá lưu trữ đơn vị hàng hóa tồn kho, tối ưu hoá tiếp thị và các mô hình tiếp thị kết hợp, phân tích web, phân tích cuộc gọi, phân tích giọng nói, nhân lực bán hàng và tối ưu hoá, mô hình định giá bán và khuyến mãi, khoa học dự đoán, phân tích rủi ro tín dụng và phân tích gian lận. Vì phân tích có thể yêu cầu tính toán rộng (xem dữ liệu lớn), các thuật toán và phần mềm được sử dụng cho phân tích khai thác các phương pháp hiện đại nhất trong khoa học máy tính, thống kê và toán học.
Đặc trưng

Phân tích tính toán (Analytics) mang tính đa ngành. Các phương pháp toán học, thống kê, kỹ thuật mô tả và mô hình dự báo được sử dụng rộng rãi nhằm thu thập những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu. Những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu được sử dụng để đề xuất hành động hoặc hướng dẫn ra quyết định trong bối cảnh kinh doanh. Vì vậy, phân tích dữ liệu (analytics) không quá tập trung vào các bước phân tích đơn lẻ nói chung (analysis) mà tập trung vào toàn bộ phương pháp.
Hiện đang có một thiên hướng sử dụng thuật ngữ 'analytics' trong môi trường kinh doanh, ví dụ như 'text analytics' (phân tích văn bản) khác với 'text mining' (khai thác văn bản) để nhấn mạnh góc độ rộng hơn này. Thuật ngữ 'phân tích nâng cao' cũng được sử dụng ngày càng rộng rãi, điển hình là trong các khía cạnh kỹ thuật của phân tích dữ liệu, đặc biệt trong các lĩnh vực mới nổi, chẳng hạn ứng dụng kỹ thuật 'máy học' như mạng lưới thần kinh (neural networks) cho việc làm mô hình dự báo.
Ứng dụng

Marketing đã tiến hóa từ một quy trình sáng tạo thành một quy trình phụ thuộc chặt chẽ với dữ liệu. Các tổ chức marketing sử dụng phân tích dữ liệu nhằm xác định kết quả của các chiến dịch và nỗ lực marketing và hướng dẫn quyết định đầu tư cũng như định vị mục tiêu khách hàng. Nghiên cứu nhân khẩu học, xác định phân khúc khách hàng, phân tích kết hợp và các kỹ thuật khác cho phép người làm marketing sử dụng những khối lượng dữ liệu lớn về mua hàng tiêu dùng, khảo sát và nhóm để hiểu và truyền đạt chiến lược marketing.
Phân tích web cho phép những người làm marketing thu thập thông tin về phiên truy cập và tương tác trên các trang web. Google Analytics là một ví dụ điển hình của công cụ miễn phí và phổ thông của mục đích này. Các tương tác này cung cấp cho hệ thống phân tích dữ liệu web những thông tin cần thiết để theo dõi nguồn giới thiệu, tìm kiếm từ khóa, xác định địa chỉ IP, theo dõi hoạt động của khách tới thăm. Với những thông tin này, người làm marketing có thể cải thiện các chiến dịch marketing, nội dung sáng tạo trên website và kiến trúc thông tin của trang web.
Các kỹ thuật phân tích thường sử dụng trong marketing bao gồm mô hình marketing hỗn hợp, phân tích định giá và chiết khấu, tối ưu hóa lực lượng bán hàng và phân tích khách hàng (như xác định phân khúc). Phân tích web và tối ưu hóa trang web và các chiến dịch trực tuyến ngày nay thường kết hợp chặt chẽ với các kỹ thuật phân tích marketing truyền thống. Ảnh hưởng của truyền thông kỹ thuật số cũng tạo ra một số thay đổi về các thuật ngữ, do đó mô hình marketing hỗn hợp cũng thường được tham chiếu tới mô hình phân phối trong ngữ cảnh kỹ thuật số hoặc marketing hỗn hợp.
Các công cụ và kỹ thuật này hỗ trợ cả về các quyết định chiến lược marketing (như dành tổng cộng bao nhiêu ngân sách cho marketing, phân bố ngân sách cho các nhãn hàng và marketing hỗn hợp như thế nào) và về các chiến thuật để định vị khách hàng tiềm năng nhất với thông điệp tối ưu, bằng phương pháp hiệu quả chi phí nhất trong một thời gian lý tưởng.
Các dạng > Phân tích dữ liệu con người

Ứng dụng này của phân tích dữ liệu hỗ trợ các công ty quản lý về mặt nhân sự, với mục tiêu là lựa chọn những nhân viên nào để tuyển dụng, khen thưởng hoặc thăng cấp, giao nhiệm vụ gì và các vấn đề nhân sự khác. Ví dụ, một phân tích có thể cho thấy rằng những cá nhân với một kiểu lý lịch nhất định sẽ có nhiều khả năng thành công ở một vị trí cụ thể nào đó, do đó họ là những người phù hợp nhất nên được tuyển dụng. Phân tích nhân sự đang trở nên ngày càng quan trọng để hiểu rõ những hồ sơ với kiểu hành vi nào sẽ thành công hay thất bại. Trong khi phân tích con người được áp dụng cho các nhân viên trong một tổ chức, các kỹ thuật xác định phân khúc khách hàng lại được sử dụng để nghiên cứu hồ sơ khách hàng và phát hiện những khách hàng tiềm năng nhất của thị trường.
Các rủi ro: Rủi ro chính cho con người là sự phân biệt đối xử, như phân biệt giá và phân biệt thống kê (Tham khảo đánh giá sách "Weapons of math destruction" của Hiệp hội khoa học Mỹ). Ngoài ra còn có rủi ro là một nhà phát triển có thể hưởng lợi từ ý tưởng và kết quả làm việc từ người dùng, ví dụ như: Người dùng có thể viết các ý tưởng mới trong một ứng dụng ghi chép, dữ liệu này sau đó có thể được gửi đi dưới dạng sự kiện tùy chỉnh, nhờ đó các nhà phát triển có thể biết và hưởng lợi từ những ý tưởng này. Việc này xảy ra bởi quyền sở hữu nội dung thường không rõ ràng theo luật. Nếu nhận dạng của một người dùng không được bảo vệ, sẽ có những rủi ro khác, ví dụ thông tin cá nhân của người dùng có thể bị công khai lên mạng internet. Trường hợp cực đoan nhất, có thể có rủi ro chính phủ có thể tthu thập quá nhiều thông tin riêng tư của các cá nhân và tự cho mình quyền truy cập vào thông tin của công dân.
Các dạng > Phân tích dữ liệu hồ sơ

Một ứng dụng phổ biến của phân tích dữ liệu kinh doanh là phân tích hồ sơ. Trong đó, một ngân hàng hoặc tổ chức cho vay có một tập hợp các tài khoản khách hàng với nhiều biến số về giá trị và rủi ro. Các khách hàng này có thể khác nhau về địa vị xã hội (giàu có, trung lưu hoặc nghèo, v.v...), vị trí địa lý, giá trị ròng và các yếu tố khác. Người cho vay phải cân bằng giữa lợi nhuận thu được trên khoản vay với rủi ro vỡ nợ cho từng khoản vay. Câu hỏi đặt ra là làm thế nào để đánh giá được các hồ sơ khách hàng một cách tổng thể.
Khoản vay ít rủi ro nhất có thể là cho những đối tượng rất giàu có, nhưng có rất ít đối tượng thuộc loại này. Mặt khác, có thể cho nhiều người nghèo vay, tất nhiên là với rủi ro lớn hơn. Một vài số dư cần phải giới hạn nhằm tối ưu hóa lợi nhuận và tối thiểu hóa rủi ro. Giải pháp phân tích dữ liệu có thể kết hợp phân tích chuỗi thời gian với nhiều vấn đề khác để đưa ra quyết định về việc khi nào nên cho vay với từng nhóm phân khúc khách hàng, hoặc quyết định về mức lãi suất cho từng đối tượng trong phân khúc danh mục để bù đắp tổn thất từ toàn thể đối tượng trong danh mục đó.
Các dạng > Phân tích dữ liệu rủi ro

Các mô hình dự báo trong ngành ngân hàng được phát triển nhằm đưa ra sự chắc chắn cho chỉ số rủi ro của từng khách hàng riêng lẻ. Chỉ số tín dụng được xây dựng để dự báo hành vi phạm pháp của các cá nhân và được sử dụng rộng rãi để đánh giá mức tín dụng xứng đáng của người nộp hồ sơ vay vốn.
Bên cạnh đó, phân tích rủi ro được thực hiện trong khoa học và lĩnh vực bảo hiểm. Nó cũng được dùng rộng rãi trong các tổ chức tài chính như các công ty về cổng thanh toán trực tuyến để phân tích xem một giao dịch là có thực hay gian lận bằng việc sử dụng lịch sử giao dịch của khách hàng. Ứng dụng này được dùng rộng rãi hơn trong mua hàng thanh toán bằng thẻ tín dụng, ví dụ khi có sự tăng đột biến trong khối lượng giao dịch của một khách hàng, khách hàng đó sẽ nhận được cuộc gọi để xác nhận giao dịch đó có phải được khởi tạo bởi họ hay không. Ứng dụng này sẽ giúp giảm thiểu tổn thất trong những trường hợp kể trên.
Các dạng > Phân tích dữ liệu kỹ thuật số

Phân tích dữ liệu kỹ thuật số là một nhóm các hoạt động kinh doanh và kỹ thuật nhằm xác định, khởi tạo, thu thập, xác minh hay chuyển đổi dữ liệu kỹ thuật số thành báo cáo, nghiên cứu, phân tích, đề xuất, tối ưu hóa, dự báo hoặc tự động hóa. Ứng dụng này cũng bao gồm SEO (Search Engine Optimization - Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm) trong đó các tìm kiếm từ khóa được theo dõi và trở thành dữ liệu được sử dụng cho mục đích marketing. Thậm chí các banner quảng cáo và lần nhấp chuột cũng thuộc phân tích dữ liệu kỹ thuật số. Ngày càng có nhiều công ty về marketing và thương hiệu phụ thuộc vào phân tích dữ liệu kỹ thuật số cho công việc marketing kỹ thuật số của họ, trong đó MROI (Marketing Return On Investment - lợi nhuận marketing từ đầu tư) là một chỉ số hoạt động quan trọng.
Các dạng > Phân tích dữ liệu an ninh

Phân tích dữ liệu an ninh có liên quan đến công nghệ thông tin, nhằm thu thập và phân tích các sự kiện an ninh để tìm ra những yếu tố nào mang tới rủi ro lớn nhất. Sản phẩm trong lĩnh vực này bao gồm quản lý bảo mật thông tin - sự kiện và phân tích dữ liệu hành vi người dùng.
Palazzolo Vercellese

Palazzolo Vercellese (Palasseu in Piedmontese) là một đô thị ở tỉnh Vercelli trong vùng Piedmont thuộc Ý, có cự ly khoảng 45 km về phía đông bắc của Torino và khoảng 20 km về phía tây nam của Vercelli. Tại thời điểm ngày 31 tháng 12 năm 2004, đô thị này có dân số 1.348 người và diện tích là 13,9 km².
Palazzolo Vercellese giáp các đô thị: Camino, Fontanetto Po, Gabiano, và Trino.
Lịch sử hình học

Bảng các yếu tố trong hình học, trích từ cuốn Cyclopaedia năm 1728.
Hình học (geometry) bắt nguồn từ tiếng Hy Lạp cổ: γεωμετρία; geo- "đất", -metron "đo đạc", nghĩa là đo đạc đất đai, là ngành toán học nghiên cứu các liên hệ không gian. Cùng với số học, hình học là một trong hai ngành toán học được con người nghiên cứu từ thời cổ đại.
Hình học cổ điển tập trung vào xây dựng các hình dựa trên compa và thước kẻ. Euclid đã cách mạng hóa hình học bằng cách giới thiệu phương pháp chứng minh toán học và các tiên đề mà  ngày nay vẫn còn sử dụng. Cuốn sách của ông, Các yếu tố (The Elements) được coi là sách giáo khoa có ảnh hưởng nhất mọi thời đại, và được tất cả những người có học ở phương Tây học tập cho đến giữa thế kỷ 20.
Trong thời hiện đại, khái niệm hình học đã được khái quát hóa đến một mức độ trừu tượng cao và phức tạp. Hình học trở thành đối tượng của các phương pháp giải tích và đại số trừu tượng, do đó nhiều ngành hiện đại của hình học khác biệt nhiều đến mức không còn gì liên quan tới hình học cổ điển, như hình học đại số và hình học giải tích.
Với việc thay đổi tiên đề 5 trong hình học cổ điển do Euclid xây dựng nên và giữ nguyên 4 tiên đề đầu, hình học đã có các bước phát triển hiện đại với hình học phi Euclid, hình học Riemann và hình học elliptic.
Hình học cổ đại

Sự khởi đầu ghi nhận sớm nhất của hình học bắt đầu từ thời cổ đại, khi con người khám phá hình tam giác tù trong Thung lũng Indus cổ đại (xem toán học thời Harappan), và Babylon cổ đại (xem toán học thời Babylon) từ khoảng 3000 năm TCN. Hình học cổ đại - một tập hợp các công thức thực nghiệm liên quan đến độ dài, góc, diện tích, và khối lượng - được phát triển để đáp ứng một số nhu cầu thực tế trong khảo sát, xây dựng, thiên văn học, nông nghiệp và hàng loạt ngành nghề khác nhau. Trong số đó có một số công thức phức tạp đến mức đáng ngạc nhiên, và một nhà toán học hiện đại cũng khó mà chứng minh được các công thức trên nếu không sử dụng vi phân hay tích phân. Ví dụ: cả người Ai Cập và người Babylon đã nhận thức được các phiên bản của định lý Pythagore khoảng 1500 năm trước Pythagoras; người Ai Cập đã có một công thức chính xác cho thể tích của một hình chóp cụt của một kim tự tháp vuông.
Hình học cổ đại > Hình học cổ đại Ai Cập

Từ bốn nghìn năm trước công nguyên, trong đời sống hàng ngày con người đã tiếp xúc với những vấn đề đo đạc. Mỗi lần nước lụt từ các sông, đặc biệt là sông Nile tràn vào đồng ruộng, phù sa lắng xuống tạo thành các mảnh đất màu mỡ lấp kín các bờ ngăn. Khi nước rút đi người ta phải chia lại ruộng đất. Điều đó đòi hỏi con người phải có một số kiến thức nhất định về hình học.
Khi mùa màng đã thu hoạch xong, phải đong thóc gạo. Người Ai Cập chọn một cái thùng có dung tích được thừa nhận làm đơn vị rồi lường xem số thóc thu hoạch được gồm bao nhiêu thùng như vậy. Đó chính là phương pháp xác định các thể tích đầu tiên nó đưa đến vấn đề tương quan giữa các thể tích của nhiều vật thể khác nhau.
Những bản di cảo thời cổ Ai Cập và cổ Babilon còn lại ngày nay cho chúng ta thấy rằng hai nghìn năm trước công nguyên loài người đã biết tính diện tích các hình tam giác, hình chữ nhật, hình thang và tính gần đúng diện tích hình tròn. Họ cũng biết công thức tính thể tích các hình lập phương, hình trụ, hình nón, hình tháp và hình tháp cụt.
Trong các sách toán viết bằng giấy lau sậy tại Moscow (MMP - Moscow Mathematical Papyrus) và sách toán viết trên giấy lau sậy Rhind (RMP - Rhind Mathematical Papyrus) còn lưu lại đến ngày nay có các công thức sau:
| Hình | Nguồn thông tin | Công thức (với cách biểu diễn hiện đại) |
| --- | --- | --- |
| tam giác | Bài toán số 51 (RMP) và các bài toán số 4, 7 and 17 của MMP. |  A={\frac {1}{2}}bh   b =  đáy, h = chiều cao |
| hình chữ nhật | Bài toán số 49 của RMP and bài toán số 6 của MMP. Công thức tương tự cũng được tìm thấy trong sách toán viết trên giấy lau sậy của Lahun tại London. |  A=bh   b =  đáy, h = chiều cao |
| hình tròn | Bài toán số 51 của RMP và các bài toán số 4, 7 and 17 của MMP |  A={\frac {1}{4}}({\frac {256}{81}})d^{2}  d= đường kính. Công thức này tính xấp xỉ 256/81 = 3.16049... cho số  \pi =3.14159..., với sai số ~0.63%. |
Một phần của tác phẩm "Cơ sở" của Euclid viết trên giấy lau sậy.
Việt Nam tại Thế vận hội Mùa hè 2020

Việt Nam đã thi đấu tại Thế vận hội Mùa hè 2020 ở Tokyo. Ban đầu dự kiến diễn ra từ ngày 24 tháng 7 đến ngày 9 tháng 8 năm 2020, nhưng do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, thế vận hội đã bị hoãn lại. Thế vận hội được diễn ra từ ngày 23 tháng 7 đến ngày 8 tháng 8 năm 2021. Đây là lần tham dự thứ 10 của quốc gia tại Thế vận hội với tư cách là một nước cộng hòa thống nhất, 6 lần trong số đó dưới biểu ngữ của Quốc gia Việt Nam hoặc Việt Nam Cộng hòa. Tại kì thế vận hội này, Việt Nam không giành được huy chương nào, lần đầu tiên kể từ sau Thế vận hội Mùa hè 2004.
Huy chương

Bài chi tiết: Bảng tổng sắp huy chương Thế vận hội Mùa hè 2020
Vận động viên dự thi

| Môn | Nam | Nữ | Tổng |
| --- | --- | --- | --- |
| Bắn cung | 1 | 1 | 2 |
| Bắn súng | 1 | 0 | 1 |
| Bơi lội | 1 | 1 | 2 |
| Cầu lông | 1 | 1 | 2 |
| Chèo thuyền | 0 | 2 | 2 |
| Cử tạ | 1 | 1 | 2 |
| Điền kinh | 0 | 1 | 1 |
| Judo | 0 | 1 | 1 |
| Quyền anh | 1 | 1 | 2 |
| Taekwondo | 0 | 1 | 1 |
| Thể dục dụng cụ | 2 | 0 | 2 |
| Tổng | 8 | 10 | 18 |
Bắn cung

Bài chi tiết: Bắn cung tại Thế vận hội Mùa hè 2020
Ngày 28 tháng 11 năm 2019, tại Giải vô địch bắn cung châu Á 2019, cũng đồng thời là vòng loại Olympic 2020 khu vực châu Á, diễn ra ở Thái Lan, Nguyễn Hoàng Phi Vũ đã giành HCV nội dung cung một dây nam còn Đỗ Thị Ánh Nguyệt đã giành HCĐ nội dung cung một dây nữ, qua đó cùng nhận tấm vé dự Thế vận hội.
| Vận động viên | Nội dung | Vòng xếp hạng> Điểm | Vòng xếp hạng> Hạng | Vòng 64> Đối thủ Tỷ số | Vòng 32> Đối thủ Tỷ số | Vòng 16> Đối thủ Tỷ số | Tứ kết> Đối thủ Tỷ số | Bán kết> Đối thủ Tỷ số | Chung kết> Đối thủ Tỷ số | Chung kết> Hạng |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Nguyễn Hoàng Phi Vũ | Đơn nam | 647 | 53 |  Chí Xuân (TPE) B (1–5) | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại |
| Đỗ Thị Ánh Nguyệt | Đơn nữ | 628 | 49 |  Hayakawa (JPN) B (5–6) | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại |
| Nguyễn Hoàng Phi Vũ Đỗ Thị Ánh Nguyệt | Đồng đội nam nữ | 1275 | 23 | — | — | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại |
Bắn súng

Bài chi tiết: Bắn súng tại Thế vận hội Mùa hè 2020
Do không thể giành vé trực tiếp đến Thế vận hội, Liên đoàn Bắn súng Thế giới (ISSF) phân bổ 1 suất tham dự Olympic Tokyo cho bắn súng Việt Nam ở nội dung 10m súng ngắn hơi nam cho Hoàng Xuân Vinh. Dù từng đạt huy chương vàng tại Thế vận hội Mùa hè 2016, song anh cũng không thể vượt qua được vòng loại ở nội dung này.
| Vận động viên | Nội dung | Vòng loại> Điểm | Vòng loại> Hạng | Chung kết> Điểm | Chung kết> Hạng |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Hoàng Xuân Vinh | 10 m súng ngắn hơi Nam | 573 | 22 | Bị loại | Bị loại |
Bơi lội

Bài chi tiết: Bơi lội tại Thế vận hội Mùa hè 2020 và Bơi lội tại Thế vận hội Mùa hè 2020 - Vòng loại
Các vận động viên bơi lội Việt Nam tiếp tục đạt được các tiêu chuẩn đủ điều kiện trong các nội dung sau (tối đa 2 vận động viên bơi lội trong mỗi nội dung tại tính giờ vòng loại Olympic (OQT), và có khả năng 1 tại tính giờ tuyển chọn Olympic (OST).
| Vận động viên | Nội dung | Vòng loại> Tính giờ | Vòng loại> Hạng | Bán kết> Tính giờ | Bán kết> Hạng | Chung kết> Tính giờ | Chung kết> Hạng |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Nguyễn Huy Hoàng | Bơi tự do 800 m Nam | 7:54:16 | 20 | — | — | Bị loại | Bị loại |
| Nguyễn Huy Hoàng | Bơi tự do 1500 m Nam | 15:00.24 | 12 | — | — | Bị loại | Bị loại |
| Nguyễn Thị Ánh Viên | Bơi tự do 200 m Nữ | 2:05.30 | 26 | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại |
| Nguyễn Thị Ánh Viên | Bơi tự do 800 m Nữ | 9:03:56 | 30 | — | — | Bị loại | Bị loại |
Cầu lông

Bài chi tiết: Cầu lông tại Thế vận hội Mùa hè 2020
Ngày 7 tháng 6 năm 2021, Liên đoàn cầu lông thế giới (BWF) thông báo 2 vận động viên Nguyễn Tiến Minh, Nguyễn Thùy Linh của Việt Nam đủ điều kiện dự Olympic Tokyo. Tiến Minh cũng đã tạo nên cột mốc lịch sử khi trở thành VĐV Việt Nam đầu tiên tham dự 4 kỳ Olympic (2008, 2012, 2016, 2020).
| Vận động viên | Nội dung | Vòng bảng> Đối thủ Tỷ số | Vòng bảng> Đối thủ Tỷ số | Vòng bảng> Đối thủ Tỷ số | Vòng bảng> Hạng | Vòng loại> Đối thủ Tỷ số | Tứ kết> Đối thủ Tỷ số | Bán kết> Đối thủ Tỷ số | Chung kết / BM> Đối thủ Tỷ số | Chung kết / BM> Hạng |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Nguyễn Tiến Minh | Đơn Nam |  Antonsen (DEN) B (13–21, 13–21) |  Dwicahyo (AZE) B (14–21, 18–21) | — | 3 | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại |
| Nguyễn Thùy Linh | Đơn Nữ |  Duệ Phi (FRA) T (21–11, 21–11) |  Tư Dĩnh (TPE) B (16–21, 11–21) |  Jaquet (SUI) T (21–8, 21–17) | 2 | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại |
Chèo thuyền

Bài chi tiết: Rowing tại Thế vận hội Mùa hè 2020
Sáng ngày 7 tháng 5 năm 2021, đôi vận động viên Lường Thị Thảo và Đinh Thị Hảo đã đem về chiếc vé tham dự Olympic vô cùng quý giá cho thể thao Việt Nam sau khi về nhì ở nội dung thuyền đôi nữ hạng nhẹ mái chèo đôi tại vòng loại Olympic khu vực châu Á & Thái Bình Dương ở Tokyo.
| Vận động viên | Nội dung | Vòng ngoài> Thời gian | Vòng ngoài> Hạng | Tranh vé vớt> Thời gian | Tranh vé vớt> Hạng | Bán kết> Thời gian | Bán kết> Hạng | Chung kết> Thời gian | Chung kết> Hạng | Chung kết C> Thời gian | Chung kết C> Hạng | Hạng cuối cùng |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Lường Thị Thảo Đinh Thị Hảo | Đôi Nữ hạng nhẹ mái chèo đôi | 7:36.21 | 4 | 7:53.69 | 5 | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại | 7:19.05 | 3 | 15 |
Cử tạ

Bài chi tiết: Cử tạ tại Thế vận hội Mùa hè 2020
Giữa tháng 6 năm 2021, Liên đoàn cử tạ quốc tế (IWF) đã công bố 3 suất chính thức dành cho cử tạ Việt Nam là Thạch Kim Tuấn, Vương Thị Huyền, Hoàng Thị Duyên. Tuy nhiên sau đó lại bị cắt một suất vì 4 VĐV dương tính chất cấm (doping). Cuối cùng, chỉ có Thạch Kim Tuấn và Hoàng Thị Duyên được tham dự thế vận hội.
| Vận động viên | Nội dung | Cử giật> Kết quả | Cử giật> Hạng | Cử đẩy> Kết quả | Cử đẩy> Hạng | Tổng số | Hạng |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Thạch Kim Tuấn | 61 kg Nam | 126 | 8 | 153 | DNF | 126 | DNF |
| Hoàng Thị Duyên | 59 kg Nữ | 95 | 5 | 113 | 5 | 208 | 5 |
Điền kinh

Bài chi tiết: Điền kinh tại Thế vận hội Mùa hè 2020 và Điền kinh tại Thế vận hội Mùa hè 2020 - Vòng loại
Giữa tháng 6, Liên đoàn điền kinh quốc tế cùng Ủy ban Olympic quốc tế (IOC) quyết định chọn VĐV Quách Thị Lan vào danh sách các VĐV được tham dự Olympic Tokyo ở nội dung 400m rào nữ. Đây là suất đặc cách dành cho điền kinh Việt Nam sau khi không có VĐV nào đạt được suất chính thức. Quách Thị Lan là nhà vô địch 400 m vượt rào nữ tại ASIAD 2018.
Judo

Bài chi tiết: Judo tại Thế vận hội Mùa hè 2020
Rạng sáng ngày 3 tháng 7 năm 2021, Liên đoàn Judo Quốc tế (IJF) chính thức thông báo vận động viên Nguyễn Thị Thanh Thủy đã đoạt vé tham dự kỳ Olympic Tokyo.
| Vận động viên | Nội dung | Vòng 32> Đối thủ Kết quả | Vòng 16> Đối thủ Kết quả | Tứ kết> Đối thủ Kết quả | Bán kết> Đối thủ Kết quả | Vòng vé vớt> Đối thủ Kết quả | Chung kết / HCĐ> Đối thủ Kết quả | Chung kết / HCĐ> Hạng |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Nguyễn Thị Thanh Thủy | 52 kg Nữ |  Chițu (ROU) B 0–10 | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại |
Quyền anh

Bài chi tiết: Quyền anh tại Thế vận hội Mùa hè 2020
Việt Nam có 2 vận động viên vượt qua vòng loại và nhận được tấm vé chính thức là Nguyễn Thị Tâm và trước đó là võ sĩ Nguyễn Văn Đương. Nguyễn Thị Tâm cũng trở thành nữ vận động viên boxing đầu tiên của Việt Nam tham dự Thế vận hội.
| Vận động viên | Nội dung | Vòng 32> Đối thủ Tỷ số | Vòng 16> Đối thủ Tỷ số | Tứ kết> Đối thủ Tỷ số | Bán kết> Đối thủ Tỷ số | Chung kết> Đối thủ Tỷ số | Chung kết> Hạng |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Nguyễn Văn Đương | Hạng lông Nam |  Aliyev (AZE) T 3–2 |  Erdenebat (MGL) B 0–5 | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại |
| Nguyễn Thị Tâm | Hạng ruồi Nữ |  Krasteva (BUL) B 2–3 | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại | Bị loại |
Taekwondo

Bài chi tiết: Taekwondo tại Thế vận hội Mùa hè 2020
Tại vòng loại Olympic Tokyo 2020 khu vực châu Á được tổ chức tại Jordan từ ngày 21 đến 23 tháng 5 năm 2021, võ sĩ Trương Thị Kim Tuyền đã chính thức giành vé dự Olympic Tokyo 2020. Cụ thể, ở nội dung nữ 49 kg, Trương Thị Kim Tuyền đã giành những chiến thắng thuyết phục trước các VĐV đến từ Pakistan, Kazakhstan để đoạt vé đi Thế vận hội.
| Vận động viên | Nội dung | Vòng 16> Đối thủ Kết quả | Tứ kết> Đối thủ Kết quả | Vòng vé vớt> Đối thủ Kết quả | Bán kết> Đối thủ Kết quả | Chung kết / HCĐ> Đối thủ Kết quả | Chung kết / HCĐ> Hạng |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Trương Thị Kim Tuyền | 49 kg Nữ |  Yong (CAN) T 19–5 |  Panipak (THA) B 11–20 |  Avishag (ISR) B 1–22 | Bị loại | Bị loại | 7 |