stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Viễn thám
Tổng quan

Có hai loại viễn thám chính là viễn thám thụ động và viễn thám chủ động. Các cảm biến thụ động thu nhận các bức xạ tự nhiên được phát ra hoặc được phản xạ từ vật thể hoặc khu vực xung quanh. Phản xạ ánh sáng mặt trời là một nguồn phổ biến nhất mà các cảm biến thụ động thu nhận. Ví dụ, các cảm biến viễn thám thụ động như phim trong nhiếp ảnh. hồng ngoại, thiết bị tích hợp sạt và máy đo sóng radio. Thu nhận dữ liệu chủ động là ghi nhận các bước sóng điện từ do những nguồn chủ động phát ra, chúng đi đến đối tượng rồi phản xạ lại sau đó cảm biến thu nhận tín hiệu. RADAR và LiDAR là những ví dụ về cảm biến chủ động trong khi đó có thời gian trễ giữa lúc phát ra và thu nhận sóng điện từ trong quá trình đo đạc để xác định vị trí, vận tốc và phương hướng di chuyển của một đối tượng.
Cảm biến viễn thám: Cảm biến là các thiết bị tạo ra ảnh về sự phân bố năng lượng phản xạ hay phát xạ của các vật thể từ mặt đất theo những phần nhất định của quang phổ điện từ.
Việc phân loại các cảm biến dựa theo dãi sóng thu nhận, chức năng hoạt động, cũng có thể phân loại theo kết cấu.
Cảm biến chia ra là cảm biến chủ động và cảm biến bị động
Cảm biến bị động thu nhận bức xạ do vật thể phản xạ hoặc phát xạ từ nguồn phát tự nhiên là Mặt Trời. Cảm biến chủ động lại thu năng lượng do vật thể phản xạ từ một nguồn cung cấp nhân tạo.
Viễn thám giúp thu thập dữ liệu của các khu vực nguy hiểm hoặc không thể tiếp cận. Các ứng dụng viễn thám bao gồm giám sát nạn  phá rừng ở các khu vực như lưu vực sông Amazon, các đặc điểm của băng  ở Bắc Cực hay Nam Cực, và độ sâu âm thanh của các khu vực ven biển và đại dương. Trong thời kỳ chiến tranh lạnh, bộ quân sự đã sử dụng công nghệ viễn thám để thu thập dữ liệu về các khu vực biên giới nguy hiểm. Viễn thám còn thay thế cho việc thu thập dữ liệu tốn kém và chậm trễ trên mặt đất đồng thời không làm ảnh hưởng đến các đối tượng cần thu thập dữ liệu
Đồng thời viễn thám cũng là nền tảng cho việc thu thập và truyền dữ liệu trên quỹ đạo Trái Đất của phổ điện từ, kết hợp với cảm biến và phân tích trên không hoặc trên mặt đất quy mô lớn, cung cấp cho các nhà nghiên cứu đủ thông tin để theo dõi các xu hướng như El Niño và các hiện tượng dài hạn tự nhiên khác. Các ứng dụng khác bao gồm các lĩnh vực khác nhau của khoa học Trái Đất như việc quản lý tài nguyên thiên nhiên, các lĩnh vực nông nghiệp như sử dụng và bảo tồn đất đai, hay vấn đề về an ninh quốc gia như thu thập dữ liệu trên mặt đất trên cao hoặc các khu vực biên giới.
Các loại kỹ thuật thu thập dữ liệu áp dụng công nghệ viễn thám

Là cơ sở cho việc thu thập và phân tích đa phổ là các khu vực cần kiểm tra hoặc các đối tượng có khả năng phản xạ hoặc phát ra bức xạ nổi bật so với các khu vực xung quanh. Để biết tóm tắt về các hệ thống vệ tinh viễn thám hãy xem bảng tổng quan.
Xem thêm thông tin: Viễn thám (địa chất) và Viễn thám (khảo cổ)
Các loại kỹ thuật thu thập dữ liệu áp dụng công nghệ viễn thám > Các loại ra đa

Một số loại ra đa thông dụng được liên kết với hệ thống kiểm soát giao thông trên không để cảnh báo trước về tình hình thời tiết với quy mô giới hạn. Ra đa Doppler được dùng bởi các bộ phận và tổ chúc có thẩm quyền ở địa phương để theo dõi các hiện tượng khí tượng quy mô lớn như tốc độ gió, hướng gió, mật độ mưa của một địa điểm. Một số ứng dụng khác của ra đa plasmas trong tầng điện. Ra đa khẩu độ được sử dụng để dựng các mô hình độ cao kỹ thuật số với địa hình quy mô lớn (ví dụ như RADARSAT, TerraSAR-X, Magellan).
Laser và ra đa độ cao trên các vệ tinh cung cấp dữ liệu về Trái Đất và đại dương. Thông qua việc đo độ phồng của nước được gây ra bởi trọng lực, chiều cao và bước sóng của sóng biển, để thể hiện các đặc điểm dưới đáy biển đến độ phân giải khoảng một dặm.
Ra đa dùng sóng siêu âm (âm thanh) và ra đa thủy triểu để đo mực nước biển, thủy triều và hướng sóng trong các thiết bị đo thủy triều ven biển và ngoài khơi.
Lidar được biết đến trong các ứng dụng trong lĩnh vực quân sự như laser dẫn đường trong các loại vũ khí. Ngoài ra Lidar còn được sử dụng để phát hiện và đo nồng độ các loại hóa chất khác nhau trong khí quyển, đồng thời Lidar còn có thể được sử dụng để đo độ cao của các vật thể trên mặt đất chính xác hơn so với công nghệ radar. Viễn thám thực vật cũng là một ứng dụng chính của Lidar.
Máy đo phóng xạ (Radiometer) và quang kế(photometers) là dụng cụ phổ biến nhất được sử dụng để thu thập bức xạ phản xạ và phát ra trong một dải tần số rộng. Phổ biến nhất là cảm biến hồng ngoại, lò vi sóng, tia gamma và tia cực tím. Chúng cũng có thể được sử dụng để phát hiện phổ phát xạ của các hóa chất khác nhau, cung cấp dữ liệu về nồng độ hóa học trong khí quyển. Máy đo phóng xạ thường được sử dụng vào ban đêm, vì ánh sáng nhân tạo và bức xạ thường được tạo ra do các hoạt động của con người vào ban đêm. Được ứng dụng trong việc viễn thám về vấn đề kiểm soát dân số, GDP và các thiệt hại của cơ sở hạ tầng từ chiến tranh hoặc thảm họa.
Hình ảnh quang phổ cũng là một trong những ứng dụng hữu ít trong việc theo dõi và thu thập dữ liệu của các nhà nghiên cứu của quân đội Hoa Kỳ. Họ xác định rằng các vật phẩm nhân tạo có chữ ký phân cực không được tìm thấy trong các vật thể tự nhiên. Những kết luận này được rút ra từ việc quan sát các hình ảnh quang phổ của xe tải quân sự như Humvee với các bộ lọc quang phổ như  hyperspectral và spectropolarimetric VNIR Spectropolarimetric Imager.
Các phép chiếu lập thể của ảnh chụp trên không thường được sử dụng để vẽ bản đồ địa hình và phân tích địa hình trong việc vận chuyển hàng hóa cũng như xây dựng các bộ phận đường cao tốc cho các tuyến đường tiềm năng, ngoài ra còn có thể mô phỏng các đặc điểm của địa hình trên đất liền.
Các loại kỹ thuật thu thập dữ liệu áp dụng công nghệ viễn thám > Trắc địa

Trắc địa viễn thám có thể mô phỏng trọng lực hoặc hình thể của khu vực hay mục tiêu xác định. Công nghệ này được ứng dụng lần đầu trong việc phát hiện tàu ngầm. Ngoài ra công nghệ trắc địa viễn thám còn có thế phát hiện ra sự nhiễu loạn của từ trường hấp dẫn của Trái Đất, được sử dụng để xác định những thay đổi trong phân bố khối lượng của Trái Đất, hỗ trợ cho các nghiên cứu địa vật lý, như dự án GRACE.
Các loại kỹ thuật thu thập dữ liệu áp dụng công nghệ viễn thám > Âm thanh

Sóng âm: sóng âm thụ động được áp dụng để lắng nghe âm thanh được tạo ra bởi một vật thể khác (một con tàu, cá voi, v. v.), sóng âm chủ động, phát ra các loại xung âm thanh và thu lại âm thanh phản xạ, được dùng để phát hiện, dò tìm và đo đạc các vật thể dưới nước và các loại địa hình.
Đồ thị địa chấn được chụp tại các địa điểm khác nhau để xác định vị trí và đo động đất (sau khi chúng xảy ra) bằng cách so sánh cường độ tương đối và thời gian chính xác.
Siêu âm: Các cảm biến siêu âm, phát ra xung tần số cao và thu nhận âm thanh phản xạ, được sử dụng để phát hiện sóng nước và mực nước, áp dụng trong các đồng hồ đo thủy triều hoặc cho các bể kéo.
Đồng thời để thực hiện một loạt các quan sát quy mô lớn, hầu hết các hệ thống cảm biến phụ thuộc vào các yếu tố sau: vị trí nền tảng và hướng của cảm biến. Các công cụ cao cấp hiện nay thường sử dụng thông tin vị trí từ hệ thống định vị toàn cầu.
Các dữ liệu đặc trưng được sử dụng trong viễn thám

The quality of remote sensing data consists of its spatial, spectral, radiometric and temporal resolutions.
Cách xử lý dữ liệu trong kỹ thuật viễn thám

Để tạo ra các bản đồ dựa trên cảm biến, hầu hết các hệ thống viễn thám đều phải nhận dữ liệu từ cảm biến bên ngoài liên quan đến các điểm tham chiếu (bao gồm khoảng cách giữa các điểm đã biết trên mặt đất), điều này còn phụ thuộc vào loại cảm biến được sử dụng. Ví dụ, trong các bức ảnh thông thường, khoảng cách là chính xác ở trung tâm của hình ảnh với sự biến dạng của các phép đo tăng xa hơn bạn đầu nhận được từ điểm trung tâm.
Cách xử lý dữ liệu trong kỹ thuật viễn thám > Các cấp độ xử lý dữ liệu

Để thuận tiện cho việc sử dụng và xử lý dữ liệu trong thực tế, một số "cấp độ" xử lý lần đầu tiên được NASA xác định vào năm 1986, và được xem như là một phần của hệ thống quan sát Trái Đất. Những cấp độ này được áp dụng kể từ đó, kể cả trong nội bộ NASA () và những nơi khác ()
| Cấp | Mức độ xử lý |
| --- | --- |
0: Dữ liệu đã được xử lý nhưng chưa đạt được độ phân giải đầy đủ
1a: Dữ liệu đã được xử lý, chưa đạt được độ phân giải đầy đủ, được tham chiếu theo thời gian và được chú thích bằng thông tin phụ trợ, bao gồm các hệ số hiệu chuẩn của phóng xạ và hình học và các tham số hội thảo địa lý (ví dụ, phù du nền tảng) được tính toán và gắn vào nhưng không được áp dụng cho dữ liệu Cấp 0 (hoặc nếu được áp dụng, theo cách mà mức 0 có thể phục hồi hoàn toàn từ dữ liệu cấp 1a).
1b: Dữ liệu cấp 1a đã được xử lý cho các đơn vị cảm biến (ví dụ: mặt cắt ngang của radar, nhiệt độ sáng, v.v.); không phải tất cả các công cụ đều có dữ liệu cấp 1b; dữ liệu cấp 0 không thể phục hồi được từ dữ liệu cấp 1b.
2: Các nhân tố địa vật lý (ví dụ: chiều cao sóng biển, độ ẩm đất, nồng độ băng) ở cùng độ phân giải như dữ liệu nguồn cấp 1.
3: Các hình ảnh trên các thang lưới không thời gian thống nhất, thường có một số tính hoàn chỉnh và nhất quán (ví dụ: các điểm bị thiếu được nội suy, các vùng hoàn chỉnh được ghép lại với nhau từ nhiều quỹ đạo, v.v.).
4: Hiệu ứng mô hình hoặc kết quả từ các phân tích dữ liệu cấp thấp (v. d. các biến số không được đo bằng các công cụ, mà thay vào đó được lấy ra từ sự đo lường khác).
Phân loại ảnh trong viễn thám

Ảnh quang học: là loại ảnh được tạo ra bởi việc thu nhận các bước sóng ánh sáng nhìn thấy (bước sóng 0.4-0.76 micromet).
Ảnh hồng ngoại: là loại ảnh được tạo ra bởi việc thu nhận các bước sóng hồng ngoại phát ra từ vật thể (bước sóng 8-14 micromet).
Ảnh radar: là loại ảnh được tạo ra bởi việc thu nhận các bước sóng trong dãi sóng siêu cao tần (bước sóng lớn hơn 2 cm).
Ảnh thu được bằng sóng địa chấn cũng là một loại ảnh viễn thám.
Ảnh viễn thám có thể được lưu theo các kênh ảnh đơn (trắng đen) ở dạng số trong máy tính hoặc các kênh ảnh được tổ hợp (ảnh màu) hoặc có thể in ra giấy, tùy theo mục đích người sử dụng.
Phạm vi ứng dụng của ảnh viễn thám

Khí tượng: dùng để dự báo thời tiết, dự báo thiên tai liên quan đến biến đổi nhiệt độ bề mặt đất, mây...
Bản đồ: là công cụ đắc lực phục vụ cho ngành bản đồ, thành lập các loại bản đồ địa hình và bản đồ chuyên đề ở nhiều tỉ lệ khác nhau.
Nông-Lâm nghiệp: theo dõi mức độ biến đổi thảm phủ thực vật, độ che phủ rừng...
Địa chất: Theo dõi tốc độ sa mạc hoá, tốc độ xâm thực bờ biển, phân tích những cấu trúc địa chất trên mặt cũng như bên trong lòng đất (vỏ Trái Đất)...
Môi trường: Giám sát biến động ô nhiễm, rò rỉ dầu trên mặt (thông qua chỉ thị thực vật), nghiên cứu quản lý biến động đô thị hóa, nghiên cứu hiện tượng đảo nhiệt đô thị (urban heat island)...
Video nói về cách Landsat được sử dụng để xác định khu vực bảo tồn ở Cộng hòa Dân Chủ Congo, và cách nó được sử dụng để giúp lập bản đồ ở khu vực MLW ở phía Bắc.
Ảnh minh họa vệ tinh áp dụng công nghệ viễn thám
Renard Epervier

| Epervier |
| --- | --- |
Kiểu: Máy bay tiêm kích
Nhà chế tạo: SABCA
Nhà thiết kế: Georges Renard
Chuyến bay đầu: 1928
Số lượng sản xuất: 2
Renard Epervier là một mẫu thử máy bay tiêm kích cánh đơn của Bỉ, do anh em nhà Renard chế tạo.
Tính năng kỹ chiến thuật (Type 2bis)

Đặc điểm tổng quát
Kíp lái: 1
Chiều dài: 7 m (22 ft 11⅔ in)
Sải cánh: 10,20 m (33 ft 5⅔ in)
Chiều cao: 2,76 m (9 ft 0⅔ in)
Diện tích cánh: 20 m² (215,28 ft²)
Trọng lượng rỗng: 794 kg (1.750 lb)
Trọng lượng có tải: 1.300 kg (2.866 lb)
Động cơ: 1 × Gnome-Rhone kiểu động cơ piston bố trí tròn, làm mát bằng không khí, 358 kW (480 hp)
Hiệu suất bay
Vận tốc cực đại: 273 km/h (170 mph)
Vận tốc lên cao: 8 phút lên độ cao 1.000 m (8 phút lên độ cao 3.280 ft)
Trang bị vũ khí
Súng: 2 x súng máy 7,7 mm
Tài liệu

William Green and Gordon Swanborough. The Complete Book of Fighters. Colour Library Direct, Godalming, UK: 1994. ISBN 1-85833-777-1.
| x t Máy bay do hãng Renard chế tạo |
| --- | --- |
 Epervier •  R.16 •  R.17 •  R.30 •  R.31 •  R.32 •  R.34 •  R.35 •  R.36 •  R.37 •  R.38 •  R.40 
| x t Danh sách các nội dung liên quan đến hàng không |
| --- | --- |
Tổng thể: Thời gian biểu hàng không ·  Máy bay ·  Hãng chế tạo máy bay ·  Động cơ máy bay ·  Hãng chế tạo động cơ máy bay ·  Sân bay ·  Hãng hàng không  ·  Kỹ thuật hàng không
Quân sự: Không quân ·  Vũ khí máy bay ·  Tên lửa ·  Máy bay không người lái (UAV) ·  Máy bay thử nghiệm
Kỷ lục: Kỷ lục tốc độ bay ·  Kỷ lục quãng đường bay ·  Kỷ lục bay cao ·  Kỷ lục thời gian bay ·  Máy bay sản xuất với số lượng lớn
Ahmed El Saidy

| Thông tin cá nhân |
| --- | --- | --- | --- |
Ngày sinh:  15 tháng 4, 1992 (32 tuổi)
Vị trí:  Tiền đạo trung tâm
Thông tin đội
Đội hiện nay:  El-Entag El-Harby
Sự nghiệp cầu thủ chuyên nghiệp*
| Năm |  Đội |  ST |  (BT) |
|  |  Gomhoriat Shebin |   |   |
| –2014 |  ENPPI |   |   |
| 2014–2016 |  Al Nasr SC |   |   |
| 2016–2017 |  Ismaily |  20 |  (0) |
| 2017– |  El-Entag El-Harby |   |   |
 *Số trận ra sân và số bàn thắng ở câu lạc bộ tại giải quốc gia, chính xác tính đến 11 tháng 10 năm 2017
Ahmed El Siady (tiếng Ả Rập: أحمد الصعيدي‎; sinh ngày 15 tháng 4 năm 1992) là một cầu thủ bóng đá người Ai Cập hiện tại thi đấu ở vị trí Tiền đạo trung tâm cho câu lạc bộ Ai Cập El-Entag El-Harby. Anh thi đấu cho Gomhoriat Shebin ở Egyptian Second Division trước khi chuyển đến ENPPI. Năm 2014, Al Nasr ký hợp đồng với anh theo dạng chuyển nhượng tự do trong 3 3nawm, nhưng anh chuyển đến Ismaily sau đó 2 năm và ký hợp đồng 5 năm, anh chỉ ghi được 1 bàn thắng trong 22 trận cho câu lạc bộ. Năm 2017, anh gia nhập El-Entag El-Harby với bản hợp đồng 3 năm.
Uryupinsky (huyện)

| Uryupinsky District ? район (tiếng Nga) |
| --- | --- |

Bậc hành chính (thời điểm tháng 12 năm 2010)
Quốc gia: Nga
Chủ thể liên bang: Tỉnh Volgograd
Trung tâm hành chính: selo  Uryupinsk
Loại đô thị (đến tháng 12 năm 2010)
Hợp nhất về mặt đô thị thành: Huyện tự quản Uryupinsky
- dân đô thị: 0
Số liệu thống kê
Diện tích: 3.452 km2 (1.333 dặm vuông Anh)[cần dẫn nguồn]
Dân số (Thống kê 2002): 32.300 người
Múi giờ: MSK (UTC+03:00)
Huyện Uryupinsky (tiếng Nga: ? райо́н) là một huyện hành chính tự quản (raion), của Tỉnh Volgograd, Nga. Huyện có diện tích 3452 kilômét vuông, dân số thời điểm ngày 1 tháng 1 năm 2000 là 32300 người. Trung tâm của huyện đóng ở Uryupinsk.
Chim dầu

| Chim dầu |
| --- | --- |

Tình trạng bảo tồn
 Ít quan tâm  (IUCN 3.1)
Phân loại khoa học
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Chordata
Lớp (class): Aves 
Nhánh: Strisores
 
Bộ (ordo): Steatornithiformes Mayr, 2010
Họ (familia): Steatornithidae Bonaparte, 1842
Chi (genus): Steatornis Humboldt, 1814
Loài (species): S. caripensis
Danh pháp hai phần
Steatornis caripensis Humboldt, 1817 
 
Chim dầu (danh pháp hai phần: Steatornis caripensis), tên gọi ở địa phương là guácharo, là một loài chim được tìm thấy trong các khu vực phía bắc của Nam Mỹ (bao gồm cả đảo Trinidad tại Cộng hòa Trinidad và Tobago). Chúng ăn vào ban đêm, ăn quả của loài cây dầu cọ và nguyệt quê nhiệt đới, và là loài chim ăn trái cây ban đêm duy nhất trên thế giới. Chúng tìm kiếm thức ăn vào ban đêm, điều hướng bằng cách định vị bằng tiếng vang như loài dơi, nhưng với một âm thanh lách cách có âm vực cao trong khoảng xung quanh 2 kHz mà con người có thể nghe được. Alexander von Humboldt đã phát hiện ra loài này khi leo lên đỉnh núi lửa Teide và tới Cumaná, Venezuela ngày 16 tháng 7. von Humboldt tới thăm hội truyền giáo ở Caripe và phát hiện ra loài chim dầu (Steatornis caripensis, tên Latinh do chính von Humboldt đặt).
Chú thích

↑  BirdLife International (2016). “Steatornis caripensis”. Sách đỏ IUCN về các loài bị đe dọa. 2016: e.T22689633A93240317. doi:10.2305/IUCN.UK.2016-3.RLTS.T22689633A93240317.en. Truy cập ngày 11 tháng 11 năm 2021.
↑  Snow (2008), pp. 137-143.
Tư duy trong hệ thống

Tư duy trong hệ thống: Dẫn nhập (tựa tiếng Anh: Thinking in Systems: A Primer) là cuốn sách khoa học thường thức về cách tư duy và giải quyết vấn đề từ quy mô cá nhân đến quy mô toàn cầu. Cuốn sách đã giúp phổ biến các khái niệm về hệ thống phức từ giới hàn lâm kinh viện cho các độc giả đại chúng. Đây cũng là một trong những cuốn sách nổi tiếng nhất của giáo sư Donella Meadows được xuất bản lần đầu tiên năm 2009, 8 năm sau khi bà mất.
Tư duy trong hệ thống biện luận rằng phần nhiều các vấn đề mà thế giới đang trải qua từ nhiều năm nay, từ nghèo đói, dịch bệnh, chiến tranh, hủy hoại môi trường thực ra xuất phát từ các sai lầm trong hệ thống, và cần được xử lý một cách có hệ thống, xét đến các nhân tố tham gia trong đó và mối quan hệ giữa chúng.
Cuốn sách gồm 7 chương, 3 phần.
Phần 1: Cấu trúc và hành vi của hệ thống
Phần 2: Hệ thống và chúng ta
Phần 3: Thay đổi - trong hệ thống và trong triết lý của chúng ta
Aeonium nogalesii

| Aeonium nogalesii> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Saxifragales
Họ (familia): Crassulaceae
Chi (genus): Aeonium
Loài (species): A. nogalesii
Danh pháp hai phần
Aeonium nogalesii Bañares, 1986 
Aeonium nogalesii là một loài thực vật có hoa trong họ Crassulaceae. Loài này được Bañares miêu tả khoa học đầu tiên năm 1986.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Aeonium nogalesii”. Truy cập ngày 25 tháng 8 năm 2013.
Conospermum amoenum

| Conospermum amoenum> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Proteales
Họ (familia): Proteaceae
Chi (genus): Conospermum
Loài (species): C. amoenum
Danh pháp hai phần
Conospermum amoenum Meisn., 1845 
Conospermum amoenum là một loài thực vật có hoa trong họ Quắn hoa. Loài này được Meisn. miêu tả khoa học đầu tiên năm 1845.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Conospermum amoenum”. Truy cập ngày 25 tháng 6 năm 2013.
Chặng đua MotoGP Qatar 2022

Chặng đua MotoGP Qatar 2022 (tên chính thức Grand Prix of Qatar 2022) là chặng đua đầu tiên của giải đua xe MotoGP 2022. Chặng đua được tổ chức ở trường đua Losail International Circuit từ ngày 04 đến 06 tháng 03 năm 2022. Người chiến thắng thể thức MotoGP là Enea Bastianini của đội đua Gresini Ducati.
Kết quả phân hạng thể thức MotoGP

| Stt | Số xe | Tay đua | Xưởng | Kết quả> Q1 | Kết quả> Q2 | Vị trí xuất phát | Hàng |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 89 |  Jorge Martín | Ducati | Vào thắng Q2 | 1:53.011 | 1 | 1 |  |
| 2 | 23 |  Enea Bastianini | Ducati | Vào thắng Q2 | 1:53.158 | 2 | 1 |  |
| 3 | 93 |  Marc Márquez | Honda | Vào thắng Q2 | 1:53.283 | 3 | 1 |  |
| 4 | 43 |  Jack Miller | Ducati | Vào thắng Q2 | 1:53.298 | 4 | 2 |  |
| 5 | 41 |  Aleix Espargaró | Aprilia | Vào thắng Q2 | 1:53.319 | 5 | 2 |  |
| 6 | 44 |  Pol Espargaró | Honda | Vào thắng Q2 | 1:53.346 | 6 | 2 |  |
| 7 | 33 |  Brad Binder | KTM | 1:53.512 | 1:53.350 | 7 | 3 |  |
| 8 | 36 |  Joan Mir | Suzuki | Vào thắng Q2 | 1:53.407 | 8 | 3 |  |
| 9 | 63 |  Francesco Bagnaia | Ducati | Vào thắng Q2 | 1:53.411 | 9 | 3 |  |
| 10 | 42 |  Álex Rins | Suzuki | Vào thắng Q2 | 1:53.481 | 10 | 4 |  |
| 11 | 20 |  Fabio Quartararo | Yamaha | 1:53.654 | 1:53.635 | 11 | 4 |  |
| 12 | 21 |  Franco Morbidelli | Yamaha | Vào thắng Q2 | 1:53.982 | 12 | 4 |  |
| 13 | 5 |  Johann Zarco | Ducati | 1:53:780 | N/A | 13 | 5 |  |
| 14 | 88 |  Miguel Oliveira | KTM | 1:53.819 | N/A | 14 | 5 |  |
| 15 | 72 |  Marco Bezzecchi | Ducati | 1:53.915 | N/A | 15 | 5 |  |
| 16 | 30 |  Takaaki Nakagami | Honda | 1:54.038 | N/A | 16 | 6 |  |
| 17 | 10 |  Luca Marini | Ducati | 1:54.222 | N/A | 17 | 6 |  |
| 18 | 73 |  Álex Márquez | Honda | 1:54.224 | N/A | 18 | 6 |  |
| 19 | 12 |  Maverick Viñales | Aprilia | 1:54.228 | N/A | 19 | 7 |  |
| 20 | 4 |  Andrea Dovizioso | Yamaha | 1:54.244 | N/A | 20 | 7 |  |
| 21 | 49 |  Fabio Di Giannantonio | Ducati | 1:54.276 | N/A | 21 | 7 |  |
| 22 | 87 |  Remy Gardner | KTM | 1:54.378 | N/A | 22 | 8 |  |
| 23 | 25 |  Raúl Fernández | KTM | 1:54.889 | N/A | 23 | 8 |  |
| 24 | 40 |  Darryn Binder | Yamaha | 1:56.011 | N/A | 24 | 8 |  |
Báo cáo chính thức
Kết quả đua chính thể thức MotoGP

| Stt | Số xe | Tay đua | Xưởng | Lap | Kết quả | Xuất phát | Điểm |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 23 |  Enea Bastianini | Ducati | 22 | 42:13.198 | 2 | 25 |
| 2 | 33 |  Brad Binder | KTM | 22 | +0.346 | 7 | 20 |
| 3 | 44 |  Pol Espargaró | Honda | 22 | +1.351 | 6 | 16 |
| 4 | 41 |  Aleix Espargaró | Aprilia | 22 | +2.242 | 5 | 13 |
| 5 | 93 |  Marc Márquez | Honda | 22 | +4.099 | 3 | 11 |
| 6 | 36 |  Joan Mir | Suzuki | 22 | +4.843 | 8 | 10 |
| 7 | 42 |  Álex Rins | Suzuki | 22 | +8.810 | 10 | 9 |
| 8 | 5 |  Johann Zarco | Ducati | 22 | +10.536 | 13 | 8 |
| 9 | 20 |  Fabio Quartararo | Yamaha | 22 | +10.543 | 11 | 7 |
| 10 | 30 |  Takaaki Nakagami | Honda | 22 | +14.967 | 16 | 6 |
| 11 | 21 |  Franco Morbidelli | Yamaha | 22 | +16.712 | 12 | 5 |
| 12 | 12 |  Maverick Viñales | Aprilia | 22 | +23.216 | 19 | 4 |
| 13 | 10 |  Luca Marini | Ducati | 22 | +27.283 | 17 | 3 |
| 14 | 4 |  Andrea Dovizioso | Yamaha | 22 | +27.374 | 20 | 2 |
| 15 | 87 |  Remy Gardner | KTM | 22 | +41.107 | 22 | 1 |
| 16 | 40 |  Darryn Binder | Yamaha | 22 | +41.119 | 24 |  |
| 17 | 49 |  Fabio Di Giannantonio | Ducati | 22 | +41.349 | 21 |  |
| 18 | 25 |  Raúl Fernández | KTM | 22 | +42.357 | 23 |  |
| Ret | 89 |  Jorge Martín | Ducati | 11 | Va chạm | 1 |  |
| Ret | 63 |  Francesco Bagnaia | Ducati | 11 | Va chạm | 9 |  |
| Ret | 88 |  Miguel Oliveira | KTM | 10 | Ngã xe | 14 |  |
| Ret | 73 |  Álex Márquez | Honda | 9 | Ngã xe | 18 |  |
| Ret | 72 |  Marco Bezzecchi | Ducati | 6 | Ngã xe | 15 |  |
| Ret | 43 |  Jack Miller | Ducati | 6 | Hư động cơ | 4 |  |
Báo cáo chính thức
Bảng xếp hạng thể thức MotoGP sau chặng đua

Pol Espargaró trên podium
Chương Thuận Vương hậu

Chương Thuận Vương hậu (chữ Hán: 章順王后; Hangul: 장순왕후; 22 tháng 2, 1445 - 5 tháng 1, 1461), là nguyên phi của Triều Tiên Duệ Tông của nhà Triều Tiên.
Tiểu sử

Bà quê ở Thanh Châu, sinh ngày 16 tháng 1 (tức ngày 22 tháng 2 dương lịch), năm Thế Tông thứ 27 (1445), là con của Hàn Minh Quái và Hoàng Li phủ phu nhân Ly Hưng Mẫn thị (骊兴闵氏) đầy quyền thế. Em gái bà là Cung Huệ vương hậu.
Năm Thế Tổ thứ 6 (1460) được phong thành Vương thế tử tần. Năm Thế Tổ thứ 7 (1461) bà sinh hạ Nhân Thành Đại Quân Lý Phân Hậu. Mùng 5 tháng 12 (tức ngày 5 tháng 1) cùng năm, Thế tử tần Hàn thị tạ thế khi chỉ vừa 15 tuổi, được truy phong thành Chương Thuận tần (章順嬪).
Năm Thành Tông thứ 3 (1471), bà được truy tôn thành Huy Nhân Chiêu Đức Chương Thuận vương hậu (徽仁昭德章順王后).
Gia tộc

Tằng tổ: Hàn Thượng Chất (韓尙質)
Tổ phụ: Hàn Khởi (韓起)
Phụ: Hàn Minh Quái (韓明澮) (1415－1487)
Mẫu: Ly Hưng Mẫn thị (驪興閔氏)
Chị: Hàn thị (韓氏) (gả cho Thân Thụ 申澍), Hàn thị (韓氏) (gả cho Doãn Bàn 尹磻)
Em trai: Hàn Bảo (韓堡) (1447－1522)
Cháu trai: Hàn Cảnh Kỳ (韓景琦), Hàn Cảnh Tông (韓景琮), Thanh Ninh Úy Hàn Cảnh Sâm (韓景琛) (1482－1504)
Em gái: Cung Huệ vương hậu.
Ngoại tằng tổ: Mẫn Trung Lập (閔中立)
Ngoại tổ: Mẫn Đại Sinh (閔大生) (1372－1467)
Chlorion maxillosum

| Chlorion maxillosum> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Hymenoptera
Phân bộ (subordo): Apocrita
Liên họ (superfamilia): Apoidea
Họ (familia): Sphecidae
Chi (genus): Chlorion
Loài (species): C. maxillosum
Danh pháp hai phần
Chlorion maxillosum (Poiret, 1787) 
Chlorion maxillosum là một loài côn trùng cánh màng trong họ Sphecidae, thuộc chi Chlorion. Loài này được Poiret miêu tả khoa học đầu tiên năm 1787.
Chú thích

↑  Chlorion maxillosum (TSN 769334) tại Hệ thống Thông tin Phân loại Tích hợp (ITIS).
Agathodes integralis

| Agathodes integralis> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Crambidae
Chi (genus): Agathodes
Loài (species): A. integralis
Danh pháp hai phần
Agathodes integralis
Agathodes integralis là một loài bướm đêm trong họ Crambidae.