stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Máy Boltzmann
Xác suất trạng thái của đơn vị

Khi một đơn vị  i chuyển từ trạng thái 0 (tắt) sang trạng thái 1 (bật), sự thay đổi năng lượng của hệ thống, ký hiệu là  \Delta E_{i}, có thể tính bằng công thức:
Công thức này cho ta biết sự khác biệt giữa năng lượng khi đơn vị tắt và khi bật:
Bây giờ, ta dùng tính chất Boltzmann để liên kết năng lượng của một trạng thái với xác suất của nó. Năng lượng càng thấp thì xác suất trạng thái đó xảy ra càng cao:
Ở đây,  k_{B} là hằng số Boltzmann, và  T là nhiệt độ giả định. Ta có thể đơn giản hóa:
Giải phương trình này, ta tìm được xác suất mà đơn vị  i đang bật:
Ở đây,  T gọi là nhiệt độ của hệ thống. Công thức trên chính là cách tạo ra hàm logistic dùng để tính xác suất trong máy Boltzmann.
Trạng thái cân bằng

Mạng hoạt động bằng cách chọn một đơn vị và thay đổi trạng thái của nó nhiều lần. Khi mạng đã chạy đủ lâu ở một nhiệt độ cố định, xác suất của mỗi trạng thái mạng chỉ phụ thuộc vào năng lượng của nó theo phân phối Boltzmann. Điều này có nghĩa là log của xác suất các trạng thái mạng sẽ tuyến tính với năng lượng của chúng. Khi mạng đạt đến "trạng thái cân bằng nhiệt", các xác suất này không còn phụ thuộc vào trạng thái ban đầu.
Nếu mạng chạy từ nhiệt độ cao và từ từ giảm xuống, nó có thể hội tụ về một trạng thái mà năng lượng của nó nằm gần mức tối thiểu. Quá trình này gọi là làm nguội mô phỏng (simulated annealing).
Để huấn luyện mạng, ta cần điều chỉnh các trọng số sao cho các trạng thái tổng thể có xác suất cao nhất cũng có năng lượng thấp nhất. Điều này được thực hiện qua quá trình huấn luyện.
Huấn luyện

Các đơn vị trong máy Boltzmann được chia thành "hiển thị" (visible), V, và "ẩn" (hidden), H. Các đơn vị hiển thị là những đơn vị nhận thông tin từ bên ngoài. Tập huấn luyện là tập hợp các vector nhị phân trên tập V. Phân phối xác suất trên tập huấn luyện được ký hiệu là  P^{+}(V).
Phân phối trên các trạng thái tổng thể của mạng, khi mạng đã đạt trạng thái cân bằng, ký hiệu là  P^{-}(V).
Mục tiêu là làm sao cho phân phối do máy sinh ra  P^{-}(V) gần giống với phân phối "thực"  P^{+}(V). Mức độ giống nhau này được đo bằng Phân kỳ Kullback–Leibler, ký hiệu là  G:
Tổng này lấy trên tất cả các trạng thái của  V.  G phụ thuộc vào các trọng số vì chúng quyết định năng lượng, mà năng lượng lại quyết định  P^{-}(v). Để tối ưu  G, ta sử dụng thuật toán suy giảm độ dốc, điều chỉnh từng trọng số bằng cách trừ đi đạo hàm riêng của  G theo trọng số đó.
Quá trình huấn luyện máy Boltzmann có hai giai đoạn luân phiên nhau. Giai đoạn đầu gọi là "giai đoạn dương" (positive phase), ở đó các đơn vị hiển thị được ghim vào các vector từ tập huấn luyện (theo  P^{+}). Giai đoạn còn lại gọi là "giai đoạn âm" (negative phase), khi mạng được phép chạy tự do, nghĩa là chỉ có các đơn vị đầu vào bị cố định, còn các đơn vị khác thì tự do thay đổi. Đạo hàm riêng của  G theo trọng số  w_{ij} là:
Trong đó:
p_{ij}^{+} là xác suất mà các đơn vị i và j đều bật khi máy đang ở trạng thái cân bằng trong giai đoạn dương.
p_{ij}^{-} là xác suất mà các đơn vị i và j đều bật khi máy đang ở trạng thái cân bằng trong giai đoạn âm.
R đại diện cho tốc độ học.
Kết quả này dựa trên thực tế rằng ở trạng thái cân bằng nhiệt, xác suất  P^{-}(s) của bất kỳ trạng thái toàn cục nào  s khi mạng tự chạy là phân phối Boltzmann.
Quy tắc học này có tính khả thi sinh học vì chỉ cần thông tin "cục bộ" để thay đổi các trọng số. Tức là, kết nối (synap, theo sinh học) không cần thông tin gì khác ngoài hai neuron mà nó kết nối. Điều này thực tế hơn về mặt sinh học so với thông tin mà một kết nối cần trong nhiều thuật toán huấn luyện mạng nơ-ron khác, chẳng hạn như truyền ngược.
Việc huấn luyện máy Boltzmann không sử dụng thuật toán EM, vốn được sử dụng nhiều trong học máy. Bằng cách tối thiểu hóa phân kỳ KL, nó tương đương với việc tối đa hóa xác suất log của dữ liệu. Do đó, quy trình huấn luyện thực hiện suy giảm độ dốc trên xác suất log của dữ liệu quan sát. Điều này trái ngược với thuật toán EM, nơi phân phối hậu nghiệm của các nút ẩn phải được tính trước khi tối đa hóa giá trị kỳ vọng của xác suất đầy đủ của dữ liệu trong bước M.
Huấn luyện các độ lệch cũng tương tự, nhưng chỉ sử dụng hoạt động của một nút duy nhất:
Vấn đề

Về mặt lý thuyết, máy Boltzmann là một môi trường tính toán khá chung. Ví dụ, nếu được huấn luyện trên các bức ảnh, máy sẽ mô hình hóa phân phối của các bức ảnh và có thể sử dụng mô hình đó để hoàn thiện một bức ảnh bị thiếu.
Tuy nhiên, máy Boltzmann gặp phải một vấn đề thực tế nghiêm trọng, cụ thể là dường như nó ngừng học đúng cách khi máy được mở rộng lên kích thước lớn hơn một kích thước tầm thường.[cần dẫn nguồn] Điều này là do những hiệu ứng quan trọng, cụ thể là:
Thời gian cần thiết để thu thập thống kê cân bằng tăng theo cấp số nhân với kích thước của máy, và với độ lớn của các trọng số kết nối.[cần dẫn nguồn]
Trọng số kết nối trở nên dễ thay đổi hơn khi các đơn vị được kết nối có xác suất kích hoạt nằm giữa không và một, dẫn đến một cái bẫy phương sai. Hiệu ứng tổng thể là tiếng ồn khiến các trọng số kết nối đi theo một đường đi ngẫu nhiên cho đến khi các hoạt động đạt đến trạng thái bão hòa.
Các loại > Máy Boltzmann hạn chế

Bài chi tiết: Máy Boltzmann hạn chế
Mặc dù việc học là không thực tế trong các máy Boltzmann thông thường, nó có thể trở nên hiệu quả trong một máy Boltzmann hạn chế (RBM) không cho phép có các kết nối nội lớp giữa các đơn vị ẩn và hiển thị, tức là không có kết nối giữa các đơn vị hiển thị với nhau và các đơn vị ẩn với nhau. Sau khi huấn luyện một RBM, hoạt động của các đơn vị ẩn có thể được xử lý như dữ liệu để huấn luyện một RBM cấp cao hơn. Phương pháp xếp chồng RBM này cho phép huấn luyện nhiều lớp đơn vị ẩn một cách hiệu quả và là một trong những chiến lược học sâu phổ biến nhất. Mỗi lớp mới được thêm vào sẽ cải thiện mô hình tạo sinh.
Một phần mở rộng của máy Boltzmann hạn chế cho phép sử dụng dữ liệu thực thay vì dữ liệu nhị phân.
Một ví dụ về ứng dụng thực tế của RBM là trong nhận dạng giọng nói.
Các loại > Máy Boltzmann sâu

Máy Boltzmann sâu (DBM) là một loại trường ngẫu nhiên Markov cặp nhị phân (đồ thị phi hướng xác suất dạng đồ thị) với nhiều lớp ẩn ngẫu nhiên. Đây là một mạng lưới các đơn vị nhị phân đối xứng liên kết ngẫu nhiên. Nó bao gồm một tập hợp các đơn vị hiển thị  {\boldsymbol {\nu }}\in \{0,1\}^{D} và các lớp đơn vị ẩn  {\boldsymbol {h}}^{(1)}\in \{0,1\}^{F_{1}},{\boldsymbol {h}}^{(2)}\in \{0,1\}^{F_{2}},\ldots ,{\boldsymbol {h}}^{(L)}\in \{0,1\}^{F_{L}}. Không có kết nối nào liên kết các đơn vị của cùng một lớp (giống như RBM). Đối với DBM, xác suất được gán cho vector ν là
trong đó  {\boldsymbol {h}}=\{{\boldsymbol {h}}^{(1)},{\boldsymbol {h}}^{(2)},{\boldsymbol {h}}^{(3)}\} là tập hợp các đơn vị ẩn, và  \theta =\{{\boldsymbol {W}}^{(1)},{\boldsymbol {W}}^{(2)},{\boldsymbol {W}}^{(3)}\} là các tham số của mô hình, đại diện cho tương tác giữa các đơn vị hiển thị và ẩn, cũng như tương tác giữa các đơn vị ẩn với nhau. Trong một DBN (deep belief network) chỉ có hai lớp trên cùng tạo thành một máy Boltzmann hạn chế (là một mô hình đồ thị dạng đồ thị phi hướng), trong khi các lớp dưới tạo thành một mô hình tạo sinh theo hướng. Trong DBM, tất cả các lớp đều đối xứng và phi hướng.
Giống như các mạng niềm tin sâu (DBNs), máy Boltzmann sâu (DBMs) có thể học các biểu diễn phức tạp và trừu tượng từ dữ liệu, giúp ích cho các nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói. DBMs sử dụng dữ liệu nhãn ít để tinh chỉnh kết quả từ một lượng lớn dữ liệu không nhãn. Khác với DBNs và mạng thần kinh tích chập sâu, DBMs học theo cả hai hướng: từ dưới lên và từ trên xuống. Điều này giúp DBMs hiểu rõ hơn về cấu trúc của dữ liệu đầu vào.
Tuy nhiên, DBMs có tốc độ học rất chậm, ảnh hưởng đến hiệu quả và khả năng của chúng. Vì việc học tối ưu chính xác là không thể, DBMs chỉ có thể sử dụng phương pháp học xấp xỉ. Một cách khác là dùng suy luận trường trung bình để dự đoán dữ liệu, bằng cách dùng Markov chain Monte Carlo (MCMC). Suy luận xấp xỉ này chậm hơn từ 25 đến 50 lần so với cách truyền từ dưới lên trong DBMs, làm cho việc tối ưu với dữ liệu lớn rất khó khăn và hạn chế khả năng của DBMs trong việc tạo biểu diễn đặc trưng.
Các loại > RBMs dạng spike-and-slab

RBM dạng spike-and-slab (ssRBM) được phát triển để học với các đầu vào có giá trị thực, giống như Gaussian RBMs. Mô hình này sử dụng các biến tiềm ẩn nhị phân để mô phỏng dữ liệu có giá trị liên tục. Giống như các RBMs cơ bản, ssRBM cũng là một đồ thị hai phía, nhưng các đơn vị đầu vào (hiển thị) có giá trị thực. Sự khác biệt nằm ở lớp ẩn: mỗi đơn vị ẩn có một biến spike nhị phân và một biến slab giá trị thực. Một spike là một khối xác suất rời rạc ở 0, trong khi slab là một mật độ trên miền liên tục; hỗn hợp của chúng tạo ra một phân phối tiên nghiệm.
Một phiên bản mở rộng của ssRBM được gọi là μ-ssRBM, cung cấp khả năng mô hình hóa mạnh hơn nhờ thêm các thành phần vào hàm năng lượng. Một trong các thành phần này cho phép mô hình dự đoán biến spike bằng cách tính trung bình các biến slab dựa trên một quan sát.
Các loại > Trong toán học

Bài chi tiết: Phân bố Gibbs
Trong toán học, phân phối Boltzmann còn được gọi là Phân bố Gibbs. Trong Thống kê và Học máy, nó được gọi là mô hình log-tuyến tính. Trong Học sâu, phân phối Boltzmann được sử dụng để lấy mẫu trong các mạng nơ-ron ngẫu nhiên như máy Boltzmann.
Lịch sử

Máy Boltzmann dựa trên mô hình "spin glass" Sherrington–Kirkpatrick. John Hopfield là người tiên phong khi ông đã áp dụng các phương pháp từ cơ học thống kê, như lý thuyết "spin glass" (kính xoay), để nghiên cứu bộ nhớ liên kết vào năm 1982.
Những đóng góp ban đầu về việc ứng dụng mô hình dựa trên năng lượng vào khoa học nhận thức được thể hiện trong các bài báo của Hinton và Sejnowski. Trong một cuộc phỏng vấn năm 1995, Hinton cho biết vào đầu năm 1983, ông đã thiết kế một thuật toán học để phục vụ cho buổi thuyết trình về "làm nguội mô phỏng" trong mạng Hopfield, và kết quả là sự ra đời của thuật toán máy Boltzmann.
Ý tưởng dùng mô hình Ising với phương pháp lấy mẫu Gibbs "làm nguội" đã được sử dụng trong dự án Copycat của Douglas Hofstadter vào năm 1984.
Cách trình bày của máy Boltzmann liên quan đến các thuật ngữ từ vật lý như "năng lượng", do mô hình này có sự tương đồng với cơ học thống kê. Việc dùng các thuật ngữ này đã giúp áp dụng nhiều khái niệm và phương pháp từ cơ học thống kê. Các đề xuất sử dụng phương pháp làm nguội mô phỏng để suy luận có vẻ đã xuất hiện độc lập ở nhiều nơi.
Những ý tưởng tương tự, nhưng thay đổi một chút trong hàm năng lượng, cũng được tìm thấy trong "Lý thuyết hòa hợp" (Harmony Theory) của Paul Smolensky. Mô hình Ising có thể được mở rộng thành trường ngẫu nhiên Markov, và được áp dụng rộng rãi trong Ngôn ngữ học, Robot học, Thị giác máy tính và Trí tuệ nhân tạo.
Năm 2024, John J. Hopfield và Geoffrey E. Hinton đã nhận Giải Nobel Vật lý nhờ những đóng góp nền tảng của họ cho Học máy, bao gồm cả máy Boltzmann.
Biểu đồ minh họa một máy Boltzmann với một số trọng số được đánh dấu. Mỗi cạnh không có hướng đại diện cho sự phụ thuộc và được gán trọng số  w_{ij}. Trong ví dụ này, có 3 đơn vị ẩn (màu xanh) và 4 đơn vị hiển thị (màu trắng). Đây không phải là máy Boltzmann hạn chế.
Biểu diễn đồ họa của một máy Boltzmann hạn chế. Bốn đơn vị màu xanh dương đại diện cho các đơn vị ẩn, và ba đơn vị màu đỏ đại diện cho các trạng thái hiển thị. Trong máy Boltzmann hạn chế chỉ có các kết nối (phụ thuộc) giữa các đơn vị ẩn và hiển thị, và không có kết nối giữa các đơn vị cùng loại (không có kết nối ẩn-ẩn hoặc hiển thị-hiển thị).
Tội ác và hình phạt

Đối với các định nghĩa khác, xem Tội ác và hình phạt (định hướng).
| Tội ác và hình phạt Преступление и наказание |
| --- | --- |
Преступление и наказание
Bìa bản tiếng Nga năm 2004
Thông tin sách
Tác giả: Fyodor Dostoevsky
Quốc gia: Đế quốc Nga
Ngôn ngữ: Tiếng Nga
Ngày phát hành: 1866
Kiểu sách: Bản in
Số trang: Tập 1: 462 trang Tập 2: 436 trang
Bản tiếng Việt
Người dịch: Cao Xuân Hạo Trương Đình Cử   Thiên Lương
Tội ác và hình phạt (tiếng Nga: Преступление и наказание) là một tiểu thuyết của nhà văn Nga Fyodor Mikhailovich Dostoyevsky. Tiểu thuyết này cùng với Anh em nhà Karamazov là hai tác phẩm nổi tiếng nhất của Dostoevsky. Tạp chí Times đã bình chọn Tội ác và hình phạt là một trong số những cuốn sách vĩ đại nhất mọi thời đại.
Nhân vật

Các nhân vật chính
| Nhân vật | Tiếng Nga |
| --- | --- |
Rodion Romanovich Raskolnikov: Родион Романович Раскольников
Sonya Semyonovna Marmeladova: Софья Семёновна Мармеладова
Porfiry Petrovich: Порфирий Петрович
Avdotya Romanovna Raskolnikova: Авдотья Романовна Раскольникова
Arkady Ivanovich Svidrigailov: Аркадий Иванович Свидригайлов
Dmitri Prokofich Razumikhin: Дмитрий Прокофьич Разумихин
Katerina Ivanovna Marmeladova: Катерина Ивановна Мармеладова
Semyon Zakharovich Marmeladov: Семён Захарович Мармеладов
Pulkheria Alexandrovna Raskolnikova: Пульхерия Александровна Раскольникова
Pyotr Petrovich Luzhin: Пётр Петрович Лужин
Andrey Semyenovich Lebezyatnikov: Андрей Семёнович Лебезятников
Alyona Ivanovna: Алёна Ивановна
Lizaveta Ivanovna: Лизавета Ивановна
Zosimov: Зосимов
Nastasya Petrovna: Настасья Петровна
Nikodim Fomich: Никодим Фомич
Ilya Petrovich: Илья Петрович
Alexander Grigorievich Zametov: Александр Григорьевич Заметов
Nikolai Dementiev: Николай Дементьев
Polina Mikhailovna Marmeladova: Полина Михайловна Мармеладова
Giá trị tác phẩm

Tội ác và hình phạt là cuốn tiểu thuyết hoàn chỉnh và hay nhất của toàn bộ hệ thống tác phẩm Dostoevsky, là một trong những tác phẩm có nội dung bi thảm nhất của nền văn học nhân loại. Với tấm lòng nhân đạo vô bờ bến, tác giả đã dựng lên một bức tranh ảm đạm về số phận bế tắc của lớp người dưới đáy xã hội Nga, nhất là tầng lớp trẻ trong trắng, nhiều khát vọng. Tác phẩm còn là lời tố cáo mãnh liệt tầng lớp tư sản hãnh tiến, giẫm đạp lên đạo đức, nhân phẩm, tài năng.
Nội dung sâu sắc như trên được chuyển tải bằng nghệ thuật phân tích tâm lý sâu sắc, tinh tế đến mức kì diệu đào đến tận đáy sâu tâm hồn nhân vật, tới cả đường gân thớ thịt dưới làn da con người; bằng sự đan xen giữa tuyến cốt truyện trung tâm "tội ác và trừng phạt" với một số tuyến độc lập khác, như tuyến cốt truyện gia đình Marmeladov, tuyến cốt truyện Dunhia... Chính trong quan hệ đối chiếu đó mà chiều sâu xã hội cùng những tâm tư phức tạp của con người có điều kiện được bộc lộ một cách chân thật.
Bản dịch tiếng Việt

Tác phẩm được dịch Việt văn với tên gọi Tội ác và trừng phạt qua bản dịch của Cao Xuân Hạo và lời giới thiệu của Phạm Vĩnh Cư, bản dịch in lần đầu tại nhà xuất bản Văn học. Tập 1: 462 trang, 19 cm in năm 1982, tập 2: 436 trang, 19 cm in năm 1983.
Vào những năm 1960, dịch giả Cao Xuân Hạo đã dịch cuốn tiểu thuyết này nhưng không được xuất bản. Khoảng thời gian này chính tại Liên Xô, toàn bộ các sáng tác của Dostoevsky cũng bị phủ nhận. Nhà xuất bản Việt Nam đã viện tới ý kiến của M.Gorky và một số nhà phê bình Liên Xô khác cùng lý do "sợ thanh niên Hà Nội sẽ bắt chước Raskolnikov mà cầm rìu đua nhau đi giết mấy bà già cầm đồ" để từ chối phát hành cuốn sách.
Tựa tiếng Việt bản dịch của Cao Xuân Hạo là "Tội ác và hình phạt", nhưng khi phát hành người biên tập đã sửa lại thành "Tội ác và trừng phạt". Theo Cao Xuân Hạo thì đó là "một lỗi ngữ pháp kếch xù", "đầu đề đáng xấu hổ ấy". Trong các lần tái bản sau tựa đề được sửa thành Tội ác và hình phạt.
Ngoài ra, tác phẩm này được Trương Đình Cử dịch với tựa đề Tội ác và hình phạt, 2 tập, mỗi tập 592 trang, in năm 1973 tại Khai Trí, Sài Gòn.
Năm 2022, tác phẩm này được Thiên Lương dịch với tựa đề "Tội ác và sự trừng phạt", một tập, dày 606 trang, khổ 16x24cm, và in tại nhà xuất bản Văn Học.
Chuyển thể

Tiểu thuyết được chuyển thể thành trên 20 bộ phim, gần nhất là phim truyền hình năm 2007.
Chú thích

↑  The 10 Greatest Books of All Time Lưu trữ 2013-08-26 tại Wayback Machine trên tạp chí Time
↑  Từ điển văn học, bộ mới, Nhà xuất bản thế giới, H. 2005; trang 1756.
↑  Về người biên tập Lưu trữ 2007-11-09 tại Wayback Machine - bài viết của Cao Xuân Hạo đăng trên trang Lao động
Salad trộn

Bài này viết về món ăn. Đối với rau, xem Xà lách. Đối với đạo Hồi, xem Salat.
| --- | --- |
Một phần garden salad bao gồm rau diếp, dưa chuột, hành lá, cà chua cherry, ô liu, cà chua phơi một nắng và feta
Thành phần chính: Rau quả thái nhỏ, thịt, trứng, hoặc ngũ cốc trộn với nước xốt
Biến thể: Nhiều loại
 Nấu ăn: Rau trộn   Media: Rau trộn
Các thành phần để trộn salad khác nhau trong buffet tự chọn
Salad/Rau trộn (tiếng Pháp: salade) hay salad, xa lát, xà lách trộn là một loại món ăn có nguồn gốc từ các nước châu Âu, đây là món hỗn hợp theo phương pháp trộn lẫn bao gồm nhiều nguyên liệu khác nhau và có nhiều loại khác nhau; chủ yếu là chế biến từ rau sống và các loại xà lách, mì, cây họ đậu, trứng, thịt, hải sản và trái cây. Salad trộn thường được chế biến từ việc trộn các nguyên liệu và tưới lên đó hỗn hợp nước sốt làm từ bơ, sữa, va ni, mayonne. Các món salad được chế biến và phân loại với các mục đích khác nhau, cụ thể, salad thường được dùng để:
Làm món khai vị, trong trường hợp này xa lát sẽ là món kích thích cảm giác thèm ăn của thực khác.
Xa lát là món ăn phụ và ăn kèm với món chính
Xa lát là món chính: trong trường hợp này xa lát sẽ được chế biến nhằm tăng thêm dinh dưỡng bằng cách tăng thêm các món chứa nhiều chất đạm, đường, mỡ chẳng hạn như ức gà hay thịt bò/lợn.
Xa lát làm món tráng miệng: trong món này xa lát được chế biến theo dạng ngọt, có thể pha thêm kem hoặc sữa tươi.
Xa lát có thể là loại xa lát nóng hoặc nguội (lạnh). Hầu hết các món Salad trộn truyền thống là các loại nguội (lạnh), mặc dù một số nơi chẳng hạn như xa lát khoai tây ở phía nam nước Đức thì là loại xa lát nóng sốt. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng salad đã xuất hiện lần đầu tiên ở vùng biển Địa Trung Hải, cụ thể hơn là đất nước Hy Lạp. Món Salad trộn đã xuất hiện từ lâu và dưới nhiều hình thức chế biến khác nhau. Chẳng hạn, người La Mã, người Hy Lạp cổ đại và người Ba Tư đã trộn hỗn hợp rau củ với một loại nước sốt riêng để ăn.
Buffet xà lách tự chọn
xà lách trộn với phô mai Halloumi
Xa lát ăn với cá hồi.
Xà lách trộn  kiểu Bỉ với bưởi
Salad trái cây
Salad trái cây
Salade niçoise với cá
Khao yam, Xà lách Thái với bưởi, giá đỗ, lá chanh, dừa bào sợi, tôm khô ăn cùng cơm.
Yam bai cha, Xà lách Thái với cá thu
Xa lát Nga
Salad Okinawan ở Nhật với Đậu phụ, trứng, cơm trộn, phô ma
Xa lát và rượu vang
Megan Young

| Megan Lynne Young |
| --- | --- |

Sinh: 27 tháng 2, 1990 (34 tuổi) Alexandria, bang Virginia,  Hoa Kỳ
Danh hiệu: Hoa hậu Philippines 2013  Hoa hậu Thế giới 2013
Thông tin chỉ số
Chiều cao: 1,70 m (5 ft 7 in)
Màu mắt: Nâu
Màu tóc: Nâu
 
Megan Young (tên đầy đủ: Megan Lynne Young), sinh ngày 27 tháng 2 năm 1990 ở Alexandria), bang Virginia, Hoa Kỳ, cô là Hoa hậu Thế giới năm 2013; đồng thời là một diễn viên, người mẫu có quốc tịch Philippines. Tên tuổi của cô trở nên nổi tiếng từ các cuộc thi sắc đẹp. Cô đã chiến thắng tại cuộc thi Hoa hậu Thế giới Philipines 2013, sau đó cô là thí sinh đại điện cho Philippines ở cuộc thi Hoa hậu Thế giới 2013 được tổ chức tại Bali, Indonesia và đã trở thành Hoa hậu Thế giới năm 2013. Cô trở thành người Philippines đầu tiên trong lịch sử giành chiến thắng tại cuộc thi Hoa hậu Thế giới và cũng đã đạt ngôi Miss Grand Slam 2013.
Tiểu sử

Cô được sinh ra ở Mỹ trong một gia đình có mẹ là người Philippines và cha là người Mỹ. Cha cô là ông Calvin Young và mẹ là bà Victoria (nhũ danh Talde). Gia đình cô chuyển đến Olongapo, tỉnh Zambales, Philippines lúc cô 10 tuổi. Sau đó, cô chuyển đến sống ở Manila để theo đuổi sự nghiệp diễn xuất của mình.
Hoạt động > Phim

| Năm | Phim | Vai diễn | Hãng phim |
| --- | --- | --- | --- |
| 2013 | Bang Bang Alley | Abbey | Curve Entertainment |
| 2012 | The Reunion | Toyang | Star Cinema |
| 2011 | Enteng Ng Ina Mo | Ina Azul | Star Cinema |
| 2011 | Won't Last A Day Without You | Melissa | Star Cinema & Viva Films |
| 2010 | Astro Mayabang | - |  Cinema One Entry |
| 2010 | White House | Mikey Trinidad | Regal Films |
| 2010 | Sigwa | Dolly (young Dawn Zulueta) | Cinemalaya Entry |
| 2010 | Babe, I Love You | Gaita Borromeo | Star Cinema & Viva Films |
| 2009 | Pangarap Kong Jackpot | Eula | Golden Lion Productions |
| 2009 | Shake, Rattle & Roll XI | Lucia | Regal Films |
| 2005 | Say That You Love Me | Anna | GMA Films |
Hoạt động > Lễ hội

Đồng Đại sứ Festival Hoa Đà Lạt 2019
Ngoài ra Megan cũng thường xuyên đồng hành cùng Tổ chức Hoa hậu Thế giới trong nhiều hoạt động dù hết nhiệm kì đã lâu, nhiều năm liên tiếp cô đảm nhận vai trò MC của cuộc thi.
Chú thích

↑  Miss Philippines crowned the new Miss World, CNN. (tiếng Anh)
Ceyreste

| --- | --- |
 Ceyreste



Hành chính
Quốc gia:  Pháp
Vùng: Provence-Alpes-Côte d'Azur
Tỉnh: Bouches-du-Rhône
Quận: Marseille
Tổng: La Ciotat
Liên xã: Urban Community of Marseille Provence Métropole
Xã (thị) trưởng: Patrick Ghigonetto (2020–2026)
Thống kê
Độ cao: 57–501 m (187–1.644 ft) (bình quân [chuyển đổi: số không hợp lệ])
Diện tích đất1: 22,61 km2 (8,73 dặm vuông Anh)
Nhân khẩu1: 4.631  
 - Mật độ: 205/km2 (530/sq mi)
Múi giờ: CET (GMT +1)
INSEE/Mã bưu chính: 13023/ 13600
Mã quay số: 0442

2 Dân số không tính hai lần: cư dân của nhiều xã (ví dụ, các sinh viên và quân nhân) chỉ tính một lần.
Ceyreste là một xã ở tỉnh Bouches-du-Rhône, thuộc vùng Provence-Alpes-Côte d'Azur ở miền nam nước Pháp.
Cộng hòa Xã hội chủ nghĩa Xô viết Tajikistan

Cộng hòa Xã hội Chủ nghĩa Xô viết Tajikistan (tiếng Tajik: Республикаи Советии Социалистии Тоҷикистон, chuyển tự: Respublikai Sovetii Sotsialistii Tocikiston; tiếng Nga: Таджикская Советская Социалистическая Республика, chuyển tự: Tadzhikskaya Sovetskaya Sotsalisticheskaya Respublika), hay còn gọi tắt là CHXHCNXV Tajikistan hoặc Tajikistan Xô viết, là một trong những nước cộng hòa tạo nên Liên Xô. Tajikistan Xô viết có vị trí tại Trung Á  và được thành lập vào ngày 14 tháng 10 năm 1924, đã có lúc được gọi là Cộng hòa Xã hội chủ nghĩa Xô viết Tự trị Tajikistan và là một phần của Cộng hòa Xã hội chủ nghĩa Xô viết Uzbekistan. Vào ngày 5 tháng 12 năm 1929 nó được chuyển thành một nước độc lập riêng rẽ của Liên bang Xô viết. Vào ngày 9 tháng 9 năm 1991, Quốc gia này tuyên bố độc lập từ Liên bang Xô viết và được đổi tên thành "Cộng hòa Tajikistan".
Lịch sử

Một trong các chính thể mới được xây dựng tại Trung tâm châu Á năm 1924 là Uzbekistan, có vị thế của một nước Cộng hòa Xã hội Chủ nghĩa Xô Viết. Tajikistan được xây dựng như một nước Cộng hòa Xã hội Chủ nghĩa Xô Viết tự trị bên trong Uzbekistan. Nền Cộng hòa tự trị là phía Đông Bukhara và có dân số khoảng 740.000, trong khi tổng dân số của Uzbekistan là 5 triệu. Thủ đô là Dushanbe, là một ngôi làng có số dân khoảng 3.000 vào năm 1920. Năm 1929 Tajikistan ly khai khỏi Uzbekistan và có chính thể đầy đủ là Cộng hòa Xã hội Chủ nghĩa Xô Viết. Trong thời gian này, vùng lãnh thổ phía Nam Tajikistan đã được thêm vào nước Cộng hòa. Mặc dù được thêm lãnh thổ, Tajikistan vẫn là nước nhỏ nhất ở Trung tâm châu Á.
Tờ báo được viết bằng ngôn ngữ Tajik tại Tajikistan Xô Viết bắt đầu vào năm 1926. Nền giáo dục mới cũng bắt đầu từ thời gian này. Các ngôi trường đầu tiên, cho cả người lớn và trẻ con được xây dựng để phổ cập kiến thức cơ bản, mở cửa năm 1926. Chính quyền cũng tuyển một số ít người Tajik cho văn phòng công cộng, hoặc gửi họ đến trường tại Uzbekistan.