stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Krasnoyarsky (huyện của Astrakhan)

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

Bậc hành chính (thời điểm tháng 12 năm 2010)
Quốc gia: Nga
Chủ thể liên bang: Tỉnh Astrakhan
Trung tâm hành chính: selo  Krasnyi Yar
Loại đô thị (đến tháng 12 năm 2010)
Hợp nhất về mặt đô thị thành: Huyện tự quản Krasnoyarsky
- dân đô thị: 0
Số liệu thống kê
Diện tích: 5.366 km2 (2.072 dặm vuông Anh)[cần dẫn nguồn]
Dân số (Thống kê 2002): 48.400 người
Múi giờ: SAMT (UTC+04:00)
Huyện Krasnoyarsky (tiếng Nga: ? райо́н) là một huyện hành chính tự quản (raion), của Tỉnh Astrakhan, Nga. Huyện có diện tích 5366 kilômét vuông, dân số thời điểm ngày 1 tháng 1 năm 2000 là 48400 người. Trung tâm của huyện đóng ở Krasnyi Yar.
Kinh tế Brunei

| Kinh tế Brunei |
| --- | --- |
Trung tâm kinh tế Bandar Seri Begawan của Brunei Darussalam
Tiền tệ: Đô la Brunei BND
Tỷ giá hối đoái: 1 Đô la Brunei = 1 Đô la Singapore
Năm tài chính: 1 tháng 4 - 31 tháng 3 (bắt đầu từ tháng 4 năm 2009)
Tổ chức kinh tế: APEC, ASEAN, WTO, BIMP-EAGA
Số liệu thống kê
GDP:   $13.568 tỉ (danh nghĩa, 2018)   $34.662 tỉ (PPP, 2018) 
Tăng trưởng GDP:  −2.5% (2016) 1.3% (2017)  0.1% (2018) 1.8% (2019e) 
GDP đầu người:   $30,668 (danh nghĩa, 2018)   $78,350 (PPP, 2018) 
GDP theo lĩnh vực: nông nghiệp (0.7%), công nghiệp (73.3%), dịch vụ (26%) (2010)
Lạm phát (CPI): 0.149% (2018)
Tỷ lệ nghèo: 1000 người
Lực lượng lao động: 208,000 (2008)
Cơ cấu lao động theo nghề: nông nghiệp 4.5%, công nghiệp 63.1%, dịch vụ 32.4% (2003)
Thất nghiệp: 9.3% (2017)
Các ngành chính: dầu mỏ, dầu tinh chế, khí ga hóa lỏng, xây dựng
Xếp hạng thuận lợi kinh doanh: 55th (2019)
Thương mại quốc tế
Xuất khẩu: $12.67 tỉ (2008)
Đối tác XK:  Nhật Bản 46.5%    Hàn Quốc 15.5%    Úc 9.3%    Ấn Độ 7.0%    New Zealand 6.7% (2012 est.)
Nhập khẩu: $12.07 tỉ c.i.f. (2007)
Đối tác NK:  Singapore 26.3%    Trung Quốc 21.3%    Vương quốc Liên hiệp Anh và Bắc Ireland 21.3%    Malaysia 11.8% (2012 est.)
Tài chính công
Nợ công: $0
Thu: $10.49 tỉ (2010)
Chi: $10.43 tỉ (2010)
Nguồn dữ liệu: CIA.gov Tất cả giá trị đều tính bằng đô la Mỹ, trừ khi được chú thích.
Brunei là nước sản xuất dầu mỏ lớn thứ 3 ở Đông Nam Á với trung bình 180.000 thùng (29.000 m³) mỗi ngày. Quốc gia này cũng là nhà sản xuất khí hóa lỏng lớn thứ 4 thế giới. GDP của Brunei đã tăng vọt cùng khi giá dầu mỏ tăng trong thập niên 1970 và sau đó có giảm nhẹ trong mỗi 5 năm tiếp theo, sau đó suy giảm gần 30% trong năm 1986.
Sự suy giảm này là do giá dầu mỏ giảm mạnh trên thị trường thế giới và cũng do Brunei tự nguyện giảm sản lượng khai thác. GDP quốc gia này đã phục hồi kể từ năm 1986 và đạt mức tăng trưởng 12% năm 1987, 1% năm 1988, và 9% năm 1989. Trong những năm gần đây, GDP đạt mức tăng 3,5% năm 1996, 4,0% năm 1997, 1,0% năm 1998.
Kono Makoto

| Thông tin cá nhân |
| --- | --- | --- | --- |
Tên đầy đủ:  Makoto Kono
Ngày sinh:  9 tháng 7, 1978 (46 tuổi)
Nơi sinh:  Nhật Bản
Vị trí:  Hậu vệ
Sự nghiệp cầu thủ chuyên nghiệp*
| Năm |  Đội |  ST |  (BT) |
| 1997 |  Bellmare Hiratsuka |   |   |
 *Số trận ra sân và số bàn thắng ở câu lạc bộ tại giải quốc gia
Makoto Kono (sinh ngày 9 tháng 7 năm 1978) là một cầu thủ bóng đá người Nhật Bản.
Sự nghiệp câu lạc bộ

Makoto Kono đã từng chơi cho Bellmare Hiratsuka.
Kepler-223

| Dữ liệu quan sát  Kỷ nguyên J2000> 0      Xuân phân J2000.0 |
| --- | --- |
Chòm sao: Thiên Nga

Xích kinh: 19h 53m 16.4203s
Xích vĩ: +47° 16′ 46.3081″

Các đặc trưng

Cấp sao biểu kiến (g): 15.903
Cấp sao biểu kiến (r): 15.301
Cấp sao biểu kiến (i): 15.105
Cấp sao biểu kiến (z): 14.963
Cấp sao biểu kiến (D51): 15.667
Cấp sao biểu kiến (J): 14.095
Cấp sao biểu kiến (H): 13.727
Cấp sao biểu kiến (K): 13.632

Các đặc trưng

Kiểu quang phổ: G

Trắc lượng học thiên thể

Chuyển động riêng (μ):  RA: −4270±0055 mas/năm   Dec.: −11068±0051 mas/năm 
Thị sai (π): 0.5101 ± 0.0313 mas
Khoảng cách: 6400 ± 400 ly  (2000 ± 100 pc)

Chi tiết

Bán kính: 1.095 R☉
Hấp dẫn bề mặt (log g): 4.386 cgs
Nhiệt độ: 5,599 K
Độ kim loại: -0.211

Tên gọi khác
 KOI-730, KIC 10227020, 2MASS J195316.40+471646.1 
Cơ sở dữ liệu tham chiếu
SIMBAD: dữ liệu
KIC: dữ liệu
Kepler-223 (KOI-730 hay KIC 10227020) là một ngôi sao G5V với một hệ hành tinh ngoài Hệ Mặt Trời được phát hiện bởi kính viễn vọng không gian Kepler. Các nghiên cứu chỉ ra rằng Kepler-223 hệ sao bao gồm 4 hành tinh quay quanh các ngôi sao.
Hệ hành tinh

| Thiên thể đồng hành (thứ tự từ ngôi sao ra) | Khối lượng | Bán trục lớn (AU) | Chu kỳ quỹ đạo (day) | Độ lệch tâm | Độ nghiêng | Bán kính |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| b | — | — | 7.3845 | — | — | 3 R🜨 |
| c | — | — | 9.8456 | — | — | 3.4 R🜨 |
| d | — | — | 14.7887 | — | — | 5.2 R🜨 |
| e | — | — | 19.7257 | — | — | 4.6 R🜨 |
Hệ hành tinh được xác nhận lần đầu tiên được phát hiện bởi sứ mệnh Kepler, và chứa bốn hành tinh. Hệ thống này ban đầu được cho là chứa hai hành tinh đồng quỹ đạo quay quanh ngôi sao ở khoảng cách quỹ đạo gần giống nhau sau mỗi 9,8 ngày, với một hành tinh bị khóa vĩnh viễn 60° so với hành tinh kia tại một trong hai điểm Trojan Lagrangian. Hai hành tinh đồng quỹ đạo được cho là bị khóa cộng hưởng chuyển động trung bình với hai hành tinh khác, tạo ra cộng hưởng tổng thể 6:4:4:3. Đây sẽ là ví dụ đầu tiên được biết đến về các hành tinh đồng quỹ đạo.
Tuy nhiên, nghiên cứu tiếp theo về hệ thống cho thấy một cấu hình thay thế, với bốn hành tinh có chu kỳ quỹ đạo theo tỷ lệ 8:6:4:3 được dữ liệu hỗ trợ tốt hơn. Cấu hình này không chứa các hành tinh đồng quỹ đạo, và đã được xác nhận bởi các quan sát thêm. Nó đại diện cho cộng hưởng quỹ đạo 4 vật thể đầu tiên được xác nhận.
Các bán kính lần lượt là 3,0, 3,4, 5,2 và 4,6 bán kính Trái Đất và chu kỳ quỹ đạo lần lượt là 7,3845, 9,8456, 14,7887 và 19,7257 ngày.
Phân phối Poisson

| --- | --- |
Hàm khối xác suất  Trục hoành là chỉ số k. Hàm khối xác suất được định nghĩa dựa trên duy nhất biến nguyên k. Đường nối dùng để minh họa chứ không có nghĩa là liên tục.
Hàm phân phối tích lũy  Trục hoành là chỉ số k.
Tham số:  \lambda \in (0,\infty )
Giá:  k\in \{0,1,2,\ldots \}
Hàm khối xác suất:  {\frac {e^{-\lambda }\lambda ^{k}}{k!}}\!
Hàm phân phối tích lũy:  {\frac {\Gamma (\lfloor k+1\rfloor ,\lambda )}{\lfloor k\rfloor !}}\!{\text{ for }}k\geq 0 (với  \Gamma (x,y) là hàm gamma không đầy đủ)
Giá trị kỳ vọng:  \lambda \,
Trung vị:  {\text{usually about }}\lfloor \lambda +1/3-0.02/\lambda \rfloor 
Yếu vị:  \lceil \lambda \rceil -1
Phương sai:  \lambda \,
Độ xiên:  \lambda ^{-1/2}\,
Độ nhọn:  \lambda ^{-1}\,
Entropy:  \lambda [1\!-\!\ln(\lambda )]\!+\!e^{-\lambda }\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {\lambda ^{k}\ln(k!)}{k!}}
Hàm sinh mô men:  \exp(\lambda (e^{t}-1))\,
Hàm đặc trưng:  \exp(\lambda (e^{it}-1))\,
Trong lý thuyết xác suất và thống kê, Phân phối Poisson (Tiếng Anh: Poisson distribution) là một phân phối xác suất rời rạc cho biết xác suất xảy ra một số lượng sự kiện trong một khoảng thời gian nhất định không đổi và với một tỷ lệ trung bình cho trước. Tỷ lệ trung bình đó được ký hiệu là  \lambda .
Phân phối Poisson còn được dùng cho khoảng mà đơn vị khác thời gian như: khoảng cách, diện tích hay thể tích. Một ví dụ cổ điển là sự phân rã hạt nhân của các nguyên tử.
Phân phối này được tìm ra bởi nhà toán học Siméon-Denis Poisson (1781–1840) và đã được xuất bản cùng với lý thuyết xác suất của ông, vào năm 1838 với tựa đề Recherches sur la probabilité des jugements en matières criminelles et matière civile ("Research on the Probability of Judgments in Criminal and Civil Matters"). Theo đó, nếu xem xét một biến ngẫu nhiên N nào đó, và đếm số lần xuất hiện (rời rạc) của nó trong một khoảng thời gian cho trước. Nếu giá trị kì vọng (hay số lần trung bình mà biến ngẫu nhiên đó xảy ra trong khoảng thời gian đó là λ, thì xác suất để cũng chính sự kiện đó xảy ra k lần (k là số nguyên không âm, k = 0, 1, 2,...) sẽ được tính theo công thức
với
e là cơ số của logarit tự nhiên (e = 2.71828...)
k là số lần xuất hiện của một sự kiện - mà xác suất của nó là cho bởi công thức trên
k! là giai thừa của k
λ là số thực dương, bằng với giá trị kì vọng xuất hiện của sự kiện trong một khoảng cho sẵn. Ví dụ, nếu một sự kiện trung bình xảy ra 1 lần trong 4 phút, giờ ta quan tâm số lần sự kiện xảy ra trong khoảng thời gian 10 phút, ta dùng mô hình phân phối Poisson với λ = 10/4 = 2.5.
Vì đây là biến ngẫu nhiên rời rạc, công thức trên cho ta công thức của hàm khối xác suất.
Các phân phối liên quan

Nếu  X_{1}\;\sim \;\mathrm {Pois} (\lambda _{1}) và  X_{2}\;\sim \;\mathrm {Pois} (\lambda _{2}), thì hiệu  Y=X_{1}-X_{2} tuân theo phân phối Skellam.
Nếu  X_{1}\;\sim \;\mathrm {Pois} (\lambda _{1})\, và  X_{2}\sim \mathrm {Pois} (\lambda _{2})\, là độc lập, và  Y=X_{1}+X_{2}, thì phân phối của  X_{1} phụ thuộc điều kiện vào  Y=y là một phân phối nhị thức. Đặc biệt,  X_{1}|(Y=y)\sim \mathrm {Binom} (y,\lambda _{1}/(\lambda _{1}+\lambda _{2}))\,. Tổng quát hơn, nếu X1, X2,..., Xn là các biến ngẫu nhiên Poisson với các tham số tương ứng là λ1, λ2,..., λn thì  X_{i}\left|\sum _{j=1}^{n}X_{j}\right.\sim \mathrm {Binom} \left(\sum _{j=1}^{n}X_{j},{\frac {\lambda _{i}}{\sum _{j=1}^{n}\lambda _{j}}}\right)
Phân phối Poisson có thể được xem là một trường hợp hạn chế của phân phối nhị thức khi mà số lần thử (trials) tiến đến vô hạn và giá trị kì vọng của số lần thành công là giữ nguyên. Vì thế, nó có thể dùng để xấp xỉ cho phân phối nhị thức nếu n là đủ lớn và p là đủ nhỏ. Có một quy luật theo kinh nghiệm là phân phối Poisson có thể ước lượng tốt cho một phân phối nhị thức nếu n lớn hơn 20 và p là nhỏ hơn hoặc bằng 0.05. Cũng theo quy luật này, xấp xỉ được xem là rất chính xác nếu n ≥ 100 và np ≤ 10.
Với giá trị đủ bé của λ, (ví dụ λ>1000), thì phân phối chuẩn với trung bình λ, và độ lệch λ, là một xấp xỉ rất chính xác cho phân phối Poisson. Nếu λ lớn hơn 10, thì phân phối chuẩn là một xấp xỉ tốt nếu ta thực hiện chèn thêm 1/2 vào, nghĩa là, P(X ≤ x), với x (viết thường) là một số nguyên không âm, sẽ được thay bởi P(X ≤ x + 0.5).
Sự ra đời

Phân phối Poisson ra đời gắn liền với quá trình Poisson. Nó được áp dụng cho nhiều hiện tượng (có tính rời rạc) (nghĩa là số lần xuất hiện trong một khoảng (thời gian, không gian) cho trước đó phải là số nguyên 0, 1, 2, 3,...) với xác suất để sự kiện (hiện tượng) đó xảy ra là không đổi trong suốt khoảng (thời gian, không gian) đó. Các ví dụ sau được mô hình theo phân phối Poisson:
Số lượng xe hơi đi ngang qua 1 điểm trên con đường trong một khoảng thời gian cho trước.
Số lần gõ bị sai của khi đánh máy một trang giấy.
Số cuộc điện thoại tại một trạm điện thoại trong mỗi phút.
Số lần truy cập vào một máy chủ web trong mỗi phút.
Số lần động vật bị chết do xe cộ cán phải trên mỗi đơn vị độ dài của một con đường.
Số lần đột biến xảy ra trên một đoạn DNA sau khi chịu một lượng bức xạ..
Số lượng cây thông trên mỗi đơn vị diện tích rừng hỗn hợp.
Số lượng ngôi sao trong một thể tích không gian vũ trụ.
Số lượng người lính bị chết do ngựa đá mỗi năm trông mỗi đội của kị binh Phổ. Ví dụ này rất nổi tiếng trong cuốn sách của Ladislaus Josephovich Bortkiewicz (1868–1931).
Phân phối của các tế bào cảm quang trong võng mạc của mắt.
Số lượng bóng đèn bị cháy trong một khoảng thời gian xác định.
Số lượng virut có thể lây nhiễm lên một tế bào trong cấu trúc tế bào.
Số lưộng phát minh của một nhà sáng chế trong suốt cuộc đời của họ.
Các tính chất

Giá trị kì vọng của một biến ngẫu nhiên phân phối Poisson là λ và nó cũng chính là độ lệch. Các giá trị mômen cao hơn của phân phối Poisson chính là các đa thức Touchard trong λ, với các hệ số có ý nghĩa tổ hợp. Cụ thể là nếu khi giá trị kì vọng của phân phối Poisson là 1, thì công thức Dobinski nói rằng moment thứ n bằng với số phân hoạch của một tập hợp có kích thước là n.
mode của một biến ngẫu nhiên phân phối Poisson với λ không là số nguyên thì bằng với  \scriptstyle \lfloor \lambda \rfloor , chính là số nguyên lớn nhất không vượt quá λ. Nếu λ là số nguyên dương, thì modes chính là λ và λ − 1.
Tổng của các biến ngẫu nhiên theo phân phối Poisson:
Hàm khởi tạo mômen của phân phối Poisson với giá trị kì vọng λ là
Mọi nửa bất biến (cumulant) của phân phối Poisson bằng với giá trị kì vọng λ. Mômen giai thừa thứ n của phân phối Poisson là λn.
Phân phối Poisson chính là phân phối xác suất có thể chia hết vô hạn.
Định hướng phân kì Kullback-Leibler giữa Poi(λ0) và Poi(λ) được cho bởi
Các tính chất > Khởi tạo các biến ngẫu nhiên có phân phối Poisson

Một cách đơn giản để khởi tạo các số ngẫu nhiên theo phân phối Poisson được đưa ra bởi Knuth, xem tham khảo ở dưới.
algorithm poisson random number (Knuth):
 init:
Let L ← e−λ, k ← 0 and p ← 1.
 do:
k ← k + 1.
Generate uniform random number u and let p ← p × u.
 while p ≥ L.
 return k − 1.
Dù đơn giản, nhưng độ phức tạp của giải thuật là tuyến tính với λ. Nên có nhiều giải thuật khác giải quyết vấn đề này. Xem tham khảo tại sách của Ahrens & Dieter.
Ước lượng tham số > Hợp lý cực đại

Cho một mẫu gồm n giá trị được đo ki chúng ta muốn ước lượng giá trị của tham số λ của tập hợp phân phối Poisson mà từ đó mẫu này được rút ra. Để tính giá trị hợp lý cực đại (maximum likelihood), ta tạo ra hàm log-likelihood
Lấy đạo hàm của L theo λ và cho nó bằng 0:
Giải tìm λ sẽ cho ta ước lượng hợp lý cực đại của λ:
Vì mỗi quan sát có kì vọng λ theo ý nghĩa của mẫu. Vì thế nó là một ước lượng không lệch của λ.
Ước lượng tham số > Suy luận Bayes

Trong suy luận Bayes, tiên nghiệm liên hợp (conjugate prior) cho tham số λ của phân phối Poisson là phân phối Gamma. Nếu
đại diện cho λ được phân phối theo mật độ Gamma g' được tham số hóa theo một tham số hình dạng (shape parameter) α và một tham số tỉ lệ (scale parameter) nghịch đảo β:
Thì, nếu cho cùng một mẫu gồm n giá trị được đo ki như ở trên, và một tiên nghiệm của Gamma(α, β), thì phân phối hậu nghiệm (posterior distribution) là
"Luật số nhỏ"

Phân phối Poisson còn được gọi là luật số nhỏ vì nó là xác suất phân phối của số lần xuất hiện của một sự kiện mà rất hiếm khi xảy ra, nhưng cơ hội để xảy ra thì lại rất nhiều. Và The Law of Small Numbers là tiêu đề của cuốn sách viết bởi Ladislaus Bortkiewicz về phân phối Poisson, được xuất bản năm 1898. Vì thế, một số cho rằng phân phối Poisson nên được gọi là phân phối Bortkiewicz.
Tính toán gần đúng cho xác suất Poisson

Khi k lớn (>20) việc sử dụng xấp xỉ hàm logarit và lũy thừa là cần thiết. Ví dụ sau viết bằng Java.
/**Calculates an approximation of the Poisson probability.
 * @param mean - lambda, the average number of occurrences
 * @param observed - the actual number of occurences observed
 * @return ln(Poisson probability) - the natural log of the Poisson probability.
 */
public static double poissonProbabilityApproximation (double mean, int observed) {
	double k = observed;
	double a = k * Math.log(mean);
	double b = -mean;
	return a + b - factorialApproximation(k);
}

/**Srinivasa Ramanujan ln(n!) factorial estimation.
 * Good for larger values of n.
 * @return ln(n!)
 */
public static double factorialApproximation(double n) {
	if (n < 2.) return 0;
	double a = n * Math.log(n) - n;
	double b = Math.log(n * (1. + 4. * n * (1. + 2. * n))) / 6.;
	return a + b + Math.log(Math.PI) / 2.;
}
Công cụ trực tuyến để minh họa hình ảnh cho phân phối Poisson

Phân phối Poisson có tương tác tại đại học Texas A&M (TAMU) Lưu trữ 2008-02-03 tại Wayback Machine
Chú thích

↑  NIST/SEMATECH, '6.3.3.1. Counts Control Charts', e-Handbook of Statistical Methods, <http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section3/pmc331.htm> [accessed ngày 25 tháng 10 năm 2006]
↑  p.e. I J Good, Some statistical applications of Poisson's work, Statist. Sci. 1 (2) (1986), 157-180.
JSTOR link
Konodi, Narasimharajapura

| Konodi |
| --- | --- |
—  Làng  —
 
Quốc gia:  Ấn Độ
Bang: Karnataka
Huyện: Chikmagalur
Thành phố/thị trấn: Narasimharajapura
Múi giờ: IST (UTC+5:30)
Konodi là một làng thuộc tehsil Narasimharajapura, huyện Chikmagalur, bang Karnataka, Ấn Độ.
Korucuk, Zile

| Korucuk |
| --- | --- |
—  Xã  —
 
KorucukVị trí ở Thổ Nhĩ Kỳ
Quốc gia:  Thổ Nhĩ Kỳ
Tỉnh: Tokat
Huyện: Zile
Dân số (2011)
 • Tổng cộng: 94 người
Múi giờ: EET (UTC+2)
 • Mùa hè (DST): EEST (UTC+3)
Korucuk là một xã thuộc huyện Zile, tỉnh Tokat, Thổ Nhĩ Kỳ. Dân số thời điểm năm 2011 là 94 người.
Chú thích

↑  “Cities, towns and villages in Tokat”. Viện thống kê Thổ Nhĩ Kỳ. Lưu trữ bản gốc ngày 12 tháng 7 năm 2012. Truy cập ngày 23 tháng 9 năm 2012.Quản lý CS1: bot: trạng thái URL ban đầu không rõ (liên kết)
Khướu mặt đỏ

| Khướu mặt đỏ> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Chordata
Lớp (class): Aves
Bộ (ordo): Passeriformes
Họ (familia): Leiothrichidae
Chi (genus): Liocichla
Loài (species): L. phoenicea
Danh pháp hai phần
Liocichla phoenicea
Liocichla phoenicea là một loài chim trong họ Leiothrichidae.
Chú thích

↑  Clements, J. F.; Schulenberg, T. S.; Iliff, M. J.; Wood, C. L.; Roberson, D.; Sullivan, B.L. (2012). “The eBird/Clements checklist of birds of the world: Version 6.7”. Truy cập ngày 19 tháng 12 năm 2012.
Khướu mỏ dẹt Przevalski

| Khướu mỏ dẹt Przevalski |
| --- | --- |

Tình trạng bảo tồn
 Sắp nguy cấp  (IUCN 3.1)
Phân loại khoa học
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Chordata
Lớp (class): Aves
Bộ (ordo): Passeriformes
Họ (familia): Paradoxornithidae
Chi (genus): Sinosuthora
Loài (species): S. przewalskii
Danh pháp hai phần
Sinosuthora przewalskii (Berezowski & Bianchi, 1891) 
Danh pháp đồng nghĩa
 Paradoxornis przewalskii
Sinosuthora przewalskii là một loài chim trong họ Paradoxornithidae hoặc phân họ Paradoxornithinae trong họ Sylviidae.
Đây là loài đặc hữu của Trung Quốc. Môi trường sống tự nhiên của loài này là rừng ôn đới. Nó bị đe dọa do mất môi trường sống.
Chú thích

↑  BirdLife International (2016). “Suthora przewalskii”. Sách đỏ IUCN về các loài bị đe dọa. 2016: e.T22716818A94512641. doi:10.2305/IUCN.UK.2016-3.RLTS.T22716818A94512641.en. Truy cập ngày 28 tháng 12 năm 2021.
↑  Clements, J. F.; Schulenberg, T. S.; Iliff, M. J.; Wood, C. L.; Roberson, D.; Sullivan, B.L. (2012). “The eBird/Clements checklist of birds of the world: Version 6.7”. Truy cập ngày 19 tháng 12 năm 2012.
Kim tự tháp sinh thái

Một kim tự tháp năng lượng là một biểu diễn của các bậc dinh dưỡng trong một hệ sinh thái. Năng lượng từ mặt trời được chuyển xuống hệ sinh thái bằng cách truyền xuống qua những bậc dinh dưỡng khác nhau. Khoảng 10% năng lượng được truyền từ bậc dinh dưỡng này xuống bậc dưỡng, do đó ngăn cản một lượng lớn bậc dinh dưỡng. Phải có một lượng sinh khối lớn hơn ở dưới đáy kim tư tháp để hỗ trợ năng lượng và sinh khối cần thiết của các bậc dinh dưỡng cao hơn.
Một kim tự tháp sinh thái (còn gọi là kim tự tháp dinh dưỡng, kim tự tháp năng lượng) là một biểu diễn bằng đồ thị được thiết kế để cho thấy sinh khối hoặc năng suất sinh học ở mỗi bậc dinh dưỡng trong một hệ sinh thái cho trước.
Kim tự tháp sinh khối cho thấy bao nhiêu sinh khối (khối lượng vật chất hữu cơ hoặc sống hiện diện trong một sinh vật) đang hiện hữu trong các sinh vật ở mỗi bậc dinh dưỡng, trong khi đó kim tự tháp năng suất biểu thị sự sản xuất hoặc tuần hoàn trong sinh khối. Cũng có cả kim tự tháp số lượng biểu thị số lượng sinh vật ở mỗi bậc dinh dưỡng. Chúng có thể ở hình dạng thẳng đứng (ví dụ như với hệ sinh thái đồng cỏ), lật ngược (hệ sinh thái ký sinh) hoặc hình quả tạ (hệ sinh thái rừng rậm).
Kim tự tháp năng lượng bắt đầu với sinh vật sản xuất ở dưới đáy (ví dụ như thực vật) và tiếp diễn qua những bậc dinh dưỡng khác nhau (ví dụ như sinh vật ăn cỏ ăn thực vật, rồi sinh vật ăn thịt lại ăn sinh vật ăn cỏ, rồi sinh vật ăn thịt ăn những sinh vật ăn thịt kia, và cứ thế). Bậc cao nhất là đỉnh của chuỗi thức ăn.
Krasnovia

| Krasnovia> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Apiales
Họ (familia): Apiaceae
Chi (genus): Krasnovia
Các loài
 xem trong bài
Krasnovia là chi thực vật có hoa trong họ Apiaceae.
Chú thích

↑  “Krasnovia”. The Plant List. Truy cập ngày 16 tháng 6 năm 2013.
Krompach

| Krompach |
| --- | --- |
—  Làng  —
 

  Hiệu kỳ

Krompach
Quốc gia:  Cộng hòa Séc
Vùng: Liberecký
Huyện: Česká Lípa
Múi giờ: CET (UTC+1)
 • Mùa hè (DST): CEST (UTC+2)
NUTS 5: CZ0511 561738
Krompach là một làng thuộc huyện Česká Lípa, vùng Liberecký, Cộng hòa Séc.
Iselin Solheim

| Iselin Solheim |
| --- | --- |
Tên khai sinh: Iselin Løken Solheim
Sinh: 20 tháng 6, 1990 (34 tuổi) Naustdal, Na Uy
Thể loại: Pop dân ca điện tử
Nghề nghiệp: Ca sĩ nhạc sĩ
Nhạc cụ: Giọng hát
Năm hoạt động: 2010–nay
Hãng đĩa: Bisi Music
Hợp tác với: Alan Walker

Iselin Løken Solheim (sinh ngày 20 tháng 6 năm 1990) là một ca sĩ-nhạc sĩ Na Uy trong thể loại nhạc pop, với thể loại dân gian và nhạc điện tử.
Sự nghiệp

Iselin sinh ra ở Naustdal, nằm ở Sogn og Fjordane, Na Uy và bắt đầu sự nghiệp ca hát ở tuổi rất trẻ. Năm 2009, sau khi tốt nghiệp trường trung học phổ thông, cô tham gia cuộc thi Skiringssal Folkehøgskule, nơi mà cô học âm nhạc và sau đó bắt đầu tự viết bài hát. Năm 2010 cô tham gia The Institute for Performing Arts ở Liverpool, nơi cô học "những thể loại nhạc nổi tiếng và công nghệ âm thanh". Ở đây cô được mở rộng như một họa sĩ/biểu diễn, bắt đầu với dự án mới và nuôi dưỡng sự nghiệp âm thanh.
Trở về từ nước Anh, cô bắt đầu xuất bản những bản hát đơn như "What's Happening". Solheim tạo điểm nhấn với vị trí của cô ấy ở sân khấu âm nhạc Scandinavian với bản hát đơn của cô, "The Wizard of Us". Trở lại Na Uy, hãng Bisi Record đã ký hợp đồng với cô ngay lập tức. Theo chân cô ấy với bản bài hát đơn với "What's Happening", với một giai điệu được nhận sự ủng hộ rộng rãi và được phát trên chương trình "Song of the Week" của đài phát thanh quốc gia Radio Norge.
Bản nhạc được hợp tác với bản nhạc EDM Faded của Alan Walker được phát hành năm 2015 và Sing Me To Sleep từ năm 2016, mặc dù cô đã được sự tin tưởng của các nghệ sĩ miêu tả.
Solheim ở tại Oslo.
Danh sách bài hát > Đĩa đơn > Với vai trò nghệ sĩ chính

| Năm | Tên bài hát |
| --- | --- |
2012: "What's Happening"
2013: "The Wizard of Us"
2013: "Oracle"
2015: "Giants"
2016: "Listen"
Danh sách bài hát > Với vai trò nghệ sĩ được giới thiệu

| Năm | Tên bài hát | Album |
| --- | --- | --- |
| 2013 | "Usynlig"  (Cir.Cuz feat. Iselin Solheim) | Vi Er Cir.Cuz |
Danh sách bài hát > Các bài hát khác

| Năm | Tên bài hát |
| --- | --- |
2010: "Coloured Sky"
Danh sách bài hát > Các bài hát hợp tác

| Năm | Tên bài hát | Nghệ sĩ | Thể loại |
| --- | --- | --- | --- |
| 2015 | "Faded" | Alan Walker |  Thu âm |
| 2016 | "Sing Me to Sleep" | Alan Walker |  Thu âm |
Danh sách bài hát > dăfawfeaedfa

| Năm | Tựa đề |
| --- | --- |
2013: "The Wizard of Us"
Danh sách bài hát > dăfawfeaedfa > Với vai trò nghệ sĩ được giới thiệu

| Năm | Tựa đề |
| --- | --- |
2013: "Usynlig" (Cir.Cuz)