stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Bóng đá tại Đại hội Thể thao Đông Nam Á 2009 – Nữ
Vòng bảng

Tất cả thời gian được liệt kê là giờ địa phương (UTC+7).
Hai đội đứng đầu lọt vào trận chung kết.
| VT | Đội | ST | T | H | B | BT | BB | HS | Đ | Giành quyền tham dự |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 |  Thái Lan | 4 | 2 | 2 | 0 | 22 | 5 | +17 | 8 | Trận tranh huy chương vàng |
| 2 |  Việt Nam | 4 | 2 | 2 | 0 | 14 | 3 | +11 | 8 | Trận tranh huy chương vàng |
| 3 |  Myanmar | 4 | 1 | 3 | 0 | 11 | 5 | +6 | 6 |  |
| 4 |  Lào (H) | 4 | 1 | 1 | 2 | 7 | 8 | −1 | 4 |  |
| 5 |  Malaysia | 4 | 0 | 0 | 4 | 1 | 34 | −33 | 0 |  |
Nguồn: LAOSOC
Quy tắc xếp hạng: Các tiêu chí vòng bảng
 Chủ nhà
4 tháng 12 năm 2009
13:30
| Malaysia  | 0–14 |  Thái Lan |
| --- | --- | --- |
|  | Chi tiết | Suphaphon  15', 34', 70'  Nisa  18', 42'  Chidtawan  21'  Pitsamai  28', 56', 85'  Junpen  33'  Kanjana  39'  Kwanruethai  51'  Sunisa  77'  Orathai  81' |
4 tháng 12 năm 2009
15:45
| Lào  | 1–1 |  Myanmar |
| --- | --- | --- |
| Phayvanh  33' | Chi tiết | My Nilar Htwe  35' |
6 tháng 12 năm 2009
13:30
| Thái Lan  | 2–2 |  Myanmar |
| --- | --- | --- |
| Suphaphon  61'  Sunisa  90+6' | Chi tiết | Kain Marlar Tun  17', 80' |
6 tháng 12 năm 2009
15:45
| Malaysia  | 0–8 |  Việt Nam |
| --- | --- | --- |
|  | Chi tiết | Đoàn Thị Kim Chi  17', 85'  Nguyễn Thị Muôn  21', 68'  Trần Thị Kim Hồng  29'   Nguyễn Thị Minh Nguyệt  51', 63'  Văn Thị Thanh  73' |
8 tháng 12 năm 2009
13:30
| Myanmar  | 1–1 |  Việt Nam |
| --- | --- | --- |
| Moe Moe War  76' | Chi tiết | Đoàn Thị Kim Chi  55' |
8 tháng 12 năm 2009
15:45
| Thái Lan  | 4–1 |  Lào |
| --- | --- | --- |
| Pitsamai  6' Orathai  28' Junpen  32' Sukunya  89' | Chi tiết | Phayvanh  13' |
11 tháng 12 năm 2009
13:30
| Lào  | 5–0 |  Malaysia |
| --- | --- | --- |
| Phayvanh  47', 74' Phonhalath  60', 68' Syhanouvong  83' | Chi tiết |  |
11 tháng 12 năm 2009
15:45
| Việt Nam  | 2–2 |  Thái Lan |
| --- | --- | --- |
| Nguyễn Thị Muôn  4' Văn Thị Thanh  32' | Chi tiết | Nguyễn Thị Ngọc Anh  41' (l.n.)   Sukunya  88' |
13 tháng 12 năm 2009
15:45
| Việt Nam  | 3–0 |  Lào |
| --- | --- | --- |
| Trần Thị Kim Hồng  14', 73' Đoàn Thị Kim Chi  82' | Chi tiết |  |
13 tháng 12 năm 2009
18:00
| Myanmar  | 7–1 |  Malaysia |
| --- | --- | --- |
| Kain Marlar Tun  19' Moe Moe War  25' Aye Nandar Hlang  33' Thu Zar Htwe  35' My Nilar Htwe  65' Margrep Marri  81' Kain Moe Wai  88' | Chi tiết | Norhanisa Yasa  44' |
Tranh huy chương vàng

Trong trận chung kết, hiệp phụ và loạt sút luân lưu sẽ được sử dụng để xác định đội thắng nếu cần thiết.
16 tháng 12 năm 2009
16:00
| Thái Lan  | 0–0 (s> h.p.) |  Việt Nam |
| --- | --- | --- |
|  | Chi tiết |  |
Loạt sút luân lưu
| Suphaphon  Junpen   Nisa  | 0–3 |  Trần Thị Kim Hồng  Văn Thị Thanh  Nguyễn Thị Kim Tiến |
Thống kê > Cầu thủ ghi bàn

Đã có 55 bàn thắng ghi được trong 11 trận đấu, trung bình 5 bàn thắng mỗi trận đấu.
4 bàn thắng
Souphavanh Phayvanh
Pisamai Sornsai
Suphaporn Kaeobaen
Đoàn Thị Kim Chi
3 bàn thắng
Kain Marlar Tun
Nguyễn Thị Muôn
Trần Thị Kim Hồng
2 bàn thắng
Sochitta Phonhalath
Moe Moe War
My Nilar Htwe
Junpen Seesraum
Nisa Romyen
Orathai Srimanee
Sunisa Srangthaisong
Sukunya Peangthem
Nguyễn Thị Minh Nguyệt
Văn Thị Thanh
1 bàn thắng
Khouanhta Syhanouvong
Norhanisa Yasa
Aye Nandar Hlang
Kain Moe Wai
Margrep Marri
Thu Zar Htwe
Chidtawan Chawong
Kanjana Sung-Ngoen
Kwanruethai Kunupatham
1 bàn phản lưới nhà
Nguyễn Thị Ngọc Anh (trong trận gặp Thái Lan)
Thống kê > Bảng xếp hạng

| VT | Đội | ST | T | H | B | BT | BB | HS | Đ | Kết quả chung cuộc |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  |  Việt Nam | 5 | 2 | 3 | 0 | 14 | 3 | +11 | 9 | Vô địch - Huy chương vàng |
|  |  Thái Lan | 5 | 2 | 3 | 0 | 22 | 5 | +17 | 9 | Á quân - Huy chương bạc |
|  |  Myanmar | 4 | 1 | 3 | 0 | 11 | 5 | +6 | 6 | Hạng ba - Huy chương đồng |
| 4 |  Lào (H) | 4 | 1 | 1 | 2 | 7 | 8 | −1 | 4 |  |
| 5 |  Malaysia | 4 | 0 | 0 | 4 | 1 | 34 | −33 | 0 |  |
Nguồn: 
 Chủ nhà
Thân Bất Hại

| Thân Bất Hại |
| --- | --- |
Nghề nghiệp: Pháp gia, tướng quốc nước Hàn
Thân Bất Hại (tiếng Trung: 申不害; bính âm: Shēn Bùhài; Wade–Giles: Shen Puhai, 420 TCN-337 TCN) là nhà tư tưởng Pháp gia thời cổ đại trong lịch sử Trung Quốc. Ông được biết như là triết gia chủ xướng về Thuật trong phép trị nước. Tác phẩm Thân tử gồm 2 thiên do ông viết (nay đã thất lạc) bàn về việc sử dụng "Thuật" trị nước.
Thân thế

Thân Bất Hại sinh vào năm 420 TCN, là người cùng thời với Mạnh Tử, làm quan ở nước Trịnh. Ông là người có tài nên Hàn Chiêu hầu trọng dụng cho làm tướng quốc. Ông vốn theo học đạo của Lão Tử, nhưng rất chú trọng nghiên cứu về hình danh, đặc biệt là "thuật". Trong "Thiên 43, Định pháp", Hàn Phi viết: "Thân Bất Hại thuyết về thuật trị dân, còn Công Tôn Ưởng nói về "pháp"". Cũng trong thiên này, Hàn Phi viết: "Nước Hàn là một biệt quốc của nước Tấn.Pháp luật xưa của Tấn chưa dứt mà pháp luật mới của nước Hàn đã sinh ra, lệnh của tiên quân chưa thu về mà lệnh của hậu quân đã ban ra. Thân Bất Hại không trị chuyên pháp luật, không nhất tôn hiến lệnh... Cho nên nước Hàn nhờ vào sức mạnh của trăm xe, trong bảy mươi năm mà không đến ba bậc vương. Nếu dùng thuật ở trên thì pháp luật không lo sợ sự trợ giúp hay sai khiến của các quan vậy".
Giải thuật tìm kiếm A*

Trong khoa học máy tính, A* (đọc là A sao) là  thuật toán tìm kiếm trong đồ thị. Thuật toán này tìm một đường đi từ một nút khởi đầu tới một  nút đích cho trước (hoặc tới một nút thỏa mãn một điều kiện đích). Thuật toán này sử dụng một "đánh giá heuristic" để xếp loại từng nút theo ước lượng về tuyến đường tốt nhất đi qua nút đó. Thuật toán này duyệt các nút theo thứ tự của đánh giá heuristic này. Do đó, thuật toán A* là một ví dụ của tìm kiếm theo lựa chọn tốt nhất (best-first search).
Thuật toán A* được mô tả lần đầu vào năm 1968 bởi Peter Hart, Nils Nilsson, và Bertram Raphael. Trong bài báo của họ, thuật toán được gọi là thuật toán A; khi sử dụng thuật toán này với một đánh giá heuristic thích hợp sẽ thu được hoạt động tối ưu, do đó mà có tên A*.
Năm 1964, Nils Nilsson phát minh ra một phương pháp tiếp cận dựa trên khám phá để tăng tốc độ của thuật toán Dijkstra. Thuật toán này được gọi là A1. Năm 1967 Bertram Raphael đã cải thiện đáng kể thuật toán này, nhưng không thể hiển thị tối ưu. Ông gọi thuật toán này là A2. Sau đó, trong năm 1968 Peter E. Hart đã giới thiệu một đối số chứng minh A2 là tối ưu khi sử dụng thuật toán này với một đánh giá heuristic thích hợp sẽ thu được hoạt động tối ưu. Chứng minh của ông về thuật toán cũng bao gồm một phần cho thấy rằng các thuật toán A2 mới là thuật toán tốt nhất có thể được đưa ra các điều kiện. Do đó ông đặt tên cho thuật toán mới là A *(A sao, A-star).
Ý tưởng trực quan

Xét bài toán tìm đường - bài toán mà A* thường được dùng để giải. A* xây dựng tăng dần tất cả các tuyến đường từ điểm xuất phát cho tới khi nó tìm thấy một đường đi chạm tới đích. Tuy nhiên, cũng như tất cả các thuật toán tìm kiếm có thông tin (informed search algorithm), nó chỉ xây dựng các tuyến đường "có vẻ" dẫn về phía đích.
Để biết những tuyến đường nào có khả năng sẽ dẫn tới đích, A* sử dụng một "đánh giá heuristic" về khoảng cách từ điểm bất kỳ cho trước tới đích. Trong trường hợp tìm đường đi, đánh giá này có thể là khoảng cách đường chim bay - một đánh giá xấp xỉ thường dùng cho khoảng cách của đường giao thông.
Điểm khác biệt của A* đối với tìm kiếm theo lựa chọn tốt nhất là nó còn tính đến khoảng cách đã đi qua. Điều đó làm cho A* "đầy đủ" và "tối ưu", nghĩa là, A* sẽ luôn luôn tìm thấy đường đi ngắn nhất nếu tồn tại một đường đi như vậy. A* không đảm bảo sẽ chạy nhanh hơn các thuật toán tìm kiếm đơn giản hơn. Trong một môi trường dạng mê cung, cách duy nhất để đến đích có thể là trước hết phải đi về phía xa đích và cuối cùng mới quay lại. Trong trường hợp đó, việc thử các nút theo thứ tự "gần đích hơn thì được thử trước" có thể gây tốn thời gian.
Mô tả thuật toán

A* lưu giữ một tập các lời giải chưa hoàn chỉnh, nghĩa là các đường đi qua đồ thị, bắt đầu từ nút xuất phát. Tập lời giải này được lưu trong một hàng đợi ưu tiên (priority queue). Thứ tự ưu tiên gán cho một đường đi  x được quyết định bởi hàm  f(x)=g(x)+h(x).
Trong đó,  g(x) là chi phí của đường đi cho đến thời điểm hiện tại, nghĩa là tổng trọng số của các cạnh đã đi qua.  h(x) là hàm đánh giá heuristic về chi phí nhỏ nhất để đến đích từ  x. Ví dụ, nếu "chi phí" được tính là khoảng cách đã đi qua, khoảng cách đường chim bay giữa hai điểm trên một bản đồ là một đánh giá heuristic cho khoảng cách còn phải đi tiếp.
Hàm  f(x) có giá trị càng thấp thì độ ưu tiên của  x càng cao (do đó có thể sử dụng một cấu trúc heap tối thiểu để cài đặt hàng đợi ưu tiên này)
function A*(điểm_xuất_phát,đích)
    var đóng:= tập rỗng
    var q:= tạo_hàng_đợi(tạo_đường_đi(điểm_xuất_phát))
    while q không phải tập rỗng
        var p:= lấy_phần_tử_đầu_tiên(q)
        var x:= nút cuối cùng của p
        if x in đóng
            continue
        if x = đích
            return p
        bổ sung x vào tập đóng
        foreach y in các_đường_đi_tiếp_theo(p)
            đưa_vào_hàng_đợi(q, y)
    return failure
Trong đó, các_đường_đi_tiếp_theo(p) trả về tập hợp các đường đi tạo bởi việc kéo dài p thêm một nút kề cạnh. Giả thiết rằng hàng đợi được sắp xếp tự động bởi giá trị của hàm  f.
"Tập hợp đóng" (đóng) lưu giữ tất cả các nút cuối cùng của p (các nút mà các đường đi mới đã được mở rộng tại đó) để tránh việc lặp lại các chu trình (việc này cho ra thuật toán tìm kiếm theo đồ thị). Đôi khi hàng đợi được gọi một cách tương ứng là "tập mở". Tập đóng có thể được bỏ qua (ta thu được thuật toán tìm kiếm theo cây) nếu ta đảm bảo được rằng tồn tại một lời giải hoặc nếu hàm các_đường_đi_tiếp_theo được chỉnh để loại bỏ các chu trình.
Các tính chất

Cũng như tìm kiếm theo chiều rộng (breadth-first search), A* là thuật toán đầy đủ (complete) theo nghĩa rằng nó sẽ luôn luôn tìm thấy một lời giải nếu bài toán có lời giải.
Nếu  hàm heuristic  h có tính chất thu nạp được (admissible), nghĩa là nó không bao giờ đánh giá cao hơn chi phí nhỏ nhất thực sự của việc đi tới đích, thì bản thân A* có tính chất thu nạp được (hay tối ưu) nếu sử dụng một tập đóng. Nếu không sử dụng tập đóng thì hàm  h phải có tính chất đơn điệu (hay nhất quán) thì A* mới có tính chất tối ưu. Nghĩa là nó không bao giờ đánh giá chi phí đi từ một nút tới một nút kề nó cao hơn chi phí thực. Phát biểu một cách hình thức, với mọi nút  x,y trong đó  y là nút tiếp theo của  x:
A* còn có tính chất hiệu quả một cách tối ưu (optimally efficient) với mọi hàm heuristic  h, có nghĩa là không có thuật toán nào cũng sử dụng hàm heuristic đó mà chỉ phải mở rộng ít nút hơn A*, trừ khi có một số lời giải chưa đầy đủ mà tại đó  h dự đoán chính xác chi phí của đường đi tối ưu.
Bài toán minh họa

Cho một bàn cờ kích thước n x n. Hãy tìm đường đi ngắn nhất từ điểm 〇 đến điểm △ biết rằng
Các ô trắng là đường đi
Các ô đen là vật cản, không đi được
Tại một ô bất kỳ, chỉ có thể đi lên, xuông, trái, phải nếu không bị cản. Không được đi chéo
Bàn cờ với kích thước 9*8
Trong bài toán trên ta thấy rằng đường đi ngắn nhất là đường chéo nối từ 〇 đến △
chiều dài đường chéo được tính bằng công thức  h(x)={\sqrt {a^{2}+b^{2}}}={\sqrt {7^{2}+5^{2}}}=8.6
Khi di chuyển qua mỗi ô thì giá trị của ô sẽ tăng lên 1 đơn vị
g(x)
h(x)={\sqrt {a^{2}+b^{2}}}
vì là  f(x)=g(x)+h(x) nên ta có bảng như sau:
f(x)=g(x)+h(x)
Tiếp theo từ vị trí 0 sẽ duyệt các ô lân cận nó để tìm ra đường ngắn nhất
Ví dụ
Xét lại điểm P(0,0) thì có 2 điểm liên kề nó là bên phải P(1,0) và bên dưới P(0,1)  và giá trị  f(x)=g(x)+h(x)=3.2
vì 2 giá trị bằng nhau nên chọn điểm nào cũng được. Ở Step 2 thì đang chọn điểm P(1,0)
Điểm P(1,0) có 2 điểm liền kề có giá trị lần lượt là:  P(2,0)=5.2,P(1,1)=4.8 công với P(0,1) đang có sẵn thì ta có 3 điểm  P(0,1)=3.2,P(2,0)=5.2,P(1,1)=4.8
Theo mình, hàm đánh giá ở ví dụ trên tính sai và so sánh giữa 2 giá trị f(x) và h(x) là khác nhau nên việc so sánh 2 giá trị đó là sai. Đồng thời node cần di chuyển tới là node có giá trị hàm f(x) nhỏ nhất, chứ không phải gần giá trị f(x) của node đích (ở ví dụ trên là h(x) tại node đích là 8.6). Các bạn cần tham khảo thêm tài liệu, tránh sai sót khi chỉ tìm kiếm trên wikipedia. uet maidinh
Giá trị  P(2,0)=5.2 là giá trị gần với giá trị 8.6 nhất. nên P(2,0) được chọn làm giá trị xét tiếp theo. tương tự các bước trên ta được bảng như dưới.
Sau khi chạm được đến điểm △ thì ta được sơ đồ đường đi ngắn nhất như sau:
Bài toán minh họa > Quan hệ với tìm kiếm chi phí đều (uniform-cost search)

Thuật toán Dijkstra là một trường hợp đặc biệt của A* trong đó đánh giá heuristic là một hàm hằng  h(x)=0 với mọi  x.
Độ phức tạp thuật toán

Độ phức tạp thời gian của A* phụ thuộc vào đánh giá heuristic. Trong trường hợp xấu nhất, số nút được mở rộng theo hàm mũ của độ dài lời giải, nhưng nó sẽ là hàm đa thức khi hàm heuristic h thỏa mãn điều kiện sau:
trong đó  h^{*} là heuristic tối ưu, nghĩa là hàm cho kết quả là chi phí chính xác để đi từ  x tới đích. Nói cách khác, sai số của h không nên tăng nhanh hơn lôgarit của "heuristic hoàn hảo"  h^{*} - hàm trả về khoảng cách thực từ x tới đích (Russell và Norvig 2003, tr. 101).
Vấn đề sử dụng bộ nhớ của A* còn rắc rối hơn độ phức tạp thời gian. Trong trường hợp xấu nhất, A* phải ghi nhớ số lượng nút tăng theo hàm mũ. Một số biến thể của A* đã được phát triển để đối phó với hiện tượng này, một trong số đó là A* lặp sâu dần (iterative deepening A*), A* bộ nhớ giới hạn (memory-bounded A* - MA*) và A* bộ nhớ giới hạn đơn giản (simplified memory bounded A*).
Một thuật toán tìm kiếm có thông tin khác cũng có tính chất tối ưu và đầy đủ nếu đánh giá heuristic của nó là thu nạp được (admissible). Đó là tìm kiếm đệ quy theo lựa chọn tốt nhất (recursive best-first search - RBFS).
Mô phỏng thuật toán tìm kiếm A* ứng dụng trong tìm đường đi từ một nút bắt đầu đến một nút mục tiêu trong chuyển động robot. Các vòng rỗng đại diện cho các nút trong tập mở, nghĩa là những nút đợi, và những vòng tròn tô màu là thuộc tập đóng. Màu trên mỗi nút tô màu tượng trưng cho khoảng cách từ nút đó đến điểm xuất phát: càng xanh thì càng xa. Đầu tiên ta có thể thấy A* di chuyển theo hướng thẳng đến mục tiêu, sau khi gặp vật cản, nó sẽ tìm các đường thay thế từ các nút chờ trong tập mở.
Carrascosa

| Carrascosa Carrascosa del Campo |
| --- | --- |

  Hiệu kỳ Ấn chương

Quốc gia:  Tây Ban Nha
Vùng
Tỉnh:  Cuenca
Quận (comarca): Mancha Alta
Chính quyền
 • Thị trưởng: María García-Saavedra (PP)
Diện tích
 • Đất liền: 104,4 km2 (403 mi2)
Độ cao: 898 m (2,946 ft)
Dân số (INE 2007)
 • Tổng cộng: 602
 • Mật độ: 5,77/km2 (1,490/mi2)
 • Mùa hè (DST): CEST (UTC+2)
Mã bưu chính: 16555
Tọa độ: 40°021009′B 2°441224′T﻿ / ﻿390,15°B 7.355,733°T﻿ / 390.150; -7355.733 Tọa độ: vĩ phút >= 60 Tọa độ: kinh phút >= 60 {{#coordinates:}}: vĩ độ không hợp lệ
Tên gọi dân cư: carrascoseño/eña
Thánh bảo trợ: và Santa Ana
Website: Carrascosa del Campo
Carrascosa là một đô thị trong tỉnh Cuenca, cộng đồng tự trị Castile-La Mancha Tây Ban Nha. Đô thị này có diện tích là 104,4 ki-lô-mét vuông, dân số năm 2009 là 602 người với mật độ 5,77 người/km². Đô thị này có cự ly 110 km so với Madrid.
Cyperus flaccidus

| Cyperus flaccidus |
| --- | --- |

Phân loại khoa học
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Monocots
Bộ (ordo): Poales
Họ (familia): Cyperaceae
Chi (genus): Cyperus
Loài (species): C. flaccidus
Danh pháp hai phần
Cyperus flaccidus R.Br. 
Cyperus flaccidus là loài thực vật có hoa trong họ Cói. Loài này được R.Br. mô tả khoa học đầu tiên năm 1810.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Cyperus flaccidus”. Truy cập ngày 11 tháng 6 năm 2013.
Paul McGuinness

| Paul McGuinness |
| --- | --- |

Thông tin nghệ sĩ
Tên khai sinh: Paul McGuinness
Sinh: 16 tháng 6, 1951 (73 tuổi)
Nguyên quán: Rinteln, Đức
Nghề nghiệp: Nhà quản lý âm nhạc
Năm hoạt động: 1979–2015

Paul McGuinness (sinh ngày 16 tháng 6 năm 1951) là cổ đông chính và người sáng lập công ty Principle Management Limited, trụ sở tại Dublin, Ireland từng quản lý ban nhạc U2 từ ngày khởi nghiệp cho tới năm 2013. Ông từng là quản lý của ban nhạc này và hiện đang là quản lý cho PJ Harvey và The Rapture. Ông cũng từng quản lý Paddy Casey.
Gà Dominant

Gà Dominant hay còn gọi đầy đủ là gà Dominant Patridge thường gọi bằng ký hiệu là gà D300 hay gọi tên tiếng Việt là gà Séc là giống gà công nghiệp chuyên trứng có nguồn gốc từ cộng hoà Séc. Giống gà D300 là một trong 12 dòng gà chuyên đẻ trứng chất lượng của Séc được cung cấp cho các nước như Nga, Ukraine, Thụy Sĩ, Philippines và Việt Nam. Tại Việt Nam, giống gà này được Nhà nước Việt Nam công nhận là một giống vật nuôi được phép sản xuất, kinh doanh, lưu hành tại Việt Nam.
Đặc điểm

Gà Dominant trưởng thành có đặc điểm ngoại hình mày lông đồng nhất là trắng, xung quanh cổ và vai có cườm đen, lông đuôi xanh đen, mỏ và chân màu vàng, chân cao, thiết diện hình nêm là đặc điểm đặc trưng của giống gà chuyên trứng. Gà trống có mào đơn, tích to. Trứng gà có màu trắng hồng. Các đàn gà có tỷ lệ nuôi sống cao (trên 92%), gà có sức chống chịu bệnh tật tốt thể hiện không xảy ra dịch bệnh, thích nghi tốt với điều kiện khí hậu và nuôi dưỡng và đề kháng bệnh cao.
Các dòng

Gà trống: Gà trống D-300 có tính đặc thù của giống gà ta Việt Nam, dễ nuôi, thích nghi với điều kiện nuôi thả vườn, kháng bệnh cao. Tiêu tốn thức ăn 2,7 kg/1 kg gà, nuôi 4 tháng cơ thể đạt trọng lượng 2,1-2,2 kg. Đặc biệt giống gà D-300 có chất lượng thịt thơm ngon và ngoại hình phù hợp với thị yếu của người dân Việt Nam như lông màu mận, đuôi dài, mào cờ đỏ, chân vàng bóng. Gà trống nuôi tới 18 tuần tuổi đạt trọng lượng 1,6 – 1,8 kg, lông đỏ thẫm, đuôi dài, mào cờ, chân nhỏ màu vàng, rất giống với màu lông của gà ta.
Gà mái: Gà mái thương phẩm hướng trứng D-300 là giống gà chuyên trứng chất lượng cao, dễ nuôi, có tính thích ứng và đề kháng bệnh cao. Gà D300 thương phẩm có năng suất đẻ từ 284-295 quả/1 năm(91%), thời gian chăn nuôi kéo dài 68 tuần, vỏ trứng có màu trắng kem, phớt hồng, trọng lượng quả trứng trung bình là 55,5g.
Cho trứng

Gà D300 thương phẩm có năng suất đẻ liên tục 255 quả trứng trong 52 tuần, thời gian chăn nuôi kéo dài 68 tuần, có sản lượng trứng đạt 280 quả/con/năm, vỏ trứng có màu trắng, kem, trọng lượng từ 40 – 50 gram/quả, lượng tiêu tốn thức ăn cho con mái 122 gam/ngày. Đây là giống gà có thể nuôi công nghiệp đồng thời rất phù hợp với nuôi chăn thả tự do cho hiệu quả kinh tế cao. Gà có tốc độ tăng trưởng cũng như khối lượng cơ thể ở các giai đoạn có độ đồng đều cao trong điều kiện chăn nuôi. Khối lượng gà ở các giai đoạn đều đạt trên 93% so với tiêu chuẩn giống. Gà có tuổi đẻ sớm, bắt đầu đẻ vào tuần thứ 19 và tuổi đẻ ở tuần thứ 20, tỷ lệ ổn định, năng suất trứng đạt 233 và 235 quả/mái/48 tuần đẻ.
Tại Việt Nam

Gà hướng trứng giống Dominant nhập từ Cộng hòa Czech. Được nuôi ở một số nơi như Hà Nội phát triển gà Séc đẻ trứng chất lượng cao, thành phố nhập 2.500 gà D300 giống bố mẹ của Séc về để sản xuất giống cung cấp cho các trang trại chăn nuôi gà trên địa bàn thành phố Hà Nội. Giống gà này có nhiều đặc điểm giống với gà ta của Việt Nam và cũng phù hợp với điều kiện chăm sóc nuôi dưỡng, khí hậu tại Việt Nam, phù hợp với hình thức nuôi gà hướng thịt bán công nghiệp, thả vườn Việt Nam cũng đã lai tạo thành công giống gà hướng thịt D308 từ giống gà D300, nhập từ Séc. So với D300, D308 tuy cho sản lượng trứng thấp hơn nhưng có nhiều điểm nổi trội như màu lông đẹp, quả trứng to, thịt ngon và hợp với khí hậu Việt Nam.
Một con gà mái Séc
Mũi Cà Mau

| Mũi Cà Mau |
| --- | --- |
Mũi Bãi Bùng
Tượng đài Mũi Cà Mau
Địa lý
Mũi Cà Mau
Quốc gia:  Việt Nam
Vùng: Đồng bằng sông Cửu Long
Tỉnh: Cà Mau
Quận/Huyện: Ngọc Hiển
Giáp giới: Biển Đông
Mũi Cà Mau là mũi đất  ở phía Nam tỉnh Cà Mau thuộc vùng Đồng bằng sông Cửu Long. Mũi đất này còn có tên là Mũi Bãi Bùng. Đây là cực Nam trên đất liền của Việt Nam. Mũi Cà Mau không phải là điểm cố định, nó vẫn tiếp tục mở rộng do phù sa lấn ra biển hằng năm từ 60 m đến 80 m.
Vị trí

Mũi Cà Mau là vùng đất nằm về phía Nam của tỉnh Cà Mau, thuộc địa phận xã Đất Mũi, huyện Ngọc Hiển, tỉnh Cà Mau, cách thành phố Cà Mau hơn 110 km. Bên trái mũi là biển Đông, bên phải là Vịnh Thái Lan.
Mũi Cà Mau không phải là 1 điểm, mà là 1 mũi đất với phạm vi là địa phận xã Đất Mũi, là cực Nam trên đất liền của Việt Nam. Điểm chính xác tính bằng tọa độ ở vị trí xa nhất về phía nam mũi đất không cố định do tọa độ có thể thay đổi theo thời gian. Sự thay đổi này là do phù sa bồi đắp vẫn tiếp tục lấn dần ra biển. Cho đến năm 2015, điểm xa nhất phía nam là tọa độ 8°33'903" độ vĩ Bắc 104°50'798" độ kinh Đông, thuộc bãi Khai Long, địa bàn Xóm Rẫy. Công trình Tượng đài Mũi Cà Mau được đặt tại một vị trí khác về phía Tây của mũi đất, thuộc tọa độ 8°37'30" độ vĩ Bắc, 104°43' độ kinh Đông, tọa độ này chỉ là tọa độ được chọn để đặt tượng đài biểu tượng.
Địa lý tự nhiên

Khu vực Mũi Cà Mau có hệ sinh thái cửa sông ven biển với rừng ngập mặn đa dạng và phong phú, là một phần thuộc về Vườn quốc gia Mũi Cà Mau. Dòng chảy của thủy lưu ven bờ bao gồm dòng triều lưu và dòng chảy do gió. Từ Gành Hào, dòng chảy triều lưu mang tính chất bán nhật triều không đều, trong một ngày đêm 2 lần nước lên và 2 lần nước rút. Vận tốc chảy dao động từ 0,5 đến 1,0 m/giây. Ảnh hưởng sau dòng triều lưu là dòng chảy do gió. Vào mùa khô, từ Gành Hào đến Mũi Cà Mau, dòng chảy có hướng Tây – Tây Nam, nước chảy ép sát bờ đến Mũi Cà Mau thì chuyển sang hướng Tây, tốc độ dòng chảy là 0,22 đến 0,60 m/giây. Vào mùa mưa, dòng chảy có hướng Đông – Đông Bắc, xu hướng là dịch chuyển ra xa bờ. Mũi Cà Mau vẫn tiếp tục mở rộng do phù sa lấn ra biển hằng năm từ 60 m đến 80 m. Phù sa đã tạo ra các bãi bồi có diện tích trên 120 ha mỗi năm.
Thực vật có 22 loài cây rừng ngập mặn, quần xã thực vật là rừng tái sinh tự nhiên hỗn giao giữa đước, vẹt và rừng mấm thuần loài. Ngoài ra, rừng còn có một ít xu, tra, chà là, ô rô, ráng. Loài cây chiếm ưu thế là mấm trắng, mấm đen, vẹt tách, vẹt dù, đước đôi.
Động vật phong phú, về lớp thú có 13 loài thuộc 9 họ; chim có 74 loài thuộc 23 họ; bò sát có 17 loài thuộc 9 họ; lưỡng cư có 5 loài thuộc 3 họ; cá gồm 175 loài thuộc 116 giống và 77 họ; tôm có 14 loài; động, thực vật phiêu sinh có 133 loài. Trong đó, hai loài thú nằm trong Sách đỏ IUCN của thế giới: khỉ đuôi dài và cà khu. Chim có 5 loài nằm trong Sách đỏ IUCN: cò Trung quốc (Egretta eulophotes), bồ nông chân xám (Pelecanus philippinensis), giang sen (Ibis leucocephalus), rẽ mỏ cong hông nâu (Numenius madagascariensis), quắn trắng (Threskiornis melanocephalus). Ngoài ra, có 7 loài chim và 2 loài bò sát nằm trong Sách đỏ IUCN, 6 loài bò sát nằm trong Sách đỏ Việt Nam. Rừng đất Mũi từng được ghi nhận có lợn rừng, kỳ đà, cá sấu,...và ngày trước được ghi nhận là có cọp.
Lịch sử

Mũi Cà Mau theo sử sách ghi nhận là đã thuộc chủ quyền chúa Nguyễn vào năm 1708. Những di dân Minh hương dẫn đầu là Mạc Cửu đã khám phá ra các vùng đất phía tây Đồng bằng sông Cửu Long. Ông đã cho lập 7 thôn đầu tiên và chiêu mộ dân tứ xứ, lập chủ quyền vùng đất gọi là Hà Tiên.
Xứ Cà Mau được quản lý bởi đạo Long Xuyên, có hai cảng biển là cảng Đốc Huỳnh và cảng Hàu Ky. Vùng là nơi cùng khai hoang và chung sống của các dân tộc Kinh, Hoa, Khmer. Đất mũi Cà Mau cũng là nơi mà Nguyễn Ánh khi chạy Tây Sơn đã lưu trú và đi qua. Trong thời kỳ chiến tranh Việt Nam, quân đội Mỹ đã ném một lượng lớn bom đạn và rải chất độc hóa học xuống các cánh rừng đất mũi.
Một ghi nhận từ năm 1990 đến 1998, rừng đất Mũi Cà Mau bị khai thác quá mức có diện tích lên tới 4.661 ha. Những người phá rừng được ghi nhận là dân tứ xứ đến đây, phần lớn bao gồm thương binh, cán bộ hưu trí, bộ đội phục viên, sĩ quan về hưu.
Năm 2003, Vườn quốc gia Mũi Cà Mau thành lập trên cơ sở ban đầu là Khu bảo tồn thiên nhiên Đất Mũi, với tổng diện tích 41.862 ha, trong đó 12.203 thuộc phân khu bảo vệ nghiêm ngặt.