stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Mạng Bayes
Học tham số

Để cụ thể hóa mạng Bayes và biểu diễn đầy đủ các phân bố xác suất phụ thuộc có điều kiện, đối với mỗi biến X, cần phải chỉ ra phân bố xác suất X theo điều kiện thông tin từ các cha của X. Phân bố của X theo các cha của nó có thể có hình thức bất kỳ. Người ta thường dùng các phân bố rời rạc hay phân bố Gauss, do các phân bố này làm đơn giản việc tính toán. Đôi khi, khi chỉ biết được các ràng buộc của các phân bố; ta có thể dùng nguyên lý entropy cực đại để xác định một phân bố cụ thể, phân bố với entropy cực đại thỏa mãn các ràng buộc đó. (Tương tự, trong ngữ cảnh cụ thể của một mạng Bayes động, người ta thường lấy phân bố có điều kiện cho sự phát triển theo thời gian của trạng thái ẩn để cực đại hóa hệ số entropy (entropy rate) của quá trình ngẫu nhiên được nói đến.)
Thông thường, các phân bố có điều kiện này bao gồm các tham số chưa biết và phải được ước lượng từ dữ liệu, đôi khi bằng cách tiếp cận khả năng cực đại (maximum likelihood). Việc cực đại hóa trực tiếp khả năng (hoặc xác suất hậu nghiệm) thường phức tạp khi có các biến không quan sát được. Một cách tiếp cận truyền thống đối với vấn đề này là thuật toán cực đại hóa kỳ vọng (expectation-maximization algorithm), thuật toán này luân phiên giữa việc tính toán các giá trị kỳ vọng của các biến không được quan sát theo dữ liệu quan sát được, với việc cực đại hóa khả năng (hay hậu nghiệm) hoàn chỉnh với giả thuyết rằng các giá trị mong đợi đã tính được là đúng đắn. Dưới các điều kiện chính quy và vừa phải,[cần dẫn nguồn] quá trình này hội tụ về các giá trị khả năng cực đại (hay xác suất hậu nghiệm cực đại) của các tham số. Một cách tiếp cận Bayes đầy đủ hơn đối với việc học tham số là coi các tham số như là các biến không quan sát được khác và tính một phân bố hậu nghiệm đầy đủ trên toàn bộ các nút theo dữ liệu quan sát được, sau đó tách các tham số ra. Cách tiếp cận này có thể có chi phí tính toán cao và dẫn đến các mô hình có số chiều lớn, do đó trong thực tế, các cách tiếp cận truyền thống thường được sử dụng hơn.
Suy luận

Do mạng Bayes là một mô hình hoàn chỉnh cho các biến và các quan hệ giữa chúng, có thể dùng mạng Bayes để trả lời các truy vấn xác suất về các biến này. Ví dụ, mạng Bayes có thể được dùng để tìm tri thức mới nhất về trạng thái của một tập con gồm các biến khi các biến khác (các biến hiển nhiên) được quan sát. Quá trình tính phân bố hậu nghiệm này của các biến khi cho trước các biến hiển nhiên được gọi là suy luận xác suất. Quá trình hậu nghiệm cho ra một thống kê đủ phổ quát (universal sufficient statistic) cho các ứng dụng phát hiện, khi người ta muốn chọn các giá trị cho một tập con các biến nhằm mục đích cực tiểu hóa một hàm phí tổn nào đó, chẳng hạn xác suất của lỗi quyết định. Do đó, có thể coi mạng Bayes là một cơ chế cho việc xây dựng tự động các mở rộng của định lý Bayes cho các bài toán phức tạp hơn.
Ứng dụng

Mạng Bayes được dùng cho việc mô hình hóa tri thức trong các mạng điều hòa gene (gene regulatory network) , trong các hệ thống y học, phân tích văn bản, xử lý ảnh dung hợp dữ liệu , và các hệ hỗ trợ quyết định (decision support system)
Liên kết và phần mềm

Tiếng Anh:
An Introduction to Bayesian Networks and their Contemporary Applications Lưu trữ 2017-05-21 tại Wayback Machine
On-line Tutorial on Bayesian nets and probability
Web-App to create Bayesian nets and run it with a Monte Carlo method
Continuous Time Bayesian Networks
Bayesian Networks: Explanation and Analogy
A live tutorial on learning Bayesian networks
A hierarchical Bayes Model for handling sample heterogeneity in classification problems, provides a classification model taking into consideration the uncertainty associated with measuring replicate samples.
Hierarchical Naive Bayes Model for handling sample uncertainty Lưu trữ 2007-09-28 tại Wayback Machine, shows how to perform classification and learning with continuous and discrete variables with replicated measurements.
Tài liệu tham khảo thêm

Finn V. Jensen. Bayesian Networks and Decision Graphs. Springer, 2001.
Judea Pearl, Stuart Russell. Bayesian Networks. UCLA Cognitive Systems Laboratory, Technical Report (R-277), tháng 11 năm 2000.
Judea Pearl, Stuart Russell. Bayesian Networks, in M. A. Arbib (Ed.), Handbook of Brain Theory and Neural Networks, pp. 157–160, Cambridge, MA: MIT Press, 2003, ISBN 0-262-01197-2.
Neil M, Fenton N, Tailor M, "Using Bayesian Networks to model Expected and Unexpected Operational Losses", Risk Analysis: An International Journal, Vol 25(4), 963-972, 2005. http://www.dcs.qmul.ac.uk/~norman/papers/oprisk.pdf
Enrique Castillo, José Manuel Gutiérrez, and Ali S. Hadi. Expert Systems and Probabilistic Network Models. New York: Springer-Verlag, 1997. ISBN 0-387-94858-9
Fenton NE and Neil M, "Combining evidence in risk analysis using Bayesian Networks". https://www.dcs.qmul.ac.uk/~norman/papers/Combining%20evidence%20in%20risk%20analysis%20using%20BNs.pdf Lưu trữ 2007-09-27 tại Wayback Machine
Judea Pearl. Fusion, propagation, and structuring in belief networks. Artificial Intelligence 29(3):241–288, 1986.
Judea Pearl. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems. Morgan Kaufmann, 1988, ISBN 0-934613-73-7
J.W. Comley and D.L. Dowe, "Minimum Message Length, MDL and Generalised Bayesian Networks with Asymmetric Languages", chapter 11 Lưu trữ 2006-09-09 tại Wayback Machine (pp 265–294) in P. Grunwald, M.A. Pitt and I.J. Myung (eds)., Advances in Minimum Description Length: Theory and Applications Lưu trữ 2006-06-19 tại Wayback Machine, Cambridge, MA: MIT Press, tháng 4 năm 2005, ISBN 0-262-07262-9. (Bài báo này đưa cây quyết định vào các nút trong của mạng Bayes bằng cách sử dụng Minimum Message Length (MML). Một phiên bản cũ hơn là Comley and Dowe (2003), [liên kết hỏng].)
Christian Borgelt and Rudolf Kruse. Graphical Models – Methods for Data Analysis and Mining, Chichester, UK: Wiley, 2002, ISBN 0-470-84337-3
Nevin Lianwen Zhang and David Poole, A simple approach to Bayesian network computations, Proceedings of the Tenth Biennial Canadian Artificial Intelligence Conference (AI-94), Banff, tháng 5 năm 1994, 171-178. Bài báo này trình bày việc triệt tiêu biến cho các mạng Bayes.
David Heckerman, A Tutorial on Learning with Bayesian Networks. In Learning in Graphical Models, M. Jordan, ed.. MIT Press, Cambridge, MA, 1999. Also appears as Technical Report MSR-TR-95-06, Microsoft Research, March, 1995. An earlier version appears as Bayesian Networks for Data Mining, Data Mining and Knowledge Discovery, 1:79-119, 1997. Bài báo này viết về việc học cấu trúc và tham số trong các mạng Bayes.
Madascincus nanus

| Madascincus nanus |
| --- | --- |

Phân loại khoa học
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Chordata
Lớp (class): Reptilia
Bộ (ordo): Squamata
Phân bộ (subordo): Lacertilia
Họ (familia): Scincidae
Chi (genus): Madascincus
Loài (species): M. nanus
Danh pháp hai phần
Madascincus nanus (Andreone & Greer, 2002) 
 
Madascincus nanus là một loài thằn lằn trong họ Scincidae. Loài này được Andreone & Greer mô tả khoa học đầu tiên năm 2002.
Taavi Rõivas

| Taavi Rõivas> Chức vụ.Thủ tướng Estonia |
| --- | --- |
Nhiệm kỳ: 26 tháng 3 năm 2014 – 23 tháng 11 năm 2016
Tiền nhiệm: Andrus Ansip
Kế nhiệm: Jüri Ratas
 
Minister of Social Affairs
Nhiệm kỳ: ngày 11 tháng 12 năm 2012 – ngày 26 tháng 3 năm 2014
Tiền nhiệm: Hanno Pevkur
Kế nhiệm: Helmen Kütt (Social Security) Urmas Kruuse (Health and Labour)
 
Thông tin cá nhân
Sinh: 26 tháng 9, 1979 (45 tuổi) Tallinn, Liên Xô
Đảng chính trị: Đảng Cải cách Estonia
Con cái: một con gái
Alma mater: Đại học Tartu
Taavi Rõivas (phát âm tiếng Phần Lan: [ˈtɑːʋi ˈrɤiʋɑs]; sinh ngày 26 tháng 9 năm 1979) là chính sách người Estonia. Ông là thủ tướng của Estonia từ ngày 26 tháng 3 năm 2014 và là lãnh đạo của Đảng Cải cách Estonia từ ngày 6 tháng 4 năm 2014.
Trước khi tại nhiệm chức vị thủ tướng, Rõivas là Bộ trưởng Bộ xã hội (2012–2014). Ngày 14 tháng 3 năm 2014, Tổng thống Toomas Hendrik Ilves đã đề cử ông làm người kế nhiệm cho thủ tướng Andrus Ansip, lãnh đạo các cuộc đàm phán giữa Đảng Cải cách và Đảng Dân chủ Xã hội để thành lập chính phủ mới Các thỏa thuận liên minh được ký kết vào ngày 20 tháng 3 năm 2014 và các đề cử được Riigikogu xác nhận vào ngày 24 tháng 3. Rõivas là lãnh đạo chính phủ trẻ nhất trong Liên minh châu Âu.
Sự nghiệp

Rõivas gia nhập Đảng Cải cách Estonia vào năm 1998. Ông bắt đầu sự nghiệp chính trị của mình với vai trò là cố vấn cho Bộ trưởng Bộ Tư pháp Mart Rask từ năm 1999 đến 2002. Ông là thị trưởng của quận Haabersti của Tallinn từ năm 2004 đến năm 2005 và làm cố vấn cho Bộ trưởng Bộ Nội vụ Dân số Paul-Eerik Rummo từ năm 2003 đến năm 2004. Năm 2005, ông trở thành cố vấn cho Thủ tướng Chính phủ và lãnh đạo Đảng Cải cách Andrus Ansip. Ông được bầu vào hội đồng thành phố Tallinn năm 2005 và Riigikogu vào năm 2007 và một lần thứ hai vào năm 2011.
Tháng 12 năm 2012, Rõivas trở thành thành viên trẻ nhất của chính phủ với vai trò Bộ trưởng Bộ Xã hội, thay thế cho Hanno Pevkur. Pevkur cũng thay thế cho Bộ trưởng Bộ Tư pháp, Kristen Michal. Tháng 2 năm 2014, lãnh đạo Đảng Cải cách Estonia chọn Rõivas làm ứng cử viên cho chức vụ thủ tướng.
Đời sống cá nhân

Rõivas có thể nói được tiếng Estonia, tiếng Anh, tiếng Nga và Phần Lan.
Rõivas đã kết hôn với nữ ca sĩ nhạc pop Luisa Värk và đã có 1 cô con gái.
Chú thích

↑  “Taavi Rõivas sai Reformierakonna esimeheks - Eesti uudised - Postimees.ee”. Postimees. ngày 6 tháng 4 năm 2014. Truy cập ngày 3 tháng 3 năm 2015.
↑  “Rõivas: küllap on võimalik ka autoriteet tööga välja teenida”. Postimees. ngày 12 tháng 3 năm 2014. Truy cập ngày 3 tháng 3 năm 2015.
↑  “New Coalition Will Split Two Ministries”. News - ERR. Truy cập ngày 3 tháng 3 năm 2015.
↑  “Reform Party and Social Democrats Sign Coalition Agreement”. News - ERR. Truy cập ngày 3 tháng 3 năm 2015.
↑  “Rõivas Receives Parliament Approval to Form Government”. News - ERR. Truy cập ngày 3 tháng 3 năm 2015.
1 2  “Taavi Roivas designated Estonia PM, EU's youngest”. GlobalPost. Bản gốc lưu trữ ngày 23 tháng 3 năm 2014. Truy cập ngày 3 tháng 3 năm 2015.
↑  Website of the Estonian Government , archived at Internet Archive on ngày 2 tháng 3 năm 2014
↑  “Reform Party Picks Dark Horse as New PM Candidate”. News - ERR. Truy cập ngày 3 tháng 3 năm 2015.
↑  “Viron tuleva pääministeri Taavi Rõivas, 34: Emme saa Suomea kiinni elintasossa - Viro - Ulkomaat - Helsingin Sanomat”. Bản gốc lưu trữ ngày 23 tháng 3 năm 2014. Truy cập ngày 5 tháng 3 năm 2015.
| Chức vụ chính trị  |
| --- | --- | --- |
| Tiền nhiệm Andrus Ansip | Thủ tướng Estonia 2014–2016 | Kế nhiệm Jüri Ratas |
| x t sThủ tướng Estonia |
| --- | --- |
Đệ nhất cộng hòa:  Konstantin Päts  Otto August Strandman  Jaan Tõnisson  Ado Birk  Jaan Tõnisson  Ants Piip  Konstantin Päts  Kaarel Eenpalu  Jüri Uluots  Otto Tief  Johannes Vares 
Chủ tịch Hội nghị Bộ trưởng:  Johannes Lauristin  Oskar Sepre  Arnold Veimer  Aleksei Müürisepp  Valter Klauson  Indrek Toome  Bruno Saul 
Chính phủ lưu vong:  Otto Tief  Johannes Sikkar  Tõnis Kint  Aleksander Warma  Tõnis Kint   Heinrich Mark   Enno Penno 
Đệ nhị cộng hòa:  Edgar Savisaar  Tiit Vähi  Mart Laar  Andres Tarand  Tiit Vähi  Mart Siimann  Mart Laar  Siim Kallas  Juhan Parts  Andrus Ansip  Taavi Rõivas  Jüri Ratas  Kaja Kallas 
Taavi Rõivas (2014)
Leda (thần thoại)

Leda và Thiên nga, tranh chép thế kỷ 16 theo bức tranh bị mất được vẽ bởi Michelangelo
Leda, vẽ bởi Gustave Moreau
Leda và Thiên nga, một bức tranh La Mã được phục hồi, có lẽ theo bức tượng tạc bởi Timotheus (Museo del Prado)
Trong thần thoại Hy Lạp, Leda (/ˈliːdə, ˈleɪ-/; tiếng Hy Lạp: Λήδα [lɛ͜ɛ́da͜a]) là một công chúa Aetolia đã trở thành hoàng hậu xứ Spartan. Huyền thoại về cô đã làm nổi lên phong cách phổ biến trong thời Phục hưng và nghệ thuật sau này Leda và Thiên nga.
Leda là người vợ của Tyndareus – vua xứ Sparta. Nàng nổi tiếng có một vẻ đẹp nghiêng nước nghiêng thành nên cũng khó tránh khỏi việc lọt vào mắt xanh của thần Zeus.
Nhưng ai trong chúng ta cũng đều biết Hera là vợ ông - một người rất dễ nổi nóng khi ông để mắt đến 1 ai khác. Zeus bèn nghĩ ra kế hóa thành thiên nga, nhân lúc Leda không để ý, ông lao tới cưỡng bức cô (một số người nói rằng ông quyến rũ cô).
Cuối cùng Leda đã mang bầu và hạ sinh ra một quả trứng (vì khi cưỡng hiếp cô Zeus ở trong thân thể của một con thiên nga) quả trứng nở ra cặp song sinh Castor và Polydeuc.
Ngoài ra thần thoại cũng cho biết Helen là con của Leda với Zeus, và vua Tyndareus chỉ là cha của Clytemnestra.
Thần thoại

Leda được thần Zeus ngưỡng mộ, ông đã quyến rũ cô dưới lốt một con thiên nga. Là một con thiên nga, Zeus rơi vào vòng tay của mình để bảo vệ khỏi một con đại bàng đang theo đuổi. Đêm tân hôn của họ, vào cùng một đêm với Leda, cùng với chồng Tyndareus, đã tạo ra hai quả trứng nở ra Helen (sau này gọi là "Helen của Troy"), Clytemnestra, Castor và Pollux (còn gọi là Dioscuri). Những đứa trẻ là con cháu của Tyndareus, vị vua tử thần, và là của Zeus và do đó một nửa bất tử, không nhất quán giữa các tài liệu ghi chép, cũng không phải là đứa trẻ nở từ đó trứng. Sự phân chia này hầu như luôn luôn là một nửa sự chết chóc, một nửa thần thánh, mặc dù mối quan hệ này không phải lúc nào cũng phản ánh mối quan hệ di sản của trẻ. Castor và Pollux đôi khi chết chóc, đôi khi cả thần thánh. Một điểm nhất quán là nếu chỉ có một trong số đó là bất tử, đó là Pollux. Nó cũng luôn luôn nói rằng Helen là con gái của Zeus.
Trong Iliad của Homer, Helen nhìn xuống từ các bức tường Troy và thắc mắc tại sao cô không nhìn thấy những người anh em của mình trong số những người Achaea. Người kể chuyện nhận xét rằng cả hai đã chết và bị chôn ở quê hương của Lacedaemon, do đó cho thấy rằng ít nhất trong truyền thống Homeric, cả hai đều là chết chóc.
Một câu chuyện khác của huyền thoại nói rằng Nemesis (Νέμεσις) là mẹ của Helen, và cũng có mang với thần Zeus dưới lốt một con thiên nga. Một người chăn cừu tìm thấy quả trứng và đưa cho Leda, người cẩn thận giữ nó trong ngực cho đến khi trứng nở. Khi trứng nở, Leda đã nhận Helen làm con gái cô. Zeus cũng kỷ niệm sự ra đời của Helen bằng cách tạo ra chòm sao Cygnus (Κύκνος), chòm sao Thiên Nga, trên bầu trời.
Grossglockner

| Grossglockner |
| --- | --- |
Großglockner
Độ cao: 3.798 m (12.461 ft)
Phần lồi: 2.423 m (7.949 ft) Hạng 2 ở Alps
Danh sách: Danh sách điểm cao Ultra
Phiên âm IPA: tiếng Đức: [ˌɡʁoːs ˈɡlɔknɐ]
Vị trí
GrossglocknerVị trí của Grossglockner ở Áo
Vị trí: Kärnten & Đông Tyrol, Áo
Dãy núi: Hohe Tauern
Tọa độ: 47°04′29,52″B 12°41′42,9″Đ﻿ / ﻿47,06667°B 12,68333°Đ﻿ / 47.06667; 12.68333
Leo núi
Chinh phục lần đầu: ngày 28 tháng 7 năm 1800, by Sepp and Martin Klotz (?), Martin Reicher và 2 người khác.
Hành trình dễ nhất: PD, glacier 35°, UIAA II
Grossglockner (tiếng Đức: Großglockner) hoặc Glockner là ngọn núi cao nhất nước Áo.
Großglockner có độ cao 3.798 mét trên biển Adriatic (12.461 ft), và đỉnh núi cao nhất ở dãy Alps, phía đông của Đèo Brenner. Đây là một phần của Nhóm Glockner lớn hơn của dãy núi Hohe Tauern, nằm dọc theo dãy núi chính của Trung Đông Anpơ và dãy núi Alpine. Băng hà dài nhất nước Áo là Pasterze, nằm trên sườn phía đông của Grossglockner .
Đỉnh núi có dạng hình chóp đặc trưng bao gồm hai đỉnh cao, Grossglockner và Kleinglockner (3.770 m), từ tiếng Đức: gross, "big", và klein, "small"), tách biệt bởi đèo Glocknerscharte.
Chú thích

↑  Nước Áo sử dụng mốc độ cao địa hình (Geodetic datum) lấy ở biển Adriatic.
Ga Bang Wa BTS

Ga Bang Wa (tiếng Thái: สถานีบางหว้า, phát âm [sā.tʰǎː.nīː bāːŋ wâː])) là một ga BTS Tuyến Silom và MRT Tuyến Xanh dương ở quận Phasi Charoen, Bangkok, Thái Lan. Nhà ga nằm giữa ngã tư Đường Krung Thon Buri và Đường Phetkasem. Nó là ga giao nhau giữa BTS Tuyến Silom và MRT Tuyến Xanh dương, tạo nên sự trung chuyển trực tiếp, nhưng giá vé và hệ thống vé lại khác biệt giữa hai tuyến. Ngoài làm ga trung chuyển giữa MRT và Skytrain, Bang Wa là nhà ga duy nhất trên cả hai hệ thống đều đặt trùng tên cho nhà ga, còn lại các ga chuyển đổi khác trên BTS Skytrain (Asok, Sala Daeng, Mo Chit, và Ha Yaek Lat Phrao) tất cả đều có tên riêng cho hệ thống MRT (ga Sukhumvit, Si Lom, công viên Chatuchak, và Phahon Yothin).
Bố trí ga

| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
U4 Ke ga (MRT) : Ke ga, cửa sẽ mở phía bên trái
| U4 Ke ga (MRT)  | Ke ga 1 |  MRT  hướng đi Lak Song (Phetkasem 48) |
| U4 Ke ga (MRT)  | Ke ga 2 |  MRT  hướng đi Tha Phra (Bang Phai) |
U4 Ke ga (MRT) : Ke ga, cửa sẽ mở phía bên trái
| U3 Ke ga (BTS) Phòng chờ (MRT)  | Tầng bán vé | Lối thoát 1–5, trung tâm dịch vụ khách hàng Quầy bán vé, máy bán vé, cửa hàng |
U3 Ke ga (BTS) Phòng chờ (MRT) : 
U3 Ke ga (BTS) Phòng chờ (MRT) : Ke ga, cửa sẽ mở phía bên trái
| U3 Ke ga (BTS) Phòng chờ (MRT)  | Ke ga 4 | Silom hướng đi Sân vận động quốc gia (Wutthakat) |
| U3 Ke ga (BTS) Phòng chờ (MRT)  | Ke ga 3 | Silom ke ga cuối |
U3 Ke ga (BTS) Phòng chờ (MRT) : Ke ga, cửa sẽ mở phía bên trái
| U2 Phòng chờ (BTS)  | Tầng bán vé | Lối thoát 1–5, trung tâm dịch vụ khách hàng Quầy bán vé, máy bán vé, cửa hàng |
| G Đường đi  | - | Trạm xe buýt Bến Bang Wa, Ngân hàng Nông nghiệp và Hợp tác xã Nông nghiệp |
Hình ảnh > Ga BTS

Quầy bán vé BTS Tuyến Silom
Ke ga Tuyến Silom
Ke ga Tuyến Silom
Điểm chuyển đổi
Lối vào ga
Bảng hiệu ga Bang Wa trước khi mở cửa MRT
Bảng hiệu ga Bang Wa (BTS) sau khi mở cửa MRT
Hình ảnh > Ga MRT

Ga MRT đang xây dựng (ảnh chụp từ ke ga BTS)
Quầy bán vé MRT Tuyến xanh dương
Ke ga Tuyến xanh dương
Điểm chuyển đổi
Bảng hiệu ga Bang Wa (MRT)
Bộ điều khiển vòng hở

Bộ điều khiển vòng hở, còn được gọi là một bộ điều khiển không-phản hồi, là một dạng của bộ điều khiển dùng để tính toán đầu vào của nó vào 1 hệ thống chỉ sử dụng dòng trạng thái và mô hình của nó cho hệ thống.
Một đặc tính của bộ điều khiển vòng hở là nó không sử dụng hồi tiếp để xác định liệu đầu ra của nó có đạt được mục đích mong muốn của đầu vào hay không. Điều này có nghĩa là hệ thống này không giám sát đầu ra của quá trình mà nó điều khiển. Do đó, một hệ thống vòng hở thực sử không thể được sử dụng trong máy học và cũng không thể hiệu chỉnh bất kỳ sai số có thể mắc phải nào. Nó cũng không thể bù nhiễu trong hệ thống.
Ví dụ, một hệ thống thủy lợi, được lập trình để được bật tại khoảng thời gian đặt trước có lẽ là một ví dụ của hệ thống vòng hở nếu nó không đo lường độ ẩm của đất để phản hồi trở lại. Ngay cả nếu mưa xuống, hệ thống thủy lợi vẫn làm việc theo lịch, làm lãng phí nước.
Điều khiển vòng hở được sử dụng cho các hệ thống được xác định rõ ràng, nơi mà mối quan hệ giữa đầu vào và trạng thái kết quả có thể được mô tả bởi một công thức toán học. Ví dụ, việc xác định điện áp để cung cấp cho một động cơ điện mà chỉ mang một tải cố định, để đạt được tốc độ mong muốn có lẽ là một ứng dụng tốt của điều khiển vòng hở. Nếu tải không đoán trước được, mặt khác, tốc độ động cơ có thể biến đổi như một hàm số của tải cũng giống như điện áp, một bộ điều khiển vòng hở do đó không đủ khả năng để đảm bảo điều khiển vận tốc lặp đi lặp lại nữa.
Một ví dụ của điều này là một hệ thống băng chuyền, yêu cầu di chuyển với vận tốc không đổi. Với một điện áp không đổi, băng chuyền sẽ di chuyển với vận tốc khác nhau phụ thuộc vào tải trọng đặt vào động cơ (ở đây là trọng lượng của các vật đặt trên băng chuyền). Để băng chuyền chạy với tốc độ không đổi, điện áp đưa vào động cơ phải được điều chỉnh theo tải. Trong trường hợp này, một hệ thống điều khiển vòng kín cần được sử dụng.
Bộ điều khiển vòng hở thường được sử dụng trong các quá trình đơn giản bởi vì sự đơn giản và chi phí thấp của nó, đặc biệt trong các hệ thống nơi mà phản hồi là điều không bắt buộc. Một ví dụ điển hình đó là trong một máy giặt thông thường, vì thời gian giặt hoàn toàn phụ thuộc vào việc điều chỉnh và cài đặt của người vận hành. Một cách tổng quá, để chính xác hơn nữa hoặc thích nghi hơn nữa, cần phải phản hồi đầu ra của hệ thống trở lại đầu vào của bộ điều khiển. hệ thống loại này được gọi là một hệ thống vòng kín.
Ký ức vui vẻ

| Ký ức vui vẻ |
| --- | --- |
Logo của Ký ức vui vẻ
Thể loại: Trò chơi truyền hình Truyền hình thực tế
Phát triển: Lữ Thị Thùy Vân
Chỉ đạo nghệ thuật: John Park
Dẫn chương trình: Lại Văn Sâm (Mùa 1 - Mùa 3)    Thảo Vân (Mùa 4)
Dẫn chuyện: Nguyễn Hữu Chiến Thắng
Quốc gia:  Việt Nam
Ngôn ngữ: Tiếng Việt
Số mùa: 4
Số tập: 71
Sản xuất
Nhà sản xuất: Lữ Thị Thùy Vân
Thời lượng: 65 - 140 phút
Đơn vị sản xuất: Đông Tây Promotion Đài Truyền hình Việt Nam
Trình chiếu
Kênh trình chiếu: VTV3
Định dạng hình ảnh: 1080p (HDTV)
Định dạng âm thanh: Dolby Digital 5.1
Quốc gia chiếu đầu tiên: Việt Nam
Phát sóng: xem danh sách lịch phát sóng các mùa của chương trình Ký ức vui vẻ
Ký ức vui vẻ là chương trình truyền hình được Việt hóa từ chương trình De generatie show của Bỉ do Đài Truyền hình Việt Nam phối hợp với Đông Tây Promotion thực hiện. Đây là chương trình mang tính hoài niệm, gợi nhớ nhiều ký ức đẹp, những dấu ấn thanh xuân của từng thập niên trải dài từ thập niên 1960, 1970, 1980, 1990, 2000 và 2010. Chương trình tổng hợp nhiều loại hình nghệ thuật, gắn kết nghệ sĩ và gắn kết đối với những người không phải nghệ sĩ qua nhiều thế hệ và còn những người không phải là nghệ sĩ, tái hiện những trào lưu văn hóa – nghệ thuật, giới thiệu lại những vật dụng của ký ức và tôn vinh những nghệ sĩ đình đám một thời với không khí đầy cảm xúc và vui vẻ. Chương trình còn giúp người xem ôn cố tri tân, gắn kết yêu thương, mang lại nhiều cảm xúc hoài niệm, nhớ về hoặc hiểu biết thêm những ký ức của các thập niên. Số đầu tiên của chương trình được phát sóng vào ngày 28 tháng 12 năm 2018 trên VTV3.
Trong hai mùa đầu, có 5 đội là các thập niên 60, 70, 80, 90 và 2000. Từ mùa 3, chương trình có thêm thập niên mới là thập niên 2010, còn thập niên 60 được sáp nhập vào thập niên 70 để đảm bảo số đội chơi vẫn được giữ nguyên là 5 đội như 2 mùa đầu.
Luật chơi

Mỗi chương trình phát sóng thường có ba loại thử thách: thử thách chung, thử thách riêng và thử thách quyết định. Sau các vòng thi, một hoặc nhiều đội có điểm số cao nhất trong mỗi tập sẽ giành chiến thắng trong tập đó. Khách mời (các) đội ấy sẽ được nhận một chiếc cúp kỉ niệm của chương trình.
Dưới đây là luật chơi của từng mùa.
Luật chơi > Mùa 1

Thử thách chung: các đội cùng nhau trả lời một câu hỏi về một thập niên, mỗi câu hỏi gồm ba đáp án A, B, C. Trả lời đúng được 5 điểm.
Thử thách riêng: một người chơi của một đội nhất định tham gia trả lời một câu hỏi (thường là về một người nổi tiếng, nhân vật hoặc sự kiện nào đó của thập niên tương ứng) trong một phút. Trả lời đúng sẽ giành được 5 điểm.
Sau khi tất cả các đội hoàn thành thử thách của mình và thử thách chung, các đội sẽ đến với Thử thách quyết định dưới hình thức karaoke. Có 5 đoạn nhạc ở các thập niên; các đội chơi phải hát tiếp câu hát bị khuyết trong đoạn nhạc. Đội bấm chuông nhanh nhất giành được quyền hát. Hát đúng được 5 điểm, hát sai thì các đội còn lại tiếp tục bấm chuông.
Ngoài ra còn có trò chơi vận động (chỉ có trong một số tập).
Luật chơi > Mùa 2

Vẫn với cấu trúc 3 vòng thi nhưng luật chơi có sự lược bớt, điều chỉnh so với mùa 1:
Thử thách chung: Chỉ có 1–2 câu hỏi/thử thách chung trong toàn chương trình về một đồ vật, hiện tượng nhất định dành cho bất kì thập niên nào. Đội trả lời đúng được 10 điểm.
Thử thách riêng: Có 5 câu hỏi/thử thách riêng tương ứng với 5 đội thập niên. Vòng thi này có 3 dạng câu hỏi/thử thách:
Câu hỏi trắc nghiệm: Đội chơi phải lựa chọn 1 trong 3 đáp án A, B, C. Trả lời đúng được 10 điểm. Nếu trả lời sai, 1 trong 4 đội còn lại nhấn chuông giành quyền trả lời, trả lời đúng được 5 điểm.
Câu hỏi phán đoán: Tương tự như ở mùa 1, một người chơi sẽ đeo kính che mắt để đoán ra khách mời/nhân vật/sự kiện mà chương trình đưa ra trong vòng 1 phút. Nếu trả lời sai, các đội còn lại không được giành quyền trả lời.
Thử thách đối kháng: Đội thập niên sở hữu thử thách thi đấu với đội thập niên khác bấm chuông nhanh nhất. Nếu chiến thắng, đội thập niên sở hữu thử thách được 10 điểm, còn đội thập niên bấm chuông giành quyền đấu được 5 điểm.
Thử thách quyết định: Luật tương tự như mùa 1.