stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Học sâu
Ứng dụng > Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Nature Language Processing)

Hiện nay các mô hình transformer base đã vượt xa các loại mô hình sử dụng RNN. Hầu như trong tất cả các tác vụ Transformer base model đều vượt trội hơn các RNN model (LSTM or GRU base). Với Hugging face Hugging Face Hub chúng ta có thể dễ dàng fine turn model🤗.
Một trong những nguyên tắc cơ bản của học sâu là để thoát khỏi kỹ thuật đặc tính thủ công và sử dụng các đặc tính thô. Nguyên tắc này được khám phá thành công đầu tiên trong kiến trúc của tự mã hóa sâu trên ảnh phổ "thô" hoặc các đặc điểm dãi lọc tuyến tính, hiển thị sự vượt trội của nó hơn các tính năng Mel-Cepstral mà có chứa một vài giai đoạn chuyển đổi cố định từ ảnh phổ. Các tính năng thực sự "thô" của tiếng nói, dạng sóng, gần đây đã được chỉ ra để tạo ra các kết quả nhận dạng giọng nói tuyệt vời ở quy mô lớn.
Kể từ khi ra mắt thành công ban đầu của DNN cho nhận dạng tiếng nói khoảng 2009-2011, tiến độ (và hướng đi trong tương lai) có thể được tóm tắt vào 8 lĩnh vực chính:
Mở rộng quy mô lên/ra và tăng tốc quá trình đào tạo và giải mã DNN;
Huấn luyện suy luận có trình tự cho các DNN;
Xử lý đặc điểm bởi các mô hình sâu với sự hiểu biết vững chắc các cơ chế tiềm ẩn;
Thích nghi của các DNN và các mô hình sâu có liên quan;
Học đa tác vụ và học có chuyển giao bởi các DNN và các mô hình sâu liên quan; Các mạng neuron tích chập và làm thế nào để thiết kế chúng để khai thác tốt nhất kiến thức miền của giọng nói;
Mạng neuron tái phát và các biến thể giàu LSTM;
Các loại mô hình sâu bao gồm các mô hình dựa trên tensor và các mô hình tích hợp sâu thể sinh/suy xét.
Trường hợp nhận dạng tiếng nói tự động quy mô lớn lần đầu tiên và thuyết phục nhất thành công của học sâu trong lịch sử gần đây, chấp nhận bở cả công nghiệp và hàn lâm trong tất cả các lĩnh vực. Từ năm 2010 đến năm 2014, hai hội nghị lớn về xử lý tín hiệu và nhận dạng giọng nói, IEEE-ICASSP và Interspeech, đã thấy một sự gia tăng lớn các báo cáo được chấp nhận trong các báo cáo hội nghị thường niên tương ứng về chủ đề học sâu trong nhận dạng giọng nói. Quan trọng hơn, tất cả các hệ thống nhận dạng giọng nói thương mại chính (ví dụ: Microsoft Cortana, Xbox, Skype Translator, Google Now, Apple Siri, Baidu và iFlyTek tìm kiếm bằng giọng nói và một loạt các sản phẩm của Nuance speech, vv) được dựa trên phương pháp học sâu. Xem thêm các cuộc phỏng vấn trên phương tiện truyền thông với CTO của Nuance Communications.
Thành công lây lan rộng trong nhận dạng tiếng nói đã đạt được vào năm 2011 được kế tiếp liền sau đó là nhận dạng hình ảnh ở quy mô lớn.
Ứng dụng > Nhận dạng hình ảnh

Một tập đánh giá phổ biến cho phân loại hình ảnh là tập hợp dữ liệu cơ sở dữ liệu MNIST. MNIST bao gồm các chữ số viết tay và bao gồm 60000 ví dụ huấn luyện và 10000 ví dụ kiểm tra. Như TIMIT, kích thước nhỏ của nó cho phép nhiều cấu hình được kiểm tra. Một danh sách đầy đủ các kết quả trên tập này có thể được tìm thấy trong. Kết quả tốt nhất hiện nay trên MNIST là tỷ lệ lỗi 0,23%, đạt được bởi Ciresan và các cộng sự vào năm 2012.
Tác động thực sự của học sâu trong nhận dạng hình ảnh hoặc đối tượng, một chi chính của thị giác máy tính, đã cảm thấy được vào mùa thu năm 2012 sau khi đội của Geoff Hinton và sinh viên của ông thắng trong cuộc thi quy mô lớn ImageNet bởi một biên độ đáng kể bằng phương pháp máy học nông tiên tiến nhất. Công nghệ này dựa trên các mạng tích chập sâu 20 tuổi, nhưng với quy mô lớn hơn nhiều trên một nhiệm vụ lớn hơn nhiều, vì nó đã học được rằng học sâu làm việc tốt đối nhận dạng giọng nói quy mô lớn. Trong năm 2013 và 2014, tỷ lệ lỗi trong tác vụ của ImageNet bằng cách sử dụng học sâu tiếp tục giảm xuống nhanh chóng, theo một xu hướng tương tự trong nhận dạng giọng nói quy mô lớn.
Khi tham vọng này di chuyển từ nhận dạng giọng nói tự động sang các bản dịch giọng nói tự động và hiểu được, phân loại hình ảnh gần đây đã được mở rộng với nhiệm vụ khó khăn hơn đó là tạo phụ đề cho hình ảnh tự động, trong đó có học sâu là công nghệ cơ bản thiết yếu.
Một ứng dụng ví dụ là một máy tính xe hơi cho biết được đào tạo bằng học sâu, có thể cho phép xe diễn giải các hình ảnh 360° từ camera. Một ví dụ khác là công nghệ được gọi là Facial Dysmorphology Novel Analysis (FDNA) -(Phân tích các dị tật của khuôn mặt) sử dụng để phân tích các trường hợp dị dạng của con người kết nối với cơ sở dữ liệu lớn của các hội chứng di truyền.
Ứng dụng > Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Mạng neuron đã được sử dụng cho việc thực hiện các mô hình ngôn ngữ kể từ đầu những năm 2000. Các kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực này là lấy mẫu âm và nhúng từ (word embedding). Nhúng chữ, chẳng hạn như word2vec, có thể được dùng như một lớp đại diện trong một kiến trúc học sâu, điều này sẽ biến đổi một từ đơn thành một đại diện vị trí của từ đó liên quan đến các từ khác trong bộ dữ liệu; vị trí được đại diện như là một điểm trong một không gian vector. Sử dụng một từ nhúng như là một lớp đầu vào với một mạng lưới thần kinh đệ quy (RNN-recursive neuron network) cho phép đào tạo mạng để phân tích cú pháp câu và cụm từ bằng cách sử dụng một ngữ pháp vector tổng hợp có hiệu quả. Một ngữ pháp vector tổng hợp có thể được coi làngữ pháp không phụ thuộc ngữ cảnh xác suất (PCFG-probabilistic context free grammar) được thực hiện bởi một mạng thần kinh đệ quy. Tự động-mã hóa đệ qui được xây dựng trên đỉnh từ nhúng đã được đào tạo để đánh giá câu tương tự và phát hiện các chú giải dài dòng. Các kiến trúc thần kinh sâu đã đạt được những kết quả tiên tiến nhất trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như phân tích thống kê, phân tích tình cảm, tra cứu thông tin, dịch máy, liên kết thực thể ngữ cảnh, và.v.v.
Ứng dụng > Khám phá dược phẩm và độc chất học

Ngành công nghiệp dược phẩm phải đối mặt với vấn đề mà một tỷ lệ lớn các loại thuốc tiềm năng thất bại khi tiếp cận với thị trường. Những thất bại của các hợp chất hóa học này gây ra bởi không đủ hiệu quả trên mục tiêu phân tử sinh học (có hiệu lực với mục tiêu), có các tương tác không bị phát hiện và không mong muốn với các phân tử sinh học khác (chệch mục tiêu tác động), hoặc các hiệu ứng độc dược ngoài dự tính. Trong năm 2012, một nhóm dẫn đầu bởi George Dahl đã chiến thắng "Merck Molecular Activity Challenge" sử dụng các mạng neuron sâu đa tác vụ để dự đoán mục tiêu phân tử sinh học của một hợp chất. Trong năm 2014, nhóm của Sepp Hochreiter sử dụng học sâu để phát hiện ra mục tiêu lạ và các ảnh hưởng độc dược của các môi trường hóa chất trong các chất dinh dưỡng, sản phẩm gia dụng và thuốc men và đã chiến thắng "Tox21 Data Challenge" của NIH, FDA và NCATS. Những thành công ấn tượng chỉ ra rằng học sâu có thể vượt trội so với các phương pháp kiểm tra ảo khác. Các nhà nghiên cứu đến từ Google và Stanford đã mở rộng học sâu để khám phá dược phẩm bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Năm 2015, Atomwise giới thiệu AtomNet, mạng neuron học sâu đầu tiên dành cho thiết kế dược phẩm dựa trên cấu trúc hợp lý. Sau đó, AtomNet đã được sử dụng để dự đoán các phân tử sinh học được chọn mới lạ đối với nhiều mục tiêu bệnh tật, đặc biệt là phương pháp điều trị bệnh do virus Ebola và bệnh đa xơ cứng.
Ứng dụng > Quản lý quan hệ khách hàng (CRM)

Thành công gần đây đã được báo cáo với ứng dụng của học tăng cường sâu trong các thiết lập tiếp thị trực tiếp, thể hiện sự phù hợp của phương pháp này dành cho tự động hóa CRM. Một mạng nơ ron được sử dụng để ước tính giá trị của các hành động có thể trực tiếp tiếp thị trên không gian trạng thái khách hàng, được định nghĩa trong điều khoản của biến RFM. Hàm giá trị ước tính được chỉ ra để có một giải thích tự nhiên như là giá trị khách hàng suốt đời.
Ứng dụng > Các hệ thống khuyến cáo (gợi ý)

Các hệ thống khuyến cáo đã sử dụng học sâu để trích xuất các đặc điểm sâu có ý nghĩa cho mô hình yếu tố tiềm ẩn đối với khuyến cáo dựa trên nội dung cho âm nhạc. Gần đây, một cách tiếp cận tổng quát hơn cho việc học tập sở thích người dùng từ nhiều miền bằng cách sử dụng học sâu đa góc nhìn đã được đưa ra. Mô hình này sử dụng một cộng tác lai và tiếp cận dựa trên nội dung và tăng cường các khuyến nghị trong nhiều nhiệm vụ.
Ứng dụng > Tin sinh học

Gần đây, một cách tiếp cận học sâu dựa trên một mạng neuron nhân tạo tự mã hóa đã được sử dụng trong tin sinh học, để dự đoán các mối quan hệ chức năng gen và các chú thích Bản thể gen.
Lý thuyết về bộ não con người

Tính toán học sâu có liên hệ chặt chẽ đến học thuyết về sự phát triển của não bộ (cụ thể, phát triển neocortical) do các nhà khoa học thần kinh nhận thức đề xuất trong đầu thập niên 1990. Một bản tóm tắt dễ tiếp cận của ý tưởng này là tác phẩm của Elman và các cộng sự vào năm 1996 "Xem xét lại Tính bẩm sinh" (Xem thêm: Shrager và Johnson; Quartz và Sejnowski). Những lý thuyết phát triển này cũng được thuyết minh cụ thể trong các mô hình tính toán, chúng là những kỹ thuật tiền nhiệm của các mô hình học sâu được thúc đẩy bởi tính toán (bằng máy tính) đơn thuần. Những mô hình phát triển này chia sẻ thuộc tính thú vị mà nhiều động lực học (learning dynamics) khác nhau được đề xuất trong nghiên cứu não bộ (Ví dụ, một làn sóng của yếu tố tăng trưởng thần kinh) để hỗ trợ việc tự tổ chức của các loại mạng nơ ron có liên quan với nhau được sử dụng trong các mô hình học sâu thuần tính toán sau đó; và các mạng neuron tính toán như vậy có vẻ tương tự như quan điểm của ngành nghiên cứu vỏ não mới như một hệ thống phân cấp của bộ lọc trong đó mỗi lớp chụp một số thông tin trong môi trường hoạt động, và sau đó đi qua phần còn lại, cũng như tín hiệu cơ bản được sửa đổi, tới các lớp khác cao hơn trong hệ thống phân cấp. Quá trình này mang lại một chồng tự tổ chức các cảm biến, cũng như điều chỉnh để hoạt động môi trường của họ. Như được mô tả trên tờ New York Times vào năm 1995: "...bộ não của những trẻ sơ sinh dường như tự tổ chức riêng chính nó dưới ảnh hưởng của các sóng của cái gọi là các yếu tố - dinh dưỡng... các khu vực khác nhau của não trở nên kết nối tuần tự, với một lớp mô trưởng thành trước các mô khác và cho đến khi toàn bộ não là trưởng thành."
Tầm quan trọng của học sâu đối với sự tiến hóa và phát triển của nhận thức của con người đã không thoát khỏi sự chú ý của các nhà nghiên cứu. Một khía cạnh của phát triển con người là phân biệt chúng ta với những người hàng xóm trong họ linh trưởng gần nhất của mình có thể thay đổi trong thời gian phát triển. Trong số các loài linh trưởng, bộ não con người vẫn còn tương đối mềm dẻo cho đến cuối thời kỳ sau khi sinh, trong khi bộ não của họ hàng gần gũi nhất của chúng ta hoàn toàn cố định hơn ngay sau khi sinh. Vì vậy, con người có khả năng truy cập lớn hơn vào những kinh nghiệm phức tạp đang diễn ra trên thế giới trong giai đoạn hình thành nhất của sự phát triển não bộ. Điều này có thể cho phép chúng ta "điều chỉnh" để thay đổi nhanh chóng môi trường mà các động vật khác, nhiều bị hạn chế bởi cơ cấu tiến hóa của bộ não của chúng, không thể để thực hiện được. Đến mức mà những thay đổi này được phản ánh trong các thay đổi thời gian tương tự trong sóng được giả thuyết của sự phát triển vỏ não, chúng cũng có thể dẫn đến những thay đổi trong việc khai thác thông tin từ môi trường kích thích trong thời gian đầu tự tổ chức của bộ não. Tất nhiên, cùng với tính linh hoạt này đến một giai đoạn kéo dài chưa thành thục, trong đó chúng ta phụ thuộc vào người chăm sóc và cộng đồng của mình để hỗ trợ và đào tạo. Lý thuyết của học sâu do đó thấy sự cùng tiến hóa đồng thời của văn hóa và nhận thức như là một điều kiện cơ bản của sự tiến hóa của con người.
Hoạt động thương mại

Hầu hết các công ty công nghệ lớn nhất trên thế giới đang đầu tư rất nhiều nguồn lực vào nghiên cứu và phát triển để tiếp tục cải tiến công nghệ lõi cũng như tạo ra các sản phẩm ứng dụng sử dụng kỹ thuật học sâu. Điển hình là nhóm nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo của Facebook đã tạo ra phần mềm DeepFace có khả năng nhận dạng khuôn mặt tốt như con người với độ chính xác khoảng 97,35%. Công trình này (công bố năm 2014) sử dụng 4 triệu ảnh khuôn mặt của hơn 4000 người để huấn luyện cho mạng nơron nhiều lớp và mô hình thu được đã vượt qua các kỹ thuật được nghiên cứu đề xuất trước đó.
Học sâu thường được trình bày như là một bước hướng tới AI mạnh và do đó nhiều tổ chức đã trở nên quan tâm đến việc sử dụng nó cho các ứng dụng cụ thể. Vào tháng 12 năm 2013, Facebook đã tuyển Yann Le Cun đứng đầu phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo (AI) mới của họ hoạt động ở California, London và New York. Phòng thí nghiệm AI này sẽ phát triển những kỹ thuật học sâu để giúp Facebook thực hiện các nhiệm vụ, chẳng hạn như tính năng gắn thẻ tự động hình ảnh tải lên với tên của những người có mặt trong đó. Vào cuối năm 2014, Facebook cũng tuyển Vladimir Vapnik, nhà phát triển chính của lý thuyết Vapnik-Chervonenkis về học thống kê, và đồng phát minh ra phương pháp máy vector hỗ trợ.
Vào tháng 3 năm 2013, Google tuyển Geoffrey Hinton và hai sinh viên tốt nghiệp của ông, Alex Krizhevsky và Ilya Sutskever. Công việc của họ là tập trung vào vừa cải tiến các sản phẩm học máy hiện có của Google và vừa trợ giúp đối phó với lượng dữ liệu ngày càng tăng nhanh mà Google có được. Google cũng mua lại công ty của Hinton, DNNresearch.
Năm 2014, Google cũng đã mua DeepMind Technologies, một công ty khởi nghiệp của Anh đã phát triển một hệ thống có khả năng học tập làm thế nào để chơi trò chơi điện tử Atari chỉ sử dụng các điểm ảnh thô là dữ liệu đầu vào. Trong năm 2015, họ đã chứng minh hệ thống AlphaGo đã đạt được một trong những "thách thức lớn" trong thời gian dài của AI bằng cách học trò chơi Cờ vây đủ tốt để đánh bại một người chơi Cờ vây chuyên nghiệp.
Baidu đã thuê Andrew Ng để lãnh đạo phòng thí nghiệm nghiên cứu của mình đặt trụ sở tại thung lũng Silicon mới tập trung vào học sâu.
Phê bình và đánh giá

neural Designer — Một ứng dụng GUI cho mạng neuron sâu cung cấp song song hóa với CPU.
Nhà cổ Huỳnh Thủy Lê

Nhà cổ Huỳnh Thủy Lê (ảnh 1)
Nhà cổ Huỳnh Thủy Lê (ảnh 2)
Nhà cổ Huỳnh Thủy Lê tọa lạc tại số 255A, đường Nguyễn Huệ, phường 2, thành phố Sa Đéc, tỉnh Đồng Tháp, Việt Nam. Ngoài giá trị kết hợp giữa hai lối kiến trúc Đông – Tây, ngôi nhà cổ còn nổi tiếng bởi liên quan với một cuộc tình không biên giới của một cô gái Pháp (Marguerite Duras, về sau là nhà văn) và chàng công tử người Việt gốc Hoa (Huỳnh Thủy Lê, con chủ nhà) giàu có vào những năm đầu thế kỷ 20.
Lịch sử

Ngôi nhà cổ do ông Huỳnh Cẩm Thuận, một thương gia người Hoa (Phúc Kiến, Trung Quốc) nổi tiếng giàu có một thời ở Sa Đéc, xây dựng vào năm 1895 giữa khu thị tứ mua bán náo nhiệt nằm ven sông Sa Đéc.
Ban đầu, đây là một ngôi nhà ba gian kiểu truyền thống của miền Nam, rộng 258 m2 , với nguyên vật liệu chính là gỗ quý, và mái nhà hình thuyền lợp ngói âm dương (xem ảnh 1).
Đến năm 1917, chủ nhân lại cho trùng tu lại ngôi nhà bằng gạch đặc bao lấy khung gỗ bên trong. Do đó, trông bề ngoài là một ngôi biệt thự kiểu Pháp, nhưng vào bên trong, lại thấy một lối kiến trúc mang đậm màu sắc Trung Hoa.
Về sau, người con trai út của ông là Huỳnh Thủy Lê nhận quyền thừa kế ngôi nhà. Và từ đó đến nay, ngôi nhà vẫn còn khá nguyên vẹn. Năm 2008, nhà cổ đã được chứng nhận là di tích cấp tỉnh, và đã được công nhận là di tích cấp quốc gia vào năm 2009.
Nhà cổ Huỳnh Thủy Lê đã được giao cho Công ty CP Du lịch Đồng Tháp bảo quản, và làm điểm tham quan. Hàng năm, nơi đây đã đón tiếp hàng ngàn lượt du khách trong và ngoài nước...
Kiến trúc

Ban đầu (1895), đây là một ngôi nhà gỗ ba gian kiểu truyền thống của miền Nam. Đến năm 1917, các vách gỗ được thay bằng tường dày (như phong cách kiến trúc đặc trưng của những căn biệt thự Pháp) ôm lấy kết cấu các cột gỗ còn được giữ lại.
Sau lần trùng tu lớn này, ngôi nhà mang nét pha trộn hài hòa của ba phong cách kiến trúc Pháp, Việt, Hoa. Thoạt nhìn thì thấy bề ngoài ngôi nhà là lối kiến trúc La Mã phục hưng ở thế kỷ 17 với các cổng vòm, hệ thống cột với các hoa văn và phù điêu hoa lá. Tuy nhiên, ở bên trong nhà vẫn còn giữ được kiểu ba gian truyền thống của người Việt. Riêng lối bài trí của các bao lam sơn son thiếp vàng trong nhà lại là các chủ đề trong mỹ thuật truyền thống Trung Hoa.
Bên cạnh đó, ngoài vị trí thuận lợi "nhất cận thị, nhị cận giang" mà chủ nhân đã chọn lựa, ngôi nhà còn có những đặc điểm đáng chú ý như:
Liên quan với cuộc tình không biên giới

Như trên đã nói, ngoài giá trị kết hợp giữa hai lối kiến trúc Đông – Tây, ngôi nhà cổ còn nổi tiếng bởi liên quan với một cuộc tình không biên giới của nữ nhà văn Marguerite Duras và người tình đầu tiên của bà là ông Huỳnh Thủy Lê (chủ nhân ngôi nhà). Câu chuyện tình buồn ấy, về sau đã được bà kể lại trong tác phẩm của mình (L’Amant, tiếng Việt là Người tình). Năm 1984, cuốn tiểu thuyết được xuất bản, gây tiếng vang lớn, được dịch ra 43 thứ tiếng trên thế giới và đoạt được giải thưởng Goncourt (giải thưởng văn học danh giá nhất của Pháp). Năm 1986, cuốn tiểu thuyết đã được đạo diễn Jean-Jacques Annaud dựng thành phim cùng tên.
Phim  Người tình được dàn dựng khá công phu với diễn viên chính là Jane March, Lương Gia Huy.... Trong phim có nhiều cảnh quay tại Việt Nam như: dòng sông Tiền thơ mộng, bến phà Mỹ Thuận náo nhiệt, thành phố Sài Gòn hoa lệ..., và đặc biệt là ngôi nhà cổ Bình Thủy được lấy làm bối cảnh chính trong phim .
Chú thích

↑  Nguồn: "Đi lại đường Người Tình, sững sờ nhà cổ Huỳnh Thủy Lê" trên website Việtnam. net, truy cập ngày 15/05/2013
.
↑  Nguồn: "Nhà cổ Huỳnh Thủy Lê và cuộc tình không biên giới" trên website Du lịch Đồng Tháp, cập nhật ngày thứ Hai, 16/09/2013  Lưu trữ 2013-10-14 tại Wayback Machine.
↑  Bức trong chữ Hán nghĩa là con dơi. Ngoài ra, "bức" cũng đồng âm với "phúc". Sở dĩ các thương gia người Hoa không sử dụng hình tượng "quy" (trong long, lân, quy, phụng) như thường thấy trong đình chùa, vì họ cho rằng hình ảnh "quy" (rùa) chậm chạp và không có lợi cho việc làm ăn. Xem thêm: "Kiến trúc và yếu tố phong thủy Nhà cổ Huỳnh Thủy Lê trên Trí Thức Trẻ, website libero.vn dẫn lại và cập nhật ngày 31/05/2013  Lưu trữ 2013-10-05 tại Wayback Machine.
↑  Tổng hợp từ: "Nhà cổ Huỳnh Thủy Lê 
Mà lấy từ ngôi nhà cổ Bình Thủy ở Cần Thơ và cuộc tình không biên giới" trên website báo Đà Nẵng, cập nhật 16/09/2013  và Nhà cổ Huỳnh Thủy Lê, cập nhật 08/01/2013  Lưu trữ 2013-10-14 tại Wayback Machine. 
Thông tin thêm: Tuy có liên quan, nhưng nữ nhà văn Marguerite Duras ngày xưa (khi ấy mới mười lăm tuổi rưỡi) chỉ đứng nhìn ngôi nhà từ xa chứ chưa một lần được bước vào. Xem:  Lưu trữ 2013-10-05 tại Wayback Machine.
Bàn thờ Quan Công ở gian chính
Bên trong Nhà cổ Huỳnh Thủy Lê
Bên trong Nhà cổ Huỳnh Thủy Lê, ảnh 2
Chân dung Huỳnh Thủy Lê trong ngôi nhà của ông
Quan hệ Cuba – Iraq

| --- | --- |



 Cuba:  Iraq
 
Quan hệ Cuba – Iraq đề cập đến mối quan hệ hiện tại và lịch sử giữa Cuba và Iraq. Quan hệ hữu nghị của Cuba với Iraq có từ cuộc họp Phong trào Không liên kết được tổ chức tại Cuba vào năm 1979. Fidel Castro thậm chí còn cung cấp bác sĩ tới thực hiện phẫu thuật lưng cho Saddam Hussein.
Phái bộ ngoại giao

Cuba được công nhận đến Iraq từ đại sứ quán của nước này ở Tehran, Iran.
Iraq được Cuba công nhận từ đại sứ quán của nước này ở Thành phố México, México.
Yenagudde

| Yenagudde |
| --- | --- |
Yenagudde
Quốc gia:  Ấn Độ
Bang: Karnataka
Dân số (2001)
 • Tổng cộng: 4.537
Múi giờ: UTC+05:30
Yenagudde là một thị trấn thống kê (census town) của quận Udupi thuộc bang Karnataka, Ấn Độ.
Nhân khẩu

Theo điều tra dân số năm 2001 của Ấn Độ, Yenagudde có dân số 4537 người. Phái nam chiếm 47% tổng số dân và phái nữ chiếm 53%. Yenagudde có tỷ lệ 81% biết đọc biết viết, cao hơn tỷ lệ trung bình toàn quốc là 59,5%: tỷ lệ cho phái nam là 85%, và tỷ lệ cho phái nữ là 76%. Tại Yenagudde, 9% dân số nhỏ hơn 6 tuổi.
Nghị viện Canada

| Nghị viện Canada  Parlement du Canada |
| --- | --- |
Nghị viện khóa 44

Dạng
Mô hình: Lưỡng viện 
Các viện: Thượng viện Hạ viện
Lịch sử
Thành lập: 1 tháng 7 năm 1867 (1867-07-01)
Tiền nhiệm: Ban đầu tiếp quản một số thẩm quyền của: Nghị viện Tỉnh Canada  Nghị viện Nova Scotia  Nghị viện New Brunswick Về sau tiếp quản thẩm quyền của: Công ty Hudson's Bay  Nghị viện Thuộc địa British Columbia  Nghị viện Đảo Hoàng tử Edward  Nghị viện Newfoundland (then suspended)  Quốc hội Vương quốc Liên hiệp Anh và Bắc Ireland 
Lãnh đạo
Quân chủ: Charles III  Từ 8 tháng 9 năm 2022 
Toàn quyền: Mary Simon  Từ 26 tháng 7 năm 2021 
Chủ tịch Thượng viện: Raymonde Gagné, Không đảng phái  Từ 12 tháng 5 năm 2023 
Chủ tịch Hạ viện: Greg Fergus, (Đảng Tự do)  Từ 3 tháng 10 năm 2023 
Thủ tướng: Justin Trudeau, (Đảng Tự do)  Từ 4 tháng 11 năm 2015 
Lãnh đạo phe đối lập: Pierre Poilievre, (Đảng Bảo thủ)  Từ 10 tháng 9 năm 2022 
Cơ cấu
Số ghế: 443 338 hạ nghị sĩ 105 thượng nghị sĩ

Chính đảng Thượng viện:   Nhóm thượng nghị sĩ độc lập (40)   Nhóm thượng nghị sĩ Canada (16)   Đảng Bảo thủ (15)   Nhóm thượng nghị sĩ tiến bộ (14)   Không đảng phái (10)   Khuyết (10)

Chính đảng Hạ viện: Chính phủ của Bệ hạ      Đảng Tự do (156) Tín nhiệm và ngân sách      Đảng Dân chủ Mới (24) Phe đối lập trung thành của Bệ hạ      Đảng Bảo thủ (118) Parties with official status      Bloc Québécois (32) Parties without official status      Đảng Xanh (2)       Không đảng phái (3)       Khuyết (3) 
Bầu cử
Hệ thống đầu phiếu Thượng viện: Do toàn quyền bổ nhiệm theo đề nghị của thủ tướng
Hệ thống đầu phiếu Hạ viện: Đầu phiếu đa số tương đối
Bầu cử Hạ viện vừa qua: 20 tháng 9 năm 2021
Trụ sở

Hạ viện Canada – West Block – Parliament Hill Ottawa, Ontario Canada and Thượng viện Canada – Tòa nhà Thượng viện Canada 2 Rideau Street Ottawa, Ontario Canada
Trang web
www.parl.ca
Nghị viện Canada (tiếng Pháp: Parlement du Canada) là cơ quan lập pháp liên bang của Canada. Nghị viện gồm Quân chủ, Thượng viện và Hạ viện. Theo quy ước hiến pháp, Hạ viện giữ vai trò chủ đạo và Thượng viện hiếm khi phản đối quyết định của Hạ viện. Thượng viện xem xét luật theo góc nhìn ít đảng phái và thượng nghị sĩ có thể trình một số dự luật nhất định. Quân chủ hoặc đại diện của quân chủ, thường là toàn quyền, ngự phê luật của Nghị viện. Trụ sở Nghị viện tại Đồi Nghị viện ở Ottawa
Thượng viện gồm 105 thượng nghị sĩ do toàn quyền bổ nhiệm theo đề nghị của thủ tướng. Hạ viện gồm 338 hạ nghị sĩ  được bầu ra từ các khu vực bầu cử. Toàn quyền triệu tập Thượng viện và Hạ viện và có quyền bế mạc kỳ họp hoặc giải tán Nghị viện. Toàn quyền cũng đọc Diễn văn ngự toạ tại lễ khai mạc kỳ họp Nghị viện (đôi khi quân chủ đọc Diễn văn ngự toạ khi đến thăm Canada).
Cơ cấu tổ chức

Nghị viện gồm quân chủ Canada do toàn quyền đại diện, Thượng viện và Hạ viện. Cơ cấu tổ chức này được kế thừa từ Vương quốc Anh, gần giống với Nghị viện Anh với những đặc thù của Canada, chẳng hạn như việc quân chủ chỉ có quyền tạm trú tại Canada và thành phần Thượng viện không phải là quý tộc.