stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Lưu Bình Nhưỡng
Tiểu sử

Lưu Bình Nhưỡng sinh ngày 4 tháng 2 năm 1963, người dân tộc Kinh, không theo tôn giáo nào. Ông có quê quán ở xã Hùng Dũng, huyện Hưng Hà, tỉnh Thái Bình.
Ông có trình độ chuyên môn là Tiến sĩ Luật Kinh tế, trình độ chính trị là Cao cấp Lí luận Chính trị - Hành chính.
Ông gia nhập Đảng Cộng sản Việt Nam vào ngày 24 tháng 8 năm 1987.
Ông từng là Phó Chủ nhiệm Khoa Pháp luật Kinh tế, Trường Đại học Luật Hà Nội. Tính đến năm 2010, ông đã có 22 năm làm giảng viên Trường Đại học Luật Hà Nội. Sau đó ông làm Chánh Văn phòng Tổng cục Thi hành án dân sự Bộ Tư pháp; tham mưu cho Ban Chỉ đạo Cải cách Tư pháp Trung ương Đảng Cộng sản Việt Nam (Vụ trưởng, Trưởng ban kiêm Phó Chánh Văn phòng Ban Chỉ đạo).
Ông từng là Đại biểu Quốc hội chuyên trách trung ương, Ủy viên Thường trực Ủy ban về Các Vấn đề Xã hội của Quốc hội khóa 14, thành viên Ủy ban về các vấn đề xã hội của Quốc hội (sau khi chuyển sang Ban Dân nguyện ông không làm Ủy viên Thường trực), Phó trưởng Ban Dân nguyện, Phó Chủ tịch Nhóm Nghị sĩ Hữu nghị Việt Nam - Thụy Sĩ.
Tiểu sử > Đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa 14

Tháng 5 năm 2016, ông lần đầu tiên tham gia tranh cử vào vị trí Đại biểu Quốc hội ở tỉnh Bến Tre và đã trúng cử.
Sáng ngày 21 tháng 11 năm 2017, thảo luận dự luật Phòng, chống tham nhũng sửa đổi, ông đề nghị bố trí kê khai tài sản và kiểm soát tài sản những người từ khi họ bắt đầu vào ngạch công chức. Ông không tán thành việc bổ sung kiểm soát tham nhũng khu vực ngoài nhà nước vào dự thảo luật sửa đổi.
Tiểu sử > Đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa 14 > Ủng hộ tố cáo qua điện thoại, email

Sáng ngày 24 tháng 5 năm 2018, tại buổi Thảo luận về dự án Luật Tố cáo (sửa đổi) tại Kỳ họp thứ 5, Quốc hội khóa 14, ông phản bác ý kiến của hơn 20 đại biểu khác và cho rằng nhà chức trách không thể vì ngại khó khăn mà thoái thác việc cho phép công dân tố cáo qua điện thoại, email.
Tiểu sử > Đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa 14 > Truy thu thuế người đã chết

Ngày 26 tháng 5 năm 2018, ông kiến nghị Bộ Tài chính "rà soát kỹ người chết nào thì người thừa kế vẫn phải nộp thuế". nhằm tránh việc lợi dụng chiếm đoạt tiền thuế và chống thất thu thuế.
Tiểu sử > Đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa 14 > Bấm nút thông qua Luật An ninh mạng

Ngày 12 tháng 6 năm 2018, Lưu Bình Nhưỡng cho biết ông đã bấm nút thông qua Luật An ninh mạng với lí do ông bức xúc với những thông tin chống đối đường lối chính sách của Đảng Cộng sản Việt Nam trên mạng xã hội.
Tiểu sử > Đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa 14 > Phó Trưởng ban Dân nguyện

Từ ngày 17 tháng 9 năm 2018, Lưu Bình Nhưỡng khi đang là Ủy viên thường trực Ủy ban về Các vấn đề Xã hội của Quốc hội đã được Ủy ban thường vụ Quốc hội điều động, bổ nhiệm giữ chức Phó trưởng Ban Dân nguyện Quốc hội Việt Nam nhiệm kỳ 2016-2021.
Trong phiên họp quốc hội ngày 26/3/2021 ông phát biểu:
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| “ | Quốc hội cần công bằng trong phân bổ nguồn lực và trao quyền lực, kiểm soát quyền lực, không được ngủ mê trên quyền lực của nhân dân, đặc biệt không được biến Quốc hội thành căn phòng kín để gom góp lợi ích nhóm, lợi ích cá nhân và chia chác quyền lực, chia chác nguồn lực của đất nước. | ” |
Tiểu sử > Đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa 14 > Thôi tái cử đại biểu Quốc hội khoá XV

Ông Lưu Bình Nhưỡng không được giới thiệu tái cử đại biểu Quốc hội khoá XV (2021-2026), vì quá tuổi theo Hướng dẫn 36 của Ban Tổ chức Trung ương.
Tiểu sử > Vụ án hình sự

Công an tỉnh Thái Bình đã ra quyết định khởi tố bị can, bắt tạm giam ông Nhưỡng tối ngày 14 tháng 11 năm 2023 theo khoản 4 Điều 170 Bộ luật Hình sự để điều tra việc ông có liên quan tới vụ án Phạm Minh Cường. Từ năm 2020 đến 2022, Cường và đồng bọn đã chiếm đoạt được của các doanh nghiệp khai thác cát ở Thái Bình số tiền hàng tỉ đồng thông qua tự ý xác lập quyền sử dụng trái phép các bãi triều nhằm gây sức ép, buộc các doanh nghiệp phải trả tiền.
Ngày 13 tháng 1 năm 2025, bị cáo Lưu Bình Nhưỡng bị tòa sơ thẩm tuyên phạt 13 năm tù về tội cưỡng đoạt tài sản và tội lợi dụng chức vụ quyền hạn gây ảnh hưởng đến người khác để trục lợi.
Chú thích

↑  “ĐB Lưu Bình Nhưỡng”. Bản gốc lưu trữ ngày 22 tháng 12 năm 2017. Truy cập ngày 8 tháng 6 năm 2017.
1 2 3  Đại biểu Quốc hội tranh luận về con số làm "dậy sóng" trong lực lượng công an
↑  “Ý kiến về báo cáo của Viện trưởng Viện Kiểm sát nhân dân Tối cao”. VTV. Truy cập ngày 20 tháng 12 năm 2017.
1 2  "Làm đại biểu Quốc hội đừng vì sự nổi tiếng của bản thân"
↑  Anh Vũ (21 tháng 11 năm 2017). “Bố, mẹ đẻ quan chức cũng phải kê khai tài sản!”. Báo Thanh niên. Lưu trữ bản gốc ngày 21 tháng 11 năm 2017. Truy cập ngày 21 tháng 11 năm 2017.
↑  Bảo Hà (24 tháng 5 năm 2018). “Tranh luận việc người dân được quyền tố cáo qua điện thoại”. Báo VnExpress. Truy cập ngày 24 tháng 5 năm 2018.
↑  Đặng Chung (26 tháng 5 năm 2018). “Đại biểu Quốc hội kiến nghị: Cần tiếp tục truy thu thuế của người đã chết”. Báo Lao động. Truy cập ngày 28 tháng 5 năm 2018.
↑  “'Luật an ninh mạng, bước lùi lớn cho VN'”. BBC Tiếng Việt. 2018-06-12. Truy cập ngày 12 tháng 6 năm 2018.
↑  Ngọc Thành/VOV.VN. “Luật An ninh mạng: "Xã hội đang rất cần thì phải bấm nút thông qua"”. Đài Tiếng nói Việt Nam. 2018-06-12. Truy cập ngày 12 tháng 6 năm 2018.
↑  Đặng Chung. “Đại biểu Lưu Bình Nhưỡng: Luật An ninh mạng tập trung chống tội phạm công nghệ cao”. Báo Lao động. 2018-06-12. Lưu trữ bản gốc ngày 12 tháng 6 năm 2018. Truy cập ngày 12 tháng 6 năm 2018.
↑  Viết Tuân (ngày 22 tháng 9 năm 2018). “Ông Lưu Bình Nhưỡng giữ chức Phó trưởng Ban dân nguyện”. VnExpress. Truy cập ngày 29 tháng 10 năm 2018.
↑  Không được biến Quốc hội thành 'phòng kín' để chia chác quyền lực, Báo Thanh niên, 27/03/2021
↑  Nhóm phóng viên (15 tháng 11 năm 2023). “Ông Lưu Bình Nhưỡng bị bắt”. Truy cập Ngày 15 tháng 11 năm 2023.
↑  Khánh Linh, Tiến Thắng (17 tháng 5 năm 2023). “Giang hồ Cường 'quắt' tại Thái Bình tiếp tục bị khởi tố”. Báo Tuổi Trẻ. Truy cập Ngày 15 tháng 11 năm 2023.
↑  “Ông Lưu Bình Nhưỡng bị tuyên 13 năm tù”. Báo Tuổi Trẻ. 13 tháng 1 năm 2025.
↑  Lê Phương. “ĐBQH Lưu Bình Nhưỡng nói rõ về "người chết vẫn phải đóng thuế"”. Báo Lao động Online. 2018-05-28. Truy cập ngày 28 tháng 5 năm 2018.
↑  Đại biểu Nguyễn Sỹ Cương: Tôi nghĩ chính phân tích của đại biểu Lưu Bình Nhưỡng nhầm lẫn
↑  PCT Hà Nội Ngô Văn Quý có nên đi thăm nạn nhân vụ lễ hội âm nhạc?
↑  “Ông Lưu Bình Nhưỡng bị bắt”. BBC. 2023-11-15.
↑  Tranh luận nóng sau phát biểu của đại biểu Lưu Bình Nhưỡng về lực lượng công an
1 2  “Những phát ngôn 'dậy sóng' một thời của ông Lưu Bình Nhưỡng”. VietnamFinance. 16 tháng 11 năm 2023. Truy cập ngày 22 tháng 12 năm 2023.
↑  “Không để thế lực thù địch xuyên tạc phát biểu trên nghị trường”. Báo Quốc Phòng Thủ Đô. 2023-12-22.
↑  “'Việc của dân thì đè ra xử, cơ quan nhà nước thì không ai chịu trách nhiệm'”. Báo Thanh Niên. 2023-12-22.
SkyWay Group

| --- | --- |
Tập tin:Unitsky Group
Ngành nghề: Thiết bị vận tải và dịch vụ đầu tư
Trụ sở chính: Minsk, Belarus
Thành viên chủ chốt: Anatoli Eduardovich Unitsky, Nadezhda Kosareva
Chủ sở hữu: Anatony Unitskiy
Website: https://ust.inc/
Unitsky Group là tập đoàn có hoạt động chính trong lĩnh vực xây dựng hệ thống giao thông trên cao, nghiên cứu hình thức vận chuyển theo hệ thống đường sắt dây nối giữa các trụ đỡ dạng thanh neo.
Hoạt động

Công nghệ Unitsky Group còn được gọi là công nghệ "vận chuyển bằng dây", đặc trưng bởi sự di chuyển của các phương tiện vận chuyển không người lái theo trục đường dây nằm trên cao nhờ các trụ đỡ bê tông. "Dây" là các thanh thép được kéo căng có lớp vỏ ngoài bằng bê tông. Công nghệ Unitsky Group được xem như một hệ thống vận chuyển đường sắt nhẹ trên không đi tiên phong.
Unitsky Group được phát triển để vận tải hành khách và hàng hóa. Ông Unitsky tuyên bố các phương tiện của mình có thể đạt vận tốc đến 500 km/giờ và có giá thành rẻ hơn 20% so với tàu điện ngầm thông thường. Ông cũng xác nhận công nghệ này phát khí thải và các chất độc hại ở mức tối thiểu. Unitsky Group tuyên bố các phương tiện vận chuyển của công ty có thể dịch chuyển an toàn trong khoảng thời gian chỉ có 2 giây, giúp tăng khả năng chuyên chở lên đến 50.000 hành khách/giờ.
Năm 2011, nguyên mẫu của hệ thống đường ray Unitsky Group đã được xây dựng tại làng Ozery, tỉnh Mátxcơva, Liên bang Nga. Khả năng chịu tải của đường ray này đã được kiểm tra bằng xe vận chuyển hàng có bánh sắt. Đường ray này sau đó đã được tháo dỡ.
Tháng 10, 2021 công ty Unitsky Group bắt đầu xây dựng địa điểm thử nghiệm để trình diễn công nghệ "Unitsky Group". Địa điểm này nằm tại Maryina Gorka (cách Minsk 70 km) và được gọi là Ecotechnopark. Năm 2017, nguyên mẫu phương tiện vận chuyển chế tạo theo công nghệ này đạt vận tốc 102 km/giờ. Tháng 08 năm 2018, EcoFest bố trí 3 làn đường để chạy thử các nguyên mẫu tại sự kiện. Một làn dành cho phương tiện vận chuyển có sức chứa tối đa 48 người. Làn đường sắt thứ hai cho phương tiện vận chuyển 14 chỗ ngồi và làn đường thứ ba cho phương tiện vận chuyển 6 chỗ ngồi. Hơn 2000 người đã thử đi bằng phương tiện giao thông của Unitsky Group vào ngày hôm đó.
Tiếp thị

Ngoài các mô hình trình diễn tại EcoTechnoPark ở Belarus, công ty còn trình diễn công nghệ của mình tại các cuộc triển lãm như Triển lãm và Hội nghị Giao thông Quốc tế Singapore lần thứ 03 (SITCE).
Unitsky Group tìm kiếm nhà đầu tư từ khắp nơi trên thế giới thông qua nhiều hình thức marketing khác nhau, chẳng hạn như huy động vốn cộng đồng (crowdfundings), tiếp thị qua điện thoại và marketing đa cấp.
Đàm phán

Unitsky Group đang đàm phán với các nước như Lithuania, Úc, Slovakia, Ấn Độ, Ý và Indonesia. Cuộc đàm phán gần đây nhất diễn ra tại Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất.
Đàm phán > Slovakia

Tháng 07, 2016, công ty Unitsky Group đã ký Biên bản ghi nhớ với Đại học tổng hợp công nghệ Slovakia tại Bratislava để phát triển công nghệ Unitsky Group tại Slovakia.
Đàm phán > Indonesia

Tháng 09, 2017 công ty đã ký Biên bản ghi nhớ với Đại học Indonesia, tỉnh Tây Java để xây dựng tuyến "tàu điện trên cao" trong khuôn viên trường.
Tháng 12, 2017, công ty ký Biên bản ghi nhớ tại Jakarta cho dự án đề xuất thực hiện tại Kalimantan.
Tháng 02, 2018 công ty ký Biên bản ghi nhớ với Đại học Gadjah Mada, tỉnh Trung Java nhằm hợp tác nghiên cứu và đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực giao thông vận tải.
Đầu năm 2018, các cuộc đàm phán tại Ý đã diễn ra. Năm 2018, Ngoại trưởng Cộng hòa San Marino đã ký Bản ghi nhớ tại EcoTechnoPark, Belarus để xây dựng tuyến đường San Marino-Rimini. Thị trưởng thành phố Sicily, Messina cũng sử dụng khái niệm "tàu điện bay" Unitsky Group để thúc đẩy chiến dịch tranh cử của mình.
Đàm phán > Các Tiểu Vương Quốc Ả Rập Thống Nhất

Tháng 10, 2018 Unitsky Group và Sharjah Research Technology and Innovation Park của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất ký kết thỏa thuận đầu tư. 28 ha đã được cấp để xây dựng địa điểm thử nghiệm Unitsky Group Innovation Center.
Tháng 02, 2019, Cơ quan quản lý Giao thông & Đường bộ Dubai và Unitsky Group Greentech Company ký Biên bản ghi nhớ để phát triển những "viên nang bầu trời".
Tháng 04, 2019, Sheikh Mohammed bin Rashid Al Maktoum, Phó Tổng thống, Thủ tướng Các tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, và là Emir của Dubai đã phê duyệt hệ thống trung chuyển tàu treo Unitsky Group dài 15 km bao gồm 21 trạm kết nối với nhau tại các địa điểm quan trọng ở Dubai.
Tháng 11, 2019, Sheikh Mohammed Al-Qasimi, thành viên Hội đồng tối cao Liên bang UAE và là Emir của Sharjah đã chứng kiến lễ khởi công xây dựng giai đoạn thử nghiệm của dự án Unitsky Group cho hệ thống tàu treo tại công viên Sharjah Research Technology and Innovation Park.
Ngày 25 tháng 5 năm 2021 Unitsky String Technologies, Inc. đã bắt đầu vận hành đường thử ở UAE.
Giải thưởng

Unitsky Group Technologies Co., Cộng hòa Belarus dành giải "Dự án sinh thái sáng tạo nhất trong lĩnh vực giao thông vận tải"
Ông Anatoli Unitsky được đề cử giải "Cá nhân có đóng góp xuất sắc cho sự phát triển của ngành giao thông vận tải"
Giải thưởng Vận tải Quốc tế Golden Chariot là cuộc thi dành cho những người có liên quan đến vận tải và cơ sở hạ tầng trên khắp thế giới
Được đề cử cho giải thưởng " Golden Biatec " năm 2018
Chính trị Lào

Nền chính trị Lào diễn ra trong khuôn khổ của một nước cộng hòa xã hội chủ nghĩa độc đảng.
Cơ quan hành pháp

| Những viên chức chủ chốt> Chức vụ | Những viên chức chủ chốt> Tên | Những viên chức chủ chốt> Đảng | Những viên chức chủ chốt> Từ |
| --- | --- | --- | --- |
| Chủ tịch nước | Thongloun Sisoulith | Đảng Nhân dân Cách mạng Lào | 22 tháng 3 năm 2021 |
| Thủ tướng Chính phủ | Sonexay Siphandone | Đảng Nhân dân Cách mạng Lào | 30 tháng 12 năm 2022 |
Chủ tịch nước được Quốc hội bầu với nhiệm kỳ năm năm. Thủ tướng và Hội đồng Bộ trưởng được Chủ tịch nước bổ nhiệm và sự chấp thuận của Quốc hội với nhiệm kỳ năm năm.
Cơ quan lập pháp

Quốc hội (Sapha Heng Xat) có 115 thành viên, được bầu với nhiệm kỳ năm năm.
Cơ quan tư pháp

Chánh án Toà án nhân dân tối cao được Quốc hội bầu theo đề nghị của Ủy ban Thường vụ Quốc hội. Phó Chánh án Toà án nhân dân tối cao và các thẩm phán được sự bổ nhiệm của Ủy ban Thường vụ Quốc hội.
Đối với nghề luật, có 188 luật sư ở Lào là thành viên của Đoàn luật sư Lào theo một bài báo năm 2016. Tuy nhiên, hầu hết các luật sư đã tham gia vào khu vực chính phủ và không hành nghề luật sư hiếm khi nghĩ đến việc hành nghề trong khu vực tư nhân.
Lãnh đạo nhà nước

Tổng bí thư: Thongloun Sisoulith
Chủ tịch nước: Bounnhang Vorachith
Thủ tướng Chính phủ: Thongloun Sisoulith
Chủ tịch Quốc hội: Pany Yathotou
Thường trực Ban Bí thư, Phó Chủ tịch nước: Bounthong Chitmany
Phó Thủ tướng: Kikeo Khaykhamphithoun
Bộ trưởng Bộ Ngoại giao: Saleumxay Kommasith
Bộ trưởng Bộ Quốc phòng: Chansamone Chanyalath
Phó Thủ tướng
Thành viên Chính phủ

Thongbane Sengaphone, Bộ trưởng Bộ An ninh Quốc gia
Onchanh Thammavong, Bộ trưởng Bộ lao động và xã hội
Somdy Douangdy, Bộ trưởng Bộ Kế hoạch và Đầu tư
Pr.Dr Bosengkham Vongdara, Bộ trưởng Bộ Thông tin, Văn hóa và Du lịch
Tiến sĩ Ponemek Daraloy, Bộ trưởng Bộ Y tế công cộng
Tiến sĩ Phankham Viphavan, Bộ trưởng Bộ Giáo dục
Tiến sĩ Nam Viyaket, Bộ trưởng Bộ Công nghiệp và Thương mại
Soulivong Daravong, Bộ trưởng Bộ Năng lượng và khai thác mỏ
Sommath Pholsena, Bộ trưởng Bộ Giao thông Công chính
Phouphet Khamphounvong, Bộ trưởng Bộ Tài chính
Hiem Phommachanh, Bộ trưởng Bộ Bưu chính Viễn thông
Vilayvan Phomkhe, Bộ trưởng Bộ Nông nghiệp và Lâm nghiệp
Văn phòng Thủ tướng

Sinlavong Khoutphaytoon, Bộ trưởng Văn phòng Thủ tướng Chính phủ, Trưởng ban thư ký chính phủ
Bounpheng Mounphosay, Bộ trưởng Văn phòng Thủ tướng Chính phủ, Trưởng ban Hành chính công và Nội vụ (PACSA)
Soubanh Sritthirath, Bộ trưởng Văn phòng Thủ tướng Chính phủ.
Cheuang Sombounkhanh, Bộ trưởng Văn phòng Thủ tướng Chính phủ, Trưởng ban thư ký chính phủ.
Onneua Phommachanh, Bộ trưởng Văn phòng Thủ tướng Chính phủ
Kham-Ouan Boupha, Bộ trưởng Văn phòng Thủ tướng Chính phủ
Tiến sĩ Bounteim Phitsamai, Bộ trưởng, Trưởng ban Khoa học, Công nghệ và Môi trường
Saisengly Tengbriaju, Bộ trưởng Văn phòng Thủ tướng Chính phủ
Somphong Mongkhonvilay, Bộ trưởng Văn phòng Thủ tướng Chính phủ, Trưởng ban Du lịch quốc gia
Bouasi Lorvansay, Bộ trưởng Văn phòng Thủ tướng Chính phủ
Khamluad Sitlakon, Bộ trưởng Văn phòng Thủ tướng Chính phủ, Chủ tịch Bưu chính Viễn thông
Văn phòng Chủ tịch nước

Phongsavath Boupha, Bộ trưởng Văn phòng Chủ tịch nước
Somphao Faysith, Thống đốc Ngân hàng Trung ương Lào
Tiến sĩ Chaleun Yiapaoheu, Bộ trưởng Bộ Tư pháp
Chủ tịch Quốc hội: Pany Yathotou:
Phó Chủ tịch Quốc hội: Tiến sĩ Xaysomphone Phomvihane, Somphan Phengkhammy
Chánh án Toà án tối cao: Khamphanh Sithidampha
Viện trưởng Viện Kiểm sát Nhân dân tối cao: Khamsane Souvong
Bộ Chính trị Ban Chấp hành Trung ương Đảng Nhân dân Cách mạng Lào
Trung tướng Choummaly Sayasone, Tổng Bí thư Đảng Nhân dân Cách mạng Lào
Thongsing Thammavong, Thủ tướng Chính phủ (kể từ ngày 23 tháng 12 năm 2010)
Đại tá Bounnhang Vorachith, Phó Chủ tịch nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào, Ủy viên Thường vụ Ban Thư ký
Pany Yathotou, Chủ tịch Quốc hội (từ ngày 23 tháng 12 năm 2010)
Tiến sĩ Thongloun Sisoulith, Phó Thủ tướng, Bộ trưởng Bộ Ngoại giao, Chủ nhiệm Ủy ban Đối ngoại Quốc gia Đảng Nhân dân Cách mạng Lào
Thiếu tướng Asang Laoly, Phó Thủ tướng Chính phủ, Trưởng ban Kiểm tra Trung ương Đảng
Thiếu tướng Douangchay Phichith, Phó Thủ tướng, Bộ trưởng Bộ Quốc phòng
Somsavat Lengsavad, Phó Thủ tướng thường trực
Tiến sĩ Bounpone Bouttanavong, Chánh văn phòng Ủy ban Trung ương đảng.
Tiến sĩ Bounthong Chitmany, Trưởng ban Tổ chức Trung ương Đảng
Tiến sĩ Phankham Viphavanh, Bộ trưởng Bộ Giáo dục.
Ban Bí thư Trung ương Đảng Nhân dân Cách mạng Lào
Trung tướng Choummaly Sayasone
Bounnhang Vorachit (Thường trực Ban Bí thư Trung ương Đảng)
Tiến sĩ Bounthong Chitmany
Tiến sĩ Bounpone Bouttanavong
Tiến sĩ Thongban Seng-aphone
Chansy Phosikham
Soukan Mahalath
Thiếu tướng Sengnuan Xayalath
Cheuang Sombounkhanh
Ủy ban kiểm tra Trung ương Đảng Nhân dân Cách mạng Lào
Bounthong Chitmany (Chủ tịch)
Thongsy Ouanlasy
Sinay Mienglavanh
Khamsuan Chanthavong
Thongsouk Bounyavong
Singphet Bounsavatthiphan
Bounpone Sangsomsak
Cố vấn Ban Chấp hành Trung ương Đảng: Khamtai Siphandon
Đơn vị hành chính

Lào được chia thành 17 tỉnh (khoueng), 1 đô thị tự trị* (nakhon Luang Vientiane):
Attapeu, Bokeo, Borikhamxay, Champasack, Huaphanh, Khammuane, Luangnamtha, Luangprabang, Oudomxay, Phongsaly, Saravane, Savannakhet, Xaisomboun, Sekong, Viêng Chăn*, Viêng Chăn, Sayaboury, Xiengkhuang.
Dinh Chủ tịch nước tại thủ đô Viêng Chăn
Bosengkham Vongdara, Minister of Information, Culture and Tourism of Laos at the ASEAN Tourism Forum 2019 in Ha Long Bay, Viet Nam; organised by TTG Events, Singapore
Học máy

Học máy hay máy học (machine learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống "học" tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Các thuật toán học máy xây dựng một mô hình dựa trên dữ liệu mẫu, được gọi là dữ liệu huấn luyện, để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình chi tiết về việc đưa ra dự đoán hoặc quyết định này. Ví dụ như các máy có thể "học" cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng. Học máy rất gần với suy diễn thống kê (statistical inference) tuy có khác nhau về thuật ngữ. Một nhánh của học máy là học sâu phát triển rất mạnh mẽ gần đây và có những kết quả vượt trội so với các phương pháp học máy khác. Học máy có liên quan lớn đến thống kê, vì cả hai lĩnh vực đều nghiên cứu việc phân tích dữ liệu, nhưng khác với thống kê, học máy tập trung vào sự phức tạp của các giải thuật trong việc thực thi tính toán. Nhiều bài toán suy luận được xếp vào loại bài toán NP-khó, vì thế một phần của học máy là nghiên cứu sự phát triển các giải thuật suy luận xấp xỉ mà có thể xử lý được.
Học máy có hiện nay được áp dụng rộng rãi bao gồm máy truy tìm dữ liệu, chẩn đoán y khoa, phát hiện thẻ tín dụng giả, phân tích thị trường chứng khoán, phân loại các chuỗi DNA, nhận dạng tiếng nói và chữ viết, dịch tự động, chơi trò chơi và cử động rô-bốt (robot locomotion).
Định nghĩa

Dưới góc nhìn của trí tuệ nhân tạo, động lực chính học máy bởi là nhu cầu thu nhận tri thức (knowledge acquisition). Thật vậy, trong nhiều trường hợp ta cần kiến thức chuyên gia là khan hiếm (không đủ chuyên gia ngồi phân loại lừa đảo thẻ tín dụng của tất cả giao dịch hàng ngày) hoặc chậm vì một số nhiệm vụ cần đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên xử lý dữ liệu khổng lồ (trong mua bán chứng khoán phải quyết định trong vài khoảng khắc của giây chẳng hạn) và thiếu ổn định thì buộc phải cần đến máy tính. Ngoài ra, đại đa số dữ liệu sinh ra ngày nay chỉ phù hợp cho máy đọc (computer readable) tiềm tàng ngưồn kiến thức quan trọng. Máy học nghiên cứu cách thức để mô hình hóa bài toán cho phép máy tính tự động hiểu, xử lý và học từ dữ liệu để thực thi nhiệm vụ được giao cũng như cách đánh giá giúp tăng tính hiệu quả.
Tom Mitchell, giáo sư nổi tiếng của Đại học Carnegie Mellon University – CMU định nghĩa cụ thể và chuẩn mực hơn như sau: "Một chương trình máy tính CT được xem là học cách thực thi một lớp nhiệm vụ NV thông qua trải nghiệm KN, đối với thang đo năng lực NL nếu như dùng NL ta đo thấy năng lực thực thi của chương trình có tiến bộ sau khi trải qua KN" (máy đã học).
Biểu diễn

Biểu diễn (representation) là một trong những vấn đề quan trọng của học máy. Biểu diễn ở đây có thể hiểu làm sao mã hóa (encode) những thông tin của thế giới thật giúp hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả và đầy đủ nhất có thể. Thông tin ở đây bao hàm cả thông tin về dữ liệu đầu vào, đầu ra hay các trạng thái của hệ thống; cũng như cách đánh giá hiệu quả của chương trình.
Thông thường, trong học máy người ta hay xây dựng các mô hình sử dụng những biến ngẫu nhiên cho việc biểu diễn dữ liệu và nội trạng thái của hệ thống. Ví dụ: dùng biến ngẫu nhiên để biểu thị cho tính chất của email là spam (tương ứng giá trị 0) hay là bình thường (tương ứng 1). Mối tương quan giữa các biến ngẫu nhiên này có thể sử dụng ví dụ như mô hình xác suất dạng đồ thị để miêu tả. Mặt khác, để đo hiệu quả có thể dùng các hàm thiệt hại (hay hàm tiện ích, trong tiếng Anh là loss function và utility function tương ứng).
Tính phổ quát

Một trong những trọng tâm khác của học máy là đạt được tính phổ quát (generalization), nói cách khác là tính chất của chương trình có thể làm việc tốt với dữ liệu mà nó chưa gặp bao giờ (unseen data). Một chương trình chỉ hiệu quả với dữ liệu đã gặp nhìn chung không có nhiều tính hữu dụng.
Lấy ví dụ về xếp thư điện tử tự động như trên, một hệ thống tự động sau khi trải qua quá trình học từ dữ liệu ("training") có thể suy diễn một số nguyên tắc riêng (chẳng hạn như xem xét nội dung: nếu thư được viết bằng tiếng Anh mà chứa một số từ như "porn", "sell", "good product" hoặc người gửi đến từ Somalia trong khi người nhận ở Hà Nội không thân quen nhau) để quyết định xem có phải là thư rác hay không. Tuy nhiên, nếu như trong dữ liệu bài giảng (training data) có ngôn ngữ khác trong thực tế (tiếng Việt thay vì tiếng Anh) hoặc thậm chí không phải dạng thuần văn bản (dạng ảnh khiến cho bóc tách nội dung khó hơn hoặc không thể) thì rất có thể máy sẽ dự báo không chính xác nữa.
Một số chương trình có thể tự động cập nhật trong thời gian thực (ví dụ như người sử dụng có chỉ ra rằng thư bị sắp xếp sai danh mục).
Tương tác với con người

Một số hệ thống học máy nỗ lực loại bỏ nhu cầu trực giác của con người trong việc phân tích dữ liệu, trong khi các hệ thống khác hướng đến việc tăng sự cộng tác giữa người và máy. Không thể loại bỏ hoàn toàn tác động của con người vì các nhà thiết kế hệ thống phải chỉ định cách biểu diễn của dữ liệu và những cơ chế nào sẽ được dùng để tìm kiếm các đặc tính của dữ liệu. Học máy có thể được xem là một nỗ lực để tự động hóa một số phần của phương pháp khoa học. Một số nhà nghiên cứu học máy tạo ra các phương pháp bên trong các khuôn khổ của thống kê Bayes.
Tương quan với Khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu và học máy là hai khái niệm hay bị nhầm lẫn. Hai lĩnh vực này nhìn chung gần với nhau và đôi khi dùng chung nhiều phương pháp, công cụ nhưng khác biệt chính là ở mục tiêu:
Khai phá dữ liệu: thường mục tiêu là tìm kiếm những thông tin, tri thức hoàn toàn mới tiềm năng có ích trong nguồn dữ liệu.
Học máy: dự đoán một số thông tin của dữ liệu dựa trên những đặc tính đã biết.