stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
支持向量机

「」至此。关于其他用法，请见「」。
在机器学习中，
（，英語：，常简称為SVM，又名支援向量网络）是在分类与迴歸分析中分析数据的監督式學習模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法建立一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元（英语：）线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
除了进行线性分类之外，SVM还可以使用所谓的核技巧（英语：）有效地进行非线性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间中。
当数据未被标记时，不能进行监督式学习，需要用非監督式學習，它会尝试找出数据到簇的自然聚类，并将新数据映射到这些已形成的簇。将支援向量机改进的聚类算法被称为支援向量聚类，当数据未被标记或者仅一些数据被标记时，支援向量聚类经常在工业应用中用作分类步骤的预处理。
动机

将数据进行分类是机器学习中的一项常见任务。
假设某些给定的数据点各自属于两个类之一，而目标是确定新数据点将在哪个类中。对于支持向量机来说，数据点被视为  p 维向量，而我们想知道是否可以用  (p-1) 维超平面来分开这些点。这就是所谓的线性分类器。可能有许多超平面可以把数据分类。最佳超平面的一个合理选择是以最大间隔把两个类分开的超平面。因此，我们要选择能够让到每边最近的数据点的距离最大化的超平面。如果存在这样的超平面，则称为最大间隔超平面，而其定义的线性分类器被称为最大间隔分类器（英语：），或者叫做最佳稳定性感知器。[來源請求]
定义

更正式地来说，支持向量机在高维或无限维空间中构造超平面或超平面集合，其可以用于分类、回归或其他任务。直觀來說，分類邊界距離最近的訓練資料點越遠越好，因為這樣可以缩小分類器的泛化誤差。
尽管原始问题可能是在有限维空间中陈述的，但用于区分的集合在该空间中往往线性不可分（英语：）。为此，有人提出将原有限维空间映射到维数高得多的空间中，在该空间中进行分离可能会更容易。为了保持计算负荷合理，人们选择适合该问题的核函数（英语：）  k(x,y) 来定义SVM方案使用的映射，以确保用原始空间中的变量可以很容易计算点积。 高维空间中的超平面定义为与该空间中的某向量的点积是常数的点的集合。定义超平面的向量可以选择在数据集中出现的特征向量  x_{i} 的图像的参数  \alpha _{i} 的线性组合。通过选择超平面，被映射到超平面上的特征空间中的点集  x 由以下关系定义： \textstyle \sum _{i}\alpha _{i}k(x_{i},x)=\mathrm {constant} .  注意，如果随着  y 逐渐远离  x， k(x,y) 变小，则求和中的每一项都是在衡量测试点  x 与对应的数据基点  x_{i} 的接近程度。这样，上述内核的总和可以用于衡量每个测试点相对于待分离的集合中的数据点的相对接近度。
应用

用于文本和超文本的分类，在归纳和直推方法中都可以显著减少所需要的有类标的样本数。
用于图像分类。实验结果显示：在经过三到四轮相关反馈之后，比起传统的查询优化方案，支持向量机能够取得明显更高的搜索准确度。这同样也适用于图像分割系统，比如使用Vapnik所建议的使用特权方法的修改版本SVM的那些图像分割系统。
用于手写字体识别。
用于医学中分类蛋白质，超过90%的化合物能够被正确分类。基于支持向量机权重的置换测试已被建议作为一种机制，用于解释的支持向量机模型。 支持向量机权重也被用来解释过去的SVM模型。 为识别模型用于进行预测的特征而对支持向量机模型做出事后解释是在生物科学中具有特殊意义的相对较新的研究领域。
历史

原始SVM算法是由蘇聯數學家弗拉基米尔·瓦普尼克和亞歷克塞·澤范蘭傑斯于1963年发明的。1992年，伯恩哈德·E·博瑟（Bernhard E. Boser）、伊莎贝尔·M·盖昂（Isabelle M. Guyon）和瓦普尼克提出了一种通过将核技巧应用于最大间隔超平面来创建非线性分类器的方法。 当前标准的前身（软间隔）由科琳娜·科特斯和瓦普尼克于1993年提出，并于1995年发表。
线性SVM

我们考虑以下形式的  n 点测试集：
其中  y_{i} 是 1 或者 −1，表明点  {\vec {x}}_{i} 所属的类。 {\vec {x}}_{i} 中每个都是一个  p 维实向量。我们要求将  y_{i}=1 的点集  {\vec {x}}_{i} 与  y_{i}=-1 的点集分开的 “最大间隔超平面”，使得超平面与最近的点  {\vec {x}}_{i} 之间的距离最大化。
任何超平面都可以写作满足下面方程的点集  {\vec {x}}
其中  {\vec {w}}（不必是归一化的）是该法向量。参数  {\tfrac {b}{\|{\vec {w}}\|}} 决定从原点沿法向量  {\vec {w}} 到超平面的偏移量。
线性SVM > 硬间隔

如果这些训练数据是线性可分的，可以选择分离两类数据的两个平行超平面，使得它们之间的距离尽可能大。在这两个超平面范围内的区域称为“间隔”，最大间隔超平面是位于它们正中间的超平面。这些超平面可以由方程：
或是
来表示。通过几何不难得到这两个超平面之间的距离是  {\tfrac {2}{\|{\vec {w}}\|}}，因此要使两平面间的距离最大，我们需要最小化  \|{\vec {w}}\|。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外，我们需要保证对于所有的  i 满足其中的一个条件：
或是
这些约束表明每个数据点都必须位于间隔的正确一侧。
这两个式子可以写作：
可以用这个式子一起来得到优化问题：
“在  y_{i}({\vec {w}}\cdot {\vec {x_{i}}}-b)\geq 1 条件下，最小化  \|{\vec {w}}\|，对于  i=1,\,\ldots ,\,n"
这个问题的解  {\vec {w}} 与  b 决定了我们的分类器  {\vec {x}}\mapsto \operatorname {sgn}({\vec {w}}\cdot {\vec {x}}-b)。
此几何描述的一个显而易见却重要的结果是，最大间隔超平面完全是由最靠近它的那些  {\vec {x}}_{i} 确定的。这些  {\vec {x}}_{i} 叫做支持向量。
线性SVM > 软间隔

为了将SVM扩展到数据线性不可分的情况，我们引入铰链损失函数，
\max \left(0,1-y_{i}({\vec {w}}\cdot {\vec {x_{i}}}-b)\right).
当约束条件 (1) 满足时（也就是如果  {\vec {x}}_{i} 位于边距的正确一侧）此函数为零。对于间隔的错误一侧的数据，该函数的值与距间隔的距离成正比。

然后我们希望最小化
\left[{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}\max \left(0,1-y_{i}({\vec {w}}\cdot {\vec {x_{i}}}-b)\right)\right]+\lambda \lVert {\vec {w}}\rVert ^{2},
其中参数  \lambda  用来权衡增加间隔大小与确保  {\vec {x}}_{i} 位于间隔的正确一侧之间的关系。因此，对于足够小的  \lambda  值，如果输入数据是可以线性分类的，则软间隔SVM与硬间隔SVM将表现相同，但即使不可线性分类，仍能学习出可行的分类规则。
非线性分类

弗拉基米尔·瓦普尼克在1963年提出的原始最大间隔超平面算法构造了一个线性分类器。而1992年，伯恩哈德·E·博瑟（Bernhard E. Boser）、伊莎贝尔·M·盖昂（Isabelle M. Guyon）和瓦普尼克提出了一种通过将核技巧（英语：）（最初由Aizerman et al.提出）应用于最大边界超平面来创建非线性分类器的方法。 所得到的算法形式上类似，除了把点积换成了非线性核函数。这就允许算法在变换后的特征空间中拟合最大间隔超平面。该变换可以是非线性的，而变换空间是高维的；虽然分类器是变换后的特征空间中的超平面，但它在原始输入空间中可以是非线性的。
值得注意的是，更高维的特征空间增加了支持向量机的泛化误差，但给定足够多的样本，算法仍能表现良好。
常见的核函数包括：
齊次多項式： k({\vec {x_{i}}},{\vec {x_{j}}})=({\vec {x_{i}}}\cdot {\vec {x_{j}}})^{d}
非齐次多项式（英语：）： k({\vec {x_{i}}},{\vec {x_{j}}})=({\vec {x_{i}}}\cdot {\vec {x_{j}}}+1)^{d}
高斯径向基函数： k({\vec {x_{i}}},{\vec {x_{j}}})=\exp(-\gamma \|{\vec {x_{i}}}-{\vec {x_{j}}}\|^{2})，其中  \gamma >0。有时参数化表示  \gamma =1/{2\sigma ^{2}}
双曲正切： k({\vec {x_{i}}},{\vec {x_{j}}})=\tanh(\kappa {\vec {x_{i}}}\cdot {\vec {x_{j}}}+c)，其中一些（而非所有） \kappa >0 且  c<0
由等式  k({\vec {x_{i}}},{\vec {x_{j}}})=\varphi ({\vec {x_{i}}})\cdot \varphi ({\vec {x_{j}}})，核函数与变换  \varphi ({\vec {x_{i}}}) 有关。变换空间中也有 w 值， \textstyle {\vec {w}}=\sum _{i}\alpha _{i}y_{i}\varphi ({\vec {x}}_{i})。与 w 的点积也要用核技巧来计算，即  \textstyle {\vec {w}}\cdot \varphi ({\vec {x}})=\sum _{i}\alpha _{i}y_{i}k({\vec {x}}_{i},{\vec {x}})。
计算SVM分类器

计算（软间隔）SVM分类器等同于使下面表达式最小化
\left[{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}\max \left(0,1-y_{i}(w\cdot x_{i}+b)\right)\right]+\lambda \lVert w\rVert ^{2}.\qquad (2)
如上所述，由于我们关注的是软间隔分类器， \lambda  选择足够小的值就能得到线性可分类输入数据的硬间隔分类器。下面会详细介绍将(2)简化为二次规划问题的经典方法。之后会讨论一些最近才出现的方法，如次梯度下降法和坐标下降法。
计算SVM分类器 > 原型

最小化(2)可以用下面的方式改写为目标函数可微的约束优化问题。
对所有  i\in \{1,\,\ldots ,\,n\} 我们引入变量  \zeta _{i}=\max \left(0,1-y_{i}(w\cdot x_{i}+b)\right)。注意到  \zeta _{i} 是满足  y_{i}(w\cdot x_{i}+b)\geq 1-\zeta _{i} 的最小非负数。
因此，我们可以将优化问题叙述如下
{\text{minimize }}{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}\zeta _{i}+\lambda \|w\|^{2}
{\text{subject to }}y_{i}(x_{i}\cdot w+b)\geq 1-\zeta _{i}\,{\text{ and }}\,\zeta _{i}\geq 0,\,{\text{for all }}i.
这就叫做原型问题。
计算SVM分类器 > 对偶型

通过求解上述问题的拉格朗日对偶（英语：），得到简化的问题
{\text{maximize}}\,\,f(c_{1}\ldots c_{n})=\sum _{i=1}^{n}c_{i}-{\frac {1}{2}}\sum _{i=1}^{n}\sum _{j=1}^{n}y_{i}c_{i}(x_{i}\cdot x_{j})y_{j}c_{j},
{\text{subject to }}\sum _{i=1}^{n}c_{i}y_{i}=0,\,{\text{and }}0\leq c_{i}\leq {\frac {1}{2n\lambda }}\;{\text{for all }}i.
这就叫做对偶问题。由于对偶最小化问题是受线性约束的  c_{i} 的二次函数，所以它可以通过二次规划算法高效地解出。

这里，变量  c_{i} 定义为满足
{\vec {w}}=\sum _{i=1}^{n}c_{i}y_{i}{\vec {x}}_{i}.
此外，当  {\vec {x}}_{i} 恰好在间隔的正确一侧时  c_{i}=0，且当  {\vec {x}}_{i} 位于间隔的边界时  0<c_{i}<(2n\lambda )^{-1}。因此， {\vec {w}} 可以写为支持向量的线性组合。

可以通过在间隔的边界上找到一个  {\vec {x}}_{i} 并求解
y_{i}({\vec {w}}\cdot {\vec {x}}_{i}+b)=1\iff b=y_{i}-{\vec {w}}\cdot {\vec {x}}_{i}.
得到偏移量  b。（注意由于  y_{i}=\pm 1 因而  y_{i}^{-1}=y_{i}。）
计算SVM分类器 > 核技巧

假设我们要学习与变换后数据点  \varphi ({\vec {x}}_{i}) 的线性分类规则对应的非线性分类规则。此外，我们有一个满足  k({\vec {x}}_{i},{\vec {x}}_{j})=\varphi ({\vec {x}}_{i})\cdot \varphi ({\vec {x}}_{j}) 的核函数  k。
我们知道变换空间中的分类向量  {\vec {w}} 满足
{\vec {w}}=\sum _{i=1}^{n}c_{i}y_{i}\varphi ({\vec {x}}_{i}),
其中  c_{i} 可以通过求解优化问题
{\begin{aligned}{\text{maximize}}\,\,f(c_{1}\ldots c_{n})&=\sum _{i=1}^{n}c_{i}-{\frac {1}{2}}\sum _{i=1}^{n}\sum _{j=1}^{n}y_{i}c_{i}(\varphi ({\vec {x}}_{i})\cdot \varphi ({\vec {x}}_{j}))y_{j}c_{j}\\&=\sum _{i=1}^{n}c_{i}-{\frac {1}{2}}\sum _{i=1}^{n}\sum _{j=1}^{n}y_{i}c_{i}k({\vec {x}}_{i},{\vec {x}}_{j})y_{j}c_{j}\\\end{aligned}}
{\text{subject to }}\sum _{i=1}^{n}c_{i}y_{i}=0,\,{\text{and }}0\leq c_{i}\leq {\frac {1}{2n\lambda }}\;{\text{for all }}i.
得到。与前面一样，可以使用二次规划来求解系数  c_{i}。同样，我们可以找到让  0<c_{i}<(2n\lambda )^{-1} 的索引  i，使得  \varphi ({\vec {x}}_{i}) 位于变换空间中间隔的边界上，然后求解
{\begin{aligned}b={\vec {w}}\cdot \varphi ({\vec {x}}_{i})-y_{i}&=\left[\sum _{k=1}^{n}c_{k}y_{k}\varphi ({\vec {x}}_{k})\cdot \varphi ({\vec {x}}_{i})\right]-y_{i}\\&=\left[\sum _{k=1}^{n}c_{k}y_{k}k({\vec {x}}_{k},{\vec {x}}_{i})\right]-y_{i}.\end{aligned}}
最后，可以通过计算下式来分类新点
{\vec {z}}\mapsto \operatorname {sgn}({\vec {w}}\cdot \varphi ({\vec {z}})+b)=\operatorname {sgn} \left(\left[\sum _{i=1}^{n}c_{i}y_{i}k({\vec {x}}_{i},{\vec {z}})\right]+b\right).
计算SVM分类器 > 现代方法

用于找到SVM分类器的最近的算法包括次梯度下降和坐标下降。当处理大的稀疏数据集时，这两种技术已经被证明有着显著的优点——当存在许多训练实例时次梯度法是特别有效的，并且当特征空间的维度高时，坐标下降特别有效。
计算SVM分类器 > 现代方法 > 次梯度下降

SVM的次梯度下降算法直接用表达式
f({\vec {w}},b)=\left[{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}\max \left(0,1-y_{i}(w\cdot x_{i}+b)\right)\right]+\lambda \lVert w\rVert ^{2}.
注意  f 是  {\vec {w}} 与  b 的凸函数。因此，可以采用传统的梯度下降（或SGD（英语：））方法，其中不是在函数梯度的方向上前进，而是在从函数的次梯度中选出的向量的方向上前进。该方法的优点在于，对于某些实现，迭代次数不随着数据点的数量  n 而增加或减少。
计算SVM分类器 > 现代方法 > 坐标下降

SVM的坐标下降算法基于对偶问题
{\text{maximize}}\,\,f(c_{1}\ldots c_{n})=\sum _{i=1}^{n}c_{i}-{\frac {1}{2}}\sum _{i=1}^{n}\sum _{j=1}^{n}y_{i}c_{i}(x_{i}\cdot x_{j})y_{j}c_{j},
{\text{subject to }}\sum _{i=1}^{n}c_{i}y_{i}=0,\,{\text{and }}0\leq c_{i}\leq {\frac {1}{2n\lambda }}\;{\text{for all }}i.
对所有  i\in \{1,\,\ldots ,\,n\} 进行迭代，使系数  c_{i} 的方向与  \partial f/\partial c_{i} 一致。然后，将所得的系数向量  (c_{1}',\,\ldots ,\,c_{n}') 投影到满足给定约束的最接近的系数向量。（通常使用欧氏距离。）然后重复该过程，直到获得接近最佳的系数向量。所得的算法在实践中运行非常快，尽管已经证明的性能保证很少。
性质

SVM属于广义线性分类器的一族，并且可以解释为感知器的延伸。它们也可以被认为是吉洪诺夫正则化的特例。它们有一个特别的性质，就是可以同时最小化经验误差和最大化几何边缘区; 因此它们也被称为最大间隔分类器。
Meyer、Leisch和Hornik对SVM与其他分类器进行了比较。
性质 > 参数选择

SVM的有效性取决于核函数、核参数和软间隔参数 C 的选择。
通常会选只有一个参数  \gamma  的高斯核。C 和  \gamma  的最佳组合通常通过在 C 和  \gamma  为指数增长序列下网格搜索（英语：）来选取，例如  C\in \{2^{-5},2^{-3},\dots ,2^{13},2^{15}\};  \gamma \in \{2^{-15},2^{-13},\dots ,2^{1},2^{3}\}。通常情况下，使用交叉驗證来检查参数选择的每一个组合，并选择具有最佳交叉验证精度的参数。或者，最近在贝叶斯优化中的工作可以用于选择C和γ，通常需要评估比网格搜索少得多的参数组合。或者，贝叶斯优化（英语：）的最近进展可以用于选择 C 和  \gamma ，通常需要计算的参数组合比网格搜索少得多。然后，使用所选择的参数在整个训练集上训练用于测试和分类新数据的最终模型。
性质 > 问题

SVM的潜在缺点包括以下方面：
需要对输入数据进行完全标记
未校准类成员概率
SVM仅直接适用于两类任务。因此，必须应用将多类任务减少到几个二元问题的算法；请参阅多类SVM一节。
解出的模型的参数很难理解。
延伸

支持向量聚類：支持向量聚類是一種建立在核函數上的類似方法，同適用於非監督學習和數據挖掘。它被認為是數據科學中的一種基本方法。
轉導支持向量機
多元分類支持向量機：SVM算法最初是為二值分類問題設計的，實現多分類的主要方法是將一個多分類問題轉化為多個二分類問題。常見方法包括“一對多法”和“一對一法”，一對多法是將某個類別的樣本歸為一類,其他剩餘的樣本歸為另一類，這樣k個類別的樣本就構造出了k個二分類SVM；一對一法則是在任意兩類樣本之間設計一個SVM。
支持向量回歸
結構化支持向量機：支持向量機可以被推廣為結構化的支持向量機，推廣後標籤空間是結構化的並且可能具有無限的大小。
实现

最大间隔超平面的参数是通过求解优化得到的。有几种专门的算法可用于快速解决由SVM产生的QP问题，它们主要依靠启发式算法将问题分解成更小、更易于处理的子问题。
另一种方法是使用内点法，其使用类似牛顿法的迭代找到卡羅需－庫恩－塔克條件下原型和对偶型的解。
这种方法不是去解决一系列分解问题，而是直接完全解决该问题。为了避免求解核矩阵很大的线性系统，在核技巧中经常使用矩阵的低秩近似。
另一个常见的方法是普莱特的序列最小优化算法（SMO），它把问题分成了若干个可以解析求解的二维子问题，这样就可以避免使用数值优化算法和矩阵存储。
线性支持向量机的特殊情况可以通过用于优化其类似问题邏輯斯諦迴歸的同类算法更高效求解；这类算法包括次梯度下降法（如PEGASOS）和坐标下降法（如LIBLINEAR）。LIBLINEAR有一些引人注目的训练时间上的特性。每次收敛迭代花费在读取训练数据上的时间是线性的，而且这些迭代还具有Q-线性收敛（英语：）特性，使得算法非常快。
一般的核SVM也可以用次梯度下降法（P-packSVM）更快求解，在允许并行化时求解速度尤其快。
许多机器学习工具包都可以使用核SVM，有LIBSVM（英语：）、MATLAB、SAS、SVMlight、kernlab、scikit-learn、Shogun（英语：）、Weka、Shark、JKernelMachines、OpenCV等。
H1 不能把类别分开。H2 可以，但只有很小的间隔。H3 以最大间隔将它们分开。
核机器，图中核函数Φ，将低维非线性可分离函数（左）计算成高维线性可分离函数（右）
设样本属于两个类，用该样本训练SVM得到的最大间隔超平面。在边缘上的样本点称为支持向量。
核机器，图中核函数Φ，将低维非线性可分离函数（左）计算成高维线性可分离函数（右）
细田博之

| 細田 博之 |
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官方肖像 (攝於2012年)

 日本第78任眾議院議長
任期 2021年11月10日—2023年10月20日
君主: 德仁
前任: 大島理森
继任: 額賀福志郎
 日本第70、71任內閣官房長官
任期 2004年5月7日—2005年10月31日
总理: 小泉純一郎
前任: 福田康夫
继任: 安倍晋三
 日本第5、6任內閣府特命擔當大臣（男女共同參與）（日语：）
任期 2004年5月7日—2005年10月31日
总理: 小泉純一郎
前任: 福田康夫
继任: 職位廢除 （改為「內閣府特命擔當大臣（少子化·男女共同參與）（日语：）」，由猪口邦子接任）
 日本第1任個人資訊保護擔當大臣（日语：）
任期 2003年6月6日—2003年9月22日
总理: 小泉純一郎
前任: 新創職位
继任: 茂木敏充
 日本第3任沖繩及北方對策擔當大臣 第3任科學技術政策擔當大臣（日语：）
任期 2002年9月30日—2003年9月22日
总理: 小泉純一郎
前任: 尾身幸次
继任: 茂木敏充
 日本眾議院議員
任期 1990年2月19日—2023年11月10日
前任: 新設選區
继任: 龜井亞紀子（補選）
选区:  島根縣全縣區（日语：）（1990－1996）  島根縣第1區（1996－2023） 
 
个人资料
出生: (1944-04-05)1944年4月5日  大日本帝国島根縣松江市
逝世: 2023年11月10日(2023歲—11—10)（79歲）  日本東京都
政党:  自由民主黨
父母: 細田吉藏（日语：）（父） 細田静子（母）
亲属: 升田憲元（日语：）（外祖父）
母校: 東京大學法學部
网站: 官方網站
| 日語寫法 |
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日語原文: 
假名: 
平文式罗马字: 
细田博之（日语：／ Hosoda Hiroyuki，1944年4月5日—2023年11月10日），日本自由民主黨籍政治人物，出生於島根縣松江市，曾任眾議院議長、內閣官房長官、內閣府特命擔當大臣、自由民主黨幹事長、自由民主黨總務會長等職務，從1990年至2023年連續當選11屆眾議院議員。在自民黨內曾屬於清和政策研究會（安倍派），並於2014年至2021年期間出任派閥會長。
人物來歷

東京教育大學附屬駒場高等學校（現在是筑波大附属駒場高等学校）、東京大學法學部畢業。
1967年，從東京大學法學部畢業後，進入通商産業省。同期的同學有日産自動車副会長伊佐山建志（日语：）、井出亞夫等。
進入通商產業省後，擔任産業政策局物價對策課課長等職，1986年退官。
2002年，在第1次小泉改造内閣中，初次入閣就擔任内閣府特命担当大臣（科学技術政策・沖縄北方対策担当）。
2021年至2023年任日本眾議院議長。
2023年11月10日上午11时，細田博之因多重器官衰竭于東京某醫院病逝，享年79歲。
荣誉

二等功绩勋章（乌克兰，2023年9月4日公布）
桐花大绶章（2023年11月13日决定）
从二位（2023年11月追授）
参考资料

↑  . NHK. 2023-11-10  [2023-11-10]. （原始内容存档于2023-12-06）.
↑  中央通訊社. . 2023-11-10 （中文（臺灣））. 
 （页面存档备份，存于）
↑  （乌克兰語）. Президент України. 2023-09-04  [2023-09-26]. （原始内容存档于2023-10-22）.
↑  （日語）. 朝日新闻. 2023-11-13  [2023-11-15].
天主教巴约教区

| 天主教巴約教區  |
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教会管区
天主教會
 
巴約主教座堂
基本
教座位置: 法國
管轄範圍: 卡爾瓦多斯省
禮儀形式: 羅馬禮
所屬教省: 魯昂
創設時間: 4世紀
主教座堂: 巴約聖母主教座堂
首長職銜: 主教
教務首長
教宗: 方濟各
教區主教: （教座出缺）
榮休主教: 若望·高德·布朗熱（英语：）
統計資料
教友人數: 493,700
聯絡資訊
網址: 官方網頁
天主教巴約教區（拉丁語：；法語：）是法國一個羅馬天主教教區，屬魯昂總教區。
教區於4世紀成立，1855年6月12日主教加銜里修。
教區位於卡爾瓦多斯省，2012年時有493,700名教友（佔轄區總人口71.1%）、51個堂區和209名司鐸。
教區主教現時出缺，榮休主教為若望·高德·布朗熱（英语：）。
參考文獻

↑   (新闻稿). Holy See Press Office. 2020-06-27  [2020-06-27]. （原始内容存档于2020-06-27） （英语）.
|  论 编法國天主教教區 |
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參見：法國天主教 · 法國天主教教區列表 · 歐洲天主教教區列表 · 東儀天主教會
卡瓜蘇省

| 卡瓜蘇省 Caaguazú |
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省
   旗幟 徽章

坐标：25°25′S 56°27′W﻿ / ﻿25.417°S 56.450°W﻿ / -25.417; -56.450
国家:  巴拉圭
首府: 奥维多上校镇
政府
 • 省长: Mario Alberto Varela （ANR）
面积
 • 总计: 11,474 平方公里（4,430 平方英里）
人口（2002）
 • 總計: 448,983人
 • 密度: 39.1人/平方公里（101人/平方英里）
时区: AST（UTC-04）
 • 夏时制: ADT（UTC-03）
ISO 3166码: PY-5（英语：）
卡瓜蘇省 （Caaguazú）是巴拉圭的一個省，位於該國東部。面積 11,474平方公里，2002年人口 448,983人。首府奧維多上校城。
下分20縣。
广岛文教大学

广岛文教大学（英語：）位于广岛县广岛市安佐北区可部东1丁目2番1号，为日本私立大学，1948年建校，1966年大學设置，大学简称文教。2019年4月起改為現稱。
沿革

1966年，四年制广岛文教女子大学文学部设置、国文学科、英文学科设置。可部女子短期大学改称广岛文教女子大学短期大学部。
1981年，文学部初等教育学科増设。
1986年，大学院文学研究科国语学国文学专攻（碩士课程）设置。
1987年，大学院文学研究科教育学专攻（碩士课程）増设。
1993年，大学院文学研究科英美文学专攻（碩士课程）増设。
2000年，文学部名称变更人類科学部。既设国文学科、英文学科改组，人類言语学科、人间文化学科、初等教育学科、人類福祉学科四学科设置。短期大学部既设国文学科、英文学科发展为四年制大学。
2002年，人類科学部心理学科、人類营养学科増设。
2005年，大学院文学研究科改编、人類科学研究科。教育学专攻（碩士课程）教育学临床心理学设置。
2008年，大学院人類科学研究科人類福祉学专攻増设。
2019年，更名為廣島文教大學。
院系

人類科学部
初等教育学科
人類福祉学科
心理学科
人類营养学科
著名校友

岸则子
湖熟文化

湖熟文化陶鼎，南京市博物馆藏
湖熟文化是中國江南地區的史前文化，约存在于公元前2000年至1000年，該文化的遺址分布主要在今天的南京、鎮江等地，擴及太湖流域。其文化存在時間相當於中原地區的商朝、周朝。
简介

湖熟文化最早在1951年於南京市江宁区湖熟鎮發現，因而得名，至1959年由南京博物院的學者尹煥章、曾昭熵發表文章說明確認其範圍。
湖熟文化遺址大多在河湖沿岸的土墩山丘上為主（因此稱作台型遺址），建材有用火烤的痕跡最具特色的工具是印紋陶的使用，仍以石器為主要的工具，但已具有青銅器鑄造的技術。從農具和動物骨的遺跡判斷，農業、畜牧業有一定的水準，但從大量狩獵工具的出土來看，漁獵仍十分重要。從大量卜骨的出土可看出當時人喜好占卜。
從陶器以及青銅器的特徵來看，該文化與商、周文化之間有互相接觸，尤其到西周時期更為明顯，可反映出西周時代政治文化力量對南方的影響。
外部參考

張光直中國古代考古學（瀋陽：遼寧教育出版社，2002）ta 421-427.
|  论 编中国新石器时代文化 |
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(新石器及铜石并用时代)  旧石器 · 新石器 · 铜石并用时代
黄河中游:  南莊頭遺址  磁山文化  裴李崗文化  老官台文化  贾湖文化  仰韶文化 半坡类型  庙底沟类型  下王岗类型  西王村类型  大河村类型  大司空村类型  庙底沟二期文化  龙山文化 河南龙山文化  陶寺龙山文化  陕西龙山文化  石峁遗址  二里头文化 
黄河上游:  大地湾文化  仰韶文化（西坡遗址）  马家窑文化 马家窑类型  半山类型  马厂类型  齊家文化 西山坪  喇家 
黄河下游:  后李文化  北辛文化  大汶口文化  龙山文化  岳石文化 
长江中上游:  彭头山文化  城背溪文化  汤家岗文化  大溪文化  屈家嶺文化  石家河文化  宝墩文化 
长江下游、淮河流域、 太湖和两浙地区:  上山文化  顺山集文化  跨湖桥文化  石山子文化  双墩文化  河姆渡文化  罗家角文化  马家浜文化  龙虬庄文化  侯家寨文化  北阴阳营文化  澤文化  凌家滩文化  黄鳝嘴文化  薛家岗文化  良渚文化  张四墩文化  钱山漾文化  廣富林文化  馬橋文化  湖熟文化  好川文化  肩头弄文化 
东北地区:  兴隆洼文化  赵宝沟文化  新乐文化  红山文化  小河沿文化  老虎山文化 
南方地区:  印紋陶文化  甑皮岩遗址  石峡文化 
主题 · 分类 · 专题 · 更新
天主教茲雷尼亞寧教區

| 茲雷尼亞寧教區  |
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教会管区
 
臬玻穆的若望座堂
基本
教座位置: 塞爾維亞
管轄範圍: 巴納特
禮儀形式: 罗马礼
主保聖人: 聖吉拉
創設時間: 1923年
主教座堂: 臬玻穆的若望座堂
首長職銜: 主教
教務首長
教區主教: 拉斯洛·內梅特
統計資料
教友人數: 64,110
聯絡資訊
網址: www.catholic-zr.org.rs
天主教茲雷尼亞寧教區（拉丁語：、克羅埃西亞語：、匈牙利語：、塞爾維亞語：）是羅馬天主教在塞爾維亞的一個教區。屬貝爾格萊德總教區。
教區範圍包括伏伊伏丁那的巴納特地區。2011年有教友63,000人，佔轄區總人口10.1%。教區下轄38個堂區，有26名司鐸，有1名終身執事，有6名修士，有8名修女。現任主教為拉斯洛·內梅特。
1923年2月10日設南斯拉夫巴奇卡宗座署理區，1986年12月10日升為教區。
參考資料

↑  .   [2012-05-02]. （原始内容存档于2014-05-16）.
|  论 编塞爾維亞天主教教區 |
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貝爾格萊德總教區: 蘇博蒂察教區 | 茲雷尼亞寧教區
聖座直屬: 拜占庭禮天主教魯斯基克爾斯圖爾聖尼各老教區 | 普里茲倫-普里什蒂納教區（科索沃）
參見：塞爾維亞天主教 · 塞爾維亞天主教教區列表 · 黑山天主教 · 歐洲天主教教區列表  · 東儀天主教會 · 拜占庭禮天主教克里熱夫齊教區
七個斯拉夫部落

681年保加利亞第一帝國建立期間的七個斯拉夫部落
七個斯拉夫部落，或稱七個斯拉夫氏族（保加利亞語：Седемте славянски племена или Седемте рода, Sedem slavyanski plemena）是位於多瑙河下游的古斯拉夫部落聯盟，形成於七世紀中葉，並參與了保加利亞第一帝國於680至681年間的建立。
历史

自從這個部落聯盟建立以來，它便面臨拜占庭帝國的攻擊；而當保加爾人在七世紀70年代之間越過多瑙河南下時，部落聯盟便與他們建立聯繫。拜占庭僧侶、編年史家懺悔者狄奧法內斯記錄道，保加爾人成為了斯拉夫部落的統治者，而斯拉夫人也認可了可汗阿斯巴魯赫的統治，並於681年擊退了拜占庭的攻擊。
在七世紀晚期，部落聯盟被派往保加利亞第一帝國的西北邊界，在伊斯克爾河（Iskar）匯入多瑙河處設防，以防備來自阿瓦爾人的襲擊；他們也和同屬斯拉夫民族的塞維里安人（英语：）（Severians）分擔巴爾幹山脈各個隘口的防禦。.
七個斯拉夫部落聯盟與保加爾人融合，成為現代保加利亞人的一份子，並在九世紀時隨鮑里斯一世（Boris I）皈依了基督宗教，然而他們的自主權與自治權也被逐漸收回。但真正的保加爾人數量有限，他們反而在文化、語言上斯拉夫化，到十世紀時，古代的保加爾語已近乎絕跡。
参考来源

↑  .   [2018-01-21]. （原始内容存档于2017-01-22）.
↑  Collective. . Sofia: IK Trud. 2002  [2018-01-21]. （原始内容存档于2013-10-17） （保加利亚语）.
↑  .   [2018-01-21]. （原始内容存档于2018-01-12）.
參見

保加利亞第一帝國
古斯拉夫部落列表（英语：）
天主教聖弗盧爾教區

| 天主教聖弗盧爾教區  |
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教会管区
 
聖伯多祿主教座堂
基本
教座位置: 法國
管轄範圍: 康塔爾省
禮儀形式: 拉丁禮
主保聖人: 穆蘭聖母
所屬教省: 克萊蒙
創設時間: 1317年
主教座堂: 聖伯多祿主教座堂
首長職銜: 主教
教務首長
教區主教: 布魯諾·布呂阿
統計資料
教友人數: 137,300
聯絡資訊
網址: 官方網頁
天主教聖弗盧爾教區（拉丁語：、法語：）是法國一個羅馬天主教教區，屬克萊蒙總教區。
教區成立於1317年7月9日，位於康塔爾省，2010年有教友137,300人（佔轄區總人口87.5%）、161個堂區、八十五名司鐸。現任教區主教為布魯諾·布呂阿。
|  论 编法國天主教教區 |
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貝桑松總教區: 貝爾福-蒙貝利亞爾教區 | 南錫教區 | 聖克洛德教區 | 聖迪耶教區 | 凡爾登教區
波爾多總教區: 阿讓教區 | 艾爾教區 | 巴約訥教區 | 佩里格教區
克萊蒙總教區: 勒皮教區 | 穆蘭教區 | 聖弗盧爾教區
第戎總教區: 桑斯總教區 | 歐坦教區 | 訥韋爾教區 | 法國傳教團自治監督區
里爾總教區: 康布雷總教區 | 阿拉斯教區 
里昂總教區: 尚貝里總教區 | 阿訥西教區 | 貝萊-阿爾教區 | 格勒諾布爾-維埃納教區 | 聖艾蒂安教區 | 瓦朗斯教區 | 維維耶教區
馬賽總教區: 艾克斯總教區 | 阿維尼翁總教區 | 阿雅克肖教區 | 迪涅教區 | 弗雷瑞斯-土倫教區 | 加普教區 | 尼斯教區
蒙彼利埃總教區: 卡爾卡松教區 | 芒德教區 | 尼姆教區 | 佩皮尼昂-埃爾恩教區
巴黎總教區: 克雷泰伊教區 | 埃夫里-科爾贝伊-埃松教區 | 莫城教區 | 楠泰爾教區 | 蓬圖瓦茲教區 | 聖但尼教區 | 凡爾賽教區
普瓦捷總教區: 昂古萊姆教區 | 拉羅謝爾教區 | 利摩日教區 | 蒂勒教區
蘭斯總教區: 亞眠教區 | 博韋教區 | 沙隆教區 | 朗格勒教區 | 蘇瓦松教區 | 特魯瓦教區
雷恩總教區: 昂熱教區 | 拉瓦勒教區 | 勒芒教區 | 呂松教區 | 南特教區 | 坎佩爾教區 | 聖布里厄教區 | 瓦訥教區
魯昂總教區: 巴約教區 | 庫唐斯教區 | 埃夫勒教區 | 勒阿弗爾教區 | 塞鎮教區
土魯斯總教區: 阿爾比總教區 | 歐什總教區 | 卡奧爾教區 | 蒙托邦教區 | 帕米耶教區 | 羅德茲教區 | 塔布-盧爾德教區
圖爾總教區: 布爾日總教區 | 布盧瓦教區 | 沙特爾教區 | 奧爾良教區
聖座直屬: 斯特拉斯堡總教區 | 梅斯教區 | 法國武裝部隊教區 | 馬龍尼禮天主教巴黎黎巴嫩聖母教區 | 亞美尼亞禮天主教巴黎聖十字教區 | 烏克蘭希臘禮天主教巴黎聖大符拉基米爾教區 | 拜占庭禮天主教法國教長區
參見：法國天主教 · 法國天主教教區列表 · 歐洲天主教教區列表 · 東儀天主教會
順韋 (加利福尼亞州)

| 順韋 |
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非建制地區
順韋順韋在加利福尼亞州的位置
坐标：40°51′49″N 120°29′28″W﻿ / ﻿40.86361°N 120.49111°W﻿ / 40.86361; -120.49111
國家: 美国
州份: 加利福尼亞州
縣: 拉森縣
海拔: 1,548 公尺（5,079 英尺）
时区: 太平洋時區（UTC-8）
 • 夏时制: PDT（UTC-7）
電話區號: 530
地名信息系统ID: 1659657
順韋（英語：）是位於美國加利福尼亞州拉森縣的一個非建制地區。該地的面積和人口皆未知。
地理

順韋的座標為40°51′49″N 120°29′28″W﻿ / ﻿40.86361°N 120.49111°W﻿ / 40.86361; -120.49111，而該地的平均海拔高度為1548米（即5079英尺）。
參考文獻

1 2  . . United States Geological Survey.
↑  . 美国人口调查局.   [2011-05-14]. （原始内容存档于2011-07-26）.
|  论 编拉森縣行政區劃 |
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：苏珊维尔
| 城市 |  苏珊维尔  |  |
| 普查規定居民點 |  比伯  克利爾克里克  多伊爾  赫朗  簡斯維爾  約翰斯頓維爾  利奇菲爾德  米爾福德  努比伯  巴頓村  斯波爾丁  韋斯特伍德  |  |
| 非建制地區 |  埃弗爾普萊斯  阿維拉普萊斯  貝爾法斯特  大谷  布羅克曼  班廷維爾  卡爾內瓦  科珀瓦爾  克雷斯特  丹瑞安廣場  迪克西  埃文斯普萊斯  哈利路亞章克申  霍爾斯弗拉特  海登山  赫朗章克申  馬湖  溫泉  傑利科  卡爾諾  拉斯科  萊維特  利奧納德  利特爾瓦利  梅德萊恩  莫蘭  諾維爾  奧米拉  派恩鎮  皮尼奧  普盧默斯（英语：）  南瓜中心（英语：）  雷文代爾  雷諾章克申  羅伯斯克里克  塞奇亨  斯科茨  斯科蒂普萊斯  希普黑德  順韋  斯泰西  斯坦迪什  斯通斯蘭丁  特莫  路口  維尤蘭  溫德爾  韋斯特伍德章克申  |  |
| 印第安保留地 |  蘇珊維爾蘭切里亞印第安保留地（英语：）  |  |
| 鬼鎮 |  阿丁頓（英语：）  安特洛普（英语：）  阿格斯維爾（英语：）  阿什頓（英语：）  阿托拉（英语：）  本內爾（英语：）  卡梅羅（英语：）  查茨（英语：）  克林頓（英语：）  康曼（英语：）  康斯坦莎（英语：）  克倫威爾（英语：）  古巴（英语：）  曼陀羅（英语：）  代頓（英语：）  迪威特（英语：）  埃奇蒙特（英语：）  埃文斯牧場（英语：）  弗里多尼亞（英语：）  蓋斯特（英语：）  格萊德（英语：）  戈馬茲（英语：）  希爾賽德（英语：）  霍森（英语：）  轉油房（英语：）  杜松（英语：）  格里諾湖（英语：）  諾科彭湖（英语：）  長谷（英语：）  梅德萊恩（英语：）  梅普斯（英语：）  莫利托（英语：）  莫爾牧場（英语：）  穆雷（英语：）  普盧默斯章克申（英语：）  普羅克曼斯（英语：）  珀瑟（英语：）  雷爾（英语：）  雷德營（英语：）  羅斯科（英语：）  塞利克斯斯普林斯（英语：）  秘密泉（英语：）  羊泉（英语：）  士兵橋（英语：）  蒂普頓斯斯普林斯（英语：）  韋弗利（英语：）  惠頓（英语：）  |  |
古典語言

古典語言指的是具有古代书面文字的語言。根據加利福尼亞大學柏克萊分校語言學家喬治·哈特（英语：）的定義，古典語言「應該是古老的，應該是一種自行發展而來的獨立傳統，而不是其他傳統的分支，此外它還應該富含大量的古典文學。」。
古典語言通常是死語；仍通行的古典語言則多因為口語與書面語的差異隨時間逐漸擴大，因此通行的地區多半顯現出高度雙層語言的特徵。
古典研究

在傳統的歐洲古典學研究中，「古典語言」指的多半是古希臘語及拉丁語；這兩種語言都是古典時代地中海地區的書面語言。
至於在全球範圍內的文化重要性而言，美國語言學家愛德華·沙皮爾在其著作《語言（页面存档备份，存于）》中表示古典語言應當包含古典漢語（即文言文）、古典阿拉伯語以及梵語：
當我們意識到一位受過教育的日本人在不使用漢文下幾乎無法表述出一句書面的句子，或是今日的暹羅語、緬甸語及柬埔寨語仍保有數個世紀前隨印度佛教一同傳入的梵語及巴利語的明顯痕跡，或是當我們爭論學校內應否教授拉丁語與希臘語時，我們的論點都無可避免地會包含來自羅馬和雅典的詞彙，這時我們便可粗略地了解到早期的中國文化、佛教與古典地中海文明對世界歷史的意義。世界上僅有五種語言是具有重要性的文化載具。這些語言分別是古典漢語、梵語、阿拉伯語、希臘語與拉丁語。與這些語言相比，即便是如希伯來語或法語等具有文化重要性的語言也僅能屈居次位。
根據沙皮爾的看法，古典語言應當是一種長期具有廣泛影響力的語言，即使在失去其原有的口語型態後亦然。如果一種語言借用他語言的字根來創造新詞彙，那麼他語言即具有古典語言的表徵。
相較之下，擁有龐大影響力的現代語言則被稱為世界語言。
古典語言

以下語言在其發展過程中均曾經歷或曾處於「古典」時期。一語言的「古典」時期通常是古代時期的延續，並伴隨著文學的高度發展；舉例而言，古典拉丁語接續著古拉丁語、古典蘇美語接續著古蘇美語、古典梵語接續著吠陀梵語、古典波斯語接續著古波斯語等。在如阿拉伯語與坦米爾語等例子中，「古典」時期即是該語言文學最早的階段。
蘇美語（蘇美的書面語言，約存在於西元前26至23世紀）
中古埃及語（古埃及的書面語言，約存在於西元前20世紀至西元4世紀）
古巴比倫語（約存在於西元前20至16世紀間的阿卡德語）
中古亞述語（約存在於西元前16至13世紀間的阿卡德語）
古典希伯來語（《塔納赫》的語言，猶指西元前7至6世紀《先知書》的語言）
古典亞拉姆語（英语：）（阿契美尼德王朝的行政語言，存在於西元前6至4世紀）
古典漢語（來源為周朝時期的書面語言，廣泛使用於西元前5世紀至今）
古典希臘語（西元前5世紀的阿提卡方言）
梵語（自西元前4世紀開始使用）
古典坦米爾語（約於西元前2世紀至西元2世紀間使用）
古典巴利語（佛教經書於西元前2世紀間使用）
古典拉丁語（存在於西元前1世紀的書面語言）
古典曼達安語（英语：）（曼達安教的書面亞拉姆語，於西元1世紀使用）
古典敘利亞語（敘利亞基督教的書面亞拉姆語，於西元3至5世紀間使用）
中古波斯語（薩珊王朝的宮廷語言，於西元3至7世紀間使用）
古典科普特語（埃及與亞歷山大科普特正教會的語言，於西元3至13世紀間使用，至今仍作為儀式性語言使用）
吉茲語（衣索比亞正統台瓦西多教會的語言）
古典亚美尼亚语（亞美尼亞語最古老的形態，自西元5世紀起使用，並作為書面語言存續至18世紀）
古典阿拉伯語（由《古蘭經》的語言演變而來，自西元7世紀使用至今）
古典康納達語（羅濕陀羅拘陀的宮廷語言）
古薩克森語（英语：）（薩克森基督教文學的語言，存在於西元9至12世紀）
古爪哇語（英语：）（存在於西元9至15世紀）
古英語（《貝奧武夫》與《盎格魯-撒克遜編年史》所使用的語言，存在許多分歧的書面方言）
古典喬治亞語（喬治亞黃金時代（英语：）的語言，存在於西元9至12世紀）
古東斯拉夫語（基輔羅斯的語言，存在於西元9至13世紀）
高棉語（高棉帝國的語言，存在於西元9至14世紀）
新波斯語（波斯文學的語言，自西元9世紀起使用至今）
古努比亞語（英语：）（努比亞的語言，存在於西元9或10世紀至15世紀）
古保加利亞語（保加利亞第一帝國黃金時代的語言，約於西元10世紀間使用）
古典藏語（西藏的宗教與書面語言，自西元10世紀起使用至今）
古典日語（平安時代的文學語言，於西元10至12世紀間廣泛使用）
古典奧克語（英语：）（遊吟詩人的語言，於西元11至14世紀間使用）
古典他加祿語（英语：）（約存在於西元900年至14世紀）
中古高地德語（中古日耳曼文學的語言，存在於西元11至14世紀）
古塞爾維亞語（塞爾維亞在遭鄂圖曼帝國征服前的語言，存在於西元11至14世紀）
古典泰盧固語
馬拉雅拉姆語
古諾爾斯語（自西元12世紀起，維京時期的語言）
中古保加利亞語（英语：）（保加利亞第二帝國的語言，存在於西元12至15世紀）
中古低地德語（漢薩同盟的語言，於西元12至17世紀間使用）
古典冰島語（英语：）（約於西元13世紀使用）
古加泰罗尼亚语（亞拉岡文學的語言，於西元13至14世紀間使用）
古典曼丁哥語（馬利帝國的語言，於西元13至16世紀間使用）
古羅塞尼亞語（立陶宛大公國的語言之一，於西元13至16世紀間使用）
古安那托利亞土耳其語（英语：）（於西元11至15世紀間使用）
古典吉茲語（於西元13至16世紀間使用）
古典愛爾蘭語（英语：）或古典蓋爾語（英语：）（西元13至18世紀間蘇格蘭與愛爾蘭蓋爾文學的語言）
古典沃洛夫語（於西元13至19世紀間使用）
中古英語（《坎特伯里故事集》所使用的語言，於西元14至15世紀間使用，存在多種分歧的書面方言）
古典匈牙利語（匈牙利文學的語言，於西元14至15世紀間使用）
古典桑海語（桑海帝國的通行語言，於西元14至16世紀間使用）
早期新高地德語（英语：）（神聖羅馬帝國與宗教改革時的語言，於西元14至17世紀間使用）
古典馬來語（英语：）（海洋東南亞的語言，於西元14至18世紀間使用）
中古歐利亞語（歐利亞文學的語言，於西元14至19世紀間使用）
察合台語（中亞地區的古典突厥語，於西元14至20世紀間使用）
古典馬雅語（馬雅文明的語言，存在於西元3至9世紀間）
古典奇楚瓦語（英语：）（16世紀印加帝國的通行語言）
古典納瓦特爾語（英语：）（16世紀墨西哥中部的通行語言）
古典基切語（英语：）（16世紀瓜地馬拉的語言）
古典圖皮語（英语：）（16至18世紀間巴西的語言）
古典馬普切語（16至19世紀間智利的語言）
文藝復興義大利語（15至16世紀間義大利文藝復興時期的語言）
近古葡萄牙語（15至16世紀間葡萄牙黃金時代的語言）
早期現代西班牙語（15至17世紀間西班牙黃金時代的語言）
古典亞塞利語（英语：）（15至18世紀間高加索山區的通行語）
古典丹麥語（英语：）（15至19世紀間卡爾馬聯合與丹麥-挪威的語言，同時也是16至19世紀間丹麥文學的語言）
古立陶宛語（立陶宛大公國的語言之一，於16至17世紀間使用）
近代英語（16至17世紀間《欽定版聖經》與威廉·莎士比亞使用的語言）
中古波蘭語（16至18世紀間波蘭黃金時代（英语：）的語言）
古典鄂圖曼土耳其語（16至19世紀間鄂圖曼帝國的行政機構與詩篇使用的語言）
滿語（16至20世紀間統治中國的滿人的語言）
早期現代荷蘭語（英语：）（17世紀荷蘭黃金時代的語言）
早期現代法語（17至18世紀間路易十四統治下的法國的語言）
古典拉迪諾語（18至19世紀間塞法迪猶太文學的語言）
古典俄語（英语：）（18至19世紀間俄羅斯帝國的語言）
古典蒙古語（18至20世紀間蒙古文學與藏傳佛教翻譯經文所使用的語言）
古典意第緒語（19至20世紀間意第緒文藝復興（英语：）的語言）
參考資料

↑  Hart, George. . Tamil Classes. Institute for South Asia Studies, UC Berkeley.   [26 May 2016]. （原始内容存档于2018-11-10）.
↑  Sapir, Edward. . New York: Harcourt, Brace and Company. 1921: 164  [February 17, 2006]. ISBN 4-87187-529-6. （原始内容存档于2009-09-24）.
↑  Ramanujan, A. K., , New York: Columbia University Press. Pp. 329, 1985  [2017-03-02], ISBN 0-231-05107-7, （原始内容存档于2020-08-11） Quote (p.ix–x) "Tamil, one of the four classical languages of India, is a Dravidian language ... These poems (Sangam literature, 1st century BC to 3rd century AD) are 'classical,' i.e. early, ancient; they are also 'classics,' i.e. works that have stood the test of time, the founding works of a whole tradition. Not to know them is not to know a unique and major poetic achievement of Indian civilization."
↑  .   [2017-03-02]. （原始内容存档于2015-09-10）.
↑  Zvelebil, Kamil, , BRILL Academic Publishers. p. 378, 1997, ISBN 90-04-03591-5  Quote: "Chart 1 literature: 1. the "Urtext" of the Tolkappiyam, i.e. the first two sections, Eluttatikaram and Collatikaram minus later interpolations, ca. 100 BC  2. the earliest strata of bardic poetry in the so-called Cankam anthologies, ca. 1 Cent. BC–2 Cent. AD."
↑  Encyclopædia Britannica, 2008. "Kannada literature" Quote: "The earliest literary work is the Kavirājamārga (c. AD 850), a treatise on poetics based on a Sanskrit model."
↑  .   [2017-03-02]. （原始内容存档于2017-06-20）.
↑  K. Ramachandran Nair in Ayyappapanicker (1997), p.301
參考資料 > 圖書

Flood, Gavin, , Cambridge University Press, 1996, ISBN 0-521-43878-0
Nair, K. Ramachandran. . Ayyappapanicker  (编). . Sahitya Akademi. 1997. ISBN 81-260-0365-0.
上甘岭 (电视剧)

| 上甘岭 Battle of Shangganling |
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类型: 历史 / 战争
编剧: 王雁林/何楚舞/胡俊松/王刚
导演: 刘伟强
主演: 黄轩/王雷/袁文康/潘斌龙/刘浩存
制作国家／地区:  中国大陆
语言: 漢語
集数: 24集
每集长度: 45分钟
制作
拍摄／制作年份: 2022年
拍攝地點:  中国河北省张家口天漠影视基地
制作公司: 北京博纳
发行许可: （广剧）剧审字（2023）第011号
播出 
首播频道: 咪咕视频、优酷
播出国家／地区:  中国大陆
播出日期: 2024年10月14日—
 
《上甘岭》，2024年上映的战争电视剧，背景为抗美援朝战争中的上甘岭战役。该剧由刘伟强执导，黄轩、王雷、袁文康、潘斌龙、刘浩存等主演。
京都女子大学

大学正面
京都女子大学（Kyoto Women's University），简称“京女”，是位于日本京都府京都市的一所私立女子大學。
历史

京都女子大学的前身是显道女学院，1899年由甲斐和里子创建。1945年升级为大学改为现名。同时设置文学部和家政学部，2000年增设社会学部，2004年文学部教育学科和家政学部儿童学科改组设立为开发教育学部，2011年增设法学部。