wannaphong/clean_thaiwikipedia huggingface dataset:
# ซิทรัล
ซิทรัล หรือ ซิทราล คือ โมโนเทอร์พีนแอลดีไฮด์ เนื่องจากเป็นโมโนเทอร์พีน จึงประกอบด้วย 2 หน่วยไอโซพรีน  ซิทรัลเป็นคำรวมที่ครอบคลุมไอโซเมอร์เรขาคณิตสองชนิดที่มีชื่อแยกเป็นของตัวเอง อี-ไอโซเมอร์ เรียกว่า เจรานีออล (trans-citral; α-citral) หรือ ซิทรัล เอ และมี ซี-ไอโซเมอร์ เรียกว่า เนรัล (cis-citral; β-citral) หรือ ซิทรัล บี ซึ่งทั้ง 2 ไอโซเมอร์ มีสูตรทางเคมีเหมือนกัน แต่มีโครงสร้างที่แตกต่างกัน

 พบได้ใน 
ซิทรัลพบอยู่ในน้ำมันหอมระเหยของพืชหลายชนิด รวมทั้งพบในต้นเลม่อน ไมร์เทิล (Lemon myrtle) (90–98%), Litsea citrata (90%), เมย์ ฉาง (Litsea cubeba) (70–85%), ตะไคร้ (65–85%), ต้นชามะกอก (lemon tea-tree) (70–80%), ใบยี่หร่า (66.5%), Lindera citriodora (ประมาณ 65%), Calypranthes parriculata (ประมาณ 62%), น้ำมันหอมระเหย เพตติเกรน (น้ำมันหอมระเหยที่สกัดจากใบของส้มซ่า) (36%), เลม่อน เวอร์บีนา (30–35%), lemon-scented ironbark (26%), สะระแหน่ (11%), มะนาว (6–9%), เลม่อน (2–5%) และส้ม นอกจากนี้ยังพบในน้ำมันหอมระเหยของขิงออสเตรเลีย (51–71%)Zachariah, T. J.; Parthasarathy, V. A.; Chempakam, B. (2008). Chemistry of spices. Wallingford: CABI. p. 76. ISBN 9781845934057. OCLC 1120264204. แหล่งที่มาของซิทรัลส่วนใหญ่มาจาก Gaudium laevigatum และBackhousia citriodora ของวงศ์ชมพู่

 การนำไปใช้ 
สารซิทรัลมีกลิ่นเลม่อนที่เข้มข้นและใช้เป็นสารประกอบกลิ่นในน้ำหอม ใช้เพื่อเสริมให้กับน้ำมันเลม่อน (เนโรล ซึ่งเป็นสารประกอบกลิ่นน้ำหอมอีกชนิดหนึ่ง มีกลิ่นเลมอนที่เข้มข้นน้อยกว่าแต่หอมมากกว่า) แอลดีไฮด์ เช่น ซิโตรเนลลาลและซิทรัล ถือเป็นส่วนประกอบหลักที่ทำให้เกิดกลิ่นเลมอน โดยซิทรัลจะได้รับความนิยมมากกว่าSouthwell, Ian (9 July 2021). "Backhousia citriodora F. Muell. (Lemon Myrtle), an Unrivalled Source of Citral". Foods. 10 (7): 1596. doi:10.3390/foods10071596. PMC 8305781. PMID 34359465.

นอกจากนี้ยังมีผลต่อฟีโรโมนในไรและแมลงอีกด้วย

ซิทรัลใช้ในการสังเคราะห์ วิตามินเอ ไลโคปีน ไอโอโนน และ เมธิลไอโอโนน และเพื่อดับกลิ่นของควัน

สมุนไพรอย่างตะไคร้ แสดงให้เห็นถึงฤทธิ์ต้านแมลงและเชื้อรา จึงสามารถใช้ในการป้องกันแมลงรบกวนหรือเชื้อราได้

 สารเติมแต่งอาหาร 
สารซิทรัลมักใช้เป็นส่วนผสมของสารเติมแต่งอาหาร

ได้รับการทดสอบในในห้องทดลองในปี ค.ศ. 2016 กับเชื้อก่อโรคที่ปนเปื้อนในอาหาร ชื่อ Cronobacter sakazakii

 ทางการแพทย์ 
จากรายงานในปี ค.ศ. 1997 ซิทรัลถูกอ้างว่าเป็นสารที่เป็นพิษต่อเซลล์มะเร็งเม็ดเลือดขาวหรือลูคีเมียของหนู P(388) และมีคุณสมบัติต้านเชื้อจุลินทรีย์ที่มีประสิทธิภาพดี

 ผลข้างเคียง 
จากการศึกษาแสดงให้เห็นถึงปฏิกิริยาการแพ้ต่อสารซิทรัล สมาคมน้ำหอมนานาชาติ ระบุว่าระดับที่ไม่สังเกตเห็นผลข้างเคียง อยู่ที่ 1,400 ไมโครกรัม ซิทรัลได้รับการทดสอบอย่างแพร่หลาย โดยไม่มีหลักฐานที่ชัดเจนว่ามีฤทธิ์ก่อมะเร็งหรือเป็นสารก่อมะเร็ง
# SGD
SGD เป็นตัวย่อ อาจหมายถึง

 ดอลลาร์สิงคโปร์ (Singapore dollar)
 การเคลื่อนลงตามความชันแบบเฟ้นสุ่ม (stochastic gradient descent)
# การเคลื่อนลงตามความชันแบบเฟ้นสุ่ม
การเคลื่อนลงตามความชันแบบเฟ้นสุ่ม (stochastic gradient descent) เป็น ขั้นตอนวิธีแบบสุ่มสำหรับปัญหาการหาค่าเหมาะที่สุดโดยการทำซ้ำอย่างต่อเนื่อง วิธีนี้ปรับปรุงมาจากวิธีการเคลื่อนลงตามความชันแบบดั้งเดิม ซึ่งเป็นวิธีการเรียนรู้โดยอาศัยชุดข้อมูลทั้งหมด การจะใช้วิธีนี้ได้ฟังก์ชันเป้าหมายจำเป็นต้องอยู่ในรูปที่หาอนุพันธ์ได้

 แนวคิด 
พิจารณาปัญหาการทำให้ค่าฟังก์ชันเป้าหมายในรูปแบบของผลรวมด้านล่างมีค่าน้อยที่สุด

 

เป้าหมายของเราคือการหาค่าพารามิเตอร์  ที่ทำให้ Q(w) มีค่าน้อยที่สุด โดยวิธีดั้งเดิมแล้ว  จะใช้เป็นข้อมูลฝึกตัวที่ i

ในสถิติศาสตร์ดั้งเดิม ปัญหาการลดผลรวมจะปรากฏในปัญหาค่ากำลังสองน้อยสุด ปัญหาการประมาณภาวะน่าจะเป็นสูงสุด เป็นต้น ในกรณีทั่วไป ตัวประมาณค่าที่ลดผลรวมให้เหลือน้อยที่สุดเรียกว่าค่าประมาณ M อย่างไรก็ตาม สำหรับปัญหาการประมาณภาวะน่าจะเป็นสูงสุด เป็นที่ทราบกันมานานแล้วว่าแม้แต่เมื่อต้องการแก้ปัญหาเฉพาะจุดก็มีข้อจำกัดเข้มงวดมากแล้ว ดังในตัวอย่างของโทมัส เฟอร์กูสัน ดังนั้น นักทฤษฎีสถิติสมัยใหม่จึงมักพิจารณาจุดนิ่ง (จุดที่อนุพันธ์กลายเป็นศูนย์) ของฟังก์ชันภาวะน่าจะเป็นสูงสุด

ปัญหาการทำให้ผลรวมต่ำสุดยังปรากฏในปัญหาการทำให้ความเสี่ยงต่ำที่สุดเชิงประจักษ์ ด้วย ถ้าให้ค่า  เป็นค่าข้อมูลฝึกตัวที่ i แล้ว Q(w) คือค่าการสูญเสียเชิงประจักษ์

เมื่อทำให้ค่าฟังก์ชัน Q ข้างต้นเหลือน้อยที่สุด วิธีการเคลื่อนลงตามความชันแบบดั้งเดิม (การเรียนรู้แบบกลุ่ม) จะทำซ้ำการวนซ้ำดังนี้

 

โดย  เรียกว่าเป็นขนาดขั้นบันได ใน การเรียนรู้ของเครื่อง เรียกอีกอย่างว่า อัตราการเรียนรู้ 

หากการแจกแจงความน่าจะเป็นเป็น เป็นการแจกแจงแบบเลขชี้กำลังที่มีพารามิเตอร์ตัวเดียว บางครั้งผลรวมของความชันสามารถคำนวณได้ด้วยการคำนวณเพียงเล็กน้อย แต่ก็มีกรณีที่จำเป็นต้องคำนวณความชันทีละตัวแล้วจึงคำนวณผลรวมจำนวนมาก ในกรณีเช่นนี้ ปริมาณการคำนวณต่อการวนซ้ำแต่ละครั้งสามารถลดลงได้โดยการคำนวณแค่เพียงส่วนหนึ่งของผลรวม แทนที่จะคำนวณผลรวมทั้งหมด วิธีนี้มีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่มาก
# การแจกแจงความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข
ในทฤษฎีความน่าจะเป็น การแจกแจงความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข (conditional probability distribution) คือ การแจกแจงความน่าจะเป็น ของ Y เมื่อมีตัวแปรสุ่ม X และ Y และเรารู้ค่าของ X

ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข และ ค่าคาดหวังมีเงื่อนไข สามารถคำนวณได้จากฟังก์ชันการแจกแจงสะสมมีเงื่อนไข ฟังก์ชันมวลความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข ฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข ฯลฯ

 ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมมีเงื่อนไข 
สำหรับตัวแปรสุ่ม X และเหตุการณ์ A เมื่อ  ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมแบบมีเงื่อนไข คำนวณได้ดังนี้
# แบบจำลองจำแนก
แบบจำลองจำแนก (discriminative model) หรือ แบบจำลองมีเงื่อนไข (conditional model) เป็นแบบจำลองโลจิสติกประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับ การจำแนกประเภทข้อมูล และ การวิเคราะห์การถดถอย  แบบจำลองเหล่านี้กำหนดขอบเขตการตัดสินตามข้อมูลที่สังเกตได้ เช่น "ผ่าน/ไม่ผ่าน" "ชนะ/แพ้" "มีชีวิต/ตาย" "สุขภาพดี/เจ็บป่วย" ฯลฯ

ตัวอย่างของแบบจำลองจำแนกทั่วไป ได้แก่ การถดถอยโลจิสติก, สนามสุ่มมีเงื่อนไข และ ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นต้น

ในทางกลับกัน ตัวอย่างทั่วไปของแบบจำลองก่อกำเนิด ได้แก่ ตัวจำแนกเบส์อย่างง่าย, ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน และ โครงข่ายปฏิปักษ์ก่อกำเนิด เป็นต้น

 นิยาม 
แบบจำลองจำแนกนั้นจะทำการวิจัยโดยเน้นไปที่การแจกแจงความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข  ของฉลากจำแนกประเภท  ที่ได้จากตัวแปรที่สังเกตการณ์ได้ (ตัวอย่างที่ใช้ฝึกสอน) สำหรับตัวแปรเป้าหมาย  ที่ไม่ได้สังเกตการณ์

นี่เป็นข้อที่แตกต่างไปจากแบบจำลองก่อกำเนิดซึ่งเน้นไปที่การศึกษาการแจกแจงความน่าจะเป็นร่วม 

ตัวอย่างเช่น ในการรู้จำวัตถุนั้น โดยทั่วไป  จะแสดงถึงพิกเซลดิบของรูปภาพหรือเวกเตอร์ของสมบัติที่สกัดเอาจากพิกเซลดิบของรูปภาพ การสร้างแบบจำลองของการแจกแจงความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขภายในกรอบตามทฤษฎีความน่าจะเป็น  จะช่วยให้สามารถทำนาย  จาก   ได้

 เปรียบเทียบแบบจำลองจำแนกและแบบจำลองก่อกำเนิด 

สมมุติว่าตัวอย่างสำหรับฝึกเป็นข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำแนกประเภท  ตัว และตัวแปรค่าลักษณะ  ตัว  

ในแบบจำลองก่อกำเนิดจะใช้ความน่าจะเป็นร่วม  ของค่าป้อนเข้า  และฉลาก  และใช้ ทฤษฎีบทของเบส์ ในการทำนายฉลาก  ที่รู้แล้วที่เป็นไปได้ที่สุดสำหรับค่าป้อนเข้า  ที่ไม่รู้จัก

ในทางกลับกัน แบบจำลองจำแนกไม่สามารถสร้างตัวอย่างจากการแจกแจงร่วมของตัวแปรที่สังเกตได้และตัวแปรเป้าหมาย แต่จะทำงานได้ดีกว่าแบบจำลองกำเนิดสำหรับงานต่าง ๆ เช่น การจำแนกประเภทข้อมูล และ การวิเคราะห์การถดถอย ซึ่งไม่ต้องการการแจกแจงร่วม โดยเหตุผลหนึ่งก็คือ มีตัวแปรสำหรับคำนวณน้อยกว่าJ. Lafferty, A. McCallum, and F. Pereira. Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data. In ICML, 2001. โดยทั่วไปแล้ว แบบจำลองก่อกำเนิดจะมีความยืดหยุ่นต่อปัญหาหารเรียนรู้ที่ซับซ้อนมากกว่า นอกจากนี้ แบบจำลองจำแนกส่วนใหญ่มักใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอน และไม่รับรองการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

การเลือกระหว่างแบบจำลองจำแนก และแบบจำลองก่อกำเนิดนั้น ขึ้นอยู่กับความจำเป็นของการใช้งานเฉพาะนั้น ๆ แบบจำลองจำแนกและแบบจำลองก่อกำเนิดมีความแตกต่างกันตรงที่วิธีการหาความน่าจะเป็นภายหลัง ในแบบจำลองจำแนกทำนายความน่าจะเป็นภายหลัง  จากแบบจำลองอิงตัวแปรเสริม และได้ค่าพารามิเตอร์จากข้อมูลการฝึกสอน การประมาณค่าพารามิเตอร์ได้มาจากการหาค่าภาวะน่าจะเป็นสูงสุดหรือการคำนวณการแจกแจงสำหรับพารามิเตอร์ ในทางกลับกัน แบบจำลองก่อกำเนิดมุ่งเน้นไปที่ความน่าจะเป็นร่วม และคำนวณความน่าจะเป็นภายหลัง  โดยทฤษฎีบทของเบส์ ดังนั้น ความน่าจะเป็นภายหลังคือ
# GAN
GAN, GaN, gan อาจหมายถึง
 แกลเลียมไนไตรด์ (GaN)
 รหัสภาษา ISO 639-2 สำหรับ ภาษาจีนกั้น
 รหัส IATA ของ สนามบินนานาชาติกัน ในประเทศมัลดีฟส์
 โครงข่ายปฏิปักษ์ก่อกำเนิด (Generative Adversarial Network) - ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
# โครงข่ายปฏิปักษ์ก่อกำเนิด
โครงข่ายปฏิปักษ์ก่อกำเนิด (generative adversarial network, นิยมเรียกย่อว่า GAN) เป็นขั้นตอนวิธีปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน เผยแพร่โดยเอียน กูดเฟลโลว์และคณะ ในปี 2014 โดยที่ภายในโครงข่ายนี้จะประกอบไปด้วยโครงข่ายประสาทเทียม 2 โครงข่ายซึ่งเป็นปฏิปักษ์ต่อกันเอง

แม้ว่าเดิมที GAN จะถูกเสนอขึ้นในรูปแบบของแบบจำลองก่อกำเนิดสำหรับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน แต่ก็ยังสามารถนำไปใช้ในการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเต็มรูปแบบ รวมถึงการเรียนรู้เสริมกำลัง ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย

 ภาพรวม 
GAN ประกอบขึ้นจากโครงข่ายประสาทเทียม 2 โครงข่าย คือ ตัวก่อกำเนิด (generator) และตัวจำแนก (discriminator) ตัวอย่างการทำงาน เช่น หากจุดประสงค์คือเพื่อสร้างรูปภาพ ฝั่งตัวก่อกำเนิดจะทำการสร้างรูปภาพออกมา และฝั่งตัวจำแนกจะทำการพิจารณาว่าภาพนั้นถูกต้องหรือไม่ ตัวก่อกำเนิดจะทำการเรียนรู้ที่จะสร้างภาพให้เก่งเพื่อหลอกตัวจำแนก และตัวจำแนกจะพยายามเรียนรู้ที่จะแยกแยะภาพที่ตัวก่อกำเนิดสร้างขึ้นให้แม่นยำยิ่งขึ้น การที่โครงข่ายทั้ง 2 ทำการเรียนรู้เพื่อวัตถุประสงค์ที่ขัดแย้งกันเองจึงทำให้ได้รับการเรียกว่าเป็นปฏิปักษ์

อียาน เลอเกิง ได้กล่าวถึง GAN ไว้ว่า "ผมคิดว่านี่เป็นไอเดียที่น่าสนใจที่สุดในวงการการเรียนรู้ของเครื่องในช่วง 10 ปีที่ผ่านมานี้เลย"

 การขยายข้อมูล 
การฝึกอบรม GAN เป็นอะไรที่ไม่เสถียรและต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก การเพิ่มขยายข้อมูลจึงยังเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำให้ GAN เพื่อเพิ่มความเสถียร ชดเชยปริมาณข้อมูล และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานทั่วไป

อย่างไรก็ตาม เป็นที่ทราบกันดีว่าการขยายข้อมูลแค่เฉพาะฝั่งตัวจำแนกจะทำให้ประสิทธิภาพลดลงZhengli Zhao, Zizhao Zhang, Ting Chen, Sameer Singh, Han Zhang: “Image Augmentations for GAN Training”, 2020; arXiv:2006.02595. ซึ่งอาจเป็นเพราะตัวจำแนกใช้การมีหรือไม่มีการขยายข้อมูลเพื่อพิจารณา และเพื่อที่จะหลอกตัวจำแนก ตัวก่อกำเนิดจะพยายามสร้างผลลัพธ์ที่เลียนแบบข้อมูลส่วนที่ขยายขึ้นมา เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ การขยายข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจึงต้องมีการขยายข้อมูลขาออกของตัวก่อกำเนิดด้วย

 ตัวอย่างการใช้งาน 

 การสร้างแอนิเมชันและภาพประกอบโดยอัตโนมัติ 
 การเข้าร่วมการประชุมโดยดูเรียบร้อยดี แม้ว่าจะไม่ได้แต่งตัวเป็นทางการก็ตาม
 การไม่เปิดเผยข้อมูลเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยทางไซเบอร์
# U-Net
U-Net เป็นโครงข่ายประสาทแบบสังวัตนาการที่พัฒนาขึ้นโดยภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัยไฟรบวร์คโดยเริ่มแรกนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์รูปภาพทางชีวการแพทย์ โครงข่ายนี้สร้างขึ้นจากชั้นสังวัตนาการทั้งหมด โดยมีสถาปัตยกรรมที่ได้รับการปรับเปลี่ยนและขยายให้สามารถทำการแบ่งส่วนรูปภาพได้โดยไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลรูปภาพสำหรับฝึกมาก เมื่อใช้ GPU สมัยใหม่ (ปี 2015) โครงข่ายที่ใช้สถาปัตยกรรม U-Net สามารถทำการแบ่งส่วนรูปภาพขนาด 512x512 ใช้เวลาน้อยกว่า 1 วินาที

สถาปัตยกรรม U-Net ยังถูกนำมาใช้ในแบบจำลองแบบแพร่สำหรับการลดสัญญาณรบกวนในรูปภาพด้วยการวนซ้ำ เทคโนโลยีนี้เป็นพื้นฐานสำหรับแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้างภาพสมัยหลายรุ่น รวมถึง DALL-E, มิดเจอร์นีย์ และสเตเบิลดิฟฟิวชัน

 สถาปัตยกรรมของโครงข่าย 
 ตัวอย่างสถาปัตยกรรมของ U-Net เพื่อสร้างภาพแมสก์ขนาด256x256 จำนวน k ภาพ จากรูปภาพ RGB ขนาด 256x256

โครงข่ายนี้ประกอบด้วยชั้นส่วนหดย่อและชั้นส่วนขยาย โดยมีโครงสร้างเป็นรูปตัวยู ชั้นในส่วนหดย่อประกอบด้วยชั้นสังวัตนาการแล้วตามด้วยฟังก์ชันกระตุ้นเช่น ReLU และชั้นบ่อรวมซ้ำไปมาหลายชั้น เหมือนในโครงข่ายทั่วไป เมื่อผ่านแต่ละชั้นในส่วนหดย่อ ข้อมูลเชิงพื้นที่จะลดลง ในขณะที่ข้อมูลค่าลักษณะจะเพิ่มขึ้น ชั้นในส่วนขยายจะรวบข้อมูลค่าลักษณะและข้อมูลเชิงพื้นที่ โดยเชื่อมโยงกับข้อมูลเข้ากับค่าลักษณะที่มีความละเอียดภาพสูงจากชั้นหดย่อ
# ดอยปุย
ดอยปุย เป็นดอยแบ่งเขตตำบลสุเทพและตำบลช้างเผือก อำเภอเมืองเชียงใหม่ กับตำบลดอนแก้ว อำเภอแม่ริม จังหวัดเชียงใหม่ สูง 1,697 เมตรสำนักงานราชบัณฑิตยสภา. อักขรานุกรมภูมิศาสตร์ไทย เล่ม ๓ (อักษร น-ม) ฉบับราชบัณฑิตยสภา. พิมพ์ครั้งที่ ๔. กรุงเทพมหานคร : เดอะ เบสท์ เพรส แอนด์ ครีเอชั่น, ๒๕๖๐. (แก้ไขปรับปรุงข้อมูลเมื่อ พ.ศ. ๒๕๖๓)

เป็นส่วนหนึ่งของอุทยานแห่งชาติดอยสุเทพ-ปุย จังหวัดเชียงใหม่ มีลักษณะของพื้นที่เป็นภูเขาสูงสลับซับซ้อนอยู่ในแนวเทือกเขาถนนธงชัย เป็นแหล่งกำเนิดของต้นน้ำลำธารลำห้วย เช่น ห้วยแก้ว ห้วยช่างเคี่ยน ห้วยแม่ปาน เป็นต้น ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแหล่งต้นน้ำลำธารที่ไหลลงสู่แม่น้ำปิง

ดอยปุยมีสภาพพื้นที่เป็นป่าสนเขา ธรณีวิทยาโดยทั่วไปประกอบด้วย หินอัคนี ชนิดที่สำคัญได้แก่ หินแกรนิต นอกจากนี้ยังมีหินชั้นและหินแปร 

ดอยปุยเป็นที่อยู่ของหมู่บ้านชาวเขาเผ่าม้ง (แม้ว) เป็นหมู่บ้านที่ตั้งอยู่บนพื้นที่สูง 700–1,685 เมตร ที่ก่อตั้งครั้งแรกเมื่อประมาณ พ.ศ. 2489 หลังสงครามโลกครั้งที่ 2

บนยอดดอยปุยมีโบราณสถานสันกู่เป็นพุทธสถานสมัยหริภุญไชยที่มีอายุเก่าแก่ที่สุดกว่าโบราณสถานใด ๆ ที่มีอยู่ในบริเวณชุมชนแถบเชิงดอยสุเทพ
# จังหวัดมุกดาหารในการเลือกตั้งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรไทยเป็นการทั่วไป กันยายน พ.ศ. 2535
การเลือกตั้งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรจังหวัดมุกดาหาร กันยายน พ.ศ. 2535 เป็นส่วนหนึ่งของการเลือกตั้งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรไทยเป็นการทั่วไป กันยายน พ.ศ. 2535 กำหนดให้มีขึ้นในวันที่ 13 กันยายน พ.ศ. 2535 โดยแบ่งเขตการเลือกตั้งออกเป็น 1 เขตเลือกตั้ง มีสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรได้ 2 คน จำนวนที่นั่งเท่าเดิมจากการเลือกตั้งครั้งก่อนเมื่อเดือนมีนาคม พ.ศ. 2535 แต่ละเขตเลือกตั้งจะมีสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรได้เขตละ 2 คนผลการเลือกตั้งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร พ.ศ. 2535. กรมการปกครอง กระทรวงมหาดไทย. 2536

 ภาพรวม 

 ผลการเลือกตั้งแบบแบ่งเขต 
เขต 1
__NOTOC__

 เขตเลือกตั้งที่ 1 
เขตการเลือกตั้งที่ 1 ประกอบไปด้วยจังหวัดมุกดาหารทั้งจังหวัด
# คอมมอนครอวล์
คอมมอนครอวล์ (Common Crawl) เป็นองค์การไม่แสวงหาผลกำไรตามมาตรา 501(c) ที่ดำเนินธุรกิจเว็บครอว์เลอร์ และให้บริการชุดข้อมูลและ จดหมายเหตุอย่างอิสระ หน่วยเก็บถาวรบนเว็บของคอมมอนครอวล์ประกอบไปด้วยข้อมูลหลายเพตะไบต์ที่รวบรวมมาตั้งแต่ปี 2011 โดยปกติแล้ว การรวบรวมข้อมูลจะดำเนินการทุกเดือน

คอมมอนครอวล์ได้รับการก่อตั้งโดยจิล เอลบาซ มีที่ปรึกษา ได้แก่ ปีเตอร์ นอร์วิก และ โจอิจิ อิโต เคารพนโยบาย Nofollow และ robots.txt ในการทำการรวบรวมข้อมูล ซอร์สโค้ดสำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลนั้นได้มีเผยแพร่ต่อสาธารณะเช่นกัน

ชุดข้อมูลประกอบด้วยผลงานที่มีลิขสิทธิ์ซึ่งจัดทำโดยทางสหรัฐอเมริกา ภายใต้การใช้ลิขสิทธิ์ของผู้อื่นโดยชอบ ได้มีนักวิจัยจากประเทศอื่น ๆ หลีกเลี่ยงกฎหมายลิขสิทธิ์ในประเทศอื่น ๆ โดยการสลับเปลี่ยนข้อความหรืออ้างอิงชุดข้อมูลทั่วไป
# โนเวลเอไอ
โนเวลเอไอ (NovelAI) เป็นบริการสมัครสมาชิกแบบชำระเงินในรูปแบบซอฟต์แวร์บริการ ซึ่งใช้การประมวลผลแบบกลุ่มเมฆออนไลน์ที่ใช้ ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อสร้างรูปภาพตามสถานการณ์ และข้อความ รุ่นเบตาได้เปิดตัวเมื่อวันที่ 15 มิถุนายน 2021 และมีการใส่ความสามารถการสร้างภาพในวันที่ 3 ตุลาคม 2022 NovelAI ดำเนินการโดย Anlatan ซึ่งเป็นบริษัทที่อยู่ในรัฐเดลาแวร์

NovelAI ไม่อ้างสิทธิ์ความเป็นเจ้าของหรือการคุ้มครองลิขสิทธิ์สำหรับไฟล์ใด ๆ รวมถึงรูปภาพ ที่สร้างขึ้น

 ภาพรวม 
NovelAI สร้างภาพโดยการใช้สเตเบิลดิฟฟิวชัน ซึ่งได้รับการฝึกฝนเป็นพิเศษด้วยชุดข้อมูล Danbooru

สำหรับการสร้างข้อความเขียนเป็นเรื่องราวนั้นอาศัยแบบจำลองที่ยืนพื้นจาก GPT

นอกจากนี้ยังมีความสามารถในการสร้างภาพใหม่จากภาพที่มีอยู่

ข้อกำหนดในการให้บริการของ NovelAI ระบุว่าเนื้อหาทั้งหมดที่สร้างขึ้นเป็นของผู้ใช้ ไม่ว่าผู้ใช้จะเป็นบุคคลหรือธุรกิจก็ตาม ทางบริษัท Anlata ระบุว่ารูปภาพที่สร้างขึ้นทั้งหมดไม่มีการถูกจัดเก็บไว้บนเซิร์ฟเวอร์
# จังหวัดมุกดาหารในการเลือกตั้งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรไทยเป็นการทั่วไป มีนาคม พ.ศ. 2535
การเลือกตั้งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรจังหวัดมุกดาหาร มีนาคม พ.ศ. 2535 เป็นส่วนหนึ่งของการเลือกตั้งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรไทยเป็นการทั่วไป มีนาคม พ.ศ. 2535 กำหนดให้มีขึ้นในวันที่ 22 มีนาคม พ.ศ. 2535 โดยแบ่งเขตการเลือกตั้งออกเป็น 1 เขตเลือกตั้ง มีสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรได้ 2 คน จำนวนที่นั่งเท่าเดิมจากการเลือกตั้งครั้งก่อนเมื่อ พ.ศ. 2531 แต่ละเขตเลือกตั้งจะมีสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรได้เขตละ 2 คนรายงานผลการเลือกตั้งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร ๒๒ มีนาคม พ.ศ. ๒๕๓๕. กรมการปกครอง กระทรวงมหาดไทย. 2535

 ภาพรวม 

 ผลการเลือกตั้งแบบแบ่งเขต 
เขต 1
__NOTOC__

 เขตเลือกตั้งที่ 1 
เขตการเลือกตั้งที่ 1 ประกอบไปด้วยจังหวัดมุกดาหารทั้งจังหวัด
# วัดปางหมอปวง
วัดปางหมอปวง เป็นวัดราษฎร์สังกัดคณะสงฆ์ฝ่ายมหานิกาย ตั้งอยู่หมู่ที่ 6 ในตำบลป่าสัก อำเภอเชียงแสน จังหวัดเชียงราย มีเนื้อที่ 4 ไร่ 1 งาน 3 ตารางวา

วัดปางหมอปวง ตั้งชื่อตามหมู่บ้านปางหมอปวง ตามประวัติผู้เฒ่าผู้แก่บอกเล้าว่า แต่เดิมเป็นบ้านพักหมอปวง ผู้เชียวชาญ ในการคล้องช้างป่ามาฝึกใช้งาน โดยอาศัยนามของหมอปวงที่ได้มาทำปางมาพักชั่วคราวเพื่อทำการคล้องช้าง เลยถือเอาคำว่า ปาง มาทำเป็นชื่อนำหน้าหมอปวง รวมเป็น "ปางหมอปวง"

วัดปางหมอปวงสร้างเมื่อ พ.ศ. 2434 ชาวบ้านเรียกว่า วัดปางปวง ได้รับพระราชทานวิสุงคามสีมาเมื่อวันที่ 30 มกราคม พ.ศ. 2514 เขตวิสุงคามสีมากว้าง 5 เมตร ยาว 42 เมตร ด้านการศึกษามีโรงเรียนพระปริยัติธรรม แผนกธรรม เปิดสอนเมื่อ พ.ศ. 2483 นอกจากนี้มีโรงเรียนสอนเด็กก่อนเกณฑ์ เปิดสอนเมื่อ พ.ศ. 2522 โรงเรียนผู้ใหญ่วัดปางหมอปวง ศูนย์โภชนาการเด็กเล็ก และห้องสมุด

วัดมีพระพุทธรูปสำริด ปางมารวิชัย สร้างขึ้นในระหว่างที่พม่าปกครองเมืองเชียงใหม่และบรรดาบ้านเมืองทั้งหลายในล้านนาแล้ว เมื่อ พ.ศ. 2155

รายนามเจ้าอาวาส
 พระโพธิ ฐานธมฺโมพ.ศ. 2444–2464
 พระหนู อคุคจิตโต พ.ศ. 2464–2474 
 พระอธิการอินสอน สุทธจิตโต พ.ศ. 2474–2483 
 เจ้าอธิการคำแปง จนโท พ.ศ. 2483–2508 
 พระครูบัญญาวรกิตต์ พ.ศ. 2508–
# อาสนวิหารอัครบิดรแห่งบูคาเรสต์
อาสนวิหารพระราชาคณะออร์ทอดอกซ์โรมาเนีย  หรือ อาสนวิหารมหานคร  เป็นอาสนวิหารออร์ทอดอกซ์โรมาเนียตั้งอยู่บนเขามีโตรโปลีเอในบูคาเรสต์ ประเทศโรมาเนีย ใกล้กับวังคณะผู้แทนของพระราชาคณะแห่งคริสตจักรออร์ทอดอกซ์โรมาเนีย ในฐานะโบสถ์ที่สำคัญที่สุดแห่งหนึ่งของบูคาเรสต์ ในวันสำคัญทางคริสต์ศาสนา เช่น วันอาทิตย์ใบลาน จะมีศาสนิกชนจำนวนมากเดินทางมายังอาสนวิหารโดยสม่ำเสมอ พิธีกรรมศักดิ์สิทธิ์ (Orthodox Divine Liturgy) ที่ประกอบในอาสนวิหารเป็นที่รู้จักเป็นพิเศษจากคณะขับร้องอากัปเปลลา ปัจจุบันอาสนวิหารได้รับการขึ้นทะเบียนอนุสรณ์สถานทางประวัติศาสตร์ของโรมาเนีย

ประวัติศาสตร์
จัวอาคารเริ่มต้นก่อสร้างในปี 1655 แล้วเสร็จในปี 1659 โดยดำริของเจ้าชายกอนซตันติน เชร์บัน ฟาซาดสร้างขึ้นด้วยสถาปัตยกรรมบรังโกเวนเสก์ ภาพจิตรกรรมฝาผนังปูนเปียกของเดิมทั้งหมดถูกทำลายไปแล้ว ยกเว้นเพียงไอคอนของกอนซตันตินมหาราช และเฮเลนา พระราชมารดา นักบุญองค์อุปถัมภกของอาสนวิหาร ภาพปูนเปียกในปัจจุบันเป็นผลงานสร้างสรรค์ในปี 1923 โดยดีมีตรี เบลีซารี (Dimitrie Belizarie)

ในปี 1862 นายกรัฐมนตรีโรมาเนีย บาร์บู กาตาร์กิว ถูกลอบสังหารในรถเปิดประทุนขณะขับผ่านหน้าอาสนวิหาร

สมุดภาพ
# LAION
LAION (ย่อมาจาก Large-scale Artificial Intelligence Open Network) เป็นองค์การไม่แสวงผลกำไรในเยอรมนีที่สร้างชุดข้อมูลหรือแบบจำลองซึ่งเป็นพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ มีชื่อเสียงในการเผยแพร่ชุดข้อมูลรูปภาพขนาดใหญ่พร้อมคำอธิบาย ซึ่งรวบรวมจากอินเทอร์เน็ตโดยไม่ได้รับอนุญาต และถูกใช้เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับแบบจำลองสร้างภาพจากข้อความที่มีชื่อเสียงมากมาย เช่น สเตเบิลดิฟฟิวชัน, มิดเจอร์นีย์ และ NovelAI

LAION-5B ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่มีภาพมากถึง 5.85 พันล้านภาพ มีชื่อเสียงเป็นพิเศษ แม้ว่าชุดข้อมูลของ LAION จะมีประโยชน์สำหรับผู้ใช้ AI แต่ปัญหาต่าง ๆ ได้มีการพูดถึงจากหลาย ๆ ด้าน เช่น ข้อเท็จจริงที่ว่ารูปภาพที่รวมไว้นั้นถูกรวบรวมโดยทั่วไปโดยไม่ได้รับความยินยอมจากผู้ถือสิทธิ์ บริษัท AI ที่ใช้ชุดข้อมูลดังกล่าวได้ถูกฟ้องร้อง

ในเดือนกุมภาพันธ์ 2023 ชุดข้อมูล LAION ได้ถูกตั้งคำถามในคดีที่เกตตีอิมเมจยื่นฟ้องต่อสเตเบิลดิฟฟิวชัน นอกจากนี้ในเดือนเมษายน 2023 ช่างภาพชาวเยอรมันโรแบร์ท คเน็ชเคอ (Robert Kneschke) ได้ยื่นฟ้องขอให้ลบภาพถ่ายของเขาออกจากชุดข้อมูล

เมื่อวันที่ 15 เมษายน 2023 LAION และผู้ทำงานร่วมกันได้เปิดตัว OpenAssistant ซึ่งเป็น AI จักรกลสนทนาผู้ช่วย แบบโอเพนซอร์ส
# เขตมิโดริ (ไซตามะ)
เขตมิโดริ  เป็นหนึ่งในสิบเขตของนครไซตามะ ในจังหวัดไซตามะ ประเทศญี่ปุ่น ตั้งอยู่ในพื้นที่ทางตะวันออกเฉียงใต้ของนครไซตามะ มีขนาดพื้นที่ทั้งหมด  ณ วันที่ 1 กันยายน ค.ศ. 2024 เขตมิโดริมีจำนวนประชากรประมาณ 133,876 คน และมีความหนาแน่นของประชากร 5,063 คนต่อตารางกิโลเมตร เขตมิโดริเป็นที่ตั้งของไซตามะสเตเดียม 2002 ซึ่งเป็นสนามฟุตบอลที่ใหญ่ที่สุดในประเทศญี่ปุ่น

 ภูมิศาสตร์ 
เขตมิโดริมีพื้นที่เกษตรกรรมสีเขียวกว้างใหญ่ที่ตั้งอยู่ตอนกลางของเขตที่เรียกว่า มินูมะทัมโบะ  หรือ นาข้าวมินูมะ ระบบแม่น้ำสายหลัก ได้แก่ แม่น้ำชิบะ แม่น้ำอายาโนเซะ และคลองชลประทานมินูมะ และมีทางด่วนโทโฮกุวิ่งผ่านในพื้นที่ทางตะวันออกของเขต

 เทศบาลและเขตข้างเคียง 
 จังหวัดไซตามะ
 เขตในนครไซตามะ
 เขตมินูมะ
 เขตมินามิ
 เขตอูราวะ
 เขตอิวัตสึกิ
 นครคาวางูจิ

 ประวัติศาสตร์ 
ผู้คนกลุ่มแรกที่เข้ามาตั้งรกรากในพื้นที่แห่งนี้เชื่อกันว่าเดินทางเข้ามาเมื่อประมาณสองหมื่นห้าพันปีก่อน แหล่งโบราณคดียุคหินเก่าที่พบในพื้นที่ ได้แก่ มัตสึกิ , วาดากิตะ , คิตาจูกูนิชิ  และมามิยะมิยาอูชิโระ  ในยุคต้นสมัยใหม่ มีการพบหลักฐานโครงสร้างวิศวกรรมขนาดใหญ่ในพื้นที่แห่งนี้ ได้แก่ อ่างเก็บน้ำมินูมะ , คลองชลประทานมินูมะ  และยังเป็นที่ตั้งของไดมงชูกุ  ซึ่งเป็นสถานีพักแรมทางการค้าแห่งหนึ่งของเส้นทางนิกโกโอนาริไกโด ( Official City website, retrieved on September 4, 2008

เมื่อมีการประกาศใช้ระบบเทศบาลเมื่อวันที่ 1 เมษายน ค.ศ. 1889 ได้มีการจัดตั้งหมู่บ้านทานิดะ , โอมางิ , มิมูโระ , และไดมง  ขึ้นภายในอำเภอคิตะอาดาจิ จังหวัดไซตามะ วันที่ 1 เมษายน ค.ศ. 1932 หมู่บ้านทานิดะได้ถูกผนวกรวมเข้ากับเมืองอูราวะ และยกฐานะเป็นนครอูราวะเมื่อวันที่ 11 กุมภาพันธ์ ค.ศ. 1934 หมู่บ้านโอมางิ มิมูโระ และไดมง ได้ถูกผนวกรวมเข้าด้วยกันเพื่อจัดตั้งเป็นหมู่บ้านมิโซโนะเมื่อวันที่ 1 เมษายน ค.ศ. 1956 ต่อมาเมื่อวันที่ 1 พฤษภาคม ค.ศ. 1962 หมู่บ้านมิโซโนะได้แยกออกเป็นสองส่วน ส่วนหนึ่งไปรวมกับนครอูราวะ อีกส่วนหนึ่งไปรวมกับนครคาวางูจิ วันที่ 1 พฤษภาคม ค.ศ. 2001 นครอูราวะ นครโยโนะ และนครโอมิยะ ได้ควบรวมกันเพื่อจัดตั้งนครแห่งใหม่ชื่อนครไซตามะ เมื่อนครไซตามะได้รับการยกฐานะให้เป็นนครใหญ่ที่รัฐกำหนดเมื่อ ค.ศ. 2003 พื้นที่ที่สอดคล้องกับหมู่บ้านทานิดะ โอมางิ มิมูโระ และไดมง ได้กลายมาเป็นเขตมิโดริ

 การศึกษา 
สถาบันอุดมศึกษา
 มหาวิทยาลัยอูราวะ
 คณะเภสัชศาสตร์ และบัณฑิตวิทยาลัยเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยเคโอ
 วิทยาลัยพยาบาลนครไซตามะ

โรงเรียน
โรงเรียนของรัฐในเขตมิโดริ ประกอบด้วย โรงเรียนประถมศึกษา 11 แห่ง โรงเรียนมัธยมศึกษาตอนต้น 6 แห่ง โรงเรียนมัธยมศึกษาตอนปลาย 1 แห่ง และโรงเรียนการศึกษาพิเศษ 2 แห่ง

โรงเรียนมัธยมศึกษาตอนปลายสังกัดคณะกรรมการการศึกษาจังหวัดไซตามะ
 โรงเรียนมัธยมปลายอูราวะฮิงาชิ จังหวัดไซตามะ 

โรงเรียนมัธยมศึกษาตอนต้นสังกัดเทศบาลนครไซตามะ

 ฮารายามะ 
 ฮิงาชิอูราวะ 
 มิมูโระ 
 มิโซโนะ 
 มิโซโนะมินามิ 
 โอมางิ 

โรงเรียนประถมศึกษาสังกัดเทศบาลนครไซตามะ

 ไดมง 
 ฮารายามะ 
 มิมูโระ 
 มิโซโนะ 
 มิโซโนะคิตะ 
 นากาโอะ 
 โนดะ 
 โอมางิ 
 โอมากิ 
 ซาอิโดะ 
 ชิบาฮาระ 

 การขนส่ง 
 รถไฟ 
 20px บริษัทรถไฟญี่ปุ่นตะวันออก (JR East): สายมูซาชิโนะ 
 สถานี:  
 27px รถไฟสายด่วนไซตามะ
 สถานี: 

 ทางหลวง 
 : ทางแยกต่างระดับอูราวะ
 24px|link=|alt=S2 ทางด่วนชูโตะ สายไซตามะชินโตชิง
 
 

 สิ่งที่น่าสนใจในท้องถิ่น 
thumb|ไซตามะสเตเดียม
thumb|อิออนมอลล์อูราวะมิโซโนะ

 ไซตามะสเตเดียม 2002 
 อิออนมอลล์อูราวะมิโซโนะ (ÆON Urawa Misono)
 พิพิธภัณฑ์อูราวะนครไซตามะ
# ไทยลีก 3 ฤดูกาล 2567–68
ไทยลีก 3 ฤดูกาล 2567–68 เป็นการแข่งขันฟุตบอลไทยลีก 3 ฤดูกาลที่ 8 ซึ่งเป็นการแข่งขันฟุตบอลในระดับที่ 3 ตามระบบฟุตบอลลีกของไทย โดยแบ่งตามพื้นที่ภูมิภาค จำนวนทั้งหมด 69 สโมสร โดยรอบปกติระหว่างวันที่ 14 กันยายน 2567 – 30 มีนาคม 2568 และรอบระดับประเทศระหว่างวันที่ 19 เมษายน – 22 มิถุนายน 2568

 สโมสร 
 ภาคเหนือ 

 ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ 

 ภาคตะวันออก 

 ภาคตะวันตก 

 ภาคใต้ 

 ภาคกลาง 

 รอบระดับประเทศ 

การแข่งขันรอบระดับประเทศในฤดูกาล 2567–68 จะเปลี่ยนแปลงจากฤดูกาลก่อนหน้าจากเดิมที่แบ่ง 12 ทีมจาก 6 โซนออกเป็น 2 กลุ่มได้แก่ตอนบนและตอนล่าง โดยในฤดูกาลนี้จะแบ่ง 12 ทีมจากรอบแบ่งโซนออกเป็น 3 กลุ่ม กลุ่มที่ 1 ประกอบด้วยทีมชนะเลิศและรองชนะเลิศจากโซนภาคเหนือและโซนภาคกลาง กลุ่มที่ 2 ประกอบด้วยทีมชนะเลิศและรองชนะเลิศจากโซนภาคตะวันออกเฉียงเหนือและโซนภาคตะวันออก และกลุ่มที่ 3 ประกอบด้วยทีมชนะเลิศและรองชนะเลิศจากโซนภาคตะวันตกและโซนภาคใต้ โดยแต่ละกลุ่มจะจัดการแข่งขันตามระบบเหย้า-เยือน ซึ่งทุกทีมจะได้สิทธิเป็นทีมเหย้าและทีมเยือน ทีมอันดับที่ 1 จาก 3 กลุ่มรวมกับทีมอันดับที่ 2 ที่ดีที่สุดอีก 1 ทีมจะผ่านเข้าสู่รอบรองชนะเลิศต่อไป

+ ทีมที่ผ่านเข้าแข่งขันไทยลีก 3 ฤดูกาล 2567–68 รอบระดับประเทศ กลุ่ม  โซน  ทีมชนะเลิศโซน  ทีมรองชนะเลิศโซน กลุ่มที่ 1  ภาคเหนือ     ภาคกลาง     กลุ่มที่ 2  ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ     ภาคตะวันออก     กลุ่มที่ 3  ภาคตะวันตก     ภาคใต้    

 รอบแชมเปี้ยนส์ลีก 
กลุ่มเอ

กลุ่มบี

กลุ่มซี

 รอบแพ้คัดออก 
 สายการแข่งขัน 

 รอบรองชนะเลิศ 

|}

 รอบชิงชนะเลิศและรอบชิงอันดับที่ 3 
รอบชิงอันดับที่ 3

|}

รอบชิงชนะเลิศ

|}
# อาสนวิหารความรอดของประชาชน
อาสนวิหารความรอดของประชาชน  หรือ อาสนวิหารแห่งชาติ  เป็นอาสนวิหารอีสเทิร์นออร์ทอดอกซ์ที่กำลังก่อสร้างอยู่ในบูคาเรสต์ ประเทศโรมาเนีย โดยเมื่อเปิดใช้งานตั้งใจจะใช้งานเป็นอาสนวิหารของอัครบิดรแห่งคริสตจักรออร์ทอดอกซ์โรมาเนีย ตั้งอยู่ในใจกลางนครบูคาเรสต์บนเขาสปีเรอา หันหน้าออกสู่ลานที่เชื่อมต่อกับวังรัฐสภา (อาคารรัฐบาลที่ใหญ่ที่สุดอันดับสองของโลก) ด้านหลังต่ออาคารวังรัฐสภา และมีความสูงมากกว่ารัฐสภา 50 เมตร ทำให้อาสนวิหารเมื่อสร้างเสร็จจะกลายเป็นหนึ่งในจุดหมายตาที่สำคัญที่สุดของเมือง ด้วยความสูง  จากพื้นถึงกางเขนบนยอด

โดยจะเป็นอาสนวิหารออร์ทอดอกซ์ตะวันออกที่สูงที่สุด, มีปริมาตรมากที่สุดในโลก และ มีพื้นที่มากที่สุด ในโลก ด้วยพื้นที่กว่า 18,000 ตารางเมตร และบนพระแท่นบูชาได้จัดสร้างเป็นงานโมเสกขนาด 3,000 ตารางเมตร ถือว่าใหญ่ที่สุดในโบสถ์แห่งหนึ่งของยุโรป โดยชิ้นงานโมเสกนี้ได้ใช้กระจกเทซเซอราที่นำเข้าจากเวนิส และหินการ์รารานำเข้าจากปีเอตราซันตราในประเทศอิตาลี นอกจากนี้ แผงกั้นบูชาที่ขนาดยาว 23.8 เมตร สูง 17.1 เมตร จะเป็นแผงกั้นบูชาที่ใหญ่ที่สุดในบรรดาโบสถ์ออร์ทอดอกซ์

อาสนวิหารอุทิศแด่การที่พระเยซูเสด็จขึ้นสู่สวรรค์ซึ่งในโรมาเนียฉลองเป็นวันวีรชน และแด่นักบุญอันดรูว์อัครทูต องค์อุปภัมภกของโรมาเนีย โดยประกอบพิธีเสกไปเมื่อวันที่ 25 พฤศจิกายน 2018 โดยอัครบิดรบาร์โธโลมิวที่ 1 แห่งคอนสแตนติโนเปิล, อัครบิดรดานีเอลแห่งโรมาเนีย และเมโตรโปลิตันคริสซอสตอมอส (Chrysostomos, gr) แห่งปาตรัสจากคริสตจักรออร์ทอดอกซ์กรีก ถือเป็นผู้แทนสูงสุดจากคริสตจักรออร์ทอดอกซ์ตะวันออกที่สำคัญทั้งสามในโรมาเนีย (กอนซตันตีโนเปิล, โรมาเนีย และ กรีก) และในวันเดียวกันนั้นมีการประกอบพิธีมิสซาครั้งแรกในโบสถ์ไปพร้อมกัน