markdown:
# Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P6
Chia sẻ: Do Xon Xon | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:24
lượt xem 10
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2010/20100812/doroxon/80x100/mang_than_kinh_thuong_xuyen_cho_du_doan_p6_5038.jpg)
##
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P6
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](images/down16x21.png)
Neural Networks as Nonlinear Adaptive Filters Perspective Neural networks, in particular recurrent neural networks, are cast into the framework of nonlinear adaptive ﬁlters. In this context, the relation between recurrent neural networks and polynomial ﬁlters is ﬁrst established. Learning strategies and algorithms are then developed for neural adaptive system identiﬁers and predictors. Finally, issues concerning the choice of a neural architecture with respect to the bias and variance of the prediction performance are discussed....
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P6
- Recurrent Neural Networks for Prediction Authored by Danilo P. Mandic, Jonathon A. Chambers Copyright c 2001 John Wiley & Sons Ltd ISBNs: 0-471-49517-4 (Hardback); 0-470-84535-X (Electronic) 6 Neural Networks as Nonlinear Adaptive Filters 6.1 Perspective Neural networks, in particular recurrent neural networks, are cast into the framework of nonlinear adaptive ﬁlters. In this context, the relation between recurrent neural networks and polynomial ﬁlters is ﬁrst established. Learning strategies and algorithms are then developed for neural adaptive system identiﬁers and predictors. Finally, issues concerning the choice of a neural architecture with respect to the bias and variance of the prediction performance are discussed. 6.2 Introduction Representation of nonlinear systems in terms of NARMA/NARMAX models has been discussed at length in the work of Billings and others (Billings 1980; Chen and Billings 1989; Connor 1994; Nerrand et al. 1994). Some cognitive aspects of neural nonlinear ﬁlters are provided in Maass and Sontag (2000). Pearson (1995), in his article on nonlinear input–output modelling, shows that block oriented nonlinear models are a subset of the class of Volterra models. So, for instance, the Hammerstein model, which consists of a static nonlinearity f ( · ) applied at the output of a linear dynamical system described by its z-domain transfer function H(z), can be represented 1 by the Volterra series. In the previous chapter, we have shown that neural networks, be they feedforward or recurrent, cannot generate time delays of an order higher than the dimension of the input to the network. Another important feature is the capability to generate subharmonics in the spectrum of the output of a nonlinear neural ﬁlter (Pearson 1995). The key property for generating subharmonics in nonlinear systems is recursion, hence, recurrent neural networks are necessary for their generation. Notice that, as 1 Under the condition that the function f is analytic, and that the Volterra series can be thought of as a generalised Taylor series expansion, then the coeﬃcients of the model (6.2) that do not vanish are hi,j,...,z = 0 ⇔ i = j = · · · = z.
- 92 OVERVIEW pointed out in Pearson (1995), block-stochastic models are, generally speaking, not suitable for this application. In Hakim et al. (1991), by using the Weierstrass polynomial expansion theorem, the relation between neural networks and Volterra series is established, which is then extended to a more general case and to continuous functions that cannot be expanded via a Taylor series expansion. 2 Both feedforward and recurrent networks are charac- terised by means of a Volterra series and vice versa. Neural networks are often referred to as ‘adaptive neural networks’. As already shown, adaptive ﬁlters and neural networks are formally equivalent, and neural net- works, employed as nonlinear adaptive ﬁlters, are generalisations of linear adaptive ﬁlters. However, in neural network applications, they have been used mostly in such a way that the network is ﬁrst trained on a particular training set and subsequently used. This approach is not an online adaptive approach, which is in contrast with linear adaptive ﬁlters, which undergo continual adaptation. Two groups of learning techniques are used for training recurrent neural net- works: a direct gradient computation technique (used in nonlinear adaptive ﬁltering) and a recurrent backpropagation technique (commonly used in neural networks for oﬄine applications). The real-time recurrent learning (RTRL) algorithm (Williams and Zipser 1989a) is a technique which uses direct gradient computation, and is used if the network coeﬃcients change slowly with time. This technique is essentially an LMS learning algorithm for a nonlinear IIR ﬁlter. It should be noticed that, with the same computation time, it might be possible to unfold the recurrent neural network into the corresponding feedforward counterparts and hence to train it by backprop- agation. The backpropagation through time (BPTT) algorithm is such a technique (Werbos 1990). Some of the beneﬁts involved with neural networks as nonlinear adaptive ﬁlters are that no assumptions concerning Markov property, Gaussian distribution or additive measurement noise are necessary (Lo 1994). A neural ﬁlter would be a suitable choice even if mathematical models of the input process and measurement noise are not known (black box modelling). 6.3 Overview We start with the relationship between Volterra and bilinear ﬁlters and neural net- works. Recurrent neural networks are then considered as nonlinear adaptive ﬁlters and neural architectures for this case are analysed. Learning algorithms for online training of recurrent neural networks are developed inductively, starting from corresponding algorithms for linear adaptive IIR ﬁlters. Some issues concerning the problem of van- ishing gradient and bias/variance dilemma are ﬁnally addressed. 6.4 Neural Networks and Polynomial Filters It has been shown in Chapter 5 that a small-scale neural network can represent high- order nonlinear systems, whereas a large number of terms are required for an equiv- 2 For instance nonsmooth functions, such as |x|.
- NEURAL NETWORKS AS NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS 93 alent Volterra series representation. For instance, as already shown, after performing a Taylor series expansion for the output of a neural network depicted in Figure 5.3, with input signals u(k − 1) and u(k − 2), we obtain y(k) = c0 + c1 u(k − 1) + c2 u(k − 2) + c3 u2 (k − 1) + c4 u2 (k − 2) + c5 u(k − 1)u(k − 2) + c6 u3 (k − 1) + c7 u3 (k − 2) + · · · , (6.1) which has the form of a general Volterra series, given by N N N y(k) = h0 + h1 (i)x(k − i) + h2 (i, j)x(k − i)x(k − j) + · · · , (6.2) i=0 i=0 j=0 Representation by a neural network is therefore more compact. As pointed out in Schetzen (1981), Volterra series are not suitable for modelling saturation type non- linear functions and systems with nonlinearities of a high order, since they require a very large number of terms for an acceptable representation. The order of Volterra series and complexity of kernels h( · ) increase exponentially with the order of the delay in system (6.2). This problem restricts practical applications of Volterra series to small-scale systems. Nonlinear system identiﬁcation, on the other hand, has been traditionally based upon the Kolmogorov approximation theorem (neural network existence theorem), which states that a neural network with a hidden layer can approximate an arbitrary nonlinear system. Kolmogorov’s theorem, however, is not that relevant in the con- text of networks for learning (Girosi and Poggio 1989b). The problem is that inner functions in Kolmogorov’s formula (4.1), although continuous, have to be highly non- smooth. Following the analysis from Chapter 5, it is straightforward that multilayered and recurrent neural networks have the ability to approximate an arbitrary nonlinear system, whereas Volterra series fail even for simple saturation elements. Another convenient form of nonlinear system is the bilinear (truncated Volterra) system described by N −1 N −1 N −1 N −1 y(k) = cj y(k − j) + bi,j y(k − j)x(k − i) + ai x(k − i). (6.3) j=1 i=0 j=1 i=0 Despite its simplicity, this is a powerful nonlinear model and a large class of nonlinear systems (including Volterra systems) can be approximated arbitrarily well using this model. Its functional dependence (6.3) shows that it belongs to a class of general recursive nonlinear models. A recurrent neural network that realises a simple bilinear model is depicted in Figure 6.1. As seen from Figure 6.1, multiplicative input nodes (denoted by ‘×’) have to be introduced to represent the bilinear model. Bias terms are omitted and the chosen neuron is linear. Example 6.4.1. Show that the recurrent network shown in Figure 6.1 realises a bilinear model. Also show that this network can be described in terms of NARMAX models.
- 94 NEURAL NETWORKS AND POLYNOMIAL FILTERS x(k) z −1 a0 x(k-1) a1 b 0,1 + Σ b1,1 y(k) + c1 y(k-1) z −1 Figure 6.1 Recurrent neural network representation of the bilinear model Solution. The functional description of the recurrent network depicted in Figure 6.1 is given by y(k) = c1 y(k − 1) + b0,1 x(k)y(k − 1) + b1,1 x(k − 1)y(k − 1) + a0 x(k) + a1 x(k − 1), (6.4) which belongs to the class of bilinear models (6.3). The functional description of the network from Figure 6.1 can also be expressed as y(k) = F (y(k − 1), x(k), x(k − 1)), (6.5) which is a NARMA representation of model (6.4). Example 6.4.1 conﬁrms the duality between Volterra, bilinear, NARMA/NARMAX and recurrent neural models. To further establish the connection between Volterra series and a neural network, let us express the activation potential of nodes of the network as M neti (k) = wi,j x(k − j), (6.6) j=0 where neti (k) is the activation potential of the ith hidden neuron, wi,j are weights and x(k −j) are inputs to the network. If the nonlinear activation functions of neurons are expressed via an Lth-order polynomial expansion 3 as L Φ(neti (k)) = ξil netl (k), i (6.7) l=0 3 Using the Weierstrass theorem, this expansion can be arbitrarily accurate. However, in practice we resort to a moderate order of this polynomial expansion.
- NEURAL NETWORKS AS NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS 95 then the neural model described in (6.6) and (6.7) can be related to the Volterra model (6.2). The actual relationship is rather complicated, and Volterra kernels are expressed as sums of products of the weights from input to hidden units, weights associated with the output neuron, and coeﬃcients ξil from (6.7). Chon et al. (1998) have used this kind of relationship to compare the Volterra and neural approach when applied to processing of biomedical signals. Hence, to avoid the diﬃculty of excessive computation associated with Volterra series, an input–output relationship of a nonlinear predictor that computes the output in terms of past inputs and outputs may be introduced as4 y (k) = F (y(k − 1), . . . , y(k − N ), u(k − 1), . . . , u(k − M )), ˆ (6.8) where F ( · ) is some nonlinear function. The function F may change for diﬀerent input variables or for diﬀerent regions of interest. A NARMAX model may therefore be a correct representation only in a region around some operating point. Leontaritis and Billings (1985) rigorously proved that a discrete time nonlinear time invariant system can always be represented by model (6.8) in the vicinity of an equilibrium point provided that • the response function of the system is ﬁnitely realisable, and • it is possible to linearise the system around the chosen equilibrium point. As already shown, some of the other frequently used models, such as the bilinear polynomial ﬁlter, given by (6.3), are obviously cases of a simple NARMAX model. 6.5 Neural Networks and Nonlinear Adaptive Filters To perform nonlinear adaptive ﬁltering, tracking and system identiﬁcation of nonlinear time-varying systems, there is a need to introduce dynamics in neural networks. These dynamics can be introduced via recurrent neural networks, which are the focus of this book. The design of linear ﬁlters is conveniently speciﬁed by a frequency response which we would like to match. In the nonlinear case, however, since a transfer function of a nonlinear ﬁlter is not available in the frequency domain, one has to resort to diﬀerent techniques. For instance, the design of nonlinear ﬁlters may be thought of as a nonlinear constrained optimisation problem in Fock space (deFigueiredo 1997). In a recurrent neural network architecture, the feedback brings the delayed outputs from hidden and output neurons back into the network input vector u(k), as shown in Figure 5.13. Due to gradient learning algorithms, which are sequential, these delayed outputs of neurons represent ﬁltered data from the previous discrete time instant. Due to this ‘memory’, at each time instant, the network is presented with the raw, 4 As already shown, this model is referred to as the NARMAX model (nonlinear ARMAX), since it resembles the linear model N M y (k) = a0 + ˆ aj y(k − j) + bi u(k − i). j=1 i=1
- 96 NEURAL NETWORKS AND NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS Input x(k) z -1 x(k-1) w1 z -1 x(k-2) w2 ... Output z -1 wM y(k) x(k-M) wM+1 +1 wM+N+1 y(k-N) w M+2 ... z -1 y(k-1) z -1 Figure 6.2 NARMA recurrent perceptron possibly noisy, external input data s(k), s(k − 1), . . . , s(k − M ) from Figure 5.13 and Equation (5.31), and ﬁltered data y1 (k − 1), . . . , yN (k − 1) from the network output. Intuitively, this ﬁltered input history helps to improve the processing performance of recurrent neural networks, as compared with feedforward networks. Notice that the history of past outputs is never presented to the learning algorithm for feedforward networks. Therefore, a recurrent neural network should be able to process signals corrupted by additive noise even in the case when the noise distribution is varying over time. On the other hand, a nonlinear dynamical system can be described by u(k + 1) = Φ(u(k)) (6.9) with an observation process y(k) = ϕ(u(k)) + (k), (6.10) where (k) is observation noise (Haykin and Principe 1998). Takens’ embedding theo- rem (Takens 1981) states that the geometric structure of system (6.9) can be recovered
- NEURAL NETWORKS AS NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS 97 A(z) x(k) y(k+1) B(z) (a) A recurrent nonlinear neural ﬁlter B(z) yL(k+1) A(z) Σ Σ x(k) y(k+1) C(z) yN(k+1) D(z) (b) A recurrent linear/nonlinear neural ﬁlter structure Figure 6.3 Nonlinear IIR ﬁlter structures from the sequence {y(k)} in a D-dimensional space spanned by 5 y(k) = [y(k), y(k − 1), . . . , y(k − (D − 1))] (6.11) provided that D 2d + 1, where d is the dimension of the state space of system (6.9). Therefore, one advantage of NARMA models over FIR models is the parsimony of NARMA models, since an upper bound on the order of a NARMA model is twice the order of the state (phase) space of the system being analysed. The simplest recurrent neural network architecture is a recurrent perceptron, shown in Figure 6.2. This is a simple, yet eﬀective architecture. The equations which describe the recurrent perceptron shown in Figure 6.2 are y(k) = Φ(v(k)), (6.12) v(k) = uT (k)w(k), where u(k) = [x(k − 1), . . . , x(k − M ), 1, y(k − 1), . . . , y(k − N )]T is the input vector, w(k) = [w1 (k), . . . , wM +N +1 (k)]T is the weight vector and ( · )T denotes the vector transpose operator. 5 Model (6.11) is in fact a NAR/NARMAX model.
- 98 NEURAL NETWORKS AND NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS x(k) x(k-1) x(k-2) x(k-N+1) z -1 z -1 z -1 z -1 w1(k) w2(k) w3(k) wN(k) y(k) Φ Figure 6.4 A simple nonlinear adaptive ﬁlter x(k) z -1 x(k-1) Σ Φ z -1 x(k-2) Σ Φ Σ y(k) ... ... ... Σ Φ z -1 x(k-M) Figure 6.5 Fully connected feedforward neural ﬁlter A recurrent perceptron is a recursive adaptive ﬁlter with an arbitrary output func- tion as shown in Figure 6.3. Figure 6.3(a) shows the recurrent perceptron structure as a nonlinear inﬁnite impulse response (IIR) ﬁlter. Figure 6.3(b) depicts the parallel linear/nonlinear structure, which is one of the possible architectures. These structures stem directly from IIR ﬁlters and are described in McDonnell and Waagen (1994), Connor (1994) and Nerrand et al. (1994). Here, A(z), B(z), C(z) and D(z) denote the z-domain linear transfer functions. The general structure of a fully connected, multilayer neural feedforward ﬁlter is shown in Figure 6.5 and represents a general- isation of a simple nonlinear feedforward perceptron with dynamic synapses, shown in Figure 6.4. This structure consists of an input layer, layer of hidden neurons and an output layer. Although the output neuron shown in Figure 6.5 is linear, it could be nonlinear. In that case, attention should be paid that the dynamic ranges of the input signal and output neuron match. Another generalisation of a fully connected recurrent neural ﬁlter is shown in Fig- ure 6.6. This network consists of nonlinear neural ﬁlters as depicted in Figure 6.5, applied to both the input and output signal, the outputs of which are summed together. This is a fairly general structure which resembles the architecture of a lin-
- NEURAL NETWORKS AS NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS 99 x(k) y(k) z -1 z -1 x(k-1) Σ Φ Φ Σ y(k-1) z -1 z -1 x(k-2) Σ Φ Σ Φ Σ y(k-2) ... ... Σ Φ Φ Σ z -1 z -1 x(k-M) y(k-N) Figure 6.6 Fully connected recurrent neural ﬁlter ear IIR ﬁlter and is the extension of the NARMAX recurrent perceptron shown in Figure 6.2. Narendra and Parthasarathy (1990) provide deep insight into structures of neural networks for identiﬁcation of nonlinear dynamical systems. Due to the duality between system identiﬁcation and prediction, the same architectures are suitable for predic- tion applications. From Figures 6.3–6.6, we can identify four general architectures of neural networks for prediction and system identiﬁcation. These architectures come as combinations of linear/nonlinear parts from the architecture shown in Figure 6.6, and for the nonlinear prediction conﬁguration are speciﬁed as follows. (i) The output y(k) is a linear function of previous outputs and a nonlinear function of previous inputs, given by N y(k) = aj (k)y(k − j) + F (u(k − 1), u(k − 2), . . . , u(k − M )), (6.13) j=1 where F ( · ) is some nonlinear function. This architecture is shown in Fig- ure 6.7(a). (ii) The output y(k) is a nonlinear function of past outputs and a linear function of past inputs, given by M y(k) = F (y(k − 1), y(k − 2), . . . , y(k − N )) + bi (k)u(k − i). (6.14) i=1 This architecture is depicted in Figure 6.7(b). (iii) The output y(k) is a nonlinear function of both past inputs and outputs. The functional relationship between the past inputs and outputs can be expressed
- 100 NEURAL NETWORKS AND NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS u(k) y(k) u(k) y(k) -1 Z Z -1 Z -1 Z -1 u(k-1) y(k-1) u(k-1) y(k-1) b1 Z -1 Z -1 Z -1 Z -1 a1 b2 Σ Σ u(k-2) y(k-2) u(k-2) y(k-2) | F(.) Σ Σ a2 | | F( ) | | | | | | | | | aN Z -1 Z -1 Z -1 bM Z -1 u(k-M) y(k-N) u(k-M) y(k-N) (a) Recurrent neural ﬁlter (6.13) (b) Recurrent neural ﬁlter (6.14) u(k) Z -1 u(k-1) | | | Z -1 u(k) y(k) u(k-M) Z -1 Z -1 y(k-N) F( ) y(k) u(k-1) y(k-1) Z -1 Z -1 Z -1 u(k-2) G( ) Σ F( ) y(k-2) | | | | | | | | | y(k-1) Z -1 Z -1 Z -1 u(k-M) y(k-N) (c) Recurrent neural ﬁlter (6.15) (d) Recurrent neural ﬁlter (6.16) Figure 6.7 Architectures of recurrent neural networks as nonlinear adaptive ﬁlters in a separable manner as y(k) = F (y(k − 1), . . . , y(k − N )) + G(u(k − 1), . . . , u(k − M )). (6.15) This architecture is depicted in Figure 6.7(c). (iv) The output y(k) is a nonlinear function of past inputs and outputs, as y(k) = F (y(k − 1), . . . , y(k − N ), u(k − 1), . . . , u(k − M )). (6.16) This architecture is depicted in Figure 6.7(d) and is most general.
- NEURAL NETWORKS AS NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS 101 z -1 y(k-1) z -1 y(k-2) Neural z -1 y(k-N) Identifier y(k) u(k) z -1 u(k-1) z -1 u(k-M) Figure 6.8 NARMA type neural identiﬁer 6.6 Training Algorithms for Recurrent Neural Networks A natural error criterion, upon which the training of recurrent neural networks is based, is in the form of the accumulated squared prediction error over the whole dataset, given by M 1 E(k) = λ(m)e2 (k − m), (6.17) M + 1 m=0 where M is the length of the dataset and λ(m) are weights associated with a par- ticular instantaneous error e(k − m). For stationary signals, usually λ(m) = 1, m = 1, 2, . . . , M , whereas in the nonstationary case, since the statistics change over time, it is unreasonable to take into account the whole previous history of the errors. For this case, a forgetting mechanism is usually employed, whereby 0 < λ(m) < 1. Since many real-world signals are nonstationary, online learning algorithms commonly use the squared instantaneous error as an error criterion, i.e. E(k) = 1 e2 (k). 2 (6.18) 1 Here, the coeﬃcient 2 is included for convenience in the derivation of the algorithms. 6.7 Learning Strategies for a Neural Predictor/Identiﬁer A NARMA/NARMAX type neural identiﬁer is depicted in Figure 6.8. When con- sidering a neural predictor, the only diﬀerence is the position of the neural module within the system structure, as shown in Chapter 2. There are two main training strategies to estimate the weights of the neural network shown in Figure 6.8. In the ﬁrst approach, the links between the real system and the neural identiﬁer are as depicted in Figure 6.9. During training, the conﬁguration shown in Figure 6.9 can be
- 102 LEARNING STRATEGIES FOR A NEURAL PREDICTOR/IDENTIFIER Process u(k) z -1 z -1 y(k-1) u(k-1) Neural z -1 z -1 y(k-2) Network u(k-2) z -1 z -1 y(k-N) u(k-M) ^ y(k) _ Adaptation e(k) y(k) Σ Algorithm + Figure 6.9 The nonlinear series–parallel (teacher forcing) learning conﬁguration Process u(k) ^ y(k-N) z -1 z -1 u(k-1) Neural z -1 ^ y(k-2) Network u(k-2) z -1 ^ y(k-1) z -1 z -1 u(k-M) ^ y(k) _ Adaptation e(k) y(k) Algorithm Σ + Figure 6.10 The nonlinear parallel (supervised) learning conﬁguration described by y (k) = f (u(k), . . . , u(k − M ), y(k − 1), . . . , y(k − N )), ˆ (6.19) which is referred to as the nonlinear series–parallel model (Alippi and Piuri 1996; Qin et al. 1992). In this conﬁguration, the desired signal y(k) is presented to the network, which produces biased estimates (Narendra 1996).
- NEURAL NETWORKS AS NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS 103 Input x(k) z -1 x(k-1) z -1 b1 x(k-2) b2 y(k) Σ ... bM Output z -1 x(k-M) aN y(k-N) ... a1 z -1 y(k-1) z -1 Figure 6.11 Adaptive IIR ﬁlter To overcome such a problem, a training conﬁguration depicted in Figure 6.10 may be considered. This conﬁguration is described by y (k) = f (u(k), . . . , u(k − M ), y (k − 1), . . . , y (k − N )). ˆ ˆ ˆ (6.20) Here, the previous estimated outputs y (k) are fed back into the network. It should ˆ be noticed that these two conﬁgurations require diﬀerent training algorithms. The conﬁguration described by Figure 6.10 and Equation (6.20) is known as the nonlinear parallel model (Alippi and Piuri 1996; Qin et al. 1992) and requires the use of a recursive training algorithm, such as the RTRL algorithm. The nonlinear prediction conﬁguration using a recurrent neural network is shown in Figure 5.2, where the signal to be predicted u(k) is delayed through a tap delay line and fed into a neural predictor. 6.7.1 Learning Strategies for a Neural Adaptive Recursive Filter To introduce learning strategies for recurrent neural networks, we start from corre- sponding algorithms for IIR adaptive ﬁlters. An IIR adaptive ﬁlter can be thought of as a recurrent perceptron from Figure 6.2, for which the neuron is linear, i.e. it performs only summation instead of both summation and nonlinear mapping. An IIR
- 104 LEARNING STRATEGIES FOR A NEURAL PREDICTOR/IDENTIFIER adaptive ﬁlter in the prediction conﬁguration is shown in Figure 6.11. A comprehen- sive account of adaptive IIR ﬁlters is given in Regalia (1994). Two classes of adaptive learning algorithms used for IIR systems are the equation error and output error algorithms (Shynk 1989). In the equation error conﬁguration, the desired signal d(k) is fed back into the adaptive ﬁlter, whereas in the output error conﬁguration, the signals that are fed back are the estimated outputs y (k). ˆ 6.7.2 Equation Error Formulation The output yEE (k) of the equation error IIR ﬁlter strategy is given by N M yEE (k) = ai (k)d(k − i) + bj (k)x(k − j), (6.21) i=1 j=1 where {ai (k)} and {bj (k)} are adjustable coeﬃcients which correspond, respectively, to the feedback and input signals. Since the functional relationship (6.21) does not comprise of delayed outputs yEE (k), this ﬁlter does not have feedback and the output yEE (k) depends linearly on its coeﬃcients. This means that the learning algorithm for this structure is in fact a kind of LMS algorithm for an FIR structure with inputs {d(k)} and {x(k)}. A more compact expression for ﬁlter (6.21) is given by yEE (k) = A(k, z −1 )d(k) + B(k, z −1 )x(k), (6.22) where N M A(k, z −1 ) = ai (k)z −i and B(k, z −1 ) = bj (k)z −j . i=1 j=1 The equation error eEE (k) = d(k) − yEE (k) can be expressed as eEE (k) = d(k) − [1 − A(k, z −1 )]d(k) − B(k, z −1 )x(k), (6.23) whereby the name of the method is evident. Since eEE (k) is a linear function of coeﬃcients {ai (k)} and {bj (k)}, the error performance surface in this case is quadratic, with a single global minimum. In the presence of noise, however, this minimum is in a diﬀerent place from in the output error formulation. 6.7.3 Output Error Formulation The output yOE (k) of the output error learning strategy is given by N M yOE (k) = ai (k)yOE (k − i) + bj (k)x(k − j). (6.24) i=1 j=1 A more compact form of Equation (6.24) can be expressed as B(k, z −1 ) yOE (k) = x(k). (6.25) 1 − A(k, z −1 )
- NEURAL NETWORKS AS NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS 105 The output error eOE (k) = d(k) − yOE (k) is the diﬀerence between the teaching signal d(k) and output yOE (k), hence the name of the method. The output yOE (k) is a function of the coeﬃcients and past outputs, and so too is the error eOE (k). As a consequence, the error performance surface for this strategy has potentially multiple local minima, especially if the order of the model is smaller than the order of the process. Notice that the equation error can be expressed as a ﬁltered version of the output error as eEE (k) = [1 − A(k, z −1 )]eOE (k). (6.26) 6.8 Filter Coeﬃcient Adaptation for IIR Filters We ﬁrst present the coeﬃcient adaptation algorithm for an output error IIR ﬁlter. In order to derive the relations for ﬁlter coeﬃcient adaptation, let us deﬁne the gradient ∇Θ (E(k)) for the instantaneous cost function E(k) = 1 e2 (k) as 2 ∂E(k) ∇Θ E(k) = = eOE (k)∇Θ eOE (k) = −eOE (k)∇Θ yOE (k), (6.27) ∂Θ(k) where Θ(k) = [b1 (k), . . . , bM (k), a1 (k), . . . , aN (k)]T . The gradient vector consists of partial derivatives of the output with respect to ﬁlter coeﬃcients T ∂yOE (k) ∂yOE (k) ∂yOE (k) ∂yOE (k) ∇Θ yOE (k) = ,..., , ,..., . (6.28) ∂b1 (k) ∂bM (k) ∂a1 (k) ∂aN (k) To derive the coeﬃcient update equations, notice that the inputs {x(k)} are indepen- dent from the feedback coeﬃcients ai (k). Now, take the derivatives of both sides of (6.24) ﬁrst with respect to ai (k) and then with respect to bj (k) to obtain ∂yOE (k − m) N ∂yOE (k) = yOE (k − i) + am (k) , ∂ai (k) ∂ai (k) m=1 (6.29) ∂yOE (k − m) N ∂yOE (k) = x(k − j) + am (k) . ∂bj (k) m=1 ∂bj (k) There is a diﬃculty in practical applications of this algorithm, since the partial deriva- tives in Equation (6.29) are with respect to current values of am (k) and bm (k), which makes Equation (6.29) nonrecursive. Observe that if elements of Θ were indepen- dent of {y(k − i)}, then the gradient calculation would be identical to the FIR case. However, we have delayed samples of yOE (k) involved in calculation of Θ(k) and an approximation to algorithm (6.29), known as the pseudolinear regression algorithm (PRA), is used. It is reasonable to assume that with a suﬃciently small learning rate η, the coeﬃcients will adapt slowly, i.e. Θ(k) ≈ Θ(k − 1) ≈ · · · ≈ Θ(k − N ). (6.30)
- 106 FILTER COEFFICIENT ADAPTATION FOR IIR FILTERS The previous approximation is particularly good for N small. From (6.29) and (6.30), we ﬁnally have the equations for LMS IIR gradient adaptation, ∂yOE (k − m) N ∂yOE (k) ≈ yOE (k − i) + am (k) , ∂ai (k) m=1 ∂ai (k − m) (6.31) ∂yOE (k − m) N ∂yOE (k) ≈ x(k − j) + am (k) . ∂bj (k) m=1 ∂bj (k − m) The partial derivatives ∂yOE (k − m) ∂yOE (k − m) and ∂ai (k − m) ∂bj (k − m) admit computation in a recursive fashion. For more details see Treichler (1987), Regalia (1994) and Shynk (1989). To express this algorithm in a more compact form, let us introduce the weight vector w(k) as w(k) = [b1 (k), b2 (k), . . . , bM (k), a1 (k), a2 (k), . . . , aN (k)]T (6.32) and the IIR ﬁlter input vector u(k) as u(k) = [x(k − 1), . . . , x(k − M ), y(k − 1), . . . , y(k − N )]T . (6.33) With this notation, we have, for instance, w2 (k) = b2 (k), wM +2 (k) = a2 (k), uM (k) = x(k − M ) or uM +1 (k) = y(k − 1). Now, Equation (6.31) can be rewritten in a compact form as N ∂yOE (k) ∂yOE (k − m) ≈ ui (k) + wm+M (k) . (6.34) ∂wi (k) m=1 ∂wi (k − m) If we denote ∂yOE (k) πi (k) = , i = 1, . . . , M + N, ∂wi (k) then (6.34) becomes N πi (k) ≈ ui (k) + wm+M (k)πi (k − m). (6.35) m=1 Finally, the weight update equation for a linear IIR adaptive ﬁlter can be expressed as w(k + 1) = w(k) + η(k)e(k)π(k), (6.36) where π(k) = [π1 (k), . . . , πM +N (k)]T . The adaptive IIR ﬁlter in a system identiﬁcation conﬁguration for the output error formulation is referred to as a model reference adaptive system (MRAS) in the control literature.
- NEURAL NETWORKS AS NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS 107 6.8.1 Equation Error Coeﬃcient Adaptation The IIR ﬁlter input vector u(k) for equation error adaptation can be expressed as u(k) = [x(k − 1), . . . , x(k − M ), d(k − 1), . . . , d(k − N )]T . (6.37) Both the external input vector x(k) = [x(k − 1), . . . , x(k − M )]T and the vector of teaching signals d(k) = [d(k − 1), . . . , d(k − N )]T are not generated through the ﬁlter and are independent of the ﬁlter weights. Therefore, the weight adaptation for an equation error IIR adaptive ﬁlter can be expressed as w(k + 1) = w(k) + η(k)e(k)u(k), (6.38) which is identical to the formula for adaptation of FIR adaptive ﬁlters. In fact, an equation error IIR adaptive ﬁlter can be thought of as a dual input FIR adaptive ﬁlter. 6.9 Weight Adaptation for Recurrent Neural Networks The output of a recurrent perceptron, shown in Figure 6.2, with weight vectors wa (k) = [wM +2 , . . . , wM +N +1 ]T and wb (k) = [w1 , w2 , . . . , wM , wM +1 ]T , which com- prise weights associated with delayed outputs and inputs, respectively, is given by y(k) = Φ(net(k)), M N (6.39) net(k) = wj (k)x(k − j) + wM +1 (k) + wm+M +1 (k)y(k − m), j=1 m=1 where wi (k) ∈ w(k) = [wb (k), wa (k)]T , i = 1, . . . , M + N + 1. The instantaneous T T output error in this case is given by e(k) = d(k) − y(k), (6.40) where d(k) denotes the desired (teaching) signal, whereas the cost function is E = 1 2 2 e (k). In order to obtain the weight vector w(k + 1), we have to calculate the gradient ∇w E(k) and the weight update vector ∆w(k) for which the elements ∆wi (k), i = 1, . . . , M + N + 1, are ∂E(k) ∂e(k) ∂y(k) ∆wi (k) = −η = −ηe(k) = +ηe(k) . (6.41) ∂wi (k) ∂wi (k) ∂wi (k) From (6.39), we have ∂y(k) ∂ net(k) = Φ (net(k)) . (6.42) ∂wi (k) ∂wi (k) Following the analysis provided for IIR adaptive ﬁlters (6.34), we see that the partial derivatives of outputs with respect to weights form a recursion. Thus, we have N ∂y(k) ∂y(k − m) ≈ Φ (net(k)) ui (k) + wm+M +1 (k) , (6.43) ∂wi (k) m=1 ∂wi (k − m)
- 108 WEIGHT ADAPTATION FOR RECURRENT NEURAL NETWORKS where vector u(k) = [x(k), . . . , x(k − M ), 1, y(k), . . . , y(k − N )]T comprises the set of all input signals to a recurrent perceptron, including the delayed inputs, delayed outputs and bias, and i = 1, . . . , M + N + 1. If we introduce notation ∂y(k) πi (k) = , ∂wi (k) then (6.43) can be rewritten as N πi (k) = Φ (net(k)) ui (k) + wm+M +1 (k)πi (k − m) . (6.44) m=1 In control theory, coeﬃcients πi (k) are called sensitivities. It is convenient to assume zero initial conditions for sensitivities (6.44) (Haykin 1994), i.e. πi (0) = 0, i = 1, . . . , M + N + 1. The analysis presented so far is the basis of the real-time recurrent learning (RTRL) algorithm. The derivation of this online direct-gradient algorithm for a general recur- rent neural network is more involved and is given in Appendix D. Finally, the weight update equation for a nonlinear adaptive ﬁlter in the form of a recurrent perceptron can be expressed as w(k + 1) = w(k) + η(k)e(k)π(k), (6.45) where π(k) = [π1 (k), . . . , πM +N +1 (k)]T . In order to calculate vector π(k), we have to store the following matrix: π1 (k − 1) π2 (k − 1) · · · πM +N +1 (k − 1) π1 (k − 2) π2 (k − 2) · · · πM +N +1 (k − 2) Π(k) = . . .. . . (6.46) . . . . . . . π1 (k − N ) π2 (k − N ) · · · πM +N +1 (k − N ) The learning procedure described above is the so-called supervised learning (or output error learning) algorithm for a recurrent perceptron. 6.9.1 Teacher Forcing Learning for a Recurrent Perceptron The input vector u(k) for teacher forced adaptation of a recurrent perceptron can be expressed as u(k) = [x(k − 1), . . . , x(k − M ), 1, d(k − 1), . . . , d(k − N )]T . (6.47) The analysis of this algorithm is analogous to that presented in Section 6.8.1. Hence, the weight adaptation for a teacher forced recurrent perceptron can be expressed as w(k + 1) = w(k) + η(k)e(k)Φ (net(k))u(k), (6.48) which is identical to the formula for adaptation of dual-input nonlinear FIR adaptive ﬁlters.
- NEURAL NETWORKS AS NONLINEAR ADAPTIVE FILTERS 109 6.9.2 Training Process for a NARMA Neural Predictor Algorithms for training of recurrent neural networks have been extensively studied since the late 1980s. The real-time recurrent learning (RTRL) algorithm (Robinson and Fallside 1987; Williams and Zipser 1989a) enabled training of simple RNNs, whereas Pineda provided recurrent backpropagation (RBP) (Pineda 1987, 1989). RTRL-based training of the RNN employed as a nonlinear adaptive ﬁlter is based upon minimising the instantaneous squared error at the output of the ﬁrst neuron of the RNN (Williams and Zipser 1989a), which can be expressed as min(e2 (k)) = min([s(k) − y1 (k)]2 ), where e(k) denotes the error at the output of the RNN and s(k) is the teaching signal. It is an output error algorithm. The correction ∆W (k) to the weight matrix W (k) of the RNN for prediction is calculated as ∂E(k) ∂y1 (k) ∆W (k) = −η = ηe(k) , (6.49) ∂W (k) ∂W (k) which turns out to be based upon a recursive calculation of the gradients of the outputs of the neurons (Mandic et al. 1998; Williams and Zipser 1989a). A detailed gradient descent training process (RTRL) for RNNs is given in Appendix D. Similarly to the analysis for IIR ﬁlters and recurrent perceptrons, in order to make the algorithm run in real time, an approximation has to be made, namely that for a small learning rate η, the following approximation, ∂yi (k − m) ∂yi (k − m) ≈ , i, m = 1, . . . , N, (6.50) ∂W (k) ∂W (k − m) holds for slowly time-varying input statistics. Another frequently used algorithm for training recurrent neural networks is a vari- ant of the extended Kalman ﬁlter algorithm called the linearised recursive least- squares (LRLS) algorithm (Baltersee and Chambers 1998; Mandic et al. 1998). Its derivation is rather mathematically involved and is given in Appendix D. This algo- rithm is related to the previously mentioned gradient-based algorithms, and it modiﬁes both the weights and the states of the network on an equal basis. 6.10 The Problem of Vanishing Gradients in Training of Recurrent Neural Networks Recently, several empirical studies have shown that when using gradient-descent learn- ing algorithms, it might be diﬃcult to learn simple temporal behaviour with long time dependencies (Bengio et al. 1994; Mozer 1993), i.e. those problems for which the out- put of a system at time instant k depends on network inputs presented at times τ k. Bengio et al. (1994) analysed learning algorithms for systems with long time dependencies and showed that for gradient-based training algorithms, the information about the gradient contribution K steps in the past vanishes for large K. This eﬀect is referred to as the problem of vanishing gradient, which partially explains why gra- dient descent algorithms are not very suitable to estimate systems and signals with long time dependencies. For instance, common recurrent neural networks encounter
- 110 VANISHING GRADIENTS IN TRAINING OF RECURRENT NNs problems when learning information with long time dependencies, which is a problem in prediction of nonlinear and nonstationary signals. The forgetting behaviour experienced in neural networks is formalised in Deﬁni- tion 6.10.1 (Frasconi et al. 1992). Deﬁnition 6.10.1 (forgetting behaviour). A recurrent network exhibits forgetting behaviour if ∂zi (k) lim =0 ∀ k ∈ K, i ∈ O, j ∈ I, (6.51) K→∞ ∂zj (k − K) where z are state variables, I denotes the set of input neurons, O denotes the set of output neurons and K denotes the time index set. A state space representation of recurrent NARX neural networks can be expressed as Φ(u(k), z(k)), i = 1, zi (k + 1) = (6.52) zi (k), i = 2, . . . , N, where the output y(k) = z1 (k) and zi , i = 1, 2, . . . , N , are state variables of a recur- rent neural network. To represent mathematically the problem of vanishing gradients, recall that the weight update for gradient-based methods for a neural network with one output neuron can be expressed as ∂y(k) ∂y(k) ∂zi (k) ∆w(k) = ηe(k) = ηe(k) . (6.53) ∂w(k) i ∂zi (k) ∂w(k) Expanding Equation (6.53) and using the chain rule, we have k ∂yi (k) ∂zi (k) ∂zi (k − l) ∆w(k) = ηe(k) . (6.54) i ∂zi (k) ∂zi (k − l) ∂w(k − l) l=1 Partial derivatives of the state space variables ∂zi (k)/∂zi (l) from (6.54) build a Jaco- bian matrix J (k, k − l), 6 which is given by ∂y(k) ∂y(k) ∂y(k) ∂z1 (k) ∂z2 (k) ··· ∂zN (k) 1 0 ··· 0 J (k) = 0 1 ··· 0 . (6.55) . . .. . . . . . . . . 0 0 ··· 0 If all the eigenvalues of Jacobian (6.55) are inside the unit circle, then the corre- sponding transition matrix of J (k) is an exponentially decreasing function of k. As a consequence, the states of the network will remain within a set deﬁned by a hyperbolic attractor, and the adaptive system will not be able to escape from this ﬁxed point. 6 Notice that the Jacobian (6.55) represents a companion matrix. The stability of these matrices is analysed in Mandic and Chambers (2000d) and will be addressed in Chapter 7.
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Các Câu Hỏi Ôn Tập: Mạng Cảm Biến - WSN
15 p |
125 |
59
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P1
8 p |
73 |
23
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P2
21 p |
44 |
16
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P9
12 p |
56 |
15
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P4
0 p |
50 |
14
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P3
16 p |
43 |
13
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P5
21 p |
58 |
13
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P11
28 p |
45 |
10
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P8
14 p |
47 |
9
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P12
21 p |
59 |
9
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P10
9 p |
58 |
8
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P7
19 p |
60 |
8
-
Mạng nơ ron và giải thuật di truyền ứng dụng cho nhận dạng ký tự viết tay.
9 p |
33 |
5
-
Dự báo nhu cầu vốn đầu tư và phương hướng chủ yếu thu hút và sử dụng các nguồn vốn đầu tư cho giáo dục đại học Việt Nam giai đoạn 2000-2009.
7 p |
29 |
4
-
Bài giảng Mạng nơron và ứng dụng trong xử lý tín hiệu: Các mạng nơron đơn giản dùng cho phân loại mẫu - Nguyễn Công Phương
40 p |
17 |
4
-
Bài giảng Bài 2: Tổng quan về quản lý dự án và lựa chọn và lập kế hoạch cho dự án
58 p |
24 |
4
-
Về một công cụ khai thác cơ sở dữ liệu Oracle-Discoverer.
7 p |
39 |
3

Set-Cookie: TLDEVNamespace=hq1bc52tnngcvh7840cj4r48s7; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly

Server: Apache/2.2.31 (CentOS)


markdown:
# Thông báo 153/TB-VPCP của Văn phòng Chính phủ
Chia sẻ: Ngọc Trâm Võ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6
72
lượt xem 3
download
lượt xem 3
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2009/20090819/tramvo/80x100/09309281.jpg)
##
Thông báo 153/TB-VPCP của Văn phòng Chính phủ
Mô tả tài liệu
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](images/down16x21.png)
Thông báo 153/TB-VPCP của Văn phòng Chính phủ về kết luận của Phó Thủ tướng Thường trực Nguyễn Sinh Hùng tại Hội nghị tổng kết 4 năm thực hiện Quyết định số 134/2004/QĐ-TTg và sơ kết 3 năm thực hiện Chương trình 135 giai đoạn II
Chủ đề:
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

Set-Cookie: TLDEVNamespace=86nspr048rt4jh5328mr1ojrt2; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly

Connection: close

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Pragma: no-cache

Vary: Accept-Encoding

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


markdown:
# Chương trình hành động của Chính phủ
**Chương trình hành động của Chính phủ**
-
[Chương trình hành động của ngành Giáo dục thực hiện Chiến lược phát triển giáo dục Việt Nam 2011-2020](http://tailieu.vn/doc/chuong-trinh-hanh-dong-cua-nganh-giao-duc-thuc-hien-chien-luoc-phat-trien-giao-duc-viet-nam-2011-202-1867660.html)
Chương trình hành động của ngành Giáo dục thực hiện Chiến lược phát triển giáo dục Việt Nam 2011-2020 nêu lên Chương trình hành động của ngành Giáo dục thực hiện Chiến lược phát triển giáo dục Việt Nam 2011-2020, kết luận số 51-KL/TW ngày 29/10/2012 của Hội nghị lần thứ 6 Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XI và Chỉ thị số 02/CT-TTg ngày 22/01/2013 của Thủ tướng Chính phủ về đổi mới căn bản, toàn diện giáo dục và đào tạo.
18p
khangtailieumoi
30-06-2016
20
3
Download
-
[Quyết định số 113/2005/QĐ-TTg về việc ban hành Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết số 39/NQ-TW ngày 16 tháng 8 năm 2004 của Bộ Chính trị về phát triển kinh tế - xã hội và bảo đảm quốc phòng, an ninh vùng Bắc Trung Bộ và duyên hải Trung Bộ đến năm 2010 do Thủ tướng Chính phủ ban hành](http://tailieu.vn/doc/quyet-dinh-so-113-2005-qd-ttg-ve-viec-ban-hanh-chuong-trinh-hanh-dong-cua-chinh-phu-thuc-hien-nghi-q-128568.html)
Quyết định số 113/2005/QĐ-TTg về việc ban hành Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết số 39/NQ-TW ngày 16 tháng 8 năm 2004 của Bộ Chính trị về phát triển kinh tế - xã hội và bảo đảm quốc phòng, an ninh vùng Bắc Trung Bộ và duyên hải Trung Bộ đến năm 2010 do Thủ tướng Chính phủ ban hành
34p
lawbmhc9
24-11-2009
84
8
Download
-
[Quyết định số 37/2002/QĐ-TTg về chương trình hành động của Chính phủ do Thủ tướng Chính phủ ban hành, để thực hiện Nghị quyết số 07-NQ/TW ngày 27/11/2001 của Bộ chính trị về hội nhập kinh tế quốc tế](http://tailieu.vn/doc/quyet-dinh-so-37-2002-qd-ttg-ve-chuong-trinh-hanh-dong-cua-chinh-phu-do-thu-tuong-chinh-phu-ban-hanh-99347.html)
Quyết định số 37/2002/QĐ-TTg về chương trình hành động của Chính phủ do Thủ tướng Chính phủ ban hành, để thực hiện Nghị quyết số 07-NQ/TW ngày 27/11/2001 của Bộ chính trị về hội nhập kinh tế quốc tế
6p
lawgd6
04-11-2009
70
6
Download
-
[Quyết định 94/2002/QĐ-TTg về chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết Hội nghị lần thứ 5 Ban chấp hành trung ương Đảng khoá IX do Thủ tướng Chính phủ ban hành](http://tailieu.vn/doc/quyet-dinh-94-2002-qd-ttg-ve-chuong-trinh-hanh-dong-cua-chinh-phu-thuc-hien-nghi-quyet-hoi-nghi-lan--118309.html)
Tham khảo tài liệu 'quyết định 94/2002/qđ-ttg về chương trình hành động của chính phủ thực hiện nghị quyết hội nghị lần thứ 5 ban chấp hành trung ương đảng khoá ix do thủ tướng chính phủ ban hành', văn bản luật, văn hóa xã hội phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
8p
lawvhxh14
19-11-2009
53
4
Download
-
[Quyết định 94/2002/QĐ-TTg về chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết Hội nghị lần thứ 5 Ban chấp hành trung ương Đảng khoá IX do Thủ tướng Chính phủ ban hành](http://tailieu.vn/doc/quyet-dinh-94-2002-qd-ttg-ve-chuong-trinh-hanh-dong-cua-chinh-phu-thuc-hien-nghi-quyet-hoi-nghi-lan--89137.html)
Quyết định 94/2002/QĐ-TTg về chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết Hội nghị lần thứ 5 Ban chấp hành trung ương Đảng khoá IX do Thủ tướng Chính phủ ban hành
9p
lawtm6
29-10-2009
56
3
Download
-
[Quyết định số 35/2002/QĐ-TTg về chương trình hành động của Chính phủ do Thủ tướng Chính phủ ban hành, để thực hiện Hiệp định thương mại Việt Nam - Hoa Kỳ](http://tailieu.vn/doc/quyet-dinh-so-35-2002-qd-ttg-ve-chuong-trinh-hanh-dong-cua-chinh-phu-do-thu-tuong-chinh-phu-ban-hanh-99346.html)
Quyết định số 35/2002/QĐ-TTg về chương trình hành động của Chính phủ do Thủ tướng Chính phủ ban hành, để thực hiện Hiệp định thương mại Việt Nam - Hoa Kỳ
5p
lawgd6
04-11-2009
23
3
Download
-
[Quyết định 79/2004/QĐ-TTg về việc điều chỉnh một số nội dung của Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết Hội nghị lần thứ 9 Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa IX ban hành kèm theo Quyết định số 51/2004/QĐ-TTg ngày 31 tháng 3 năm 2004 do Thủ tướng Chính phủ ban hành](http://tailieu.vn/doc/quyet-dinh-79-2004-qd-ttg-ve-viec-dieu-chinh-mot-so-noi-dung-cua-chuong-trinh-hanh-dong-cua-chinh-ph-95222.html)
Tham khảo tài liệu 'quyết định 79/2004/qđ-ttg về việc điều chỉnh một số nội dung của chương trình hành động của chính phủ thực hiện nghị quyết hội nghị lần thứ 9 ban chấp hành trung ương đảng khóa ix ban hành kèm theo quyết định số 51/2004/qđ-ttg ngày 31 tháng 3 năm 2004 do thủ tướng chính phủ ban hành', văn bản luật, doanh nghiệp phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
3p
lawdn7
31-10-2009
56
2
Download
-
Chỉ thị số" 27/CT-TTg Về tăng cường thực hiện Nghị quyết số 70/NQ-CP ngày 01 tháng 11 năm 2012 của Chính phủ về Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết số 15-NQ/TW ngày 01 tháng 6 năm 2012 của Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XI một số vấn đề về chính sách xã hội giai đoạn 2012 - 2020. Mời các bạn tham khảo.
3p
nhasinhaoanh_04
28-10-2015
13
0
Download
-
Quyết định 263/2006/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ về việc ban hành Chương trình hành động của Chính phủ về đẩy mạnh sắp xếp, đổi mới, phát triển và nâng cao hiệu quả doanh nghiệp nhà nước giai đoạn 2006 - 2010
8p
diennghia
19-08-2009
57
5
Download
-
Chỉ thị 36/2006/CT-TTg của Thủ tướng Chính phủ về việc thực hiện Chương trình hành động của Chính phủ về đẩy mạnh sắp xếp, đổi mới, phát triển và nâng cao hiệu quả doanh nghiệp nhà nước giai đoạn 2006 - 2010
7p
diennghia
19-08-2009
102
5
Download
-
[CHƯƠNG TRÌNH HÀNH ĐỘNG CỦA NGÀNH CÔNG THƯƠNG THỰC HIỆN NGHỊ QUYẾT CỦA CHÍNH PHỦ VỀ NHỮNG GIẢI PHÁP CHỦ YẾU CHỈ ĐẠO, ĐIỀU HÀNH THỰC HIỆN KẾ HOẠCH PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI VÀ DỰ TOÁN NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC NĂM 2011](http://tailieu.vn/doc/chuong-trinh-hanh-dong-cua-nganh-cong-thuong-thuc-hien-nghi-quyet-cua-chinh-phu-ve-nhung-giai-phap-c-489285.html)
CHƯƠNG TRÌNH HÀNH ĐỘNG CỦA NGÀNH CÔNG THƯƠNG THỰC HIỆN NGHỊ QUYẾT CỦA CHÍNH PHỦ VỀ NHỮNG GIẢI PHÁP CHỦ YẾU CHỈ ĐẠO, ĐIỀU HÀNH THỰC HIỆN KẾ HOẠCH PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI VÀ DỰ TOÁN NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC NĂM 2011 (Ban hành kèm theo Quyết định số 0500/QĐ-BCT ngày 27 tháng 01 năm 2011)
18p
meoconanca
28-02-2011
67
5
Download
-
NGHỊ QUYẾT BAN HÀNH CHƯƠNG TRÌNH HÀNH ĐỘNG CỦA CHÍNH PHỦ THỰC HIỆN NGHỊ QUYẾT SỐ 42/2009/QH12 CỦA QUỐC HỘI VỀ VIỆC NÂNG CAO HIỆU LỰC, HIỆU QUẢ THỰC HIỆN CHÍNH SÁCH, PHÁP LUẬT QUẢN LÝ, SỬ DỤNG VỐN, TÀI SẢN NHÀ NƯỚC TẠI TẬP ĐOÀN, TỔNG CÔNG TY NHÀ NƯỚC
17p
inoneyear
09-04-2010
100
7
Download
-
NGHỊ QUYẾT BAN HÀNH CHƯƠNG TRÌNH HÀNH ĐỘNG CỦA CHÍNH PHỦ THỰC HIỆN NGHỊ QUYẾT SỐ 15-NQ/TW NGÀY 01 THÁNG 6 NĂM 2012 CỦA BAN CHẤP HÀNH TRUNG ƯƠNG ĐẢNG KHÓA XI MỘT SỐ VẤN ĐỀ VỀ CHÍNH SÁCH XÃ HỘI GIAI ĐOẠN 2012 - 2020 CHÍNH PHỦ
7p
mungtetmoi
21-01-2013
22
3
Download
-
NGHỊ QUYẾT BAN HÀNH CHƯƠNG TRÌNH HÀNH ĐỘNG CỦA CHÍNH PHỦ GIAI ĐOẠN ĐẾN NĂM 2020 THỰC HIỆN NGHỊ QUYẾT SỐ 11-NQ/TW NGÀY 27 THÁNG 4 NĂM 2007 CỦA BỘ CHÍNH TRỊ VỀ CÔNG TÁC PHỤ NỮ THỜI KỲ ĐẨY MẠNH CÔNG NGHIỆP HÓA, HIỆN ĐẠI HÓA ĐẤT NƯỚC CHÍNH PHỦ
21p
inoneyear
07-04-2010
269
20
Download
-
Quyết định 79/2004/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ về việc điều chỉnh một số nội dung của Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết Hội nghị lần thứ 9 Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa IX ban hành kèm theo Quyết định số 51/2004/QĐ-TTg ngày 31 tháng 3 năm 2004
3p
thanhuyen
19-08-2009
60
2
Download
-
Quyết định 51/2004/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ về việc ban hành Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị Quyết Hội nghị lần thứ 9 Ban Chấp hành Trung ương Đảng khoá IX
26p
thanhuyen
19-08-2009
30
2
Download
-
Nghị quyết số 22/2008/NQ-CP về việc ban hành Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết Hội nghị lần thứ sáu Ban Chấp hành Trung ương Đảng khoá X về tiếp tục hoàn thiện thể chế kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa do Chính phủ ban hành
23p
tadinhphong
23-10-2009
98
13
Download
-
Quyết định 05/2008/QĐ-BXD của Bộ Xây dựng về việc ban hành Chương trình hành động của ngành Xây dựng thực hiện Nghị quyết số 03/2008/NQ-CP ngày 11/01/2008 của Chính phủ ban hành Chương trình hành động của Chính phủ nhiệm kỳ 2007 - 2011
24p
trucsinh
19-08-2009
101
8
Download
-
Quyết định số 313/QĐ-BTC về việc ban hành Chương trình hành động của Bộ Tài chính thực hiện Nghị quyết 16/2007/NQ-CP về Chương trình hành động của Chính phủ sau khi Việt Nam gia nhập Tổ chức thương mại Thế giới (WTO) Giai đoạn 2007 – 2012 do Bộ Tài chính ban hành
26p
tadinhphong
23-10-2009
84
7
Download
-
Chương trình hành động phòng chống tội phạm buôn bán phụ nữ, trẻ em từ năm 2004 đến 2010 theo Quyết định 130/2004/QĐ-TTg ngày 14/7/2004 của Thủ tướng Chính phủ Thông tin Lĩnh vực thống kê: Lao động - Thương binh và Xã hội Phòng, chống tệ nạn xã hội Cơ quan có thẩm quyền quyết định: UBND cấp huyện Cơ quan trực tiếp thực hiện TTHC: Phòng Lao động TB&XH cấp huyện Cách thức thực hiện: Trụ sở cơ quan hành chính Thời hạn giải quyết: 15 ngày làm việc kể từ khi nhận...
4p
chauhoakieng
23-03-2011
65
7
Download
## CHỦ ĐỀ BẠN MUỐN TÌM
[Trái phiếu chính phủ](http://tailieu.vn/tag/trai-phieu-chinh-phu.html) [Bộ máy chính phủ Việt Nam](http://tailieu.vn/tag/bo-may-chinh-phu-viet-nam.html) [Giáo án mầm non chương trình đổi mới](http://tailieu.vn/tag/giao-an-mam-non-chuong-trinh-doi-moi.html) [Phát hành trái phiếu chính phủ](http://tailieu.vn/tag/phat-hanh-trai-phieu-chinh-phu.html) [Tình cảnh lẻ loi của người chinh phụ](http://tailieu.vn/tag/tinh-canh-le-loi-cua-nguoi-chinh-phu.html) [Chương trình giáo dục mầm non](http://tailieu.vn/tag/chuong-trinh-giao-duc-mam-non.html) [Cơ cấu tổ chức của chính phủ](http://tailieu.vn/tag/co-cau-to-chuc-cua-chinh-phu.html) [Cơ cấu tổ chức chính phủ](http://tailieu.vn/tag/co-cau-to-chuc-chinh-phu.html) [Chương trình quản lý công việc](http://tailieu.vn/tag/chuong-trinh-quan-ly-cong-viec.html) [Nghị định chính phủ về luật đất đai](http://tailieu.vn/tag/nghi-dinh-chinh-phu-ve-luat-dat-dai.html) [Nghị định chính phủ về tiền lương](http://tailieu.vn/tag/nghi-dinh-chinh-phu-ve-tien-luong.html) [Nghị định chính phủ về phí lệ phí](http://tailieu.vn/tag/nghi-dinh-chinh-phu-ve-phi-le-phi.html) [Kịch bản chương trình](http://tailieu.vn/tag/kich-ban-chuong-trinh.html) [Quy trình hành chính](http://tailieu.vn/tag/quy-trinh-hanh-chinh.html) [Tổ chức chính phủ](http://tailieu.vn/tag/to-chuc-chinh-phu.html) [Chương trình pr](http://tailieu.vn/tag/chuong-trinh-pr.html) [Văn bản chính phủ](http://tailieu.vn/tag/van-ban-chinh-phu.html) [Can thiệp của chính phủ](http://tailieu.vn/tag/can-thiep-cua-chinh-phu.html) [Chương trình y tế quốc gia](http://tailieu.vn/tag/chuong-trinh-y-te-quoc-gia.html) [Mẫu kịch bản chương trình](http://tailieu.vn/tag/mau-kich-ban-chuong-trinh.html)

Set-Cookie: TLDEVNamespace=26cqq3q3e9e09mhqduu1macma3; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly


markdown:
# Kĩ năng ra quyết định
**Kĩ năng ra quyết định**
-
Bài thuyết trình "Kĩ năng ra quyết định trong quản trị" dưới đây trình bày các nội dung sau: Khái niệm, phân loại quyết định, các chức năng, phương pháp ra quyết định, quy trình ra quyết định, kỹ năng ra quyết định
34p
1700220050886
10-05-2014
179
72
Download
-
So sánh khác nhau giữa lãnh đạo và quản lý kĩ năng ra quyết định so sánh sự khác nhau giữa lãnh đạo và quản lý, kỹ năng ra quyết định, xử lý tình huống quản trị.
21p
six_12
13-03-2014
78
24
Download
-
Quyết định quản trị là phương cách hành động mang tính sáng tạo của chủ doanh nghiệp (Giám đốc) nhằm xử lý một vấn đề đã chín muồi trên cơ sở hiểu biết các quy luật vận động khách quan của hệ thống bị quản trị và việc phân tích các thông tin về hiện trạng của hệ thống.
23p
doremon1234
27-09-2010
169
91
Download
-
Quyết định cũng phải lưu ý đến các tác dụng phụ hoặc các lợi thế gián tiếp. Một quyết định nếu như chỉ hoàn hảo về mặt kĩ thuật mà lại không có tính xã hội thì sẽ không hiệu quả. Chỉ có những quyết định đựơc thực hiện một cách cẩn thận và tỉ mỉ thì mới có hiệu quả như cách chúng được mong đợi. Quyết định phải đạt được các mục tiêu đề ra một cách hiệu quả với các cân nhắc về phí tổn, sức lực và các hậu quả có liên quan. ...
5p
giomuaxuantoi
21-05-2010
259
75
Download
-
Trong vai trò quản lý, gần như hàng ngày bạn phải ra quyết định. Có một số quyết định khá đơn giản nhưng cũng có những quyết định phức tạp đòi hỏi nhiều sự cân nhắc, lựa chọn. Bạn hãy xem hai ví dụ sau đây
6p
danthanh1234
27-10-2010
112
33
Download
-
Trong những buổi họp của ban lãnh đạo, khi xảy ra bất đồng, CEO hay CFO… thường một cách đơn giản cố dừng cuộc tranh cãi bằng việc tự mình đưa ra quyết định. Đôi lúc điều này là cần thiết song khi căn nguyên của xung đột là sự bất tín nhiệm và sự so đo về quyền lực thì một quyết định đơn phương có thể phải trả giá đắt.
5p
danthanh1234
27-10-2010
64
14
Download
-
Một khái niệm sai lầm khi đưa ra quyết định là những quyết định được tạo ra trong sự cô lập với nhau bao gồm việc thu thập thông tin, khám phá những hướng quyết định khác, và tiến hành lựa chọn mà không để ý đến bất cứ điều gì đã diễn ra trước đó.
6p
danthanh1234
27-10-2010
54
13
Download
-
CÁC KỸ NĂNG CUỘC SỐNG KỸ NĂNG GIAO TIẾP Bản thân mỗi người là một bộ phận của xã hội, xung quanh chúng ta có biết bao nhiêu các mối quan hệ: Gia đình, bạn bè hàng xóm, đồng nghiệp, làm ăn, ngoại giao...Vậy làm thế nào để chúng ta có thể dung hoà được tất cả các mối quan hệ đó? Đó là nhờ có kĩ năng giao tiếp đấy, bạn ạ! Hầu hết mọi người đều đồng ý rằng, kĩ năng giao tiếp có thể ảnh hưởng tích cực đến các mối quan hệ của bạn.
9p
meoheo4
30-04-2011
1710
1204
Download
-
Kĩ năng sống môn Đạo đức lớp 2 Bài 1: Học tập sinh hoạt đúng giờ Các KNS PP/KTDH -Kĩ năng quản lí thời gian để học tập sinh hoạt đúng giờ. -Kĩ năng lập kế hoạch để học tập sinh hoạt đúng giờ. -Kĩ năng tư duy phê phán:, đánh giá hành vi sinh hoạt, học tập đúng giờ và chưa đúng giờ. -Thảo luận nhóm -Hoàn tất một nhiệm vụ -Tổ chức trò chơi -Xử lí tình huống.
6p
skkntieuhoc
20-09-2011
314
87
Download
-
Mục tiêu GDKNS trong môn T Việt Giúp HS bước đầu hình thành và rèn luyện cho HS các KNS cần thiết, phù hợp với lứa tuổi,giúp các em nhận biết được những giá trị tốt đẹp trong cuộc sống, biết tự nhìn nhận đánh giá đúng về bản thân để tự tin, tự trọng và không ngừng vươn lên trong cuộc sống, biết ứng xử phù hợp trong các mối quan hệ với người thân,với cộng đồng và với môi trường tự nhiên, biết sống tích cực,chủ động trong mọi điều kiện, mọi ho...
14p
peheo_1
31-07-2012
212
34
Download
-
Đừng nghĩ rằng nếu bạn chỉ có 1 hoặc 2 phương án để lựa chọn thì bạn sẽ có thể ra quyết định nhanh chóng hơn. Những người ra quyết định nhanh sẽ hành xử theo cách đã có sẵn nhiều sự lựa chọn và thường là những lựa chọn có giá trị tương đương.
8p
khanhhoa1234
23-10-2010
66
28
Download
-
Để là một nhà lãnh đạo giỏi chúng ta không nhất thiết phải có tài năng thiên phú. Sau đây là một số đoạn trích từ cuốn sách “Havard Business Review” của tác giả Peter Ducker đề cập đến vấn đề các nhà lãnh đạo giỏi phải có trách nhiệm như thế nào với quyết định riêng của mình.
8p
danthanh1234
27-10-2010
64
28
Download
-
Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp Hoa Kỳ đang có sự thay đổi cách thức hoạch định của mình theo một nghiên cứu gần đây của tạp chí Harvard Business Review. Các nhà quản trị không còn dành thời gian để đưa ra một chiến lược cho một năm hoạt động và từng đơn vị kinh doanh nữa. Mà thay vào các chiến lược được hình thành từ các quyết định được đưa ra một cách thường xuyên
7p
khoimy05
27-10-2010
58
25
Download
-
Ra những quyết định tốt, được mọi người ủng hộ và thực thi không phải là thứ nghệ thuật dành riêng cho những người có khả năng lãnh đạo bẩm sinh. Ai cũng có thể học được và làm được.
5p
danthanh1234
27-10-2010
75
19
Download
-
Những con số tôi sắp tiết lộ sau đây chắc hẳn sẽ làm cho các bạn giật mình ngạc nhiên!!! Bạn có biết rằng đến 67% quyết định mua xe hơi của các hộ gia đình chịu ảnh hưởng bởi những gì được gọi là “lời khuyên” của con trẻ - những người thậm chí chưa đến tuổi lái xe - hay không?
2p
thientruc1605
10-08-2010
82
14
Download
-
Thực tế thì ít khi chúng ta có thời gian để thử phân tích tình hình trong một tình huống mới, tất cả đều dựa vào kinh nghiệm. Lý do đơn giản là khách hàng đã đưa ra những quyết định dựa trên bối cảnh văn hoá chứ không phải những quyết định có tính toán thiệt hơn.
11p
khanhhoa1234
27-10-2010
71
14
Download
-
Nội dung cơ bản của hoạt động quản trị là việc ra các quyết định, bởi vì việc điều hành một tổ chức từ những công việc đơn giản hàng ngày đến những chiến lược lớn, dài hạn cũng đều dựa trên cơ sở những quyết định thích hợp
4p
danthanh1234
27-10-2010
58
14
Download
-
Quyết định cũng phải lưu ý đến các tác dụng phụ hoặc các lợi thế gián tiếp. Một quyết định nếu như chỉ hoàn hảo về mặt kĩ thuật mà lại không có tính xã hội thì sẽ không hiệu quả. Chỉ có những quyết định đựơc thực hiện một cách cẩn thận và tỉ mỉ thì mới có hiệu quả như cách chúng được mong đợi. Quyết định phải đạt được các mục tiêu đề ra một cách hiệu quả với các cân nhắc về phí tổn, sức lực và các hậu quả có liên quan. ...
8p
danthanh1234
27-10-2010
60
14
Download
-
Mỗi một nhà quản lý thường chẳng có ngày nào mà không phải đưa ra các quyết định. Buổi sáng khi tới văn phòng phải đưa ra quyết định, tự mình quyết định, bắt buộc phải quyết định và thường xuyên quyết định nhanh chóng.
8p
hoangkha04
10-11-2010
53
13
Download
-
Chọn lựa những bài giảng Trời nắng trời mưa đạt chất lượng nhất, với mong muốn mang tới cho các bạn những trãi nghiệm mới trong học tập. Qua đây, giáo viên cần giúp cho các em học sinh nhận biết và mô tả ở mức độ đơn giản của hiện tượng thời tiết: nắng, mưa. Biết cách ăn mặc và giữ gìn sức khỏe trong những ngày nắng, mưa. Nhận biết khi trời nắng, mưa. Có ý thức bảo vệ sứ khỏe khi đi dưới nắng, mưa.
23p
dinhthienlykh
08-04-2014
51
9
Download
## CHỦ ĐỀ BẠN MUỐN TÌM
[Kỹ năng ra quyết định](http://tailieu.vn/tag/ky-nang-ra-quyet-dinh.html) [Kỹ năng giải quyết vấn đề](http://tailieu.vn/tag/ky-nang-giai-quyet-van-de.html) [Giáo dục kĩ năng sống cho bé](http://tailieu.vn/tag/giao-duc-ki-nang-song-cho-be.html) [Kĩ năng thuyết trình](http://tailieu.vn/tag/ki-nang-thuyet-trinh.html) [Kĩ năng thuyết phục](http://tailieu.vn/tag/ki-nang-thuyet-phuc.html) [Kĩ năng thuyết trình hiệu quả](http://tailieu.vn/tag/ki-nang-thuyet-trinh-hieu-qua.html) [Quyết định giải quyết nuôi con nuôi](http://tailieu.vn/tag/quyet-dinh-giai-quyet-nuoi-con-nuoi.html) [Quyết định tái định cư](http://tailieu.vn/tag/quyet-dinh-tai-dinh-cu.html) [Khả năng ra quyết định](http://tailieu.vn/tag/kha-nang-ra-quyet-dinh.html) [Học cách ra quyết định](http://tailieu.vn/tag/hoc-cach-ra-quyet-dinh.html) [Quyết định nâng lương](http://tailieu.vn/tag/quyet-dinh-nang-luong.html) [Quyết định sử dụng đất tái định cư](http://tailieu.vn/tag/quyet-dinh-su-dung-dat-tai-dinh-cu.html) [Văn bản quyết định](http://tailieu.vn/tag/van-ban-quyet-dinh.html) [Biểu mẫu quyết định](http://tailieu.vn/tag/bieu-mau-quyet-dinh.html) [Mẫu văn bản quyết định](http://tailieu.vn/tag/mau-van-ban-quyet-dinh.html) [Quyết định quản lý](http://tailieu.vn/tag/quyet-dinh-quan-ly.html) [Kĩ năng giao tiếp](http://tailieu.vn/tag/ki-nang-giao-tiep.html) [Kĩ năng giao tiếp trong kinh doanh](http://tailieu.vn/tag/ki-nang-giao-tiep-trong-kinh-doanh.html) [Kĩ năng biên tập báo](http://tailieu.vn/tag/ki-nang-bien-tap-bao.html) [Quy trình ra quyết định](http://tailieu.vn/tag/quy-trinh-ra-quyet-dinh.html)

Set-Cookie: TLDEVNamespace=220r59updk1t4jlahc1n7rpru4; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly


markdown:
# Lí thuyết dẻo
**Lí thuyết dẻo**
-
Ở tập I chúng tôi đã trình bày những bài toán cơ bản của môn học sức bền vật liệu. Ngày nay, các ngành công trình, giao thông và cơ khí phải giải quyết nhiều bài toán cơ học phức tạp, đòi hỏi các kĩ sư phải biết nhiều kiến thức rộng hơn, nhìn nhận và giải quyết những bài toán phức tạp có liên quan đến kiến thức đàn hồi, lí thuyết dẻo, lí thuyết từ biến....
241p
peheo_1
31-07-2012
438
175
Download
-
Ebook Cơ sở lí thuyết biến dạng dẻo kim loại của tác giả Đinh Bá Trụ được biên soạn với những nội dung sau: Giới thiệu lý thuyết biến dạng dẻo vật lý, nghiên cứu các quy luật biến dạng của vật liệu từ cấu trúc và bản chất vật liệu, giới thiệu lý thuyết biến dạng, ứng suất, điều kiện dẻo nhằm mục tiêu tính toán bài toán dẻo, giới thiệu tổng hợp thuộc tính dẻo và trở lực biến dạng của vật liệu, tạo điều kiện khao thác hết tính năng dẻo c�...
249p
hyekyo
18-03-2009
380
163
Download
-
Trong giáo trình sức bền vật liệu, lí thuyết đàn hồi cũng như lí thuyết dẻo khi xác định ứng suất và biến dạng người ta chưa để ý đến yếu tố thời gian. Điều ấy có nghĩa là các biểu thức của ứng suất và biến dạng không chứa thời gian t, như vậy, người ta đã quan niệm rằng nếu tải trọng bên ngoài tác động lên vật thể không thay đổi thì ứng suất và biến dạng trong vật thể đó cũng không thay đổi theo thời gian.
14p
minhanh0246
26-09-2010
664
230
Download
-
Cơ nhiệt luyện là quá trình tiến hành hai cơ chế hóa bền cùng một lúc: biến dạng dẻo Austenit rồi tôi ngay tiếp theo trong một quá trình công nghệ duy nhất. Kết quả là được Mactenxit nhỏ mịn với độ xô lệch mạng cao, nhờ đó đạt được sự kết hợp rất cao giữa độ bền, độ dẻo và độ dai mà chưa có phương pháp hóa bền nào sánh kịp. Sau cơ nhiệt luyện, thép được ram thấp ở 100-200oC....
13p
vodel480
13-01-2011
269
146
Download
-
Tham khảo sách 'giáo trình cơ sở lý thuyết biến dạng dẻo kim loại - đinh bá trụ', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
249p
phuphong
11-12-2009
214
99
Download
-
[Báo cáo khoa học: "các mô hình ứng xử của bê tông, đánh giá mô hình tối -u dùng trong mô phỏng số các kết cấu bê tông"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-khoa-hoc-cac-mo-hinh-ung-xu-cua-be-tong-danh-gia-mo-hinh-toi-u-dung-trong-mo-phong-so-ca-818785.html)
Tóm tắt: Bài báo tổng hợp và phân tích các mô hình ứng xử của vật liệu bê tông: các mô hình dựa trên lí thuyết cơ học rạn nứt bê tông, các mô hình đàn hồi - dòn theo lí thuyết cơ học phá huỷ dòn, các mô hình đàn hồi-dẻo theo lí thuyết dẻo, các mô hình ứng xử hỗn hợp đàn hồi dòn - dẻo… Tiến hành đánh giá -u nh-ợc điểm của từng mô hình và lựa chọn mô hình tối -u để đ-a vào các lập trình tính toán ứng dụng bằng ph-ơng pháp phần...
7p
thulanh1
05-09-2011
86
25
Download
-
BÀI 15:.Tiết 61:.. Tiết. 61.A.Lí thuyết : Từ quan sát đến miêu tả,.thuyết minh một thể loại văn học 1. Tìm hiểu đề:. - Thể loại: thuyết minh về một thể loại văn. *Đề bài: Thuyết minh đặc điểm thể.thơ thất ngôn bát cú Đường luật học.1. Tìm hiểu đề: - Đối tượng thuyết minh: thể thơ thất ngôn bát. cú Đường luật.
13p
binhminh_11
07-08-2014
164
15
Download
-
Một hệ thống chính trị đi theo con đường xã hội chủ nghĩa nhưng hoạt động kinh tế thị trường với chính sách hợp lí, mềm dẻo, mở cửa để hội nhập, các hoạt động đối ngoại mở rộng, đa phương, song phương từng bước tham gia vào các diễn đàn kinh tế lớn, mở rộng quan hệ ngoại giao, từ đó thiết lập các mối quan hệ hàng hoá thúc đẩy tăng trưởng và phát triển nền kinh tế.
7p
caott9
26-07-2011
30
8
Download
-
Nội dung cuốn sách trình bày nội dung cơ bản của lí thuyết giao động công trình, dao động hệ một bậc tự do, giao động hệ hữu hạn, vô hạn, bậc tự do, dao động đàn dẻo hệ một bậc tự do, tính công trình chịu tác dụng động đất. Sách gồm 2 phần, mời các bạn cùng tham khảo phần 1 sau đây.
75p
uocvong11
02-11-2015
22
8
Download
-
Cân bằng giữa quản lí theo công việc và quản lí theo con người Thế nào là lãnh đạo theo kiểu câu lạc bộ nông thôn, đẽo cày giữa đường và lãnh đạo nhóm. Đâu là phương pháp lãnh đạo tối ưu và cách thực hiện như thế nào. Xin mời bạn xem chi tiết... Lý Thuyết: Hệ thống quản lí của Blake Mouton Khi sếp của bạn giao cho bạn trách nhiệm tổ chức một bữa tiệc giáng sinh cho công ty, đầu tiên bạn sẽ làm gì? Bạn sẽ đưa ra một lịch trình và bắt đầu phân...
7p
banhbeonhantom
26-07-2013
30
6
Download
-
phần tử hữu hạn trong thực tế Với sự hỗ trợ của máy tính điện tử, phương pháp phần tử hữu hạn đang được sử dụng rộng rãi và có hiệu quả trong nhiều lĩnh vực như lí thuyết đàn hồi và dẻo, cơ học chất lỏng, cơ học vật rắn, cơ học thiên thể, khí tượng thuỷ văn, vv… Phương pháp Phần tử hữu hạn thường được dùng trong các bài toán Cơ học (cơ học kết cấu, cơ học môi trường liên tục) để xác định trường ứng suất và biến dạng của vật t...
5p
vteo20
01-10-2010
129
73
Download
-
Những người xây dựng lí thuyết này đưa ra mối liên hệ giữa tốc độ biến dạng dẻo, ứng suất và thời gian đối với quá trình từ biến ở một nhiệt độ xác định: Một trong những biểu thức giải tích được sử dụng rộng rãi theo lí thuyết này là dạng hàm số ứng suất: & P Bt (9-18) n Trong đó n là hệ số phụ thuộc vào nhiệt độ đối với mỗi loại vật liệu và: Bt d t dt Sau giai đoạn đầu của từ biến thì có thể xem tốc...
6p
minhanh0246
26-09-2010
82
27
Download
-
BÀI 11:..Theo em, kể chuyện theo. ngôi thứ nhất sẽ có tác.dụng gì? Yêu cầu khi tập.nói miệng trước tập thể. một vấn đề gì đó phải. trình bày như thế nào?... TIẾT 44:. TÌM HIỂU CHUNG VỀ VĂN BẢN THUYẾT MINH.I. Vai trò và đặc điểm chung của. văn bản thuyết minh.. 1. Khái niệm:..Khi các em đi mua một chiếc ti vi, các em. thấy trong giấy hướng dẫn sử dụng. người ta viết những gì?.... Khi mua một hộp bánh các em thấy trên.
49p
binhminh_11
07-08-2014
166
22
Download
-
I. MỤC TIÊU CỦA BÀI HỌC: 1. Kiến thức: - củng cố khái niệm về cấu trúc và tính chất của polime. 2. Kĩ năng: - so sánh các loại vật liệu chất dẻo, cao su, tơ và keo dán. - Viết các phương trình hoá học tổng hợp ra các vật liệu. - Giải các bài tập về các hợp chất của polime II. CHUẨN BỊ: - Chuẩn bị hệ thống các câu hỏi về lí thuyết. - Chọn các bài tập chuẩn bị cho tiết luyện tập. III. CÁC HOẠT ĐỘNG DẠY HỌC: 1. On định trật...
6p
abcdef_25
14-09-2011
125
20
Download
-
Ngoài phần khám gan và túi mật sẽ có bài riêng, torng khi khám lâm sàng bộ máy tiêu hoá ta cần khám phân và nước mật. 1. KHÁM PHÂN. Là động tác cần thiết không thể thiếu trong quá trình thăm khám tiêu hoá. · Bình thường: phân nàu vàng dẻo, đóng thành khuôn, khối lượng chừng 200 – 300g mỗi ngày. · Bất thường: phân có thể thay đổi. - Về số lượng lần đại tiện: ỉa chảy, táobón. - Về khối lượng: trong kiết lị lượng phân rất ít. ...
6p
lananhanh234
30-08-2011
42
5
Download
-
NGỮ VĂN 8... BÀI 10: VĂN BẢN.THÔNG TIN VỀ NGÀY TRÁI. ĐẤT NĂM 2000..Quan sát trên màn.hình, em có nhận.xét gì về những.bức ảnh đó ?.. Giới thiệu bài:. Ai cũng thừa nhận rằng dù mình có rất.nhiều tiền mà sống trong hoàn cảnh lúc nào.mũi cũng ngửi thấy mùi không thích thú do ô.nhiễm gây ra, mắt nhìn thấy những quang.cảnh không đẹp do rác thải gây ra thì làm sao.sống vui được.. Nếu chỉ hoàn toàn lo phát triển kinh tế.
35p
anhtrang_99
07-08-2014
428
119
Download

Set-Cookie: TLDEVNamespace=9rpf6dmf5vkkp4gtesq6th2e86; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly


markdown:
![ Ảnh minh họa. Nguồn: internet](http://static.tapchitaichinh.vn/660x450/Uploaded/phammaihanh/2015_09_21/30namdoimoi_EWOF.jpg)
Dự thảo
[Báo cáo chính trị c](http://baochinhphu.vn/Tin-noi-bat/Lay-y-kien-dong-gop-Du-thao-Bao-cao-chinh-tri-trinh-Dai-hoi-XII-cua-Dang/236239.vgp) *ủa Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XI tại Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ XII của Đảng*
Nhìn tổng thể, qua 30 năm đổi mới, đất nước ta đã đạt được
** trên con đường xây dựng chủ nghĩa xã hội và bảo vệ Tổ quốc xã hội chủ nghĩa. Đồng thời cũng còn nhiều vấn đề lớn, phức tạp, những thành tựu to lớn, có ý nghĩa lịch sử** **cần phải tập trung giải quyết, khắc phục để đưa đất nước phát triển nhanh và bền vững – Dự thảo khẳng định.** *nhiều hạn chế, yếu kém*
Theo dự thảo, qua 30 năm đổi mới, “đất nước ra khỏi khủng hoảng kinh tế - xã hội và tình trạng kém phát triển, trở thành nước đang phát triển có thu nhập trung bình, đang đẩy mạnh công nghiệp hoá, hiện đại hoá và hội nhập quốc tế. Kinh tế tăng trưởng khá, nền kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa từng bước hình thành, phát triển. Chính trị - xã hội ổn định; quốc phòng, an ninh được tăng cường. Văn hoá - xã hội có bước phát triển; bộ mặt đất nước và đời sống của nhân dân có nhiều thay đổi. Dân chủ xã hội chủ nghĩa được phát huy và ngày càng mở rộng. Đại đoàn kết toàn dân tộc được củng cố và tăng cường. Công tác xây dựng Đảng, xây dựng Nhà nước pháp quyền và cả hệ thống chính trị được đẩy mạnh. Sức mạnh về mọi mặt của đất nước được nâng lên; độc lập, chủ quyền, thống nhất, toàn vẹn lãnh thổ và chế độ xã hội chủ nghĩa được giữ vững. Quan hệ đối ngoại ngày càng mở rộng và đi vào chiều sâu; vị thế và uy tín của Việt Nam trên trường quốc tế được nâng cao”.
Những thành tựu đó
*tạo tiền đề quan trọng* để nước ta tiếp tục đổi mới và phát triển mạnh mẽ trong những năm tới; khẳng định đường lối đổi mới của Đảng là đúng đắn, sáng tạo; con đường đi lên chủ nghĩa xã hội của nước ta là *phù hợp với thực tiễn của Việt Nam và xu thế phát triển của lịch sử*.
*Tuy nhiên,* bên cạnh những thành tựu đạt được, dự thảo cho rằng “chúng ta còn nhiều *hạn chế, khuyết điểm”.*
Cụ thể là, công tác tổng kết thực tiễn, nghiên cứu lý luận còn bất cập, chưa làm rõ một số vấn đề đặt ra trong quá trình đổi mới để định hướng trong thực tiễn, cung cấp cơ sở khoa học cho hoạch định đường lối của Đảng, chính sách và pháp luật của Nhà nước. Lý luận về chủ nghĩa xã hội và con đường đi lên chủ nghĩa xã hội còn một số vấn đề cần phải qua tổng kết thực tiễn để tiếp tục làm rõ.
Kinh tế phát triển chưa bền vững, chưa tương xứng với tiềm năng, yêu cầu và thực tế nguồn lực được huy động. Trong 10 năm gần đây, kinh tế vĩ mô thiếu ổn định, tốc độ tăng trưởng kinh tế suy giảm, phục hồi chậm. Chất lượng, hiệu quả, năng suất lao động xã hội và năng lực cạnh tranh của nền kinh tế còn thấp. Phát triển thiếu bền vững cả về kinh tế, văn hoá, xã hội và môi trường. Nhiều vấn đề bức xúc nảy sinh, nhất là các vấn đề xã hội và quản lý xã hội chưa được nhận thức đầy đủ và giải quyết có hiệu quả; còn tiềm ẩn những nhân tố và nguy cơ mất ổn định xã hội. Trên một số mặt, một số lĩnh vực, một bộ phận
Việc tạo nền tảng để cơ bản trở thành một nước công nghiệp theo hướng hiện đại không đạt được mục tiêu đề ra.
Bốn nguy cơ mà Hội nghị đại biểu toàn quốc giữa nhiệm kỳ khoá VII của Đảng (năm 1994) nêu lên vẫn tồn tại, có mặt diễn biến phức tạp, như nguy cơ "diễn biến hoà bình" của các thế lực thù địch với những thủ đoạn mới, nhất là triệt để sử dụng các phương tiện truyền thông mạng Internet để chống phá ta và những biểu hiện "tự diễn biến", "tự chuyển hoá" trong nội bộ. Niềm tin của cán bộ, đảng viên và nhân dân vào Đảng, chế độ có mặt bị giảm sút.
*Những hạn chế, khuyết điểm trên đây đòi hỏi toàn Đảng, toàn dân, toàn quân ta phải nỗ lực phấn đấu không ngừng để khắc phục, tiếp tục đưa đất nước phát triển nhanh, bền vững theo con đường xã hội chủ nghĩa.*
Nhìn lại 30 năm đổi mới, từ những thành tựu cũng như những hạn chế, khuyết điểm, dự thảo nêu 5 bài học.
*Một là, *trong quá trình đổi mới phải chủ động, không ngừng sáng tạo trên cơ sở kiên định mục tiêu độc lập dân tộc và chủ nghĩa xã hội, vận dụng sáng tạo và phát triển chủ nghĩa Mác - Lênin, tư tưởng Hồ Chí Minh, kế thừa và phát huy truyền thống dân tộc, tiếp thu tinh hoa văn hoá nhân loại, vận dụng kinh nghiệm quốc tế phù hợp với Việt Nam.
*Hai là, *đổi mới phải luôn luôn quán triệt quan điểm "dân là gốc", vì lợi ích của nhân dân, dựa vào nhân dân, phát huy vai trò làm chủ, tinh thần trách nhiệm, sức sáng tạo và mọi nguồn lực của nhân dân; phát huy sức mạnh đoàn kết toàn dân tộc.
*Ba là, *đổi mới phải toàn diện, đồng bộ, có bước đi phù hợp; tôn trọng quy luật khách quan, xuất phát từ thực tiễn, bám sát thực tiễn, coi trọng tổng kết thực tiễn, nghiên cứu lý luận, tập trung giải quyết kịp thời, hiệu quả những vấn đề do thực tiễn đặt ra.
*Bốn là, *phải đặt lợi ích quốc gia - dân tộc lên trên hết; kiên định độc lập, tự chủ, đồng thời chủ động và tích cực hội nhập quốc tế trên cơ sở bình đẳng, cùng có lợi; kết hợp phát huy sức mạnh dân tộc với sức mạnh thời đại để xây dựng và bảo vệ vững chắc Tổ quốc Việt Nam xã hội chủ nghĩa.
*Năm là, *phải thường xuyên tự đổi mới, tự chỉnh đốn, nâng cao năng lực lãnh đạo và sức chiến đấu của Đảng; xây dựng đội ngũ cán bộ, nhất là đội ngũ cán bộ cấp chiến lược, đủ năng lực và phẩm chất, ngang tầm nhiệm vụ; nâng cao hiệu lực, hiệu quả hoạt động của Nhà nước, Mặt trận Tổ quốc, các tổ chức chính trị - xã hội và của cả hệ thống chính trị; tăng cường mối quan hệ mật thiết với nhân dân.
## Bình luậnÝ kiến của bạn sẽ được biên tập trước khi đăng. Xin vui lòng gõ tiếng Việt có dấu

Cache-Control: public, max-age=300

Content-Type: text/html; charset=utf-8

Set-Cookie: .ASPXANONYMOUS=1h8C6r-m0gEkAAAAMTlhNWUxNmUtNGQ4MS00MzVkLWFjNDYtNjlmNTg1YjY2NTRj0; domain=tapchitaichinh.vn; expires=Mon, 27-Mar-2017 06:03:54 GMT; path=/; HttpOnly


markdown:
|Thiết kế 3D|
|Diễn đàn này dành cho tất cả mọi người, các bài viết ở đây bất kỳ ai cũng đọc được, không phân biệt thành viên hay không.|
Bạn chưa là thành viên. Mời bạn đăng ký để được viết bài và nêu các thắc mắc tại Diễn Đàn. Chúng ta cùng học tập lẫn nhau.
Ai cũng có thể làm thầy, ai cũng là học trò.
Thân
Admin
Thiết kế 3D
Sử dụng các phần mềm thiết kế 3D từ người mới học đến chuyên nghiệp
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
sao nó cứu bảo please wait. Loading ... nhỉ? mà ko xem đc nội dung bên trong!!!!
![]()
![]()
![]()
chúc thầy sức khỏe và thành công!
![]()
![]()
![]()
Thiết lập theo TCVN trong AutoCAD Structural Detailng 2012
![]()
|» |
»
»
»
»
|Tìm kiếm|
## Thời gian
|Latest topics|
|Most Viewed Topics|
|Các trang Tham khảo|
|Top posters|
|Thống Kê|
Hiện có
7 người đang truy cập Diễn Đàn, gồm: 0 Thành viên, 0 Thành viên ẩn danh và 7 Khách viếng thăm :: 1 Bot
Không
Số người truy cập cùng lúc nhiều nhất là
81 người, vào ngày 28/9/2016, 21:31
|Statistics|
|Diễn Đàn hiện có |10047 thành viên
Chúng ta cùng chào mừng thành viên mới đăng ký:
Tổng số bài viết đã gửi vào diễn đàn là
3835 in 1403 subjects
|Social bookmarking|
![]()
![]()
![]()
|Online|
|Khách thăm|

WARC-Truncated: length

X-XSS-Protection: 1; mode=block

Cache-Control: post-check=0, pre-check=0

X-Content-Type-Options: nosniff

Vary: User-Agent

P3P: CP="IDC DSP COR ADM DEVi TAIi PSA PSD IVAi IVDi CONi HIS OUR IND CNT"


markdown:
![ Mrnhan](http://thegioidoco.net/data/avatars/l/5/5361.jpg?1462183801)
- Hoạt động cuối:
- 5/5/16
- Tham gia ngày:
- 2/5/16
- Bài viết:
- 1
- Đã được thích:
- 0
- Giới tính:
- Nam
- Sinh nhật:
- 20/1/81 (Tuổi: 35)
### Chia sẻ trang này
# Mrnhan(1 )
*Số người xác thực(1)*
- Mrnhan được nhìn thấy lần cuối:
- 5/5/16
- Địa Chỉ:
- Dak nông
- SĐT:
- 0916922981
-
- Đang tải...
- Đang tải...
-
### Giới thiệu
- Giới tính:
- Nam
- Sinh nhật:
- 20/1/81 (Tuổi: 35)
- SĐT:
- 0916922981
- Địa Chỉ:
- Dak nông
### Tương tác
- Đang tải...
- Đang tải...
- Đang tải...

Server: nginx

Cache-control: private, max-age=0

X-Frame-Options: SAMEORIGIN


markdown:
# Tin trong nước Văn Hóa Nhà Gỗ 200 Năm Tuổi Tại Phố Thụy Khuê (Hà Nội)
Xem trong '
[Làng Tin Tức](forum/lang-tin-tuc.33/)' đăng bởi [Kỷ Vật](members/ky-vat.1663/), [10/5/16](threads/nha-go-200-nam-tuoi-tai-pho-thuy-khue-ha-noi.44066/), [ Mã Tin: 44066 ]
**[261 lượt xem - 0 bình luận]**
Xem trong '
[Làng Tin Tức](forum/lang-tin-tuc.33/)' đăng bởi [Kỷ Vật](members/ky-vat.1663/), [10/5/16](threads/nha-go-200-nam-tuoi-tai-pho-thuy-khue-ha-noi.44066/), [ Mã Tin: 44066 ]
**[261 lượt xem - 0 bình luận]**


markdown:
Nói về chuyện những người ý thức kém khi tham gia giao thông ở Việt Nam, có rất nhiều dẫn chứng cụ thể và chỉ cần một lệnh tìm kiếm đơn giản cũng đủ trả về hàng vạn kết quả khác nhau.
Trong hàng vạn kết quả ấy, đáng trách nhất vẫn là những người đặt tính mạng bản thân và cả con cái vào vòng nguy hiểm.
Người đàn ông chở cậu bé trên xe máy - được cho là 2 bố con, trong đoạn clip dưới đây là trường hợp gần nhất cần được nói tới.
Cả 2 người không đội mũ bảo hiểm, phóng xe nhanh, hơn nữa cậu bé lại đứng đu bám ở một bên thân xe, không có bất kỳ phương tiện nào để đảm bảo an toàn.
Nhiều người chứng kiến hình ảnh này đã phải giật mình hoảng sợ và cho rằng hai người như đang "làm xiếc" trên đường và mang tính mạng ra để "đùa bỡn". Tất nhiên, kèm theo đó là vô vàn lời chỉ trích nhắm về phía người cha khi chở con nhỏ đi trên đường như vậy.
[Ông bố](/ong-bo.html) liều mạng nhất năm, đặt con trai vào tình huống nguy hiểm.

Cache-Control: private

Set-Cookie: SERVERID=; Expires=Thu, 01-Jan-1970 00:00:01 GMT; path=/


markdown:
Chủ đề ngẫu nhiên:
[Một thoáng Phôi pha...](http://thiamlau.com/forum/showthread.php?tid=97&action=lastpost)- [Vũ Thiên Di](http://thiamlau.com/forum/member.php?action=profile&uid=3)
|
|
Items: |This user has no items. (
|
Hộp thư (lưu ý: email phải nhận được mail để kích hoạt tài khoản) Tin cá nhân: |
|
|
|
Items: |This user has no items. (
|
Hộp thư (lưu ý: email phải nhận được mail để kích hoạt tài khoản) Tin cá nhân: |
|

Set-Cookie: sid=4436a334518791880d642599109e8134; path=/forum/; domain=.thiamlau.com; HttpOnly

Server: nginx admin


markdown:
**Thời Khắc Ngượng Ngùng Của Mỹ Thiếu Niên**
“Đến đây đến đây.” Tiếng hét đó chính là của Vu giới đệ nhất mĩ thiếu niên.
Thân mặc áo bào màu ngọc tím, đầu đội mũ vàng nạm ngọc tím, eo thắt đai gấm, chân mang giày thêu chỉ vàng. Vị mĩ thiếu niên này dường như sợ dung mạo của mình còn không đủ rực rỡ chói mắt, mỗi lần xuất đầu lộ diện đều hoa lệ chói chang như vậy. Nhưng, người khiến người ta chú ý nhất vẫn là một khuôn mặt nhỏ xinh đẹp khuynh quốc khuynh thành.
“Tiểu tẩu tử, tiểu hồ ly, tiểu bảo bối đáng thương. Bổn mĩ thiếu niên mới không ở bênh cạnh nàng mấy ngày, nàng đã bị người ta đánh trọng thương tới mức này, xem ra nàng không thể rời xa ta thật rồi. Lần này, ta nhất định phải đưa nàng về Vu giới chơi một chuyến, không ai có thể ngăn cản được ta, vì tiểu tẩu tử nàng, bổn mĩ thiếu niên sẽ liều mạng với hắn!”
Linh Nhi đã bị hắn làm phép biến thành hình người, đang nằm nghiêng trên giường, mĩ thiếu niên ngồi bên cạnh, vừa kiểm tra sắc mặt, mạch tượng của nàng, vừa lầu bầu không ngớt. Sau lưng hắn, sắc mặt mọi người đều kỳ dị biến đổi khôn lường.
Bạn đang đọc truyện tại ThíchTruyện.VN
Thu Hàn Nguyệt chỉ quan tâm vào cơ thể nhỏ bé đang nằm trên giường thôi, hoàn toàn chẳng có phản ứng gì.
Bách Diêu không biết là nghe thấy hay vờ điếc, mặt không biểu cảm.
Lương hậu cùng thái tử hay tin vội vàng chạy tới thì đều chẳng lạ gì mĩ thiếu niên này, nhưng cố gắng nín nhịn, không dám cười thành tiếng. Nguyên nhân là trong phòng còn có một mĩ thiếu phụ đang ngồi, sắc mặt không vui, dung mạo như thiên nhiên.
“Thu Quan Vân con yên lặng cho mẹ!” Thiên tiên mĩ phụ không thể nhẫn nhịn được nữa, khẽ quát thành tiếng. Không biết đây là đứa con lắm mồm nhà ai?
Người bị quát quay đầu lại, khuôn mặt hắn có tới chín phần giống với khuôn mặt mĩ lệ kiều diễm của người phụ nữ kia, cười nịnh bợ: “Mẫu thân đại nhân, chỉ ngồi không nói, Quan Vân sẽ im lặng.”
Mẫu thân của Thu Quan Vân, thiên tiên mĩ phu nhân, đương nhiên cũng là thủ lĩnh của Vu giới – Vân Thương Hải, điềm đạm mỉm cười: “Vậy thì hãy im lặng cho ta.”
“… Được ạ.” Thu Quan Vân quay mặt đi, khịt khịt chiếc mũi cao thẳng tắp đầy vẻ tội nghiệp. Trên khuôn mặt hắn, chỉ duy nhất có chiếu mũi này là không giống với mĩ phụ kia, khiến khuôn mặt hắn nhìn kém tiên khí hơn so với mẫu thân, mà thiên về sự yêu mị nửa nam nửa nữ hơn.
“Tiểu tẩu tử, không phải ta không muốn nói chuyện với nàng, thực ra mẫu thân xinh đẹp nhà ta quá bá đạo…”
“Thu Quan Vân, con không nuốt lời vào họng được hay sao, ta vẫn đang nghe con lẩm bẩm đấy.” Vân Thương Hải chậm rãi nói.
“… Vâng, mẫu thân đại nhân xinh đẹp, con biết rồi, con sẽ sửa.”
Thu Minh Hạo không nhịn được nữa, bật cười thành tiếng.
“Tiểu tử thối!” Thu Quan Vân lập tức hét lên, “Ngươi dám cười bổn đại gia! Ngươi đợi mà xem, bổn đại gia chỉ cần lật tay một cái, tìm ngươi tính…”
Bách Diêu cũng đã không thể nhẫn nại hơn nữa, hỏi: “Rốt cuộc ngươi có thể chữa được cho Linh Nhi không?”
“… Tìm ngươi tính… Đương nhiên chữa được. Lão hồ ly ngươi nhìn người kiểu gì thế hả, không tin vào bổn thiếu gia ư? Bổn thiếu niên đường đường là Vu giới đệ nhất mĩ thiếu niên…”
“Nếu ngươi không thể chữa được, xin hãy đứng tránh ra.”
Đôi mắt đẹp của Thu Quan Vân trợn lên kinh ngạc: “Ngươi dám bảo bổn ác bá tránh ra? Bổn ác bá là ai? Bổn ác bá là…”
“Ngươi…”
Thu Hàn Nguyệt ngăn Bách Diêu lại, nói: “Hắn nói nhiều một chút, hơi phiền một chút, nhưng việc cần làm, chưa bao giờ hắn để bị lỡ cả.” Nếu không, sao Thu Hàn Nguyệt ta có thể nhẫn nhịn hắn lâu như thế?
“Đúng đấy, Bách tiên sinh.” Vân Thương Hải cười, nói: “Mặc dù đứa con này của ta không được ai yêu mến cả, nhưng khả năng trị bệnh của nó lại cao nhất Vu tộc, đến ta cũng không bì được. Trong lúc nó nói nhăng nói cuội nhưng vẫn không quên quan sát bệnh tình của lệnh muội đâu.”
Đối với người này, do địa vị và thuật lực, nên Bách Diêu cũng tôn trọng hơn: “Đa tạ Vân thủ lĩnh…”
“Á à!” Thu Quan Vân ôm đầu kêu lên, “Không biết tên vô lại không có lương tâm, không có đạo nghĩa, mặt dày, tâm địa độc ác nào lại hạ độc tàn nhẫn như vậy đối với tiểu bảo bối nhà ta. Sau này bổn mĩ thiếu niên phải tìm hắn tính sổ, lóc da hắn rút gân hắn mang xương của hắn đi làm con rối…”
Vân Thương Hải khẽ ho một tiếng.
Thu Quan Vân bịt miệng nín thở, quay lại cười nịnh bợ, “Mẹ, Quan Vân mắng người xấu cũng không được sao?”
“Tiểu tẩu tử của con bị trúng ám độc gì?”
“Mẹ, mẹ còn nhớ lần trước cha hạ ‘Nhiên trấn hương’ với mẹ không?”
Sắc mặt Vân Thương Hải ửng hồng, khẽ mắng: “Con nhắc chuyện ấy làm gì?”
Thu Quan Vân chớp chớp mắt vô tội, “Trong độc dược mà tiểu tẩu tử trúng, cũng có một thành phần trong ‘Nhiên trấn hương’; ngoài ra còn có cả ‘Đoạt hồn thảo’ do Thiên Nhạc sơn chế tạo, ‘Hủ cốt diệp’ của Tứ Hải sơn, ‘Đoạt tràng căn’ của Tượng Nha phụ. Mẹ, mẹ nghĩ xem, người có công lực thâm hậu, thuật lực vô địch thiên hạ như mẹ mà trúng Nhiên trấn hương còn phải bất lực chẳng biết làm gì, huống hồ tiểu tẩu tử, hê hê…”
Nụ cười đó, rõ ràng có vài phần phóng túng xấu xa. Vân Thương Hải nheo đôi mắt đẹp, dịu giọng nói: “Vậy Quan Vân hãy chữa trị cho tiểu tẩu tử đi, những chuyện khác, mẹ con ta về bàn bạc sau.”
“… Được.” Thu Quan Vân rùng mình, sự xấu xa trong nụ cười kia lập tức tiêu tan hoàn toàn.
“Mẹ!”
Để chuyên tâm chữa trị, Thu Quan Vân đưa Linh Nhi vào phòng nhỏ bên trong, hai khắc sau, đầu mướt mồ hôi chạy ra, “Độc tố của tiểu tẩu tử đã vào huyệt mạch, Quan Vân nhất thời không ép ra được, cần công lực của mẹ hỗ trợ.”
“Để ta xem.” Bách Diêu bước lên trước. Muội muội yêu quý gặp nạn, hắn sao có thể bàng quang đứng nhìn.
“Ngươi… ngươi không được!” Mĩ thiếu niên như bị sét đánh, giật nảy người kêu lên.
“Tại sao?” Đôi lông mày đẹp như tranh của mĩ thiếu phụ nhướng lên, hỏi: “Con biết rõ vi nương lát nữa còn phải giúp tiểu tẩu tử của con tu dưỡng tâm mạch, phải hao tổn rất nhiều nội lực, lúc này có hắn giúp, chẳng phải càng tốt hơn ư?”
“Độc mà tiểu tẩu tử trúng không phải là loại bình thường, vô cùng hao tổn khí lực, lát nữa hơi nóng sẽ bốc lên tận đỉnh đầu, cần phải cởi bỏ y phục, hắn vào làm sao mà được?”
Bách Diêu chẳng quan tâm, “Chữa bệnh sao có thể kiêng kị nhiều thế, ngươi còn ở đấy được, tại sao ta không thể? Huống hồ Linh Nhi và ta, nói là muội muội nhưng cũng chẳng khác gì con gái, trong mắt ta lúc nào nó cũng rất trong sáng, nhỏ bé, cần phải kiêng kị gì không?”
Thu Hàn Nguyệt chau mày, định buông lời phản kích, Thu Quan Vân đã nhảy dựng lên hét: “Ai nói người cởi y phục là Linh Nhi? Mà là bổn thiếu gia.”
Đột nhiên trong phòng yên lặng. Rồi ngay sau đó, tất cả mọi người đều phá lên cười ngất, trừ Bách Diêu.
“Ta còn tưởng ‘tiểu thúc thúc’ không quan tâm tới mấy chuyện ấy, cũng biết xấu hổ từ bao giờ thế?” Thu Minh Hạo nói.
“Lần này, thì ta yên tâm rồi, trong lòng Quan Vân cũng còn biết ý tứ về thân phận của mình, không đến nỗi nổi loạn thật sự.” Lương hoàng hậu nói.
“Ha ha ha…” Vân Thương Hải cười vui sướng nhất. Thấy đứa con trai bất hiếu của mình bị mất mặt, thức sự là việc vui sướng nhất trên đời này.
Đến Thu Hàn Nguyệt lúc này trong lòng nặng nề đầy tâm sự cũng phải nhếch môi lên cười, nói: “Để giúp thẩm thẩm đỡ tổn hao khí lực, lỡ việc điều dưỡng sau này, bảo hắn che mắt lại không được sao?”
Thu Quan Vân đã nhận ra mình vừa nói gì, hai má đỏ ửng, tức giận trừng mắt nhìn Thu Minh Hạo (Ở đây hắn là người có địa vị nhỏ nhất, đáng bị bắt nạt nhất), hét tướng lên: “Hừ, bổn ác bá là người lợi hại nhất thế nào chứ? Bổn thiếu gia không cần ai hết, tự mình cứu tiểu tẩu tử!”


markdown:
...loại rủi ro pháp lý, nắm cơ hội làm giàu...
TRA CỨU THỦ TỤC HÀNH CHÍNH
VĂN BẢN GỐC
Điều 87 Nghị định 34/2016/NĐ-CP
X
Từ khoá: Số Hiệu, Tiêu đề hoặc Nội dung ngắn gọn của Văn Bản...
Thành Viên
THỦ TƯỚNG CHÍNH PHỦ******
CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAMĐộc lập - Tự do - Hạnh phúc********
Số: 220/2002/QĐ-TTG
Hà Nội, ngày 26 tháng 03 năm 2002
QUYẾT ĐỊNH
VỀ VIỆC ĐẦU TƯ DỰ ÁN CẢI TẠO, NÂNG CẤP TỈNH LỘ SỬ DỤNG VỐN VAY CỦA NGÂN HÀNG PHÁT TRIỂN CHÂU Á
THỦ TƯỚNG CHÍNH PHỦ
Căn cứ Luật Tổ chức Chính phủ ngày 25 tháng 12 năm 2001;Xét đề nghị của Bộ Giao thông vận tải (văn bản số 3065/BGTVT-KHĐT ngày 14 tháng 9 năm 2001, số 3552/GTVT-KHĐT ngày 24 tháng 10 năm 2001 và số 234/BGTVT-KHĐT ngày 22 tháng 01 năm 2002); ý kiến thẩm định của Bộ Kế hoạch và Đầu tư (văn bản số 7624 BKH/VPTĐ ngày 09 tháng 11 năm 2001 và số 1395 BKH/VPTĐ ngày 06 tháng 3 năm 2002),
QUYẾT ĐỊNH:
Điều 1. Đầu tư Dự án cải tạo, nâng cấp tỉnh lộ sử dụng vốn vay của Ngân hàng Phát triển Châu á (ADB) với những nội dung chủ yếu sau :
1.Vị trí và quy mô đầu tư :
a) Cải tạo, nâng cấp khoảng 1.666 km tỉnh lộ cho 92 tuyến đường với quy mô chủ yếu là đường cấp V (81 tuyến), cấp IV (8 tuyến), cấp III (3 tuyến) và một số cầu nhỏ (cầu có chiều dài không lớn hơn 6 mét) của 18 tỉnh phía Bắc, gồm : Sơn La, Lai Châu, Lào Cai, Yên Bái, Bắc Kạn, Thái Nguyên, Phú Thọ, Vĩnh Phúc, Cao Bằng, Lạng Sơn, Tuyên Quang, Hà Giang, Quảng Ninh, Hoà Bình, Hà Tây, Bắc Giang, Thanh Hoá và Hà Nam.
b) Phương pháp lựa chọn đối tượng đầu tư của dự án là xác định thứ tự ưu tiên trên cơ sở kết hợp các tiêu chí xã hội và kinh tế.
2. Tiêu chuẩn kỹ thuật :
Các chỉ tiêu kỹ thuật chủ yếu áp dụng theo các tiêu chuẩn : TCVN 4054-85 và TCVN 4054-98.
3. Tổng mức đầu tư và nguồn vốn :
Tổng mức đầu tư cho dự án là 100 triệu USD (tương đương 1.502,8 tỷ đồng Việt Nam theo tỷ giá 1 USD = 15.028 đồng), trong đó :
- Vay ADB : 70 triệu USD
- Vốn đối ứng của Việt Nam : 30 triệu USD
4. Tổng tiến độ : Dự án được thực hiện trong thời hạn 5 năm kể từ thời điểm Hiệp định vay vốn có hiệu lực.
5. Chủ đầu tư : Bộ Giao thông vận tải.
- Đại diện chủ đầu tư : Ban Quản lý dự án 5 (PMU5).
- Cơ quan quản lý dự án được thực hiện theo 2 cấp :
+ Cấp trung ương : Ban quản lý dự án 5.
+ Cấp địa phương : Ban Quản lý dự án cấp tỉnh (PPMU) trực thuộc Sở Giao thông vận tải tỉnh (PDOT).
6. Phương thức thực hiện dự án : Theo qui định của Hiệp định vay vốn và các quy định hiện hành về quản lý đầu tư và xây dựng.
Điều 2. Phân giao nhiệm vụ
1. Bộ Giao thông vận tải chịu trách nhiệm :
- Phê duyệt các tiểu dự án của các tỉnh thuộc dự án và chỉ đạo triển khai theo quy định hiện hành, phê duyệt khuôn khổ kế hoạch giải phóng mặt bằng.
- Quản lý và điều hành tổng thể việc thực hiện dự án theo các quy định phân cấp được xác lập trong Hiệp định vay vốn.
2. Ủy ban nhân dân 18 tỉnh thuộc dự án chịu trách nhiệm tổ chức thực hiện dự án tại địa phương mình theo phân cấp và tổ chức thực hiện công tác giải phóng mặt bằng đáp ứng yêu cầu tiến độ của dự án.
3. Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Bộ Tài chính, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và các cơ quan có liên quan thực hiện theo chức năng và phối hợp với Bộ Giao thông vận tải trong việc chỉ đạo triển khai dự án theo đúng quy định hiện hành của Nhà nước, cam kết đã ký với ADB và thông lệ quốc tế.
Điều 3. Các Bộ trưởng, Thủ trưởng cơ quan ngang Bộ, Thủ trưởng cơ quan thuộc Chính phủ có liên quan, Chủ tịch ủy ban nhân dân các tỉnh có dự án chịu trách nhiệm thi hành quyết định này ./.
Nơi nhận: - Thủ tướng, các Phó Thủ tướng Chính phủ,- Các Bộ : Giao thông vận tải, Xây dựng, Kế hoạch và Đầu tư, Tài chính, - Văn phòng Chủ tịch nước, - Ngân hàng Nhà nước Việt Nam,- Tổng cục Địa chính,- Kho bạc Nhà nước,- Quỹ Hỗ trợ phát triển,- ủy ban nhân dân các tỉnh có Dự án (Điều 1).- Ban Quản lý dự án 5, - Công báo,- VPCP : BTCN, các PCN : Nguyễn Công Sự,Văn Trọng Lý, các Vụ : QHQT, KTTH, NN, ĐP1, ĐP2, TH, TTTT & BC,- Lưu : CN (5b), Văn thư.
KT. THỦ TƯỚNG CHÍNH PHỦPHÓ THỦ TƯỚNG Nguyễn Tấn Dũng
THE PRIME MINISTER OF GOVERNMENT
-------
SOCIALIST REPUBLIC OF VIET NAM
Independence - Freedom - Happiness
------------
No:
220/2002/QD-TTg
Hanoi, March 26, 2002
DECISION
ON INVESTMENT IN THE PROJECT ON IMPROVING AND
UPGRADING PROVINCIAL ROADS WITH CAPITAL BORROWED FROM THE ASIAN DEVELOPMENT
BANK
THE PRIME MINISTER
Pursuant to the Law on Organization of the
Government of December 25, 2001;
At the proposal of the Ministry of Communications and Transport (Documents No.
3065/BGTVT-KHDT of September 14, 2001; No. 3552/GTVT-KHDT of October 24, 2001
and No. 234/BGTVT-KHDT of January 22, 2002) and the evaluation opinions of the
Ministry of Planning and Investment (Documents No. 7624/BKH-VPTD of November 9,
2001 and No. 1395/ BKH-VPTD of March 6, 2002),
DECIDES:
Article 1.- To invest in the project on improving and
upgrading provincial roads with capital borrowed from the Asian Development
Bank (ADB) with the following principal contents:
1. Investment location and scale:
a/ To improve and upgrade about 1,666 km of
provincial roads for 92 routes, largely of grade V (81 routes), grade IV (8
routes), grade III (3 routes), and a number of small bridges (not exceeding 6
meters long) of 18 northern provinces, including Son La, Lai Chau, Lao Cai, Yen
Bai, Bac Kan, Thai Nguyen, Phu Tho, Vinh Phuc, Cao Bang, Lang Son, Tuyen Quang,
Ha Giang, Quang Ninh, Hoa Binh, Ha Tay, Bac Giang, Thanh Hoa and Ha Nam.
b/ Method for selecting the project’s investment objects
is to determine the priority order on the basis of combining social and
economic criteria.
..................................................
Bạn Chưa Đăng Nhập Thành Viên!
Vì chưa Đăng Nhập nên Bạn chỉ xem được Thuộc tính của văn bản.
Bạn chưa xem được Hiệu lực của Văn bản,
Văn bản liên quan, Văn bản thay thế, Văn bản gốc, Văn
bản tiếng Anh,...
Nếu chưa là Thành Viên, mời Bạn Đăng ký Thành viên
tại đây
Tải Văn bản tiếng Việt
Tải Văn bản tiếng Anh
Tải Văn bản gốc
Bạn Đang Đăng Nhập Thành Viên Free!
Vì Đăng Nhập Thành Viên Free nên Bạn chỉ xem được
Thuộc tính và Nội dung của văn bản.
Bạn chưa xem được Nội dung toàn văn, Hiệu lực của Văn bản, Văn bản liên quan, Văn bản thay thế,
Văn bản gốc, Văn bản tiếng Anh,...
Nếu muốn làm Thành Viên Basic / Pro, mời Bạn Chuyển
Đổi loại Thành Viên
tại đây.
Bạn Đang Đăng Nhập Thành Viên Basic!
Vì Đăng Nhập Thành Viên Basic nên Bạn chỉ xem
được Thuộc tính, Nội dung của văn bản, Nội dung toàn
văn, Hiệu lực của Văn bản, Văn bản
liên quan, Văn bản thay thế,
Văn bản gốc.
Bạn chưa xem được Văn bản tiếng Anh, ...
Nếu muốn làm Thành Viên Pro, mời Bạn Chuyển Đổi
loại Thành Viên
tại đây.
Chú thích:
Rà chuột vào nội dụng văn bản để sử dụng.
<Nội dung> = Nội dung thay
thế tương ứng;
<Nội dung> =
Không có nội dung thay thế tương ứng;
<Nội dung> = Không có
nội dung bị thay thế tương ứng;
<Nội dung> = Nội dung được sửa đổi, bổ
sung.
Click trái để xem cụ thể từng nội dung cần so sánh
và cố định bảng so sánh.
Click phải để xem những nội dung sửa đổi, bổ sung.
Double click để xem tất cả nội dung không có thay
thế tương ứng.
Tắt so sánh [X] để
trở về trạng thái rà chuột ban đầu.
THƯ VIỆN PHÁP LUẬT có liên kết cung cấp dịch vụ tại các Báo điện tử sau:
Họ & Tên:
Email:
Điện thoại:
Nội dung:
Tên truy cập:
Mật khẩu cũ:
Mật khẩu mới:
E-mail:
Email người nhận:
Tiêu đề Email:
Nội dung:
Email nhận thông báo:

Set-Cookie: Culture=vi; domain=thuvienphapluat.vn; expires=Tue, 16-Jan-2018 19:19:26 GMT; path=/


markdown:
Tôi cần bán lô đất khu biệt thự Phú Mỹ An .DT : 300m2 ( 15x20 ) ,hướng Đông ,giá chỉ 5 triệu/m2
Song song với đường Trần Đại Nghĩa ,đối diện trường quốc tế Singapore , gần trường ĐH Mỹ Thái
**Bình Dương** ,trường CĐ Việt Hàn và các trường ĐH khác
Khu đã đông dân cư ,đường xá và an ninh không thành vấn đề ,thuận lợi kinh doanh...
Bạn sẽ rất hài lòng khi xem đất thực tế .Liên hệ : 510 Lê Văn Hiến .
**Đà Nẵng** .Tel : 0918929839 gặp chị Nga


markdown:
![Cho dù không liên lạc với cơ quan BHXH từ năm 2007 đến nay thì quyền lợi về BHXH vẫn được bảo đảm (ảnh minh họa) Cho dù không liên lạc với cơ quan BHXH từ năm 2007 đến nay thì quyền lợi về BHXH vẫn được bảo đảm (ảnh minh họa)](http://tinbaohiem.com/wp-content/uploads/2011/11/baohiem-2011-11-04_100630-250x200.jpg)
Cho dù không liên lạc với cơ quan BHXH từ năm 2007 đến nay thì quyền lợi về BHXH vẫn được bảo đảm (ảnh minh họa)
(NLĐO) – Chồng tôi làm việc tại một công ty được 21 năm 6 tháng và đã xin nghỉ việc từ tháng 5-2007. Từ khi nghỉ việc đến nay chồng tôi không liên hệ với cơ quan BHXH để làm hồ sơ hưởng chế BHXH vì lúc nghỉ chỉ có 43 tuổi thì có bị mất quyền lợi không?
Nếu chưa đủ điều kiện để hưởng lương hưu thì chồng tôi phải đóng BHXH bao lâu nữa mới được hưởng chế độ hưu trí?
Nguyễn Thị Hòa (quận 1-TPHCM)
[Luật sư Nguyễn Văn Hậu, Phó Chủ tịch Hội Luật gia TPHCM, trả lời:](http://tinbaohiem.com)
Hiện tại chồng bạn ở tuổi 47 nhưng đã có 21 năm 6 tháng đóng BHXH thì chỉ cần chờ cho đến khi đủ số tuổi nghỉ hưu theo luật định để được hưởng chế độ hưu trí hàng tháng. Pháp luật BHXH không bắt buộc người lao động phải thường xuyên liên lạc với cơ quan BHXH. Vì vậy, cho dù không liên lạc với cơ quan BHXH từ năm 2007 đến nay thì quyền lợi về BHXH của chồng bạn vẫn được bảo đảm.
Theo điều 50 Luật BHXH, nếu làm việc trong điều kiện bình thường thì chồng bạn sẽ đủ điều kiện về tuổi đời được hưởng lương hưu khi đủ 60 tuổi. Nếu có có đủ mười lăm năm làm nghề hoặc công việc nặng nhọc, độc hại, nguy hiểm thuộc danh mục do Bộ LĐ-TB-XH và Bộ Y tế ban hành hoặc có đủ mười lăm năm làm việc ở nơi có phụ cấp khu vực hệ số 0,7 trở lên thì chồng bạn sẽ đủ điều kiện được hưởng lương hưu khi có đủ 55 tuổi…
[Báo Người Lao Động Điện tử – Tiếng nói của Liên đoàn Lao động TPHCM](http://tinbaohiem.com)

Accept-Ranges: bytes


markdown:
Gái Gọi Sài Gòn và Hà Nội
(300k-HQV-Trần Duy Hưng)-THIÊN VÂN - HÀNG TÌNH CẢM, CHÂN DÀI NHƯ NGƯỜI MẪU ~1m7 (HOT phân khúc giá rẻ)
Ưu điểm : Ngoan ngoãn , chăm chỉ miệt mài...
Ưu điểm : Mặt đẹp khá xinh ,Ngực to đầy đặn , chăm chỉ miệt mài ,khá thoải mái, kỹ thuật làm tình điêu luyện...Hàng LUONG DAO HOA đưa lên luôn cam...
Ưu điểm : khá teen, chăm chỉ miệt mài ,thoải mái, kỹ thuật làm tình điêu luyện...Hàng LUONG DAO HOA đưa lên luôn cam kết KHÔNG CÔNG NGHIỆP, KHÔNG...
Ưu điểm : Ngoan ngoãn , chăm chỉ miệt mài ,khá thoải mái, kỹ thuật làm tình điêu luyện...Hàng LUONG DAO HOA đưa lên luôn cam kết KHÔNG CÔNG...
Ưu điểm : ngoan ngoãn , chăm chỉ miệt mài ,khá thoải mái, kỹ thuật làm tình điêu luyện...Hàng LUONG DAO HOA đưa lên luôn cam kết KHÔNG CÔNG...
Trao đổi với PV, đại tá Phan Ngọc Việt - Giám thị Trại giam Thanh Lâm (huyện Như Xuân, Thanh Hóa), cho biết ngày 29/3, phạm nhân Trâm Anh (tên...