title: Học sâu

text:
Học sâu (tiếng Anh: deep learning, còn gọi là học cấu trúc sâu) là một phần trong một nhánh rộng hơn các phương pháp học máy dựa trên mạng thần kinh nhân tạo kết hợp với việc học biểu diễn đặc trưng (representation learning). Việc học này có thể có giám sát, nửa giám sát hoặc không giám sát.

Mạng thần kinh nhân tạo được lấy cảm hứng từ việc xử lý thông tin và các nút giao tiếp phân tán trong hệ sinh học. Nó có nhiều khác biệt so với não sinh học. Cụ thể, mạng thần kinh nhân tạo thường có tính tĩnh và mang tính biểu tượng, trong khi não bộ của hầu hết các sinh vật sống có tính động (linh hoạt) và analog.

Học sâu thường được nhắc đến cùng với Dữ liệu lớn (Big Data) và Trí tuệ nhân tạo (AI). Đã có nhiều ứng dụng trong thực tế , đang phát triển mạnh theo sự phát triển của tốc độ máy tính đặc biệt là khả năng tính toán trên  GPU và sự tăng nhanh của dữ liệu cùng với các framework (TensorFlow hay Pytorch) làm việc xây dựng model trở nên dễ dàng hơn.

Học sâu là một phần của một họ các phương pháp học máy rộng hơn dựa trên đại diện học của dữ liệu. Một quan sát (ví dụ như, một hình ảnh) có thể được biểu diễn bằng nhiều cách như một vector của các giá trị cường độ cho mỗi điểm ảnh, hoặc một cách trừu tượng hơn như là một tập hợp các cạnh, các khu vực hình dạng cụ thể, vv. Một vài đại diện làm khiến việc học các nhiệm vụ dễ dàng hơn (ví dụ, nhận dạng khuôn mặt hoặc biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặt) từ các ví dụ. Một trong những hứa hẹn của học sâu là thay thế các tính năng thủ công bằng các thuật toán hiệu quả đối với học không có giám sát hoặc nửa giám sát và tính năng phân cấp.

Nhiều kiến trúc học sâu khác nhau như mạng neuron sâu, mã mạng neuron tích chập sâu, mạng niềm tin sâu và mạng neuron tái phát đã được áp dụng cho các lĩnh vực như thị giác máy tính, tự động nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng âm thanh ngôn ngữ và tin sinh học, chúng đã được chứng minh là tạo ra các kết quả rất tốt đối với nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Ngoài ra, học sâu đã trở thành một từ ngữ thời thượng, hay một thương hiệu của mạng neuron.

Giới thiệu

Định nghĩa
Có một số cách để mô tả học sâu. Học sâu là một lớp của các thuật toán máy học mà(pp199–200)
 Sử dụng một tầng (cascade) nhiều lớp các đơn vị xử lý phi tuyến để trích tách đặc điểm và chuyển đổi. Mỗi lớp kế tiếp dùng đầu ra từ lớp trước làm đầu vào. Các thuật toán này có thể được giám sát hoặc không cần giám sát và các ứng dụng bao gồm các mô hình phân tích (không có giám sát) và phân loại (giám sát).
 Dựa trên học (không có giám sát) của nhiều cấp các đặc điểm hoặc đại diện của dữ liệu. Các tính năng cao cấp bắt nguồn từ các tính năng thấp cấp hơn để tạo thành một đại diện thứ bậc.
 Là một phần của lĩnh vực máy học rộng lớn hơn về việc học đại diện dữ liệu.
 Học nhiều cấp độ đại diện tương ứng với các mức độ trừu tượng khác nhau; các mức độ hình thành một hệ thống phân cấp của các khái niệm.
Các định nghĩa này có điểm chung là (1) nhiều lớp các đơn vị xử lý phi tuyến và (2) học có giám sát hoặc không có giám sát của biểu diễn đặc tính ở mỗi lớp, với các lớp hình thành một hệ thống các tính năng phân cấp từ thấp đến cao cấp.(p200) Các thành phần của một lớp của đơn vị xử lý phi tuyến sử dụng một thuật toán học sâu tùy theo vấn đề cần được giải quyết. Các lớp được sử dụng trong học sâu bao gồm các lớp ẩn của một mạng neuron nhân tạo và tập các công thức mệnh đề phức tạp. Chúng cũng có thể bao gồm các biến tiềm ẩn được tổ chức thành các lớp chọn lọc trong các mô hình thể sinh (có khả năng sinh ra) sâu như các nút trong Deep Belief Networks và Deep Boltzmann Machines.

Các thuật toán học sâu tương phản với các thuật toán học nông bởi số biến đổi được tham số hóa một tín hiệu gặp phải khi nó lan truyền từ các lớp đầu vào đến lớp đầu ra, nơi một biến đổi được tham số hóa là một đơn vị xử lý có các thông số có thể huấn luyện được, chẳng hạn như trọng số và ngưỡng.(p6) Một chuỗi các biến đổi từ đầu vào đến đầu ra là một đường gán kế thừa (CAP- credit assignment path). CAP mô tả các kết nối quan hệ nhân quả tiềm năng giữa đầu vào và đầu ra và có thể thay đổi chiều dài. Đối với một mạng neuron nuôi tiến (feedforward), độ sâu của CAP, và do đó độ sâu của mạng đó, là số lượng các lớp ẩn cộng 1 (lớp đầu ra cũng là tham số hóa). Đối với mạng neuron tái phát, trong đó một tín hiệu có thể truyền thông qua một lớp nhiều hơn một lần, CAPcó khả năng không bị giới hạn chiều dài. Không có sự thống nhất chung về ngưỡng của độ sâu chia học cạn với học sâu, nhưng hầu hết các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực đồng ý rằng học sâu có nhiều lớp phi tuyến (CAP > 2) và Schmidhuber coi CAP > 10 để là học rất sâu.(p7)

Khái niệm cơ bản
Các thuật toán học sâu dựa trên các đại diện phân phối. Giả định tiềm ẩn đằng sau các đại diện phân phối là các dữ liệu được quan sát là được tạo ra bởi sự tương tác của các yếu tố được tổ chức theo lớp. Học sâu thêm giả định rằng các lớp của các yếu tố này tương ứng với các mức độ trừu tượng hay theo thành phần. Các con số khác nhau của các lớp và kích thước của lớp có thể được sử dụng để quy định các lượng trừu tượng khác.

Học sâu khai thác ý tưởng thứ bậc các yếu tố giải thích này ở cấp cao hơn, những khái niệm trừu tượng hơn được học từ các cấp độ thấp hơn. Những kiến trúc này thường được xây dựng với một phương pháp lớp chồng lớp tham lam. Học sâu giúp để tháo gỡ những khái niệm trừu tượng này và chọn ra những đặc điểm cần thiết cho việc học.

Đối với các nhiệm vụ học có giám sát, các phương pháp học sâu sẽ tránh kỹ thuật đặc điểm (feature engineering), bằng cách dịch các dữ liệu vào các đại diện trung gian nhỏ gọn giống như các thành phần chính, và lấy được các cấu trúc lớp mà loại bỏ sự thừa thải trong đại diện.

Rất nhiều các thuật toán học sâu được áp dụng cho các nhiệm vụ học không có giám sát. Đây là một lợi ích quan trọng bởi vì dữ liệu không dán nhãn (chưa phân loại) thường phong phú hơn các dữ liệu dán nhãn. Một ví dụ của một cấu trúc sâu có thể được đào tạo theo cách không có giám sát là một mạng lưới tin sâu (deep belief network).

Diễn giải
Mạng neuron sâu thường được giải thích theo cách: định lý xấp xỉ tổng quát hoặc Suy luận xác suất.

Diễn giải Định lý Xấp xỉ Phổ quát
Định lý xấp xỉ phổ quát đề cập đến khả năng của mạng neuron tiến tiếp (feedforward) với một lớp ẩn có kích thước hữu hạn đơn để xấp xỉ các hàm liên tục.

Năm 1989, là bằng chứng đầu tiên được xuất bản bởi George Cybenko cho các hàm kích hoạt hình sigma và được mở rộng đối với các kiến trúc nuôi tiến nhiều lớp vào năm 1991 bởi Kurt Hornik.

Diễn giải xác suất
Diễn giải xác suất bắt nguồn từ lĩnh vực máy học. Nó có đặc điểm suy luận, cũng như các khái niệm tối ưu hóa huấn luyện và và kiểm tra, liên quan đến việc phù hợp và tổng quát hóa tương ứng. Cụ thể hơn, diễn giải xác suất sẽ xem xét kích hoạt một cách phi tuyến như là một hàm phân phối tích lũy. Xem mạng tin sâu. Diễn giải xác suất dẫn đến sự ra đời của dropout như regularizer trong mạng neuron.

Diễn giải xác suất đã được giới thiệu và phổ biến rộng rãi bởi những tiên phong như Geoff Hinton, Yoshua Bengio, Yann Le Cun, Juergen Schmidhuber.

Lịch sử
Các kiến trúc học sâu, đặc biệt là những kiến trúc được xây dựng từ mạng neuron nhân tạo (ANN), đã từng thống trị ít nhất là tới Neocognitron được giới thiệu bởi Masahiko Fukushima vào năm 1980. Chính các ANN lại thống trị thậm chí lâu hơn nữa. Thách thức là làm thế nào để đào tạo mạng lưới này với nhiều lớp. Năm 1989, Yann Le Cun và các cộng sự đã có thể áp dụng các thuật toán truyền ngược tiêu chuẩn, khoảng từ năm 1974, đối với một mạng neuron sâu với mục đích nhận dạng chữ viết taymã ZIP trong các bức thư. Mặc dù sự thành công trong việc áp dụng thuật toán này, thời gian để đào tạo mạng dựa trên số liệu này mất khoảng 3 ngày, làm cho việc sử dụng nó vào các mục đích bình thường trở nên không thực tế. Năm 1995,Brendan Frey đã chứng minh rằng có thể đào tạo một mạng nơ ron bao gồm đầy đủ sáu lớp kết nối và vài trăm đơn vị ẩn bằng cách sử dụng thuật toán đánh thức giấc ngủ, nó được hợp tác phát triển với Peter Dayan và Geoffrey Hinton. Tuy nhiên, việc huấn luyện phải mất hai ngày.

Nhiều yếu tố góp phần vào lý do gây ra tốc độ chậm, một là vấn đề biến mất gradient được phân tích vào năm 1991 bởi Sepp Hochreiter.

Trong năm 1991 những mạng neuron như vậy được sử dụng để nhận diện chữ số viết tay 2-D cách ly, nhận dạng đối tượng 3-D được thực hiện bằng cách kết hợp các hình ảnh 2-D với một mô hình đối tượng 3-D thủ công. Juyang Weng và các cộng sự đề xuất rằng một bộ não người không sử dụng một mô hình đối tượng 3-D nguyên khối, và vào năm 1992, họ xuất bản Cresceptron, một phương pháp để thực hiện nhận dạng đối tượng 3-D trực tiếp từ các hậu trường lộn xộn. Cresceptron là một ghép tầng của các lớp tương tự như Neocognitron. Nhưng trong khi Neocognitron yêu cầu một lập trình viên con người can thiệp, Cresceptron sẽ tự động học được một số đặc điểm không có giám sát trong mỗi lớp, nơi mà mỗi đặc điểm được đại diện bởi một nhân tích chập. Cresceptron cũng phân đoạn từng đối tượng học được từ một cảnh nền lộn xộn thông qua việc phân tích ngược mạng đó. Thăm dò max, bây giờ thường được thông qua bởi các mạng neuron sâu (ví dụ: các kiểm tra ImageNet), lần đầu tiên sử dụng trong Cresceptron để giảm độ phân giải vị trí bởi của một hệ số (2x2) đến 1 thông qua việc ghép tầng tổng quát hóa tốt hơn. Mặc dù có những lợi thế như thế, các mô hình đơn giản hơn sử dụng nhiệm vụ cụ thể có đặc điểm thủ công như bộ Gabor và các máy hỗ trợ vector (SVM-support vector machines) đã là lựa chọn phổ biến trong thập niên 1990 và thập niên 2000, bởi vì chi phí tính toán bởi các ANN và vì thiếu sự hiểu biết về cách thức bộ não tự quản các kết nối mạng sinh học của nó.

Trong lịch sử lâu dài của nhận dạng giọng nói, cả học nông và học sâu (ví dụ, các mạng tái phát) của mạng neuron nhân tạo đã được khám phá trong nhiều năm. Nhưng những phương pháp này không bao giờ thắng được công nghệ mô hình hỗn hợp/mô hình Markov ẩn Gaussian (GMM-HMM) thủ công-nội bộ dựa trên các mô hình thể sinh của việc huấn luyện nhận dạng giọng nói một cách rõ ràng.
Một số khó khăn chính đã được phân tích một cách có phương pháp, bao gồm giảm bớt gradient và cấu trúc tương quan thời gian yếu và trong các mô hình tiên đoán thần kinh. Những khó khăn bổ sung đó là thiếu dữ liệu huấn luyện lớn và khả năng tính toán yếu trong thời gian ban đầu. Vì vậy, hầu hết nhà nghiên cứu nhận dạng giọng nói đã hiểu rõ các rào cản như vậy đã chuyển ra khỏi các mạng nơ ron để theo đuổi mô hình thể sinh, cho đến khi một sự hồi sinh gần đây của học sâu đã vượt qua tất cả những khó khăn này. Hinton và các cộng sự và Đặng cùng các cộng sự đã xem xét một phần của lịch sử này gầy đây về cách họ cộng tác với nhau và sau đó với các đồng nghiệp giữa các nhóm tái phát động nghiên cứu mạng neuron và bắt đầu nghiên cứu học sâu và các ứng dụng nhận dạng giọng nói.

Các mạng neuron nhân tạo
Một số phương pháp học sâu thành công nhất là mạng neuron nhân tạo. Mạng neuron nhân tạo được lấy cảm hứng từ các mô hình sinh học năm 1959 được đề xuất bởi người đoạt giải Nobel David H. Hubel & Torsten Wiesel, 2 người đã tìm thấy hai loại tế bào trong vỏ não thị giác chính: các tế bào đơn giản vàcác tế bào phức tạp. Nhiều mạng neuron nhân tạo có thể được xem như là các mô hình ghép tầng của các tế bào loại lấy cảm hứng từ những quan sát sinh học.

Neocognitron của Fukushima giới thiệu các mạng neuron tích chập được đào tạo một phần bởi học không có giám sát với các đặc điểm được con người hướng dẫn trong mặt phẳng thần kinh. Yann LeCun...(1989) áp dụng truyền ngược có giám sát cho các kiến trúc như vậy. Weng... (1992) công bố các mạng neuron tích chập Cresceptron để nhậ dạng các đối tượng 3-D từ các hình ảnh có hậu trường lộn xộn và phân khúc của các đối tượng từ hình ảnh đó.

Một nhu cầu rõ ràng để nhận dạng các đối tượng 3-D nói chung là ít nhất là thay đổi tính bất biến và khả năng chịu biến dạng. Thăm dò Max (Max-pooling) xuất hiện lần đầu tiên được đề xuất bởi Cresceptron để kích hoạt mạng để chịu đựng được sự biến dạng từ nhỏ đến lớn theo một cách phân cấp, trong khi sử dụng tích chập. Thăm dò mã đã hoạt động tốt, nhưng không đảm bảo, dịch chuyển bất định ở mức điểm ảnh.

Với sự ra đời của thuật toán truyền ngược được khám phá ra một cách độc lập bởi nhiều nhóm trong thập niên 1970 và 1980, nhiều nhà nghiên cứu đã cố gắng để đào tạo các mạng neuron nhân tạo sâu có giám sát từ đầu, ban đầu với rất ít thành công. Luận văn tốt nghiệp cao đẳng của Sepp Hochreiter năm 1991 chính thức xác định lý do cho sự thất bại này là vấn đề biến mất gradient, ảnh hưởng đến các mạng nuôi tiến nhiều lớp và các mạng neuron hồi qui. Các mạng tái phát (hồi qui) được huấn luyện bằng cách trải chúng ra vào các mạng nuôi tiến rất sâu, nơi một lớp mới được tạo ra cho mỗi bước thời gian của một chuỗi đầu vào được xử lý bởi mạng này. Khi các sai số truyền từ lớp này sang lớp khác, chúng co lại theo cấp số nhân với số lượng lớp, ngăn cản điều chỉnh trọng số nơ ron, dựa trên những sai số này.

Để khắc phục vấn đề này, một số phương pháp đã được đề xuất. Một là thứ bậc đa cấp của mạng của Jürgen Schmidhuber (1992) cấp độ một được đào tạo trước tại một thời điểm bởi học không có giám sát, điều chỉnh bởi truyền ngược. Ở đây, mỗi cấp học một đại diện bị nén của các quan sát được đưa đến cấp độ tiếp theo.

Phương pháp khác là mạng bộ nhớ dài ngắn hạn (LSTM) của Hochreiter & Schmidhuber (1997). Trong năm 2009, các mạng LSTM đa chiều sâu đã chiến thắng ba cuộc thi ICDAR năm 2009 trong nhận dạng chữ viết tay, mà không có bất kỳ kiến thức sẵn có về ba ngôn ngữ để được học.

Sven Behnke vào năm 2003 dựa chỉ vào các dấu hiệu của gradient (Rprop) khi đào tạo Kim tự tháp Trừu tượng Nơ ron của mình để giải bài toán giống như tái tạo hình ảnh và định vị khuôn mặt.

Các phương pháp khác cũng sử dụng đào tạo trước không có giám sát để tạo ra một mạng nơ ron, khiến nó lần đầu tiên học được bộ dò đặc điểm nói chung là hữu ích. Sau đó mạng này được đào tạo tiếp tục bằng cách truyền ngược có giám sát để phân loại dữ liệu có dán nhãn. Mô hình sâu này của Hinton và các cộng sự (2006) liên quan đến việc học phân phối của một đại diện cao cấp bằng cách sử dụng các lớp kế tiếp của các biến tiềm ẩn nhị phân hoặc giá trị thực. nó sử dụng một máy Boltzmann hạn chế (Smolensky, 1986) để mô hình hóa mỗi lớp mới của các đặc điểm cao cấp hơn. Mỗi lớp mới đảm bảo một sự tăng trưởng trong biên thấp của kiểm tra tỷ lệ giống của dữ liệu, do đó tăng cường cho mô hình, nếu được huấn luyện đúng cách. Một khi đã đủ nhiều lớp đã được học, kiến trúc sâu có thể được sử dụng như là một mô hình thể sinh bằng cách tái tạo dữ liệu khi lấy mẫu xuống mô hình đó (một "sự vượt qua tổ tiên") từ các kích hoạt tính năng cấp đỉnh.
Hinton báo cáo rằng các mô hình của mình là trích xuất các đặc điểm hiệu quả tính theo chiều cao, cấu trúc dữ liệu.

Nhóm Google Brain do Andrew Ng và Jeff Dean đã tạo ra một mạng nơ ron học cách để nhận dạng được những khái niệm cao cấp hơn, chẳng hạn như con mèo, chỉ từ xem những hình ảnh không được dán nhãn từ các video trên YouTube.

Các phương pháp khác dựa trên sức mạnh xử lý vượt trội của các máy tính hiện đại, đặc biệt, là các GPU. Trong năm 2010, Dan Ciresan và các đồng nghiệp trong nhóm của Jürgen Schmidhuber tại Phòng thí nghiệp AI Thụy Sĩ IDSIA cho thấy rằng mặc dù "vấn đề biến mất gradient" nêu trên, thì với sức mạnh xử lý vượt trội của các GPU làm khiến cho đồng truyền ngược đơn giản trở nên khả thi đối với các mạng neuron nuôi tiến sâu với nhiều lớp. Phương pháp này tốt hơn tất cả các kỹ thuật máy học khác trong việc giải bài toán cũ nổi tiếng MNIST chữ số viết tay của Yann Le Cun và các đồng nghiệp tại NYU.

Cùng lúc đó, cuối năm 2009, học sâu đã thực hiện xâm nhập vào nhận dạng giọng nói, khi được đánh dấu bởi Hội thảo NIPS về học sâu trong nhận dạng giọng nói. Việc tăng cường hợp tác giữa các nhà nghiên cứu của Microsoft Research và đại học Toronto đã chứng minh vào giữa năm 2010 ở Redmond rằng các mạng neuron sâu giao tiếp với một mô hình Markov ẩn với các trạng thái phụ thuộc vào ngữ cảnh xác định lớp đầu ra của mạng neuron có thể giảm mạnh lỗi trong các tác vụ nhận dạng tiếng nói có vốn từ vựng lớn như tìm kiếm qua giọng nói. Cùng một mô hình mạng thần kinh sâu được chỉ ra cho quy mô lên đến các tác vụ cấp Tổng đài khoảng một năm sau đó tại Microsoft Research châu Á.

Tính đến năm 2011, tiến bộ trong các mạng nuôi tiến học sâu đã thay thế các lớp tích chập và các lớp thăm dò tối da (max-pooling), đứng đầu bởi một số lớp có đầy đủ kết nối hoặc kết nối từng phần theo sau bởi một lớp phân loại cuối cùng. Việc huấn luyện thường được thực hiện mà không có bất kỳ đào tạo trước không có giám sát nào. Từ năm 2011, các thực thi dựa trên GPU của hướng tiếp cận này đã thắng nhiều cuộc thi nhận dạng hình mẫu, bao gồm cuộc thi IJCNN 2011 Traffic Sign Recognition Competition, ISBI 2012 Segmentation of neuronal structures in EM stacks challenge, và các cuộc thi khác.

Các phương pháp học sâu có giám sát như vậy cũng đã là bộ nhậng dạng mô hình nhân tạo đầu tiên đạt được hiệu suất có thể cạnh tranh lại được với con người trong những công việc nhất định.

Để vượt qua những rào cản của AI yếu được đại diện bằng học sâu, cần phải để vượt qua các kiến trúc học sâu, bởi vì bộ não sinh học sử dụng cả mạch học nông và học sâu theo báo cáo của ngành giải phẫu não bộ chỉ ra một loạt các tính bất biến. Weng lập luận rằng não tự kết nối chủ yếu theo các thống kê tín hiệu và, do đó, một phân tầng nối tiếp không thể bắt tất cả các vật phụ thuộc thống kê chủ yếu. Các ANN đã có thể đảm bảo sự thay đổi bất biến để đối phó với các đối tượng tự nhiên lớn và nhỏ trong hậu trường có sự xáo trộn lớn, chỉ khi các bất định mở rộng vượt ra ngoài sự thay đổi, tới tất cả các khái niệm ANN đã học được, chẳng hạn như vị trí, loại (nhãn lớp đối tượng), quy mô, ánh sáng. Điều này được thực hiện trong các Mạng Phát triển (DN) có biểu hiện là Where-What Networks, WWN-1 (2008) cho đến WWN-7 (2013).

Kiến trúc
Có một lượng rất lớn các biến thể của kiến trúc sâu. Hầu hết chúng là nhánh sinh ra từ một số kiến trúc cha ban đầu. Không phải là luôn luôn có thể so sánh hiệu suất của nhiều kiến trúc cùng với nhau, vì chúng không phải là tất cả đánh giá trên cùng một tập dữ liệu. Học sâu học là một lĩnh vực phát triển nhanh, và các kiến trúc, biến thể, hoặc các thuật toán mới xuất hiện mỗi vài tuần.

Các mạng neuron sâu
Mạng neuron sâu (DNN-Deep neural Network) là một mạng neuron nhân tạo (ANN) với nhiều đơn vị lớp ẩn giữa lớp đầu vào và đầu ra. Tương tự như các ANN nông, các DNN nông có thể mô hình mối quan hệ phi tuyến phức tạp. Các kiến trúc DNN, ví dụ như để phát hiện và phân tích đối tượng tạo ra các mô hình hỗn hợp trong đó đối tượng này được thể hiện như một thành phần được xếp lớp của các hình ảnh nguyên thủy. Các lớp phụ cho phép các thành phần của các đặc điểm từ các lớp thấp hơn, đem lại tiềm năng của mô hình hóa dữ liệu phức tạp với các đơn vị ít hơn so với một mạng lưới nông thực hiện tương tự như vậy.

Các DNN thường được thiết kế như các mạng nuôi tiến, nhưng nghiên cứu gần đây đã áp dụng thành công kiến trúc học sâu đối với các mạng nơ ron tái phát cho các ứng dụng chẳng hạn như mô hình hóa ngôn ngữ. Các mạng neuron sâu tích chập (CNN) được sử dụng trong thị giác máy tính nơi thành công của chúng đã được ghi nhận. Gần đây hơn, các CNN đã được áp dụng để mô hình hóa âm thanh cho nhận dạng giọng nói tự động (ASR), nơi chúng đã cho thấy sự thành công trong các mô hình trước đó. Để đơn giản, ta hãy nhìn vào việc huấn luyện các DNN được đưa ra ở đây.

Một DNN có thể là mô hình biết suy xét được đào tạo với thuật toán truyền ngược tiêu chuẩn. Các bản cập nhật trọng số có thể được thực hiện thông qua độ dốc gradient ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phương trình sau:

Trong đó,  là tốc độ học, và  là hàm chi phí. Việc lựa chọn của hàm chi phí phụ thuộc vào các yếu tố như loại học tập (giám sát, không có giám sát, tăng cường, vv) và hàm kích hoạt. Ví dụ, khi thực hiện học có giám sát về một vấn đề phân loại nhiều lớp, các lựa chọn phổ biến cho hàm kích hoạt và hàm chi phí là hàm softmax (hàm mũ chuẩn hóa) và hàm entropy chéo, tương ứng. Hàm softmax được định nghĩa là  trong đó  thể hiện xác suất của lớp (đầu ra của đơn vị ) và  và  hiển thể hiện tổng đầu vào thành các đơn vị  và  của cùng cấp tương ứng. Entropy chéo được định nghĩa là  trong đó  thể hiện cho xác suất mục tiêu của đơn vị ra  và  là đầu ra xác suất cho  sau khi áp dụng hàm kích hoạt.

Chúng có thể được sử dụng để xuất ra các hộp bao quanh đối tượng trong hình thức của một mặt nạ nhị phân. Chúng cũng được sử dụng cho các hồi quy đa quy mô để tăng độ chính xác của định vị. Hồi qui dựa trên DNN có thể học các đặc điểm mà chụp lại thông tin hình học ngoài việc là một bộ phân loại tốt. Chúng sẽ loại bỏ các giới hạn của việc thiết kế một mô hình mà sẽ chụp lại các bộ phận và quan hệ của chúng một cách rõ ràng. Điều này sẽ giúp học được một loạt các đối tượng rộng lớn. Mô hình này bao gồm nhiều lớp, mỗi trong số đó có một đơn vị chỉnh lại tuyến tính cho các chuyển đổi phi tuyến. Một số lớp là tích chập, trong khi những lớp khác được kết nối đầy đủ. Mỗi lớp tích chập có một thăm dò max bổ sung. Mạng được huấn luyện để giảm thiểu sai số L2 để dự đoán mặt nạ nằm trong dãi qua bộ huấn luyện toàn bộ chứa các hộp đường biên được thể hiện như là mặt nạ.

Các vấn đề với các mạng neuron sâu
Như với các ANN, nhiều vấn đề có thể nảy sinh với các DNN nếu chúng được huấn luyện thô sơ. Hai vấn đề phổ biến là overfitting (nhiễu hoặc sai số ngẫu nhiên) và thời gian tính toán.

Các DNN có thiên hướng overfitting vì được thêm các lớp trừu tượng, mà cho phép chúng thực hiện mô hình hóa phụ thuộc hiếm hoi vào dữ liệu huấn luyện. Các phương pháp regularization (quy tắc hóa) như phân rã trọng số (-regularization) hoặc sparsity (rãi) (-regularization) có thể được áp dụng trong quá trình huấn luyện để giúp chống lại overfitting. Một phương pháp regularization gần đây được áp dụng cho các DNN là dropout regularization. Trong dropout, một số số lượng đơn vị được bỏ qua ngẫu nhiên từ các lớp ẩn trong quá trình đào tạo. Điều này giúp phá vỡ các phụ thuộc hiếm hoi có thể xảy ra trong dữ liệu đào tạo.

Phương pháp chủ đạo cho việc huấn luyện các cấu trúc là sửa lỗi huấn luyện (chẳng hạn như truyền ngược với gradient descent) do dễ thực hiện và xu hướng hội tụ tốt hơn local optima (tối hưu cục bộ) hơn so với các phương pháp huấn luyện khác. Tuy nhiên, những phương pháp này có thể tốn công tính toán hơn, đặc biệt là cho các DNN. Có rất nhiều tham số huấn luyện để được xem xét với một DNN, chẳng hạn như kích thước (số lượng lớp và số lượng đơn vị trên mỗi lớp), tốc độ học và trọng số ban đầu. Quét thông qua không gian tham số cho các thông số tối ưu có thể không khả thi do chi phí trong thời gian và tài nguyên tính toán. Nhiều 'mẹo vặt' chẳng hạn như bằng cách sử dụng mini-batching (tính toán gradient trên nhiều ví dụ huấn luyện khác nhau cùng một lúc chứ không phải là từng ví dụ một) đã được chỉ ra để tăng tốc độ tính toán. Lượng xử lý lớn thông qua GPU đã tăng tốc đáng kể trong việc huấn luyện, do tính toán ma trận và vector rất thích hợp với các GPU. Lựa chọn thay thế triệt để cho truyền ngược là Extreme Learning Machines (Siêu máy học, các mạng "No-prop", huấn luyện không cần truy ngược, các mạng "không trọng số", và mạng nơron không kết (non-connectionist neural network) đang thu hút được sự chú ý.

Mạng niềm tin sâu (Deep belief network)

Một mạng niềm tin sâu (DBN) là một mô hình xác suất thể sinh, tạo thành bởi nhiều đơn vị ẩn nhiều lớp. Nó có thể được coi là một hàm hợp các mô-đun học đơn giản tạo thành mỗi lớp.

Một DBN có thể được sử dụng để huấn luyện trước khả sinh một DNN bằng cách sử dụng các trọng số DBN học như các trọng số DNN ban đầu. Các thuật toán truyền ngược hoặc suy xét khác sau đó có thể được áp dụng để điều chỉnh những trọng số này. Điều này đặc biệt hữu ích khi dữ liệu đào tạo giới hạn là có sẵn, vì các trọng số khởi tạo nghèo nàn có thể cản trở đáng kể hiệu suất của mô hình được học. Các trọng số đào tạo trước này là một vùng không gian trọng số là gần gũi hơn với trọng số tối ưu hơn là các trọng số ban đầu được chọn ngẫu nhiên. Điều này cho phép cả mô hình hóa được cải thiện và hội tụ tinh chỉnh pha nhanh hơn.

Một DBN có thể được huấn luyện một cách hiệu quả trong một cách thức không có giám sát, lớp kề lớp, nơi mà các lớp thường được tạo ra từ các máy Boltzmann hạn chế(RBM). Một RBM là một mô hình vô hướng, thể sinh dựa trên năng lượng với một lớp đầu vào "hiện" và một ẩn lớp, và các kết nối giữa các lớp nhưng không nằm trong các lớp. Phương pháp huấn luyện cho RBM được đề xuất bởi Geoffrey Hinton để sử dụng với các mô hình "Product of Expert" được gọi là tương phản phân kỳ (CD-contrastive divergence). CD cung cấp một xấp xỉ cho phương pháp với khả năng tối đa có vị trí lý tưởng sẽ được áp dụng cho việc học các trọng số của RBM. Trong việc huấn luyện một RBM đơn, các cập nhật trọng số được thực hiện với gradient ascent qua phương trình sau:. Trong đó,  là xác suất của một vector hiện, được cho bởi .  là hàm từng phần, (được sử dụng để chuẩn hóa) và  là hàm năng lượng được gán cho trạng thái của mạng. Một năng lượng thấp hơn chỉ thị mạng đó đang được cấu hình "đáng mong muốn" hơn. Gradient  có dạng đơn giản  trong đó  thể hiện các giá trị trung bình đối với phân phối . Vấn đề này nãy sinh trong việc lấy mẫu  bởi vì điều này đòi hỏi phải chạy xen kẽ lấy mẫu Gibbs trong một thời gian dài. CD thay thế bwowcs này bằng cách chạy luân phiên lấy mẫu Gibbs cho  bước (giá trị của  được lấy theo kinh nghiệm được chỉ ra là làm việc tốt). Sau  bước, dữ liệu được lấy mẫu và mẫu này sẽ được sử dụng trong . Chu trình CD hoạt động như sau:
 Khởi tạo các đơn vị hiện (visible) tới một vector huấn luyện.
 Cập nhật các đơn vị ẩn song song với các đơn vị hiện: .  là hàm sigmoid và  là độ lệch của .
 Cập nhật các đơn vị hiện song song với các đơn vị ẩn đã cho: .  là độ lệch của . Điều này được gọi là bước "cải tạo".
 Tái cập nhật các đơn vị ẩn song song với các đơn vị hiện cải tạo đã cho bằng cách sử dụng phương trình tương tự như trong bước 2.
 Thực hiện cập nhật trọng số: .
Khi một RBM được huấn luyện, RBM khác là "xếp chồng" trên nó, đưa đầu vào của nó từ cuối lớp đã được huấn luyện. Lớp hiện mới này được khởi tạo với một vector hiện, và các giá trị cho các đơn vị trong các lớp đã được huấn luyện phân công bằng cách sử dụng trọng số hiện tại và các độ lệch. RBM mới này sau đó lại được huấn luyện với chu trình như trên. Toàn bộ quá trình này được lặp lại cho đến khi một số tiêu chí mong muốn chặn lại được đáp ứng.

Mặc dù xấp xỉ của CD để tối đa khả năng là rất thô (CD đã được chỉ ra là theo gradient của bất kỳ hàm nào), nó đã được kinh nghiệm chỉ ra là có hiệu quả trong huấn luyện các kiến trúc sâu.

Mạng nơ ron tích chập (Convolutional neural networks)
Một CNN gồm có một hoặc nhiều hơn các lớp tích chập với các lớp đầy đủ kết nối (đáp ứng phù hợp với những mạng neuron nhân tạo tiêu biểu) trên đỉnh. Nó cũng sử dụng trọng số gắn liền và các lớp thăm dò. Kiến trúc này cho phép các CNN tận dụng lợi thế của cấu trúc 2D của dữ liệu đầu vào. So với những kiến trúc sâu khác, mạng neuron tích chập đang bắt đầu thể hiện kết quả vượt trội trong các ứng dụng hình ảnh và giọng nói. Chúng cũng có thể được huấn luyện với tiêu chuẩn truyền ngược. CNN dễ dàng được đào tạo hơn các mạng nơ ron sâu nuôi tiến thông thường khác, và có ít thông số ước tính hơn, khiến cho chúng trở thành một kiến trúc rất hấp dẫn để sử dụng. Các ví dụ về ứng dụng trong Thị Giác máy tính bao gồm DeepDream.

Các mạng niềm tin sâu tích chập
Sử dụng mạng niềm tin sâu (CDBN) là một thành tựu gần đây của học sâu. Các CDBN có cấu trúc rất giống với một mạng neuron tích chập và được huấn luyện tương tự như các mạng niềm tin sâu. Vì vậy, chúng khai thác cấu trúc 2D của hình ảnh, giống như CNN làm, và làm cho việc sử dụng đào tạo trước giống như mạng niềm tin sâu. Chúng quy định một cấu trúc chung mà có thể được sử dụng trong nhiều tác vụ xử lý hình ảnh và tín hiệu. Gần đây, nhiều kết quả benchmark (tiêu chuẩn) dựa trên tập dữ liệu hình ảnh chuẩn như CIFAR đã được thu được kết quả bằng cách sử dụng CDBN.

Mạng neuron lưu trữ và truy xuất bộ nhớ lớn
Mạng nơ ron lưu trữ và truy xuất bộ nhớ lớn (LAMSTAR) là các mạng nơ ron học sâu nhanh gồm nhiều lớp mà có thể sử dụng đồng thời nhiều bộ lọc. Các bộ lọc này có thể là phi tuyến, ngẫu nhiên, logic, không cố định, hoặc thậm chí không có tính phân tích. Chúng là học sinh học năng động và liên tục.

Mạng neuron LAMSTAR có thể phục vụ như là một mạng nơ ron năng động trong không gian hay miền thời gian, hoặc cả hai. Tốc độ của nó được quy định bởi các liên kết-trọng số Hebbian (chương 9 của D. Graupe, 2013), dùng để tích hợp các bộ lọc khác nhau và thường khác nhau (các hàm tiền xử lý) vào nó nhiều lớp và để xếp hạng năng đọng tầm quan trọng của các lớp khác nhau và các hàm liên quan đến nhiệm vụ nhất định cho việc học sâu. Điều này hiển nhiên bắt chước học sinh học mà tích hợp các bộ tiền lý đầu ra khác nhau (ốc tai, võng mạc, vv) và vỏ não (thính giác, thị giác, vv) và của các vùng khác nhau của chúng. Khả năng học sâu của nó tăng cường hơn nữa bằng cách sử dụng sự ức chế, sự tương quan và bởi khả năng đối phó với dữ liệu không đầy đủ của nó, hoặc "mất" nơ ron hoặc lớp ngay cả khi đang thực thi một tác vụ. Hơn nữa, nó hoàn toàn minh bạch do trọng số liên kết của nó. Các trọng số liên kết cho phép xác định năng động sáng tạo và thừa thải, và tạo thuận lợi cho việc xếp hạng của các lớp, các bộ lọc hoặc các nơ ron đơn lẽ tương ứng với một nhiệm vụ.

LAMSTAR đã được áp dụng cho nhiều dự đoán y tế và tài chính (xem Graupe, 2013 Phần 9C), bộ lọc thích nghi nhiễu nhận dạng giọng nói với tiếng ồn không xác định, nhận dạng ảnh tĩnh (Graupe, 2013 Phần 9D), nhận dạng ảnh video, bảo mật phần mềm, điều khiển thích nghi của các hệ thống phi tuyến, vv. LAMSTAR có tốc độ tính toán nhanh hơn nhiều và có lỗi hơi ít hơn so với một mạng nơ ron tích chập dựa trên các bộ lọc hàm-ReLU và thăm dò max, trong một nghiên cứu nhận dạng ký tự so sánh.

Các ứng dụng này chứng minh đào sâu vào các khía cạnh của các dữ liệu đó là bị ẩn từ các mạng học nông hoặc thậm chí từ những giác quan của con người (mắt, tai), chẳng hạn như trong trường hợp của dự đoán sự bắt đầu của hiện tượng ngưng thở khi ngủ, của một biểu đồ điện tâm đồ một thai nhi như được ghi chép từ các điện cực gắn trên da được đặt trên bụng người mẹ trong thời gian đầu của thai kỳ, của dự đoán tài chính (Phần 9C trong Graupe, 2013), hoặc trong lọc mù của nhiễu trong nhận dạng giọng nói

LAMSTAR đã được đề xuất năm 1996 (Bằng phát minh 5,920,852 A của Mỹ) và tiếp tục được phát triển bởi D Graupe và H Kordylewski vào năm 1997-2002. Một phiên bản sửa đổi, được gọi là LAMSTAR 2, được phát triển bởi N C Schneider và D Graupe trong năm 2008.

Các máy Deep Boltzmann

Các mạng xếp chồng sâu
Một kiến trúc sâu dựa trên một hệ thống phân cấp của các khối mô-đun mạng neuron đơn giản là một mạng sâu lồi, được giới thiệu vào năm 2011. Ở đây, bài toán học các trọng số được xây dựng như một bài toán tối ưu hóa lồi với lời giải dạng đóng. Kiến trúc này còn được gọi là một mạng xếp chồng sâu (DSN), nhấn mạnh các cơ chế tương tự với tổng quát hóa xếp chồng. Mỗi khối DSN là một module đơn giản đó là dễ dàng để huấn luyện chính nó trong một kiểu có giám sát mà không cần truyền ngược cho toàn bộ các khối.

Mạng lập trình sâu (deep coding network)
Có những lợi thế của một mô hình mà có thể chủ động cập nhật bản thân từ ngữ cảnh trong dữ liệu. Mạng lập trình (DPCN) là một chương trình lập trình tiên đoán, trong đó thông tin từ trên xuống được sử dụng để điều chỉnh theo kinh nghiệm của những cái trước đó cần thiết cho một thủ tục suy luận từ dưới lên bằng các phương tiện của một mô hình thể sinh kết nối cục bộ sâu. Điều này hoạt động bằng cách chiết tách các đặc điểm rời rạc các quan sát biến đổi theo thời gian bằng cách sử dụng một mô hình động học tuyến tính. Sau đó, một chiến lược thăm dò được sử dụng để học các đại diện đặc điểm bất biến. Các đơn vị này tập hợp lại để tạo thành một kiến trúc sâu và được huấn luyện bởi học không giám sát layer-wise tham lam. Các lớp tạo thành một loại xích Markov mà các trạng thái tại bất kỳ lớp nào cũng chỉ phụ thuộc vào các lớp trước và các lớp sau (kế thừa).

Mạng lập tình dự đoán sâu (DPCN) dự đoán đại diện của lớp, bằng cách sử dụng một cách tiếp cận từ trên xuống bằng cách sử dụng thông tin ở lớp trên và các phụ thuộc thời gian từ các trạng thái trước đó.

DPCN có thể được mở rộng để tạo thành một mạng tích chập.

Máy nhân đa lớp

Deep q-networks

Mạng bộ nhớ
Bộ nhớ ngoài tích hợp với các mạng neuron nhân tạo tính đến nghiên cứu đầu tiên trrong đại diện phân phối và các bản đồ tự tổ chức. Ví dụ, trong bộ nhớ phân tán hoặc bộ nhớ phân cấp thời gian, các mô hình được mã hóa bởi các mạng neuron được sử dụng như là các địa chỉ cho bộ nhớ có khả năng định địa chỉ nội dung, với các "nơ ron" chủ yếu phục vụ như là các bộ mã hóa và giải mã.

Bộ nhớ ngắn-hạn dài
Trong thập niên 1990 và thập niên 2000, đã có nhiều công trình liên quan đến bộ nhớ ngắn-hạn dài (LSTM - thêm bộ nhớ khả vi cho các hàm hồi qui). Ví dụ:
 Các hành động đẩy và lấy ra khả vi cho các mạng bộ nhớ thay thế được gọi là các máy ngăn xếp nơ ron
 Memory networks where the control network's external differentiable storage is in the fast weights of another network
 LSTM "forget gates"
 Self-referential recurrent neural networks (RNNs) with special output units for addressing and rapidly manipulating each of the RNN's own weights in differentiable fashion (internal storage)
 Learning to transduce with unbounded memory

Các mạng bộ nhớ
Các mạng bộ nhớ một mở rộng khác của các mạng nơ ron nhân tạo kết hợp với bộ nhớ dài hạn, được phát triển bởi nhóm nghiên cứu Facebook. Bộ nhớ dài hạn có thể được đọc và ghi vào đó, với mục đích sử dụng cho việc dự báo. Các mô hình này đã được áp dụng trong bối cảnh hỏi đáp (QA) nơi bộ nhớ dài hạn hoạt động hiệu quả như một cơ sở kiến thức (năng động), và đầu ra là một đáp ứng văn bản.

Các mạng mã hóa-giải mã
Một framework mã hóa-giải mã là một framework dựa trên các mạng neuron nhằm mục đích lập bản đồ đầu vào cấu trúc cao tới đầu ra có cấu trúc cao. Nó đã được đề xuất gần đây trong bối cảnh của máy dịch, trong đó đầu vào và đầu ra được viết thành câu bằng hai ngôn ngữ tự nhiên. Trong đó, một mạng nơ ron tái phát (RNN) hoặc mạng neuron tích chập (CNN) được sử dụng như một bộ mã hóa để tóm tắt một câu nguồn và tóm tắt này được giải mã bằng cách sử dụng một mô hình ngôn ngữ mạng neuron tái phát có điều kiện để tạo ra bản dịch. Tất cả các hệ thống này có các khối xây dựng tương tự: cổng RNN và CNN, và các cơ chế tập trung được huấn luyện.

Ứng dụng

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Nature Language Processing)
Hiện nay các mô hình transformer base đã vượt xa các loại mô hình sử dụng RNN. Hầu như trong tất cả các tác vụ Transformer base model đều vượt trội hơn các RNN model (LSTM or GRU base). Với Hugging face Hugging Face Hub chúng ta có thể dễ dàng fine turn model🤗.

Một trong những nguyên tắc cơ bản của học sâu là để thoát khỏi kỹ thuật đặc tính thủ công và sử dụng các đặc tính thô. Nguyên tắc này được khám phá thành công đầu tiên trong kiến trúc của tự mã hóa sâu trên ảnh phổ "thô" hoặc các đặc điểm dãi lọc tuyến tính, hiển thị sự vượt trội của nó hơn các tính năng Mel-Cepstral mà có chứa một vài giai đoạn chuyển đổi cố định từ ảnh phổ. Các tính năng thực sự "thô" của tiếng nói, dạng sóng, gần đây đã được chỉ ra để tạo ra các kết quả nhận dạng giọng nói tuyệt vời ở quy mô lớn.

Kể từ khi ra mắt thành công ban đầu của DNN cho nhận dạng tiếng nói khoảng 2009-2011, tiến độ (và hướng đi trong tương lai) có thể được tóm tắt vào 8 lĩnh vực chính:
 Mở rộng quy mô lên/ra và tăng tốc quá trình đào tạo và giải mã DNN;
 Huấn luyện suy luận có trình tự cho các DNN;
 Xử lý đặc điểm bởi các mô hình sâu với sự hiểu biết vững chắc các cơ chế tiềm ẩn;
 Thích nghi của các DNN và các mô hình sâu có liên quan;
 Học đa tác vụ và học có chuyển giao bởi các DNN và các mô hình sâu liên quan; Các mạng neuron tích chập và làm thế nào để thiết kế chúng để khai thác tốt nhất kiến thức miền của giọng nói;
 Mạng neuron tái phát và các biến thể giàu LSTM;
 Các loại mô hình sâu bao gồm các mô hình dựa trên tensor và các mô hình tích hợp sâu thể sinh/suy xét.
Trường hợp nhận dạng tiếng nói tự động quy mô lớn lần đầu tiên và thuyết phục nhất thành công của học sâu trong lịch sử gần đây, chấp nhận bở cả công nghiệp và hàn lâm trong tất cả các lĩnh vực. Từ năm 2010 đến năm 2014, hai hội nghị lớn về xử lý tín hiệu và nhận dạng giọng nói, IEEE-ICASSP và Interspeech, đã thấy một sự gia tăng lớn các báo cáo được chấp nhận trong các báo cáo hội nghị thường niên tương ứng về chủ đề học sâu trong nhận dạng giọng nói. Quan trọng hơn, tất cả các hệ thống nhận dạng giọng nói thương mại chính (ví dụ: Microsoft Cortana, Xbox, Skype Translator, Google Now, Apple Siri, Baidu và iFlyTek tìm kiếm bằng giọng nói và một loạt các sản phẩm của Nuance speech, vv) được dựa trên phương pháp học sâu. Xem thêm các cuộc phỏng vấn trên phương tiện truyền thông với CTO của Nuance Communications.

Thành công lây lan rộng trong nhận dạng tiếng nói đã đạt được vào năm 2011 được kế tiếp liền sau đó là nhận dạng hình ảnh ở quy mô lớn.

Nhận dạng hình ảnh
Một tập đánh giá phổ biến cho phân loại hình ảnh là tập hợp dữ liệu cơ sở dữ liệu MNIST. MNIST bao gồm các chữ số viết tay và bao gồm 60000 ví dụ huấn luyện và 10000 ví dụ kiểm tra. Như TIMIT, kích thước nhỏ của nó cho phép nhiều cấu hình được kiểm tra. Một danh sách đầy đủ các kết quả trên tập này có thể được tìm thấy trong. Kết quả tốt nhất hiện nay trên MNIST là tỷ lệ lỗi 0,23%, đạt được bởi Ciresan và các cộng sự vào năm 2012.

Tác động thực sự của học sâu trong nhận dạng hình ảnh hoặc đối tượng, một chi chính của thị giác máy tính, đã cảm thấy được vào mùa thu năm 2012 sau khi đội của Geoff Hinton và sinh viên của ông thắng trong cuộc thi quy mô lớn ImageNet bởi một biên độ đáng kể bằng phương pháp máy học nông tiên tiến nhất. Công nghệ này dựa trên các mạng tích chập sâu 20 tuổi, nhưng với quy mô lớn hơn nhiều trên một nhiệm vụ lớn hơn nhiều, vì nó đã học được rằng học sâu làm việc tốt đối nhận dạng giọng nói quy mô lớn. Trong năm 2013 và 2014, tỷ lệ lỗi trong tác vụ của ImageNet bằng cách sử dụng học sâu tiếp tục giảm xuống nhanh chóng, theo một xu hướng tương tự trong nhận dạng giọng nói quy mô lớn.

Khi tham vọng này di chuyển từ nhận dạng giọng nói tự động sang các bản dịch giọng nói tự động và hiểu được, phân loại hình ảnh gần đây đã được mở rộng với nhiệm vụ khó khăn hơn đó là tạo phụ đề cho hình ảnh tự động, trong đó có học sâu là công nghệ cơ bản thiết yếu.

Một ứng dụng ví dụ là một máy tính xe hơi cho biết được đào tạo bằng học sâu, có thể cho phép xe diễn giải các hình ảnh 360° từ camera. Một ví dụ khác là công nghệ được gọi là Facial Dysmorphology Novel Analysis (FDNA) -(Phân tích các dị tật của khuôn mặt) sử dụng để phân tích các trường hợp dị dạng của con người kết nối với cơ sở dữ liệu lớn của các hội chứng di truyền.

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

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

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

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

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

Lý thuyết về bộ não con người
Tính toán học sâu có liên hệ chặt chẽ đến học thuyết về sự phát triển của não bộ (cụ thể, phát triển neocortical) do các nhà khoa học thần kinh nhận thức đề xuất trong đầu thập niên 1990. Một bản tóm tắt dễ tiếp cận của ý tưởng này là tác phẩm của Elman và các cộng sự vào năm 1996 "Xem xét lại Tính bẩm sinh" (Xem thêm: Shrager và Johnson; Quartz và Sejnowski). Những lý thuyết phát triển này cũng được thuyết minh cụ thể trong các mô hình tính toán, chúng là những kỹ thuật tiền nhiệm của các mô hình học sâu được thúc đẩy bởi tính toán (bằng máy tính) đơn thuần. Những mô hình phát triển này chia sẻ thuộc tính thú vị mà nhiều động lực học (learning dynamics) khác nhau được đề xuất trong nghiên cứu não bộ (Ví dụ, một làn sóng của yếu tố tăng trưởng thần kinh) để hỗ trợ việc tự tổ chức của các loại mạng nơ ron có liên quan với nhau được sử dụng trong các mô hình học sâu thuần tính toán sau đó; và các mạng neuron tính toán như vậy có vẻ tương tự như quan điểm của ngành nghiên cứu vỏ não mới như một hệ thống phân cấp của bộ lọc trong đó mỗi lớp chụp một số thông tin trong môi trường hoạt động, và sau đó đi qua phần còn lại, cũng như tín hiệu cơ bản được sửa đổi, tới các lớp khác cao hơn trong hệ thống phân cấp. Quá trình này mang lại một chồng tự tổ chức các cảm biến, cũng như điều chỉnh để hoạt động môi trường của họ. Như được mô tả trên tờ New York Times vào năm 1995: "...bộ não của những trẻ sơ sinh dường như tự tổ chức riêng chính nó dưới ảnh hưởng của các sóng của cái gọi là các yếu tố - dinh dưỡng... các khu vực khác nhau của não trở nên kết nối tuần tự, với một lớp mô trưởng thành trước các mô khác và cho đến khi toàn bộ não là trưởng thành."

Tầm quan trọng của học sâu đối với sự tiến hóa và phát triển của nhận thức của con người đã không thoát khỏi sự chú ý của các nhà nghiên cứu. Một khía cạnh của phát triển con người là phân biệt chúng ta với những người hàng xóm trong họ linh trưởng gần nhất của mình có thể thay đổi trong thời gian phát triển. Trong số các loài linh trưởng, bộ não con người vẫn còn tương đối mềm dẻo cho đến cuối thời kỳ sau khi sinh, trong khi bộ não của họ hàng gần gũi nhất của chúng ta hoàn toàn cố định hơn ngay sau khi sinh. Vì vậy, con người có khả năng truy cập lớn hơn vào những kinh nghiệm phức tạp đang diễn ra trên thế giới trong giai đoạn hình thành nhất của sự phát triển não bộ. Điều này có thể cho phép chúng ta "điều chỉnh" để thay đổi nhanh chóng môi trường mà các động vật khác, nhiều bị hạn chế bởi cơ cấu tiến hóa của bộ não của chúng, không thể để thực hiện được. Đến mức mà những thay đổi này được phản ánh trong các thay đổi thời gian tương tự trong sóng được giả thuyết của sự phát triển vỏ não, chúng cũng có thể dẫn đến những thay đổi trong việc khai thác thông tin từ môi trường kích thích trong thời gian đầu tự tổ chức của bộ não. Tất nhiên, cùng với tính linh hoạt này đến một giai đoạn kéo dài chưa thành thục, trong đó chúng ta phụ thuộc vào người chăm sóc và cộng đồng của mình để hỗ trợ và đào tạo. Lý thuyết của học sâu do đó thấy sự cùng tiến hóa đồng thời của văn hóa và nhận thức như là một điều kiện cơ bản của sự tiến hóa của con người.

Hoạt động thương mại
Hầu hết các công ty công nghệ lớn nhất trên thế giới đang đầu tư rất nhiều nguồn lực vào nghiên cứu và phát triển để tiếp tục cải tiến công nghệ lõi cũng như tạo ra các sản phẩm ứng dụng sử dụng kỹ thuật học sâu. Điển hình là nhóm nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo của Facebook đã tạo ra phần mềm DeepFace có khả năng nhận dạng khuôn mặt tốt như con người với độ chính xác khoảng 97,35%. Công trình này (công bố năm 2014) sử dụng 4 triệu ảnh khuôn mặt của hơn 4000 người để huấn luyện cho mạng nơron nhiều lớp và mô hình thu được đã vượt qua các kỹ thuật được nghiên cứu đề xuất trước đó.

Học sâu thường được trình bày như là một bước hướng tới AI mạnh và do đó nhiều tổ chức đã trở nên quan tâm đến việc sử dụng nó cho các ứng dụng cụ thể. Vào tháng 12 năm 2013, Facebook đã tuyển Yann Le Cun đứng đầu phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo (AI) mới của họ hoạt động ở California, London và New York. Phòng thí nghiệm AI này sẽ phát triển những kỹ thuật học sâu để giúp Facebook thực hiện các nhiệm vụ, chẳng hạn như tính năng gắn thẻ tự động hình ảnh tải lên với tên của những người có mặt trong đó. Vào cuối năm 2014, Facebook cũng tuyển Vladimir Vapnik, nhà phát triển chính của lý thuyết Vapnik-Chervonenkis về học thống kê, và đồng phát minh ra phương pháp máy vector hỗ trợ.

Vào tháng 3 năm 2013, Google tuyển Geoffrey Hinton và hai sinh viên tốt nghiệp của ông, Alex Krizhevsky và Ilya Sutskever. Công việc của họ là tập trung vào vừa cải tiến các sản phẩm học máy hiện có của Google và vừa trợ giúp đối phó với lượng dữ liệu ngày càng tăng nhanh mà Google có được. Google cũng mua lại công ty của Hinton, DNNresearch.

Năm 2014, Google cũng đã mua DeepMind Technologies, một công ty khởi nghiệp của Anh đã phát triển một hệ thống có khả năng học tập làm thế nào để chơi trò chơi điện tử Atari chỉ sử dụng các điểm ảnh thô là dữ liệu đầu vào. Trong năm 2015, họ đã chứng minh hệ thống AlphaGo đã đạt được một trong những "thách thức lớn" trong thời gian dài của AI bằng cách học trò chơi Cờ vây đủ tốt để đánh bại một người chơi Cờ vây chuyên nghiệp.

Baidu đã thuê Andrew Ng để lãnh đạo phòng thí nghiệm nghiên cứu của mình đặt trụ sở tại thung lũng Silicon mới tập trung vào học sâu.

Phê bình và đánh giá
 neural Designer — Một ứng dụng GUI cho mạng neuron sâu cung cấp song song hóa với CPU.

Tham khảo

Mạng thần kinh nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo


title: Ecliptopera tranosphena

text:
Ecliptopera tranosphena là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.

Chú thích

Tham khảo

Ecliptopera


title: Puntioplites proctozystron

text:
Cá dảnh trắng (Puntioplites proctozystron) là một loài cá vây tia trong chi Puntioplites, họ Cá chép.

Đặc điểm
Về tổng thể, cá có thân ngắn, cao, dẹp bên, viền lưng nhô cao, nhất là trước khởi điểm vây lưng, viền bụng cong nông, độ cong nhỏ hơn viền lưng, bụng tròn. Vẩy tròn lớn, vừa phải, phủ khắp thân; có hai hàng vẩy bao ở gốc vây lưng và vây hậu môn; có 4 hàng vẩy phủ ở gốc vây đuôi.

Phần đầu cá cho thấy cá có đầu nhỏ, dẹp bên, mõm ngắn tù, lỗ mũi gần viền mắt hơn mút mõm, miệng kề dưới, hẹp ngang, rạch miệng xiên, mút cuối tới viền trước mắt, môi trên có rãnh sâu và liên tục, cá không có râu dù chúng thuộc họ cá chép với đặc trưng là có râu, mắt to tròn, nằm chếch phía trên.

Đối với vây cá vây lưng có khởi điểm sau khởi điểm vây bụng, ngang với vẩy đường bên thứ 9-10, gần gốc vây đuôi hơn mút mõm, viền sau lõm sâu, tia đơn cuối của vây lưng hóa xương, phía sau có răng cưa, gai này không kéo dài thành dạng mềm ở đỉnh, khi ép thì có thể hết phần gốc của vây lưng, vây hậu môn kéo dài chưa tới vây đuôi, khởi điểm ở giữa vây ngực và gốc vây đuôi, tia đơn cuối hóa xương và phía sau có răng cưa.

Vây ngực nhọn, mút chưa tới gốc vây bụng, vây bụng mút không tới vây hậu môn. gốc vây bụng có vẩy gốc hình mũi mác và dài hơn gốc vây, đường bên hoàn toàn, phần trước hơi cong dưới, phần sau nằm giữa cuốn đuôi. Mặt lưng, thân và đầu xanh rêu, mặt bên, dưới đầu và hông trắng bạc, vây lưng, vây đuôi và vây hậu môn có ngọn xám đen, gốc vây lưng, vây bụng và trước mõm ửng vàng.

Tham khảo

Puntioplites
Động vật được mô tả năm 1865


title: Bọt

text:
Bọt là một vật thể được hình thành bằng cách nhốt các túi khí trong chất lỏng hoặc chất rắn.

Một miếng bọt biển tắm và đầu trên một cốc bia là ví dụ về bọt. Trong hầu hết các bọt, thể tích khí lớn, với các màng chất lỏng hoặc rắn mỏng ngăn cách các vùng khí..

Bọt rắn có thể là tế bào kín hoặc tế bào mở. Trong bọt tế bào kín, khí tạo thành các túi rời rạc, mỗi túi được bao quanh hoàn toàn bởi vật liệu rắn. Trong bọt tế bào mở, các túi khí kết nối với nhau. Một miếng bọt biển tắm là một ví dụ về bọt tế bào mở: nước dễ dàng chảy qua toàn bộ cấu trúc, làm dịch chuyển không khí. Thảm cắm trại là một ví dụ về bọt xốp kín: các túi khí được bịt kín với nhau để thảm không thể ngấm nước.

Bọt là ví dụ của phương tiện phân tán. Nói chung, khí có mặt trong bọt, do đó, nó phân chia thành các bong bóng khí có kích thước khác nhau (nghĩa là vật liệu này là polydisperse) Được phân tách bởi các vùng chất lỏng có thể tạo thành màng, mỏng hơn và mỏng hơn khi pha lỏng thoát ra khỏi màng hệ thống. Khi quy mô chính nhỏ, nghĩa là đối với bọt rất mịn, môi trường phân tán này có thể được coi là một loại chất keo.

Bọt cũng có thể đề cập đến một cái gì đó tương tự như bọt, chẳng hạn như bọt lượng tử, bọt polyurethane (cao su bọt), bọt XPS, polystyrene, phenolic hoặc nhiều bọt được con người sản xuất khác.

Kết cấu

Bọt, trong nhiều trường hợp, là một hệ thống đa quy mô.

Một quy mô là bong bóng: bọt vật liệu thường có cấu trúc ngẫu nhiên và có nhiều kích cỡ bong bóng. Với kích thước lớn hơn, nghiên cứu của bọt lý tưởng hóa được gắn liền với những vấn đề toán học của bề mặt tối thiểu và ba chiều tessellations, hay còn gọi là tổ ong. Cấu trúc Weaire -Phelan được coi là tế bào đơn vị (tối ưu) tốt nhất có thể của bọt được sắp xếp hoàn hảo, trong khi luật của Plateau mô tả cách màng xà phòng tạo thành cấu trúc trong bọt.

Ở quy mô thấp hơn bong bóng là độ dày của màng cho bọt siêu bền, có thể được coi là một mạng lưới các màng liên kết được gọi là lamellae. Lý tưởng nhất là các lamellae kết nối theo bộ ba và tỏa ra theo góc120° ra ngoài từ các điểm kết nối, được gọi là biên giới Plateau.

Một quy mô thậm chí thấp hơn là giao diện không khí lỏng ở bề mặt của bọt. Hầu hết thời gian giao diện này được ổn định bởi một lớp cấu trúc lưỡng phần, thường được làm bằng chất hoạt động bề mặt, hạt (Nhũ tương Pickering) hoặc các liên kết phức tạp hơn.

Tham khảo

Bọt biển
Chất lỏng
Bọt
Hệ keo


title: Pomacentrus aquilus

text:
Pomacentrus aquilus là một loài cá biển thuộc chi Pomacentrus trong họ Cá thia. Loài này được mô tả lần đầu tiên vào năm 1980.

Từ nguyên
Từ định danh aquilus trong tiếng Latinh có nghĩa là "sẫm màu", hàm ý đề cập đến màu sắc tổng thể của loài cá này.

Phạm vi phân bố và môi trường sống
Từ Biển Đỏ và vịnh Ba Tư, phạm vi của P. aquilus trải dài dọc theo đường bờ biển Đông Phi đến Kenya và Madagascar. P. aquilus sinh sống tập trung gần những rạn san hô ngoài khơi ở độ sâu đến 15 m.

Mô tả
Chiều dài lớn nhất được ghi nhận ở P. aquilus là 12 cm. Cá trưởng thành có màu nâu sẫm, vảy cá có viền đen tạo thành kiểu hình mắt lưới trên thân của chúng. Gốc vây ngực có một đốm đen. Cá con có nhiều màu sắc hơn: thân màu vàng với hai dải sọc xanh lam óng từ đỉnh đầu kéo ngược ra sau lưng, còn vây lưng có đốm đen lớn viền xanh ở phía sau.

Số gai ở vây lưng: 14; Số tia vây ở vây lưng: 13–15; Số gai ở vây hậu môn: 2; Số tia vây ở vây hậu môn: 14–15; Số gai ở vây bụng: 1; Số tia vây ở vây bụng: 5; Số tia vây ở vây ngực: 17–19; Số vảy đường bên: 17–19.

Sinh thái học
Thức ăn của P. aquilus bao gồm tảo và các loài động vật phù du. Cá đực có tập tính bảo vệ và chăm sóc trứng.

Tham khảo

A
Cá Ấn Độ Dương
Cá biển Đỏ
Cá Oman
Cá Somalia
Cá Kenya
Cá Madagascar
Động vật được mô tả năm 1980


title: Triphosa gavara

text:
Triphosa gavara là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Triphosa


title: Euxoa incognita

text:
Euxoa incognita là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Euxoa


title: Karim El Mourabet

text:
Karim El Mourabet () (sinh ngày 30 tháng 4 năm 1987 ở Orléans) là một hậu vệ bóng đá người Pháp gốc Maroc. Hiện tại anh thi đấu cho FUS de Rabat.

El Mourabet ra mắt cho U-21 Pháp trước U-21 Thụy Điển, ngày 14 tháng 11 năm 2006. Anh được triệu tập vào Đội tuyển bóng đá quốc gia Maroc năm 2007 thi đấu trước Ghana.

Tham khảo

Liên kết ngoài

 FCNA.fr

Sinh năm 1987
Nhân vật còn sống
Cầu thủ bóng đá Maroc
Cầu thủ đội tuyển bóng đá quốc gia Maroc
Cầu thủ bóng đá nam Pháp
Người Pháp gốc Maroc
Cầu thủ đội tuyển bóng đá trẻ quốc gia Pháp
Cầu thủ đội tuyển bóng đá U-21 quốc gia Pháp
Cầu thủ bóng đá FC Nantes
Cầu thủ bóng đá Stade Lavallois
Cầu thủ bóng đá Ligue 1
Cầu thủ bóng đá Ligue 2
Hậu vệ bóng đá
Nhân vật thể thao từ Orléans


title: Amastus antonio

text:
Amastus antonio là một loài bướm đêm thuộc phân họ Arctiinae, họ Erebidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Amastus


title: Hà Đằng Giao

text:
Hà Đằng Giao (chữ Hán: 何騰蛟, 1592 – 1649), tên tự là Vân Tòng, người Lê Bình, Quý Châu, nhân vật quân sự cuối thời Minh đầu thời Thanh. Cử nhân đầu năm Thiên Khải, đến những năm Sùng Trinh ông được trao chức tri huyện Nam Dương, làm quan cần mẫn, nổi tiếng về văn chương. Sau được đề bạt làm tri huyện Đại Hưng, vẫn xử lý mọi việc như hồi ở Nam Dương, đổi sang làm Lang thự, thăng chức Củng Xương binh bị phó sứ, lại giỏi vỗ về tướng sĩ, từng được tổng đốc Thiểm Tây Hồng Thừa Trù tiến cử lên triều đình. Tác phẩm để lại gồm có Minh Trung Tương vương Hà Đằng Giao tập một quyển, thụy là Văn Liệt.

Tiểu sử
Hà Đằng Giao xuất thân môn đệ thư hương, tổ phụ Hà Chí Thanh là cống sinh thời Gia Tĩnh triều Minh, được cha dạy dỗ rất nghiêm khắc, có một hôm tra hỏi sách vở không giải được bèn giận dữ lấy nghiên đá đập vào đầu Đằng Giao mắng chửi: "con cái không chịu học, đánh chết không hối tiếc". Năm Thiên Khải thứ nhất (1621), thi đậu cử nhân khoa Tân Dậu. Mùa xuân năm Sùng Trinh thứ 15 (1642), phụng mệnh ra nhậm chức Đạo binh bị Vân Dương Hồ Bắc. Tháng 3 năm Sùng Trinh thứ 16 (1643), nhờ sự tiến cử tích cực từ Sử Khả Pháp, ông giữ thêm chức Hữu thiêm Đô ngự sử. Sau khi Lý Tự Thành bại trận chiến tử, tàn quân Đại Thuận tan đàn xẻ nghé, lại bị hai cánh quân Thanh truy kích, bèn chạy sang đầu quân dưới trướng thủ hạ của Đường vương Chu Duật Kiện là Hà Đằng Giao ở Hồ Nam, cùng nhau hợp sức chống Thanh.

Năm Sùng Trinh thứ 16 (1643), Trương Hiến Trung công hãm Vũ Xương, Vương Tụ Khuê, Vương Dương Cơ trong phủ Sở vương luận bàn việc để lỡ mất thời cơ, đình thần xem đất Sở coi như bỏ đi, không ai dám đến báo tin, liền thăng Đằng Giao làm Hữu thiêm Đô ngự sử, Tuần phủ Hồ Quảng. Quân Đại Thuận chỉ còn mỗi lực lượng của Lý Xích Tâm (Lý Quá) và Cao Nhất Công là tiến vào vùng Kinh Nam. Hà Đằng Giao liên tiếp chiêu mộ đám tướng lĩnh dưới quyền Tả Lương Ngọc gồm Mã Tiến Trung, Trương Tiên Bích, Hoàng Triều Tuyên. Lại bổ nhiệm bọn Hoàng Triều Tuyên, Trương Tiên Bích, Lưu Thừa Tiên, Lý Xích Tâm (Lý Quá), Hác Dao Kỳ (Vĩnh Trung), Viên Tông Đệ, Vương Tiến Tài, Đổng Anh, Mã Tiến Trung, Mã Sĩ Tú, Tào Chí Kiến, Vương Doãn Thành, Lư Đỉnh làm tổng binh, bắt đầu trấn giữ Hồ Nam, sử sách gọi là "Thập tam trấn".

Tháng 6 năm Hoằng Quang thứ nhất (1645), quân Thanh tiến vào Nam Kinh, triều Hoằng Quang diệt vong. Mùa xuân năm 1646, quân Thanh dưới quyền Lặc Khắc Đức Hồn tiến đánh Hồ Quảng, Hà Đằng Giao thống lĩnh đại quân xuất phát từ Trường Sa đánh bại quân Thanh tại Nhạc Châu, Đằng Khê. Đằng Giao trấn thủ Trường Sa được ba năm, quân kỉ nghiêm minh. Ngày 14 tháng 4 năm Long Vũ thứ nhất (1646), quân Thanh tiến đánh Cám Châu, Dương Đình Lân liều chết cố thủ được nửa năm, Hà Đằng Giao điềm nhiên tọa thị không tới cứu, chỉ phái Nam An bá Hác Vĩnh Trung mang theo một vạn binh mã đi qua Sâm Châu tiến vào Long Tuyền (nay là huyện Toại Xuyên tỉnh Giang Tây), Hác Vĩnh Trung khởi hành từ Trường Sa băng qua Hành Châu, mãi tới ngày 2 tháng 9 mới tới Sâm Châu, liền đứng quan sát từ xa không chịu cứu giúp. Một cánh quân khác dưới sự chỉ huy của Trương Tiên Bích cũng đến huyện Du tiếp giáp Giang Tây, sau lại "đóng quân không tiến". Ngày 3 tháng 10, quân Thanh công thành dữ dội, cho đến giữa đêm ngày mồng 4, quân Thanh phá vỡ tường thành, đổ xô vào trong thành, từ phía tường thành cho đến ngõ hẻm đường phố số người chết trận nhiều vô kể, Dương Đình Lân sức cùng lực kiệt không muốn đầu hàng liền nhảy xuống đê Thanh Thủy tự tận, đến rạng sáng, quân Thanh mới chiếm được thành Cám Châu.

Đầu năm Vĩnh Lịch thứ nhất (1647), Khổng Hữu Đức, Thượng Khả Hỉ, Cảnh Trọng Minh thống lĩnh quân Thanh tiến đánh Hồ Nam, tháng 3 vây hãm Nhạc Châu, Tương Âm, nhắm hướng trực tiếp Trường Sa. Trận tuyến chống Thanh phát sinh sự chia cắt. Tổng đốc Hồ Nam Hà Đằng Giao, Tổng binh Vương Tiến Tài buộc phải rút lui nhằm bảo toàn lực lượng. Tháng 3 nhuận năm Vĩnh Lịch thứ 2 (1648), hàng tướng nhà Minh là Kim Thanh Hoàn, Lý Thành Đống trở giáo chống lại nhà Thanh, quân Thanh rút khỏi Hồ Nam. Hà Đằng Giao thừa cơ phản công, chiếm lấy Toàn Châu, Vĩnh Châu, Hành Châu, khôi phục lại cục diện chống Thanh. Tháng 11 cùng năm, Hà Đằng Giao tiến vào đóng quân tại Hành Châu, chuẩn bị tiến công Trường Sa. Thế nhưng lại phát sinh sự phân tranh trong nội bộ toàn quân, Mã Tiến Trung từ phía tây bỏ chạy đến Vũ Cương, Thường Đức thiếu phòng thủ, khiến Hồ Nam đại loạn, không còn khả năng thu nhận được nữa.

Năm Vĩnh Lịch thứ 3 (1649), các trấn nảy sinh hai lòng, tình thế diễn biến xấu, đến tháng giêng, Đằng Giao đến Trường Sa gặp Lý Xích Tâm (Lý Quá), lấy một số ít binh lực phòng thủ Tương Đàm. Tháng 2, quân Thanh chiếm được Tương Đàm, bắt Đằng Giao làm tù binh, Đằng Giao kiên quyết từ chối đầu hàng, ra sức tuyệt thực trong bảy ngày, lại còn ung dung ngâm bài thơ tuyệt mệnh nói rõ chí hướng của mình. Cùng tháng đó, Đằng Giao tự thắt cổ chết ở bên cầu Đại Phụ sông Lưu Thủy, hưởng dương 58 tuổi. Hoàng đế Vĩnh Lịch biết được tin xấu không khỏi kinh hoàng, ba quân khóc lóc thương tiếc, triều đình Nam Minh liền ban cho ông thụy là Văn Liệt.

Đánh giá
Sử gia Cố Thành nhìn nhận về sự diệt vong của chính quyền Long Vũ, không thể đổ hết mọi tội lỗi cho Trịnh Chi Long, mà bản thân Hà Đằng Giao thật khó biện minh cho lỗi lầm của mình. Long Vũ đế biết là Trịnh Chi Long ngang bướng không chịu nghe theo lời vua, hy vọng Hà Đằng Giao phái tinh binh nghênh giá, đón sang Giang Tây, "lúc quân Thanh tiến công Cám Châu, Long Vũ đế tiến thoái đều cùng đường.Hà Đằng Giao vì muốn giữ vững quyền hành của mình, nên không quan tâm đến đại cục, suốt hàng tháng trời không thèm phái sứ giả báo cáo tình hình lên Long Vũ đế", "Long Vũ đế bị quân Thanh bắt giết, Mân, Cám, Việt lần lượt rơi vào tay giặc, khiến tình hình của Hà Đằng Giao ở Hồ Nam cũng ngày càng gặp khó khăn nhiều hơn."

Tham khảo
 Minh sử quyển 280, liệt truyện 168 – Hà Đằng Giao truyện
 Cố Thành, Nam Minh sử chương 6 – Quân Thanh chiếm lĩnh Cám Nam
 Vương Phu Chi, Vĩnh Lịch thực lục quyển 7 – Hà Đằng Giao truyện

Chú thích

Sinh năm 1592
Mất năm 1649
Cử nhân nhà Minh
Nhân vật quân sự Nam Minh
Nhân vật Nam Minh
Họ Hà


title: Ropica luzonica

text:
Ropica luzonica là một loài bọ cánh cứng trong họ Cerambycidae.

Chú thích

Tham khảo

Ropica


title: Rogelia Cruz

text:
Rogelia Cruz Martínez (31 tháng 8 năm 1940 - 11 tháng 1 năm 1968) là một nhà hoạt động cánh tả Guatemala, người chiến thắng Hoa hậu Hoàn vũ năm 1958, và đại diện của Guatemala tham gia cuộc thi Hoa hậu Hoàn vũ 1959. Cô bị sát hại bởi một đội quân bán quân sự ở tuổi 27, được cho là do các hoạt động chính trị của cô.

Mẹ cô đến từ một gia đình trung lưu ở Chiquimula và cha cô thuộc về một gia đình giàu có ở thủ đô và làm việc với vai trò như một thợ xây dựng bậc thầy. Cô học tại Instituto Normal Central para Señoritas Belén và cũng được đào tạo với vai trò là một nữ vũ công ballet.

Cruz là sinh viên ngành Kiến trúc tại Universidad de San Carlos de Guatemala khi cô đoạt giải Hoa hậu Guatemala năm 1959. Cô học và làm việc tại một ngân hàng để hỗ trợ các chị em của mình. Trong cuộc biểu tình năm 1962 chống lại tướng Miguel Ydígoras Fuentes. Cruz bí mật gia nhập "Edgar Ibarra" Guerrilla Front và thực hiện công việc hành chính tại thủ đô. Năm 1965, quân đội tìm kiếm trang trại nơi cô sống với các chị gái của mình và tìm thấy vũ khí và các công cụ khác để đấu tranh vũ trang. Cô bị cầm tù, và sau khi rời nhà tù vài tháng sau, cô phải tìm một ngôi nhà mới và một công việc mới.

Cô bị bắt cóc vào tháng 12 năm 1967, và bị phát hiện đã chết vào ngày 11 tháng 1 năm 1968 ở một cây cầu gần Escuintla, Guatemala. Vụ giết người của Cruz khá rõ ràng với thế giới và dẫn đến một loạt các vụ giết người trả thù.

Tham khảo

Sinh năm 1940
Mất năm 1968
Hoa hậu Guatemala
Người Guatemala


title: Hypercalymnia malagasy

text:
Hypercalymnia malagasy là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Hypercalymnia


title: Crytea mbeyana

text:
Crytea mbeyana là một loài tò vò trong họ Ichneumonidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Crytea


title: Chrysiptera talboti

text:
Chrysiptera talboti là một loài cá biển thuộc chi Chrysiptera trong họ Cá thia. Loài này được mô tả lần đầu tiên vào năm 1975.

Từ nguyên
Từ định danh talboti được đặt theo tên của nhà khoa học thủy sản Frank H. Talbot, Giám đốc Bảo tàng Úc (Sydney), người đã thu thập mẫu định danh của loài cá này.

Phạm vi phân bố và môi trường sống
Từ biển Andaman, phạm vi của C. talboti trải dài về phía đông, băng qua vùng biển nhiều nước Đông Nam Á đến các đảo quốc Fiji, Tonga và Palau, xa về phía nam đến rạn san hô Great Barrier (Úc). Ở Việt Nam, C. talboti được ghi nhận tại quần đảo Hoàng Sa.

Loài này sống trong các đầm phá và sườn dốc của rạn viền bờ ở độ sâu đến ít nhất là 35 m.

Mô tả
Chiều dài lớn nhất được ghi nhận ở C. talboti là 6,5 cm. Thân có màu tím xám. Đầu và vây bụng có màu vàng. Vây lưng có một đốm đen lớn ở giữa vây.

Số gai ở vây lưng: 13; Số tia vây ở vây lưng: 11–12; Số gai ở vây hậu môn: 2; Số tia vây ở vây hậu môn: 11–13; Số tia vây ở vây ngực: 15–16; Số gai ở vây bụng: 1; Số tia vây ở vây bụng: 5; Số lược mang: 18–20; Số vảy đường bên: 14–16.

Sinh thái học
Thức ăn của C. talboti bao gồm tảo và động vật phù du. Chúng sống theo từng nhóm nhỏ hoặc đơn độc. Cá đực có tập tính bảo vệ và chăm sóc trứng; trứng có độ dính và bám chặt vào nền tổ.

Tham khảo

T
Cá Ấn Độ Dương
Cá Thái Bình Dương
Cá Thái Lan
Cá Việt Nam
Cá Indonesia
Cá Philippines
Cá Papua New Guinea
Cá Palau
Cá Fiji
Cá Tonga
Cá Úc
Động vật Đông Timor
Động vật Vanuatu
Động vật quần đảo Solomon
Động vật được mô tả năm 1975


title: Phobetes erasi

text:
Phobetes erasi là một loài tò vò trong họ Ichneumonidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Phobetes


title: Phygadeuon pallicarpus

text:
Phygadeuon pallicarpus là một loài tò vò trong họ Ichneumonidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Phygadeuon


title: Roy Burton

text:
Roy Burton (sinh ngày 13 tháng 3 năm 1951 ở Wantage, Berkshire) là một cựu cầu thủ bóng đá người Anh.

Ông thi đấu ở vị trí thủ môn, thi đấu 449 trận, trong 13 năm rưỡi cho Oxford United, trước khi chuyển đến Witney Town.

Liên kết ngoài
Roy Burton

Tham khảo

Sinh năm 1951
Nhân vật còn sống
Người Wantage
Cầu thủ bóng đá Anh
Thủ môn bóng đá
Cầu thủ bóng đá Oxford United F.C.
Cầu thủ bóng đá English Football League
Cầu thủ bóng đá Witney Town F.C.


title: Vùng đế chế Franken

text:
nhỏ|300x300px|Vùng đế chế Franken vào năm 1789

Vùng đế chế Franken ()  là một đơn vị tổ chức hành chính của Đế chế La Mã Thần thánh được thành lập vào năm 1500. Lãnh thổ của nó bao gồm phần phía đông của công quốc gốc  Franken trước đây. Danh hiệu "Công tước của Franken" được trao cho Giám mục vương quyền của Würzburg.

Thành phần

Tham khảo

Liên kết ngoài
 Imperial Circles in the 16th Century –Bản đồ Lịch sử Đức

Vùng đế chế của Đế quốc La Mã Thần thánh
Khởi đầu năm 1500 ở châu Âu
Khởi đầu thập niên 1500 ở Đế quốc La Mã Thần thánh


title: Carcellia pollinosa

text:
Carcellia pollinosa là một loài ruồi trong họ Tachinidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Carcellia


title: NGC 411

text:
NGC 411 là một cụm sao mở cách Trái Đất khoảng  nằm trong chòm sao Đỗ Quyên. Nó được phát hiện vào năm 1826 bởi James Dunlop. Nó được Dreyer mô tả là "cực kỳ mờ nhạt, khá lớn, tròn, dần dần rất ít ở giữa."  Ở khoảng cách khoảng 180.000 năm ánh sáng (55.000 Parsec), nó nằm trong Đám mây Magellan nhỏ.

NGC 411 được chụp bằng Kính viễn vọng Không gian Hubble vào năm 2013, cho thấy sự phong phú của các ngôi sao từ màu xanh đến màu đỏ. Đặc biệt, điều này dường như cho thấy cụm sao trẻ hơn nhiều so với suy nghĩ trước đây: tuổi của nó được ước tính khoảng 1,5 tỷ năm tuổi, tương đối trẻ về mặt thiên văn học.   Tuy nhiên, những kết quả này đã bị thách thức bởi một nhóm khác nói rằng những ngôi sao trẻ này thực sự có thể chỉ là những ngôi sao nền, và do đó không liên quan đến thể chất.

Tham khảo

Liên kết ngoài

Thiên thể NGC
Thiên thể phát hiện năm 1826
Chòm sao Đỗ Quyên
Cụm sao mở
Đám Mây Magellan Nhỏ


title: Đội tuyển Davis Cup Gruzia

text:
Đội tuyển Davis Cup Gruzia đại diện Gruzia ở giải đấu quần vợt Davis Cup và được quản lý bởi Liên đoàn quần vợt Gruzia.

Gruzia hiện tại thi đấu ở Nhóm III của khu vực châu Âu. Thành tích tốt nhất của họ là năm 2007 vào đến tứ kết của Nhóm I khu vực Âu/Phi.

Lịch sử
Gruzia lần đầu tiên tham gia Davis Cup vào năm 1995. Các vận động viện Gruzia trước đây đại diện cho Liên Xô.

Đội hình hiện tại (2017)

 Nikoloz Basilashvili
 George Tsivadze

Xem thêm
Davis Cup
Đội tuyển Fed Cup Gruzia

Liên kết ngoài

Gruzia
Davis Cup
Quần vợt Gruzia


title: Zygophyxia demissus

text:
Zygophyxia demissus là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Zygophyxia


title: Sân vận động Hameau

text:
Sân vận động Hameau (; ), trước đây được gọi là Sân vận động Olympic Hameau hay Sân vận động Đại tá Fornel, là một sân vận động đa năng và trung tâm hội nghị ở Pau, Pháp. Được xây dựng vào năm 1948, sân vận động thuộc sở hữu của thành phố Pau kể từ năm 1983, sau khi được Quân đội Pháp bàn giao. Sân được sử dụng chủ yếu cho các trận đấu bóng bầu dục liên hiệp. Đây là sân nhà của câu lạc bộ bóng bầu dục liên hiệp Section Paloise. Sân vận động có sức chứa 18.426 chỗ ngồi.

Tham khảo

Hameau
Các sân vận động giải vô địch rugby league thế giới
Hameau
Thể thao Pau, Pyrénées-Atlantiques
Pau FC
Địa điểm thể thao Pyrénées-Atlantiques
Địa điểm thể thao hoàn thành năm 1948
Khởi đầu năm 1948 ở Pháp


title: Syllepte mysticalis

text:
Syllepte mysticalis là một loài bướm đêm trong họ Crambidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Syllepte


title: Luís Carlos Neto Costa

text:
Luís Carlos Neto da Costa (sinh ngày 4 tháng 9 năm 1998) là một cầu thủ bóng đá người Bồ Đào Nha thi đấu cho S.C. Freamunde ở vị trí hậu vệ.

Tham khảo

Liên kết ngoài

Portuguese League profile

Sinh năm 1998
Nhân vật còn sống
Cầu thủ bóng đá Bồ Đào Nha
Hậu vệ bóng đá
Cầu thủ Giải bóng đá vô địch quốc gia Bồ Đào Nha
Cầu thủ bóng đá S.C. Freamunde


title: Lynn Margulis

text:
Lynn Margulis có tên khai sinh là Lynn Petra Alexander, là nhà khoa học người Mỹ chuyên nghiên cứu về tiến hoá sinh học và cũng là nhà giáo dục, tác giả khoa học, nhà phổ biến kiến thức khoa học và nổi tiếng nhất do đã xây dựng thành công lý thuyết nội cộng sinh (1968). Nhà sử học Jan Sapp đã nhận xét rằng "Tên của Lynn Margulis đồng nghĩa với thuyết cộng sinh, giống như tên của Charles Darwin đồng nghĩa với thuyết tiến hóa chọn lọc tự nhiên".

Lý thuyết này của bà nói về "sự cộng sinh của tế bào nhân sơ ở bên trong tế bào nhân thực" ban đầu đã bị phản đối mạnh mẽ, không được tài trợ nghiên cứu, kết quả nghiên cứu bị hơn 10 tạp chí khoa học từ chối đăng tải, nhưng sau đó đã trở thành một học thuyết được công nhận rộng rãi trong giới khoa học, mà Ernst Mayr gọi là "có lẽ là sự kiện quan trọng và kịch tính nhất trong lịch sử sự sống". Ngoài ra, bà còn đồng tác giả của giả thuyết Gaia cùng với nhà hóa học người Anh James Lovelock, đề xuất rằng Trái đất hoạt động như một hệ thống tự điều chỉnh duy nhất, và bà cùng với Robert Whittaker đã sáng lập hệ thống phân loại sinh vật thành 5 giới.

Margulis được bầu là Viện sỹ Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ vào năm 1983. Tổng thống Bill Clinton đã trao tặng bà Huân chương Khoa học Quốc gia năm 1999. Hiệp hội Linnean London đã trao tặng bà Huân chương Darwin-Wallace vào năm 2008. Năm 2002, tạp chí Discover đã công nhận bà là một trong 50 phụ nữ quan trọng nhất trong khoa học Thế giới.

Bà sinh ngày 5 tháng 3 năm 1938 tại Chicago và mất ngày 22 tháng 11 năm 2011 tại Massachusetts.

Chú thích

Sinh năm 1938
Mất năm 2011
Nhà sinh học Hoa Kỳ
Nhà khoa học Hoa Kỳ
Cộng sinh
Cựu sinh viên Đại học California tại Berkeley
Cựu sinh viên Đại học Chicago
Nhà động vật học với tên viết tắt
Người Mỹ gốc Do Thái


title: Canthon manantlanensis

text:
Canthon manantlanensis là một loài bọ cánh cứng trong họ Bọ hung (Scarabaeidae).

Chú thích

Liên kết ngoài

Canthon


title: Nhắn gửi một tôi, người đã yêu em (phim)

text:
là một tác phẩm anime điện ảnh thuộc thể loại khoa học viễn tưởng, lãng dựa trên cuốn tiểu cùng tên của tác giả Yomoji Otono do Kasai Kenichi đạo diễn. Phim sản xuất bởi TMS Entertainment và Toei Company phân phối. Thiết kế nhân vật do Machida Shinichi phụ trách, Sakaguchi Riko chấp bút kịch bản, Takano Yukari, Kojima Erina, Murata Noriyasu đảm nhận phần hoạt họa, Yasutada Kato chịu trách nhiệm nghệ thuật, nhóm nhạc Saucy Dog viết và trình bày ca khúc chủ đề "Shion", bên cạnh phần âm nhạc thực hiện bởi nhà soạn nhạc Ohmama Takashi. Phim kể về Koyomi và Satou Shiori – những người chịu cảnh cha mẹ ly hôn, gặp nhau ở Viện nghiên cứu Khoa học Hư chất và dần có tình cảm với nhau, mặc dù vậy, cha mẹ của họ tái hôn, đồng thời, buộc họ trở thành anh em kế, vì vậy, họ quyết định sẽ trốn đến một thế giới khác – nơi cha mẹ họ không ly hôn.

Nhân vật

Chú thích

Ghi chú

Tham khảo

Phim anime năm 2022
Phim năm 2022
Phim Nhật Bản
Phim anime dựa trên tiểu thuyết
Anime và manga lãng mạn
TMS Entertainment
Anime và manga khoa học viễn tưởng
Phim tiếng Nhật
Phim lấy bối cảnh ở thế kỷ 21
Phim lấy bối cảnh ở Ōita


title: Antoculeora locuples

text:
Antoculeora locuples là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Antoculeora


title: Thấy (phim truyền hình)

text:
See (tạm dịch "Thấy") là một series phim truyền hình khoa học viễn tưởng Mỹ, lấy bối cảnh tương lai hậu tận thế, được sản xuất và phát sóng độc quyền trên hệ thống Apple TV Plus (nền tảng chiếu phim của Apple). See được viết bởi nhà biên kịch Steven Knight và đạo diễn của bộ phim là Francis Lawrence. Hợp tác sản xuất bao gồm Knight, Lawrence, Peter Chernin, Jenno Topping và Kristen Campo. Nhà soạn nhạc cho bộ phim là Bear McCreary.

Phim trường của bộ phim được quay tại British Columbia, Canada. Trong khi các địa danh trong phim như "Alkenny" và thủ đô "Kanzua" được lấy thực tế từ các địa danh có thật là Allegheny, đập thủy điện Kinzua - nằm tại phía tây Pennsylvania, Mỹ. See được lên sóng mùa 1 với 8 tập vào ngày 1 tháng 11 năm 2019 trên Apple TV +.  Quá trình quay phần 2 kết thúc vào ngày 18 tháng 3 năm 2021, và công chiếu vào ngày 27 tháng 8 năm 2021. Bộ phim đã chính thức lên sóng mùa 3 vào ngày 26/8/2022.

Phần 3 cũng là phần cuối của TV series này.

Cốt truyện

Mùa 1
Tương lai tăm tối
See lấy bối cảnh tương lai hậu tận thế. Vào cuối thế kỷ 21, loài người gặp phải chiến tranh và một loại dịch bệnh làm chết hàng tỷ người, chỉ còn khoảng 2 triệu người sống sót nhưng tất cả họ đều bị mù. Nền văn minh nhân loại bị xóa sổ gần như hoàn toàn.

500 năm sau đó, thị giác chỉ còn là truyền thuyết và được cho là dị giáo. Những người nhắc đến thị giác bị cho là phù thủy và sẽ bị thiêu sống, tuy nhiên con người đã phát triển khứu giác, xúc giác và trực giác đến mức xuất chúng để tiếp tục tồn tại trong một thế giới hoang dã. Họ sống thành các bộ lạc, với những chiến binh có khả năng đặc biệt là khứu giác (khứu nhân), Shadow (người có khả năng di chuyển không gây tiếng động) và trực giác (dự cảm sư).

Người được chọn Jerlamarel
Tồn tại trên lưu vực sông Mississippi, Hoa Kỳ là vương quốc Payan, đứng đầu là nữ hoàng Sibeth Kane. Trong kinh đô Kanzua của Payan, xuất hiện 1 người có thị giác đầu tiên sau suốt 500 năm, tên là Jerlamarel. Nữ hoàng Kane đã yêu anh ta, nhưng Jerlamarel lại yêu công chúa Maghra (em gái nữ hoàng), họ cùng nhau bỏ trốn. Nữ hoàng Kane tức giận phái Tamacti Jun - thủ lĩnh quân Witchfinder (tầm phù thủy - một đội quân chủ lực của Payan chuyên truy lùng dị giáo và phù thủy) đi tìm kiếm Jerlamarel, quân Witchfinder tiêu diệt tất cả các bộ lạc họ nghi ngờ giấu Jerlamarel.

Công chúa Maghra bị lạc trong một trận bão tuyết, khi đó cô đã mang thai. Maghra được Baba Voss (thủ lĩnh của bộ tộc Alkenny) cứu sống. Do Baba Voss không thể có con, ông lấy Maghra làm vợ và nhận con của cô làm con của mình. Maghra sinh 1 cặp trai gái và chúng đều có thị giác. Một kẻ phản bội trong bộ lạc phát hiện Maghra mang thai con của Jerlamarel, đã báo tin của Wichfinder, Baba Voss đưa bộ tộc đi qua cây cầu mà Jerlamarel đã làm từ trước đến một vùng đất mới. Jerlamarel yêu cầu Baba Voss đặt tên cặp sinh đôi là Haniwa (đứa con gái) và Kofun (đứa con trai), đồng thời đưa cho Baba Voss 1 tập sách dặn sẽ cho chúng đọc sách khi lên 6 tuổi.

Nhà Khai sáng
17 năm sau, Haniwa và Kofun đã trưởng thành, nhờ sách của Jerlamarel, chúng biết đọc, biết viết, chế tạo vũ khí và nung nấu khát khao xây dựng thế giới mới. Witchfinder tìm được đến nơi ở mới của bộ lạc Alkenny, giết sạch bộ lạc, chỉ có cặp sinh đôi, Baba Voss, trưởng lão Paris, Maghra và 1 shadow tên là Bow Lion sống sót trốn thoát trên 1 chiếc bè tự chế. Baba Voss nghe theo sự quyết định của cặp sinh đôi, đưa chúng đến Nhà Khai sáng của Jerlamarel ở hạ lưu sông Mississippi.

Chỉ có Haniwa và Kofun được phép đi vào Nhà Khai sáng, nơi đây là một nhà tù cũ với một nhà máy phát điện chạy bằng than, cùng 1 thư viện mà Jerlamarel đã tích nhặt sách vở suốt 20 năm. Jerlamarel nhận thấy chỉ có duy nhất ông có thị giác và tự coi mình là Người được chọn - kết nối Ánh sáng đến với nhân loại một lần nữa, do đó Jerlamarel đã sinh nhiều đứa con với các phụ nữ ở nhiều bộ lạc khác nhau và đưa chúng về Nhà Khai sáng khi chúng trưởng thành. Kofun cảm thấy xa lạ khi phải ở chung với một người cha lạ lẫm và không phục với tư tưởng tự nhận mình là Chúa của Jerlamarel, Jerlamarel sau đó cống nạp Haniwa cho Trivantes (quốc gia đã bảo vệ ông khỏi nữ hoàng Kane). Kofun phản đối thì Jerlamarel muốn giết Kofun, may mắn thay Baba Voss cứu được Kofun, chọc mù mắt Jerlamarel và cùng Kofun lên đường cứu Haniwa.

Vương quốc Payan
Tại kinh đô Kanzua (vốn là một đập thủy điện khổng lồ), dòng tộc Kane trở thành chúa tể do họ sở hữu các tua bin thủy điện tạo ra năng lượng. Tôn giáo của họ là thờ "Ngọn lửa thiêng" (tức Mặt Trời). Vì đổ hết quốc khố vào truy lùng Jerlamarel (hay đúng hơn nữ hoàng Kane khao khát có những đứa con có thị giác), giới quý tộc Payan muốn đảo chính lật đổ cô. Nữ hoàng Kane đã cho chặn dòng xả nước của con đập, trốn đi với một tì nữ và một lính gác. Con đập bị vỡ, toàn bộ dân chúng Kanzua bị giết chết. Nữ hoàng Kane sau đó bị một gã Thợ cắt tơ tằm bắt và đòi tiền chuộc từ Witchfinder.

Maghra gặp Witchfinder và xưng danh phận công chúa của mình, Baba Voss không tìm thấy Maghra, nghĩ vợ mình đã chết. Thủ lĩnh Witchfinder Tamacti Jun tìm và giết được gã thợ cắt, cứu được nữ hoàng, nhưng phát hiện ra Kanzua đã bị phá hủy, gia đình mình đã bị giết chết, lo sợ binh lính nổi dậy, ông yêu cầu nữ hoàng thoái vị, nhưng nữ hoàng đã dùng kế để Boots (một đứa con sáng mắt khác của Jerlamarel) giết Tamacti Jun và giấu nhẹm việc kinh thành đã bị phá hủy.

Mùa 2
Trong mùa 2, Baba Voss giao Kofun cho bà Paris, một mình cứu Haniwa tại Trivantes. Trivantes nằm ở phía tây và là thù địch với Payan, được lãnh đạo bởi Hội đồng Tam giác và Tổng tư lệnh Edo Voss (em trai Baba Voss và hận thù Baba vì cho rằng Baba đã giết chết cha của họ). Edo bắt sống được Baba. Haniwa bị canh giữ bởi Wren (một nữ tướng thân cận của Edo). Wren cũng là người sáng mắt, nhưng không phải con của Jerlamarel, cha mẹ ruột của Wren đều mù. Wren nảy sinh tình cảm đồng tính với Haniwa, thả cô cùng Baba, họ cũng giải cứu Tamacti Jun (chỉ huy quân tầm phù thủy, người tưởng chừng đã chết ở mùa 1). Tamacti Jun nói Maghra còn sống và vợ Baba thực ra là công chúa của Payan.

Về phần Jerlamarel, hắn bắt các con mình đọc sách y thuật để chữa mắt nhưng vô hiệu, đơn giản vì thiếu máy móc. Edo Voss nhận ra điều này và chặt đầu Jerlamarel do hết giá trị, bắt những đứa trẻ sáng mắt về Trivantes.

Nữ hoàng Kane cùng công chúa Maghra đến Pennsa (thành phố lớn nhất của Payan, nơi thuộc về lãnh chúa Harlan). Nữ hoàng Kane bắt Maghra nói dối rằng chính Trivantes đã tấn công và phá hủy Kanzua. Mụ sau đó có một bài phát biểu trước dân chúng, phong Pennsa làm thủ đô mới và nói rằng mình đang mang thai một đứa trẻ sáng mắt (là sản phẩm gian díu với Boots), đồng thời tuyên bố những người sáng mắt không còn là phù thủy và sẽ không còn bị săn đuổi và thiêu sống ở Payan.

Lãnh chúa Harlan sau đó biết được nữ hoàng Kane mới là người đánh sập Kanzua. Nữ hoàng nhanh trí bịt miệng hắn bằng việc gả Maghra cho Harlan. Maghra miễn cưỡng phải chấp nhận. Kofun được tầm phù thủy Toadd đứa về đoàn tụ với mẹ, nói rằng Haniwa còn kẹt lại Trivantes, Maghra nhờ Harlan yêu cầu em trai ruột giải cứu Haniwa. Nhưng không may, em trai của Harlan bị Trivantes phát giác và chặt đầu. Nữ hoàng Kane bị sảy thai, bà giết Boots để che giấu. Sau đó mụ gạ gẫm loạn luân với chính cháu trai mình - Kofun và có thai.

Nhóm ba người Haniwa, Baba cùng Tamacti Jun gặp lại Paris (người được bảo vệ bởi hai thành viên nữ của hội La Bàn - nhóm chiến binh bảo vệ những đứa trẻ sáng mắt). Paris tiết lộ rằng chính bà đã nuôi dưỡng Jerlamarel từ nhỏ. Về Pennsa, Baba Voss thất vọng khi biết vợ mình đã lấy người khác. Tamacti Jun tập hợp quân tầm phủ thủy, lột trần sự thật về nữ hoàng Kane, phế truất mụ và đưa Maghra lên ngôi. Maghra giam chị mình cho đến khi mụ sinh con. Bà Paris không may bị mụ cắt cổ trong một lần khám thai.

Trivantes bị cáo buộc phá hủy Kanzua, hai nước nổ ra chiến tranh. Do bất lợi về quân số, Baba Voss cùng quân Payan dùng kế lừa quân Trivantes vào một hồ nước đóng băng và làm chúng chết đuối, qua đó Trivantes thua trận. Baba ngộ sát Edo, trước khi chết, Baba nói ra sự thật rằng ông buộc phải giết cha khi cha ông bắt Baba giết Edo. Wren bị bắt sống, nhưng Haniwa đã bí mật thả Wren.

Cuối mùa 2, những đứa con sáng mắt của Jerlamarel đã chế thành công một loại bom có sức công phá lớn, được Tormada - chỉ huy mới của quân Trivantes rất hài lòng.

Mùa 3

Sibeth Kane sinh ra đứa con loạn luân với cháu mình, tuy nhiên Kofun chưa thể chấp nhận đứa bé. Wren sau khi được Haniwa thả sau ở mùa 2, trở về chỉ huy một đơn vị quân Trivantes dẹp loạn trong nước. Tormada dẫn theo Oloman - con trai Jerlamarel - người phát minh ra thuốc nổ ở mùa trước - đánh bom giết sạch phe nổi loạn khiến Wren kinh ngạc.

Tham vọng của Tormada là giết Baba Voss, chinh phục Payan và nhiều vùng đất khác.

Tại Payan, tàn quân Tầm phù thủy kêu gọi người dân đối nghịch lại chính sách chấp nhận người sáng mắt của nữ hoàng, họ vẫn thiêu sống những người bị nghi là sáng mắt. Tamacti Jun - cựu chỉ huy quân Tầm phù thủy cũ giờ đã chấp nhận người sáng mắt, mặc dù đánh bại thủ lĩnh của phe sùng đạo (Lucien), yêu cầu chúng thôi làm loạn nhưng bất thành.

Sứ giả của Trivantes - Trovere, yêu sách bắt Payan giao ra nữ hoàng cũ - Sibeth Kane - vì ả là người đặt điều Trivantes phá hủy kinh đô cũ Kanzua. Sau nhiều lần lưỡng lự, Maghra cuối cùng cũng đồng ý. Nhưng Kofun không muốn con mình mất mẹ, nên bí mật giấu Sibeth dưới hầm.

Quân của Tormada phát hiện ra chỗ ở của Baba Voss (đau buồn do vợ mình đã lấy người khác, Baba sau chiến thắng ở hồ nước đóng băng và giết Edo Voss, ông đã bỏ đi). Bow Lion lao ra định giết Tormada nhưng bị mìn nổ chết. Tormada tưởng Baba đã chết, nhưng ông may mắn sống sót và quay về cảnh báo Maghra về những quả bom.

Đứa con của Sibeth được Maghra giữ, nhưng Kofun chết lặng khi phát hiện đứa bé vẫn bị mù chứ không hề sáng mắt như mình. Sibeth sau khi biết sự thật này đã bỏ lại đứa bé và trốn khỏi kinh đô. Sống khổ sở trong rừng, mụ sống sót kỳ diệu sau khi bị một con rắn đuôi chuông tấn công. Mụ sau đó tìm đến đám tàn quân Tầm phủ thủy của Lucien. Bằng chiêu trò "thao túng tâm lý", Sibeth thuyết phục được chúng phụng sự ả với giấc mộng đòi lại ngai vàng.

Lo sợ những quả bom sẽ giết rất nhiều người, Wren giải thoát Oloman và muốn anh ta huỷ hết số bom, nhưng Oloman bị giết sau đó, Wren chạy thoát về Payan nói với Baba và Maghra về vũ khí khủng khiếp.

Baba, 2 đứa con (Kofun, Haniwa), Wren và vợ chồng Ranger - 1 người bạn của ông đi phá hủy đống bom và giải cứu những đứa con sáng mắt của Jerlamarel tại Nhà Khai Sáng. Chúng bị quân Trivantes bắt lao động khổ sai ở đây. Đại sứ Trivantes (Trovere) và lãnh chúa Harlan cũng đi đến Trivantes.

Tuy nhiên Trovere đã bí mật câu kết với The Bank Nevla (1 người trong "Hội đồng tam giác" lãnh đạo Trivantes) và Tormada, Harlan bị giữ làm tù binh. Tormada và Nevla đảo chính giết toàn bộ Hội đồng tam giác để tiếm quyền, thực hiện tham vọng chiến tranh.

Nhóm Baba giải thoát thành công những đứa con sáng mắt của Jerlamarel, nhưng quân của Tormada vẫn mang được số bom đến biên giới Payan cùng với máy bắn đá. Harlan giết Trovere và tự giải thoát bản thân. Cả bọn nhanh chóng quay về Payan chuẩn bị chiến đấu. Trước khi đi, Baba và Kofun đốt hết sách vở tại Nhà Khai Sáng khiến Haniwa tiếc nuối những tri thức đã mất. Nhưng đám trẻ nói chúng còn nhiều nơi lưu trữ sách khác.

Quân Tầm phù thuỷ nổi loạn giết hết các lãnh chúa của Payan trong 1 cuộc họp tại Pennsa, khiến Maghra tức giận trực tiếp truy lùng chúng. Quân của Sibeth bắt được Tormada cùng số bom. Ả muốn một liên minh cùng trị vì với Tormada. Lucien can ngăn Sibeth rằng Tormada không đáng tin thì bị ả giết chết.

Nhóm Baba Voss quyết định đi đường tắt để nhanh chóng trở về Pennsa, không may Harlan và Haniwa bị tộc ăn thịt người bắt. Harlan đã hi sinh thân mình để cứu sống Haniwa. Kofun trong lúc cưỡi ngựa về báo tin thì bị quân của Sibeth mai phục tóm gọn. Quân Sibeth không kích thành phố, mụ thả Kofun để nhắn Maghra đầu hàng và thoái vị. Tuy nhiên họ tìm thấy 1 tấm bản đồ đường hầm giúp Maghra cùng toàn bộ người dân trốn khỏi Pennsa để đến Altoona (1 thành phố khác trong vương quốc). Baba cùng người bạn Ranger ở lại lên kế hoạch giết Sibeth.

Sibeth phát hiện ra người dân đã trốn đi. Mụ điên cuồng dội bom, làm đường hầm dưới đất sập, buộc người dân trở lại thành phố. Maghra phải đến doanh trại Trivantes xin hàng. Tuy nhiên cô lợi dụng sơ hở giết được Sibeth. Tamacti Jun cùng quân đội 2 bên xông vào chiến đấu. Ranger giết được Tormada. Baba thì quyên sinh đập nổ toàn bộ số bom.

Chiến tranh kết thúc - Thế giới mới được xây dựng với sự trở lại của thị giác

The Bank Nevla hiện là người lãnh đạo Trivantes, chấp thuận hòa bình với Maghra nhưng yêu cầu cấm thị giác. Haniwa rất tức giận. Tacmati Jun thì tin rằng người có thị giác vẫn sẽ phát triển mạnh mẽ. Haniwa kết hôn với Wren và rời bỏ Payan đến nơi ở của những người sáng mắt, xây dựng thế giới mới.

Kofun biết rằng người dân sẽ không chấp nhận 1 vị vua sáng mắt, anh quyết định tự huỷ đi đôi mắt và nối ngôi mẹ mình.

Diễn viên và nhân vật

Nhân vật chính

 Jason Momoa trong vai Baba Voss, thủ lĩnh bộ lạc Alkenny.
 Alfre Woodard trong vai Paris, trưởng lão bộ lạc Alkenny.
 Sylvia Hoeks trong vai nữ hoàng Sibeth Kane của vương quốc Payan.
 Hera Hilmar vai nữ hoàng Maghra, mẹ của Kofun và Haniwa, đồng thời là vợ Baba Voss.
 Christian Camargo trong vai Tamacti Jun, "tầm phù thủy" - Witchfinder của Payan.
 Archie Madekwe trong vai Kofun, con trai Jerlamarel và Maghra, người có thị giác.
 Nesta Cooper trong vai Haniwa, con gái Jerlamarel và Maghra, người có thị giác.
 Yadira Guevara-Prip trong vai Bow Lion, 1 shadow, người có khả năng di chuyển không gây tiếng động.
 David Hewlett vai Tormada (mùa 3), nhà khoa học và lãnh đạo quân đội của Trivantes.
 Tom Mison vai lãnh chúa Harlan (mùa 2–3).

Nhân vật phụ

 Mojean Aria trong vai Gether Bax, kẻ phản bội của bộ tộc Alkenny.
 Luc Roderique trong vai Arca, chiến binh trung thành với Baba Voss.
 Tantoo Cardinal trong vai The Dreamer - dự cảm sư, trưởng lão tộc Alkenny, mẹ của Bow Lion.
 Marilee Talkington trong vai Souter Bax, dì của Gether Bax.
 Lauren Glazier trong vai Nyrie, hầu gái thân cận của nữ hoàng Kane.
 Franz Drameh trong vai Boots, con trai của Jerlamarel với một người phụ nữ bộ lạc khác.
 Timothy Webber vai Gã Thợ Cắt, một người buôn bán tơ lụa và chủ nô.
Olivia Cheng trong vai Charlotte, một nữ chiến binh bảo vệ Paris và Baba Voss trong mùa 2.
Eden Epstein trong vai Wren, một trung úy thông minh và đầy tham vọng của quân đội Trivantes, thân tín của Edo Voss. (mùa 2)
Tom Mison trong vai Lãnh chúa Harlan, người cai trị thành phố Pennsa.
Dave Bautista trong vai Edo Voss, em trai của Baba Voss, Tổng tư lệnh của quân đội Trivantes (mùa 2).
Trieste Kelly Dunn vai Đại sứ Trovere (mùa 3), đồng thời là tình nhân của lãnh chúa Harlan.
Dean Jagger vai Lucien Bray (mùa 3), lãnh đạo tàn quân Tầm phù thủy bất tuân Nữ hoàng.

Diễn viên khách mời

 Joshua Henry trong vai Jerlamarel, người đầu tiên có thị giác, cha đẻ Kofun, Haniwa, Boots, Oloman, ...

Đánh giá
See được đánh giá tích cực trên Rotten Tomatoes với 41% dựa trên 44 đánh giá, tỷ lệ trung bình là 4,95 / 10.

Tham khảo

Liên kết ngoài

Phim truyền hình chính kịch của Mỹ thập niên 2010
Phim truyền hình dystopia
Chương trình truyền hình tiếng Anh
Chương trình gốc của Apple TV+
Phim truyền hình lấy bối cảnh ở tương lai
Chương trình truyền hình lấy bối cảnh ở Vancouver


title: Cochisea barnesi

text:
Cochisea barnesi là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.

Chú thích

Tham khảo

Cochisea


title: Danh sách kế vị ngai vàng vương thất Hà Lan

text:
Từ những năm 1814 đến năm 1887 ngai vàng của Hà Lan chỉ được truyền cho con gái nếu Đức vua đương nhiệm không có con trai nối dõi theo chế độ ưu tiên quyền thừa kế thuộc về người nam. Năm 1922, Hiến pháp Hà Lan đã giới hạn lại danh sách kế vị ngai vàng chỉ còn bao gồm họ hàng ba đời của Đức vua đương nhiệm. Và từ năm 1983 đến nay, ngai vàng của Vương thất Hà Lan đã được truyền qua nhiều thế hệ theo chế độ ưu tiên người con trưởng kế vị không phân biệt giới tính.

Danh sách kế vị ngai vàng
phải|nhỏ|Catharina-Amalia của Hà Lan xứ Orange đang đứng đầu trong danh sách kế vị ngai vàng hoàng gia Hà Lan
* Nữ vương Juliana (1909–2004)
 Nữ vương Beatrix (sinh 1938)
 Quốc vương Willem-Alexander (sinh 1967)
 (1) Vương nữ Catharina-Amalia (sinh 2003)
 (2) Vương nữ Alexia (sinh 2005)
 (3) Vương nữ Ariane (sinh 2007)
 (4) Vương tử Constantijn (sinh 1969)
 (5) Nữ bá tước Eloise (sinh 2002)
 (6) Bá tước Claus-Casimir (sinh 2004)
 (7) Nữ bá tước Leonore (sinh 2006)
(8) Vương nữ Margriet (sinh 1943)

Ghi chú

 Con trai thứ của Nữ vương Beatrix là Friso van Oranje-Nassau van Amsberg đã bị loại khỏi danh sách năm 2004 khi chính phủ bác bỏ đệ trình lên Quốc hội Hà Lan kế hoạch hôn nhân của ông với Mabel Martine Wisse Smit sau khi Thủ tướng phát hiện ra rằng Mabel trước đó từng có quan hệ qua lại với một ông trùm ma túy khi còn ở trường đại học. Do đó, cả hai người con của họ là Nữ Bá tước Luana và Nữ Bá tước Zaria của Orange-Nassau đều không có quyền thừa kế ngai vàng.
 Công chúa Irene (em gái của Nữ vương Beatrix) đã từ bỏ quyền kế vị để có thể kết hôn với Carlos Hugo, Công tước xứ Parma - một tín đồ của Giáo hội Công giáo. Vương nữ Christina (em gái út của Nữ vương Beatrix) cũng đã từ bỏ quyền kế vị của mình để chuyển sang trở thành một tín đồ của Giáo hội Công giáo và kết hôn với Jorge Pérez y Guillermo.
 Pieter-Christiaan van Vollenhoven và Floris van Vollenhoven (con của Vương nữ Margriet) đã bị loại khỏi danh sách kế vị do kết hôn vào năm 2005 mà không có sự cho phép của Quốc hội Hà Lan.
 Maurits van Vollenhoven và Bernhard van Vollenhoven (các con trai lớn của Vương nữ Margriet) và hậu duệ của họ sẽ không có quyền được kế vị ngai vàng do không thuộc họ hàng ba đời của Đức vua đương nhiệm. Khi Thái tử Willem-Alexander lên kế vị ngôi vua vào ngày 30 tháng 4 năm 2013, các con của dì ông sẽ mất quyền kế vị ngai vàng Vương thất Hà Lan. Nhưng nếu Vương nữ Margriet lên kế vị ngôi vua thì các con của bà lại có quyền kế vị ngai vàng như cũ.

Tham khảo

Danh sách kế vị ngai vàng
Hiến pháp Hà Lan
Quân chủ Hà Lan


Hội nghị thượng đỉnh về biến đổi khí hậu của Liên Hợp Quốc năm 2022 (tiếng Anh: 2022 United Nations Climate Change Conference), thường được biết đến nhiều hơn với tên viết tắt COP27 là Hội nghị thượng đỉnh về biến đổi khí hậu của Liên Hợp Quốc lần thứ 27. Hội nghị được lên kế hoạch tổ chức tại Sharm el-Sheikh, Nam Sinai, Ai Cập từ ngày 6 đến ngày 18 tháng 11 năm 2022. Đây là Hội nghị các bên (COP) lần thứ 27 trong Công ước khung của Liên hợp quốc về biến đổi khí hậu (UNFCCC), cuộc họp thứ tư của các bên tham gia Thỏa thuận Paris năm 2015 (CMA1, CMA2, CMA3, CM4) và cũng là cuộc họp thứ 17 của các bên tham gia Nghị định thư Kyōto (CMP17).

Bối cảnh

Thời gian và địa điểm
COP27 ban đầu được lên kế hoạch diễn ra từ ngày 8 đến ngày 20 tháng 11 năm 2021. Tuy nhiên do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, COP26 đã bị hoãn lại từ tháng 11 năm 2020 đến tháng 11 năm 2021 và do đó COP27 được dời lại đến tháng 11 năm 2022.

Hội nghị được dự kiến diễn ra tại thành phố biển Sharm el-Sheikh trên bờ Biển Đỏ. Theo Liên Hợp Quốc, họ chọn Ai Cập là bởi quốc gia này là ứng cử viên duy nhất cho việc đăng cai COP trong lần tổ chức này tại châu Phi cùng với việc Ai Cập là một trong những quốc gia châu Phi bị đe dọa nhiều nhất bởi biến đổi khí hậu.

Đây sẽ là lần thứ hai các cuộc đàm phán thường niên này được tổ chức tại Trung Đông, trước đó hội nghị đã từng được diễn ra tại Qatar vào năm 2012 và sẽ là lần thứ ba được tổ chức bởi một chế độ chính trị độc tài liên quan đến nhân quyền sau Maroc năm 2001, Qatar nói trên vào năm 2012 và Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất vào năm 2023.

Tài trợ
Hội nghị được tài trợ bởi Coca-Cola. Một số nhà vận động môi trường cho rằng đây là hoạt động "tẩy rửa xanh", do công ty đã góp phần vào ô nhiễm nhựa. Hoa Kỳ quyết định hỗ trợ các cuộc đàm phán về khí hậu tại COP27, và sẽ cố gắng hỗ trợ các quốc gia bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi biến đổi khí hậu.

Đại diện tham dự

Tham dự
Dự kiến sẽ có khoảng 90 nguyên thủ quốc gia và đại diện từ hơn 190 quốc gia tham dự. Tổng thống Hoa Kỳ Joe Biden và đặc phái viên khí hậu John Kerry dự kiến sẽ tham dự hội nghị, cũng như tổng thống Pháp Emmanuel Macron, thủ tướng Đức Olaf Scholz, Ủy viên châu Âu Ursula von der Leyen, thủ tướng Ấn Độ Narendra Modi và thủ tướng Ý Giorgia Meloni. Tổng thống Thổ Nhĩ Kỳ Recep Tayyip Erdoğan dự kiến cũng sẽ tham dự, do đã không tham dự COP26.

Thủ tướng Vương quốc Anh Rishi Sunak cho biết ông sẽ không tham dự COP27. Tuy nhiên, vào ngày 2 tháng 11, Sunak đã phủ nhận chính mình và nói rằng ông sẽ sẽ tham dự. Nguyên thủ tướng Anh Boris Johnson và bộ trưởng thứ nhất Scotland Nicola Sturgeon cũng sẽ tham dự hội nghị.

Ngay sau khi giành chiến thắng trong cuộc tổng tuyển cử Brazil năm 2022, tổng thống đắc cử Lula của Brazil đã xác nhận rằng ông sẽ tham dự hội nghị thượng đỉnh.

Không tham dự
Vào tháng 9 năm 2022, Ai Cập cảnh báo Vương quốc Anh không nên lùi bước đối với các mục tiêu khí hậu của mình, do có sự thay đổi đối với chính phủ mới của thủ tướng Liz Truss, và tuyên bố rằng quốc vương mới Charles III sẽ không tham dự hội nghị theo khuyến nghị của Truss. Sau khi Truss từ chức, yêu cầu Charles III không tham dự vẫn được duy trì. Thủ tướng Úc Anthony Albanese, tổng thống Brazil Jair Bolsonaro, chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình và nhà hoạt động khí hậu Thụy Điển Greta Thunberg cũng sẽ không tham dự COP27. Tổng thống Nga Vladimir Putin dự kiến cũng sẽ không tham dự.

Tranh cãi

Trước và ngay từ đầu
Trước hội nghị thượng đỉnh, một số tổ chức nhân quyền bày tỏ quan ngại về tình trạng tự do ngôn luận ở Ai Cập, cùng với tình hình nhân quyền rộng lớn, và đặt câu hỏi lớn về việc phản đối sẽ gần như không thể xuất hiện ở hội nghị.

Chính phủ Ai Cập cũng đã phải đối mặt với những lời chỉ trích liên quan đến việc bị cáo buộc là thiếu hành động liên quan đến biến đổi khí hậu và giảm sử dụng nhiên liệu hóa thạch.

Trong một tuyên bố ngày 23 tháng 5 năm 2022, Tổ chức Ân xá Quốc tế tố cáo rằng hội nghị sẽ diễn ra trong bối cảnh bị chính quyền Ai Cập đàn áp dai dẳng về các quyền tự do ngôn luận, lập hội và hội họp ôn hòa, cũng như thiếu các biện pháp đấu tranh chống lại sự phân biệt đối xử và bạo lực trên cơ sở giới tính và tình dục mà phụ nữ, trẻ em gái và người LGBT phải gánh chịu. Tổ chức này cũng khuyến nghị các quốc gia thành viên của Công ước khung của Liên hợp quốc về biến đổi khí hậu (UNFCC), ban thư ký UNFCC, cũng như các cơ quan quốc tế và tổ chức phi chính phủ tham gia hội nghị thượng đỉnh này gây áp lực lên các nhà chức trách Ai Cập một cách riêng tư và công khai để chấm dứt sự đàn áp của họ đối với các phong trào bất đồng chính kiến và nhân quyền trong hòa bình.

Chú thích

Ghi chú

Tham khảo

Đọc thêm

Liên kết ngoài

Hội nghị năm 2022
Quan hệ quốc tế năm 2022
Năm 2022 ở Sharm el-Sheikh
Năm 2022 trong môi trường
Hội nghị thượng đỉnh về biến đổi khí hậu của Liên Hợp Quốc
Sự kiện ở Sharm el-Sheikh
Thế kỷ 21 ở Sharm el-Sheikh
Sự kiện tháng 11 năm 2022 tại Ai Cập


title: Số dư Nitơ

text:
Số dư Nitơ là hiệu số của phép đo lường lượng nitơ đi vào trừ cho lượng nitơ đi ra.

Số dư Nitơ = Nitơ đưa vào - Nitơ mất đi

Để ước lượng số dư này, người ta có thể dùng chỉ số BUN (Blood urea nitrogen, nồng độ urê máu tính theo phần nitơ) hay nống độ urê trong nước tiểu.

Một giá trị số dư dương thường được tìm thấy ở trong các giai đoạn phát triển, suy giáp, hồi phục mô hay mang thai. Điều này nghĩa là lượng nitơ được hấp thu vào cơ thể lớn hơn lượng nitơ mất đi, do đó tăng tổng trữ lượng protein cơ thể.

Một giá trị âm có thể liên quan đến các vết bỏng, sốt, cường giáp, các bệnh suy nhược (? - wasting diseases) và các thương tổn nghiêm trọng khác hay trong các thời kì nhịn ăn. Điều này có nghĩa là lượng nitơ thải ra từ cơ thể lớn hơn lượng nitơ ăn vào. Một số dư nitơ âm có thể được dùng như một phần của một đánh giá suy dinh dưỡng lâm sàng.

Xem thêm

Tham khảo

Nitơ


title: Tim Cahill

text:
Timothy Filiga Cahill (; sinh ngày 6 tháng 12 năm 1979) là một cựu cầu thủ bóng đá chuyên nghiệp người Úc. Anh từng thi đấu cho Millwall, Everton, New York Red Bulls, Thượng Hải Lục Địa Thân Hoa, Hàng Châu Lục Thành, Melbourne City và Jamshedpur. Cahill thi đấu trong vai trò tiền vệ tấn công, tuy nhiên anh cũng có thể chơi ở hàng tiền đạo. Cahill được biết tới với "sự năng nổ và mạnh mẽ cùng khả năng đánh đầu trong vòng cấm".

Cahill hiện là cầu thủ ghi nhiều bàn nhất cho đội tuyển quốc gia Úc với 50 bàn trong 108 trận từ năm 2004 tới năm 2018. Anh là cầu thủ người Úc đầu tiên ghi bàn tại một Giải vô địch bóng đá thế giới. Cahill ghi bàn tại ba kỳ World Cup (2006, 2010, 2014) và là cầu thủ Úc ghi bàn nhiều nhất tại World Cup với 5 bàn. Năm 2007, anh là cầu thủ Úc đầu tiên ghi bàn tại Cúp bóng đá châu Á. Anh cũng nổi tiếng với phong cách ăn mừng bàn thắng bằng cách đấm nhiều lần vào cột cờ góc của mình.
Ngày 31 tháng 7 năm 2019, Tim Cahill chính thức giã từ sự nghiệp thi đấu quốc tế sau 24 năm thi đấu chuyên nghiệp.

Thống kê sự nghiệp

Câu lạc bộ

Quốc tế

Bàn thắng quốc tế

Xem thêm
 Tim Cahill: the Unseen Journey

Chú thích

Liên kết ngoài

Tim Cahill  tại Everton

Tim Cahill tại Football-Lineups.com

Sinh năm 1979
Nhân vật còn sống
Cầu thủ bóng đá Úc
Cầu thủ bóng đá Samoa
Người Úc gốc Anh
Người Úc gốc Ireland
Cầu thủ đội tuyển bóng đá quốc gia Úc
Cầu thủ đội tuyển bóng đá U-20 quốc gia Samoa
Cầu thủ Cúp Liên đoàn các châu lục 2005
Cầu thủ Giải vô địch bóng đá thế giới 2014
Cầu thủ Cúp Liên đoàn các châu lục 2017
Cầu thủ Giải vô địch bóng đá thế giới 2018
Cầu thủ bóng đá Everton F.C.
Tiền vệ bóng đá
Tiền đạo bóng đá
Cầu thủ bóng đá Thế vận hội Mùa hè 2004
Cầu thủ bóng đá Thế vận hội của Úc
Cầu thủ bóng đá Premier League
Cầu thủ bóng đá nước ngoài ở Anh
Cầu thủ bóng đá nước ngoài tại Hoa Kỳ
FIFA Century Club
Cầu thủ Giải vô địch bóng đá thế giới 2006
Cầu thủ bóng đá nước ngoài ở Trung Quốc
Cầu thủ Giải vô địch bóng đá thế giới 2010


title: Sergio Lozano Martínez

text:
Sergio Lozano Martínez (sinh ngày 9 tháng 11 năm 1988), còn được biết với Sergio Lozano, là một cầu thủ bóng đá trong nhà người Tây Ban Nha đang chơi cho Barcelona ở vị trí Ala.

Danh hiệu
3 Copa del Rey (2012, 2013, 2014)
2 Copa de España (2012, 2013)
2 Spanish futsal league (2011/12, 2012/13)
2 UEFA Futsal Cup (2012, 2014)
1 Euro (2012)
1 Campeonato de Europa sub-21 (2007)
1 Campeonato de España sub-21 (2007/08)
2 Campeonatos de España juveniles de selecciones territoriales (2005/06, 2006/07)

Tham khảo

Liên kết ngoài
Thông tin LNFS
Thông tin RFEF
Thông tin UEFA

Sinh năm 1988
Nhân vật còn sống
Cầu thủ bóng đá trong nhà nam Tây Ban Nha
Cầu thủ bóng đá FS Cartagena
Cầu thủ bóng đá Caja Segovia FS
Cầu thủ bóng đá FC Barcelona Futsal
Vận động viên Madrid


title: Giovanni Spadolini

text:
Giovanni Spadolini (21 tháng 6 năm 1925 – 4 tháng 8 năm 1994) là chính trị gia, Thủ tướng thứ 44 của Ý, biên tập viên, nhà báo và nhà sử học người Ý.

Spadolini sinh ra ở Florence năm 1925. Khi còn trẻ, làm việc trong thư viện công cộng, Spadolini là một nhà hoạt động cộng hòa và phát xít, và viết cho tạp chí Italia e Civiltà ("Ý và nền văn minh"), gần Giovanni Gentile, và trong một số, Spadolini đã giải thích về sự chống đối của ông, chống chủ nghĩa tự do và chống chủ nghĩa semitism. Năm 1944, trong thời Nội chiến Ý, ông gia nhập Cộng hòa Xã hội Ý.

Tham khảo

Thủ tướng Ý
Sinh năm 1925
Mất năm 1994
Người Firenze