stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
مدل مارکوف پنهان
مسئله کد گشایی و الگوریتم ویتربی (Viterbi Algorithm)

در این حالت می‌خواهیم با داشتن دنباله مشاهدات  O=\{O_{1},...,O_{t}\} و مدل  lambda=\{A,B,\pi \} دنباله حالات بهینه  Q=\{q_{1},...,q_{t}\} برای تولید  O=\{O_{1},...,O_{t}\} را به‌دست آوریم.
یک راه حل این است که محتمل‌ترین حالت در لحظه t را به‌دست آوریم و تمام حالات را به این شکل برای دنبالهٔ ورودی به‌دست آوریم. اما برخی مواقع این روش به ما یک دنبالهٔ معتبر و بامعنا از حالات را نمی‌دهد. به همین دلیل، باید راهی پیدا کرد که یک چنین مشکلی نداشته باشد.
در یکی از این روش‌ها که با نام الگوریتم Viterbi شناخته می‌شود، دنباله حالات کامل با بیشترین مقدار نسبت شباهت پیدا می‌شود. در این روش برای ساده کردن محاسبات متغیر کمکی زیر را تعریف می‌نماییم.
\delta _{t}(i)=maxp\{q_{1},q_{2},...,q_{t-1},q_{t}=t,o_{1},o_{2},...,o_{t-1}|\lambda \}
که در شرایطی که حالت فعلی برابر با i باشد، بیشترین مقدار احتمال برای دنباله حالات و دنباله مشاهدات در زمان t را می‌دهد. به همین ترتیب می‌توان روابط بازگشتی زیر را نیز به‌دست‌آورد.
\delta _{t+1}(j)=b_{j}(o_{t+1})[max\delta _{t}(i)a_{ij}],\qquad 1\leq i\leq N,\qquad 1\leq t\leq T-1
که در آن
\delta _{1}(j)=\pi _{j}b_{j}(o_{1}),\qquad 1\leq i\leq N
به همین دلیل روال پیدا کردن دنباله حالات با بیشترین احتمال از محاسبهٔ مقدار  \delta _{j}(i),i\leq j\leq N و با کمک رابطهٔ فوق شروع می‌شود. در این روش در هر زمان یک اشاره گر به حالت برنده قبلی خواهیم داشت. در نهایت حالت  \ j^{*} را با داشتن شرط زیر به‌دست می‌آوریم.
\ j^{*}=argmax\delta _{T}(i),
و با شروع از حالت  \ j^{*}، دنباله حالات به شکل بازگشت به عقب و با دنبال کردن اشاره گر به حالات قبلی به‌دست می‌آید. با استفاده از این روش می‌توان مجموعه حالات مورد نظر را به‌دست‌آورد. این الگوریتم را می‌توان به صورت یک جستجو در گراف که نودهای آن برابر با حالتها مدل HMM در هر لحظه از زمان می‌باشند نیز تفسیر نمود
مسئله یادگیری

به‌طور کلی مسئله یادگیری به این موضوع می‌پردازد که چگونه می‌توان پارامترهای مدل HMM را تخمین زد تا مجموعه داده‌های آموزشی به بهترین نحو به کمک مدل HMM برای یک کاربرد مشخص بازنمایی شوند. به همین دلیل می‌توان نتیجه گرفت که میزان بهینه بودن مدل HMM برای کاربردهای مختلف، متفاوت است. به بیان دیگر می‌توان از چندین معیار بهینه‌سازی متفاوت استفاده نمود، که از این بین یکی برای کاربرد مورد نظر مناسب تر است. دو معیار بهینه‌سازی مختلف برای آموزش مدل HMM وجود دارد که شامل معیار بیشترین شباهت (ML) و معیار ماکزیمم اطلاعات متقابل (Maximum Mutual Information (MMI)) می‌باشند. آموزش به کمک هر یک از این معیارها در ادامه توضیح داده شده‌است.
مسئله یادگیری > معیار بیشترین شباهت((Maximum Likelihood (ML)

در معیار ML ما سعی داریم که احتمال یک دنباله ورودی  \ O^{w} که به کلاس w تعلق دارد را با داشتن مدل HMM همان کلاس به‌دست آوریم. این میزان احتمال برابر با نسبت شباهت کلی دنبالهٔ مشاهدات است و به صورت زیر محاسبه می‌شود.
\ L_{tot}=p\{O^{w}|\lambda _{w}\}
با توجه به رابطه فوق در حالت کلی معیار ML به صورت زیر تعریف می‌شود.
\ L_{tot}=p\{O|\lambda \}
اگر چه هیچ راه حل تحلیلی مناسبی برای مدل  \lambda =\{A,B,\pi \} وجود ندارد که مقدار  \ L_{tot} را ماکزیمم نماید، لیکن می‌توانیم با استفاده از یک روال بازگشتی پارامترهای مدل را به شکلی انتخاب کنیم که مقدار ماکزیمم به‌دست آید. روش Baum-Welch یا روش مبتنی بر گرادیان از جملهٔ این روش‌ها هستند.
مسئله یادگیری > معیار بیشترین شباهت((Maximum Likelihood (ML) > الگوریتم بام- ولش

این روش را می‌توان به سادگی و با محاسبه احتمال رخداد پارامترها یا با محاسبه حداکثر رابطه زیر بر روی  {\bar {\lambda }} تعریف نمود.
\ Q(\lambda ,{\bar {\lambda }})=\sum _{q}p\{q|O,\lambda \}log[p\{O,q,{\bar {\lambda }}\}]
یکی از ویژگی‌های مخصوص این الگوریتم این است که همگرایی در آن تضمین شده‌است. برای توصیف این الگوریتم که به الگوریتم پیشرو- پسرو نیز معروف است، باید علاوه بر متغیرهای کمکی پیشرو و پسرو که قبلاً تعریف شده‌اند، متغیرهای کمکی بیشتری تعریف شود. البته می‌توان این متغیرها را در قالب متغیرهای پیشرو و پسرو نیز تعریف نمود.
اولین متغیر از این دست احتمال بودن در حالت i در زمان t و در حالت j در زمان t+1 است، که به صورت زیر تعریف می‌شود.
\xi _{t}(i,j)=p\{{qt}=i,q_{t+1}=j|O,\lambda \}
این تعریف با تعریف زیر معادل است.
\xi _{t}(i,j)={\frac {p\{q_{t}=i,q_{t+1}=j,O|\lambda \}}{p\{O|\lambda \}}}
می‌توان این متغیر را با استفاده از متغیرهای پیشرو و پسرو به صورت زیر تعریف نمود.
\xi _{t}(i,j)={\frac {\alpha _{t}(i)a_{ij}\beta _{t+1}(j)b_{j}(o_{t+1})}{\sum _{i=1}^{N}\sum _{j=1}^{N}\alpha _{t}(i)a_{ij}\beta _{t+1}(j)b_{j}(o_{t+1})}}
متغیر دوم بیانگر احتمال پسین حالت i با داشتن دنباله مشاهدات و مدل پنهان مارکوف می‌باشد و به صورت زیر بیان می‌شود.
\gamma _{t}(i)=p\{q_{t}=i|O,\lambda \}
این متغیر را نیز می‌توان در قالب متغیرهای پیشرو و پسرو تعریف نمود.
\gamma _{t}(i)=\left[{\frac {\alpha _{t}(i)\beta _{t}(i)}{\sum _{i=1}^{N}\alpha _{t}(i)\beta _{t}(i)}}\right]
رابطه بین دو متغیر فوق به صورت زیر بیان می‌شود.
\gamma _{t}(i)=\sum _{i=1}^{N}\xi _{t}(i,j),\qquad 1\leq i\leq N,\qquad 1\leq t\leq M
اکنون می‌توان الگوریتم آموزش بام – ولش را با ماکزیمم کردن مقدار به‌دست‌آورد. اگر مدل اولیهٔ ما باشد، می‌توانیم متغیرهای پسرو و پیشرو و متغیرهای  \xi  و  \gamma  را تعریف نمود. مرحلهٔ بعدی این است که پارامترهای مدل را با توجه به روابط بازتخمین زیر به‌روزرسانی کنیم.
{\bar {\pi }}_{i}=\gamma _{1}(i),\qquad 1\leq i\leq N
{\bar {a}}_{ij}={\frac {\sum _{t=1}^{T-1}\xi _{t}(i,j)}{\sum _{t=1}^{T-1}\gamma _{t}(i)}},\qquad 1\leq i\leq N,\qquad 1\leq j\leq N
{\bar {b}}_{j}(k)={\frac {\sum _{t=1}^{T}\gamma _{t}(j)}{\sum _{t=1}^{T}\gamma _{t}(j)}},\qquad 1\leq j\leq N,\qquad 1\leq k\leq M
فرمول‌های بازتخمین را می‌توان به‌راحتی به شکلی تغییر داد که با توابع چگالی پیوسته نیز قابل استفاده باشند.
مسئله یادگیری > معیار بیشترین شباهت((Maximum Likelihood (ML) > الگوریتم حداکثرسازی امید ریاضی (Expectation Maximization)

الگوریتم حداکثرسازی امید ریاضی یا EM به عنوان یک نمونه از الگوریتم بام – ولش در آموزش مدل‌های HMM مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم EM دارای دو فاز تحت عنوان Expectation و Maximization است. مراحل آموزش مدل در الگوریتم EM به صورت زیر است.
مرحله مقدار دهی اولیه: پارامترهای اولیه مدل  \lambda  را تعیین می‌نماییم.
مرحله امید ریاضی(Expectation): برای مدل  \lambda  موارد زیر را محاسبه می‌کنیم.
\alpha مقادیر با استفاده از الگوریتم پیشرو
مقادیر  \beta  و  \gamma  با استفاده از الگوریتم پسرو
مرحله ماکزیمم‌سازی (Maximization): مدل  \lambda  را با استفاده از الگوریتم باز تخمین محاسبه می‌نماییم.
مرحله بروزرسانی  \lambda \leftarrow {\acute {\lambda }}
بازگشت به مرحله امید ریاضی
روال فوق تا زمانی که میزان نسبت شباهت نسبت به مرحله قبل بهبود مناسبی داشته باشد ادامه می‌یابد.
مسئله یادگیری > معیار بیشترین شباهت((Maximum Likelihood (ML) > روش مبتنی بر گرادیان

در روش مبتنی بر گرادیان هر پارامتر \ \Theta  از مدل  \ \lambda با توجه به رابطه زیر تغییر داده می‌شود.
\ \Theta ^{new}=\Theta ^{old}-\eta \left[{\frac {\partial j}{\partial \Theta }}\right]
که در آن مقدار J با ید مینیمم شود. در این حالت خواهیم داشت.
\ J=E_{ML}=-\log(P{O|\lambda })=-\log L_{tot}
از آنجا که مینیمم کردن J معادل است با مینیمم کردن \ L_{tot}نیاز است است تا معیار ML بهینه به‌دست آید. آنگاه مسئله، یافتن مقدار مشتق \ \left({\frac {\partial J}{\partial \Theta }}\right) برای تمام پارامترهای \ \Theta از مدل است. این کار را می‌توان به سادگی با استفاده از مقدار \ L_{tot}
\ L_{tot}=\sum _{i=1}^{N}p(O,q_{t}=i|\lambda )=\sum _{i=1}^{N}\alpha _{t}(i)\mathrm {B} _{t}(i)
با مشتق گرفتن از رابطهٔ قبل به این نتیجه دست می‌یابیم:
\ \left({\frac {\partial J}{\partial \Theta }}\right)=-\left({\frac {1}{L_{tot}}}\right)\left({\frac {\partial L_{tot}}{\partial \Theta }}\right)
از آنجا که در رابطهٔ فوق مقدار  \ \left({\frac {\partial J}{\partial \Theta }}\right)
بر حسب  \ \left({\frac {\partial L_{tot}}{\partial \Theta }}\right) به‌دست می‌آید،
می‌توان رابطه  \ \left({\frac {\partial J}{\partial \Theta }}\right) به‌دست‌آورد.
در روش مبتنی بر گرادیان، مقدار  \ \left({\frac {\partial L_{tot}}{\partial \Theta }}\right) را باید برای پارامترهای  \ a_{g} (احتمال انتقال) و  \ b_{g} (احتمال مشاهدات) به‌دست‌آورد.
مسئله یادگیری > معیار بیشترین شباهت((Maximum Likelihood (ML) > استفاده از مدل HMM در شناسایی گفتار

بحث شناسایی اتوماتیک گفتار را می‌توان از دو جنبه مورد بررسی قرار داد.
از جنبه تولید گفتار
از جنبه فهم و دریافت گفتار
مدل پنهان مارکوف (HMM) تلاشی است برای مدل‌سازی آماری دستگاه تولید گفتار و به همین دلیل به اولین دسته از روش‌های شناسایی گفتار تعلق دارد. در طول چندین سال گذشته این روش به عنوان موفقترین روش در شناسایی گفتار مورد استفاده قرار گرفته‌است. دلیل اصلی این مسئله این است که مدل HMM قادر است به شکل بسیار خوبی خصوصیات سیگنال گفتار را در یک قالب ریاضی قابل فهم تعریف نماید.
در یک سیستم ASR مبتنی بر HMM قبل از آموزش HMM یک مرحله استخراج ویژگی‌ها انجام می‌گردد. به این ترتیب ورودی HMM یک دنباله گسسته از پارامترهای برداری است. بردارهای ویژگی می‌تواند به یکی از دو طریق بردارهای چندی‌سازی شده یا مقادیر پیوسته به مدل HMM آموزش داده شوند. می‌توان مدل HMM را به گونه‌ای طراحی نمود که هر یک از این انواع ورودیها را دریافت نماید. مسئله مهم این است که مدل HMM چگونه با طبیعت تصادفی مقادیر بردار ویژگی سازگاری پیدا خواهد کرد.
مسئله یادگیری > معیار بیشترین شباهت((Maximum Likelihood (ML) > استفاده از HMM در شناسایی کلمات جداگانه

در حالت کلی شناسایی واحدهای گفتاری جدا از هم به کاربردی گفته می‌شود که در آن یک کلمه، یک زیر کلمه یا دنباله‌ای از کلمات به صورت جداگانه و به تنهایی شناسایی شود. باید توجه داشت که این تعریف با مسئله شناسایی گفتار گسسته که در آن گفتار به صورت گسسته بیان می‌شود متفاوت است. در این بین شناسایی کلمات جداگانه کاربرد بیشتری به نسبت دو مورد دیگر دارد و دو مورد دیگر بیشتر در عرصه مطالعات تئوری مورد بررسی قرار می‌گیرند.
برای این کاربرد راه حلهای مختلفی وجود دارد زیرا معیارهای بهینه‌سازی متفاوتی را برای این منظور معرفی شده‌است و الگوریتمهای پیاده‌سازی شده مختلفی نیز برای هر معیار موجود است. این مسئله را از دو جنبه آموزش و شناسایی مورد بررسی قرار می‌دهیم.
مسئله یادگیری > معیار بیشترین شباهت((Maximum Likelihood (ML) > آموزش

فرض می‌کنیم که فاز پیش پردازش سیستم دنباله مشاهدات زیر را تولید نماید:
\ O=(o_{1},o_{2},....,o_{N})
پارامترهای اولیه تمام مدل‌های HMM را با یک مجموعه از مقادیر مشخص مقدار دهی می‌نماییم.
\ \lambda _{i},1\leq i\leq N
در آغاز این مسئله را برای حالت clamped در نظر بگیرید. از آنجایی که ما برای هر کلاس از واحدها یک HMM داریم، می‌توانیم مدل \ \lambda _{i}از کلاس l را که دنباله مشاهدات فعلی به آن مربوط می‌شود، را انتخاب نماییم.
\ L_{tot}^{clamped}=\sum _{i\in \lambda _{i}}\alpha _{t}(i)\mathrm {B} _{t}(i)=\sum _{i\in \lambda _{i}}\alpha _{T}(i)
برای حالت free نیز به مانند حالت قبل می‌توان مقدار نسبت شباهت را به‌دست‌آورد.
 \ L_{tot}^{free}=\sum _{m=1}^{N}L_{m}^{I}=\sum _{m=1}^{N}[\sum _{i\in \lambda _{m}}\alpha _{t}(i)\mathrm {B} _{t}(i)]\sum _{m=1}^{N}\sum _{i\in \lambda _{i}}\alpha _{T}(i)
که در آن  \ L_{m}^{I}بیانگر میزان شباهت دنبالهٔ مشاهدات فعلی به کلاس l در مدل \ \lambda _{m} است.
مسئله یادگیری > معیار بیشترین شباهت((Maximum Likelihood (ML) > شناسایی

در مقایسه با آموزش، روال شناسایی بسیار ساده‌تر است.
الگوریتم دنبالهٔ مشاهدات موردنظر را دریافت می‌کند.
\ I^{*}\ \arg maxL_{m}^{I}
\ 1\leq m\leq N
در این حالت نرخ شناسایی به صورت نسبت بین واحدهای شناسایی صحیح به کل واحدهای آموزشی حساب می‌شود.
Temporal evolution of a hidden Markov model

Add caption here
Add caption here
Add caption here
Add caption here
Add caption here
Add caption here
Add caption here
ورزش در بریتانیا

دیوید بکام، بازیکن سرشناس فوتبال اهل انگلستان
ورزشگاه ومبلی، ورزشگاه خانگی تیم فوتبال انگلستان.
ورزش در بریتانیا نقش مهمی در فرهنگ آن دارد و این کشور نقش بسزایی در سازماندهی و گسترش فرهنگ ورزش در سطح جهانی داشته است. کشورهای انگلیس، اسکاتلند، ولز، و ایرلند در تنظیم قوانین رسمی بسیاری از ورزش‌ها مشارکت داشتند و در میان اولین نهادهای حاکمیتی مجزا، تیم‌های ملی و مسابقات لیگ داخلی شکل گرفتند. پس از تقسیم ایرلند در سال ۱۹۲۲، برخی از ورزش‌ها تیم‌های جداگانه ای را برای ایرلند شمالی تشکیل دادند، اگرچه بسیاری از آنها به صورت کلی برای تمام ایرلند سازماندهی شدند. به همین دلیل، در بسیاری از ورزش‌ها، اگرچه نه همه ورزش‌ها، بیشتر ورزش‌های داخلی و بین‌المللی بر اساس کشورهای خانگی انجام می‌شود و انگلیس، ولز، اسکاتلند و ایرلند (یا ایرلند شمالی) به‌عنوان نهادهای ملی شناخته می‌شوند. این تقسیم‌بندی برخلاف اکثر کشورهایی است که در ورزش‌های بین‌المللی شرکت می‌کنند و یک تیم ملی را به نمایندگی از کل کشور معرفی می‌کنند.
در تعداد کمی از ورزش‌ها، این تیم‌ها با رویدادهای پرمخاطب شامل یک تیم ترکیبی به نمایندگی از یک یا چند کشور خانگی است تکمیل می‌شوند. برجسته‌ترین نمونه‌های این ترکیب عبارتند از: شیرهای بریتانیا و ایرلند در اتحادیه راگبی (و سابقاً شیرهای بریتانیا در لیگ راگبی)، تیم گلف جام واکر و بریتانیای کبیر در المپیک در رابطه با ورزش‌های المپیک که معمولاً بر اساس کشورهای خانگی سازماندهی می‌شوند.
پس از ایالات متحده که به عنوان بزرگ‌ترین کشور ورزشی در جهان شناخته می‌شود، بریتانیا یکی از کشورهای برتر ورزشی در جهان محسوب می‌شود.
ورزش‌های پرطرفدار

چهار رشته ورزشی در بریتانیا دارای لیگ‌های حرفه ای با سابقه هستند. فوتبال پرطرفدارترین ورزش است و از ماه اوت تا مه انجام می‌شود. این ورزش توسط لیگ برتر بالاترین سطح فوتبال انگلستان و پرمیرشیپ در اسکاتلند هدایت می‌شود. لیگ راگبی به‌طور سنتی یک ورزش زمستانی است، اما از اواخر دهه ۱۹۹۰ رقابت‌های قهرمانان، سوپر لیگ در تابستان برگزار می‌شود تا رقابت برای جلب توجه با فوتبال به حداقل برسد. راگبی ۱۵ نفره نیز یک ورزش زمستانی است، کریکت در تابستان، از آوریل تا سپتامبر در قالب‌های مختلف توسط تیم‌های حرفه‌ای تحت نظارت هیئت کریکت انگلستان و ولز برگزار می‌شود.
ورزش‌های پرطرفدار > فوتبال

مقاله‌های اصلی: فوتبال در انگلستان، فوتبال در ولز، و فوتبال در اسکاتلند
بازی مدرن جهانی فوتبال از بازی‌های فوتبال سنتی که در قرن نوزدهم در انگلستان انجام می‌شد تکامل یافت و امروزه با اختلاف بسیار گسترده‌ای به عنوان محبوب‌ترین ورزش در بریتانیا شناخته می‌شود. اما تصور می‌شود که این شکاف از اوایل دهه ۱۹۹۰ افزایش یافته است و تسلط فوتبال اغلب به عنوان تهدیدی برای سایر ورزش‌ها تلقی می‌شود.
تیم ملی مردان انگلستان در جام جهانی فوتبال ۱۹۶۶ و تیم ملی فوتبال زنان انگلستان جام ملت‌های اروپای زنان ۲۰۲۲ قهرمان شدند.
بازی‌های المپیک

مقالهٔ اصلی: بریتانیا در المپیک
از ابتدای المپیک تاکنون در تمام دوره‌ها، بریتانیا نماینده داشته است. بریتانیا تا پایان بازی‌های المپیک تابستانی ۲۰۲۴، از نظر تعداد مدال‌های کلی در جدول مدال‌های المپیک تابستانی سومین و از نظر تعداد مدال‌های طلا در رتبه چهارم قرار دارد. همچنین لندن میزبان بازی‌های المپیک تابستانی در سال‌های بازی‌های المپیک تابستانی ۱۹۰۸، ۱۹۴۸ و ۲۰۱۲ بوده است. ورزشکاران نماینده بریتانیا به عنوان بخشی از تیم المپیک بریتانیا و ایرلند شمالی، که در حال حاضر با نام " تیم GB " شناخته می‌شود، در این مسابقات رقابت می‌کنند. این تیم توسط انجمن المپیک بریتانیا و کمیته ملی المپیک بریتانیا سازماندهی شده است. تیم GB همچنین سرزمین‌های فرادریایی بریتانیا یا قلمروهای تحت حاکمیت بریتانیا (به استثنای برمودا، جزایر ویرجین بریتانیا، و جزایر کیمن) و سه جزیره‌های گرنزی، جرسی، و جزیره من را نمایندگی می‌کند. ورزشکاران ایرلند شمالی می‌توانند برای بریتانیا یا جمهوری ایرلند در این مسابقات حضور یافته و رقابت کنند.
ورزشکاران بریتانیایی در مجموع ۱۰۱۵ مدال در بازی‌های المپیک به دست آورده‌اند. ۹۸۱ مدال از این مدال‌ها در بازی‌های المپیک تابستانی به دست آمد. تیم بریتانیا در المپیک تنها تیمی است که در هر بازی‌های المپیک تابستانی حداقل یک مدال دو و میدانی کسب کرده است. این تیم در المپیک زمستانی کمتر موفق بوده و ۳۴ مدال از آن خود کرده است که ۱۲ مدال از آنها طلاست. بریتانیا در بازی‌های ۱۹۰۸ در جایگاه اول جدول مدال‌ها قرار گرفت، در بازی‌های ۲۰۱۶ دوم شد و در بازی های ۱۹۰۰، ۱۹۱۲، ۱۹۲۰ و ۲۰۱۲ سوم شد.
موفق‌ترین المپیکی بریتانیایی از نظر مدال‌های طلا و مجموع مدال‌های کسب شده، سر جیسون کنی است که که در دوچرخه‌سواری پیست فعالیت می‌کند و هفت مدال طلا و در مجموع ۹ مدال را در دوچرخه‌سواری پیست کسب کرده است. همچنین لورا ترات و شارلوت دوژاردین هر کدام با شش مدال، رکورد بیشترین مدال‌های کسب شده توسط یک ورزشکار زن بریتانیایی را دارند. موفق‌ترین قهرمان المپیک زمستانی از تیم بریتانیا، لیزی یارنولد با دو مدال طلا در ورزش اسکلتون در بازی‌های المپیک زمستانی ۲۰۱۴ و بازی‌های المپیک زمستانی ۲۰۱۸ رکوردار است.
لیگ‌های ورزشی

صفحهٔ اصلی: رده:رقابت‌های ورزشی در بریتانیا
لیگ برتر فوتبال بریتانیا
لیگ برتر فوتبال اسکاتلند
لیگ برتر فوتبال ولز
لیگ برتر فوتبال ایرلند شمالی
رویدادها

صفحهٔ اصلی: رده:رقابت‌های ورزشی بین‌المللی میزبانی‌شده توسط بریتانیا
تیم‌های ورزشی ملی

صفحهٔ اصلی: رده:تیم‌های ورزشی ملی بریتانیا
یادداشت

↑  In Northern Ireland most sports (such as basketball and hockey) are organised on an all-Ireland basis. Athletes in these sports are therefore effectively compelled to represent the Republic of Ireland.
ایان فایت

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Iain Stuart Fyfe
زادروز:  ۳ آوریل ۱۹۸۲ ‏(۴۲ سال)
زادگاه:  آدلاید، استرالیا
قد:  ۱٫۸۹ متر (۶ فوت ۲ اینچ)
پست:  مدافع
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  Campbelltown City
شمارهٔ پیراهن:  ۴
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
–:  Salisbury United
۱۹۹۹–۲۰۰۰:  SASI
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۰–۲۰۰۳ |  Adelaide City |  ۵۵ |  (۶) |
| ۲۰۰۳ |  Enfield City |  ۱ |  (۰) |
| ۲۰۰۳–۲۰۰۴ |  Sydney Olympic |  ۲۳ |  (۰) |
| ۲۰۰۴–۲۰۰۵ |  Hamilton Academical |  ۱۵ |  (۰) |
| ۲۰۰۵–۲۰۰۹ |  سیدنی |  ۸۸ |  (۴) |
| ۲۰۰۹–۲۰۱۱ |  آدلاید یونایتد |  ۵۲ |  (۵) |
| ۲۰۱۱–۲۰۱۲ |  بوسان ای‌پارک |  ۸ |  (۱) |
| ۲۰۱۲–۲۰۱۳ |  آدلاید یونایتد |  ۲۳ |  (۰) |
| ۲۰۱۳–۲۰۱۴ |  مس کرمان |  ۱۴ |  (۰) |
| ۲۰۱۴– |  Campbelltown City |  ۲ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۱۹۹۹–۲۰۰۰ |  Australia U-17 |  ۹ |  (۱) |
| ۲۰۰۱ |  Australia U-20 |  ۲ |  (۰) |
| ۲۰۰۳ |  Australia U-23 |  ۵ |  (۱) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۰:۴۹, ۱۱ ژانویه ۲۰۱۴ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۷:۳۰, ۲۸ اکتبر ۲۰۱۰ (UTC):  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۰:۴۹, ۱۱ ژانویه ۲۰۱۴ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۷:۳۰, ۲۸ اکتبر ۲۰۱۰ (UTC)
ایان فایت (انگلیسی: Iain Fyfe؛ زادهٔ ۳ آوریل ۱۹۸۲) یک بازیکن فوتبال، و ورزشکار اهل استرالیا است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال سیدنی، بوسان ای‌پارک، و باشگاه فوتبال آدلاید یونایتد اشاره کرد.
بانک فدرال آباکوس

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع: شرکت سهامی خاص
صنعت: خدمات مالی
بنا نهاده: نیویورک (۱۹۸۴)
دفتر مرکزی: نیویورک، نیوجرسی، و پنسیلوانیا
محصولات: بانک
وبگاه: www.abacusbank.com
بانک فدرال آباکوس (انگلیسی: Abacus Federal Bank) شرکت خدمات مالی و بانکداری آمریکایی است، که در سال ۱۹۸۴ تأسیس شد.
استرایکلر، آرکانزاس

| استرایکلر، آرکانزاس | استرایکلر، آرکانزاس |
| --- | --- |
محدوده ثبت‌نشده: محدوده ثبت‌نشده
استرایکلر، آرکانزاسموقعیت استرایکلر در ایالت آرکانزاس: استرایکلر، آرکانزاسموقعیت استرایکلر در ایالت آرکانزاس
مختصات: ۳۵°۵۰′۰۱″ شمالی ۹۴°۱۸′۴۸″ غربی﻿ / ﻿۳۵٫۸۳۳۶۱°شمالی ۹۴٫۳۱۳۳۳°غربی﻿ / 35.83361; -94.31333: مختصات: ۳۵°۵۰′۰۱″ شمالی ۹۴°۱۸′۴۸″ غربی﻿ / ﻿۳۵٫۸۳۳۶۱°شمالی ۹۴٫۳۱۳۳۳°غربی﻿ / 35.83361; -94.31333
کشور:  ایالات متحده آمریکا
ایالت: آرکانزاس
شهرستان: شهرستان واشینگتن، آرکانزاس
Township: ناحیه کاو کریک، شهرستان واشینگتن، آرکانزاس
تأسیس‌شده: ۱۸۳۷
ارتفاع: ۴۶۱ متر (۱۵۱۲ فوت)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (منطقه زمانی مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
کد منطقه: ۴۷۹
شماره GNIS: ۷۸۴۷۴
سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی ایالات متحده آمریکا: استرایکلر، آرکانزاس: سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی ایالات متحده آمریکا: استرایکلر، آرکانزاس
استرایکلر (به انگلیسی: Strickler) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان واشینگتن، آرکانزاس واقع شده‌است. استرایکلر ۴۶۱ متر بالاتر از سطح دریا قرار دارد.
بالگردگاه لایت وای تری فارم

بالگردگاه لایت وای تری فارم (به انگلیسی: Light Valley Tree Farm Heliport) یک فرودگاه خصوصی است. این فرودگاه در کشور ایالات متحده آمریکا قرار دارد و در ارتفاع ۷۲۵ متری از سطح دریا واقع شده است.
ولش کورگی

ولش کورگی (به انگلیسی: Welsh Corgi) نژادی از سگ است از گونه سگهای چوپان.
از مشخصه‌های اخلاقی این نژاد می‌توان به سرسختی، فداکاری و هوش آن اشاره کرد. این نژاد از نظر ظاهری دارای جثه دراز با گوشهای برافراشته و در رنگهای مختلف یافت می‌شود.
اوک هیلز، اورگن

| اوک هیلز، اورگن | اوک هیلز، اورگن |
| --- | --- |
حوزه سرشماری (CDP): حوزه سرشماری (CDP)
Entrance to the development: Entrance to the development
Location of Oak Hills, Oregon: Location of Oak Hills, Oregon
مختصات: ۴۵°۳۲′۲۶″ شمالی ۱۲۲°۵۰′۲۹″ غربی﻿ / ﻿۴۵٫۵۴۰۵۶°شمالی ۱۲۲٫۸۴۱۳۹°غربی﻿ / 45.54056; -122.84139: مختصات: ۴۵°۳۲′۲۶″ شمالی ۱۲۲°۵۰′۲۹″ غربی﻿ / ﻿۴۵٫۵۴۰۵۶°شمالی ۱۲۲٫۸۴۱۳۹°غربی﻿ / 45.54056; -122.84139
Country: United States
State: Oregon
شهرستان: Washington
Established: 1965
مساحت: مساحت
 • کل: ۱٫۵ مایل مربع (۴٫۰ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۱٫۵ مایل مربع (۴٫۰ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰ مایل مربع (۰٫۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۲۳۶ فوت (۷۲ متر)
جمعیت (2010): جمعیت (2010)
 • کل: ۱۱٬۳۳۳
 • تراکم: ۵۸۶۴٫۸/مایل مربع (۲۲۶۴٫۴/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۸ (Pacific (PST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۷ (PDT)
ZIP code: 97006
کد(های) منطقه: 503 and 971
FIPS code: 41-53988
GNIS feature ID: 1867476 
Oak Hills Historic District: Oak Hills Historic District
منطقه تاریخی ایالات متحده آمریکا: منطقه تاریخی ایالات متحده آمریکا
 :  
District sign: District sign
The Oak Hills Historic District boundaries (black line), and historic contributing resources in the district (brown).: The Oak Hills Historic District boundaries (black line), and historic contributing resources in the district (brown).
موقعیت: Roughly bounded by NW West Union & Cornell Roads, NW 143rd Ave., and Bethany Blvd. Washington County, Oregon
معمار: Multiple
 :  
اوک هیلز (به انگلیسی: Oak Hills) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان واشینگتن، اورگن واقع شده‌است. اوک هیلز ۴٫۰ کیلومتر مربع مساحت و ۱۱٬۳۳۳ نفر جمعیت دارد و ۷۲ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
موتور تک‌سیلندر

پیشرانه موتورسیکلت DKW RT 250 (1952–1953)
موتور تک سیلندر (به انگلیسی: Single-cylinder engine) یک موتور پیستونی با یک سیلندر است. آن‌ها اغلب برای موتورسیکلت‌ها، اسکوتر موتوری، ابزارهای قابل حمل و ماشین‌آلات باغی (مانند ماشین‌های چمن‌زنی، تیلرها و …) مورد استفاده قرار می‌گیرند.
موتور Villiers در یک باند مینی کار ۱۹۵۹
بیشتر موتورهای تک سیلندر مورد استفاده در وسایل نقلیه موتوری از طریق بنزین تأمین می‌شوند (و از چرخه چهار زمانه استفاده می‌کند)، با این حال موتورهای یک سیلندر دیزلی نیز در موارد ثابت (مانند لمباردینی 3LD) استفاده می‌شوند.
موتور تک سیلندر یک نوع موتور داخلی است که در بسیاری از وسایل نقلیه مانند موتورسیکلت‌ها و موتورهای کوچک مورد استفاده قرار می‌گیرد. این موتورها به دلیل ساختار ساده و عملکرد مؤثر خود، مورد توجه بسیاری از تولیدکنندگان و مصرف‌کنندگان قرار گرفته‌اند. در ادامه به بررسی موتور تک سیلندر و ویژگی‌های آن، از جمله مزایا و محدودیت‌ها، پرداخته خواهد شد.
ویژگی‌های موتور تک سیلندر:
ساختار ساده: یکی از ویژگی‌های برجسته موتور تک سیلندر، ساختار ساده آن است. با تنها یک سیلندر کار می‌کند و این سادگی در تعمیر و نگهداری آن نیز تاثیر مثبت دارد.
سبک وزن: به دلیل تعداد کمتری از قطعات و سیلندرها، موتورهای تک سیلندر سبک‌تر از موتورهای چند سیلندره هستند. این ویژگی باعث افزایش کارایی و کاهش مصرف سوخت می‌شود.
هزینه کمتر: هزینه تولید، نصب و نگهداری موتورهای تک سیلندر معمولاً کمتر از موتورهای چند سیلندره است، که به مصرف‌کنندگان انگیزه می‌دهد تا از این نوع موتورها استفاده کنند.
مناسب برای کاربردهای خاص: موتورهای تک سیلندر به خصوص در کاربردهای خاصی مانند موتورسیکلت‌های دیگرفیکس یا موتورهای کشاورزی کارایی بسیار خوبی دارند.
محدودیت‌ها و مسائل:
توان و کارایی محدودتر: موتورهای تک سیلندر معمولاً توان و کارایی کمتری نسبت به موتورهای چند سیلندره دارند.
لرزش بیشتر: این نوع موتورها دارای لرزش بیشتری هستند که ممکن است در برخی شرایط مزاحمت‌آور باشد.
پیشرانه موتور سیکلت یاماها SRX600 (1985–1997)
انتخابات پارلمانی مولداوی (۲۰۱۹)

انتخابات پارلمانی مولداوی (انگلیسی: Next Moldovan parliamentary election) در ۲۴ فوریه ۲۰۱۹ برای انتخاب ۱۰۱ عضو پارلمان مولداوی برگزار شد. بنابر قانون اساسی مولداوی  انتخابات پارلمانی بایستی چهار سال و سه ماه بعد از شروع افتتاح مجلس قانونگذاری (پارلمان) برگزار شود.
انتخابات با نظام رای‌گیری موازی برگزار گردید که جایگزین سیستم انتخابات تناسبی با فهرست بسته بود که پیش از استقلال مولداوی در انتخابات پیشین به روش تناسبی انتخابات انجام می‌شد. کمپین مبارزات انتخاباتی از نوامبر ۲۰۱۸ آغاز شد و تا روز انتخابات ادامه داشت.
نامزدهای چهار حزب پارلمان انتخاب شدند: حزب سوسیالیست جمهوری مولداوی، حزب دموکرات مولداوی، اتحادیه انتخاباتی ACUM DA و PAS و حزب Şor. حزب کمونیست نیز برای اولین بار از زمان استقلال هیچ کرسی به دست نیاورد.
این نتایج توسط دادگاه قانون اساسی مولداوی در تاریخ ۹ مارس ۲۰۱۹ تأیید شد.
در تاریخ ۸ ژوئن ۲۰۱۹، مایا ساندو توسط پارلمان به عنوان نخست‌وزیر انتخاب شد - و وی مسئول تشکیل کابینه شد، در همین حال زینایدا گرچانایا به عنوان رئیس مجلس انتخاب شد. با این وجود، در ۹ ژوئن ۲۰۱۹ دادگاه قانون اساسی موقتاً ایگور داودن رئیس‌جمهور مولداوی را عزل کرد -و موقتاً وظایف ریاست جمهوری را به یکی از نامزدهای سمت نخست‌وزیری، پائول فیلیپ، سپرد و وی را به عنوان رئیس‌جمهور موقت منصوب کرد. فیلیپ هم فوراً طبق فرمانی انحلال مجلس را صادر کرد، این در حالی بود که دولت جدید اعلام کرد این حرکت غیرقانونی است.
این نتایج باعث شکل‌گیری بحرانی در قانون اساسی مولداوی در ماه ژوئن ۲۰۱۹ شد.