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零零零

| 零零零  |
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类型:  犯罪 
原作: ZeroZeroZero 羅貝托·薩維亞諾作品
开创:  斯蒂法諾·索利瑪  Leonardo Fasoli  Mauricio Katz 
导演:  斯蒂法諾·索利瑪  雅努斯·梅茲（英语：）  帕布洛·查比羅 
主演:  安德莉亞·瑞絲柏  丹·德翰  Giuseppe De Domenico  Adriano Chiaramida  Harold Torres  諾亞·埃爾南德斯（英语：）  傑奇·卡尤  Francesco Colella  Diego Cataño  Norman Delgadillo  Nika Perrone  蓋布瑞·拜恩  Claudia Pineda  Érick Israel Consuelo  Jesús Lozano  José Salof  Flavio Medina  Víctor Huggo Martín  Seydina Baldé（英语：）  Nabiha Akkari 
制作国家／地区: 意大利
语言: 英語 西班牙語 卡拉布里亞語 意大利語 沃洛夫語 法語 阿拉伯語
集数: 8
每集长度: 48-66分鐘
作曲: 魔怪
制作
人:  Fabrice de la Patelliere  Pierre Saint-André  Nils Hartmann  Sonia Rovai  Rola Bauer  Jonas Bauer 
执行:  Riccardo Tozzi  Gina Gardini  Giovanni Stabilini  Marco Chimenz  Richard Middleton  Matteo De Laurentiis  斯蒂法諾·索利瑪  羅貝托·薩維亞諾  Leonardo Fasoli  Mauricio Katz  帕布洛·查比羅  雅努斯·梅茲  Stefano Bises 
:  哈夫·史奈德（英语：）  亞歷山卓·布洛德索恩（英语：） 
拍攝地點:  意大利  墨西哥  美國  塞內加爾  摩洛哥 
摄影:  保羅·卡尼拉（英语：）  Romain Lacourbas 
制作公司:  Cattleya  Bartleby Film 
发行公司: 頻道製片公司
播出 
首播频道:  Sky Atlantic（英语：）  Canal+  亞馬遜影片 
播出国家／地区: 意大利
播出日期: 2020年2月14日 (2020-02-14)—2020年3月6日 (2020-03-06)
 
《零零零》（英語：）是一部義大利犯罪電視劇，由斯蒂法諾·索利瑪、Leonardo Fasoli和Mauricio Katz創作。本劇改編自羅貝托·薩維亞諾的同名小說。主演是安德莉亞·瑞絲柏、丹·德翰和蓋布瑞·拜恩，飾演Lynwood家族，他們控制著一間國際貨運公司，該公司是墨西哥和意大利犯罪組織之間的可卡因掮客。
《零零零》於2019年9月5日在第76屆威尼斯影展進行全球首播，播出首兩集。2020年2月14日在意大利的Sky Atlantic（英语：）上正式播放。
演員 > 主要

安德莉亞·瑞絲柏 飾 Emma Lynwood
丹·德翰 飾 Chris Lynwood
Giuseppe De Domenico 飾 Stefano La Piana
Adriano Chiaramida 飾 Don Damiano "Minu" La Piana
Harold Torres 飾 Manuel Contreras
諾亞·埃爾南德斯（英语：） 飾 Varas
傑奇·卡尤 飾 François Salvage
Francesco Colella 飾 Italo Curtiga
Diego Cataño 飾 Chino
Norman Delgadillo 飾 Diego
Nika Perrone 飾 Lucia
蓋布瑞·拜恩 飾 Edward Lynwood
Claudia Pineda 飾 Chiquitita
Érick Israel Consuelo 飾 Moko
Jesús Lozano 飾 Gordo
José Salof 飾 Indio
Flavio Medina 飾 Jacinto Leyra
Víctor Huggo Martín 飾 Enrique Leyra
Seydina Baldé（英语：） 飾 Omar Gamby
Nabiha Akkari 飾 Amina
演員 > 常設

José Carlos Rodriguez 飾 Pastor Jorge
Mostefa Djadja 飾 Yasser
參考資料

↑  Stewart Clarke. . Variety. 2019-04-20  [2020-03-18]. （原始内容存档于2018-06-20） （英语）.
↑  Nick Vivarelli. . Variety. 2017-10-09  [2020-03-18]. （原始内容存档于2021-05-16） （英语）.
↑  Andreas Wiseman. . deadline.com. 2018-04-20  [2020-03-18]. （原始内容存档于2020-11-09） （英语）.
|  论 编斯特法諾·索利瑪作品 |
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電影:  《所有的警察都是混蛋（英语：）》（2012）  《血色羅馬（英语：）》（2015）  《怒火邊界2：毒刑者》（2018）  《湯姆·克蘭西之冷血悍將》（2021）  《柔板》（2023） 
電視:  《犯罪小說電視劇版（英语：）》（2008–2010）  《娥摩拉》（2014–2021）  《零零零》（2020） 
本劇演員、導演斯蒂法諾·索利瑪和作者羅貝托·薩維亞諾出席第76屆威尼斯影展
霍羅采韋 (韋爾霍維納區)

48°7′58″N 25°3′4″E﻿ / ﻿48.13278°N 25.05111°E﻿ / 48.13278; 25.05111
霍羅采韋（烏克蘭語：），是烏克蘭的村落，位於該國西部伊萬諾-弗蘭科夫斯克州，由韋爾霍維納區負責管轄，始建於1732年，面積49平方公里，2022年人口470，人口密度每平方公里9.7人。
艾曼妞 (1974年電影)

| 艾曼紐1974  |
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香港VCD封面
基本资料
导演: 賈斯特·傑克金
监制: 伊夫·魯塞-羅阿德（法语：）
编剧: 尚-路易·理查德（英语：）
原著: 《艾曼纽（英语：）》 艾曼纽·阿尔桑作品
主演:  阿蘭·屈尼（英语：）  施維亞·姬絲桃  瑪莉卡·葛林（英语：）  丹尼爾·薩奇（Daniel Sarky） 
配乐: 皮埃爾·巴什萊（英语：）
摄影: 理查德·蘇祖基（Richard Suzuki） 羅伯特‧弗萊斯（英语：）
: 克勞丹·布歇（英语：）
制片商: Trinacra Films Orphée Productions
片长: 94分鐘
产地: 法国
语言: 法語
上映及发行
上映日期:  1974年6月26日 (1974-06-26)（巴黎）  1975年 (1975)（香港首映）  2024年11月29日 (2024-11-29)（台灣）  2024年12月19日 (2024-12-19)（香港重映）  
发行商: 台湾  雙喜電影香港  雙喜電影（重映）美国 哥倫比亞影業法國 派拉蒙影業
票房: 890萬觀影人次（法國） 2020萬美元（全球）
前作与续作
续作: 《艾曼纽2 爱的教育》 《艾曼纽2024》
各地片名
中国大陆: 
香港: 
臺灣: 
《艾曼紐1974》（法語：）是一部1974年的法国情色劇情片，由賈斯特·傑克金执导。该片是根据艾曼纽·阿尔桑的小说《艾曼纽（英语：）》改编的法国軟調色情系列电影的第一部。影片由施維亞·姬絲桃主演，讲述了一个女人前往曼谷寻求性愛体验的故事。
这部电影是原為摄影师的傑克金的导演处女作，于1973年至1974年间在泰国和法国实地拍摄。影片在首次上映时遭到评论界的负面评价，但多年后获得了更为两极分化的评价。首次在法国上映时，《艾曼紐1974》成为当时最卖座的法国电影之一，并且是首部由该公司发行的X级电影。这部电影在欧洲、美国和亚洲都颇受欢迎。
《艾曼紐1974》催生了多个续集，包括六部院线电影和七部电视电影，施維亞·姬絲桃在其中的十一部电影中再次出演主角。其续集《艾曼纽2 爱的教育》于1975年上映，而该系列的重启版于2024年在法国上映。
这部电影还激发了几部无关的电影和系列作品的创作，包括意大利的《野性艾曼纽（義大利語：）》系列和美国的《艾曼纽在太空（英语：）》系列，以及许多使用“艾曼纽”名称的非官方制作。
剧情

艾曼纽飞往曼谷与外交官丈夫让（Jean）会面。让问她在巴黎有沒有別的情人，艾曼纽回答没有。游泳后，她遇到了一个名叫玛丽-安热（Marie-Ange）的年轻女孩。玛丽-安热后来拜访艾曼纽，趁她熟睡时触摸她的身体。艾曼纽醒来后，两人外出，玛丽-安热问她有沒有自己与让的性爱照片。在艾曼纽否认后，玛丽-安热拿起一本法国杂志，看到保羅·紐曼的照片后开始在她面前自慰。艾曼纽向玛丽-安热坦白，虽然她在巴黎没有出轨，但在飞往曼谷的航班上却与两名陌生人发生了性关系。她在講述这段经历时开始自慰。晚上，她将玛丽-安热的大胆行为告诉让，让鼓励她继续与玛丽-安热交朋友。
第二天，在一场派对上，玛丽-安热将艾曼纽介绍给她的一位情人，一个名叫马里奥（Mario）的年长男人。随后，艾曼纽遇到了比伊（Bee），一名法国考古学家。她与比伊私下交谈，将一只手镯送给她。艾曼纽坚持要求比伊与她在瓦赛运河（Watsai klong）见面，但比伊显得不感兴趣。比伊想要归还手镯，但艾曼纽拒绝接受。艾曼纽随后跳上比伊的吉普车，跟随她前往挖掘地点。与此同时，让因艾曼纽未告知便离开而生气，怀疑她的壁球搭档阿里安娜（Ariane）是幕后推手。阿里安娜表示自己不知情，提议以安慰的性爱来化解局面。在一次骑马后，艾曼纽和比伊抵达一个瀑布地点，两人在那里洗澡。在挖掘现场，艾曼纽与比伊调情，随后两人发生了性关系。但事后比伊要求艾曼纽离开，艾曼纽感到羞辱。她回家哭泣，让盡力安慰她，建议她再找一个情人。
第二天，艾曼纽和阿里安娜想要打壁球，但发生争吵。阿里安娜似乎因为比伊感到嫉妒，而艾曼纽对阿里安娜与让的性关系感到不满。愤怒之下，艾曼纽决定与马里奥见面，声称他这个年纪还能做爱，说明他一定是个艺术家。
晚餐时，马里奥告诉艾曼纽，單配偶制终将消亡，她必须学会在性愛方面让欲望而非罪恶感或理性引导自己，从而获得更大的快感。为了教她这个道理，马里奥带她去了一个鸦片馆。艾曼纽被一名男子强奸，而马里奥在一旁观看。随后，马里奥带她到一个拳击场，说服两名年轻男子为争取与艾曼纽发生性关系而搏斗。比赛中，她选中的男子获胜。艾曼纽被他的斗志激发，舔了他的汗水，与他发生性关系。
后来，马里奥唤醒艾曼纽，要求她换上一件背部有拉链的连衣裙，以便为她的下一场性爱做好准备。艾曼纽抗议说自己累了，還问马里奥是否会与她发生关系。马里奥回答说，他在等待“下一个艾曼纽”。艾曼纽随后坐在镜子前化妆，希望按照马里奥的指示达到他所承诺的更高层次的快感。
演員

阿蘭·屈尼（英语：） 饰 马里奥
施維亞·姬絲桃 饰 艾曼纽
瑪莉卡·葛林（英语：） 饰 比伊
丹尼爾·薩奇（Daniel Sarky）饰 让
珍妮·科勒丁（法语：） 饰 阿里安娜
克莉絲汀·波森（英语：） 饰 玛丽-安热
制作 > 前期制作

由于电影《巴黎最後探戈》的成功（片中有露骨的性爱场景），加之硬調色情电影的兴起，各制片人意识到观众对成人影片的需求正在增长。
本片制片人伊夫·魯塞-羅阿德（法语：）于1972年获得小说《艾曼纽》的改编权。这并不是该小说的首次改编。第一次改编是在20世纪60年代末，由制片人吉恩-皮埃爾·托恩（法语：）制作的电影，但内容比原著小说更加隐晦。魯塞-羅阿德将影片的执导机会交给了艺术家兼摄影师賈斯特·傑克金，此前他从未执导过劇情長片。在阅读完小说后，傑克金对影片的题材感到望而生畏，与魯塞-羅阿德达成共识，决定制作一部他所称为“柔和、美丽且故事不错”的电影。
制作 > 选角

剧组在欧洲各地举行了选角活动，寻找合适的女演员来扮演主角。施維亞·姬絲桃表示，她的试镜完全是一个意外。当时她计划为一则商业广告试镜，却走错了房间。在试镜时，她穿了一件简单系带的衣服，不小心脱落了，但她继续回答面试问题，仿佛什么都没发生。在拍摄了一些她的裸照后，傑克金决定让她出演艾曼纽这一角色。
制作 > 拍摄

《艾曼紐1974》于1973年12月10日至1974年2月6日期间拍摄完成。外景地选在泰国，而室内场景则在法国巴黎完成。
施維亞·姬絲桃在拍摄艾曼纽在曼谷鸦片馆被两名男子强暴的场景时感到非常困難。她表示，“我无法理解强暴为什么会是令人愉悦的。那两个泰国人并不是演员。我当时真的是要为自己的生命而搏鬥。”这一场景利用多台摄像机一次性拍摄完成。賈斯特·傑克金否认执导过泰国酒吧内年轻女子用阴道吸烟的场景。他表示，自己第一次看到那个场景也是在影院观影时。此外，艾曼纽与比伊骑马的场景中，姬絲桃因不会骑马，使用了一位摄影师作为替身。
姬絲桃回忆她在试镜《艾曼紐1974》时的情景：“他让我脱掉裙子，”她说道。“好在这是一条容易脱的裙子。裙子有細肩帶，我只需把肩带滑下来，裙子就掉下来了。我一边裸体一边继续谈话和抽烟，完全不觉得害羞。我曾做过裸体模特，他认为我的举止非常优雅。”
克莉絲汀·波森（英语：）在出演该片时年仅17岁。她的父母签署了同意书，让她这位未成年演员能够参演这部情色电影。然而，她的母亲始终对她冷嘲热讽，不断重复：“你觉得你的父亲会为有个拍《艾曼紐1974》的女儿感到骄傲吗？”同时，却将她的片酬全数占为己有。
制作 > 后期制作

《艾曼紐1974》的配乐由皮埃爾·巴什萊（英语：）创作。在线音乐数据库AllMusic形容《艾曼紐1974》的原声带“既比普通的色情电影配乐更复杂，也更平庸”，并指出“作曲家努力营造一种复杂性和亲密感，这在这一类型的电影中很少见”。评论还提到部分乐曲的风格预示了英国音乐家布萊恩·伊諾的氛围音乐的特点。配乐采用了合成器和原声吉他。影片中有几首音乐被认为与King Crimson樂隊的〈Larks' Tongues in Aspic Part Two〉幾乎沒有區別。樂隊成员羅伯特·弗里普（英语：）为了证明两者的相似性，不得不在影院中录下整部电影，之后才获得了该曲目的作曲人署名权。
参考资料

Andrews, David. . Ohio State University Press（英语：）. 2006. ISBN 0-8142-1022-8.
Chaffin-Quiray, Garrett. Mathijs, Ernest , 编. . Wallflower Press. 2004: 134–145. ISBN 1903364930.
Lanzoni, Rémi Fournier. French Cinema: From Its Beginnings to the Present. Continuum, 2004. ISBN 0826416004ISBN 0826416004.
Shipka, Danny. Perverse Titillation: The Exploitation Cinema of Italy, Spain and France, 1960-1980. McFarland Publishing, 2011. ISBN 0786448881ISBN 0786448881.
Bernstein, Matthew (编). . Continuum. 2000. ISBN 0485300923.
施維亞·姬絲桃饰演片名角色，摄于1973年
默基特希臘禮天主教安提阿宗主教列表

默基特希臘禮天主教會榮休宗主教額我略·拉罕三世
默基特希臘禮天主教安提阿宗主教（英語：），是領袖是默基特希臘禮天主教會的領袖。宗主教在1838年獲得安提約基雅暨全東方、亞歷山大暨耶路撒冷宗主教（英語：）的頭銜。
他是由總主教和主教選擇產生的。當新任宗主教在當選時需由教宗任命。宗主教的總部與宗主教教座就設於敘利亞首都大馬士革。宗主教管理的教座教區是安提約基雅宗主教區。
此職繼承了五大宗主教區中的安提阿牧首、亞歷山大牧首及耶路撒冷牧首，在1724年原屬安條克正教會的安條克牧首改宗天主教會，並在1729年獲當時的教宗承認其職權以及和普世天主教會的共融。
以下敘述的為默基特希臘禮天主教安提阿宗主教的列表：
宗主教列表

西里爾六世·塔那（英语：）（Cyril VI Tanas）（1724年－1760年）
馬克西莫斯二世·哈基姆（英语：）（Maximos II Hakim）（1760年－1761年）
狄奧多西一世·達安（英语：）（Theodosius V Dahan）（1761年－1788年）
亞他納修四世·賈哈爾（英语：）（Athanasius IV Jawhar）（1788年－1794年）
西里爾七世·斯艾（英语：）（Cyril VII Siaj）（1794年－1796年）
亞加波二世·馬塔（英语：）（Agapius II Mata）（1796年－1812年）
依納爵四世·沙如夫（英语：）（Ignatius IV Sarrouf）（1812年）
亞他納修五世·馬塔爾（英语：）（Athanasius V Matar）（1813年）
瑪加略五世·塔維爾（英语：）（Macarius IV Tawil）（1813年－1815年）
依納爵五世·卡藤（英语：）（Ignatius V Qattan）（1816年－1833年）
馬克西莫斯三世·馬斯隆（英语：）（Maximos III Mazloum）（1833年－1855年）
克雷芒·巴浩夫（英语：）（Clement Bahouth）（1856年－1864年）
額我略二世·尤賽夫-薩唷（英语：）（Gregory II Youssef-Sayur）（1864年－1897年）
佩羅德四世·賈瓦季維（英语：）（Peter IV Jaraijiry）（1898年－1902年）
西里爾八世·格哈 （ 英语 ： ） （Cyril VIII Geha）（1902年－1916年）
宗主教從缺 （1916年－1919年）
德米特里厄斯一世·卡迪（英语：）（Demetrius I Qadi）（1919年－1925年）
西里爾九世·穆加卜加卜（英语：）（Cyril IX Moghabghab）（1925年－1947年）
馬克西莫斯四世·（英语：）（Maximos IV Sayegh）（1947年－1967年）
馬克西莫斯五世·哈基姆（英语：）（Maximos V Hakim）（1967年－2000年）
額我略三世·拉罕（Gregory III Laham）（2000年－2017年）
若瑟·阿布斯（Joseph Absi）（2017年至現在）
參見

天主教會聖統制
東儀天主教會
默基特希臘禮天主教會
安提阿牧首
參考文獻

↑  .   [2014-01-16]. （原始内容存档于2012-02-19）.
外部連結

List of the Melkite Patriarchs of Antioch from Melkite Church official website
Greek-Melkite Catholic Patriarchate of Antioch （页面存档备份，存于） by Giga-Catholic Information.
Catholic Hierarchy entry （页面存档备份，存于）
History of Melkite Church including Cannons regarding Reunion with Rome and the legal continuation of the See of Antioch.
Legal circumstances of union with Rome.
|  论 编天主教会史（英语：） |
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| 19世纪 |  教宗庇護七世 《1801年教務專約》  教宗庇護九世 梵蒂冈囚徒（1870年－1929年）  法国拉撒勒德村圣母显现事件（英语：）（1846年）  确立“圣母无染原罪”信理（1854年）  法国露德圣母显现事件（1858年）  梵蒂岡第一屆大公會議（1869年－1870年） 确立“教宗无误权柄”信理（英语：）  教宗良十三世 奉献于耶稣圣心（英语：） 圣心玛利修女（英语：）  《新事》通谕（1891年）  |  |
| 20世纪 |  教宗庇护十世  葡萄牙法蒂玛圣母显现事件（1917年） 三个秘密  《拉特朗条约》 梵蒂冈城国成立  救主慈悲敬禮（英语：）（傅天娜修女）  教宗庇護十二世 对天主教会的迫害与庇护十二世（英语：）  奉献于圣母无玷圣心（英语：）（1942年）  确立“圣母升天”信理（1950年）  教宗若望二十三世 通谕  梵蒂岡第二屆大公會議（1962年－1965年） 紐曼枢机  孔汉思神父  解放神學  教宗保禄六世  教宗若望保禄一世猝死（1978年）  教宗若望保禄二世 世界青年日創立  |  |
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 天主教主題
亞倫·沃爾夫

亞倫·沃爾夫（Aaron Wolf，1996年2月25日—）生於東京都葛飾區，是一名日本籍柔道運動員，曾獲得2020年夏季奧林匹克運動會男子100公斤級柔道比賽金牌和2017年世界柔道錦標賽男子100公斤級冠軍。沃爾夫的父親是美國人，母親是日本人。
參考資料

↑  . 日刊體育. 2017-09-03  [2018-10-11]. （原始内容存档于2019-03-31） （日语）.
↑  . 日刊體育. 2015-11-08  [2018-10-13]. （原始内容存档于2019-03-31） （日语）.
外部連結

JudoInside.com （页面存档备份，存于）
亞倫·沃爾夫的X（前Twitter）
亞倫·沃爾夫的Instagram帳戶
|  论 编 奥林匹克运动会柔道比赛男子半重量级冠军 |
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 1972–1976：–93 kg  1980–1996：–95 kg  2000–：–100 kg 
 1972： Shota Chochishvili（苏联）  1976： 二宫和弘（日本）  1980： Robert Van de Walle（比利时）  1984： 河亨柱（韩国）  1988： 奥雷利奥·米格尔（巴西）  1992： 科瓦奇·翁陶尔（匈牙利）  1996： 帕维乌·纳斯图拉（波兰）  2000： 井上康生（日本）  2004： Ihar Makarau（白俄罗斯）  2008： 奈丹·图布辛巴亚尔（蒙古）  2012： Tagir Khaybulaev（俄罗斯）  2016： 盧卡斯·克帕勒克（捷克）  2020： 亞倫·沃爾夫（日本）  2024： 泽利姆·科佐耶夫（阿塞拜疆）
种师中

种师中（1059年—1126年），字端孺，宋代名将种世衡第七子种记的次子，北宋名将种师道之弟，种氏三代为西北名将，人称小种经略相公。历任知环州、知滨州、知邠州、知庆阳府、知秦州事，侍卫亲军马军副都指挥使（禁軍軍職，正五品）、房州观察使（階官，正任觀察使，正五品），奉宁军承宣使（階官，正任承宣使，正四品）。
靖康元年（1126年）初，金军进逼東京汴梁（今河南开封），种师中奉诏率秦兵入援，未至而金军退，乃以二萬士卒驻守滑州（今滑县东）。二月，金军攻太原、中山（今河北定州）、河间（今属河北）三镇，被授为河北制置副使，率军往援。时金军左副元帅粘罕（漢名完颜宗翰）已抵泽州（今山西晋城），建议出其不意，自邢州（今河北邢台）、相州（今河南安阳）出上党（今山西长治），从侧后袭击，宋廷不允。后奉命由井陉（今河北井陉北）进至平定军（今山西平定东南），乘胜收复寿阳、榆次（今均属山西）等地，还屯真定（今河北正定）。五月，粘罕自太原歸雲中（今山西大同）。知枢密院事许翰误信金兵将退，强令种师中出师，解太原之围。其军至寿阳之石坑，遭金军袭击，五战三胜，进抵榆次。因制置使姚古等失期会师，加上杨志等人逃亡，以致陷入金军重围，种师中身被四创，力戰而亡。
种师中为人老成持重，为时名将，抗金诸军自是气夺。刘韐言：“师中闻命即行，奋不顾身，虽古忠臣，不过也。”请加优赠，以劝死国者。诏赠向德军节度使、开府仪同三司、少师（贈官，三少，正一品），谥曰庄愍。
家族

祖父：种世衡
父：种记
兄：种师道
子：种洌、种浤
甲基六氢邻苯二甲酸酐

| 甲基六氢邻苯二甲酸酐 |
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IUPAC名 7a-甲基-4,5,6,7-四氢-3aH-2-苯并呋喃-1,3-二酮
英文名: 
别名: 甲基六氢苯酐；3-4-甲基六氢苯酐；甲基六氢邻苯二甲酸酐;
缩写: 
识别
CAS号: 25550-51-0
PubChem: 3016472
ChemSpider: 2284413
EINECS: 247-094-1
性质
化学式: C9H12O3
: 168.19 g·mol⁻¹ g·mol⁻¹
外观: 无色液体
密度: 1.160 g·cm⁻³
熔点: < −40°C
沸点: 299°C
溶解性（水）: 在水中水解
危险性
GHS危险性符号 
GHS提示词: Danger
H-术语: 317, 318, 334
P-术语: 272, 280, 302+352, 305+351+338, 333+313, 342+311
若非注明，所有数据均出自标准状态（25 ℃，100 kPa）下。
甲基六氢邻苯二甲酸酐（英語：，缩写MHHPA）是一种内酸酐类化合物。
制备与合成

甲基六氢邻苯二甲酸酐可通过氢化甲基四氢邻苯二甲酸酐（維基數據：）获得。
性质

甲基六氢邻苯二甲酸酐是一种可燃、难以点燃的粘稠无色液体，可在水中水解。
用途

甲基六氢邻苯二甲酸酐用作环氧树脂的固化剂和粘合剂树脂的原料。
危险评估

由于其对呼吸道的致敏特性，甲基六氢邻苯二甲酸酐被歐洲化學品管理局列入高度关注物质候选名单。
参考

1 2  PENPET: Methylhexahydrophthalsäureanhydrid, abgerufen am 31. August 2020.
↑  . gestis.dguv.de.   [2025-02-14].
↑  . echa.europa.eu.   [2025-02-14] （de-DE）.  引文格式1维护：未识别语文类型 (link)
子宮托

| 子宮托 |
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各種子宮托
醫學專科: 婦科學
醫療處置: 阴道内结构支撑
Invention date: 古埃及
[edit on Wikidata]
子宮托（英語：）是放置在阴道内提供结构支撑的装置 。最常用于治疗压力性尿失禁和盆腔器官脫垂。约 85% 的女性可以適合自己形状的装置。某些类型的裝置不會影響性交。此术语也可能是指阴道栓剂和隔膜 。
通常耐受性良好。副作用（特别是尺寸不合或没有定期保养）包括可能發生阴道分泌物增多、阴道出血或皮肤破损 。也可使用阴道雌激素（英语：）来减少副作用。通常是由矽氧樹脂（矽膠）制成，有不同的形状和尺寸，由医疗人員安装。通常会尝试不同的裝置，直到找到適合自己的子宮托。建议至少每 6 个月取下并清理一次，可由患者本人或医疗人員进行 。
其使用至少可追溯到古埃及。 「子宫托」一词源于古希腊语「pessós」，原意为「游戏中使用的圆石」 。在某些国家，无需处方即可购买。在加拿大，售价约为 90 美元，使用寿命约有 5 年。
參見

避孕隔膜
栓剂
参考資料

1 2 3 4 5 6  Lewicky-Gaupp, Christina. . The Global Library of Women's Medicine. 2010  [3 July 2024]. doi:10.3843/GLOWM.10025. （原始内容存档于3 July 2024）.
1 2 3  . Merck Manuals Professional Edition.   [2017-12-29]. （原始内容存档于2017-12-23） （美国英语）.
1 2 3 4 5 6 7  . Voices for PFD.   [2020-07-28]. （原始内容存档于2024-03-14）.
↑  .   [4 July 2024]. （原始内容存档于2 October 2023）.
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1 2 3  Bordman, R; Telner, D.  (PDF). Canadian family physician Medecin de famille canadien. March 2007, 53 (3): 424-5  [2024-07-04]. PMID 17872675. （原始内容存档 (PDF)于2023-03-30）.
↑  Oliver, Reeba; Thakar, Ranee; Sultan, Abdul H. . European Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology. June 2011, 156 (2): 125–130. ISSN 0301-2115. PMID 21255901. doi:10.1016/j.ejogrb.2010.12.039.
外部連結

维基共享资源上的相關多媒體資源：子宮托
粒子濾波器

粒子滤波器（英語：）是一种使用蒙特卡罗方法的递归滤波器，其透过一组具有权重的随机样本（粒子）表示隨機事件的後驗機率，並從含有雜訊或不完整的觀測序列中，估計動態系統的狀態，粒子濾波器可以運用在任何狀態空間的模型上。同時，粒子濾波器是卡爾曼濾波器的一般化方法，卡爾曼濾波器建立在线性的狀態空間和高斯分布的雜訊上；而粒子濾波器的狀態空間模型可以是非線性，且雜訊分布可以是任何型式。
歷史 > 啟發式演算法

從統計和概率的角度來看，粒子濾波器屬於遗传算法分支过程的類別，並且是指平均場類型相互作用的粒子方法。 這些粒子方法的解釋取決於科學專業。 在進化計算中，平均場遺傳類型粒子方法通常用作啟發式和自然搜索算法（也稱為元啟發算法）。在計算物理學和分子化學中，它們用於解決費曼-卡茲(Feynman-Kac)路徑積分問題，或者用於計算玻爾茲曼-吉布斯(Boltzmann-Gibbs)度量，薛丁格算子的最高特徵值和基態。在生物學與遺傳學中，它們還代表了某些環境中一群個體或基因的進化。
平均場類型進化計算技術的起源於1950年艾倫·圖靈在遺傳類型突變選擇學習機上的開創性工作，以及1954年紐澤西州普林斯頓高級研究所的尼爾斯·艾爾·巴里切利(Nils Aall Barricelli)的文章。統計學中的粒子濾波器最早可追溯到1950年代中期。哈默斯利(Hammersley)等人在1954年提出的“窮人的蒙特卡洛”法暗示了當今使用的遺傳類型粒子過濾方法。 1963年，尼爾斯·艾爾·巴里切利(Nils Aall Barricelli)模擬了一種遺傳類型算法，以模仿個人玩簡單遊戲的能力。在進化計算文獻中，遺傳類型突變選擇算法通過1970年代初期約翰·霍蘭德(John Holland)的開創性工作而流行，特別是1975年出版的著作。
在生物學與遺傳學中，澳大利亞遺傳學家亞歷克斯·弗雷澤（Alex Fraser）在1957年還發表了一系列有關人工選擇生物的遺傳類型模擬的論文。 由生物學家進行的進化計算機模擬在1960年代初變得更加普遍，並且該方法在弗雷澤和伯內爾（Burnell）（1970）和克羅斯比（Crosby）（1973）的書中進行了描述。弗雷澤的模擬包括了現代突變選擇遺傳粒子算法的所有基本要素。
從數學觀點來看，給定一些部分和雜訊觀測結果的信號隨機狀態的條件分佈，是由信號的隨機軌跡上的費曼-卡茲（Feynman-Kac）概率描述的，該概率由一系列似然勢函數加權。量子蒙特卡洛法，更具體地說是擴散蒙特卡洛法，也可以解釋為費曼-卡茲路徑積分的平均場遺傳類型粒子近似。量子蒙特卡羅方法的起源通常歸因於恩里科·費米(Enrico Fermi)和羅伯特·里克特邁耶（Robert Richtmyer），他們於1948年開發了一種中子鏈反應的均值場粒子解釋方法，但它是第一個類似啟發式和遺傳類型的粒子算法（又名“重採樣”或“重新配置”蒙特卡洛方法）是在1984年由Jack H. Hetherington提出的用於估計量子系統（在簡化的矩陣模型中）的基態能量的方法。還可以引用1951年出版的西奧多·愛德華·哈里斯（Theodore E. Harris）和赫爾曼·康恩（Herman Kahn）的開創性著作，該著作使用平均場，但類似於啟發式遺傳方法，用於估計粒子傳輸能量。在分子化學中，遺傳啟發式粒子方法（又名修剪和富集策略）的使用可以追溯到1955年馬歇爾·N·羅森布魯斯（Marshall N. Rosenbluth）和阿里安娜·W·羅森布盧斯（Arianna W. Rosenbluth）的開創性工作。
遺傳粒子算法在高級信號處理和貝葉斯推斷中的使用是最近的。1993年1月，北川源四郎開發了“蒙特卡羅濾波器”，該文在1996年出現了輕微修改。1993年4月，戈登等人在他們的開創性著作中發表了遺傳類型算法在貝葉斯統計推斷中的應用。作者將其算法命名為“自舉濾波器”，並證明與其他濾波方法相比，其自舉算法不需要對該狀態空間或系統噪聲進行任何假設。獨立的是皮埃爾·德爾·莫拉爾(Pierre Del Moral)和希米爾孔·卡瓦略(Himilcon Carvalho)，皮埃爾·德爾·莫拉爾(Pierre Del Moral)，安德烈·莫寧(André Monin)和熱拉爾·薩魯特(Gérard Salut)在1990年代中期發表的有關粒子過濾器的論文。 1989-1992年初，皮埃爾·德爾·莫拉爾(P.Del Moral)，J.C.諾耶(J.C. Noyer)，G.Rigal和G.Salut在LAAS-CNRS中也開發了信號處理技術，並通過STCAN（服務技術）進行了一系列受限和分類研究des Constructions and Armes Navales），IT公司DIGILOG和LAAS-CNRS（系統分析和體系結構實驗室）來解決RADAR/SONAR和GPS信號處理問題。
歷史 > 數學基礎

從1950年到1996年，所有關於粒子過濾器、遺傳算法的出版物，包括在計算物理和分子化學中引入的修剪和重採樣蒙特卡洛方法，都提出了適用於不同情況下的類似於自然和啟發式的算法，而沒有任何證據證明它們的一致性，也沒有討論估計的偏差以及基於族譜和祖先樹的算法。
這些粒子算法的數學基礎和首次嚴格的分析是由皮埃爾·德爾·莫拉爾（Pierre Del Moral）在1996年提出的。他的著作還包含了似然函數和未標準化的條件機率測度的粒子近似的無偏性質的證明。文章介紹的似然函數的無偏粒子估計器如今已用於貝式統計推理中。
直到1990年代末，Dan Crisan、Jessica Gaines、Terry Lyons、Pierre Del Moral等人提出了具有不同種群大小的分支類型粒子方法。P. Del Moral，A。Guionnet和L. Miclo在2000年開發了該領域的進一步發展。第一個中心極限定理是由Pierre Del Moral和Alice Guionnet於1999年以及Pierre Del Moral和Laurent Miclo於2000年提出的。Pierre於1990年代末提出了關於粒子過濾器
時間參數的第一個統一收斂結果。 Del Moral和Alice Guionnet。 2001年，P。Del Moral和L. Miclo首次對基於族譜樹的粒子濾波器平滑器進行了嚴格的分析。
關於Feynman-Kac粒子方法論的理論和相關的粒子過濾器算法已在2000年和2004年的書中得到發展。這些抽象的概率模型封裝了遺傳類型算法，粒子和自舉濾波器，交互的卡爾曼濾波器（又稱Rao–Blackwellized粒子濾波器），重要性採樣和重採樣樣式的粒子濾波器技術，包括基於族譜樹的方法和用於解決濾波和平滑問題的粒子後向方法。其他類別的粒子濾波方法包括基於族譜樹的模型、後向馬爾可夫粒子模型、自適應平均場粒子模型、島型粒子模型和粒子馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法。
滤波问题 > 目标

粒子滤波器的目标是通过观测值估计状态变量的后验概率。粒子滤波器是针对隐马尔可夫模型设计的，系统中既包含隐藏的变量，也包含可观测的变量。可观测变量（观测过程）与隐藏变量（状态过程）通过某种已知的函数关系相关联。类似地，定義状态变量演化的动态系统的概率描述是已知的。
一个通用粒子滤波器通过观察测量过程估计隐藏状态的后验分布。考察下图所示的状态空间：
滤波问题是要通过给定的观测过程  Y_{0},\cdots ,Y_{k}, 在任意时刻 k 的值，依次估计隐藏状态  X_{k} 的值。
所有的对  X_{k} 的贝叶斯估计服从后验分布  p(x_{k}\mid y_{0},y_{1},\dots ,y_{k})。粒子滤波器方法使用经验测量和通用粒子算法，提供了这些条件概率的近似值。与之对比，马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）或重要性采样方式会对整个后验概率 p(x_{0},x_{1},\dots ,x_{k}\mid y_{0},y_{1},\dots ,y_{k})进行建模。
滤波问题 > 信号-观测模型

粒子濾波器能夠從一系列含有雜訊或不完整的觀測值中，估計出動態系統的內部狀態。在動態系統的分析中，需要兩個模型，一個用來描述狀態隨時間的變化（系統模型），另一個用來描述每個狀態下觀測到的雜訊（觀測模型），將這兩個模型都用機率來表示。
在許多情況下，每得到一個新的觀測值時，都必須對系統做出一次估計，利用遞迴濾波器，能夠有效地達到這樣的目的。遞迴濾波器會對得到的資料做連續處理，而非分批處理，因此不需要將完整的資料儲存起來，也不需要在得到新的觀測值時，將現有的資料重新做處理。遞迴濾波器包含兩個步驟：
預測：利用系統模型，由前一個狀態的資訊預測下一個狀態的機率密度函數。
更新：利用最新的觀測值，修改預測出的機率密度函數。
藉由貝葉斯推斷（Baysian inference），我們可以描述出狀態空間的機率，並在得到新的觀測值時，對系統做出更新，因而達成上述目的。
滤波问题 > 近似貝式計算模型

在某些問題中，在信號的隨機狀態下，觀測值的條件分佈可能不具有密度，或者不可能或太複雜而無法計算。在這種狀況下，我們需要求近似值。其中一個策略是藉由馬爾可夫鏈 {\mathcal {X}}_{k}=\left(X_{k},Y_{k}\right)來取代信號  X_{k}，採用虛擬觀測的形式
對於具有已知機率密度函數的獨立序列中的某些序列，核心的概念是觀測下式
在部分的觀測  {\mathcal {Y}}_{0}=y_{0},\cdots ,{\mathcal {Y}}_{k}=y_{k}, 之下，粒子濾波器是和馬爾可夫鏈  {\mathcal {X}}_{k}=\left(X_{k},Y_{k}\right) 有相關的，定義為根據演化出的  \mathbb {R} ^{d_{x}+d_{y}} ，在一些明顯的濫用性符號  p({\mathcal {Y}}_{k}|{\mathcal {X}}_{k}) 下，帶有似然函數的粒子。這些機率性的技術跟近似貝式計算非常相關。在量子濾波器中，這些近似貝式量子濾波器的技術在1998年被皮埃爾·德爾·莫拉爾（P. Del Moral）, 讓·雅各德(J. Jacod)和菲力普·普羅特(P. Protter)所採用。且被皮埃爾·德爾·莫拉爾，阿諾·杜斯(A. Doucet)和阿傑·賈斯拉(A. Jasra)更進一步發展。
滤波问题 > 非線性濾波方程

藉由貝式定理在條件機率中可以得出
當
粒子濾波器也是一個近似值，當有足夠的粒子時，結果會更加的準確。非線性濾波方程可以藉由遞迴得出
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
|   {\begin{aligned}p(x_{k}|y_{0},\cdots ,y_{k-1})&{\stackrel {\text{updating}}{\longrightarrow }}p(x_{k}|y_{0},\cdots ,y_{k})={\frac {p(y_{k}|x_{k})p(x_{k}|y_{0},\cdots ,y_{k-1})}{\int p(y_{k}|x'_{k})p(x'_{k}|y_{0},\cdots ,y_{k-1})dx'_{k}}}\\&{\stackrel {\text{prediction}}{\longrightarrow }}p(x_{k+1}|y_{0},\cdots ,y_{k})=\int p(x_{k+1}|x_{k})p(x_{k}|y_{0},\cdots ,y_{k})dx_{k}\end{aligned}}  |  | Eq. 1 |
依照慣例  p(x_{0}|y_{0},\cdots ,y_{k-1})=p(x_{0}) 在k=0時。非線性濾波方程問題的關鍵在於依序計算這些條件機率分布。
滤波问题 > 費曼-卡茲公式

固定一個時間範圍和一個序列的觀測  Y_{0}=y_{0},\cdots ,Y_{n}=y_{n} ，在k=0....n，我們定義:
在這種表示法中，對於從原點k = 0到時間k = n的 軌跡集合上的任何有界函數F，我們都可以用費曼-卡茲公式來表示
這些費曼-卡茲路徑積分模型出現在各種科學學科中，包括計算物理、生物學、資訊理論和計算機科學。他們的解釋取決於應用領域。舉例來說，如果我們選擇狀態空間某些子集的指標函數 G_{n}(x_{n})=1_{A}(x_{n})，它們代表馬爾可夫鏈在給定管中的條件分佈。我們會得到
和
只要標準化常數嚴格為正。
非線性貝葉斯追蹤

在動態系統中，我們常常需要對物體做追蹤。假設有一動態系統，已知其狀態序列 \{x_{k},k\in N\}定義為
x_{k}=f_{k}(x_{k-1},v_{k-1})
其中 f_{k}:R^{n_{x}}\times R^{n_{v}}\rightarrow R^{n_{x}}是狀態轉移函數，可以是非線性的函數， \{v_{k-1},k\in N\}是一個獨立且相同分布（i.i.d.）的過程雜訊序列， n_{x}和 n_{v}分別代表狀態和過程雜訊向量的維度， N為自然數的集合。追蹤的目標是要遞迴地從觀測值 y_{k}估計出 x_{k}，而觀測值 y_{k}定義為
y_{k}=h_{k}(x_{k},n_{k})
其中 h_{k}:R^{n_{x}}\times R^{n_{n}}\rightarrow R^{n_{y}}是觀測函數，可以是非線性的函數， \{n_{k},k\in N\}是一個獨立且相同分布（i.i.d.）的觀測雜訊序列， n_{y}和 n_{n}分別代表觀測值和觀測雜訊向量的維度。
從貝葉斯理論的觀點來看，追蹤問題是要根據到時間 k為止的已知資訊 y_{1:k}，遞迴地計算出時間 k的狀態 x_{k}的可信度，這個可信度用機率密度函數 p(x_{k}\mid y_{1:k})來表示。假設初始機率密度函數 p(x_{0}\mid y_{0})\equiv p(x_{0})(稱為先驗機率)為已知，則利用「預測」和「更新」兩個步驟就能遞迴地計算出機率密度函數 p(x_{k}\mid y_{1:k})。
在此假設在時間 k-1的機率密度函數 p(x_{k-1}\mid y_{1:k-1})為已知。
非線性貝葉斯追蹤 > 預測

利用查普曼-科爾莫戈羅夫等式(Chapman–Kolmogorov equation)，可以由狀態轉移函數與時間 k-1的機率密度函數 p(x_{k-1}\mid y_{1:k-1})，計算出時間 k的先驗機率 p(x_{k}\mid y_{1:k-1})
{\begin{aligned}p(x_{k}\mid y_{1:k-1})&=\int p(x_{k},x_{k-1}\mid y_{1:k-1})d{x_{k-1}}\\&=\int p(x_{k}\mid x_{k-1},y_{1:k-1})p(x_{k-1}\mid y_{1:k-1})d{x_{k-1}}\\&=\int p(x_{k}\mid x_{k-1})p(x_{k-1}\mid y_{1:k-1})d{x_{k-1}}\\\end{aligned}}
其中，由於狀態轉移模型被假設為一階馬可夫過程，時間 k-1的狀態只由時間 k決定，因此 p(x_{k}\mid x_{k-1},y_{1:k-1})=p(x_{k}\mid x_{k-1})。機率模型 p(x_{k}\mid x_{k-1})由狀態轉移函數 x_{k}=f_{k}(x_{k-1},v_{k-1})和 v_{k-1}的統計值得到。
非線性貝葉斯追蹤 > 更新

在時間 k，我們得到觀測值 y_{k}，因此可以利用貝氏定理，由先驗機率 p(x_{k}\mid y_{1:k-1})得到後驗機率 p(x_{k}\mid y_{1:k})，也就是考慮觀測值後得到的機率。
p(x_{k}\mid y_{1:k})={p(y_{k}\mid x_{k})p(x_{k}\mid y_{1:k-1}) \over p(y_{k}\mid y_{1:k-1})}
其中的歸一化常數為
p(y_{k}\mid y_{1:k-1})=\int p(y_{k}\mid x_{k})p(x_{k}\mid y_{1:k-1})dx_{k}
其中的似然函數 p(y_{k}\mid x_{k})由觀測函數 y_{k}=h_{k}(x_{k},n_{k})和 n_{k}的統計值得到。
上述「預測」與「更新」的遞迴關係，是貝葉斯最佳解的基本概念，然而公式中運用到的積分，對於一般非線性、非高斯的系統，難以得到解析解，因此需要利用蒙地卡羅方法來近似貝葉斯最佳解。
序列重要性重採樣（Sequential Importance Resampling, SIR） > 序列重要性採樣（Sequential Importance Sampling, SIS）

SIR是由SIS加上重採樣（resampling）改良而來，在SIS中，我們將後驗機率 p(x_{k}\mid y_{1:k})用 N個隨機採樣的樣本(稱為粒子)與各自的權重表示為
{\{x_{k}^{(i)},w_{k}^{(i)}\}}_{i=1}^{N}
其中的權重是根據重要性採樣的規則產生，且必須符合
\sum _{i=1}^{N}w_{k}^{(i)}=1
SIS是將重要性採樣遞迴執行的一種方法，根據重要性採樣的理論，一個函數 f的期望值可以用加權平均來近似
\int f(x_{k})p(x_{k}\mid y_{1:k})dx_{k}\approx \sum _{i=1}^{N}w_{k}^{(i)}f(x_{k}^{(i)})=1
在每一次遞迴過程中，我們希望由前一次採樣的權重，計算出下一次採樣的權重。假設採樣的樣本分布可以表示為
x^{(i)}\sim q(x),  i=1,...,N
其中 q(x)稱為重要性密度（importance density）。若樣本 x_{k}^{(i)}是由重要性密度 q(x_{k}\mid y_{1:k})抽取出來，則權重可表示為
w_{k}^{(i)}\propto {p(x_{k}^{(i)}\mid y_{1:k}) \over q(x_{k}^{(i)}\mid y_{1:k})}
我們將重要性密度分解為
q(x_{k}\mid y_{1:k})=q(x_{k}\mid x_{k-1},y_{1:k})q(x_{k-1}\mid y_{1:k-1})
再將後驗機率表示為
{\begin{aligned}p(x_{k}\mid y_{1:k})&={p(y_{k}\mid x_{k},y_{1:k-1})p(x_{k}\mid y_{1:k-1}) \over p(y_{k}\mid y_{1:k-1})}\\&={p(y_{k}\mid x_{k},y_{1:k-1})p(x_{k}\mid x_{k-1},y_{1:k-1})p(x_{k-1}\mid y_{1:k-1}) \over p(y_{k}\mid y_{1:k-1})}\\&={p(y_{k}\mid x_{k})p(x_{k}\mid x_{k-1})p(x_{k-1}\mid y_{1:k-1}) \over p(y_{k}\mid y_{1:k-1})}\\&\propto p(y_{k}\mid x_{k})p(x_{k}\mid x_{k-1})p(x_{k-1}\mid y_{1:k-1})\\\end{aligned}}
則權重的遞迴式可以表示為
{\begin{aligned}w_{k}^{(i)}&\propto {p(y_{k}\mid x_{k}^{(i)})p(x_{k}^{(i)}\mid x_{k-1}^{(i)})p(x_{k-1}^{(i)}\mid y_{1:k-1}) \over q(x_{k}^{(i)}\mid x_{k-1}^{(i)},y_{1:k})q(x_{k-1}^{(i)}\mid y_{1:k-1})}\\&=w_{k-1}^{(i)}{p(y_{k}\mid x_{k}^{(i)})p(x_{k}^{(i)}\mid x_{k-1}^{(i)}) \over q(x_{k}^{(i)}\mid x_{k-1}^{(i)},y_{1:k})}\\\end{aligned}}
序列重要性重採樣（Sequential Importance Resampling, SIR） > 重採樣（resampling）

SIS可能會造成退化問題（degeneracy problem），也就是在經過幾次遞迴後，很多粒子的權重都變小到可以忽略不計，只剩少數粒子的權重較大，如此會浪費大量的計算量在幾乎沒有作用的粒子上，而使估計性能下降。由於在遞迴過程中，權重的變異數只會愈來愈大，因此退化問題無法被避免。
為了評估退化問題，我們定義有效粒子數為
{\widehat {N_{eff}}}={1 \over \sum _{i=1}^{N}(w_{k}^{(i)})^{2}}
在進行SIS時，若有效粒子數小於某一閾值，則對粒子做重採樣，即可減緩退化問題。重採樣的概念是去除權重過小的粒子，專注於權重較大的粒子。進行重採樣時，要由現有的粒子分布取樣，產生一組新的粒子 {\{x_{k}^{(i)*}\}}_{i=1}^{N}，由於產生出的新樣本為獨立且相同分布（i.i.d.），因此將權重重新設定為 w_{k}^{(i)}={1 \over N}。
參見

图像处理
机器学习
机器人学
人工智能
同时定位与地图构建
滾動時域估計
參考文獻

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