ticoAg/ChineseCorpus-Kaggle-fanti huggingface dataset:
* I Love You Boyz - 我我我我我有胸部（監）
* I Love You Boyz - 出街要帶爸爸（監）
* I Love You Boyz - 十蚊三個（監）
* I Love You Boyz - 歡迎使用人民幣（監）
* I Love You Boyz、Boy'z - 差人！咪郁！（監）
* I Love You Boyz、Twins - Good Morning Class（編、監）
* I Love You Boyz Feat. 林一峰 - 一加一等於二（監）
* Kenny@Boy'z - 眼紅館（監）
* Steven@Boy'z - 迪士尼見（監）
* Twins、Boy'z、梁洛施 - 超時空接觸（編、監）
* 容祖兒 - 一拍兩散（曲、編）
* 梁詠琪 - 給最開心的人（編、監）
* 傅珮嘉 - 前戲（編、監）
* 傅珮嘉 - 拖肥先生（編、監）
* 傅珮嘉 - 一夜成名（編、監）
* 傅珮嘉 - 歌-{后}-（監）
* 傅珮嘉 - 魔女の吻（曲、編、監）
* 傅珮嘉 - 借借（編、監）
* 傅珮嘉 - 大將之風（編、監）
* 傅珮嘉 - 螞蟻（編、監）
* 傅珮嘉 - 魔女の吻（Piano Version）（曲、編、監）
* 薛凱琪 - 奇洛李維斯回信（曲、編）
* 關心妍 - 慘得過我（曲、編、監）
* 關心妍 - 好得過我（曲、編、監）
* 吳卓羲 - 愛馬仕小姐（監）
* 吳卓羲 - 別人問起（監）
* 吳卓羲 - 1+1=2（監）
* 吳浩康 - 613（曲、編）
* 李逸朗、蔣雅文 - 傷對論（監）
* 李逸朗、蔣雅文 - 傾偈（監）
* 李逸朗、蔣雅文 - 在校園渡假（監）
* 李逸朗、蔣雅文 - 丁香花（監）
* 周麗淇 - 可惜他有女朋友（求愛版）（曲、編、監）
* 周麗淇 - 好人難做（曲、編、監）
* 周麗淇 - 要風得風（曲、編、監）
* 周麗淇 - 月光之吻（編、監）
* 周麗淇 - 可惜他有女朋友（曲、編、監）
* 周麗淇 - 明天我要嫁給誰（曲、編、監）
* 梁雨恩 - 全世界失戀（曲、編）
* 梁靖琪 - 熊之戀人（曲、編、監）
* 葉宇澄 - 達文西密碼（監）
* 葉宇澄 - 潘朵拉的盒子（監）
* 葉宇澄 - 瑪莉與偉業（監）
* 葉宇澄 - 瑪莉蓮妒忌東方女生（監）
* 葉宇澄 - 聖士提反舊生會校園搖滾（編、監）
* 葉宇澄 - 舒特拉的名單（監）
* 葉宇澄 - 玩具兵（曲、編、監）
* 鄧穎芝 - 霎眼嬌（曲、編、監）
* 關心妍 - 思念（編、監）
* 關心妍 - 來者不拒（曲、編、監）
* I Love You Boyz - Hey!艾粒電視臺真係有符Fit呀!（曲、編、監）
* I Love You Boyz - 娜娜奈奈（曲、編、監）
* I Love You Boyz - 爆裂戰隊（監）
* Sun Boy'z - My Lady（監）
* 李逸朗、蔣雅文 - 相約在那座橋（曲、監）
* 李逸朗、蔣雅文 - 緋聞男女（監）
* 周麗淇 - 傻笑最好（監）
* 周麗淇 - 不怕意外的女子（監）
* 周麗淇 - 從前他對我好些（監）
* 周麗淇 - 上海人（曲、編、監）
* 葉宇澄 - 問候你的天使（編、監）
* 葉宇澄 - 祝我永遠失戀（編、監）
* 葉宇澄 - 生命歷奇（曲、編、監）
* 葉宇澄 - 玩具兵（Toy Story Mix）（曲、編、監）
* 葉宇澄 - 達芬奇密碼（監）
* 葉宇澄 - 缺水的愛情（監）
* 葉宇澄 - 佳佳或小菲（監）
* 葉宇澄 - 尤金的祈禱（曲、編、監）
* 葉宇澄 - 老夫子（曲、編、監）
* 葉宇澄 - 石頭祭（編、監）
* 鄧穎芝 - 一個人的浪漫（監）
* 謝文雅 - 我要成名（曲、編、監）
* 謝文雅 - 火（曲、編、監）
* 關心妍 - 粉筆字（編、監）
* 關心妍 - 差一分鐘（十時）（監）
* 關心妍 - 鉛筆字（編、監）
* 關智斌 - 仲夏夜之夢（曲）
* 李卓庭 - Morning娘（曲、編、監）
* 李卓庭 - 撇低你（曲、編、監）
* 李卓庭 - 手鎗與紅玫瑰（曲、編、監）
* 李卓庭 - 地獄少女（監）
* 李卓庭 - 忘記密碼（監）
* 范萱蔚 - 你是我的石頭（監）
* 范萱蔚、林　泳 - 邊愛邊罵（監）
* 葉宇澄 Feat. 傅珮嘉 - 亂世兒女（編、監）
* 蔣雅文 - 記得第一次嗎（曲、編）
* 謝文雅 - 請我代言（曲、編、監）
* 謝文雅 - 給我十個分手的理由（曲、編、監）
* 關智斌 - 世界花園（編）
* HotCha - 八八伴（曲）
* 李卓庭 - 失眠幻想曲（監）
* 李卓庭 - 工作狂人（編、監）
* 李卓庭 - 響（曲、編、監）
* 李卓庭 - 眼花（編、監）
* 郭穎橋 - 兩生花（曲、編、監）
* 裕　美 - 夜神月（曲、編、監）
* 李卓庭 - 不愛名牌（監）
* 李卓庭 - All is fine（監）
* 李卓庭 - 男孩一次（曲、編、監）
* 李卓庭 - 連環分手（曲、編、監）
* 李卓庭 - 我要說一次（監）
* 郭穎橋 - 好痛呢…（曲、編、監）
* 郭穎橋 - 像個女孩一樣（編、監）
* Charcoal - 脈搏（監）
* 亢帥克 - 王者哀歌（曲、編、監）
* 亢帥克 - 誰負誰錯（曲、編、監）
* 李卓庭 - 美麗二線（曲、編、監）
* 李卓庭 - 噴火女（曲、編、監）
* 李卓庭 - 是精神還是病（監）
* 李卓庭 - 我等你下來（監）
* 李　蘊、劉欣宜 - Mister（編）
* 紅色力量 - 戇男（編、監）
* 陳奕迅 Feat. 莫文蔚 - 我杯茶（曲、編）
* 鍾舒漫 - World Without You（曲、編、監）
* 亢帥克 - 十年未晚（編、監）
* 李　蘊 - 沿途有你寵愛（編）
* 洪　-{杰}- - 睇下點（曲、編、監）
* 洪　-{杰}- - 微友（曲、編、監）
* 洪　-{杰}- - 我不是喬布斯（曲、編、監）
* 洪　-{杰}- - 男人要小心（曲、編、監）
* 洪　-{杰}- - 再見女皇（曲、編、監）
* 傅珮嘉 - To-get-her（曲、編、監）
* 賈曉晨 - 人人搬屋（編、監）
* 賈曉晨 - 花田地（編、監）
* 蔚雨芯 - Missing You（編、監）
* 蔚雨芯 - Raining（編、監）
* 蔚雨芯 - 愛在深秋（編、監）
* 蔚雨芯 - Why Don't You Feel Me（編、監）
* 蔚雨芯 - 心裡愛（編、監）
* 譚詠麟、彭健新、王宗堯 - 理直氣柔（編）
* HEROZ - 蘋果樹上的橙（編、監）
* 賈曉晨 - 藥到病除（編、監）
* 賈曉晨 - 流浪者之歌（監）
* 賈曉晨 - 閃亮的翅膀（曲、編、監）
* 賈曉晨 - 今生他世不遇上（編、監）
* 賈曉晨 - 如果就是你（監）
* 賈曉晨 - Singing123（監）
* 賈曉晨 - 環遊世界進行曲（監）
* 賈曉晨、樊少皇 - 平衡宇宙（監）
* K.I.S. - 東角遊民（曲、編、監）
* K.I.S. - 東角遊民（在春天Remix）（曲、編、監）
* K.I.S. - 荔枝山Rocky（編、監）
* K.I.S. - 日落塔門（曲、編、監）
* 陳慧敏 - 始終（編、監）
* K.I.S. - 牧羊少年 獅子山（曲、編、監）
* 好德兄弟 - 火氣尚在（曲、編、監）
* K.I.S. - 衰仔大學（曲、編、監）
* K.I.S. - 小學雞不應談戀愛（曲、編、監）
* 麥晴茵 - Dude（曲、編、監）
* 劉　均 - 愛的顏色（監）
* 鄭世豪 - 有心無力（編、監）
* 葉文輝 - 你是你本身的傳奇（編、監）
* 唐浩嘉 - 一刻女生（曲、編、監）
* 唐浩嘉 - 情人傳心術（曲、編、監）
* 陶枳樽、羅啟聰 - 分隔開存在（曲、編、監）
* BOP天堂鳥 - 今生不再（監）
* 葉文輝 - 心裡日記（監）
* 鄭世豪 - 如何掉眼淚（監）
* 2021年：聲夢傳奇（無綫電視）
崔怡，是高麗王朝崔氏政權第二任獨裁者。原名崔瑀。
崔瑀是高麗權臣崔忠獻之子。在崔忠獻掌權的時候，東遼耶律金山入侵高麗，崔瑀在開京宣義門外進行閱兵。高麗的官軍不堪戰鬥，崔忠獻的私兵強盛，擊退了東遼兵。1219年，崔忠獻得病將死，自知死後將有人叛亂，秘密叮囑崔瑀勿來探望。於是崔瑀也稱病不出，令女婿金若先侍疾。果然在崔忠獻死後，將領崔俊文、池允深、柳松節、金德明等密謀暗殺崔瑀，欲擁立幼子崔珦，遣使請崔瑀前往探病。崔瑀再三不至，因此他們前往崔瑀的府邸邀請。崔瑀將他們逮捕，殺死了崔俊文，並將其他人流放海島，隨後將崔珦及其黨羽全部殺害，成功掌權。
根據《高麗史》的記載可以看出，與崔忠獻相比，崔瑀更顯仁慈。為了獲得更多人的支持，他將崔忠獻收藏的金銀珠寶進獻給了高麗高宗，將崔忠獻奪占的田地退還原主，同時將搜刮的錢財發放給人民。崔忠獻統治期間，賣官鬻爵現象十分嚴重；崔忠獻本身亦是貪財之人，以賄賂多少來任命官職。崔瑀一改其作風，以才能來任命官職，同時又誅殺了一些不守法度的官員。正因為如此，在崔瑀的統治期間，高麗人開始逐漸願意接受軍政統治。
1221年，高麗高宗冊封崔瑀為晉陽侯，但崔瑀辭去了這個封號。不久進叅知政事吏兵部尚書判御史臺事。而崔瑀執政的時候正值蒙古帝國崛起之時，1225年，成吉思汗派遣使者這可要求高麗朝貢，但被崔瑀拒絕，將使者禮送出境。成吉思汗當時正在征討西夏，無暇顧及此事；而崔瑀也大肆調兵前往北部邊境，並修築北方的要塞以防備蒙古。同年崔瑀將百官朝見的場所改設於自己府邸的政房之中，所有奏章經崔瑀批復後才告知高麗高宗，高宗完全成為了一個傀儡和擺設。
1231年，蒙古大汗窩闊臺派撒禮塔入侵高麗。崔瑀親自率兵抵御蒙古的入侵。為了增強高麗軍隊的實力，崔瑀派人重金誘使山賊、僧兵等為之效力，但最終蒙古騎兵兵臨開京城下的時候，崔瑀將自己的私兵全部用於保衛自己，守城的軍隊皆老弱之卒。另一方面，遣使赴蒙古營中請求講和，但使者被拘禁。次年崔瑀發現無法抵抗蒙古軍後，將開京洗劫一空，把高麗王室、大臣和百姓遷移到江華島。由于蒙古軍不擅水戰，因此高麗王室在崔氏政權滅亡後仍能安然無恙。
1235年，因遷都之功，崔瑀被高宗封為「晉陽侯」。此後又進爵為公。
1249年崔瑀病故。高麗高宗為之罷朝三日，贈其「金紫光祿大夫、守大師、開府儀同三司、中書令、上柱國、上將軍、監修國史、判御史臺事」，封晉陽郡開國公，食邑三千戶食，實封一千戶，諡匡烈，葬禮十分隆重。後來又將其靈位配享於康宗之廟。不過在1258年崔氏政權覆滅之後，其靈位被撤去，其繪於朝堂之上的壁上功臣形象也被抹去。
崔瑀沒有嫡子，只有嬖妓瑞蓮為他生下了兩個兒子萬宗、萬全。崔瑀最初希望傳位給女婿金若先，因此讓兩個兒子出家，崔萬宗住在斷俗，崔萬全住在雙峯。但此二子皆聚僧為亂，打家劫舍，各州縣都十分畏懼，無可奈何。刑部尚書樸暄認為這是禍害，建議崔瑀將二子召回，同時派按察使清剿並囚禁為亂的僧眾。崔瑀聽從了建議並照著做了。但崔萬宗、崔萬全回到京城之後，反誣告樸暄離間父子關係，於是崔瑀將樸暄流放黑山島，釋放了僧眾。令萬全還俗，改名崔沆。在崔瑀死後，崔沆順理成章地繼承了其權位。
*《高麗史·卷129·列傳42·叛逆3·崔忠獻（附怡、沆、竩）》
*《元史·列傳95·外夷1·高麗》
崔沆，是崔氏政權第三任獨裁者。他是崔怡的庶子，為嬖妓瑞蓮所生。原名崔萬全。
崔怡的夫人鄭氏早逝，因此沒有嫡子，只有嬖妓瑞蓮為他生下了兩個兒子崔萬宗和崔萬全。崔怡最初希望傳位給自己的女婿金若先，因此讓兩個兒子出家，崔萬宗住在斷俗，崔萬全住在雙峯。但此二子皆聚僧為亂，打家劫舍，各州縣都十分畏懼，無可奈何。刑部尚書樸暄認為這是禍害，建議崔怡將二子召回，同時派按察使清剿並囚禁為亂的僧眾。崔怡聽從了建議並照著做了。但崔萬宗、崔萬全回到京城之後，反誣告樸暄離間父子關係，於是崔怡將樸暄流放黑山島，釋放了僧眾。令萬全還俗，改名崔沆。不久崔沆拜左右衛上護軍、戶部尚書的職務，群臣皆到崔怡的府邸上慶賀。為了讓崔沆脫離流氓習氣，崔怡讓待制任翊授書，侍郎權韙教授禮儀，隨後遷任樞密院知奏事，崔怡分與崔沆私兵五百餘人。
1249年崔怡得了重病，崔沆領兵入府，但聽說崔怡病死後立即回到了家中。崔怡死後，知吏部事上將軍周肅率領夜別抄及內外都房的兵卒發動兵變，欲還政於高麗高宗。但高宗猶豫不決，導致殿前李公柱、崔良伯、金俊等七十餘人歸附崔沆，最終周肅也投降崔沆。崔沆遂繼承大權，成為武人政權的新掌權者。
崔沆僅為崔怡戴孝兩天就除下喪服了，等到崔怡下葬的那天，崔沆不僅沒有出去送葬，反而在家中與崔怡的諸妾通姦。高麗高宗拜崔沆為銀青光祿大夫、樞密院副使、吏兵部尚書、御史大夫、太子賓客，尋兼東西北面兵馬使，又任命他為敎定別監，大權在握。崔沆將反對自己的人以及有舊仇的人罷官流放，同時也把崔怡的侍妾三十人流放到了外地。
為了鞏固自己的權力，崔沆娶大卿崔昷的女兒為妻，但不久以有疾病為由將其拋棄，改娶左承宣趙季珣之女，百官都前去祝賀。高麗高宗賜予崔沆只有國王才能使用的御座肩輿；同時將崔忠獻的畫像移到昌福寺、崔怡的畫像移到禪源社供奉，使用供奉高麗太祖畫像的禮儀來進行供奉。後來又以築中城之功拜崔沆為門下侍中、封晉陽侯，但被崔沆推辭不受。
雖然高麗高宗表面上十分敬重崔沆，但心裡十分猜忌他。崔沆掌權期間，繼續了其父抵抗蒙古侵略的政策，但高麗高宗卻主張向蒙古講和，司天監判臺事崔允旦、太史丞吳安矩也附和高宗的意思，奏稱「主有憂，上相誅；有亂臣，臣代其主。」但最終都被崔沆罷去了官職。
崔沆生性多疑，喜歡聽信讒言，凡是有私怨的人都喜歡通過向崔沆誣告仇人謀反以邀功請賞，被誣陷的人無不被逮捕審問。周肅是崔沆最為信任的人，每遇有告發謀反者都與周肅商量，周肅也往往無論曲直都殺之。周肅監選校尉時以賄賂多少為位次，朝野對其切齒痛恨。但最後崔沆也聽信了讒言，將周肅流放並暗殺。
1252年，蒙古大汗窩闊臺大汗要求高麗高宗君臣臣服於蒙古並從江華島回到開京，崔沆不欲前往，派李峴出使蒙古。李峴依據崔沆的指示搪塞窩闊臺，導致窩闊臺的憤怒，決定再次出兵進攻高麗邊境。
1253年，崔沆被封為門下侍中判吏部御史臺事。而蒙古又發兵進攻高麗，永寧公王綧建議崔沆讓安慶公王侃為代表出降迎接蒙古軍，但被崔沆拒絕了。
而在讓蒙古退兵之後，崔沆開始醉生夢死的生活。1255年，崔沆在他的府邸大宴群臣，進行擊毬、戲馬等遊戲，此後也經常舉行這類活動。1257年封為「濟衆康民功臣」，授中書令監修國史。不久崔沆得了重病，高麗高宗大赦天下為其祈禱健康。崔沆扶病登後園小亭賦詩：「桃花香裏幾千家，錦幄氤氳十里斜。無賴狂風吹好事，亂驅紅雨過長河。」吟誦此詩後回到寢室，突然死去。高麗高宗贈其「特進金紫光祿大夫、守大師、開府儀同三司、中書令、上柱國、上將軍、監修國史、判吏部御史臺事、大子大師」，封晉平郡開國公，食邑三千戶，食實封一千戶，諡光正。
崔沆與正妻之間沒有兒子，在當僧人的時候曾與宋?的婢子生一子崔竩。崔沆死後，崔竩嗣位。
風和日麗唱片行（A Good Day Records），為臺灣之音樂品牌，旗下代表藝人有自然捲（已解散）、929樂團、黃玠等。實體唱片行創始於臺北，店面已於2019年結束營業。現以經營音樂品牌及線上商城為主。
2003年1月1日，卓煜琦(查爾斯)創辦風和日麗唱片行。品牌理念為：「以唱片行為名，行音樂品牌之實，致力為臺灣本土創作音樂開疆闢土」。
起初唱片行，引進歐美獨立品牌，如西班牙的Siesta，美國的Minty Fresh，以及英國的Dreamy Records，並以Café、Saloon等個性小店為據點，提供iPod作為全部產品的試聽機制，建立了虛擬唱片行的特殊通路，最後因成本過高而撤下。
2003年11月，卓煜琦開始接觸臺灣的獨立音樂，銷售的第一張唱片是陳綺貞的第一張單曲《Sentimental Kills》（cheerego.com發行），打開知名度。其後，風和日麗唱片行又銷售自然捲與929樂團的唱片，打入臺灣非主流唱片最大銷售通路誠品書店。
2005年，由於自然捲獲得金曲獎提名以及929樂團入圍第四屆（2004年）海洋音樂大賞，風和日麗唱片與HitFM聯播網合作製作HitoRadio的專輯，使風和日麗唱片知名度更廣，風和日麗唱片銷售的唱片得以進入一般唱片行。
2010年3月，風和日麗舉辦全臺首次單一舞臺、品牌專屬音樂節「風和日麗連連看」，結合音樂與電影，統整過去、現在與未來，首代自然捲復合演出，多年不見的黃小楨重出江湖，何欣穗、黃玠、NyLas與吳志寧，重整旗鼓的搖滾樂團草莓救星，以及風格獨具的煙圈計畫。2012年「風和日麗連連看」延續「好好聽音樂，好好過生活」的核心概念，以十個生活提案為主軸，延伸出十場主題音樂會，跳脫以往音樂節的制式形態，發展出連續五個月的音樂盛會。
* 2012年10月 草莓救星x甜梅號《這樣的我是偏執狂》單曲
* DEAR001 2012年11月 葛洛力《小鬧劇?選集》專輯
* Dear002 2012年12月 黃玠瑋《面對明日的勇氣》單曲
* DEAR003 2013年3月 光引擎首張專輯《沿途風景》
* DEAR004 2013年3月 週休八日首張小碟《不擅長的事》
* Dear005 2013年5月 何欣穗《she & me》
* dear006 2013年10月 依錚依靜《和我在一起》
* Dear007 2013年11月 甜梅號《金光之鄉》
*Dear008 2014年1月 走下坡《Over The Hill》
*dear009 2014年12月 肯周樂隊《超時空點唱機》
*dear010 2015年1月 熊寶貝樂團《How to Love》
*dear011 2015年7月 Triple Deer《Triple Deer》
*dear012 2015年9月 光引擎 巧克力布朗尼
*dear013 2015年9月 Cicada 仰望海平面
*DEAR014 2015/10/ 依錚依靜 還會愛我嗎
*DEAR016 2016年3月 CICADA farawell
*dear017 2016/12 WoodyWoody  2的N次方
*dear018 2017/5 玫熹 未來摩登佬
AGD001
AGD002
風和日麗影像明信片
2005/2
AGD003
2005/4/13
AGD004
AGD005
2007/6/29
AGD006
甜蜜的負荷-吳晟 詩．誦
2008/4/22
AGD007
甜蜜的負荷-吳晟 詩．歌
AGD008
螢火-繪本概念EP
AGD009
AGD010
何欣穗 ciacia
2008/12/23
AGD011
2009/3/6
AGD012
AGD013
AGD014
風和日麗連連看音樂合輯
2010/1/29
AGD015
我的高中同學
AGD016
AGD017
AGD018
風和日麗 X 幾米 完美生活概念選輯
2012/5/25
AGD019
AGD021
AGD022
2013/6/21
AGD023
AGD024
吳晟詩歌2：野餐
AGD025
大自然的力量(限量版)
AGD026
親愛的，你聽見了嗎?
2015/9/19
AGD027
十年熟成精選輯
NABOWA
2015/11/6
AGD028
在一片黑暗之中
2016/6/9
AGD029
2016/8/25
AGD030
2017/07/28
AGD031
身心靈不全之鬼打牆
2018/6/9
AGD032
新的。人。事物
風和日麗可以指：
鬚鯨的噴氣孔
齒鯨的噴氣孔
在生物學中，噴氣孔 是指鯨豚類動物頭上的洞，其用途是呼吸。這與其他哺乳動物的鼻孔是同源的。當鯨類浮出水面呼吸時，牠們會將肺裡的空氣經由噴氣孔用力噴出。因為這些空氣溫度較高、壓力較大，因此當釋放進大氣時會冷凝成霧氣，加上部份累積在噴氣孔裡的水份，使得噴出的空氣遠看起來會像是一道醒目的白色水柱，也讓這種呼吸動作常被誤稱為“鯨魚噴水”。
李定可以指：
* 李定 (北宋)，北宋熙寧年間官員
* 永川君，朝鮮王朝孝寧大君的嫡五子
* 李定 (1885年)，字慎微，同盟會會員
* 李定 (1904年)，河南省唐河縣人，第一屆立法委員
* 李定 (1915年)，中央陸軍軍官學校訓練總隊長
* 李定 (1923年)，原名楊邦祺，雲南施甸人，曾任中共中央統戰部副部長，中華全國工商業聯合會黨組書記、副主席
加姆島野鴨（''Anas oustaleti''）是一種馬里亞納群島特有及已滅絕的鴨。牠們有時被認為是綠頭鴨、太平洋黑鴨或斑嘴鴨的亞種。
加姆島野鴨是雜交成種的例子。牠們是由到馬里亞納群島過冬的綠頭鴨與住在島中的澳洲黑鴨雜交而來。物種化的過程只是從近幾千年才開始，並沒有發現任何加姆島野鴨或其祖先的化石，令人懷疑牠們是否自很久就一直住在島上。另外於1994年在羅塔島發現的史前鴨骨又非加姆島野鴨的近親。
世界自然保護聯盟並不認同加姆島野鴨是一個有效的物種，故沒有將牠們包含在世界自然保護聯盟紅色名錄中。不過，由於牠們的已確立了一個明顯的及獨立的演化單位，故牠們最少也是一個端始種。牠們若真的是一個物種，將會是已知最短命的脊椎動物，只生存了幾萬年就已經滅絕。
加姆島野鴨長51-56厘米，重約1公斤，比綠頭鴨稍為細小。雄鴨有兩種顏色形態，分為近似綠頭鴨或近似太平洋黑鴨。
只有近似綠頭鴨的加姆島野鴨有明顯的婚羽，頭部呈綠色但較少光澤，兩側有一些淺黃色羽毛，過眼線呈深褐色，在頸底有一白環。上胸呈深栗褐色，有黑褐色的斑點。肩膀呈淺黃色，尾巴像綠頭鴨的婚羽般在中間有一向上彎曲的尾羽。下身是介乎綠頭鴨的灰色與太平洋黑鴨的褐色之間。牠們的其他部份像雄性的太平洋黑鴨，但翼底較為淺色。喙底呈黑色，尖端呈橄欖色，腳呈紅橙色，蹼較為深色，瞳孔呈褐色。冬羽較綠頭鴨的深色。
似太平洋黑鴨形態的頭部較少斑紋，肩膀及兩頰都呈淺黃色，而頰紋很難看得見。上胸、兩側及肩膀的羽毛都有淺黃色邊，翼底較淺色。肩膀一般都像綠頭鴨般，但最少有兩個標本就像太平洋黑鴨般呈綠色。喙像太平洋黑鴨，瞳孔及腳都像綠頭鴨。
雌性加姆島野鴨像一隻深色的雌性綠頭鴨，有橙色的腳，在近喙端較為純色。
雛鴨的羽毛是介乎兩種祖先之間，較雛綠頭鴨的深色或較雛太平洋黑鴨的淺色。
加姆島野鴨的叫聲像綠頭鴨及太平洋黑鴨，雌鴨的叫聲則較為刺耳。
加姆島野鴨曾在關島、塞班島及天寧島出沒。
於1945年在羅塔島曾發現兩隻不知名的鴨，但由於加姆島野鴨並沒有曾橫跨只有8公里遠的塞班島及天寧島（雖然環境證據上可能），故此相信這可能只是個別流浪的野鴨。
加姆島野鴨棲息在內陸的濕地，有時也會在岸邊。牠們主要分佈在關島的泰拉佛佛河河谷、天寧島的Hagoi湖及Makpo湖、塞班島的Garpan lagoon及近蘇蘇佩湖。牠們較為喜歡隱居，躲在濕地植物如鬯蕨叢林和莞屬、莎草屬及蘆葦床墊之下。牠們一般會一對或小群生活，在主要的分佈地則可能幾十隻，甚至50-60隻一群在一起。除了島與島之間可能的移動外，牠們不會遷徙。
對於加姆島野鴨的食性資料不詳，但估計與綠頭鴨及太平洋黑鴨明顯不同。牠們可能是吃水中的無脊椎動物、細小的脊椎動物及植物。
加姆島野鴨於1月至7月間會繁殖，高峰是在6月或7月的罕季。一隻於10月捕捉到的雄鴨正值繁殖期，故此有指牠們甚至是接近全年繁殖的。牠們的示愛行為卻未能見到。牠們一胎約生7-12隻蛋，蛋呈淡灰綠色，平均大小為61.6 x 38.9毫米。雄鴨不會負責孵化及照顧雛鴨，孵化期約為28日。8星期大的雛鴨就會換羽，翌年達至性成熟。
加姆島野鴨的衰落是因農業及建築令濕地乾涸所致。在日本管治期間，當地的捕獵情況亦可能很嚴重。雖然紀錄上只有少於100個標本，但大部份都是於1930年代及1940年代時捕捉的，對牠們的數量造成短時間的影響，甚至出現局部的滅絕情況。除日本以外，有7個標本連同模式標本在巴黎的國立自然歷史博物館，1個在特靈的英國自然史分館，兩個在華盛頓的史密森尼學會，和6個在紐約市的美國自然歷史博物館。另外在里斯本及馬薩諸塞州的劍橋亦有一些標本。
到了1940年代，超過一打的群族已經很少見到。在關島，最後於1949年及1967年見到牠們的蹤影，而在天寧島則是於1974年。蘇蘇佩湖曾提供豐富的棲息地，但卻受到製糖廢料的污染，塞班島上的群族只生存多幾年。加姆島野鴨於1977年被列為聯邦瀕危。於1979年，兩隻雄鴨及一隻雌鴨在塞班島上被捕捉，其中一隻雄鴨被放生，這已是最後見到的野生種了。保留下來的一對被送到夏威夷的波哈庫洛阿，及後轉送到美國聖地牙哥的海洋世界。但是飼養及培育未能成功，加姆島野鴨亦隨之而於1981年滅絕。翌年嘗試再次尋找牠們，但卻未能成功。由於滅絕而於2004年從瀕危物種中除名。
* 加姆島野鴨的棲息地：塞班島的濕地
* CNMI's Mariana mallard now extinct
永川君姓李名定，是朝鮮王朝的宗室，孝寧大君的嫡五子。正妻醴泉權氏為直長權光之女，兩人育有三女。他另外與側室育有兩名庶子，被休棄的庶長媳為女詩人於乙宇同。
歐西德莫斯二世 (Euthydemus II) 希臘-巴克特里亞王國國王。可能是德米特里一世之子。
約公元前185年從其父繼承了巴克特里亞國王位，也可能只是個副王。根據錢幣上的樣式和稀有的鎳合金透露跟阿加托克利斯有某種關聯，從錢幣上的雕像可推測他在位時相當年輕。
李瑢可能指下列人物：
*李瑢 (成化進士)：明朝進士。
*李瑢 (朝鮮)：朝鮮世宗之子。
*李瑢 (嘉慶進士)：嘉慶十三年戊辰科進士，四川江津人，榜名瑢，更名昉、源
颱風暹芭（，國際編號：0416，聯合颱風警報中心：19W）為2004年太平洋颱風季第十六個被命名的風暴。「暹芭」一名由泰國提供，是木槿花。
8月18日，熱帶擾動97W於西北太平洋遠處形成，期後系統迅速發展。翌日（8月19日）早上，97W發展為一熱帶低氣壓，聯合颱風警報中心（JTWC） 給予其臨時編號為19W。
19W當時位於西北太平洋遠處，距離香港有5,000多公里。當時系統位於到副熱帶高壓脊南面，以時速15~20公里向西至西北偏西移動。強度方面，19W在良好的大氣環境下迅速發展。當晚系統隨即增強為熱帶風暴，日本氣象廳將其命名為暹芭。
當時衛星雲圖中顯示暹芭組織顯著好轉，對流亦進一步鞏固起來。翌日（8月20日）晚上，暹芭進一步增強為強烈熱帶風暴並發展出一中心冷雲蓋（CCC），區內雲頂溫度低至零下85度。
8月21日晚，暹芭加強為颱風，並且發展出一明顯而且圓大的低層風眼，並繼續向西北偏西移動，趨向關島。翌日（8月22日），暹芭在頗佳的大氣環境下迅速增強，暹芭在24小時內中心風力上升了75公里，氣壓亦下降了42hPa。當晚，佳芭增強至JTWC分級下的超級颱風，巔峰風速達到每小時155海浬（每小時285公里），發展出一直徑達250公里而且圓大的中心密集雲團區（CDO）及一圓大而且甚為清晰的無雲風眼，直徑達60公里。
同時系統亦發展成一大型熱帶氣旋，直徑達1,500公里。其後因暹芭移至垂直風切變中等的地區，因而停止增強，隨後數天中心風力維持於每小時210公里。當晚，暹芭移至副熱帶高壓脊的西南面，轉向西北移動。
8月25日，暹芭移至副熱帶高壓脊西面而轉向西北偏北移動，此時暹芭中心風力仍達每小時205公里之超級颱風強度。暹芭之超級颱風強度共維持了96小時，於8月26日晚減弱為一颱風，並再度轉回西北移動。
暹芭隨後在中等的垂直風切變下緩慢減弱。路徑方面，暹芭於8月28日早上減速轉向西北偏西移動，時速僅有5公里。另一方面，暹芭於8月28日發展出一雙風眼結構，外風眼直徑約80公里，內風眼直徑則約20公里。
翌日（8月29日），暹芭轉受副熱帶高壓脊之偏南氣流引導，轉向偏北移動。並於8月30日轉受西風槽引導而進一步轉向東北移動，暹芭於當日上午9時在日本鹿兒島縣市來串木野市登陸，並加速減弱，中心密集雲團區瓦解，風眼亦已被填塞，對流亦有所切離。下午4時半，暹芭於日本山口縣防府市登陸。
暹芭登陸後受到較差的大氣環境及地形影響，迅速減弱，當晚減弱為一強烈熱帶風暴，並進一步於翌日（8月31日）早上減弱為熱帶風暴，上午11時在日本北海道函館市登陸，上午11時半在日本北海道山越郡長萬部町登陸，同日下午以東北的移動路徑橫掃日本並轉化為溫帶氣旋。
暹芭於8月22日晚在關島以北100公里以內掠過，為當地帶來惡劣的天氣，而當地曾錄得每小時78公里的烈風。
8月30日上午9時，暹芭在日本鹿兒島縣市來串木野市登陸，當地風力曾一度增至每小時133公里，氣壓亦降至972.3hPa。
暹芭橫掃日本期間共造成12人死亡，200多人受傷，近10萬民眾被迫暫離家園避難，由於滿潮和海水倒灌的雙重影響，屋宅房舍的水浸情形嚴重。九州地區的陸空交通幾乎陷入停頓狀態，至少540班航班取消，其中4班航班來往香港、上海及福岡。另外，火車及渡輪服務亦要中斷或延誤，高速公路關閉。
福漢會（The Chinese Union），普魯士傳教士郭實臘於1844年在香港創立的基督教（新教）傳教差會，專門差派華人向華人傳教。「福漢」指「造福漢人」。該會於1855年後因郭實臘病故而結束。
有文獻記載指，太平天國領導者「南王」馮雲山是此會之信徒。
廖文彬是臺灣的漫畫家。出生於臺中。
代表作為《少年黃飛鴻》。
*曾從事廣告公司插畫、傳播公司製作、電影美術製作以及廣告片導演。早年以數短篇漫畫刊載於永全出版《烏龍院》半月刊。1985年以改編自黃春明小說〈兩個油漆匠〉同名短篇漫畫刊載於時報出版《歡樂漫畫》試刊1號正式出道。隨後陸續發表〈魚〉（改編自黃春明小說〈青番公的故事〉）以及〈我愛黑眼珠〉（改編自七等生同名小說）。之後並集結成單行本《兩個油漆匠》出版，首開文學改編漫畫之先河。
*1991年於美國加州洛杉磯大學攻讀電影。回臺後繼續從事漫畫創作，1993年以〈少年黃飛鴻〉於《新少年快報》週刊開始連載。該作以未授權方式在中國市場受到歡迎，並被改編成動畫〈新少年黃飛鴻〉。
*1984年 -烏龍院半月刊發表短篇漫畫〈蒼蠅的獨白〉。
*1985年 - 以〈兩個油漆匠〉刊載於《歡樂漫畫》正式出道。
*1993年 - 以〈少年黃飛鴻〉於〈新少年快報〉週刊開始連載。
*電玩小子Game Boy（全2集）
*少年黃飛鴻之再戰江湖（全3集）
* 廣東第一部動畫片--《新少年黃飛鴻》
* 臺灣漫畫家廖文彬“我很賺錢也很累”
在宇宙學中，宇宙的狀態方程（英文：，）被描述為一個理想流體的狀態方程。這個狀態方程的特征參數是一個無量綱參數，它等于宇宙的能量-動量張量中壓力和能量密度的比值：。它同時和熱力學中的狀態方程以及理想氣體狀態方程有密切聯系。
一個理想氣體的狀態方程可以寫作
其中是質量密度，是普適氣體常數，是溫度，是氣體分子的熱運動特征速率。
其中對一個“冷”的氣體而言有并且，''c''是真空中的光速。
狀態方程可以應用到弗里德曼-勒梅特-羅伯遜-沃爾克度規來描述一個充滿理想流體的各向同性宇宙隨時間的演化情況。如果采用作為宇宙標度因子，則有
如果流體是充斥在由物質主導的平直宇宙中的，則
其中是時間。
弗里德曼加速方程一般寫作
其中是宇宙學常數，是牛頓的萬有引力常數，是宇宙標度因子對時間的二階導數。
如果我們定義（可以稱作“有效”）能量密度和壓力分別為
則弗里德曼加速方程可以寫做
對普通的非相對論性物質（例如，冷的塵埃氣體等）而言，狀態方程有，這表明它們滿足關系，其中是體積。這意味著能量密度會隨體積變化發生同樣的紅移，這對于普通的非相對論性物質來說是很自然的。
對超快相對論性物質（例如，輻射，以及極早期宇宙的物質），狀態方程有，這表明它們滿足關系。這意味著在一個膨脹宇宙中，能量密度的衰減要比體積的膨脹更快。這從物質波的角度可以理解為：由于輻射具有動量，對應的物質波波長會發生紅移。
宇宙的暴脹和加速膨脹可以用暗能量的狀態方程來描述。在最簡單的情形中，宇宙學常數的狀態方程有。在這個情形下，上面給出的宇宙標度因子的表達式不成立，而有，其中是哈勃參數。更一般來講，宇宙的加速膨脹可以用任何一個滿足的狀態方程來描述。所謂幽靈能量的狀態方程對應著，這在理論上會造成最終宇宙的大撕裂。
在一個膨脹宇宙中，具有更大的參數值的流體比具有更小參數值的流體消失得更快。這就引發了大爆炸理論中平直問題（即現在觀測到的宇宙的能量密度非常接近臨界密度，從而它是近乎平直的）和磁單極子問題：空間曲率具有的狀態方程而磁單極子具有的狀態方程，因此如果它們曾出現在大爆炸的早期，它們在今天應該還能被觀測到。在暴脹模型中這些問題得到了解決，暴脹模型具有的狀態方程。對暗能量的狀態方程進行測量是當今觀測宇宙學領域所作的最大努力之一，通過對值的測量，人們寄希望于宇宙學常數可以與的第五元素區分開來。
具有狀態方程的理想流體可以看作是一個標量場：
其中是對時間的導數，而是勢能。一個自由的（即）標量場具有的狀態方程，而具有減少的動能的標量場等價于一個宇宙學常數：。任何介于兩者之間的狀態方程（這一界限被稱作幽靈分界線）都是有意義的，從而通過標量場構建了能夠解釋宇宙學的很多現象的有用模型。
根據2007年發表在自然雜志的一篇文章，科學家們通過對超新星和星系群的觀測證據，以及對宇宙微波背景輻射的觀測結果推導出狀態方程的參數的值應該在-1左右的很小范圍內。
中國傳教會（Chinese Evangelization Society），是普魯士公理會傳教士郭實臘於1844年創立的英國基督教新教傳教差會。創辦中國內地會的英國傳教士戴德生1854年第一次來中國，是被該會派遣而來。該會於1865年結束。
中國傳教會與福漢會（ ）常被混為一談。兩會雖同由郭實臘創辦，但前者創於香港，以向華人傳教，再將其派遣內地為業；後者創於倫敦，以招募歐洲基督徒來華傳教為業。兩會創辦目的完全不同，不是同一組織在兩地的不同名稱，互相從屬的母會、分會。
汪達爾戰爭是于公元533-534年發生在今突尼斯和阿爾及利亞東部地區的戰爭。戰爭雙方為東羅馬帝國（拜占庭帝國）和汪達爾-阿蘭王國。這是拜占庭皇帝查士丁尼一世及其麾下猛將貝利撒留進行對原羅馬帝國西部領土再征服的第一戰，戰爭進展很快，結果汪達爾-阿蘭王國滅亡，東羅馬帝國恢復了其在北非的統治。
公元4-6世紀歐洲民族大遷徙中的一支汪達爾人和阿蘭人聯合，于409年從高盧進入伊比利亞半島（今西班牙），但在426年被西哥特王國入侵打敗，且國王被殺死之后就打算將國家搬遷到北非，并于429年受當時羅馬帝國非洲行省將軍Bonifacius的邀請從直布羅陀海峽進入北非。當時的Bonifacius打算利用汪達爾-阿蘭人來達到他脫離羅馬帝國而獨立的目的，但是后來他重歸羅馬帝國，試圖控制這些汪達爾人，但是沒能成功。Bonifacius去世之后，汪達爾-阿蘭人迅速發展了自己的勢力，并于439年攻陷迦太基，建立了汪達爾-阿蘭王國。汪達爾人建立起了強大的海軍，并占領了西西里島，撒丁島，科西嘉島和巴利阿里群島。455年6月2日，他們甚至殺掠了羅馬。并擊退了東羅馬的一次征伐，迫使東羅馬承認汪達爾-阿蘭王國，而汪達爾人則承認東羅馬帝國的宗主地位。之后兩者維持了較長時間的和平期直到查士丁尼一世成為東羅馬帝國皇帝。
查士丁尼繼位之前就把恢復羅馬帝國在西部的領土作為奮斗目標。為此，532年查士丁尼不惜花重金和波斯簽訂停戰協定。汪達爾人上層中的矛盾為他實現這一目標提供了機會。當時的汪達爾-阿蘭國國王希爾德里克推行的是親羅馬的政策，同時在宗教上扶持天主教而與傳統的汪達爾人崇奉基督教異端阿里烏教派的宗教政策向抵觸，汪達爾人對此非常不滿。由于對當地摩爾人作戰的失利，530年，不滿希爾德里克扶植天主教的王族成員乘機率眾發動政變，將希爾德里克廢黜并投入監獄。王位由他的堂弟蓋利默（Gelimer，530–534年在位)繼承。查士丁尼為此要求汪達爾人恢復希爾德里克的王位，但是被拒絕。查士丁尼借此發動了對汪達爾-阿蘭王國的戰爭。
貝利撒留被查士丁尼任命為遠征汪達爾-阿蘭王國的統帥，宦官所羅門為隨軍參謀長，與他同行的還有羅馬帝國歷史學家凱撒里亞的普羅柯比,他當時是貝利撒留的隨軍秘書，記錄了這場戰爭。在查士丁尼提出發動這場遠征時，君士坦丁堡宮廷中的大多數人并不贊成，查士丁尼最終還是力排眾議，但是他給貝利撒留的軍隊僅有1萬6千人（其中包括包括約1萬步兵，5千騎兵，600名赫盧利騎兵，400名匈族騎兵弓箭手）。在軍隊進發前，查士丁尼得到了意大利的東哥特王國的合作的保證，允許羅馬軍隊使用其控制的西西里島，在那里補充食品和淡水。
而另一邊，蓋利默正面臨著兩場叛亂。特里波利塔尼亞的叛亂得到了羅馬軍隊的援助，并且成為其進攻汪達爾-阿蘭王國的一個跳板。蓋利默更擔心在撒丁島發生的叛亂，他立即派遣他的弟弟特薩松率領120艘戰船以及一支5千人的部隊去鎮壓。因此當羅馬的軍隊到達西西里時，大部分的汪達爾艦隊早已派往撒丁島，這為貝利撒留在北非登陸提供了絕佳機會。
533年9月9日，羅馬部隊在北非的卡普特瓦達(今日的拉斯卡布迪亞)登陸，之后貝利撒留率軍向汪達爾人的首都迦太基進發。此時，蓋利默則處死了希爾德里克，并把他的部隊派往十里(Ad Decimum)，他打算在這里伏擊羅馬部隊。他先派弟弟阿馬塔斯去阻止貝利撒留的前進，同時命令他的侄子吉巴蒙德則率領2千人進攻羅馬人的左翼，蓋利默自己從羅馬人后方進攻，來形成圍攻之勢。但是這一計劃并未成功。9月13日，阿馬塔斯先期來到作戰地點，在偵察地形之時被羅馬的先頭部隊殺死。而吉巴蒙德的軍隊被羅馬的一支600人的匈奴雇傭騎兵攔截后擊敗。但蓋利默卻沒有收到以上消息，繼續前進到十里，并和羅馬軍隊作戰，甚至一度打亂羅馬部隊的陣型，但是當他看到他弟弟阿瑪塔斯的尸體時，驚慌失措。貝利撒留利用這一機會擊敗了汪達爾人。
當蓋利默從悲痛中醒過來后，帶領他的部隊向西邊的努米迪亞撤退。貝利撒留于9月15日奪取了殘破的迦太基城，進城之后他下令修繕迦太基的城墻以防蓋利默的反攻，同時嚴明軍紀得到了當地人民的支持。蓋利默則召回了前去鎮壓撒丁島暴動的弟弟查宗。當軍力得到了增強，蓋利默下令向迦太基發動反攻，他在圍城的同時，一方面切斷城內食品供應，另一方面則派遣親信潛入迦太基試圖收買貝利撒留的匈奴雇傭兵。當貝利撒留得知這一情況后，決定把這場戰爭徹底結束。兩支軍隊于12月中旬在特里卡麥倫作戰，由于大批步兵尚未到達，羅馬的騎兵成為決定戰局勝敗的關鍵。羅馬軍隊擊敗了汪達爾人，并殺死了查宗，蓋利默因此無心戀戰，逃入帕布亞山(Pappua)中。羅馬軍隊乘勢占領了汪達爾人的大批領土，蓋利默見大勢已去，于534年3月向貝利撒留投降。
東羅馬帝國收復了原羅馬帝國的北非領土，汪達爾人在北非和地中海的統治被終結，東羅馬帝國重新恢復了對北非的統治。
羅馬在北非統治的逐步恢復 和當地人的戰爭 當地人被壓制 統治的鞏固 希拉克略的崛起等等。
颱風馬鞍（，國際編號：0422，聯合颱風警報中心：26W，菲律賓大氣地球物理和天文管理局：Rolly）為2004年太平洋颱風季第二十二個被命名的風暴。「馬鞍」一名由香港提供，是香港提供的名字，是當地一座山（馬鞍山）的名稱。
9月28日早上，熱帶擾動99W 於西北太平洋上形成，當時系統組織頗差，因為未來數天發展甚為緩慢。5日後，即10月3日，99W開始迅速發展，在頗佳的大氣環境下，99W於翌日（10月4日）早上發展為一熱帶低氣壓，聯合颱風警報中心（JTWC）給予其臨時編號為26W。
當時26W已移至菲律賓以東海域，26W隨後迅速增強，下午增強為熱帶風暴，日本氣象廳把其命名---馬鞍，臺灣譯名：馬鞍，國際編號：0422，英文名稱：Ma-On。而「馬鞍」是香港提供的名字，是一座山（馬鞍山）的名稱。
馬鞍的增強十分迅速，其間不斷有對流爆發，晚上的系統範圍已達1000公里之大。路徑方面，初時馬鞍以頗為緩慢的速度向西北偏西方向移動，翌日(10月5日)，馬鞍轉向北移動。
10月6日早上，馬鞍增強為一強烈熱帶風暴，並轉向西北移動，當晚發展出一「中心密集雲團區（CDO）」。10月7日凌晨，馬鞍增強為颱風，其後馬鞍開始迅速增強，當日發展出一十分渾圓的風眼。中午過後，馬鞍開始轉向東北偏北移動。
10月8日，馬鞍進一步增強，中心風力更曾達每小時185公里，聯合颱風警報中心（JTWC）更把其定為一中心風力超過每小時260公里的「超級颱風」，隨後系統開始受到強烈的垂直風切變影響而減弱。另一方面，馬鞍開始轉受高緯度西風槽影響，加速轉向東北移動。
馬鞍於10月9日下午3時於日本靜岡縣賀茂郡西伊豆町登陸。下午4時，馬鞍於日本神奈川縣三浦郡葉山町登陸。下午5時，馬鞍於日本千葉縣千葉市登陸，令其進一步減弱，並於當晚減弱為一強烈熱帶風暴，翌日減弱為一熱帶風暴並轉化為一溫帶氣旋。
馬鞍於10月9日下午3時於日本靜岡縣賀茂郡西伊豆町登陸，隨後吹襲日本首都東京，為當地帶來狂風暴雨，狂風暴雨導致數百班國際及本地航班取消，陸上交通亦陷癱瘓，大批旅客滯留機場及火車站，當中包括香港旅行團。連場暴雨引發山泥傾瀉，不少房屋被水淹沒。
馬鞍吹襲日本期間，當地部分地區曾錄得每小時超過100公里的暴風。
馬鞍為日本關東帶來暴雨，關東地區雨量高達250毫米，強風猛烈得令人無法站穩。在馬鞍影響下，日本有最少6人死亡，數百人受傷，超過3,500戶需要疏散，超過20萬戶一度停電。
海盜愛德華·英格蘭、塞繆爾·貝拉米等人使用的旗幟。
海盜旗（英語：Jolly Roger）是 18 世紀早期（海盜黃金時代後期），一些海盜船在發動襲擊前會升起的一類旗幟。
今天最常見的標誌是海盜旗—黑旗上的骷髏和交叉骨符號—在 1710 年代被許多海盜船長使用，包括塞繆爾·貝拉米、愛德華·英格蘭和約翰·泰勒（John Taylor）。 它繼續成為 1720 年代最常用的海盜旗，儘管其他設計也被使用。
這種旗幟可能是為了傳達海盜的身份，這可能讓目標船隻有機會決定不戰而降。例如，1720 年 6 月，當巴塞洛繆·羅伯茨 (Bartholomew Roberts) 飄揚黑旗駛入紐芬蘭特雷帕西 (Trepassey) 港時，港內所有 22 艘船隻的船員都驚慌失措地棄船。
使用該種旗幟是證明自己是海盜的可靠方式。僅僅擁有或使用該種旗幟就被認為是證明一個人是犯罪海盜而不是更合法的東西；只有海盜才敢使用該種旗幟，因為他已經面臨被處決的威脅。
*美國海軍第84戰鬥攻擊中隊 - 以海盜旗作為隊徽而著名，於1995年10月1日解編
*美國海軍第103戰鬥攻擊中隊 - 上敘的VF-84中隊解編後，接續使用海盜旗作為隊徽
統計機器翻譯（，簡寫為）是機器翻譯的一種，也是目前非限定領域機器翻譯中性能較佳的一種方法。統計機器翻譯的基本思想是通過對大量的平行語料進行統計分析，構建統計翻譯模型，進而使用此模型進行翻譯。從早期基于詞的機器翻譯已經過渡到基于短語的翻譯，并正在融合句法信息，以進一步提高翻譯的精確性。
2016年前Google翻譯的大部分語言對采用的都是統計機器翻譯的方法。而Google亦在此本領域保持領先地位，在美國國家標準局組織的機器翻譯評測中遙遙領先。但Google翻譯在2016年11月開始使用神經機器翻譯作為主要翻譯系統，并開發了Google神經機器翻譯系統。此外，常用的基于統計法機器翻譯的系統還包括Bing翻譯和百度翻譯等。
統計機器翻譯的首要任務是為語言的產生構造某種合理的統計模型，并在此統計模型基礎上，定義要估計的模型參數，并設計參數估計算法。早期的基于詞的統計機器翻譯采用的是噪聲信道模型，采用最大似然準則進行無監督訓練，而近年來常用的基于短語的統計機器翻譯則采用區分性訓練方法，一般來說需要參考語料進行有監督訓練。
早在1949年，瓦倫·韋弗就基于香農的信息論提出了統計機器翻譯的基本思想。而最早提出可行的統計機器翻譯模型的是IBM研究院的研究人員。他們在著名的文章《統計機器翻譯的數學理論：參數估計》中提出了由簡及繁的五種詞到詞的統計模型，分別被稱為IBM Model 1到IBM Model 5。這五種模型均為噪聲信道模型，而其中所提出的參數估計算法均基于最大似然估計。然而由于計算條件的限制和平行語料庫的缺乏，尚無法實現基于大規模數據的計算。其后，由Stephan Vogel提出了基于隱馬爾科夫模型的統計模型也受到重視，被認為可以較好的替代IBM Model 2.
在此文發表后6年，即1999年，約翰·霍普金斯大學夏季討論班集中了一批研究人員實現了GIZA軟件包，實現了IBM Model 1到IBM Model 5。Franz-Joseph Och在隨后對GIZA進行了優化，加快了訓練速度，特別是IBM Model 3到5的訓練。同時他還提出了更加復雜的Model 6。Och發布的軟件包被命名為GIZA++，直到現在，該軟件包還是絕大部分機器翻譯系統的基石。目前，針對大規模語料的訓練，已有GIZA++的若干并行化版本存在。
基于詞的統計機器翻譯雖然開辟了統計機器翻譯這條道路，其性能卻由于建模單元過小而受到極大限制。同時，產生性（generative）模型使得模型適應性較差。因此，許多研究者開始轉向基于短語的翻譯方法。Franz-Josef Och再次憑借其出色的研究，推動了統計機器翻譯技術的發展，他提出的基于最大熵模型的區分性訓練方法使得統計機器翻譯的性能極大提高并在此后數年間遠遠超過其他方法。更進一步的，Och又提出修改最大熵方法的優化準則，直接針對客觀評價標準進行優化，從而產生了今天廣泛采用的最小錯誤訓練方法（Minimum Error Rate Training）。
另一件促進統計機器翻譯進一步發展的重要發明是翻譯結果自動評價方法的出現，這些方法為翻譯結果提供了客觀的評價標準，從而避免了人工評價的繁瑣與昂貴。這其中最為重要的評價是BLEU評價指標。雖然許多研究者抱怨BLEU與人工評價相差甚遠，并且對于一些小的錯誤極其敏感，絕大部分研究者仍然使用BLEU作為評價其研究結果的首要（如果不是唯一）的標準。
于2012年提出的LEPOR評價指標在權威的計算語言學會統計機器翻譯Workshop（ACL-WMT）的八個語言對語料上的實驗得到了比BLEU與人的評價更高相關性的分數。
是目前維護較好的開源機器翻譯軟件，由愛丁堡大學研究人員組織開發。其發布使得以往繁瑣復雜的處理簡單化。
噪聲信道模型假定，源語言中的句子（信宿）是由目標語言中的句子（信源）經過含有噪聲的信道編碼后得到的。那么，如果已知了信宿和信道的性質，我們可以得到信源產生信宿的概率，即。而尋找最佳的翻譯結果也就等同于尋找：
利用貝葉斯公式，并考慮對給定，為常量，上式即等同于
由此，我們得到了兩部分概率：
# ，指給定信源，觀察到信號的概率。在此稱為''翻譯模型''。
# ，信源發生的概率。在此稱為''語言模型''
可以這樣理解翻譯模型與語言模型，翻譯模型是一種語言到另一種語言的詞匯間的對應關系，而語言模型則體現了某種語言本身的性質。翻譯模型保證翻譯的意義，而語言模型保證翻譯的流暢。從中國對翻譯的傳統要求“信達雅”三點上看，翻譯模型體現了信與達，而雅則在語言模型中得到反映。
原則上任何語言模型均可以應用到上述公式中，因此以下討論集中于翻譯模型。在IBM提出的模型中，翻譯概率被定義為：
其中的被定義為隱含變量——詞對齊（Word Alignment），所謂詞對齊，簡而言之就是知道源語言句子中某個詞是由目標語言中哪個詞翻譯而來的。例如右圖中，一個詞可以被翻譯為一個或多個詞，甚至不被翻譯。于是，獲取翻譯概率的問題轉化為詞對齊問題。IBM系列模型及HMM, Model 6都是詞對齊的參數化模型。它們之間的區別在于模型參數的數量，類型各不相同。例如IBM Model 1，唯一的參數是詞翻譯概率，與詞在句子中的位置無關。也就是說：
其中是詞對齊中的一條連接，表示源語言中的第個詞翻譯到目標語言中的第個詞。注意這裡的翻譯概率是詞之間而非位置之間的。IBM Model 2的參數中增加了詞在句子中的位置，公式為：
其中分別為源、目標語言的句子長度。
HMM模型將IBM Model 2中的絕對位置更改為相對位置，即相對上一個詞連接的位置，而IBM Model 3,4,5及Model 6引入了“Fertility Model”，代表一個詞翻譯為若干詞的概率。
在參數估計方面，一般采用最大似然準則進行無監督訓練，對于大量的“平行語料”，亦即一些互為翻譯的句子
由于并沒有直接的符號化最優解，實踐中采用EM算法。首先，通過現有模型，對每對句子估計全部可能的（或部分最可能的）詞對齊的概率，統計所有參數值發生的加權頻次，最后進行歸一化。對于IBM Model 1,2，由于不需要Fertility Model，有簡化公式可獲得全部可能詞對齊的統計量，而對于其他模型，遍歷所有詞對齊是NP難的。因此，只能采取折衷的辦法。首先，定義Viterbi對齊為當前模型參數下，概率最大的詞對齊：
在獲取了Viterbi對齊后，可以只統計該對齊結果的相關統計量，亦可以根據該對齊，做少許修改后（即尋找“臨近”的對齊）后再計算統計量。IBM 3,4,5及Model 6都是采用這種方法。
目前直接采用噪聲信道模型進行完整機器翻譯的系統并不多見，然而其副產品——詞對齊卻成為了各種統計機器翻譯系統的基石。時至今日，大部分系統仍然首先使用GIZA++對大量的平行語料進行詞對齊。由于所面對的平行語料越來越多，對速度的關注使得MGIZA++，PGIZA++等并行化實現得到應用。噪聲信道模型和詞對齊仍然是研究的熱點，雖然對于印歐語系諸語言，GIZA++的對齊錯誤率已經很低，在阿拉伯語，中文等語言與印歐語系語言的對齊中錯誤率仍然很高。特別是中文，錯誤率常常達到30%以上。所謂九層之臺，起于累土，缺乏精確的詞對齊是中文機器翻譯遠遠落后于其他語言的原因。雖然目前出現了一些區分性詞對齊技術，無監督對齊仍然是其中的重要組成部分。
判別式模型噪聲信道模型（產生式模型）不同，它不應用貝葉斯公式，而是直接對條件概率建模。
在這個框架下，個特征函數
通過參數化公式
其中是每個特征函數的權重，也是模型所要估計的參數集，記為。基于這個模型，獲取給定源語言句子，最佳翻譯的決策準則為：
簡而言之，就是找到使得特征函數最大的解。
原則上，任何特征函數都可以被置于此框架下，噪聲信道模型中的翻譯模型、語言模型都可以作為特征函數。并且，在產生式模型中無法使用的“反向翻譯模型”，即也可以很容易的被引入這個框架中。目前基于短語的翻譯系統中，最常用的特征函數包括
*詞翻譯概率（短語中每個詞的翻譯概率）
而一些基于句法的特征也在被加入。
優化準則指的是給定訓練語料，如何估計模型參數。一般來說，訓練模型參數需要一系列已翻譯的文本，每個源語言句子擁有個參考翻譯。
早期，區分性訓練被置于最大熵準則下，即：
這一準則簡單快速且由于優化目標是凸的，收斂速度快。然而，一個極大的問題是，“信息熵”本身和翻譯質量并無聯系，優化信息熵以期獲得較好的翻譯結果在邏輯上較難說明。借助客觀評價準則如BLEU，希望直接針對這些客觀準則進行優化能夠提升翻譯性能。由此而產生最小化錯誤率訓練算法。通過優化系統參數，使得翻譯系統在客觀評價準則上的得分越來越高，同時，不斷改進客觀評價準則，使得客觀評價準則與主觀評價準則越來越接近是目前統計機器翻譯的兩條主線。
使用這些客觀評價準則作為優化目標，即：
的一個主要問題是，無法保證收斂性。并且由于無法得到誤差函數（即客觀評價準則）的導數，限制了可使用的優化方法。目前常用的方法多為改進的Powell法，一般來說訓練時間頗長且無法針對大量數據進行訓練。
許多語言對的語序是有很大差別的。在前述詞對齊模型中，包含有詞調序模型，在區分性訓練中也需要較好的調序模型。調序模型可以是基于位置，也就是描述兩種語言每個句子不同位置的短語的調序概率，也可以是基于短語本身，例如Moses中的調序模型即是基于短語本身，描述在給定當前短語對條件下，其前后短語對是否互換位置。由于現實中的調序模型遠非“互換位置”這么簡單，而是牽涉句法知識，調序的效果仍然不佳。目前重定位問題還是機器翻譯中亟待解決的問題。
無論采用哪種模型，在進行實際翻譯過程中，都需要進行解碼。所謂解碼，即是指給定模型參數和待翻譯句子，搜索使概率最大（或代價最小）的翻譯結果的過程。同許多序列標注問題，例如中文分詞問題類似，解碼搜索可以采用分支定界或啟發式深度優先搜索（A*）方法。一般來說，搜索算法首先構造搜索網絡，也就是將待翻譯句子與可能的翻譯結果融合為一個加權有限狀態轉換機（Weighted Finite State Transducer），而后在此網絡上搜索最優路徑。
統計機器翻譯同大多數的機器學習方法相類似，有訓練及解碼兩個階段，其中訓練階段的目標是獲得模型參數，而解碼階段的目標則是利用所估計的參數和給定的優化目標，獲取待翻譯語句的最佳翻譯結果。對于基于短語的統計機器翻譯來說，“訓練”階段較難界定，嚴格來說，只有最小錯誤率訓練一個階段可稱為訓練。但是一般來說，詞對齊和短語抽取階段也被歸為訓練階段。
語料預處理階段，需要搜集或下載平行語料，所謂平行語料，指的是語料中每一行的兩個句子互為翻譯。目前網絡上有大量可供下載的平行語料。搜尋適合目標領域（如醫療、新聞等）的語料是提高特定領域統計機器翻譯系統性能的重要方法。
在獲取語料后，需要進行一定得文本規范化處理，例如對英語進行詞素切分，例如將's獨立為一個詞，將與詞相連的符號隔離開等。而對中文則需要進行分詞。同是，盡可能過濾一些包含錯誤編碼的句子，過長的句子或長度不匹配（相差過大）的句子。
獲取的語料可分為三部分，第一部分用于詞對齊及短語抽取，第二部分用于最小錯誤率訓練，第三部分則用于系統評價。第二第三部分的數據中，每個源語言句子最好能有多條參考翻譯。
首先，使用GIZA++對平行語料進行對齊。由于GIZA++是“單向”的詞對齊，故而對齊應當進行兩次，一次從源到目標，第二次從目標到源。一般來說，GIZA++需要依次進行IBM Model 1, HMM及IBM Model 3,4的對齊，因IBM Model 2對齊效果不佳，而IBM Model 5耗時過長且對性能沒有較大貢獻。根據平行語料的大小不同及所設置的迭代次數多少，訓練時間可能很長。一個參考數據為，1千萬句中文-英文平行語料（約3億詞）在Intel Xeon 2.4GHz服務器上運行時間約為6天。如果耗時過長可考慮使用MGIZA++和PGIZA++進行并行對齊（PGIZA++支持分布式對齊）。
其后，對兩個方向的GIZA++對齊結果進行合并，供短語抽取之用。
短語抽取的基本準則為，兩個短語之間有至少一個詞對有連接，且沒有任何詞連接于短語外的詞。Moses軟件包包含短語抽取程序，抽取結果將占有大量的磁盤空間。建議若平行語料大小達到1千萬句，短語最大長度大于等于7，至少應準備500GB的存儲空間。
在短語抽取完畢后，可進行短語特征提取，即計算短語翻譯概率及短語的詞翻譯概率。該需要對抽取的所有短語進行兩次排序，一般來說，中等規模（百萬句語料）的系統亦需要進行外部排序，磁盤讀寫速度對處理時間影響極大。建議在高速磁盤上運行。參考運行時間及磁盤空間消耗：前述千萬句語料庫，限制短語長度7，外部排序運行于SCSI Raid 0+1磁盤陣列，運行時間3日11小時，峰值磁盤空間消耗813GB。
語言模型訓練請參考語言模型。在區分性訓練框架下，允許使用多個語言模型，因此，使用由大語料訓練得到的無限領域語言模型配合領域相關的語言模型能夠得到最好的效果。
最小化錯誤率訓練通過在所準備的第二部分數據——優化集（Tuning Set）上優化特征權重，使得給定的優化準則最優化。一般常見的優化準則包括信息熵、BLEU、TER等。這一階段需要使用解碼器對優化集進行多次解碼，每次解碼產生N個得分最高的結果，并調整特征權重。當權重被調整時，N個結果的排序也會發生變化，而得分最高者，即解碼結果，將被用于計算BLEU得分或TER。當得到一組新的權重，使得整個優化集的得分得到改進后，將重新進行下一輪解碼。如此往復直至不能觀察到新的改進。
根據選取的N值的不同，優化集的大小，模型大小及解碼器速度，訓練時間可能需要數小時或數日。
使用經最小化錯誤率訓練得到的權重，即可進行解碼。一般此時即可在測試集上進行系統性能評價。在客觀評價基礎上，有一些有條件的機構還常常進行主觀評價。
機器翻譯金字塔
統計機器翻譯的難點主要在于模型中所包含句法、語義成分較低，因而在處理句法差別較大的語言對，例如中文-英文時將遇到問題。有時翻譯結果雖然“詞詞都對”卻無法被人閱讀。可以說目前主流（如Moses）統計機器翻譯仍然處于機器翻譯金字塔的底層。目前大量的研究集中于將句法知識引入框架中，例如使用依存文法限制翻譯路徑，等。
同時，統計機器翻譯依賴巨大的語料庫，隨著語料庫資源越來越豐富和算法的日趨復雜，處理這些語料需要越來越強大的計算能力。長期以來，Google在機器翻譯領域的領先地位就得益于其強大的分布式計算能力。隨著分布式計算的普及，將機器翻譯相關技術并行化將是另一研究熱點。
最后，機器翻譯依賴客觀評價準則，而客觀評價準則最終要與主觀評價準則掛鉤。每年各類機器翻譯相關的會議上都會有若干關于客觀評價準則的研究發表，總的來說，評價翻譯的優劣本身就是一個人工智能問題，其難度絕不在機器翻譯之下。
*  Statistical Machine Translation —研究介紹、會議、語料及軟件列表
*  GIZA++:開源詞對齊軟件
*  MGIZA++/PGIZA++: GIZA++的并行化版本
*  Moses:開源機器翻譯軟件
*  Annotated list of statistical natural language processing resources
喜馬拉亞鶉（''Ophrysia superciliosa''），又名高山鶉，是一種中等身形的雉。牠們只曾於印度西北部北阿坎德邦喜馬拉雅山脈以西的兩個地方見到。最近只曾於1876年見到牠們，恐怕已經滅絕。
喜馬拉亞鶉的喙及腳呈紅色，在眼睛前後有白色斑點。雄鶉身體呈深灰色，有白色斑紋，前額及眼眉呈白色。雌鶉呈褐色有深色的斑紋，眼眉呈灰色。牠們的尾羽很長，比其他的鵪鶉還要長。相信牠們只會飛很短的距離，一群約有5-6隻。牠們棲息在長有長草陡斜的山邊。