Експе́ртна систе́ма — це методологія адаптації алгоритму успішних рішень однієї сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп'ютерних технологій — це тотожна (подібна, заснована на оптимізуючому алгоритмі чи евристиках) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання й аналітичні здібності одного чи кількох експертів в деякій галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностування, тестування, проєктування тощо) без участі експерта (фахівця в конкретній проблемній галузі). Визначається також як система, яка використовує базу знань для вирішення завдань (видачі рекомендацій) у певній предметній галузі. Цей клас програмного забезпечення спочатку розроблявся дослідниками штучного інтелекту в 1960-ті та 1970-ті та здобув комерційне застосування, починаючи з 1980-х. Часто термін система, заснована на знаннях, використовується як синонім експертної системи, однак можливості експертних систем ширші за можливості систем, заснованих на детермінованих (обмежених, реалізованих на поточний час) знаннях.[1]
Однак єдиного визначення експертних систем не існує[2]. Натомість автори дають визначення залежно від застосування, структури таких систем. Ранні визначення експертних систем припускали застосування виведення нових знань на основі правил.
Подібні дії виконує програма-майстер[en] (wizard) . Зазвичай майстри застосовують у системних програмах для інтерактивного спілкування з користувачем (наприклад, під час інсталяції ПЗ). Головна відмінність майстрів від ЕС — відсутність бази знань; всі дії жорстко запрограмовані. Це просто набір форм для заповнення користувачем.
Інші подібні програми — пошукові або довідкові системи. За запитом користувача вони надають найбільш відповідні (релевантні) розділи бази статей, альтернативність вибору яких визначає суб'єкт формування запиту.
Тож ми бачимо обмеження методології експертних систем за наявності корисних якостей у коректних межах застосування.
Історія
Едвард Фейгенбаум вважав, що ключ до розуміння ранніх експертних систем в тому, що «інтелектуальні системи отримують свою владу від знань, якими вони володіють, а не від конкретних формалізмів і схем виведення, які вони використовують.»[3] Хоча, озираючись назад, це здається досить простим уявленням, це був значний крок вперед на той час. До цього моменту дослідження було зосереджено на спробах розроблення розв'язань проблем найбільш загального призначення, таких як описані Ньюелом і Саймоном.[4]
Експертні системи були введені в рамках Стенфордського проєкту з евристичного програмування на чолі з Фейгенбаумом, якого іноді називають «батьком експертних систем». Стенфордські дослідники намагалися визначити галузі, в яких досвід був би високо оцінений і комплексний, такі як діагностика інфекційних захворювань (Mycin) та ідентифікація невідомих органічних молекул (Dendral). Разом з Фейгенбаумом першими зробили свій внесок Едвард Шортліф[en], Брюс Б'юкенен і Рендалл Девіс. Експертні системи були одними з перших по-справжньому успішних форм програмного забезпечення для штучного інтелекту.[5][6][7][8]
Дослідження експертних систем набуло також активного розвитку у Франції. У США в центрі уваги здебільшого були системи, засновані на правилах, насамперед системи, закодовані на середовищах програмування LISP, а потім на експертних оболонках, розроблених такими виробниками, як IntelliCorp[en]. У Франції дослідження зосереджувалися більше на системах, розроблених в Prolog. Перевагою експертних оболонок системи було те, що вони були дещо легші для використання не-програмістам. Перевага Prolog-середовищ полягала в тому, що вони не були зосереджені тільки на правилах ЯКЩО — ТО. Prolog-середовища забезпечували значно повнішу реалізацію логіки першого порядку.[9][10]
У 1980-х роках експертні системи набули поширення. Університети пропонували курси експертних систем, і дві третини компаній списку Fortune 1000 застосовували технології в повсякденній діяльності.[11] Міжнародний інтерес був викликаний проєктом розроблення комп'ютерів п'ятого покоління в Японії і фінансуванням наукових досліджень в Європі.
У 1981 році була представлена перша IBM PC з операційною системою MS-DOS. Дисбаланс між відносно потужними чипами в дуже доступній ПК порівняно з набагато вищою ціною обчислювальної потужності в ЕОМ, які домінували в корпоративному ІТ-світі того часу, створив абсолютно новий тип архітектури корпоративних обчислень, відомої як клієнт-серверна модель.[12] Розрахунки й обґрунтування можуть бути виконані як частка від вартості мейнфреймів, що використовуються ПК. Ця модель дала змогу бізнес-одиницям обійти корпоративні ІТ-відділи та безпосередньо будувати свої власні додатки. В результаті клієнт-сервер мав величезний вплив на ринок експертних систем. Експертні системи проникли в більшу частину світу бізнесу, вимагаючи нових навичок, яких багато ІТ-відділів не мали і не були готовими розвиватися. Вони були природним для нових ПК на основі оболонок, що обіцяли поставляти розроблення додатків в руки кінцевих користувачів та експертів. До цього моменту основним середовищем розроблення для експертних систем були Lisp — машини від Xerox, Symbolics[en] і Texas Instruments. Із зростанням кількості виробників ПК і обчислювальних клієнт-серверів, таких як Intellicorp і Inference Corporation, вони змінили свої пріоритети розвитку ПК на основі інструментів. До цих нових постачальників належать Aion Corporation, Neuron Data[en], Exsys і багато інших.[13][14]
У 1990-х роках і надалі термін «експертні системи» та ідея автономної системи ШІ в основному виключені з лексикону ІТ. Є два тлумачення цього. Одним з них є те, що «експертні системи не є вдалими»: ІТ світ пішов далі, бо експертні системи не могли обіцяти ширших можливостей, падіння експертних систем була настільки вражаючим, що навіть легенда ШІ Ріші Шарма зізнався у своєму обмані щодо проєкту з експертними системами, тому що він не вважав проєкт вартісним.[15][16] Інша точка зору, що експертні системи були просто жертвами свого успіху. Багато хто з провідних великих постачальників бізнес-додатків, таких як SAP AG, Siebel[en], Oracle Corporation, інтегрували можливості експертних систем до їхнього набору продуктів як спосіб визначення бізнес-логіки. Зазвичай ці системи правил не просто використовуються експертами для опису правил, а й підходять для будь-якого типу складної, непостійної і критичної бізнес-логіки. Вони часто йдуть поруч з автоматизацією та інтеграцією середовищ бізнес-процесів.[17][18][19]
Характеристики ЕС
Експертна система відрізняється від інших прикладних програм наявністю таких ознак:[1]
Моделює механізм мислення людини під час розв'язання задач в цій предметній галузі. Це істотно відрізняє експертні системи від систем математичного моделювання або комп'ютерної анімації. Однак, ЕС не повинні повністю відтворювати психологічну модель фахівця в цій області, а повинні лише відтворювати за допомогою комп'ютера деякі методики розв'язання проблем, що використовуються експертом.
Система, окрім виконання обчислювальних операцій, формує певні висновки, базуючись на тих знаннях, якими вона володіє. Знання в системі, зазвичай, описані деякою спеціалізованою мовою і зберігаються окремо від програмного коду, що формує висновки. Компонент збереження знань прийнято називати базою знань.
Під час розв'язання задач основну роль відіграють евристичні і наближені методи, що, на відміну від алгоритмічних, не завжди гарантують успіх. Евристика, в принципі, є правилом впливу (англ.rule of thumb), що в машинному вигляді відображає деяке знання, набуте людиною разом із накопичуванням практичного досвіду розв'язання аналогічних проблем. Такі методи є наближеними у тому сенсі, що, по-перше, вони не потребують вичерпної вихідної інформації, а, по-друге, існує певний ступінь впевненості (або невпевненості) в тому, що запропонований розв'язок є правильним.
Експертні системи відрізняються і від інших видів програм із галузі штучного інтелекту.
Експертні системи застосовуються для предметів реального світу, операції з якими зазвичай вимагають великого досвіду, накопиченого людиною. Експертні системи мають яскраво виражену практичну направленість для застосування в науковій або комерційній сфері.
Однією з основних характеристик експертної системи є її швидкодія, тобто швидкість отримання результату та його достовірність (надійність). Дослідницькі програми штучного інтелекту можуть бути і не дуже швидкими, натомість, експертна система повинна за прийнятний час знайти розв'язок, що був би не гіршим за розв'язок, що може запропонувати фахівець в цій предметній області.
Експертна система повинна мати можливість пояснити, чому запропоновано саме цей розв'язок і довести його обґрунтованість. Користувач повинен отримати всю інформацію, необхідну йому для того, аби переконатись в обґрунтованості запропонованого розв'язку.
Відомі експертні системи
Наприклад, можна навести такі відомі експертні системи:
Jess — від англ.Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем
MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії
Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків
Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем
База знань складається з правил аналізу інформації від користувача з конкретної проблеми. ЕС аналізує ситуацію і, залежно від спрямованості ЕС, дає рекомендації з розв'язання проблеми.
ЕС створюється за допомогою двох груп людей:
інженерів, які розробляють ядро ЕС і, знаючи організацію бази знань, заповнюють її за допомогою:
Представлення знань — одна із функцій експертної системи. Теорія представлення знань — окрема галузь досліджень, тісно пов'язана з філософією формалізму та когнітивною психологією. Предмет дослідження в цій галузі — методи асоціативного збереження інформації, подібні до тих, що існують в мозку людини, тобто методи представлення знань.
У галузі штучного інтелекту проводиться робота зі створення мов представлення знань, тобто, комп'ютерних мов, орієнтованих на організацію описів об'єктів та ідей. Основними критеріями для представлення знань є логічна адекватність, евристична потужність та природність нотації.
Класифікація за ступенем інтеграції з іншими програмами
Класифікація ЕС за завданням, що вирішується
Етапи розроблення ЕС
Етап ідентифікації проблем — визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів.
Етап витягання знань — проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
Етап структуризації знань — обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуються основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
Етап формалізації — здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, цей етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розроблення ЕС. Процес формування знань поділяють на отримання знань від експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес отримання знань здійснюється інженером зі знань на основі аналізування діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
Реалізація ЕС — відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
Етап тестування — проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.
Переваги та слабкі місця експертних систем
Експертні системи відзначаються певними перевагами над людьми-експертами при використанні. Зокрема, експертна система:
переважає можливості людини при вирішенні надзвичайно громіздких проблем;
не має упереджених думок, тоді як експерт може користуватися побічними знаннями і легко піддається впливу зовнішніх факторів;
не робить поспішних висновків, нехтуючи певними етапами знайдення рішення;
забезпечує діалоговий режим роботи;
дозволяє роботу з інформацією, що містить символьні змінні;
забезпечує коректну роботу з інформацією, яка містить помилки, за рахунок використання імовірнісних методів досліджень;
дозволяє проводити одночасну обробку альтернативних версій;
за вимогою пояснює хід кроків реалізації програми;
забезпечує можливість обґрунтування рішення та відтворення шляху його прийняття.
Але навіть найкращі з існуючих експертних систем мають певні обмеження у порівнянні з людиною-експертом, які зводяться до таких:
Більшість експертних систем не цілком придатні для широкого використання. Якщо користувач не має деякого досвіду роботи з цими системами, у нього можуть виникнути серйозні труднощі. Багато експертних систем доступні лише тим експертам, які створювали їх бази знань. Тому потрібно паралельно розробляти відповідний користувацький інтерфейс, який би забезпечив кінцевому користувачу властивий йому режим роботи;
«Навички» системи не завжди «зростають» після сеансу експертизи, навіть коли проявляються нові знання;
Все ще залишається проблемою приведення знань, отриманих від експерта, до вигляду, який забезпечував би їх ефективне використання;
Експертні системи, як правило, не можуть набувати якісно нових знань, не передбачених під час розроблення, і тим більше, не мають здорового глузду. Людина-експерт під час розв'язання задачі зазвичай звертається до своєї інтуїції або здорового глузду, якщо відсутні формальні методи рішення або аналоги розв'язування цієї проблеми.
програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку;
програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.
Процес створення експертних систем значно змінився за останні роки. Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови експертних систем значно скоротились терміни та зменшилась трудомісткість їх розроблення. Інструментальні засоби, що використовуються під час створення експертних систем, можна розбити на три класи:
На американському і західноєвропейських ринках систем штучного інтелекту фірми-розробники пропонують організаціям, які бажають створити експертну систему, сотні інструментальних засобів для їх побудови. Нараховуються тисячі розроблених вузькоспеціалізованих експертних систем. Це свідчить про те, що експертні системи складають дуже вагому частину програмних засобів.
Для програмістів-аматорів та для широкого загалу початківців, для яких доступна мова програмування BASIC, суть, структура, принципи функціювання і методологія побудови найпростіших експертних систем детально описані у книзі-практичному посібнику Кріса Нейлора «Как построить свою экспертную систему».[30]
↑George F. Luger and William A. Stubblefield, Benjamin/Cummings Publishers, Rule Based Expert System Shell: example of code using the Prolog rule based expert system shell
↑Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, 3-е издание. : Пер. с англ. — М. : Издательский дом «Вильяме», 200-1. — 640 с. :ил. — Парал. тит. англ. ISBN 5-8459-0664-4
↑Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. — СПб.: Питер, 2000.
↑Автоматизированные информационные технологии в экономике. Под. ред. Г. А. Титоренко — М. Компьютер ЮНИТИ, 1998, — 336 с.
↑Бердтис А. Структуры данных. — М.: Статистика, 1974, — 408 с.
↑Бойко В. В., Савинков В. М. Проектирование баз данных информационных систем. -М.: Финансы и статистика, 1992.
↑Бойков. В., Савинков В. М. Проектирование баз данных информационных систем. М. Мир 1997.
↑Боэм Б. У. Инженерное программирование для проектирования программного обеспечения. -М.: Радио і связь, 1985, −512с.
↑Вершинин О. В. Компьютер для менеджера. — М.: Высшая школа, 1990.
↑Вычислительные машины, системы и сети/ Под ред. А. П. Пятибратова. — М.: Финансы и статистика, 1991.
↑Герасименко В. А. Защита информации в автоматизированных системах обработки данных. — В 2-х кн. — М.: Энергоатомиздат, 1994.
↑Нейлор К. Как построить свою экспертную систему = Chris Nailor. Build Your Own Expert System. John Wilei & Sons Ltd. Chichester, 1987. — 2-ге видння. — М : Энергоатомиздат, 1991. — 286 p. — 130000 прим. — ISBN 5-283-02502-0(рос.), ISBN 1-84058-071-5(англ.), ISBN 0-470-20946-1(англ.).
JaritDesaNegara IndonesiaProvinsiJawa TimurKabupatenLumajangKecamatanCandipuroKode pos67373Kode Kemendagri35.08.03.2002 Luas16 km²Jumlah penduduk12.222 jiwaKepadatan... jiwa/km² Jarit adalah desa di kecamatan Candipuro, Kabupaten Lumajang, Jawa Timur, Indonesia. Sebuah jalan raya yang mengarah ke Pasirian lbsKecamatan Candipuro, Kabupaten Lumajang, Jawa TimurDesa Jugosari Jarit Candipuro Sumberrejo Sumberwuluh Sumbermujur Penanggal Tambahrejo Kloposawit Tumpeng lbsKabupaten Lumajang, Jawa…
Google Meet Tipevideo-conferencing software (en), Komputasi awan, Antarmuka pemrograman aplikasi, communication software (en), Konferensi video dan aplikasi seluler Versi pertama2017Versi stabilDaftarAndroid: 2023.07.16.548539331 (27 Juli 2023)iOS: 114.1.0 (1r Mei 2023) GenrePerangkat lunak komunikasiLisensiFreemiumModel bisnisfreemium Bagian darigoogle hangout dan Google Workspace Karakteristik teknisSistem operasiMicrosoft Windows, macOS, Android dan iOS PlatformiOS dan Android Formatunduhan d…
American illustrator For the Love Rangers and Stars and Stripes cartoonist, see Vernon Grant. Vernon GrantBornVernon Simeon Plemion Grant(1902-04-26)April 26, 1902Coleridge, NebraskaDiedJuly 9, 1990(1990-07-09) (aged 88)[1]Rock Hill, South CarolinaNationalityAmericanEducationArt Institute of ChicagoKnown forillustrator, CartoonistNotable workKelloggs Snap!, Crackle! and Pop! Vernon Simeon Plemion Grant (April 26, 1902 – July 9, 1990) was an American illustrator known for his …
Village in Flintshire, Wales Human settlement in WalesHigher KinnertonMain RoadHigher KinnertonLocation within FlintshirePopulation1,697 (2011 census)OS grid referenceSJ328613Principal areaFlintshirePreserved countyFlintshireCountryWalesSovereign stateUnited KingdomPost townCHESTERPostcode districtCH4Dialling code01244PoliceNorth WalesFireNorth WalesAmbulanceWelsh UK ParliamentAlyn and DeesideSenedd Cymru – Welsh ParliamentAlyn and DeesideWebsitehig…
Motor vehicle Renault TNA Renault TNH4 of 1937OverviewTypeTransit busManufacturerRenaultProduction1931–1971AssemblyBoulogne-Billancourt, FranceBody and chassisLayoutFront-engine, rear-wheel drivePowertrainTransmission4-speed manualChronologyPredecessorRenault PN The Renault TN is a range of buses produced from 1931 until 1971 for the Paris service. They have been described by Le Monde as a symbol of a Paris era.[1] History In 1931, the first TN model, the TN4, a bus with a length of 9.…
Census-designated place in California, United StatesDesert ShoresCensus-designated placeView east through Desert Shores to the Salton Sea.Location in Imperial County and the state of CaliforniaDesert ShoresLocation in the United StatesCoordinates: 33°24′15″N 116°02′23″W / 33.40417°N 116.03972°W / 33.40417; -116.03972[1]CountryUnited StatesStateCaliforniaCountyImperialArea[2] • Total0.81 sq mi (2.10 km2) • …
Part of a series onMTV MTV channels MTV MTV2 Classic Tres MTV Live MTVU CMT Programs on MTV MTV personalities Censorship on MTV MTV Generation MTV News vte This is a list of television programs broadcast by VH1 Europe in Europe. Last programming Music series VH1 Shuffle (2012–2021) Guess The Year (2014–2021) Top 50 (2014-2021) Hits Don't Lie (2015-2021) We Love The: 00's (2015–2021) Artist: The Hits (2019-2021) Songs of the Century (2020-2021) 00s Power Ballads! (2021) Class of 2000-2009 (…
مقاطعات وأقاليم ما وراء البحار الفرنسية الأرض والسكان الحكم التأسيس والسيادة التاريخ بيانات أخرى الموقع الرسمي الموقع الرسمي وسيط property غير متوفر. تعديل مصدري - تعديل المقاطعات والأقاليم ما وراء البحار الفرنسية إدارات وأقاليم ما وراء البحار الفرنسية (بالفرنسية: départe…
Dalam nama Korean ini, nama keluarganya adalah Kim. Kim Dae-gonLahirKim Dae-gon13 Desember 1983 (umur 40)Korea SelatanNama lainGim Dae-gonPekerjaanPemeranTahun aktif2016–sekarangAgenLFNT EntertainmentDikenal atasTouch Your HeartHi Bye, Mama!My Country: The New AgeNama KoreaHangul김대곤 Alih AksaraGim Dae-gonMcCune–ReischauerKim TaegonNama lahirHangul김대곤 Alih AksaraGim Dae-gonMcCune–ReischauerKim Taegon Kim Dae-gon (bahasa Korea: 김대곤; lahir 13 Desember 1983…
Le informazioni riportate non sono consigli medici e potrebbero non essere accurate. I contenuti hanno solo fine illustrativo e non sostituiscono il parere medico: leggi le avvertenze. Muscoli plantari interosseiSi osservano i muscoli plantari interosseiAnatomia del Gray(EN) Pagina 495 SistemaSistema muscolare Originethird metatarsal bone, fourth metatarsal bone e fifth metatarsal bone Inserzionefalange metatarsale Antagonistamuscoli dorsali interossei del piede Azioniadduction of the toes Arter…
Federal agency of the Government of Pakistan. National Command Authority (NCA)مقتدرہِ قومی کمانAgency overviewFormed2 February 2000 (24 years ago) (2000-02-02)[1]Preceding agencyNoneTypeNuclear command and controlJurisdictionGovernment of PakistanHeadquartersIslamabad, PakistanEmployeesClassifiedAgency executivePrime Minister of Pakistan[2], acts as its Chairman The National Command Authority (NCA) is an independent federal agency of the Government of…
Doing ItSingel oleh Charli XCX featuring Rita Oradari album SuckerDirilis3 Februari 2015 (2015-02-03)Direkam2014Genre Synth-pop[1] dance-pop[2] Durasi3:48LabelAsylumAtlanticPenciptaCharlotte AitchisonAriel RechtshaidJarrad RogersNoonie BaoBurnsProduserAriel RechtshaidMr RogersKronologi singel Charli XCX Break the Rules (2014) Doing It (2015) Drop That Kitty (2015) Kronologi singel Rita Ora Black Widow(2014) Doing It(2015) New York Raining(2015) Video musikDoing It …
Crespian Mairie, chemin de Vielle Blason Administration Pays France Région Occitanie Département Gard Arrondissement Nîmes Intercommunalité Communauté de communes du Pays de Sommières Maire Mandat Pascale Cavalier 2020-2026 Code postal 30260 Code commune 30098 Démographie Gentilé Crespianais Populationmunicipale 465 hab. (2021 ) Densité 59 hab./km2 Géographie Coordonnées 43° 52′ 59″ nord, 4° 05′ 49″ est Altitude Min. 48 mMax. 279&…
2023 professional crossover boxing match Jake Paul vs. Nate DiazDateAugust 5, 2023VenueAmerican Airlines Center, Dallas, Texas, U.S.Tale of the tapeBoxer Jake Paul Nate DiazNickname The Problem Child Hometown Cleveland, Ohio, U.S. Stockton, California, U.S.Pre-fight record 6–1 (4 KOs) 0–0 (Boxing) 21–13 (5 KOs) (MMA)Age 26 38Height 6 ft 1 in (1.85 m)[1] 6 ft 0 in (1.83 m)[2]Weight 185 lb (84 kg)[3] 185 lb (84 kg)[…
Line of high performance computers manufactured by Dell This article has multiple issues. Please help improve it or discuss these issues on the talk page. (Learn how and when to remove these template messages) This article may require copy editing for grammar, style, cohesion, tone, or spelling. You can assist by editing it. (May 2023) (Learn how and when to remove this message) This article contains wording that promotes the subject in a subjective manner without imparting real information. Ple…
List of events ← 1903 1902 1901 1904 in the United States → 1905 1906 1907 Decades: 1880s 1890s 1900s 1910s 1920s See also: History of the United States (1865–1918) Timeline of United States history (1900–1929) List of years in the United States 1904 in the United States1904 in U.S. states and territories States Alabama Arkansas California Colorado Connecticut Delaware Florida Georgia Idaho Illinois Indiana Iowa Kansas Kentucky Louisiana Maine Maryland Massachusetts Michigan Minn…
ستوارت بارنابي (بالإنجليزية: Stuart Parnaby) معلومات شخصية الميلاد 19 يوليو 1982 (العمر 41 سنة)[1]درهام الطول 5 قدم 11 بوصة (1.80 م)[2][2] مركز اللعب مدافع الجنسية المملكة المتحدة معلومات النادي النادي الحالي سبنيمور تاون [الإنجليزية] (assistant manager) مسيرة الشباب …
Pertempuran Champagne PertamaBagian dari Front barat dari World War IMenunggu serangan, di parit.Tanggal20 Desember 1914 – 17 Maret 1915LokasiChampagne-Ardenne, Prancis49°11′04″N 04°32′39″E / 49.18444°N 4.54417°E / 49.18444; 4.54417Hasil status quoPihak terlibat Prancis German EmpireTokoh dan pemimpin Joseph Joffre Langle de Cary Erich von Falkenhayn Karl von EinemKekuatan Fourth Army 3rd ArmyKorban 93,432 46,100Champagne Champagne-Ardenne, bekas…