אביבים כרמל שני בוקר תחרות מהירה 21 לוחות
2
4
09/02/26
אביבים
ברקוביץ אריה
9.55
83069-1770624060
Howell
1
0
0
1
(רובוט) - בלאט לובומיר
ROBOT
16453
63.11
0
11
2
אולגה סימיך - palev
25063
palev
62.97
0
3
שרון אביגדור - שני גילה
581
14956
60.61
0
7
4
גינוסר איתמר - גל-לוי ארנה
19061
40351
60.32
0
5
(רובוט) - וייסבלום כלנית
ROBOT
14706
60.01
0
5
6
(רובוט) - פרחי ישראל
ROBOT
42078
59.26
0
4
7
(רובוט) - קורן אלי
ROBOT
42686
56.66
0
3
8
(רובוט) - vlaur
ROBOT
vlaur
56.54
0
9
מור משה - טיגר יואל
19169
23417
56.53
0
2
10
לויט יולי - מיכאלי עדי
3566
41724
55.91
0
2
11
קימל שרה - אוציטל בוריס
17400
11725
55.14
0
12
(רובוט) - בעל טכסא אילנה
ROBOT
10141
55.09
0
13
(רובוט) - גילרמן ג ניס
ROBOT
8000
52.49
0
1
14
(רובוט) - זומר אילן דר
ROBOT
14359
52.12
0
15
עירשי טובה - בן מאיר ישי
347
4764
51.31
0
16
(רובוט) - כהן אבנר
ROBOT
9199
51.16
0
1
17
בן יוסף הדרה - בנטור אסתר
18015
17813
48.85
0
18
אפל ליוי - אפל מאיר
22088
22089
48.00
0
19
אלטש ענת - קולסקי איתן
42767
16086
47.84
0
20
(רובוט) - שטרן אריה
ROBOT
24344
47.79
0
21
שיף סמדר - בנזראי לולה
41358
1445
47.62
0
22
(רובוט) - חסין נטשה
ROBOT
19019
47.06
0
23
(רובוט) - ברב בנימין
ROBOT
664
46.62
0
24
(רובוט) - איטר איריס
ROBOT
14697
46.24
0
25
אידלסון ארתור - קס דניאל
3163
248
46.13
0
26
אלעד רחל - בר יוסף עקיבא
3696
22055
45.39
0
27
קופמן שרה - אורן טננבאום אפרת
15635
12991
43.72
0
28
כץ זאנה - גור צבי
15094
21156
43.60
0
29
(רובוט) - הלמן קרן
ROBOT
9272
41.33
0
30
בן יהודה יהודית - פרקש רות
2218
5305
39.65
0
31
(רובוט) - גולדשטיין סולנג
ROBOT
40695
39.54
0
32
(רובוט) - אור מיכל
ROBOT
44077
39.38
0
33
(רובוט) - ויסבוך לוציה
ROBOT
8001
37.46
0
34
(רובוט) - פרידמן רונית
ROBOT
18519
35.60
0
None
North
K9873.AQ.KJ5.T62
A.T854.9432.K543
QJT42.632.T76.A9
65.KJ97.AQ8.QJ87
97889978893544435444
400
NS
East
KQ64.86.AKJ8.AQ7
J83.K52.Q74.T843
A975.J93.T53.K52
T2.AQT74.962.J96
AABBAAABBA3322233222
650
EW
South
QJ7.AKQJ76.A8.J8
63.95.K643.AK753
AT8.T82.Q75.T942
K9542.43.JT92.Q6
79964799546347863478
140
All
West
T95.AT92.A86.T52
QJ874.Q4.KT943.6
6.865.Q752.AKQ87
AK32.KJ73.J.J943
77836778366649766497
-110
NS
North
AJ94.J85.94.Q432
KQ72.KQ43.8.J875
T653.A72.Q763.KT
8.T96.AKJT52.A96
64576545766885768857
-110
EW
East
K763.A.AK872.983
AQ.KQ94.65.A7652
J94.JT853.JT.QJ4
T852.762.Q943.KT
694A5694A56383863838
140
All
South
A4.T.AKQ742.Q975
K72.AK73.T9.K632
QT985.Q652.J3.AJ
J63.J984.865.T84
74476744766994669946
-140
None
West
J32.JT9.KQJT54.8
Q964.KQ.A63.J954
K85.62.92.AKQT72
AT7.A87543.87.63
44884448849854998549
-300
EW
North
J2.A83.AQ9865.A5
KQT9.KQ976.T7.J2
A8763.J2.J3.T974
54.T54.K42.KQ863
855B8855B83882338823
400
All
East
6.AKQ76.K98654.Q
AKT72.J852.3.T92
QJ83.43.72.A8643
954.T9.AQJT.KJ75
75AB675AB64832748327
600
None
South
A.AJ975.AK73.JT7
T3.Q3.QT52.K9853
K65.T8642.984.A2
QJ98742.K.J6.Q64
79877798774355443554
140
NS
West
J853.JT862.J7.KQ
T62.A74.86.A9832
A7.Q953.AT953.54
KQ94.K.KQ42.JT76
68666686665467754677
110
All
North
KQJ9.J6.J98642.Q
AT.AQ852.K.K9654
82.K74.AT5.J8732
76543.T93.Q73.AT
171711717196B5C96B5C
-1370
None
East
Q952.K76.J5432.4
AK863.J2.KT76.T8
T4.T3.AQ8.KJ7632
J7.AQ9854.9.AQ95
75954759546847968479
100
NS
South
8.J954.76432.A87
T7532.KQ7.AQ5.32
KQ964.T863.KT.54
AJ.A2.J98.KQJT96
83599835995974459744
-140
EW
West
T864.A.T764.AK94
92.T87532.A8.Q85
AQ53.KQ64.K92.T7
KJ7.J9.QJ53.J632
453774537797A6697A66
-620
None
North
J42.J7.KJ964.A75
985.K8642.53.K86
K6.A953.Q82.Q432
AQT73.QT.AT7.JT9
79596795966383763837
140
NS
East
AT.AQJ.AJ82.8643
J875.T92.K963.52
KQ9.K87.T4.AQJ97
6432.6543.Q75.KT
44674446747866888769
-120
EW
South
A5432.J7.962.Q84
K.K96432.KJ3.J75
J76.AQ8.AQT.KT96
QT98.T5.8754.A32
3635436354A7A89A7A89
-630
All
West
.T876.3.QJT87643
Q5.AQ95.QJ9542.9
KT98642.KJ32..AK
AJ73.4.AKT876.52
32257322579BA749BA84
-650
NS
North
T74.AK854.982.QJ
KQ632.JT2.6.9832
J8.9.KT7543.7654
A95.Q763.AQJ.AKT
B8B77B8B872525625256
660
37
5.0.2511.18 (x64)
2026-02-09 13:21:08
IwzHiDxo0Fsq58tW9qZUV+sW3OOXQEOECg7uM/Rla/UbHd0xJ6ArTLY7ycyOFC45L4IXj8JiQ6aH+1+Gz+PixtsSo5niEQC1hjr5wxUHl1I=
IwzHiDxo0Fsq58tW9qZUV+sW3OOXQEOECg7uM/Rla/UAcC+6kaLdDgEBu0NilP7mDvC1bzQT1iVzPlHsmofR+KeIJ08XEUJAr7fHWRAEvK8=
IwzHiDxo0Fsq58tW9qZUV+sW3OOXQEOECg7uM/Rla/WUbAVKz8mYx8GIjDvFFuEROkOKle89afzKFsTqqQczS9sSo5niEQC1hjr5wxUHl1I=
IwzHiDxo0Fsq58tW9qZUV+sW3OOXQEOECg7uM/Rla/Vyknem938oecNgNmDLLu13QScz1NEQguTY4PFIFpHccaeIJ08XEUJAr7fHWRAEvK8=
IwzHiDxo0Fsq58tW9qZUV+sW3OOXQEOECg7uM/Rla/V3h+EUYFz1Gf7ZOQK5qaaZ7/HEjNYzwYvAv2xb1E16CdsSo5niEQC1hjr5wxUHl1I=
FipoNwsy1DrZfjvJ4s44xg==