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World File Search System一致性
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
供应链和区块链采用创新技术和战略一致性：案例研究
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
苏格兰政府的欧盟一致性政策
“ EMI感到失望的是，苏格兰政府并没有更积极地锁定Holyrood的立法程序，这是对使用自己的权力的更强有力的承诺，并敦促英国部长确保新英国立法与欧洲保持一致，并且随着法规的发展，它不会在原则上或不遵守EU Law of aud>
使用基于生理的药代动力学建模检查美国与欧洲维生素D指南之间的一致性
1以外的咨询有限公司14 Tytherington Park Road，Macclesfield，Cheshire，UK SK10 2EL 2 ELLIVERPOOL利物浦大学药理学与治疗系超过125 nmol/L的25-羟基维生素D与潜在毒性有关。使用基于生理的药代动力学模型，基于南非开普敦的一项随机对照试验，我们显示了2000 IU每日剂量，欧洲食品安全局建议将其作为安全剂量，预计将导致血清浓度超过125 Nmol/l threshold，其中一些儿童和青少年中有125 nmol/l阈值。这突出了不同准则与使用建模来弥合剂量和药代动力学之间的差距之间的不一致。简介维生素D代谢产物25-羟基维生素D（25（OH）D）的血清水平被广泛接受为维生素D状态的标志物。，工作定义包括缺乏症（<30 nmol/l），不足（30 - 50 nmol/l），适当度（50 - 125 nmol/l）（50 - 125 nmol/l）和潜在的毒性（> 125 nmol/l）[1-3] [1-3] [1-3] [1-3]。对于儿童（1-11岁）和青少年（12-18岁），内分泌学会建议补充经验性维生素D，以防止营养易人RICKET，并有可能降低呼吸道感染的风险[2]。在预防呼吸道感染的研究中评估了300 - 2000 IU之间的每日剂量，但内分泌学会建议不建议使用特定剂量[2]。根据欧洲食品安全局（EFSA）的说法，每天剂量至2000 IU对1-10岁的儿童安全[4]。作为第一步，一个有用的目标是通过药代动力学（PK）建模来检查NASEM和EFSA指南之间的一致性，该建模以公正的方式集成了无访问信息。到目前为止，据报道，慢性肾脏病[5]和肥胖和哮喘儿童的口服维生素D建模[6]。这些报告突出了基于体重的剂量选择方法的重要性。不幸的是，没有针对健康的孩子建立建模。，我们基于对南非开普敦健康学童的3年研究[7]，开发了一种基于生理的药代动力学（PBPK）模型[8，9]。性别和体重被用作协变量来预测不同隔室的体积，并且使用年龄范围的体重指数（ZBMI）来预测脂肪质量。在不同的论文中报告了该模型的发展和资格[10]。要检查一致性，我们的目标是评估血清25（OH）D在儿童（6-10岁）和青少年（11-17岁）的每日各种剂量下如何改变。生产快速
细菌群落结构中的精细尺度一致性，来自iLlumina上的短读和纳米孔上的长阅读的海洋沉积物
在开发高通量测序仪后，环境原核生物群落通常是通过在16S域上用遗传标记来描述的。然而，由于底漆的选择和读取长度，简短读取测序遇到了系统发育覆盖率和分类分辨率的局限性。在这些关键点上，纳米孔测序（一种适用于长读的元编码的上升技术）被低估了，因为其每读的错误率相对较高。在这里，我们比较了模拟社区中的原核生物群落结构和两个对比的红树林遗址的52个沉积物样本，由16SV4-V5标记上的短读描述（Ca。0.4kpb）通过Illumina测序分析（Miseq，v3），由长读细菌对细菌的描述几乎完整16s（Ca。1.5 kpb）由牛津纳米孔（Minion，R9.2）分析。短读和长阅读从模拟中检索了所有细菌属，尽管两者都显示出与所期待的比例相似的偏差。从沉积物样品中，具有覆盖范围的读数稀有性，在单例过滤后，共同恩赐和Procrustean测试表明，从短读和长长读取的细菌社区结构显着相似，表明位点之间的相当对比度和站点内相干的海岸方向是可比的。在我们的数据集中，分别将84.7和98.8％的短阅读分别分别分配给了相同的物种和属，而不是长阅读所检测到的物种和属。长期16的底漆特异性使其能够检测到309个家庭中的92.2％，而在短16SV4-V5检测到的448属中，有87.7％。长阅读记录了973个未检测到的额外分类单元，其中91.7％被确定为该属等级，其中一些属于11个独家门，尽管仅占长期读数的0.2％。
ICL符合与Dynanonic的合资一致性，以生产磷酸锂的
前瞻性陈述出现在此文件中，包括但不限于有关拟议合资企业，合资协议，包括其中包含的预期条款和条件，建造和完成生产设施的构建和完成时间的陈述，估计与生产设施相关的估计资本支出以及在欧洲在电池材料中获得市场领导的意图。前瞻性陈述基于管理层的信念和假设以及当前可用于管理的信息。此类陈述受风险和不确定性的约束，实际结果可能与由于各种因素所致的前瞻性陈述中所示或暗示的结果有重大不同，包括但不限于：估计，预测和
选择全球气候模型数据，用于通过生成机器学习和使用在功率计划中进行缩小缩放，以使气候和能源系统的一致性
摘要气候模型和场景的结果范围对于理解电力计划分析中的不确定性很重要。美国能源资助部的一个名为“气候和能源系统对齐的电力计划”正在开发数据和分析方法，以反映气候变化对电力系统计划的关键变量的影响，这是电网现代化实验室财团的一部分。该项目将选择并准备全球气候模型结果，以用于电力系统计划模型。一份相关报告（对能源分析中使用的全球气候模型的评估）评估了耦合模型对比的各种全球气候模型的性能第6阶段数据存档，以了解其在能源系统绩效方面的历史技能以及在多个气候变化方面的未来预测。从该报告中构建，我们描述了气候场景（共享的社会经济途径[SSP] 2-4.5）和五个气候模型的选择：TAIESM1，EC-EARTH3-CC，GFDL-CM4，EC-EARTH3-VEG和MPI-ESM1-2-HR。我们描述了模型选择标准，这些标准基于在历史条件下模型结果之间的匹配质量以及几个变量的未来值范围的表示。这些结果将通过一种开源生成机器学习方法来缩小，称为“超分辨率”，用于具有气候变化影响的可再生能源资源数据。
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
通过解释 - 一致性的芬特培养
经常会产生不一致的解释，并在非常相关的问题上进行解释（Chen等人，2023b）。实际上，LLMS甚至常常难以回答同一问题的重塑（Sclar等人，2023;张等。，2023）。目前尚不清楚适应LLM的流行方法，例如从人类反馈中监督的填充或加强学习能够解决此问题。我们通过引入解释 - 一致性登录（EC-FINETUNING）来解决此问题。ec-芬特列列列列斯在合成数据上的LLM精确构建以包含一致的规定。我们从一个问题解释对开始（例如，麻雀可以飞吗？”，“所有的鸟都可以飞”），产生一组相关问题（例如，“可以飞翔？”），然后回答与初始解释一致的相关问题（例如，“所有鸟类都可以飞行，以便企鹅可以飞”）。我们通过提示LLM来生成综合数据，这可能与解释LLM相同或不同。我们将EC-FINETIND应用于提问数据集，并发现它在四个芬口数据集中将自然语言解释的一致性提高了10.0％，也将七个分发数据集的概括（ +4.5％相对）概括为七个未见到的数据集（ +4.5％）。这表明EC-Finetuning通常对于帮助用户从其解释中构建LLM的心理模型很有用（见图1）。