XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分为
<在化粪池患者管理中分为人工智能
1。Brown JM，Campbell JP，Beers A等。使用深卷积神经网络在早产性视网膜病变中对疾病的自动诊断。 Jama Ophthalmol。 2018; 136：803–810。 doi：10.1001/jamaophthalmol.2018.1934。 2。 Gulshan V，Peng L，Coramm等。 在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。 JAMA。 2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。使用深卷积神经网络在早产性视网膜病变中对疾病的自动诊断。Jama Ophthalmol。2018; 136：803–810。 doi：10.1001/jamaophthalmol.2018.1934。 2。 Gulshan V，Peng L，Coramm等。 在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。 JAMA。 2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。2018; 136：803–810。doi：10.1001/jamaophthalmol.2018.1934。2。Gulshan V，Peng L，Coramm等。 在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。 JAMA。 2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。Gulshan V，Peng L，Coramm等。在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。JAMA。 2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。JAMA。2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。2016; 316：2402–2410。doi：10。1001/jama.2016.17216。3。Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。眼科视网膜。2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。2019; 3：444–450。doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。4。Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。ARXIV171105225 CS Stat。2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。2019年10月23日访问。5。Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。骨JT res。2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。2018; 7：223–225。doi：10。1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。6。de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。nat Med。2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。2018; 24：1342–1350。doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。
意大利的经济自由度得分为60.1，这使得其经济...
意大利经济陷入长期放缓的泥潭。尽管多次尝试改革，但经济竞争力却有所减弱。亟需的结构性改革尚未有效实施，经济仍然受到公共财政管理不善和其他体制问题的困扰。公共债务已超过 140%，且还在不断增长，这损害了长期发展的前景。由于监管框架的复杂性，非正规部门仍然占意大利经济活动的很大一部分。
伊朗的经济自由度得分为41.2，其经济...
国家干预破坏了该指数所衡量的每一个经济自由支柱。法律框架中的腐败和制度缺陷破坏了法治。政府指挥生产活动，其大部分收入来自石油部门。私营部门仍然受到限制性和繁重监管环境的制约。就业法规限制性强，劳动力市场仍然停滞不前。货币稳定性较弱，政府的严格控制扭曲了价格水平。最新的通货膨胀率为 45.8%。
被划分为风险？
Units at Risk Jurisdiction Residential units N % City of Mobile 66,461 9,541 14 Mobile County (unincorporated areas) 44,835 2,957 7 Dauphin Island 1,746 1,741 100 Saraland 5,416 1,189 22 Bayou La Batre 6,12 569 93 Prichard 7,427 563 8 Chickasaw 2,350 424 18 Satsuma 2,277 423 19 Creola 6,30 151 24 Semmes 1,609 12 1 Citronelle 1,209 6 0 Mount Vernon 462 1 0总计135,034 135,034 17,577 13
7915-0428-00 7915-0428-01 • 从 R1 重新划分为 R3 ...
- 2 - 目的 本报告旨在促进流域内重新分区和开发差异许可证申请与省级立法规定并于 2024 年 7 月 8 日由市政府通过的新小型多单元住宅分区附例要求保持一致，以允许流域内申请流程在当前有效的分区下进行。 背景 2023 年 11 月，省政府根据第 44 号法案提出立法，其中包括小型多单元住宅（“SSMUH”）要求，旨在促进不列颠哥伦比亚省社区的额外住房供应和负担能力。2024 年 6 月 10 日，理事会批准了公司报告编号 R0109；2024，标题为“小型多单元住宅：与省级住房立法相关的分区附例修正案”。这些对 1993 年萨里分区附例第 12000 号（“分区附例”）的修订与省住房立法保持一致，用 9 个新的 SSMUH 区域取代了 14 个独栋住宅区、1 个半独立式住宅区、4 个高密度住宅区和 1 个复式住宅区。讨论 2024 年 7 月 8 日通过的新 SSMUH 分区附例修订对三读时的大约 150 个独栋住宅和复式住宅开发申请产生了影响。在 2024 年 7 月 8 日之前获得最终通过的申请，或提议从旧的独栋住宅或复式住宅区重新划分为非 SSMUH 区的申请不受影响。受影响的流内附例需要提交和关闭，并引入新的附例替代方案和相关的开发差异许可证，以与新的 SSMUH 区域保持一致。为了简化这一行政要求，建议在未来几个月内分批将这些条例提交理事会审议。第一批已于 7 月 22 日转交理事会，本报告针对的是第二批。附录“I”列出了当前批次的河道内分区条例修正案申请，包括任何相关的开发变更许可证。附录“II”列出了当前批次的无需重新分区的河道内开发变更许可证，附录“III”列出了当前批次的河道内综合开发（“CD”）条例修正案申请，包括任何相关的开发变更许可证。通知《地方政府法》第 464 条禁止仅针对与第 481.3 条（分区条例和小规模多户住宅）相关的分区条例修正案举行公众听证会，因此不需要举行公众听证会。将根据适用条例和立法要求提供通知。法律服务审查法律服务已审查了本报告。
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
总体规划/分区和生产许可证提交清单此清单分为两部分，分别对应
• CRC R327 新建住宅的适龄设计和防坠落设计应按照 2022 CRC 第 R327.1.1 至 R327.1.4 节进行设计和建造。入口层至少一间浴室应加固扶手。如果入口层没有浴室，住宅二楼或三楼至少一间浴室应符合本节规定。 • 供居住者使用的电源插座、开关和控制器（包括供暖、通风和空调控制器）应位于距离插座盒顶部不超过 48 英寸的位置，距离插座盒底部距离成品地板不小于 15 英寸的位置。 • 自 2024 年 7 月 1 日起，入口层至少一间浴室和一间卧室应提供净净开口不小于 32 英寸的门道，测量时门与关闭位置成 90 度角。 • 安装门铃按钮或控制器时，其高度不得超过外部地板或平台上方 48 英寸（从门铃按钮组件顶部测量）。
美国农业部官方食品计划：家庭食品成本分为三个等级
1 食品计划代表了三种不同成本水平的营养饮食。食品计划的营养基础是 1997-2005 年膳食参考摄入量、2005 年美国人膳食指南和 2005 年 MyPyramid 食物摄入量建议。除了成本之外，各个计划之间的差异还在于具体食物和食物数量。食品计划的另一个基础是所有餐点和零食均在家中准备。有关食品计划中的具体食物和食物数量，以及用于更新食品计划市场篮子每月成本的方法，请参阅《低成本、中等成本和自由食品计划，2007 年》。所有三个食品计划均基于 2001-02 年数据，并使用具体食品的消费者价格指数更新为当前美元。 2021 年对节俭食品计划的重新评估开始了解决其他三个美国农业部食品计划的进程：低成本、中等成本和自由食品计划。
7924-0188-00 • 将部分场地从 R3 重新划分为
第 2 页 建议摘要 • 重新分区条例进入公众通知阶段。如获得支持，条例将提前进行一读、二读和三读审议。 • 批准危险土地（陡坡）开发许可证草案。 • 批准开发变更许可证进入公众通知阶段。 偏离计划、政策或法规 • 建议将“R3（城市住宅区）”的地块宽度从 15 米减少到 10 米，“R4（小地块住宅区）”的地块宽度从 13.4 米减少到 10 米，并允许在宽度小于 13.4 米的前装地块上并排建造车库（附录 1）。 建议理由 • 该提案符合官方社区计划（OCP）中的“城市”指定。 • 该提案符合大温哥华地区发展战略 (RGS) 中的一般城市指定。 • 根据第 44 号法案 (2023) 下地方政府法第 464 条的变更，不允许针对该重新分区申请举行公听会，因为拟议的重新分区与官方社区计划 (OCP) 一致。因此，要求理事会批准公共通知以继续执行拟议的重新分区条例。在完成所需的公共通知后，将向理事会提交重新分区条例以供一读、二读和三读，并在审议条例之前向理事会提交从公共通知中收到的所有意见。
7921-0370-00 • 从 R3 重新划分为 CD（基于 RM-70）
第 2 页 建议摘要 重新分区条例将进入公众通知阶段。如果得到支持，条例将提前进行一读、二读和三读审议。 批准起草形式和特征开发许可证。 偏离计划、政策或法规 无。 建议理由 该提案符合官方社区计划 (OCP) 中的“多住宅”指定，该计划支持主题场地上高达 2.5 FAR（总）的密度。 根据第 44 号法案 (2023) 下地方政府法第 464 节的变更，不允许针对主题重新分区申请举行公众听证会，因为拟议的重新分区与官方社区计划 (OCP) 一致。因此，请理事会批准公众通知以继续执行拟议的重新分区条例。在完成所需的公共通知后，将向理事会提交重新分区条例，以供进行第一次、第二次和第三次阅读，并在审议条例阅读之前将收到的所有公共通知意见提交给理事会。 该提案总体上符合吉尔福德规划中主题地块的“低层至中层住宅”指定，支持高达 2.25 FAR（总）的密度和高达 6 层的建筑高度。 但是，申请人将提供密度奖励便利设施贡献，与二级社区特定资本项目社区便利设施贡献 (CAC) 一致，以支持要求的密度从 2.25 FAR（总）增加到 2.45 FAR（总）。 该提案符合大温哥华地区增长战略 (RGS) 中的一般城市指定。 建议的退让、密度和建筑形式适合吉尔福德规划的这一部分，并且与附近地区的其他 6 层住宅项目基本一致。建议的退让实现了更具城市特色的步行街景观。 该提案符合 OCP 中关于形式和特征的开发许可要求以及吉尔福德规划下的设计指南。