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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
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
纳米技术在各个领域的应用和潜力
自古以来，在迅速发展的纳米技术领域中，人们就使用了多种纳米粒子。这些特征包括大小、形状、化学和物理特性。由于碳基纳米粒子尺寸小、表面积大，包括富勒烯、碳纳米管、石墨烯、氧化石墨烯和碳基量子点等，它们在包括生物医学应用在内的各个领域都引起了广泛关注。脂质双层形成称为脂质体的球形囊泡。磁共振成像 (MRI) 造影剂是氧化铁纳米粒子。这些材料具有卓越的机械、电、视觉和化学特性，非常适合药物和基因递送、生物成像和骨修复。然而，由于石棉的长宽比，人们开始担心潜在的石棉相关疾病。另一方面，陶瓷纳米粒子是日常生活中的常见材料，在骨修复、多尺度杂交和航空航天结构中发挥着至关重要的作用。这些纳米粒子可以通过模仿骨组织的纳米组成和纳米尺度特性来增强骨整合和骨骼发育，并增强骨传导和骨诱导能力。然而，陶瓷纳米粒子有可能产生氧化应激，这会导致网状内皮系统的刺激、心脏、肝脏和肺的细胞毒性以及附着细胞的毒性。此外，氧化应激、细胞损伤和基因毒性可能是由陶瓷纳米粒子产生的自由基引起的。金属纳米粒子表现出与分子系统相似的线性光学特性，但来自不同的物理过程。半导体纳米晶体 (NC) 由各种化合物制成，例如硅和锗。一妻多夫纳米粒子是大小约为 10 至 10000 纳米 (nm) 的粒子，可包含活性物质。它们可用于疫苗输送、基因治疗和用于治疗应用的聚合物纳米粒子（纳米药物）。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
Q学习及其在各个领域的应用
如果没有在我们的日常生活中使用技术，我们的生活将如何？人们可以轻松地想象巨大的差异。技术是使我们进入下一个参与基座的关键因素。它的改进提供了曾经无法达到的舒适性和可用性。它驱动了所有重要行业的行业。没有技术的生活类似于对无尽空间的理解。有许多创新的想法曾经改变或塑造了我们所生活的现在。新的技术进步总是提升到人类的生活方式。技术革命将整体系统转变为新的现实，这些现实持续到新的现实。新技术的出现频率随着每个新出现而大大改革一切都在增加。在过去的十年中，可以标记新创新的最后一项技术进步或新的新创新发生。人工智能在其弱国家中的出现改变了一切。它的参与不同部门将它们提升到了一个新的水平，这只有在幻想作家或科幻电影的虚构世界中才有可能。然而，当前的现实是，人工智能不仅能够改变戏剧家的一切，还可以将人道的统治地位转移到一个层次上。它已经超过了所有其他技术的功能。但是，可以说它的力量来自其他技术用途的组合[1]。
摘要：数字技术被认为是当今时代最重要的发展之一，在世界各个领域发挥着至关重要的作用。
摘要：数字技术被认为是当今时代最重要的发展之一，在全球各个领域发挥着至关重要的作用，特别是在金融和银行业。数字技术是评估员工和机构的关键标准。银行业是巴勒斯坦的重要部门之一，为支持国民经济和有效满足客户需求做出了重大贡献。因此，进行了这项题为“数字技术在提高巴勒斯坦银行业员工绩效中的作用”的研究。该研究旨在确定巴勒斯坦银行使用数字技术的程度及其对员工绩效和提高绩效质量的影响。为了实现这一目标，研究人员设计了一个由两个主要部分组成的问卷：第一部分包含人口统计信息，第二部分包含两个轴。问卷分发给 350 人的分层随机样本，从中回收了 320 份问卷，回复率为 91%。使用 SPSS 程序处理和分析数据。研究得出了多项结论，其中最值得注意的是，巴勒斯坦银行大量使用数字技术，员工绩效水平很高。数字技术的使用与银行业员工效率和绩效质量的提高之间存在正相关关系，其中数字技术的使用解释了员工绩效差异的 33.6%。基于这些结果，研究人员建议必须跟上快速的技术发展，以开发人力资源并提高他们的能力。还建议对人力资源进行持续和系统的培训，以使他们能够应对这些快速变化并提高他们的技能和能力。关键词：数字技术、数字化转型、绩效、巴勒斯坦银行业。
最近在包括卫生部门在内的各个领域中广泛使用了摘要人工智能。目前的疑问和细节出现
最近在包括卫生部门在内的各个领域中广泛使用了摘要人工智能。目前，人们对人工智能取代卫生工作者的作用的潜力有一个疑问和热情的讨论。关于人工智能取代卫生工作者的作用的优缺点的各种意见。本文旨在描述人工智能如何取代卫生工作者的作用。此手稿是叙事文献综述。文章取自Google Scholar，PubMed和Science Direct页面上的期刊。包含标准中包含的文章在过去5年中发表。从图书馆搜索开始时获得的45篇文章获得的所有11篇文章。人工智能只是一种工具，它不会取代卫生工作者在医疗实践中的作用。但是，不掌握人工智能的医生将由了解人工智能的来龙去脉的医生取代。人工智能所拥有的卫生工作者的独特性是人类，上下文理解以及每个案件中猜测/使用特殊考虑的能力之间的心理关系。卫生工作者可以阅读由患者传达的肢体语言（非语言），包括在经济，文化，社会和环境因素方面的考虑。另一方面，人工智能仅限于编程语言中包含的算法。简介因此，人工智能有可能为与算法不符的案例做出不切实际的决策。结论：人工智能没有潜力取代卫生工作者的作用，尤其是在人类心理关系，考虑（确定）的能力以及对手头案件的上下文理解的能力方面。关键字：人工智能，医学实践，卫生工作者1。
![b'锂离子电池是便携式电子设备、电动和混合电动交通工具以及电网储能系统等各个领域使用最广泛的电源。 [1] 锂离子电池的优点包括其高能量密度（100\xe2\x80\x93200 Whkg 1）、低自放电率和 20\xe2\x80\x9365 \xc2\xb0 C 的工作温度范围。随着对消费电子产品的需求不断增长以及向电动汽车和可再生能源存储的转变，对锂离子电池的需求急剧增加。因此，锂离子电池被视为关键技术。然而，它们也面临着未来的挑战，例如降低生产和整体设备成本、回收和处理废旧电池的需要以及开发新的环保材料。 [2,3] 锂离子电池最重要的、实际上最先进的阳极材料是石墨，其理论容量为 372 mAhg 1 ，对应于饱和锂成分 LiC 6 。纯石墨的容量](/simg/0/0438fc86a6e80f43d8494dae59b904c4e99bbc31.webp)
b'锂离子电池是便携式电子设备、电动和混合电动交通工具以及电网储能系统等各个领域使用最广泛的电源。 [1] 锂离子电池的优点包括其高能量密度（100\xe2\x80\x93200 Whkg 1）、低自放电率和 20\xe2\x80\x9365 \xc2\xb0 C 的工作温度范围。随着对消费电子产品的需求不断增长以及向电动汽车和可再生能源存储的转变，对锂离子电池的需求急剧增加。因此，锂离子电池被视为关键技术。然而，它们也面临着未来的挑战，例如降低生产和整体设备成本、回收和处理废旧电池的需要以及开发新的环保材料。 [2,3] 锂离子电池最重要的、实际上最先进的阳极材料是石墨，其理论容量为 372 mAhg 1 ，对应于饱和锂成分 LiC 6 。纯石墨的容量
b'锂离子电池是便携式电子设备、电动和混合电动交通工具以及电网储能系统等各个领域使用最广泛的电源。 [1] 锂离子电池的优点包括其高能量密度（100\xe2\x80\x93200 Whkg 1）、低自放电率和 20\xe2\x80\x9365 \xc2\xb0 C 的工作温度范围。随着对消费电子产品的需求不断增长以及向电动汽车和可再生能源存储的转变，对锂离子电池的需求急剧增加。因此，锂离子电池被视为关键技术。然而，它们也面临着未来的挑战，例如降低生产和整体设备成本、回收和处理废旧电池的需要以及开发新的环保材料。 [2,3] 锂离子电池最重要的、实际上最先进的阳极材料是石墨，其理论容量为 372 mAhg 1 ，对应于饱和锂成分 LiC 6 。纯石墨的容量
标题（学分）：COMP7025 人工智能数字化转型 (3,2,1) 课程目标：通过讨论人工智能基础知识、应用和工具，以及企业各个领域（包括销售和营销、客户服务、运营、风险管理和其他支持功能）的用例，帮助学生了解人工智能 (AI) 作为数字化转型之旅的重要工具。虽然将探索不同行业的应用，但将重点介绍银行业的应用。除了人工智能技术的好处之外，学生还将研究采用人工智能技术的问题和挑战，并学习数字化转型的实施方面。本课程旨在让学生为以不同角色（例如业务用户、解决方案分析师、项目经理和人工智能解决方案提供商）参与涉及人工智能技术的数字化转型项目做好准备。先决条件：无 课程预期学习成果 (CILO)：成功完成本课程后，学生应能够：
标题（学分）：COMP7025 人工智能数字化转型 (3,2,1) 课程目标：通过讨论人工智能基础知识、应用和工具，以及企业各个领域（包括销售和营销、客户服务、运营、风险管理和其他支持功能）的用例，帮助学生了解人工智能 (AI) 作为数字化转型之旅的重要工具。虽然将探索不同行业的应用，但将重点介绍银行业的应用。除了人工智能技术的好处之外，学生还将研究采用人工智能技术的问题和挑战，并学习数字化转型的实施方面。本课程旨在让学生为以不同角色（例如业务用户、解决方案分析师、项目经理和人工智能解决方案提供商）参与涉及人工智能技术的数字化转型项目做好准备。先决条件：无 课程预期学习成果 (CILO)：成功完成本课程后，学生应能够：
高级政府主任约恩·奥特尔 (Jörn Ortel) 是德国联邦国防军威廉港服务中心的新任负责人。未来，高级政府主管（LRDir）Jörn Ortel 将负责指导威廉港联邦国防军服务中心（BwDLZ）的事务。德国联邦国防军基础设施、环境保护和服务联邦办公室（BAIUDBw）第一副主席佩特拉·穆勒（Petra Müller）在讲话中强调了BwDLZen作为当前重新关注国家和联盟防御的核心要素和“推动者”的重要性，并将官方业务移交给了新负责人。即将卸任的管理局局长 LRDir Ferdinand Hansen 在管理层换届仪式上的告别演讲中说道：“我满怀感激地回顾过去几年。”汉森曾担任威廉港 BwDLZ 负责人八年多。在其职业生涯的其他阶段，他曾两次担任外国使团行政部门负责人以及德国军事管理部门的各个领域负责人，例如担任德国东部和北部几个地区军事招募办公室的负责人以及职业发展服务部门的负责人。如今，他正享受着自己应得的退休生活。受邀嘉宾包括威廉港市长阿斯特丽德·扎格 (Astrid Zaage)，她在欢迎辞中感谢即将离任的局长“在本地区以及为本地区开展的共同合作”，并欢迎新任局长来到威廉港市。奥特尔在就职演讲中表示：“我期待着新的、有趣的任务。”首席政府主任可以利用德国联邦国防军的丰富经验。奥特尔于 1987 年以临时士兵的身份开始了他的军事生涯，随后转为平民。最近，奥特尔在奥尔登堡的德国联邦国防军食品服务办公室担任部门主管。作为地方当局，德国 42 家 BwDLZen 负责确保约 1,500 个办事处的武装部队服务顺利运行。从军用厨房到物资管理，从场地维护到建筑物修缮工作——所有这些以及
高级政府主任约恩·奥特尔 (Jörn Ortel) 是德国联邦国防军威廉港服务中心的新任负责人。未来，高级政府主管（LRDir）Jörn Ortel 将负责指导威廉港联邦国防军服务中心（BwDLZ）的事务。德国联邦国防军基础设施、环境保护和服务联邦办公室（BAIUDBw）第一副主席佩特拉·穆勒（Petra Müller）在讲话中强调了BwDLZen作为当前重新关注国家和联盟防御的核心要素和“推动者”的重要性，并将官方业务移交给了新负责人。即将卸任的管理局局长 LRDir Ferdinand Hansen 在管理层换届仪式上的告别演讲中说道：“我满怀感激地回顾过去几年。”汉森曾担任威廉港 BwDLZ 负责人八年多。在其职业生涯的其他阶段，他曾两次担任外国使团行政部门负责人以及德国军事管理部门的各个领域负责人，例如担任德国东部和北部几个地区军事招募办公室的负责人以及职业发展服务部门的负责人。如今，他正享受着自己应得的退休生活。受邀嘉宾包括威廉港市长阿斯特丽德·扎格 (Astrid Zaage)，她在欢迎辞中感谢即将离任的局长“在本地区以及为本地区开展的共同合作”，并欢迎新任局长来到威廉港市。奥特尔在就职演讲中表示：“我期待着新的、有趣的任务。”首席政府主任可以利用德国联邦国防军的丰富经验。奥特尔于 1987 年以临时士兵的身份开始了他的军事生涯，随后转为平民。最近，奥特尔在奥尔登堡的德国联邦国防军食品服务办公室担任部门主管。作为地方当局，德国 42 家 BwDLZen 负责确保约 1,500 个办事处的武装部队服务顺利运行。从军用厨房到物资管理，从场地维护到建筑物修缮工作——所有这些以及