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估计二氧化碳电位存储在空中...
摘要 - 这项研究的重点是分析Chaviña湿地的碳储存能力，目的是估计空中生物量中存在的碳储备。为此，使用0.25 m 2 Quadrat随机获得17个样品。随后，每个样品在60°C的温度为24至72小时的温度下在烤箱中进行干燥过程，直到它们达到恒定的重量为止。接下来，应用了Walkley和Black方法来确定每个样品中的碳含量。最后，进行了计算以获取存储在空中生物质中的碳库存。此外，进行了统计测试，以确定地上生物量中碳百分比与沼泽水平（高，中和低）存储在地上生物量中的碳之间的差异。获得的结果表明，三个沼泽水平之间的碳库存没有显着差异。此外，可以量化湿地生物量存储总计18 628 TC和隔离器70 904 TCO 2。这一发现将Chaviña湿地作为重要的碳储层的相关性。
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
用于胶质母细胞瘤免疫疗法的放射基因组标志物 血液GFAP作为大脑和脊髓疾病中新兴的生物标志物1 机会性流体天线通过团队访问... patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习 在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问 预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素 PSIPRED蛋白质分析工作台的深度学习 各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册 每个基因家族的生物钟调节 的新型多层次决策评估方法
抽象背景。免疫疗法是几种癌症的有效“精确医学”治疗方法。胶质母细胞瘤患者中潜在基因组（放射基因组）的成像签名可能是肿瘤宿主免疫设备的术前生物标志物。经过验证的生物标志物在IM Munotherapy临床试验期间有可能对患者进行分层，如果试验有益，则有助于个性化的新辅助治疗。整个基因组测序数据的使用增加，生物信息学和机器学习的进步使得这种速度可见。我们进行了系统的综述，以确定与胶质母细胞瘤的免疫相关放射基因组生物标志物的发育程度和验证程度。方法。使用PubMed，Medline和Embase数据库进行了PRISMA指南进行系统的审查。定性分析是通过合并Quadas 2工具并要求清单进行的。Prospero注册：CRD42022340968。提取的数据不足以进行荟萃分析。结果。九项研究，所有回顾性，都包括在内。从感兴趣的磁共振成像体中提取的生物标志物包括明显的扩散系数值，相对的脑血体积值和图像衍生的特征。这些生物标志物与肿瘤细胞或免疫细胞的基因组标记或患者存活相关。大多数研究对执行指数测试的偏见和适用性问题具有很高的风险。结论。放射基因组生物标志物具有为胶质母细胞瘤的PATETS提供早期治疗选择的潜力。由这些生物标志物分层的靶向免疫疗法具有允许在临床试验中允许不同的新辅助精度治疗方案。但是，没有验证这些生物标志物的前瞻性研究，并且由于研究偏见而限制了解释，而很少有可推广性的证据。
在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率拆分多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并借助AARIS支持AARIS以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无聊的无人机的发电率来最大化系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。
在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问
抑郁症是残疾人（YLD）的第三个主要原因，占全年YLD的14.3％（James等，2018）。主要抑郁症（MDD）是一种严重的抑郁症形式，是一种以恢复和复发期为特征的慢性疾病（Verduijn等，2017）。症状包括anh弱和情绪低落，通常与其他一系列认知，身体，行为和情感症状相结合，例如浓度降低，食欲的变化，活动水平降低以及有罪感或毫无价值的感觉。MDD的慢性性质意味着受影响的人应进行常规症状监测，这是通过自我报告的问卷或临床访谈进行的。这些形式的症状测量必然很少见，并且会召回偏见（Schmier和Halpern，2004年）。
在空中客车>上的上升示威者的超导AC和直流分布的设计
摘要 - 空中客车公司的基于地面的晚期超导和低温实验式动力列车演示器（Ascend），旨在证明在未来电动飞机上作为突破性和超导性动力总成作为突破性电气推进解决方案的潜在和可行性。在推进链中使用直接电流分配网络将500 kW的电源从源传递到电转换器，这将电源转换为交替的电压/电流以驱动超导电动机。通过在相对较低的电压下操作，为安全和安装原因选择了1,700 A和300 V的工作点。直流电流（DC）的升线将由一对高温超导的CORC电缆形成，该电缆插入了10米长的狭窄低温恒温器中，从而产生紧凑而轻量级的溶液。逆变器和电动机之间的2米长的电流（AC）总线由三相CORC电缆形成。将概述与500 Hz操作相关的挑战，在500 Hz操作中，将概述电缆中的交流损耗与系统的大小和质量之间的平衡。AC和DC总线包括几种将液氮冷却电缆与其他系统组件连接起来的设备，这些设备在室温发生器的情况下以明显更高的温度运行。因此，这些设备包括传导冷却的电流导线，这些导线尺寸为最小化，以最大程度地减少从温暖环境到寒冷环境的热水。将提供AC和DC总线以及连接设备的设计的概述，并将概述一些设计和操作挑战。
深度强化学习方法在空中交通管制冲突解决中的应用回顾
摘要：深度强化学习 (DRL) 近年来因其能够解决以前由于非线性和高维性而无法解决的决策问题而得到广泛采用。在过去的几年中，它已在空中交通管制 (ATC) 领域得到推广，特别是在冲突解决方面。在本文中，我们对现有的冲突解决问题 DRL 应用进行了详细回顾。本调查基于以下几个部分进行了全面回顾：(1) 冲突解决的基础、(2) DRL 的发展，以及 (3) DRL 在冲突解决中的各种应用，按环境、模型、算法和评估指标进行分类。最后，进行了开放式讨论，可能提出了使用 DRL 进行冲突解决的一系列未来研究方向。本评论的目的是为未来更有意义的研究提供指导点。
模拟器培训在空中交通管制中的重要性
为 ATC 学生设定了各种教学目标，以帮助提高他们的信心。模拟器训练包括紧急程序和援助、特定地点的定位、用语、程序和协调、团队合作、跑道标记和飞行数据。因此，模拟器训练有助于建立信心，因为 ATC 学生要处理高强度的交通问题和复杂的跑道配置（Taylor 等人，2）。模拟器训练很重要，因为它使管制员具备必要的技能、准备和信心来处理高压情况，例如各种天气条件下的尾流湍流。ATC 学生还学习如何处理交叉跑道和平行跑道上同时到达和离开的情况。模拟器训练通常教授预期的分离、精确的计时和任务的优先级。这些模拟训练节点确保管制员可以使用有节奏的无线电传输，同时使用最小跑道离场分离。模拟训练作为空中交通管制训练的教学补充，有助于培养信心。基于模拟器的训练提高技能
随机建模在空中交通管理中的应用
∗ 本研究的早期版本已收录于 2018 年 9 月 11 日至 13 日在英国兰卡斯特大学举行的 OR60 年度会议的主题论文集（Shone 等人 (2018)）。第 2.2、2.3、2.4 和 3.1 节包含会议论文的一些材料。然而，本手稿作为一个整体代表了上述会议贡献的重大扩展和增强。† 通讯作者
直升机在空中作业时的安全操作
本信息为直升机应用领域的航空公司雇主提供有关技术、组织和人员措施的指导和建议，以便他们履行法定职业安全和健康保护条例或事故预防条例规定的职责。它展示了有效避免或尽量减少工伤事故、职业病和与工作相关的健康危害的方法。