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Chatgpt AI 通过了一项旨在展示智能关键迹象的测试
ChatGPT（生成式预训练 Transformer）使用人工智能 (AI) 以近乎人类的方式与人类用户建立联系。由于 ChatGPT 专注于通过与历史数据的交互来生成语言，因此它几乎可以毫不费力地响应查询、生成内容，并且正如我们将在本文中看到的那样，甚至可以协助数字营销。ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，是 OpenAI 创建的聊天机器人。它通过利用监督和强化学习策略进行了改进（一种迁移学习方法）。它基于 OpenAI GPT-3 系列大型语言模型。2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 作为原型推出。它很快就因其在各种主题领域的全面回应和清晰回应而广受欢迎。然而，人们发现一个根本缺陷是其事实正确性不一致。据估计，在推出 ChatGPT 后，OpenAI 在 2023 年的估值为 290 亿美元。
购物节展示零售与文化的融合
多哈：卡塔尔航空宣布将从 2025 年 1 月 7 日起恢复每周三班飞往叙利亚大马士革的航班。这是恢复该地区连接的重要一步，为乘客提供卡塔尔航空遍布 170 多个目的地的广泛全球网络。重启叙利亚航班的决定反映了该航空公司对促进区域连通性和支持客运需求的承诺。卡塔尔航空正与相关部门密切合作，以确保在恢复航班前满足所有必要的安全、保障和运营标准。卡塔尔航空集团首席执行官巴德尔·穆罕默德·阿尔·米尔表示：“我们很高兴恢复飞往大马士革的航班，这是一个具有重要历史和文化意义的目的地。这一声明凸显了我们致力于促进连通性和为乘客提供便利的旅行。”往返大马士革的乘客将受益于卡塔尔航空的
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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
WWDR暂定2025展示时间表12-27-24
a b c d e f g h i j k日期日期显示位置const。122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133
Socionext展示领先的汽车，数据中心，
*：“解决方案SOC”业务模型使Socionext可以在整个客户的整个产品开发周期中充当可信赖的合作伙伴，从初始设计到生产。Socionext提供了全面的量身定制的SOC，以确保质量和差异化。
koito将在CES 2025展出，展示了最新技术，以
作为下一代ADB，我们将展示一个“高清ADB”，它具有大灯的功能，该功能不仅可以通过将高光束照明范围分为16,000个段并控制ON/OFF和OFF和OFF和OFF和OFF和OFF和输出率，从而为前车，而且对行人和交通信号提供了最佳的发光分配。“高清ADB”配备了道路投影功能，该功能将车辆的状态和意图（消息）（消息）（消息）（消息）传达给了其他参与者。
Techtronic Industries加入了联合国全球契约，展示了TTI对可持续产品和实践的承诺（佛罗里达州劳德代尔堡，12月
关于TTI Techtronic Industries Company Limited（“ TTI”或“ Company”），由德国企业家Horst Julius Pudwill于1985年创立，是无线技术的世界领导者。作为电动工具，户外电力设备，地板护理和清洁产品的先驱，TTI为专业，工业，自己（DIY）和全球消费市场提供服务。拥有全球超过50,000名员工，该公司对创新和战略增长的不懈关注已经确立了其在其服务行业中的领先地位。密尔沃基是TTI专业工具组合的最前沿。拥有威斯康星州布鲁克菲尔德的全球研发，历史悠久的密尔沃基品牌以推动全球创新，安全和工作地点生产力而闻名。总部位于南卡罗来纳州格林维尔的Ryobi品牌仍然是DIYERS的首选，并继续树立DIY工具创新的标准。TTI的多元化品牌投资组合还包括值得信赖的品牌，例如AEG，Empire，Homelite和Lead Flood FloodCare Names Hoover，Oreck，Vax和Dirt Devil（总部位于北卡罗来纳州夏洛特）。TTI的国际认可和著名的品牌投资组合得到了强大的所有权结构的支持，该结构强调了公司的全球范围和稳定性。Pudwill家族仍然是公司最大的股东，其余所有权
生物圈可持续性的技术展示厅
关于SRMIST SRM科学技术研究所（被认为是大学，第3 sec 3 UGC的U/s）位于钦奈郊区的一个占地380英亩的Sylvan校园，占地380英亩（NH45）。SRMIST是印度顶级大学和最重要的工程目的地之一，拥有52000多名学生和3200名教职员工，提供了各种各样的本科，研究生和博士学位课程，工程，管理，医学和健康科学，牙科科学，牙科科学，农业，法律，科学和人文科学。该机构已通过国际联盟和协作倡议提升，以实现全球卓越。SRMIST还与各种外国大学和国立学院合作。现在，该研究所在学术界和公司圈子中享有无与伦比的声誉，这是将视觉被公认为世界班级学习机构的首选人力来源。SRMIST已获得印度政府MHRD-UGC的第一类状态，并在2024年获得了NAAC的“ A ++”等级认可。为了在上限上增加羽毛，最近NIRF授予了该国12级大学。