XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System巴尼
奥尔巴尼地铁经济指标
资料来源：美国人口普查局；美国劳工统计局；美国经济分析局；明尼苏达州的ipums美国大学。通过data.census.gov，穆迪的经济性或直接从源来检索的数据。*注意：这些是相邻的都会区。
奥尔巴尼威拉米特河 - 30 天
奥尔巴尼的威拉米特河 - 7 天流量（即时）预测流量（6 小时）满堤（68586.95）小洪水（85435.66）中度洪水（124424.69）大洪水（152630.84）
奥尔巴尼威拉米特河 - 30 天
奥尔巴尼的威拉米特河 - 7 天流量（即时）预测流量（6 小时）满堤（68586.95）小洪水（85435.66）中度洪水（124424.69）大洪水（152630.84）
印度野生动物研究所，昌德拉巴尼，Dehra Dun -248002
印度野生动物研究所（WII）是一家国际知名的机构，致力于通过能力建设，研究，学者和咨询服务来加强野生动植物保护和管理。该研究所积极从事与生物多样性有关的问题的整个广度研究。Wii邀请印度国民申请Wii的各种研究项目下的04个研究/项目人员合同立场。适当填写的申请形式以及所有自我调查的文件和申请/处理费用应由 - 仅向印度野生动物研究所，Chandrabani，Dehradun，Dehradun，Dehradun - 248 001（Uttarakhand）（Uttarakhand）和
阿联酋、意大利、阿尔巴尼亚签署三方战略伙伴关系......
阿联酋阿布扎比——2025 年 1 月 15 日：在阿联酋总统谢赫·穆罕默德·本·扎耶德·阿勒纳哈扬殿下、意大利总理乔治娅·梅洛尼阁下和阿尔巴尼亚总理埃迪·拉马阁下的见证下，阿联酋、意大利和阿尔巴尼亚签署了具有里程碑意义的三方战略伙伴关系框架，以加强可再生能源和能源基础设施方面的合作。该框架由阿联酋工业和先进技术部长兼马斯达尔主席苏丹·贾比尔博士阁下、意大利环境和能源安全部长吉尔伯托·皮切托·弗拉廷阁下和阿尔巴尼亚副总理兼基础设施和能源部长贝琳达·巴鲁库阁下签署。该三方战略伙伴关系框架是在阿布扎比可持续发展周电网互联互通高层对话会期间宣布的，标志着三方朝着加强能源安全、促进可持续发展和加速地中海地区向清洁能源转型迈出了重要一步。框架概述了阿联酋、意大利和阿尔巴尼亚之间的关键合作领域，包括在阿尔巴尼亚部署千兆瓦级可再生能源项目，重点是太阳能光伏、风能和具有潜在电池存储的混合解决方案。这些可再生能源的很大一部分将输送到意大利。此外，该伙伴关系还将监督连接阿尔巴尼亚和意大利的跨境电力传输互联的实施。阿联酋工业和先进技术部部长、COP28 主席兼 Masdar 主席 Sultan Al Jaber 博士阁下表示：“全球互联互通的新时代对于实现可再生能源三倍增长、推动脱碳、增加能源使用和促进经济增长的承诺至关重要。通过利用阿联酋在可再生能源方面的世界级专业知识、阿尔巴尼亚丰富的自然资源和意大利成熟的能源市场，我们正在将各国联系起来，进行有远见的合作，以开发和共享地中海地区的可再生能源产能。阿联酋再次自豪地站在全球能源系统转型的前沿。”意大利环境和能源安全部长 Gilberto Pichetto Fratin 阁下评论道：“我们非常高兴成为三方战略伙伴关系框架的一部分，该框架旨在加强与具有巨大潜力开发成本效益可再生能源的国家的合作，这将进一步加强意大利作为地中海能源和可再生能源中心的作用。该伙伴关系还提升了我们与巴尔干国家在能源领域的合作，这对意大利和欧洲都具有重要意义。”
稀有肉 - 奥尔巴尼和特洛伊狮子会
茂文·钟士的故事 茂文·钟士是一个梦想家、实干家和务实主义者。他是一个精力充沛、性格外向的推销员，业余时间会重读莎士比亚。还有谁比他更适合创立世界上最大的服务俱乐部协会呢？ 1958 年，国际狮子会董事会正式任命琼斯为狮子会的创始人——此时距离狮子会首次召开会议已经过去了 40 多年。但无论他的官方头衔是什么，琼斯对狮子会的影响都是深远的。他提供了必要的领导力、组织能力、毅力和力量，为国际狮子会奠定了基础，使之成为今天的样子。 琼斯于 1879 年 1 月 13 日出生于亚利桑那州托马斯堡，那里是美国陆军骑兵的一个偏远哨所，他的父亲是陆军的侦察员。7 岁时，琼斯一家搬到了东部，定居在伊利诺伊州。他天生拥有一副好嗓音，曾考虑从事音乐事业。但他最终成为了一名保险推销员。 1913 年，琼斯在芝加哥成立了自己的保险代理机构。当他加入芝加哥一家名为“商业圈”的商务人士社交午餐俱乐部时，他迅速带头招募新会员，并说服退缩者重新加入。但俱乐部只关注商业，这与琼斯不同且更宏大的愿景有些不符。“如果这些凭借干劲、智慧和雄心获得成功的人，将自己的才能用于改善社区，会怎么样？”琼斯问道。他看到了一种渴望帮助他人的新型俱乐部。作为商业俱乐部秘书，琼斯在妻子——冠军高尔夫球手罗斯·阿曼达·弗里曼的帮助下，给全国各地的俱乐部写了几十封信，邀请他们采纳他成立以服务为中心的组织的想法。有意成为会员的商人在伊利诺伊州芝加哥召开会议，1917 年 6 月 7 日，国际狮子会诞生。同年晚些时候，在德克萨斯州达拉斯举行的狮子会成立大会上，琼斯被选为秘书兼财务主管，他担任了多年的职务。最后，董事会授予琼斯终身秘书长的头衔。琼斯是一位多产的作家，有时观点清晰有力，有时又感情用事。他的笔触出现在狮子会宗旨和道德准则等创始文件中。他为狮子会杂志撰写的专栏至今仍被引用，有助于阐明该组织的原则和价值观。他也喜欢格言。琼斯从不粉饰事实，他的办公室里整齐地挂着一句他最喜欢的格言：“真理和玫瑰都有刺。” 1926 年，琼斯放弃保险业务，成为狮子会事实上的首席执行官和全球亲善大使。他出色地扮演了这两个角色——建立和管理不断扩大的总部业务，并不断出差访问分会和发表演讲。节奏从未停止。
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
《奥尔巴尼县舞台法》第2024-09-01号决议...
- 2019年，纽约州颁布了《气候领导力和社区保护法》（“ CLCPA”），从而创建了该国最雄心勃勃，最全面的气候和能源法之一。CLCPA呼吁纽约州经济的脱碳，并呼吁该州的每个市政当局协作努力，以最大程度地大大提高其市政当局的绿色能源业务基础设施。纽约通过CLCPA设定了积极的目标，并确定了达到该州不少于该州电力消费量不少于70％的目标，该目标将来自2030年的可再生能源发电。 - 当地市政当局是独特的，可以通过地方经济发展工作来解决CLCPA中指出的气候目标，这将优先考虑向清洁可再生能源系统和绿色业务的转变优先考虑，这将在下个世纪推动我们的经济。通过邻近市政当局和地方经济发展机构之间的合作努力，奥尔巴尼县打算提供企业可以通过这些资源来寻找与更健康的环境中的合作伙伴，从而为我们的社区带来长期工作投资和就业；和