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年轻高管的生活与商业技能™
•了解生活和业务的游戏•在思维方式和能力上开发一种多脑子的生活和业务需求•获得洞察力，并学习运用人体内和人际交往能力•了解基本语言，原则以及管理，指导和教练的基本语言，原理和模型
仪器熟练度检查 (IPC) 指南
致谢 本指南是在众多通用航空飞行员和飞行教练的协助、贡献和建议下编写的。特别感谢哥伦比亚航空的 Terry Brewer；AeroSimulators USA 的 Mike Coligny；Skyline Aeronautics 的 Mike Gaffney；RGAviation 的 Ron Galbraith；Aviation Adventures 的 Mike Gilbert；NAFI 的 Sandy & JoAnn Hill；Professional Aviation Services LLC 的 Cliff Izer；Jensen Consulting 的 Lynn Jensen；David Klueter；Lissa Klueter 博士；Cessna Aircraft 的 Roger Sharp；DSFI 的 Doug Stewart；Manassas Aviation Center 的 Howard Stoodley；SJFlight 的 Max Trescott 以及通用航空联合指导委员会个人航空小组的成员。本指南旨在成为一份动态文档，其中包含来自像您这样的通用航空教练的评论、建议和最佳实践想法。请将未来迭代的评论和想法发送至：susan.parson@faa.gov。祝您飞行愉快、安全！
研究文章 人工智能在足球风险预测中的应用
足球是世界上最受欢迎的运动，全球约有 40 亿球迷。足球吸引了不同年龄段人群的关注。比赛结果决定了球队和球员个人的表现。球员必须更聪明地训练，以避免职业生涯终结的伤病。与任何行业一样，体育也进入了人工智能的新时代。足球中的人工智能 (AI) 既是球员的队友，也是助理教练的角色。教练使用人工智能并将其融入传统的训练方式。足球协会已经实施了传感器，以视频助理裁判和球门线技术等技术的形式收集数据。此外，通过智能技术的实施，球员和教练的素质得到了提高。这项技术本身结合了利用传感器网络进行数据采集和智能数据分析的智能技术。将提出的算法与模糊逻辑模型 (FLM) 进行比较，发现提出的模型的风险预测比现有模型高 7.2%。
凯瑟琳·朗 教练与组织变革
凯瑟琳·朗 教练和组织变革 www.katherinelong.co.uk mail@katherinelong.co.uk 07979 448815 凯瑟琳·朗是一位经验丰富的教练、导师和教练主管，在人才发展方面拥有 20 多年的经验。她在个人和团队经历新兴变化和转型的环境中尤其有效，她在模糊环境中与客户合作的能力真正闪耀。最近的任务包括职业转型教练、全球领导力发展以及与 NHS 委员会的 121 和团队教练。她还支持乐施会教练文化的发展和对其内部教练的监督，以及对欧盟委员会内一些内部教练的发展和监督。她还设计、试行并获得 EMCC 认证的监督资格，旨在发展组织内部监督能力，作为管理和建立内部教练文化的一种手段，以支持自我维持的组织学习模式。通过与 OCM 的合作，她参与了开放大学内部教练的培养，培养范围覆盖组织内各个级别，最高级别为副校长。凯瑟琳的背景是文化变革、跨文化交流以及培养领导者和团队的跨文化能力。她将整体和系统的视角带入工作中；她从事的任何工作的一个关键价值是关注整个系统（个人、团队、组织）的健康和福祉，以及解决具体的教练问题和挑战。凯瑟琳是钻石模型的作者，钻石模型是教练的综合模型（Bachkirova 等，2011 年，由开放大学出版社出版），并且是教练行业的定期演讲者和作家。她目前正在研究适用于企业环境的包容性精神模型，目前正与其他福祉从业者一起参与智库，以支持一家全球律师事务所创造积极的工作文化。她是屡获殊荣的青年辅导慈善机构 Lifespace 的受托人，并于 2010 年率先发起了一项成功计划，使她的家乡阿尔塞斯特获得公平贸易城镇地位。她最近被任命为华威大学教练硕士课程的辅导员。主要服务：• 121 高管教练 • 团队教练，包括系统/星座教练 • 团体教练 • 大型团体干预/开放空间技术 • 行动学习
有影响力的数字技术教练：确定他们的特点和能力，同时界定他们的角色
数字技术教练 (DTC) 通常支持教师将技术融入课堂和教学计划，并提供持续的员工发展。为了提高效率，教练往往具有特定的教学指导特征和教育指导能力。我们调查了这些特征和能力是否适用于有效的 DTC，同时观察了他们的技术熟练程度、他们与其他教育工作者的互动以及他们为教师专业学习 (PL) 过程提供支持的方式。三位 DTC 带领来自同一学区的 80 多名 K-12 教师参加课堂辅导课程、协作计划会议、PL 课程和会议演示。按照通用定性方法，分析了多种数据源，包括实地笔记、人工制品和转录访谈。通过检查详细说明他们的角色及其对教师同事学习的影响的数据，很明显这些 DTC 具备有效教学教练的特征和能力。重要的是，这项研究通过记录这些特征和能力不仅对教学教练，而且对 DTC 的适用性，阐明他们的作用，并解释他们对教师 PL 的影响，丰富了有关有效教练的文献。
给家长的脑震荡情况说明书
• 确保他们遵守教练的安全规则和运动规则。• 鼓励他们始终保持良好的体育精神。• 确保他们穿着适合自己活动的防护装备。防护装备应合适且保养良好。• 必须佩戴头盔，以降低严重脑损伤或颅骨骨折的风险。• 但是，头盔并非旨在防止脑震荡。没有“防脑震荡”的头盔。因此，即使戴了头盔，儿童和青少年也必须避免头部受到撞击。
给家长的脑震荡情况说明书
• 确保他们遵守教练的安全规则和运动规则。• 鼓励他们始终保持良好的体育精神。• 确保他们穿着适合自己活动的防护装备。防护装备应合适且保养良好。• 必须佩戴头盔，以降低严重脑损伤或颅骨骨折的风险。• 但是，头盔并非旨在防止脑震荡。没有“防脑震荡”的头盔。因此，即使戴了头盔，儿童和青少年也必须避免头部受到撞击。
使用人工智能的 AI 瑜伽教练
摘要：所有年龄段的人都可以从瑜伽的身心健康中受益。瑜伽姿势必须正确执行，尤其是在没有教练的情况下，以免对骨骼、肌肉和韧带造成伤害。因此，在图像处理的帮助下，使用人工智能和机器学习将有助于在没有现场教练的情况下向表演者提供反馈。所提出的系统旨在指导用户正确地执行瑜伽姿势，并在他们做错时纠正他们。以文本和音频的形式向用户提供反馈，这可以帮助练习者防止受伤，并增加练习瑜伽姿势的好处。通过从互联网上拍摄各种图像来创建不同瑜伽姿势的数据集。借助 OpenCV 和媒体管道，从网络摄像头的每个图像中找出数据点。现在将其加载到基于卷积神经网络的深度学习模型 (CNN) 中，该模型有助于识别姿势中的错误并产生错误百分比，并以文本或音频期望输出的形式向用户提供所需的反馈，其分类准确率约为 95%。关键词：实时姿势识别、瑜伽、活动识别、媒体管道和人体姿势估计
突变体p53团队中的主要参与者：小分子，基因...
图1。P53团队中的关键球员。p53是基因组“守门人”。MDM2抑制剂，突变体P53重新激活因子是防御线的参与者，而腺病毒基因疗法，基因编辑工具和免疫疗法是P53团队进攻线的一部分。新的但未知的强大玩家有望进入癌症治疗的最前沿，并在研究人员教练的领导下取得了成功。