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朝着更具弹性和多样化的种植森林
该信息产品所采用的名称和材料的介绍并不意味着关于联合国食品和农业组织（FAO）的任何意见的表达，即有关任何国家，领土，城市或地区或其当局的法律或发展状况，或有关其前沿或边界或界限的任何国家，城市或地区或其当局的法律或发展状况。在地图上的虚线表示近似边界线，可能还没有完全同意。提及制造商的特定公司或产品，无论是否已获得专利，并不意味着粮农组织因不提及类似性质而被粮农组织认可或建议。本信息产品中表达的观点是作者的观点，不一定反映粮农组织的观点或政策。ISSN 0041-6436 [PRINT] ISSN 1564-3697 [在线] ISBN 978-92-5-138357-5©FAO，2023
可能的任务：parastronaut计划可以使空间旅行更具包容性，并且可以实现
安全性和包含在太空飞行中不需要矛盾。相反，代理商可以重新设计和培训过程，以确保更多的人可以安全地参与太空任务。通过通过技术，创新设计和任务计划来解决安全问题，空间行业可以具有包容性和成功的任务。
人工智能生成语言模型的当前状态比人类在不同的思维任务上更具创造力
公开访问的人工智能（AI）大语模型（例如ChatGpt）的出现已引起了有关AI功能含义的全球对话。对AI的新兴研究提出了这样的假设，即创造潜力是一种独特的人类特征，因此，人类的看法与AI客观上能够创造的东西之间似乎存在脱节。在这里，我们旨在评估与AI相比人类的创造潜力。在本研究中，人类参与者（n = 151）和GPT-4为替代用途任务，后果任务和不同关联任务提供了反应。我们发现，与人类同行相比，AI在每个不同的思维测量中都具有更强的创造力。具体来说，当控制响应的流利度时，AI是更原始和精心制作的。目前的发现表明，与人类受访者相比，AI语言模型的当前状态具有更高的创造力。
一项针对更具沉浸感的虚拟现实大脑的试点研究......
由于脑电图记录的噪声性质以及与肌肉活动相比 MI 相关的脑信号幅度较低，因此需要使用通常复杂的信号处理方法来提高信噪比 (SNR) 并突出显示相应的大脑特征。其次，任务的内在性质使得用户难以实际使用基于 MI 的 BCI。由于很难想象在限制自己实际执行动作的同时移动肢体，因此使用基于 MI 的 BCI 被标记为需要训练的技能 (Lotte 等人，2013 年)。事实证明，这种训练的一个重要方面与执行想象任务时向用户提供的反馈性质有关，这可以显著提高用户执行 MI 的能力 (Jeunet 等人，2016 年)。基于这些发现，许多研究人员研究了不同的反馈模式，以增加 MI-BCI 的训练过程 (Rimbert 等人，2017 年)、(Roc 等人，2021 年)。
更具弹性，更多的绿色贝雷帽：对英国军队突击队培训期间功能图像培训的影响的定量分析
摘要这项研究调查了2018 - 2019年英国陆军突击队培训课程的较低完成率，记录为20％，这是在指挥员工的担忧之后。它检查了军事环境中的韧性与绩效之间的关系，并评估弹性建设干预措施是否可以提高完成率。为了确定如何提高完成率，招募了三个突击队培训队列的62名候选人，并将其分配给功能图像培训（FIT）干预或对照组。在第五周培训的第一周进行了干预措施。FIT是一种以目标为中心的图像干预措施，以前已经改善了与弹性有关的特征，例如砂砾，但在军事环境中尚未交付。在这项研究中，使用简短的弹性量表和指导人员报告了完成培训的候选人，对恢复能力进行了恢复能力。获得合适的参与者的韧性和完成增加；但是，与对照相比，仅弹性显着增加（t（36）= -2.68，p = .01，95％CI [-0.76，-0.11]; t（11）= -3.62，p = .004，95％CI [-1.19， -0.29]）。参考研究结果如何增强文献并支持在军事背景下的拟合度和对未来研究的建议，讨论了这项研究的优势，局限性和含义。关键字：功能图像培训，适合，英军，突击队，训练，弹性，绩效，目标，行为改变
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
拉丁美洲能否在变化的世界秩序中发挥更具影响力的作用？
在新兴的多极秩序中定义拉丁美洲在世界事务中的作用增加将是一个复杂的挑战。长期以来，整个地区被美国的政治和经济优势所掩盖。拉丁美洲的概念是土著文化和进口文化的种族，历史和语言实体的融合，也不容易定义。这里只会看西半球，始于墨西哥，结束于蒂拉·德尔·富戈（Tierra del Fuego），这本身就是两个国家共享的地理实体。这是一个由各种各样的参与者所占据的空间，包括大型和新兴的经济大国，稳定和失败的国家，微国家和多样化的政治制度。其中一些渴望在世界事务中发挥更根本的作用，而另一些人则几乎没有或需要积极的外交政策，而超出了与邻居关系的日常关系。
Groq & Hunch：利用人工智能为更具创造力和生产力的业务团队提供支持
例如，公司拥有大量有关其客户和用例的各种内容信息，这些信息分布在多个平台上。当当今的产品团队需要设计下一组功能或产品时，几乎不可能将所有分散的数据集中到一个地方，以便使用、分析并转化为可操作的产品简介、项目计划、营销内容等。使用 AI 可以做到这一点，但前提是这些团队能够轻松地规划工作流程并选择合适的 LLM。
让人工智能招聘工具更具包容性 ePolicyWorks 全国在线对话
人工智能与包容性招聘框架是一种工具，旨在支持雇主在招聘技术中包容性地使用人工智能，并增加残疾求职者的福利。该框架由就业与无障碍技术伙伴关系发布，将帮助雇主在实施人工智能招聘技术时降低造成无意歧视和无障碍障碍的风险。该计划由 ODEP 资助，还将帮助工人和求职者应对他们在遇到人工智能技术时可能面临的潜在好处和挑战。