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AMC 客运航站楼信息 - 空中机动司令部
• 乘坐美国空军飞机在美国军事基地之间往返于战区内的所有美国军事人员都必须穿制服。 • 往返于非美国军事基地的军事乘客无需穿制服。 • 所有其他乘客都应穿着不合适或不构成安全风险的平民服装。 • 外国清关指南中的乘客旅行要求将优先考虑。
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儿童偏瘫的口服ATP治疗 使用基于本体的网络情境意识系统保护数字资产 在小跑赛车中使用鞭子 - 对速度变化的影响和... 学术界的气候意识：奥地利国际学生的空中旅行态度的研究 深度学习捕获了上毒在多因素疾病中的影响 人工智能在慢性病健康管理中的应用：书目分析 基于平板电脑的手动敏捷性检测早期精神病的定量评估 阿尔茨海默氏病和传染性药物 肠道菌组和神经精神疾病 气候变化和自杀流行病学：全球自杀率性别变化的系统评价和荟萃分析 对牛皮利亚corylifolia l。的评论：具有深刻生物学意义的有价值的植物 铁直肠癌在结直肠癌中的作用及其与免疫疗法的潜在协同作用 使用人工智能的生物多样性标准化自动图像分析 罕见的婴儿间质肺疾病 对尼日利亚气候引起的气候粮食不安全的韧性 身体成分和二氧化碳饮食排放
儿童期交替偏瘫（AHC）是一种罕见的神经系统疾病，通常在18个月大之前表现出来，其特征是复发性，交替的偏瘫发作，其频率可变，并且可以持续几分钟到几天。我们在一个小女孩中介绍了一个AHC的案例，该案件在ATP1A3基因（P.Glu815lys）中携带零星突变（p.glu815lys）对氟纳氨基氨酸的难治性，并且由于用腺苷5'-三磷酸腺苷（Triphosphate（Priphosphate）口服化合物治疗的不良反应，因此对topiramate不合格。通过随访评估结果，并定期监测副作用和安全性。复合药物显示出有效性和安全性。的确，在四年的随访中，随着腺苷-5'三磷酸的剂量逐渐增加至21 mg/kg，患者在控制偏瘫发作的频率和持续时间和神经系统恶化的改善方面表现出很大的好处。
学术界的气候意识：奥地利国际学生的空中旅行态度的研究
现代技术使使用基因组数据可以预测和自定义预防和治疗疾病的策略。人类基因组中存在数百万个单核苷酸多态性（SNP），全基因组关联研究（GWAS）有助于识别SNP与各种疾病之间的关联联系（1）。经常具有较弱的个体影响的多态性可能会集体与疾病表现出很强的相关性（2）。多基因风险评分（PRS）是一种线性回归模型，该模型使用了带有GWAS的权重的单个SNP，传统上已被用来评估多因素疾病表现的风险。尽管PRS由于其简单性和良好的预测能力而正确地成为了最受欢迎的工具，但它具有重大局限性，例如无法说明上静脉的非线性效应。尽管从历史上看，该术语已用于描述各种遗传事件，但最合适的定义是Fisher（3）提出的。这是统计上的上述，它是指遗传变异对疾病的影响的现象。epitsisis是一个积极研究的领域，已经被证明对多种疾病产生了重大影响（4）。上位性是建立可靠的多基因风险模型的一个挑战性方面，因为线性方法通常不足以捕获遗传变异和疾病之间的非线性关系。
航空中的未来远见
欢迎进入第20版调查员，我们在其中探索关键主题，塑造了航空安全和调查的未来。随着航空的进步，我们必须努力应对新兴挑战并利用新技术来提高行业安全。此版本的特点是思想上的文章，内容涉及从航空安全的心理方面到人工智能和无人系统在事故调查中的作用。我们探索了人工智能在调查中识别盲点的使用，这标志着调查实践的变革性转变。此外，我们研究了航空的未来，重点是自主系统和城市空气流动性时代的安全。我们还讨论了太空碎片所带来的挑战，以及无人机在革新空气事故调查中所扮演的角色。其中一篇文章解决了航空中的创伤，心理健康和道德伤害等关键问题，强调了对全面支持系统的需求。另一个致力于突出人为因素，例如视觉扫描期间的盲目性和偏见，因为它继续挑战运营安全性。该版本包含了有关阿联酋托管的航空安全和飞机事故研讨会，第六次MENA飞机事故事故调查区域合作机构会议的摘要以及第四次区域飞机事故和事件调查组织合作平台会议，旨在增强事故调查中的合作。在一起，我们正在朝着航空业的更安全，更先进和有希望的未来发展。我想借此机会真诚地感谢我们的贡献者，读者以及热情地从事航空安全工作的专业专业人员。
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
美国先进的空中流动任务
•DBT AERO：替代双重箱尾飞机•Electra.Aero：混合电动，超短载飞机•E1AIR：使用甲醇生产燃料电池级氢的电力解决方案•五αα•五αα：Vertiport基础设施 Autonomous eVTOL for Heavy Payload • NEXA Capital Partners : Financial Advisory Services to Aerospace, Transport, Logistics • NUAIR : Non-Profit Economic Development Agency for UAS and AAM Sectors • Piasecki Aircraft Corporation : Hydrogen-Powered eVTOL and VTOL Aircraft • Roboxi : Autonomous Ground Vehicle for Runway Inspection/Maintenance • Thales USA : Advanced Avionics and Sensors • TruWeather Solutions : Advanced Weather AAM的分析我们邀请您回顾以下代表公司的个人资料。
走向弯曲时空中量子场论的幺正表述：以德西特时空为例
摘要：在我们问什么是量子引力理论之前，我们有一个合理的追求，即在弯曲时空中制定一个稳健的量子场论 (QFTCS)。几十年来，一些概念问题，尤其是幺正性损失（纯态演变为混合态），引起了人们的关注。在本文中，我们承认时间是量子理论中的一个参数，这与它在广义相对论 (GR) 背景下的地位不同，我们从“量子优先方法”入手，提出了一种基于离散时空变换的 QFTCS 新公式，这提供了一种实现幺正性的方法。我们基于离散时空变换和几何超选择规则，用直接和 Fock 空间结构重写了 Minkowski 时空中的 QFTCS。将此框架应用于德西特 (dS) 时空中的 QFTCS，我们阐明了这种量化方法如何符合幺正性和观察者互补原理。然后，我们评论了对德西特时空中状态散射的理解。此外，我们简要讨论了 QFTCS 方法对未来量子引力研究的影响。
SKF印度有限公司注册办公室：奇奇瓦，浦那411 033，印度马哈拉施特拉邦电话：+91（20）6611 2500.，传真号：+91（20）66112396，网络：www.skf.com droneacharya空中创新有限公司 www.cstech.ai `红鲱鱼招股说明书草案 GCONNECT LOGITECH和供应链有限公司 Cella Space Limited Mercury EV-Tech Limited Kaynes Technology India Limited Sattrix信息安全有限公司CIN KPI绿色能源有限公司
根据《 SEBI条例》第30条（上市义务和披露要求）条例的规定，2015年（“ SEBI清单”），使用SEBI循环编号SEBI/HO/CFD/CFD/CFD/CFD/CFD/CFD/CFD/CIR/CIR/2023/2023年7月13日（日期为2023年1月13日）（sebi timellimal of Sebi） SKF India Limited（“公司”）在今天的会议上（即2024年12月26日）的会议（“公司”），根据审计委员会的建议和公司的独立董事的建议，已批准了公司（“ SKF印度”或“ Demerged Company”公司和Skf India（Industrial Indiailial Industrial Limited）（“ Skf Industrial）（“ Skf Industrial”（“ Skf Industral”（“ Skf Industral”（“ Skf Industry），”或“ Skf Industral”（或“ Skf indripal”（“ Skf Industry”）及其各自的股东和债权人根据第230至232条以及2013年《公司法》的其他适用规定，该法案规定了公司工业业务（计划中定义的）将其纳入SKF工业（“拟议的交易”）。拟议的交易除外，还需要获得法定和监管机构的必要批准，包括获得BSE Limited（BSE”的司法管辖权国家法庭法庭（“ BSE”），印度国家证券交易所（NSE）的国家证券交易所（NSE”）以及印度证券交易委员会的批准，以及印度的证券和交易委员会，股东和印度的股东和Skf股东和Skfirial的股东和Skfirial。董事会批准的拟议交易计划以及相关的相关文件将在公司网站上提供，网址为https://www.skf.com/in/investors/sharehordors/sharehorder-information，帖子与证券交易所提交。该计划的有效性将导致建立两家上市公司，并将其由此产生的公司置于工业业务和拥有汽车业务的公司。按照SEBI披露通函阅读的上市条例第30条规定的计划的详细信息/披露被封闭为附件a。