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MHC II类别的不同非专业抗原...
呼吸系统持续暴露于外界，使其容易受到空气中的颗粒和有害病原体（如细菌和病毒）的影响，可以通过呼吸进入。抗原呈递细胞（APC）在对T细胞的抗原并启动适应性免疫细胞的反应时，在先天免疫反应中具有至关重要的功能。专业的APC吞噬外来微生物，并使用MHC分子向T淋巴细胞展示其肽。MHC II在其细胞表面上，并可能呈现与CD4 + T细胞的抗原。此外，各种其他类型的细胞具有相似的功能，也可以通过表达MHC II来充当APC，从而影响肺部疾病的进展，例如肺泡上皮细胞（AEC），内皮细胞（ECS），内皮细胞（EC），成纤维细胞，先天性淋巴样细胞（ILCS），分裂，卵形，卵形，卵形，卵形，卵形，卵形，卵形，卵形，分裂，分裂，分裂，分裂，分裂层。表达MHC II并存在抗原。非专业APC类型及其提供的额外信号对CD4 + T细胞编程和下游效应器机制有直接影响。在这里，我们总结了有关MHC II在不同肺部疾病中非专业APC的表达的现有研究及其对CD4 + T分化类型和疾病结果的影响，以进一步阐明MHC II在不同非专业APC中的作用
SFDR网站披露SFDR产品类别
•GAIA的综合排除列表考虑并适应了IFC排除列表，统一的EDFI排除列表，BII化石燃料政策，政府养老基金Global和BlackRock的EMEA基线基线屏幕在Gaia排除列表的设计中； •最低保障措施（《经合组织跨国企业指南》，《联合国商业与人权指导原则》，《国际劳动组织在工作中的基本原则和权利宣言》和《国际人权法案》的宣言）； •分类技术筛查标准； •良好的治理实践（IFC公司治理和业务诚信）； •主要不利影响（“ PAIS”）； •IFC性能标准（“ IFC PS”）评估和分类ESG风险； •世界银行集团的一般环境，健康与安全（“ H＆S”）指南（“ WBG EHS指南”）； •影响管理项目（“ IMP”）框架使用对投资者的影响尽职调查。
2024-25蛋白粉类别报告
Clean Label Project™是一家国家非营利组织，其使命是将真相和透明度带到食品和消费者产品标签上。美国食品和消费者产品安全的基础主要集中在病原体和微生物污染物上。但是，消费者，媒体和学术关注的增加，人们对暴露于重金属，农药残留物和增塑剂的健康后果会引起人们的关注。然而，消费者永远找不到有关产品标签的信息。我们致力于通过使用数据，科学和透明度来改变食品和消费者安全的定义。我们将品牌授予产品，强调着专注于纯度并超过FDA要求的最低规定。在Clean Label项目中，我们鼓励品牌加入我们，成为解决消费者对食品和消费产品中工业和环境污染物和毒素的关注不断增长的解决方案的一部分。
专业药物类别特种药物
此列表包含对医疗保险预先授权和通知列表当前副本的更改的摘要。在Humana，我们致力于确保我们做出的每个业务决定都反映了我们致力于改善成员的健康和福祉。为此，我们不断评估我们的临床计划，当前的医学文献，立法和编码实践，以帮助我们的成员实现最佳健康。
早期职业奖学金类别（2025年1月3日上次更新）
•成为NIHR学院的现任成员•已完成任何相关的预注册培训（仅临床学术应用）。•持有相关的博士学位或医学博士，或在申请时提交了论文以进行考试 - 申请人必须在开始时授予其博士学位或医学博士学位。•确保任何先前的NIHR奖项都不超过12个月前完成。•尚未在上一轮中提交DSE申请。
附录 L – DDTC USML 类别代码
DDTC USML 类别代码说明 01 枪支及相关物品 02 枪支和武器装备 03 弹药和军械 04 运载火箭、导弹、弹道导弹、火箭、鱼雷、炸弹和地雷 05 爆炸物和含能材料、推进剂、燃烧剂及其成分 06 水面舰艇和特殊海军装备 07 地面车辆 08 飞机和相关物品 09 军事训练设备和培训 10 个人防护装备 11 军用电子设备 12 火控、激光、成像和制导设备 13 材料和杂项物品 14 毒物，包括化学制剂、生物制剂和相关设备 15 航天器和相关物品 16 核武器相关物品 17 未另行列举的机密物品、技术数据和国防服务 18 定向能武器19 燃气涡轮发动机及相关设备 20 潜水器及相关物品 21 未另行列举的物品、技术数据和国防服务 55 根据对外军售 (FMS) 授权出口且未在美国军火清单 (USML) 中描述的物品
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
HEDIS类别II编码公告2025
0500F：初始产前护理访问（在与医疗保健专业人员提供产科护理的第一次相遇时报告。还报告访问日期，在另一个领域，即最后的月经期[LMP]）（产前）或0501F：在病历中通过第一次产前访问记录的产前流量表（文档文档（文档）（最少，血压，体重，体重，体重，尿蛋白，尿蛋白，尿中心尺寸，fetal心脏的尺寸，fetal心脏tone和估计日期）。还报告：访问日期，在单独的字段中，是最后一个月经期[LMP]的日期（注意：如果报告0501f 0501F产前流程表，则不需要报告0500F 0500F初始产前护理访问）（产前）0502F：随后的产前护理访问（PERNATATAL）。排除：患有与怀孕或产前护理无关的疾病的患者（例如，上呼吸道感染；仅看到咨询的患者，而不是继续进行护理）。产后护理访问
植物类别小组会议
与会者：James Cadman（Action Sustainability）；Sam Walker（Action Sustainability）；Lynne Good（Action Sustainability）；Will Glover（Action Sustainability）；Andrea Davidson（HS2）；Andrea Macchia（GAP Group）；Andy Byatt（Flannery）；Basith Basheer（MCLH）；Ben Rowe（Volker Wessels）；Alexia Cammack（WSP）；Chris Matthew（Plantforce）；Dan Evans（Careys）；Edward Tainsh（Colas Rail）；Jonathan Fielding（环境署）；Garry Baynham（Plantforce）；Gavin Allan（Robertsons）；Ian Watt（苏格兰水务）；Jackie Cuthbert（Sunbelt Rentals）；James Bellinger（ARUP）；James Kearsey（Boss Cabins）；Jigar Dhabalia（Workdry）；Joshua Taylor（Selwood）；Kim Watson（M O'Brien）；Mark Lawton（Skanska）； Hannah Livermore（环境署）；Nikolaos Sapounas（Octavius）；Rachael Blackwell（Wessex 考古学）；Robert Lockwood（SCS）；Shital Shirsat Rohekar（HS2）；Steve Postlehwaite（Costain）。植物类别小组会议的行动和笔记摘要