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石油和天然气开发人类健康和福祉的风险：对澳大利亚的发展和影响的结论
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附件1 验收项目结论及经费处理意见
208 粤桂联合基金 - 重点项目 两广典型近海区域生物污染物的 健康风险及其迁移转化机制研究 2020B1515420002 李桂英 广东工业大学 通过 结余经费由项目承担单位统筹安排
DNA 提取香蕉实验结论
从细胞中提取 DNA 是分子生物学的一个基本过程，为各种科学研究和应用奠定了基础。本实验报告概述了使用常见实验室材料从香蕉细胞中分离 DNA 的分步过程。通过这个实验，我们旨在展示 DNA 提取的实用方面，同时强调这项基本技术所依据的生物学原理。本实验的主要目标是通过从香蕉细胞中分离 DNA 来直观地观察 DNA，从而了解 DNA 提取背后的基本方法。该过程涉及几个关键步骤：细胞裂解、膜破坏和 DNA 沉淀。首先，用刀将新鲜香蕉切成小块。然后将香蕉片放入研钵中用水捣碎，直到形成浆状。通过将 10 毫升 Trix 与 20 毫升水混合，制备洗涤剂溶液 (Trix)，确保气泡形成最少。将捣碎的香蕉混合物和洗涤剂溶液混合并充分混合。将所得混合物通过双层粗棉布过滤到试管中，使用漏斗收集滤液。将冰冷的异丙醇（20-25 毫升）小心地加入装有滤液的试管中，保持轻微倾斜以尽量减少混合。将试管静置 3-5 分钟，在此期间沉淀的 DNA 呈现为管中上升的浑浊白色物质。这个实验提供了 DNA 分离的切实演示，展示了香蕉细胞中可见的 DNA 沉淀。使用洗涤剂和盐进行细胞裂解，结合酒精进行 DNA 沉淀，对于各种生物技术和法医应用（如基因工程和 DNA 指纹识别）至关重要。该过程依赖于分离纯 DNA 以进行进一步分析。在高倍显微镜下，DNA 呈现为扭曲的梯子形状。它包含基因，这些基因掌握着我们身体发育和功能的指令。基因产生执行大多数身体任务的蛋白质。基因变异（称为等位基因）影响头发颜色、眼睛颜色和耳垂形状等特征。这些指令被包装在细胞内，使其太小而无法正常看到或触摸。但是，由于 DNA 存在于每个细胞中，因此可以从生物体中提取大量 DNA。 在这种情况下，我们将使用家用产品从香蕉中提取 DNA。 材料： * 1/2 根去皮的熟香蕉 * 1/2 杯热水 * 1 茶匙盐 * 1/2 茶匙洗洁精 * 可重新密封的拉链袋（夸脱大小） * 提前放在冰箱中的极冷外用酒精（异丙醇） * 咖啡过滤器 * 窄玻璃杯 * 木制搅拌器 分步说明： 1. 将可重新密封的袋子中的香蕉捣碎，直到它像布丁一样。 2. 将热水和盐混合，然后将溶液倒入袋中。 3. 轻轻挤压并混合内容物 30-45 秒。 4.加入洗洁精，轻轻搅拌以避免产生过多泡沫。5. 将咖啡滤纸放在透明玻璃杯中，将杯口固定在杯口周围。6. 将混合物倒入滤纸中，静置直至所有液体滴入杯中。7. 取出并丢弃用过的咖啡滤纸。8. 慢慢地将冷酒精倒入杯边，在香蕉混合物顶部形成 2.5-5 厘米厚的一层。9. 等待八分钟，观察酒精层中形成的气泡和浑浊物质。10. 用木制搅拌器收集浑浊的 DNA 碎片，旋转搅拌器使它们聚集在一起。从香蕉搅拌器中取出的看起来像云的东西实际上是 DNA！有教师和学生包。最近的实验可以通过认识到挤压香蕉可以分解细胞并有助于破坏细胞壁来理解，但为什么要添加其他成分？我们是如何进入细胞并让 DNA 粘在一起的？让我们来思考一下与香蕉混合的三种关键物质：盐水——在添加任何其他物质之前，先将香蕉在盐水中捣碎。这一步是为添加洗洁精做准备，洗洁精有助于释放 DNA。一旦 DNA 被释放，这种盐将帮助 DNA 链粘在一起，形成足够大的团块，以便于观察。洗洁精——洗洁精可以分解将细胞结合在一起的膜，这些膜由脂肪和油等脂质组成。它通过将这些油腻的分子彼此分离来“去除油脂”。加入洗洁精后，它会分解细胞膜并释放 DNA。酒精——DNA 团块可溶于某些液体，但不溶于酒精，因此添加酒精有助于 DNA 团块的形成。图片来源：Ralph Daily 通过 Wikimedia Commons 提供的香蕉和草莓图片。这种盐可以帮助DNA链粘在一起，形成足够大的团块，以便于观察。洗洁精——洗洁精可以分解将细胞结合在一起的膜，这些膜由脂肪和油等脂质组成。它通过将这些油腻的分子彼此分离来“去除油脂”。加入洗洁精后，它会分解细胞膜并释放DNA。酒精——DNA团块可溶于某些液体，但不溶于酒精，因此加入酒精有助于DNA团块的形成。图片来源：Ralph Daily，来自 Wikimedia Commons 的香蕉和草莓图片。这种盐可以帮助DNA链粘在一起，形成足够大的团块，以便于观察。洗洁精——洗洁精可以分解将细胞结合在一起的膜，这些膜由脂肪和油等脂质组成。它通过将这些油腻的分子彼此分离来“去除油脂”。加入洗洁精后，它会分解细胞膜并释放DNA。酒精——DNA团块可溶于某些液体，但不溶于酒精，因此加入酒精有助于DNA团块的形成。图片来源：Ralph Daily，来自 Wikimedia Commons 的香蕉和草莓图片。
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
结论 KarrC Bw BFD 信息在电话外部...
英语 A2 汉堡 13.01.2025 24.01.2025 6 基尔 0431/384-7868 7400 分班考试：https://www.berlitz.com/de- de/about/kostenloser-einstufungstest 1300/AG/0009/25
总结与结论
饮食在塑造个人和群体的健康和福祉方面发挥着关键作用。健康、安全的饮食有助于预防各种形式的营养不良以及非传染性疾病 (NCD)，包括但不限于糖尿病、心脏病、中风和癌症，以及由物理、化学或生物危害引起的食源性疾病。动物源食品（动物源食品）和植物源食品（植物源食品）之间的平衡是健康饮食的重要组成部分。动物源食品是高生物利用度蛋白质以及关键维生素、脂质和矿物质的良好来源，但食用某些类型和一定水平的动物源食品会增加与饮食相关的 NCD 风险。食用植物源食品与降低与饮食相关的 NCD 风险有关，但几乎完全由植物源食品组成的饮食可能会增加营养缺乏的风险。越来越多的证据还表明，用于生产动物源和植物源食品的食品系统会以不同的方式对环境产生重大影响，包括通过水和土地的使用以及温室气体的排放。此外，含有有害细菌、病毒、寄生虫或化学危害的不安全食品在全球范围内导致大量疾病和死亡，动物源和植物源食品都可能是这些污染物的主要来源。
15304/24 RB/LV 1竞争2 1。理事会的结论...
b）在可持续的土壤和水弹性，粮食系统安全和与生物经济相关政策（布达佩斯，2024年12月4日至6日）的背景下，“生物境及以后的：为未来合作”的高级和东欧研究与创新优先级的高级会议的结果
87 第五章 结论与建议 关于......
政府参与尼日利亚创意产业的回顾。《商业多样性杂志》，23 (2)，64-78。检索自 https://www.proquest.com/scholarly-journals/role-policy- development- creative-industries/docview/2836033923/se-2
