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靶向基因传递：落地何处
血液遗传疾病是由基因或其调控元件的突变引起的，这些突变会导致蛋白质功能失调、失调或缺失。传统的基因治疗方法是使用病毒载体将突变基因的功能性拷贝添加到患者细胞中，例如腺相关病毒 (AAV)（Mingozzi 和 High，2011）和慢病毒 (LV) 衍生载体（Naldini，2011）。这些经过修饰的病毒可以将其基因组中编码的转基因表达盒递送到细胞核中，在那里使用遗传信息。这种基因替换策略与突变无关，因此可以使患有相同疾病的患者受益，无论其基因型如何。尽管在体外和体内治疗多种单基因疾病方面取得了显著成功（ Dunbar 等人，2018 年），但在改善治疗结果和治疗具有挑战性的单基因疾病（如血红蛋白病、免疫缺陷和先天性贫血）以及多因素血液疾病（如癌症、自身免疫和感染性疾病）方面仍然存在重大障碍。除了载体特异性问题，如免疫原性和向性（ Masat 等人，2013 年； Colella 等人，2018 年）（超出了本综述的范围）之外，经典基因置换有一个主要局限性：很难在病毒载体环境中忠实地重现内源启动子的特性和基因特异性调控。组织、发育和刺激特异性基因表达需要不同基因组元件（启动子、增强子和沉默子）的复杂相互作用，这些元件可能位于基因组的较远区域，跨越几千个碱基（Schoenfelder and Fraser，2019 年）。AAV 载体是小病毒（约 4.7 kb），限制了表达盒中调控元件的选择，尤其是在递送大型转基因时（Li and Samulski，2020 年）。此外，它们主要以游离体的形式存在于非分裂细胞中，并在细胞分裂过程中逐渐丢失（Nakai 等人，2001 年；Ehrhardt 等人，2003 年；Bortolussi 等人，2014 年），这是一个主要障碍
部落子计划 /部落地区发展计划< / div>
喜马al尔邦的部落地区人口稀少，主要是由于其战略位置和比较的落后而受到州政府的特别关注。部落子计划 /部落地区发展计划于1974 - 75年在该州启动，整个部落人口均在1987 - 88年之前将部落子计划 /部落地区发展计划的范围列入。从国家计划到部落次计划/部落地区发展计划的资金流在一段时间内已从1974 - 75年的3.65％增加到八年级计划结束时的9％，而第12五年计划的水平相同。在年度预算中采用单一合并需求，并在ITDP中引入单线管理是该州取得的杰出成就，以促进该州部落社区的社会经济发展的原因。根据社会正义和授权部制定部落次计划 /部落地区发展计划战略战略的基本变化，现在是政府部落事务部。印度已在第8五年计划的末期引入。过去从上到下练习的计划过程已经逆转，分散的过程将综合部落发展项目（ITDP）作为计划单位开始。制定和实施部落子计划 /部落地区发展计划的制定和实施是基于需求，更实用和面向结果。我希望部门及其ITDP工作人员会发现该文档非常有用。任何改进建议将始终受到欢迎。我记录了我对Vikram Singh Negi博士（其他专员）的辛勤工作的感谢。Kailash Chauhan（联合总监），Sh。 Khem Chand Jagwan（副总监），Sh。 Atul Sharma（R.O），sh。 Lalit Narayan Sharma（A.R.O）和Sh。 Suresh Kumar＆Sh。 Manish Kumar（统计助理）在提出本文件时。 也要感谢副专员Kinnaur，Kinnaur，Lahaul Spiti，常驻专员，Pangi，其他地区专员/地方法官，Spiti＆Bharmour以及项目官员，ITDP Kinnaur/lahaul/lahaul/lahaul/spiti/spiti/pangi/pangi/pangi/pangi/bharmour和所有线路部门，以获取该信息，以获取该信息，以获取该信息的详细供应。Kailash Chauhan（联合总监），Sh。Khem Chand Jagwan（副总监），Sh。 Atul Sharma（R.O），sh。 Lalit Narayan Sharma（A.R.O）和Sh。 Suresh Kumar＆Sh。 Manish Kumar（统计助理）在提出本文件时。 也要感谢副专员Kinnaur，Kinnaur，Lahaul Spiti，常驻专员，Pangi，其他地区专员/地方法官，Spiti＆Bharmour以及项目官员，ITDP Kinnaur/lahaul/lahaul/lahaul/spiti/spiti/pangi/pangi/pangi/pangi/bharmour和所有线路部门，以获取该信息，以获取该信息，以获取该信息的详细供应。Khem Chand Jagwan（副总监），Sh。Atul Sharma（R.O），sh。 Lalit Narayan Sharma（A.R.O）和Sh。 Suresh Kumar＆Sh。 Manish Kumar（统计助理）在提出本文件时。 也要感谢副专员Kinnaur，Kinnaur，Lahaul Spiti，常驻专员，Pangi，其他地区专员/地方法官，Spiti＆Bharmour以及项目官员，ITDP Kinnaur/lahaul/lahaul/lahaul/spiti/spiti/pangi/pangi/pangi/pangi/bharmour和所有线路部门，以获取该信息，以获取该信息，以获取该信息的详细供应。Atul Sharma（R.O），sh。Lalit Narayan Sharma（A.R.O）和Sh。Suresh Kumar＆Sh。Manish Kumar（统计助理）在提出本文件时。也要感谢副专员Kinnaur，Kinnaur，Lahaul Spiti，常驻专员，Pangi，其他地区专员/地方法官，Spiti＆Bharmour以及项目官员，ITDP Kinnaur/lahaul/lahaul/lahaul/spiti/spiti/pangi/pangi/pangi/pangi/bharmour和所有线路部门，以获取该信息，以获取该信息，以获取该信息的详细供应。
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
2022 年阿什伯恩米尔敦总体规划落地（第 2 版 - ...
G1 土地计划用于兴建一所小学和运动场，构成当地中心的西边，这些设施将在学校上课期间和课外对社区发挥重要作用。约 1 公顷的土地将保留作为未来的潜在学校用地，其布局将在未来与教育部协商后确定。未来学校用地的布局应在安装运动场之前确定，因为运动场可能会妨碍这些土地上学校建筑的最佳布局。还需要考虑如何将保留给学校和运动场的土地与毗邻的 F1 开放空间和未来的 21 总体规划相结合。
评估Akkalkuwa农村部落地区的山羊种植造成的损失：案例研究
Mayur Pawshe，Sm Kolangath，RM Kolangath和Alka Sawarkar doi：https：//doi.org/10.33545/26174693.2024.v8.i6sg.1368摘要Akkkalkaluwa摘要是北部的Tehs tehsil sorthernnernnernernernernernernernernernernersmaharshmarashmaharsharshmarashmaharrantracratr tra。经济主要是农业，畜牧业是重要的辅助职业。山羊种植是该地区的重要辅助职业。进行了一项研究，以确定成人和孩子之间的死亡模式和损失的途径。损失分为两个不同的头部，即。由于生产损失而导致的生命和损失造成的损失。通过问卷调查并确定了四家兽医医院的可用记录。该研究是在Akkkalkuwa Tehsil的64个村庄进行的，该村庄的人口为1000及以上。腹泻，肺炎，肚脐病，破伤风是儿童生活丧失的重要原因，而腹泻，腹泻，相关事件，肺炎，化学毒性，事故和盗窃是成人的重要原因。腹泻是成年山羊和孩子中最重要的死亡原因。由于生命损失和生产损失而造成的估计损失是显着的，仅儿童死亡率就会导致估计的卢比损失。每年170万，而成人死亡率导致损失估值卢比。每年1201万。估计由于流产而造成的生产损失造成的损失估计为卢比。每年550万。 印度农村地区的80％的人口从事农业。每年550万。印度农村地区的80％的人口从事农业。要遏制这些损失，需要立即将意识，教育，扩展，参与预防，科学管理实践。关键词：Akkalkuwa，山羊种植，儿童死亡率，死亡率，农村山羊种植，科学管理简介印度是一种农业经济，估计有70％的人口从事农业和相关职业。农业占该国总国内生产总值（GDP）的17.32％。畜牧业和盟军部门占农业总贡献的25.6％。农村经济在很大程度上取决于主要是雨水的农业。畜牧业是农民的辅助收入来源。山羊种植是边缘土地持有家庭的重要收入来源。山羊是一种坚固的动物，具有将低级粗糙的牛奶和肉蛋白转换为高品质的牛奶和肉蛋白的能力。山羊种植在印度的农村村庄基本上是无组织的。在村庄通常可以看到从1 lu饲养到5 lu（lu =牲畜单元）的家庭。在偏远的部落地区，山羊种植是一个重要的子公司占领，为农村边际土地持有人带来了收入和生计。在当前的研究中，我们试图获得部落农村山羊农民造成的损失途径，并意味着遏制它们。目前的研究是在2013年至2018年在印度马哈拉施特拉邦Nandurbar区的64个村庄进行的。总人口的12.2％居住在城市地区，而农村地区有87.8％。akkalkuwa位于satpuda范围为21.55 n 74.02e，北部的纳尔默达河（River Narmada）在东部和南部和西部的古吉拉特（Gujrat）和西部的塔洛达·泰西尔（Akarani）和塔洛达·蒂西尔（Taloda Tehsil）缘缘。这里的大多数人是部落，有81％的家庭从事农业和盟友活动。畜牧业是重要的子公司职业。山羊种植是Satpudas的一项重要活动，并且在没有太多现代化的情况下进行。在选定的村庄中总共有14000只山羊，其中大多数属于非描述性类别。山羊种植在这些地区至关重要，因为它为贫穷的农村家庭提供了生计，牛奶和肉是镰状细胞贫血种群的良好蛋白质来源。
产业共生：循环经济实践落地的保障机制
摘要：人们越来越担心自然资源的稀缺性。当前生产和消费系统产生的资源开发水平促使欧盟委员会制定了一套旨在减轻自然资源压力的指导方针。欧盟提出的这套指导方针基于将当前的线性经济系统转变为循环系统，其中资源和材料在生产系统中保留更长时间。然而，要使这种改变生效，需要采取切实可行的措施。本文介绍了一种工业共生方法作为循环经济模式的实际应用。本文的目的是制定一个指南，以成功实施工业共生网络，证明工业共生可以实现循环经济的目标。为了证明这一点，在西班牙的一个地区提供了一个实施的例子，该地区负责生产全国约 95% 的陶瓷产品。这项研究强调了需要解决的一系列障碍，以便使新模式成为企业和消费者、社会和环境的现实。
落地多模态交互
智能及相关学科。我们的研究涉及语言、逻辑和认知界面上“扎根表征”介导的人类行为多模态意义建构的理论、方法和应用理解 [ 1 ]。在这里，通过将知识表示和推理与视觉计算相结合的系统神经符号机制，声明性地介导扎根推理以实现协作自主具有特殊意义。预期的功能目的涵盖各种操作需求，例如可解释的多模态常识理解、用于通信和总结的多模态生成/合成、多模态解释引导的决策支持、多模态行为适应和自主以及多模态分析可视化。为实现这些操作需求而开发的方法和工具也必须与领域无关，并且它们既能满足在线/实时操作，也能满足不同应用场景中的事后操作（例如，参考 [ 2 ] 中在线神经符号绑架应用于自动驾驶领域的案例）。
落地式碳纤维转子 - ArtisanTG
其中 R max 是到管底的最大径向距离（以毫米为单位），R min 是到溶液弯月面的径向距离（以毫米为单位）。ω 是角速度或 0.10472 x rpm。K 因子可用于以下公式中，以估算制粒所需的时间 t（以小时为单位）：t = k/s，其中 s（以 Svedberg 单位为单位）是沉降系数。