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World File Search System角度
从批判政治经济学角度理解家庭政策转型
3. 为了比较不同福利制度的支出变化，我们将各国分为“大陆”（奥地利、比利时、法国、德国、卢森堡和荷兰）、“地中海”（希腊、意大利、葡萄牙和西班牙）、“自由和激进”（澳大利亚、加拿大、爱尔兰、日本、新西兰、瑞士、英国和美国）和“斯堪的纳维亚”（丹麦、芬兰、冰岛、挪威和瑞典）组。4. 对于本文中的实证分析，我们使用了以下数据来源：EU-Silc（2016 年）、社会支出数据库（2020 年）、家庭数据库（OECD 2017 年）和 ILOSTAT（2020 年）。关于这些数据的局限性——所谓的“因变量问题”，请参阅 Clasen 和 Siegel（2007 年）。
控制工程和数学：通过艺术的角度
摘要：本文提出了基于艺术概念的新普遍科学活动，从而促进了中学和高中学习者的多样性和包容性。两个易于重复的讲习班旨在通过艺术观点引起女孩对科学，技术，工程和数学的兴趣。因此，从建筑和动画的艺术角度分别为年轻参与者提出了数学和自动控制的基本科学概念。数学研讨会的重点是分形和黄金比率，而控制研讨会则解释了反馈环元素。一个包含第一个控制工程动画动画卡通的视频以艺术方式解释了控制的基本概念，突出了在无人机上说明的控制器，执行器和传感器的重要性。从研讨会参与者那里学到的教训和反馈。
从广义的角度审查货币政策
银行在JGB持有的份额预计将在一段时间内保持极大的范围，并且JGB市场运作可能需要一段时间才能恢复。一些银行贷款可能包含向借款人贷款的借款，具有相对较低的抗收入或贷款利率上升的弹性，而提供的贷款持续时间以及金融机构持有的债券也越来越长。这些要点可能是在外部环境发生重大变化的情况下阻碍金融中介活动的因素。
从监管机构和行业从业者Maulana A*，Nasrullah bin Sapa B的角度来看，印度尼西亚的清真认证过程
国内穆斯林消费者和国际市场的需求。本研究研究了印度尼西亚清真认证的监管机构和工业从业人员的观点，重点是法规的复杂性，程序性挑战和由市场需求驱动的合规性。使用描述性定性方法，本研究确定了主要问题，包括监管机构之间的责任重叠，数字化转型的影响以及政府与行业之间的协作重要性。结果表明，监管复杂性通常会引起程序上的混乱，从而妨碍了遵守情况，而BPJPH数字计划则提供了加快认证过程的机会，但面临可及性的挑战，尤其是对于农村地区的中小企业而言。此外，消费者对清真产品压力公司的高度需求使清真认证成为竞争力战略的一部分。这项研究的含义表明，在伊斯兰研究中需要采取综合方法，涉及宗教纪律，政策和企业，以发展基于伊斯兰教义的响应式经济。增加监管机构与行业之间的合作是支持印度尼西亚清真部门增长并加强其在全球清真市场中的地位的关键。摘要关键词：清真认证，法规复杂性，政府行业合作
从信息访问研究人员的角度看负责任的人工智能实践博士课程报告
虽然负责任的人工智能的概念越来越流行，但从业者和研究人员可能经常难以在自己的工作中描述负责任的实践。本文介绍了乌迪内大学 Damiano Spina 博士举办的为期四天的负责任人工智能博士级课程。该课程采用实践方式，旨在说明负责任的人工智能概念在研究中的应用。该课程使用基于现有 IR 研究的案例研究，探讨了负责任的人工智能概念，如定位、参与式研究、公平性、多样性和道德。该课程吸引了 23 名参与者，包括在线和面对面的参与者，包括不同阶段的博士生、博士后研究员、教授和学术人员。它包括四场会议和五场互动小组活动。在 23 名与会者中，20 人（87%）积极参与活动，14 人（61%）完成了期末调查。我们相信本文讨论的实践活动可以帮助从业者和教育工作者设计信息检索课程的负责任的人工智能内容。
量子纠缠从无限量子场理论的角度
量子纠缠是量子力学中最引人入胜的现象之一，其中两个或多个“粒子”保持互连，使得一个“粒子”状态的变化立即影响另一个状态，无论它们之间的距离如何。这种现象挑战了当地和因果关系的经典观念。从无限量子场理论的角度来看，量子纠缠可以解释为该领域统一的自动骚扰的自然结果，在该范围内，所有“粒子”都是统一，不可分割的现实的体现。
直接视图在魔术扭转角度附近的石墨烯超晶格中的栅极可调小型散布
摘要：扭曲的石墨烯单和双层系统的超晶格产生了按需多体状态，例如Mott绝缘子和非常规的超导体。这些现象归因于平坦带和强库仑相互作用的组合。然而，缺乏全面的理解，因为当电场应用以改变电子填充时，低能带的结构会发生强烈的变化。在这里，我们通过应用微型注重角度分辨的光发射光谱光谱光谱光谱光谱传递到位于原位门配，我们可以直接访问扭曲的双层石墨烯（TBG）和扭曲的双重双层石墨烯（TDBG）的填充相关的低能带。我们对这两个系统的发现处于鲜明的对比：可以在简单模型中描述掺杂的TBG的掺杂依赖性分散体，将依赖于填充的刚性带转移与多体相关的带宽变化相结合。在TDBG中，我们发现了低能带的复杂行为，结合了非单调带宽变化和可调间隙开口，这取决于栅极诱导的位移场。我们的工作确立了在扭曲的石墨烯超晶格中低能电子状态的电场可调节性的程度，并且可以支持对所得现象的理论理解。关键字：扭曲的双层石墨烯，Moire ́超级晶格，扁平带，微摩尔，原位门控，带宽重归于
在洪水预测和预测，挑战和方向上的机器学习应用在改变环境的角度
摘要：在过去的几十年中，洪水被确定为世界上最常见和分布的自然灾害之一。洪水的负面影响可能会大大减少。除了大规模的时空数据以及对物联网数据的更多关注之外，全球数字数据的数量正在增加。人工智能在分析和制定相应的减轻洪水计划，洪水预测或预测中起着至关重要的作用。机器学习（ML）模型最近由于数据从数据中的自学能力而没有包含任何复杂的物理过程而受到了很多关注。本研究对洪水预测，预测和分类任务中使用的ML方法进行了全面综述，并作为未来挑战的指南。讨论了将这些技术应用于洪水预测的重要性和挑战。最后，提出了洪水分析中ML模型的建议和未来方向。
Putnam从机器学习的角度解释的批判性和解释倾向
库恩（Kuhn）关于正常科学与非凡科学的图片在他的1962年著作《科学革命的结构》中介绍了。在短暂的讽刺漫画中，正常科学发生在范式内，而非凡的科学发生在范式之间。因此，非凡的科学需要科学革命和范式转变。因此，“范式”一词成为库恩论点的重要术语；但是，它仍然相对模棱两可。就本文而言，范式可以简化为既定的科学理论，符号概括和启发式模型。作为对库恩（Kuhn）和波普尔（Popper）在良好理论选择本质的立场的回应，普特南（Putnam）构建了schemata，以说明考虑科学问题的两种趋势。（理论的“佐证”）
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