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媒体释放气候变化显示其爪子
除了飓风外，严重的雷暴也造成了巨大的破坏：仅在美国，他们就负责损失570亿美元，其中41亿美元已被保险。这些款项仅略低于上一年的纪录数字660亿美元和51亿美元，使2024年成为这类风暴最昂贵的一年。在三月袭击了中西部的两个严重雷暴阵线，五月伴随着许多龙卷风，这是一年中最昂贵的保险损失事件之一。共同造成了几乎130亿美元的总损失，其中约有100亿美元的保险人。这些数字证实了这一趋势：非高峰事件（例如严重的雷暴事件）现在正在造成累积损害，等于年复一年的严重飓风 - 保险公司承担着很大的成本。
个性化医学时代的胃蛋白释放肽受体成像和治疗
g天文释放肽受体（GRPR）或bombesin receptor 2是一种在几种实体瘤中过表达的膜受体，包括前列腺肿瘤，乳腺肿瘤，胃肠道基质肿瘤（GISTS），小细胞和非细胞和非细胞和非 - 小细胞肺癌，gastrino-Mas-mas-Mas-mas，结肠癌，蛋白癌，蛋白蛋白癌，蛋白蛋白蛋白酶，卵巢癌。这个目标增加了疗法的武术，因为许多光学含量的放射性药物已开始使用。Wang等人的文章。在《核医学杂志》中阐明了GIST中的GRPR成像（1）。PET/CT使用[68 GA] Ga-Nota-RM26（一种靶向GRPR靶向放射性药物），检测到16名患者的18个病理结构的GIST GIST病变中有88.9％，而[18 F] -FDG PET/CT仅检测到50％（p，0.01）。对于[68 Ga] ga- nota-rm26， suv max大大高于[18 f] -fdg（平均值，17.07 6 19.57 vs. 2.28 6 1.65; p，0.01），并且与免疫组织上的grpr不合理。作者发现GRPR PET/CT成像有助于将GIST与良性平滑肌瘤和Schwannomas区分开，基于GIST的SUV Max较高（1）。这些结果表明，以GRPR为目标的成像可能与选定患者的手术计划和治疗决策有关。然而，根据Wang等人提出的SUV最大临界值，异位胰腺与GIST更难区分。GIST是由肌肉肌的骨髓丛内的cajal间质细胞引起的间质肿瘤，典型地在胃中（60％），空肠和回肠（30％），或者，较少频率地，较少的，duododenum，duododenum，duododenum，duododeNum，colon，colon，or eypophagus。诊断时的平均年龄为60 - 65岁，没有性别偏好。GIST与在琥珀酸脱氢基因酶亚基中的一个中激活试剂盒（75％），血小板衍生的生长因子受体A（10％）或频繁突变（例如NF-1突变）或缺乏症有关。GIST通常以局部疾病的形式出现，但是复发和转移经常出现。先进的GIST通过手术和酪氨酸激酶抑制剂（例如，伊马替尼第一，苏替尼，雷莫非尼）的结合进行治疗，但患者随着时间的推移会发展出TKI耐药性。Reubi等人报道了在原发性和转移性GIST中GRPR和其他神经肽受体的高表达。 使用受体放射率，为设定基础在原发性和转移性GIST中GRPR和其他神经肽受体的高表达。使用受体放射率，为
评估、治疗和释放 - 护理指令 - NSHA CD-EC-020
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新闻稿：审计长布鲁克·利尔曼（Brooke Lierman）释放非营利性影响报告
Annapolis，MD。（2024年12月30日） - 审计长布鲁克·E·利尔曼（Brooke E.与会者和主持人于6月聚集在一起探讨政府和非营利组织可以更有效地为马里兰人服务的方式。桥接社区会议是由审计长办公室与健康负责人，马里兰州非营利组织，州长社区倡议办公室和中央马里兰州联合之路合作主持的，旨在为非营利组织提供主要依赖政府支持和慈善捐赠的非营利组织。会议集中于赠款写作，财务管理，组织可持续性和组织发展。
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
算法在合适图的生成树上释放
摘要。在本文中，为某些图开发了代数和组合特性以及跨越树数的计算。为此，讨论了一种与图形相关的拉普拉斯矩阵光谱的原始方法。它代表了一个替代过程，用于计算任何图的生成树的数量和哪些，并且基本上是在其内部周期之间的共同边数的基础上连接到生成树的数量。显示算法及其源代码，用于确定Jahangir图类别的所有边缘树的收集。给出了涉及此类图的应用程序，以便在传输声明信息中获得令人满意的安全性，并突出显示它们的最终对称属性。
用于受控释放的pH响应纳米凝胶
摘要开发有效的胰岛素输送系统仍然是糖尿病管理中的重大挑战。这项研究旨在设计和评估pH响应性纳米凝胶的葡萄糖依赖性胰岛素释放，以满足对更多生理响应式治疗方法的需求。pH反应性纳米凝胶。该系统的特征是pH依赖性肿胀，胰岛素加载效率和释放动力学。体外研究使用L929和MIN6细胞评估了生物相容性，而体内研究在28天内评估了糖尿病大鼠模型中的血糖控制。纳米凝胶表现出与葡萄糖浓度相关的pH依赖性尺寸变化（185±12 nm至338±28 nm）。胰岛素负荷效率达到75.8±3.2％，在高血糖条件下释放率提高。体内研究表明，与游离胰岛素相比，血糖的控制优越，其作用持续时间（18.5±2.5 h vs 6.5±1.0 h）和降血糖事件降低（3 vs 12 vs 12事件/28天）。长期研究表明，在28天内，纳米凝胶稳定性和胰岛素生物活性（94.2±3.5％）维持HbA1c水平（从9.8±0.5％到7.1±0.3％）的显着提高（从9.8±0.5％到7.1±0.3％）。与常规胰岛素治疗相比，开发的pH响应性纳米凝胶系统表现出具有优势长期血糖控制的有效葡萄糖依赖性胰岛素释放。这种方法通过降低给药频率和降低血糖事件的风险来改善糖尿病管理的潜力。关键词：糖尿病，药物输送系统，水凝胶，胰岛素，pH响应材料
气候释放性游戏改变者 - 评估。 ...
推进国家气候弹性框架并催化气候弹性中的美国创新，由拜登·哈里斯（Biden-Harris）政府于2023年9月发布的国家气候弹性框架构成了促进创新和动员投资以提高公平气候弹性的核心目标。1气候弹性是一个主要的投资机会，也可以保护其他投资。一些分析师估计，到2026年，全球气候弹性市场的价值可能高达2万亿美元。然而，通过其他评估，全球气候融资中只有不到10％的目标是针对适应和韧性 - 在总计1.27万亿美元中的630亿美元中，投资的98％来自公共部门。私人和慈善投资者可能会认为气候弹性项目比气候缓解项目更难基准和测量，从而使回报更加不确定。最近为评估特定气候弹性投资的经济回报的最新努力表明，某些投资在十年的时间内可能会产生近四倍的净福利。气候弹性游戏改变者评估确定了一套特定的技术和解决方案，这些技术和解决方案有可能为这些技术和解决方案做好准备，以便为美国的当前和未来在改变游戏变化方面的影响。在第五次国家气候评估中指出的那样，“尽管适应计划和实施在美国已经进步，但迄今为止，大多数适应性措施的规模却很小。此评估被设计为美国的伴侣在许多情况下，需要更具变革性的适应性来充分解决当前和未来气候变化的风险。”公平且可持续的美国对气候变化的反应有可能减少气候影响，同时改善福祉，增强韧性，使经济受益，并部分地纠正种族主义和不公正的遗产变革性适应带有挑战和权衡，需要考虑这些挑战和权衡，以避免加剧或造成新的社会不公。符合2050年气候目标的创新，这是一份2022年的报告，该报告确定了加速进步的机会，以帮助美国达到2050年的零排放量目标并支持全球脱碳。就像2022年的报告采用创新来实现净零国家的愿景一样，气候弹性游戏改变者的评估重点是建立和增强气候韧性的国家所需的美国创新：一个可以忍受，适应和进化的当前气候条件和未来的气候条件。该评估还实现了国家气候弹性框架的目标3：动员资本，投资和创新以提高气候弹性的规模。此评估旨在使用各种利益相关者，包括私人，慈善机构和非政府组织，以及联邦，州，州，部落，领土，
2025 年全球分化；印度前景面临短期阻力，政策转变是释放长期增长潜力的关键
进入 2025 年，全球经济将呈现差异化发展态势，不同国家/地区的经济前景也日趋多样化。美国再次有望成为经济表现突出的国家，并将稳健增长势头延续到新的一年。其他相对较大的发达经济体，如日本和英国，明年的表现也可能好于前 12 个月。另一方面，许多欧洲经济体，尤其是德国和法国，正面临强大的阻力，这可能会导致经济表现不佳。中国是世界第二大经济体，也是 2025 年全球整体经济的主要决定因素。要么政策制定者将最近的言论转化为实质性的宏观政策以重振经济增长，要么经济将连续第四年保持僵化状态。