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职业足球球队战略动态分析
足球经理必须做出的最重要的战术决策之一是确定比赛不同阶段球队的空间配置或阵型。阵型的选择会影响球队的进攻力度、进攻重点以及整体比赛风格。我们提出了一种创新的新技术，用于动态测量、分类和研究职业足球比赛中的球队阵型。使用大量球员跟踪数据样本，我们测量每场比赛期间连续时间间隔内每支球队球员在控球和失球时的相对位置。应用分层聚集聚类（使用 Wasserstein 度量来测量阵型之间的距离），我们确定了球队部署的独特进攻和防守阵型。我们使用这些阵型模板，结合贝叶斯模型选择标准，对新的阵型观察进行分类，生成每场比赛的战术摘要。我们确定每支球队首选的进攻和防守阵型，并研究经理在比赛中如何对关键事件做出战术反应。最后，我们讨论阵型选择与比赛风格的关系，并讨论我们的方法的其他潜在应用。
Kyushu分支学术讲座信息和计划 /第9届... < / div>
在场地E上的海报会议简短介绍为1分钟，没有问答。海报主持人被要求提交一张摘要幻灯片并提前提交。简短的演示后，海报演示将在地点PS开始。12月8日9:00的海报设置，然后拆除至12月8日13:00。关于演示文稿编号：例如，7AA-1是指第七场地早晨的第一次演讲，在讲座编号前的△标记表示演示奖的演讲。
瑞舒伐他汀和替利利汀的结构表征......
已建立了利用反相高效液相色谱法同时定量瑞舒伐他汀和替利格列汀（具体和制剂）的最相关分析技术。发现所开发的方法线性、准确、精确、稳定且耐用。所用流动相为乙腈：水（65:35），流速为 0.8 ml/min。使用正磷酸将 pH 设置为 2.5。瑞舒伐他汀的洗脱时间为 5.48 min，替利格列汀的洗脱时间为 2.35 min。可检测和定量的最小分析物量为瑞舒伐他汀 7.58 µg/ml 和 22.98 µg/ml，替利格列汀 6.96 µg/ml 和 21.10 µg/ ml。每个估计的参数均符合相关标准，因此明确了反相液相色谱法用于定量片剂的有效性。使用开发的方法进行了强制降解研究。瑞舒伐他汀的降解是在光碱性条件下进行的，而替利格列汀的降解是在光酸性条件下进行的。结构表征工具（例如傅里叶变换红外、核磁共振和电子喷雾电离质谱）用于描述降解产物。描述了两种药物的碎裂途径。此外，使用 ProTox-II 软件预测了降解物的计算机毒性。这项研究表明了一种广泛的新降解研究方法，可用于药物开发阶段。
脂肪组学和代谢组学（植入）
1人类遗传学系，麦吉尔大学，蒙特利尔，QC H3A 0C7，加拿大2个基因组医学中心，京都大学研究生院，京都大学606-8507，日本3数字技术研究中心，加拿大国家研究委员会，渥太华，渥太华，K1K 4P7，加拿大4P7，Indure prantublorator and Inderipic suplorator and Indiator lip lip lip lip lip lip。渥太华的渥太华，位于加拿大的K1H 8M5，5年生物化学系，微生物学和免疫学系和渥太华系统生物学研究所，渥太华大学，渥太华大学，K1H 8M5，加拿大6 Terrence Donnelly Donnelly Donnelly Center of Cancase ot toronto，MORONTO，MORONTO，MORONTO，MORONTO，MORONTO，MOLONTO，MOLONTO，MOLONTO，MOLONTO，MORENT，MORONT，MOLONT，MORONT，MOLONTO，MORONT，MORONTICT，M5S，M5S，M5S，M5S，M5 of Toronto, Toronto, ON M5S 3E1, Canada 8 Institute of Parasitology, McGill University, Montreal, QC H9X 3V9, Canada 9 Department of Cellular and Molecular Medicine, University of Ottawa Brain and Mind Research Institute, Ottawa, ON K1H 8M5, Canada 10 Department of Chemistry and Biomolecular Sciences, Centre for Catalysis Research and Innovation, University of Ottawa,渥太华，在加拿大的K1N 6N5上，相应的作者。数字技术研究中心，国家研究委员会，渥太华蒙特利尔路1200号，加拿大K1K 4P7。电子邮件：Miroslava.cuperlovic-culf@nrc-cnrc.gc.ca（M.C.-C。）和渥太华大学生物化学，微生物学和免疫学系，451 Smyth Rd，Ottawa，Ottawa，Ottawa，Ottawa，K1H 8M5，加拿大。 电子邮件：sbennet@uottawa.ca（S.A.L.B。） †同等贡献。 副编辑：guqiang yu电子邮件：Miroslava.cuperlovic-culf@nrc-cnrc.gc.ca（M.C.-C。）和渥太华大学生物化学，微生物学和免疫学系，451 Smyth Rd，Ottawa，Ottawa，Ottawa，Ottawa，K1H 8M5，加拿大。电子邮件：sbennet@uottawa.ca（S.A.L.B。） †同等贡献。 副编辑：guqiang yu电子邮件：sbennet@uottawa.ca（S.A.L.B。）†同等贡献。副编辑：guqiang yu
“gLupe mini”是一款小型AI图像检查设备，可以从单张图像中学习……
■公司简介 公司名称：系统规划研究所株式会社 代表董事：门胁仁志 总公司所在地：东京都涩谷区樱丘町18-6日本会馆 业务内容：以医疗信息、控制与空间、通信与网络、图像处理、AI等领域为中心的软件开发、系统开发、系统集成、咨询、技术开发、产品开发 URL：https://www.isp.co.jp/
![利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]](/simg/9\9387ec6c0b051bb435b36d1f49766d3c18604346.png)
利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]
(1) R. Gómez-Bombarelli, J.N.魏，D. Duvenaud，J.M.Hernandez-Lobato、B. Sanchez-Lengeling、D. Sheberla、J. Aguilera-Iparraguirre、T.D.希泽尔 R.P.亚当斯和 A.Aspuru-Guzik.，“使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计”，ACS Central Science，卷。4，没有。2，第268-276，2018 年 2 月。(2) T.Guo, D.J.Lohan 和 J.T.Allisony，“使用变分自动编码器和风格迁移进行拓扑优化的间接设计表示”，AIAA 2018-0804。https://doi.org/10.2514 / 6.2018-0804，2018年。(3) S. Oh、Y. Jung、S. Kim、I. Lee 和 N. Kang，“深度生成设计：拓扑优化与生成模型的集成，”J.机械设计，卷。141，号。11, 111405, 2019.(4) 五十岚一，伊藤桂一，《人工知能(AI)技术と电磁気学を用いた最适设计［I］──トポロジー最适化──，》信学志，卷．105，没有。1. 页2022 年 33-38 日。(5) H. Sasaki 和 H. Igarashi，“深度学习加速拓扑优化”，IEEE Trans。Magn.，卷。55，没有。6，7401305，2019。(6) J. Asanuma、S. Doi 和 H. Igarashi，“通过深度学习进行迁移学习：应用于电动机拓扑优化, ” IEEE Trans.Magn., 卷。56, no.3, 7512404, 2020.(7 ) T. Aoyagi、Y. Otomo、H. Igarashi1、H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Arita，“使用深度学习进行拓扑优化预测电流相关电机扭矩特性”，将在 COMPUMAG2021 上发表。(8) R.R.Selvaraju、M. Cogswell、A. Das、R. Vedantam、D. Parikh 和 D. Batra，“Grad-CAM：来自深层的视觉解释网络通过基于梯度的定位，” Proc.IEEE Int.Conf.计算机视觉 ( ICCV )，第< div> 618-626，2017 年。(9) H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Igarashi，“用于电动机设计的可解释深度神经网络”，IEEE Trans。Magn.，卷57，号6，8203504，2021。(10) X.Y.Kou，G.T.Parks，和 S.T.< div> Tana，“功能优化设计