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2023 年 4 月 19 日 - 马里兰州公共工程委员会
bill.morgante@maryland.gov 5. 公共工程委员会湿地许可证建议：公共工程委员会湿地管理员建议委员会为马里兰州可通航水域的填海和疏浚项目颁发许可证。MDE：马里兰州环境部同意此项建议。授权：马里兰州注释法典第 16-202 节环境条款：“委员会应决定颁发 [潮汐湿地] 许可证是否符合该州的最佳利益，同时考虑申请所代表的不同生态、经济、发展、娱乐和美学价值。”另请参阅 COMAR 23.02.04。安妮阿伦德尔县 22-0171 ROBERT MARTENSSON – 通过机械疏浚某个区域、将疏浚物运送到处置场以及为期六年的定期维护疏浚来改善通航通道。安纳波利斯，钓鱼溪 特殊条件：一年中的时间限制。拆除现有平台、在疏浚区域打桩、疏浚材料运输和处置、疏浚后水深测量和维护性疏浚的要求。22-0850 GERARD CHAPPELL – 通过拆除防波堤、用沙子填充海滩和建造石防波堤来养护海滩并控制海岸线侵蚀。塞弗纳公园，卡特泰尔溪 特殊条件：一年中的时间限制。建造海滩养护区的要求。下载联邦批准的说明。22-1064 WILLIAM SYKORA、JOHN SURRICK III 和 NEIL DIDRIKSEN – 通过建造活海岸线、用沙子填充和平整以及种植沼泽植被来减少海岸线侵蚀。安纳波利斯，布罗德溪 特殊条件：沼泽建立区域的要求、沼泽维护计划的签署和接受、年度照片提交、县审查和授权在平均高水位以上工作以及在入侵的芦苇区域种植本地植被。 湿地创建：5,044 平方英尺
大脑成像文档
其他有关收购，协议，重建，图像处理，IT/信息学的投入：Jesper Andersson，Stuart Clare，Michiel Cottaar，Michiel Cottaar，GwenaëlleDouaud，GwenaëlleDuaud，Eugene Du（Sean Fitzgibbon，Fitzgibbon，Ludovica Gri（Ludovica grii函数） Heidi Johansen-Berg，Paul McCarthy，Duncan Mortimer，Gholamreza Salimi-Khorshidi，Thomas Okell，Thomas Okell，Stamatios Sotiropoulos，Benjamin Tendler，Emmanuel Vallee，Chaoyue Wang，Chaoyue Wang，Matthew Webster（Matthew Webster） Colin Freeman（BDI/BMRC，牛津），史蒂夫·加拉特，莎拉·哈德森，尼尔斯·奥辛曼（Niels Oesingmann）（英国生物库克成像），艾伦·扬（Alan Young），约翰·米勒（John Miller），乔纳森·普莱斯（Jonathan Price）（NDPH，牛津），彼得·韦尔（NDPH），彼得·韦尔（Peter Weale），伊利乌斯·龙乌斯（Iulius Dragnu） Kamil Ugurbil，Essa Yacoub，Steen Moeller，Eddie Auerbach（美国明尼苏达州CMRR，CMRR），克里斯蒂安·贝克曼（Christian Beckmann），荷兰·纳德斯·尼杰梅根（Donders Nijmegen，荷兰），西蒙·考克斯（Simon Cox），西蒙·考克斯（Simon Cox），安德鲁·麦金太斯（Andrew McIntosh）梅维斯（Mevis），德国不来梅），安德烈亚斯·巴茨（Andreas Bartsch）（德国海德堡），洛根·威廉姆斯（Logan Williams），艾玛·罗宾逊（Emma Robinson）（英国KCL，英国），安娜·墨菲（Anna Murphy）（英国曼彻斯特大学） （英国诺丁汉大学），Takuya Hayashi（Riken，Kobe，日本），David Thomas，Daniel Alexander，Gary Zhang，Gary Zhang，Enrico Kaden（英国UCL，UCL），Chris Rorden，Chris Rorden（南卡罗来纳大学，美国） Harms，Matt Glasser，Tim Coalson，David Van Essen（美国华盛顿大学，美国）。
推荐引用 推荐引用 Gizem Halis Kasap，《人工智能 (“AI”) 能否取代人类仲裁员？技术问题和法律影响》，2021 J. Disp. Resol. (2021) 可访问以下网址：https://scholarship.law.missouri.edu/jdr/vol2021/iss2/5
* Gizem Halis Kasap 是一名在纽约和伊斯坦布尔执业的律师，拥有维克森林大学法学院法学博士学位、宾夕法尼亚州立大学法学院法学硕士学位和伊斯坦布尔大学法学院法学学士学位。她对仲裁与技术之间的相互作用充满热情，专门研究国际私法背景下的技术法和争议解决。作者要感谢 Akkayan & Yildirim 律师合伙公司的 Ayca Akkayan-Yildirim 博士对自己作为律师和人的能力的坚定信心。作者还要感谢《争议解决杂志》执行委员会和工作人员为本文的发表所做的准备。最后，作者要衷心感谢她充满爱心和鼓励的家人，特别是她的丈夫 Atilla，感谢她给予的所有宝贵的支持、鼓励和建议。 1. Bill Chappell，冠状病毒：世卫组织负责人表示各国必须应对“大流行加速”，NPR（2020 年 3 月 23 日）https://www.npr.org/sections/coronavirus-live-up-dates/2020/03/23/820290984/coronavirus-who-head-says-nations-must-attack-as-pandemic-is-acceler-ating。2. Richard Susskind，《明日之子》，第 xvii 页（第二版，2017 年）。其他研究支持法律世界将在未来二十年发生巨大变化的观点。例如，Deloitte Insight：超过 100,000 个法律角色将被自动化，L EGAL IT I NSIDER（2016 年 3 月 16 日），https://www.legaltech- nology.com/latest-news/deloitte-insight-100000-legal-roles-to-be-automated/。（认为在未来二十年内，40% 的法律职业可能会实现自动化并被人工智能取代）。3. Eric Niiler，AI 能成为法庭上的公正法官吗？爱沙尼亚认为如此，WIRED M AG。，（2019 年 3 月 25 日）。https://www.wired.com/story/can-ai-be-fair-judge-court-estonia-thinks-so/。4. 尽管这则新闻的标题语言充满了未来感，但“AI Judge”一词似乎并不包括可以预测案件结果的算法。相反，人工智能法官更有可能充当助手，依靠实际法官的知识和支持。北京互联网法院推出人工智能法官，CHINA D AILY（2019 年 6 月 28 日），http://www.china-daily.com.cn/a/201906/28/WS5d156cada3103dbf1432ac74.html。
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
1.0发展贡献计划7 - Wellard / Bertram ... < / div>
Kwinana开发捐款计划报告7 - Wellard / Bertram - 2023年12月1.0开发贡献计划7 - Wellard / Bertram在当地规划计划号< / div>上显示了开发贡献区域2（LPS2）方案图作为开发贡献区域7（DCA7）。该区域在附录1中复制 - 开发贡献区域7 Wellard/Bertram，但是如果附录1与方案图上显示的DCA7区域之间存在任何差异，则该方案图应占上风。2.0目的本开发贡献计划报告的目的是：a）为开发新基础设施的开发应用，这是由于开发贡献领域产生的需求增加所必需的； b）提供公平的基础设施成本和所有者之间的行政项目； c）确保由于发展贡献领域的土地的细分和开发而合理地需要成本缴纳； D）协调基础设施的及时提供。4.0开发贡献计划的操作本计划是根据国家规划政策制定的3.6：基础设施捐款，并根据第5.15.5节的开发贡献领域的规定进行操作。Development within DCA7 and the identification of infrastructure items within the corresponding Development Contribution Plan (DCP) are guided by the following plans and documents: WAPC Jandakot Structure Plan 2007 Casuarina Local Structure Plan 1997, Taylor Burrell Town Planning and Design Bertram North (Belgravia Central) Structure Plan, Chappell Lambert Everett Town Planning and Urban Design Wellard Residential – Bollard Bulrush Local Structure Plan (Providence Estate, including Lots 1, 2 and 10 Johnson Road Local Structure Plan (Fairhaven Estate) 2012, CLE Town Planning and Design Wellard West (Emerald Park) Local Structure Plan 2014 Lot 661 Local Structure Plan Oakebella Local Structure Plan Lot 502 Tamblyn Place Local Structure Plan Lot 670 Local Structure Plan State Planning Policy 3.6: Development Contributions for Infrastructure, WAPC 宜居社区，2009年，WAPC发展控制政策2.3：居民区的公共开放空间，WAPCKwinanaCIP 2018 3.0该计划的计划将于2017年10月3日至2027年10月3日运作10年，根据关科纳纳地方计划计划（LPS）No 2。
伊娃·里科马尼奥 - 热那亚
精选出版物 - E Pesce、F Porro、ER《大型数据集、偏差和面向模型的最优实验设计》《国际质量与可靠性工程》（正在印刷）。 - F Carli，M Leonelli，ER，G Varando 用于分层分阶段树结构学习的 R 包 stagedtrees J. of Stat Software，102:6，1–30，2022。 - M Leonelli，ER，JQ Smith 用于群体决策的概率输出的连贯组合：一种代数方法，OR Spectrum 42:2，499–528，2020 - Fassino，ER，MP Rogantin 一些复杂函数的体积规则和期望值，代数统计杂志，SE Fienberg 纪念刊，10:1，115–127，2019 - E Pesce，ER，HP Wynn 大数据中的实验设计问题。偏见问题，在：Greselin F、Deldossi L、Bagnato L、Vichi M（编辑）复杂数据的统计学习。 CLADAG 2017。分类、数据分析和知识组织研究。 Springer, Cham, 第 193–20 页，2019 年 - S Barani, ER 等 7 人《地震矩释放的时间尺度及其对地震发生概率的影响》，《科学报告》8:1，1–11，2018 年 - A Bigatti, CGIorgen, ER、JQ Smith 使用计算机代数发现统计等价类，《国际近似推理杂志》95，167–184，2018 年 - M Leonelli, ER、JQ Smith 用于计算乘法影响图中预期效用的符号代数，《数学与人工智能年鉴》81:34，273–313，2017 年 - S Massa, ER 高斯马尔可夫组合的代数表示，《伯努利》23:1， 626–644，2017 - ER，N Rudak，S Kuhnt 统计模型构建设计的数值代数扇形，Statistica Sinica，26，1021–1035，2016 - C Fassino，ER，G Pistone 一般节点的插值立方体公式的代数，Statistics and Computing，24:4，615–632，2014 - ER，JQ Smith，P Thwaites 使用链式事件图进行因果分析，人工智能 174:12-13，889–909，2010 - ER 代数统计简史（第 8 届德国概率和统计公开会议开幕报告）。 Metrika 69, 397–418, 2009 - MJ Chappell, G Margaria, ER, HP Wynn 微分代数方法用于研究生物有理多项式模型的结构可识别性。数学生物科学，174，1–26，2001 - G Pistone, ER, HP Wynn 代数统计学。Chapman and Hall/CRC，博卡拉顿，2000