XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDijk
荷兰的气候和能量前景2024
作者，项目团队和实质性贡献PBL：Pieter Hammingh，Marian Abels-Van概括，Dieuwert Blomjous，Peppi Boesler，Lennart Bours，Lennart Bours，Corjan Brink，Dick van Dam，William van Dam，William van Dijk，Justin Domhof，Justin Domhof，Gerbenkirchen，MaArtenkirchen，MaAtten'saraTen'''Maarten''' Ivanova, Robert Koelemeijer, Gabriël Koole, Paul Koutstaal, Sander Lensink, Astrid Martens, Jordy van Meerkerk, Jelle van Minnen, Folckert van der Molen, Amber Nusteling, Eline Ooms, Özge Özdemir, Marian Pompub, Marian-Pompub, Marian-Pompubel, Marian-Pompub, Marian-Pompub, Gerald Schut，Martijn Van Sebille，Shruti Setty，Inge Stammes，Michel Traa，Roel Van der Veen，Paul Vethman，Cees Volkers，Wouter Wetzels，Henk Westhoek，Rutger Woolthuis和Emma van der Zanden。tno：Marijke Menkveld，Joost Gerdes，Robin Niessink，Kim Fernandez Gomez，Sam Lamboo，Koen Smekens，Joost van Stralen，Casper Tigchelaar，Omar Usmani和Hein de Wilde。CBS：Reinoud Segers，Cor Van Bruggen，Sander Brummelkamp，Arthur Denneman，Laura Geurts，MariaJoséLinders，Sebastiaan Mantel，Robbie Vrenken，Mark Mangnus和Bart van Wezel。RIVM：Margreet van Zanten，Erik Honig和Loes van der Net。 RVO：来自RVO的各种专家。 wur：Eric Arets，Sven Van Baren，Twan Cals和Gerard Velthof。RIVM：Margreet van Zanten，Erik Honig和Loes van der Net。RVO：来自RVO的各种专家。wur：Eric Arets，Sven Van Baren，Twan Cals和Gerard Velthof。
昆虫生物群落图集数据：瑞典和马达加斯加陆生节肢动物的元条形码调查
Miraldo A 1§* , Sundh J 2, * , Iwaszkiewicz-EggebrechtE 1 , Buczek M 3 , Goodsell R 1 , Johansson H 4 , Fisher BL 5 , Raharinjanahary D 6 , RajoelisonET 6 , Ranaivo C 6 , Randrianandrasana C 6 , Rafanomezantsoa JJ 6 , ManoharanL 7 , Granqvist E 1 , van Dijk LJA 1 , Alberg L 4 , Åhlén D 8 , Aspebo M 4 , Åström S 4 , BellvikenA 4 , Bergman PE 4 , Björklund S 4 , Björkman MP 9,10 , Deng J 3 , Desborough L 4 , DolffE 4 , Eliasson A 4 , Elmquist H 4 , Emanuelsson H 4 , Erixon R 11 , Fahlen L 4 , Frogner C 4 ,Fürst P 4 , Grabs A 4 , Grudd H 12 , Guasconi D 13 , Gunnarsson M 4 , Häggqvist S 4 , Hed A 4 ,Hörnström E 4 , Johansson H 4 , Jönsson A 4 , Kanerot S 4 , Karlsson A 4 , Karlsson D 4 ,Klinth M 4 , Kraft T 4 , Lahti R 14 , Larsson M 4 , Lernefalk H 4 , Lestander Y 4 , Lindholm LT 4 , LindholmM 4 , Ljung U 4 , Ljung K 4 , Lundberg J 15 , Lundin E 12 , Malmenius M 4 , Marquina D 1,# ,Martinelli J 4 , Mertz L 4 , Nilsson J 4 , Patchett A 16 , Persson N 4 , Persson J 4 , Prus-FrankowskaM 3 , Regazzoni E 4 , Rosander KG 4 , Rydgård M 4 , Sandblom C 4 , Skord J 4 , StålhandskeT 16,17 , Svensson F 4 , Szpryngiel S 1 , Tajani K 17 , Tyboni M 4 , Ugarph C 4 , Vestermark L 4 , Vilhelmsson J 4 , Wahlgren N 4 , Wass A 4 , Wetterstrand P 4 , Łukasik P 1,3,† , Tack AJM 8,† ,Andersson AF 18,† , Roslin T 19,20,† , Ronquist F 1,†
持续需要动物推进大脑研究的需求
朱迪思1*，罗杰A.H.在Antonis Assimils 21，Michael Bader 15，Tom Beckers 18，Eisel 6，YPE Elgersma 3，Bernhard Englitz 2，Antonio Fernandez-Red 32，Carlos P. Henckens 1，基督教Herden 12，Roelof A. Hut 6，Wendy Jarrett 20，Catherine 36，Martien J. J. Kiliaan 1，Sharon M. Kolk 2，Aniko Chorusi 5，St。 Luthi 27，Liya My 2，Anne S Malli 17，Peter Meerlo 6，Jorge F. Mejias 35，Frank J. Meye 7，Anne S Mismill 22， Pasquet 23，Cyriel M A Pennartz 5 5，Popik Popic 25，Jos Princes 10，Pride 24许可M，Sidarta Ribeir 29，Blessed Rozendal 1，Janine I. ，8月B. Smit 4，L.M.J. Wolvekamp Monique 2，Eddy A.到Zee 6，Lisa GenzelEisel 6，YPE Elgersma 3，Bernhard Englitz 2，Antonio Fernandez-Red 32，Carlos P.Henckens 1，基督教Herden 12，Roelof A. Hut 6，Wendy Jarrett 20，Catherine 36，Martien J. J. Kiliaan 1，Sharon M. Kolk 2，Aniko Chorusi 5，St。 Luthi 27，Liya My 2，Anne S Malli 17，Peter Meerlo 6，Jorge F. Mejias 35，Frank J. Meye 7，Anne S Mismill 22， Pasquet 23，Cyriel M A Pennartz 5 5，Popik Popic 25，Jos Princes 10，Pride 24许可M，Sidarta Ribeir 29，Blessed Rozendal 1，Janine I. ，8月B. Smit 4，L.M.J.Wolvekamp Monique 2，Eddy A.到Zee 6，Lisa Genzel
神经元
继续需要动物来提高大脑研究，朱迪思·霍姆伯格1*，罗杰·阿丹7，纳塔利亚·阿伦娜15，安东尼斯·阿西米纳斯21，迈克尔·巴德15，汤姆·贝克斯18，迪诺瓦·P·贝格·P·贝吉·贝吉·布洛克兰，阿尔扬·布洛克兰10，E.Gert，E.洛斯·菲茨（Los P. 1，Sharon M. Kolk 2，Aniko Korosi，13，Meziel Mechicz。 ，Umberto Olcese 5，Azahara Oliva 32，Jocelien Olivier 6，Massimo Pasqualetti 23，Cyriel Ma Pennartz 5，Piotr Popik 25，Jos Prickaerts 10，Liset M de La la la Prida Prida Prida Prida 29 MJ Vanderschuren 11，Tomonori Takeuchi 22，Rixt van der Veen 5，Marten P. Smidt 5，Vladys Vyavski 19，Maximi Coryski J. Wierenga 11，Bella Williams 20，Ingo Willuhn，Ingo Willuhn 8,9，MarkusWöhr13,14,14,14,21，Monique Woldevel * van * van * van n van * zel@donders.ru.nl，朱迪思。
教育中的人工智能（AI）：以 ChatGPT 对学生学习行为的影响为例
如今，数字能力超越了技术能力，涵盖了在数字环境中有效解决问题和发挥作用所必需的广泛的认知、情感和社交能力（Ameen & Gorman，2009；Eshet-Alkalai，2004）。van Deursen 和 van Dijk（2010）的研究将数字技能分为操作技能、形式技能、信息技能、沟通技能、内容创建技能和战略技能，进一步扩展了这一范围，每种技能都强调了数字能力的复杂性。联合国教科文组织（2018）和世界银行最近的框架进一步将数字能力描述为不仅涉及基本的计算机使用和信息技术技能，还包括数字领导力和文化能力，这些对于组织内的数字化转型战略至关重要（Melhem & Jacobsen，2021）。数字能力不仅包括数字技能，还包括数字领导力和文化能力，这些都是有效实施任何数字化转型战略的关键要素。尽管与数字技能相关的方法和术语各异，数字能力评估的内容和方法也各有不同，但这些研究已经阐明了数字技能的性质、作用和核心要素。它们为个人和组织探索数字技术如何支持教学和学习以及制定帮助学习者提高数字技能以适应新条件的策略提供了重要基础。例如，Bartlett-Bragg（2017）和Varga-Atkins（2020a，2020b）都认为学生的学习受到技术相关因素的极大影响，例如课程设计中技术应用的整合以及学生之间以及学生与教师之间通过数字资源进行的互动。此外，研究人员还关注与数字能力相关的个人特征。 Thuy 提出了一个三因素框架，包括认知方面（例如，技术选择、信息搜索和关键信息评估）、技术方面（例如，对技术的技术理解）和社会方面（例如，通过在线社区提供支持和在数字环境中的自我保护）（Nhu Thuy，2022 年；Thuy 等人，2022 年）。
利用人工智能提高运动成绩
本专题旨在为研究人员和从业人员提供一个机会，展示机器学习和人工智能在体育领域的最新进展。体育技术相对较新的扩展使得收集的数据量以及测量和记录的属性范围和种类激增。这场数据海啸既带来了负担，也带来了机会来回答教练和运动员面临的一些至关重要的问题。我如何才能更有效地训练，如何才能更有竞争力，如何才能避免受伤？在许多情况下，传统统计技术的适用性已经耗尽，机器学习方法已被应用、调整和开发，以分析体育数据。1995 年，Lapham 和 Bartlett 认为人工智能 (AI) 具有支持和改善体育决策、加快分析过程以腾出专家时间和资源的潜力。从那时起，人们就提倡使用机器学习 (ML) 来构建此类决策支持系统 (Robertson, 2020)。ML 可以应用于体育运动，带来许多好处，包括：自动或半自动收集数据、将数据（预）处理为有意义的信息、了解哪些信息对健康和表现很重要，最后，帮助教练和运动员做出复杂的决定。精英教练和运动员经常利用他们的经验、知识和直觉来做出成功的决定。然而，一些关键的决策非常困难，因为要考虑的因素数量及其相互作用太复杂。如果有合适的数据，机器学习方法可用于创建支持复杂决策的模型。本研究主题中的许多文章代表了现有 ML 方法的适应性和新 ML 方法的开发，这些方法解决了体育运动中实际且重要的问题并带来了许多上述好处。在改进数据收集和处理方面，Hosp 等人。创建了一个深度学习工具来自动对足球守门员的感知表现专业水平进行分类，而 van Dijk 等人。描述了他们在惯性测量单元数据处理方面的进步如何产生有关轮椅运动中身体位置的更准确信息。此外，Schmid 等人。Anzer 和 Bauer创建了一个工具来自动识别美式足球中基于战术模式的球员轨迹，并使用这些自动注释来创建防守方案和表现的模拟。制定评估个人和团队表现的新措施是本研究主题中大多数研究的重点。
匈牙利 - 威尼斯委员会
I. 引言 1. 欧洲委员会平等和非歧视委员会于 2021 年 9 月 24 日致函威尼斯委员会，“请求就匈牙利议会于 2021 年 6 月 15 日颁布的 2021 年第 LXXIX 号法案是否符合国际人权标准提出意见，特别是该法案对以下法案的修订：1997 年第 XXXI 号法案、2008 年第 XLVIII 号法案、2010 年第 CLXXXV 号法案、2011 年第 CCXI 号法案和 2011 年第 CXC 号法案，特别是关于该法案对接收和传播有关性取向和性别认同以及 LGBTI 人士其他权利和自由的信息自由的影响。” 该意见的范围仅限于与上述五项法案有关的立法修正案。 2. Regina Kiener 女士、Jan Velaers 先生、Ben Vermeulen 先生和 Christian Ahlund 先生担任本意见的报告员。3. 由于健康状况，报告员无法前往布达佩斯。相反，报告员在威尼斯委员会秘书处 Sopio Japaridze 女士和 Tania Van Dijk 女士的协助下，于 2021 年 11 月 15、17 和 18 日与司法部、人力资源部、议会多数党（Fidesz 和 KDNP）和反对党（Jobbik 和 MSZP）的代表、国家媒体和信息通信管理局 (NMHH)、数据保护和信息自由管理局 (NAIH) 以及民间社会组织的代表举行了一系列在线会议。委员会感谢当局对这些会议的出色组织。 4. 本意见依据 2021 年 LXXIX 号法案“关于对恋童癖罪犯采取更严厉的行动并修改某些保护儿童的法律”（CDL-REF(2021)088）、1997 年 XXXI 号法案“关于保护儿童和监护管理”、2008 年 XLVIII 号法案“关于商业广告活动的基本要求和某些限制”、2010 年 CLXXXV 号法案“关于媒体服务和大众媒体”、2011 年 CCXI 号法案“关于保护家庭”和 2011 年 CXC 号法案“关于国家公共教育”的英文翻译编写（这些法案的相关摘录可在 CDL-REF(2021)089 中找到）。翻译可能并不总是准确反映原文的所有要点，因此提出的某些问题可能是由于翻译问题造成的。 5. 本意见是根据报告员的评论、虚拟会议的结果以及利益相关方的书面意见起草的。在匈牙利国民议会副议长 Csaba Hende 先生交换意见后，威尼斯委员会在第 129 次全体会议上通过了该意见（威尼斯和在线，2021 年 12 月 10 日至 11 日）。
利用人工智能提高运动成绩
本专题的目的是为研究人员和从业人员提供一个机会，展示机器学习和人工智能在体育领域的最新进展。体育技术在最近几年的扩展使得收集的数据量以及测量和记录的属性范围和种类激增。这种海量的数据既带来了负担，也带来了机会来回答教练和运动员面临的一些至关重要的问题。我如何才能更有效地训练，如何才能更有竞争力，如何才能避免受伤？在许多情况下，传统统计技术的适用性已被耗尽，机器学习方法已被应用、调整和开发来分析体育数据。1995 年，Lapham 和 Bartlett 描述了人工智能 (AI) 具有支持和改善体育决策的潜力，并加快了分析过程，为专家腾出了时间和资源。从那时起，人们就提倡使用机器学习 (ML) 来构建这样的决策支持系统 (Robertson, 2020)。机器学习可以应用于体育运动，带来诸多好处，包括：自动或半自动收集数据、将数据（预）处理为有意义的信息、了解哪些信息对健康和表现很重要，以及最终帮助教练和运动员做出复杂的决策。精英教练和运动员经常利用他们的经验、知识和直觉做出成功的决定。然而，一些关键的决定非常困难，因为要考虑的因素数量及其相互作用太复杂。如果有合适的数据，机器学习方法可用于创建支持复杂决策的模型。本研究主题中的许多文章代表了对现有机器学习方法的调整和新机器学习方法的开发，这些方法解决了体育运动中实际且重要的问题并带来了许多上述好处。在改进数据收集和处理方面，Hosp 等人创建了一个深度学习工具来自动对足球守门员的感知表现专业水平进行分类，而 van Dijk 等人则创建了一个深度学习工具来自动对足球守门员的感知表现专业水平进行分类。描述了他们在惯性测量单元数据处理方面的进步如何产生有关轮椅运动中身体位置的更准确信息。此外，Schmid 等人创建了一个工具来自动识别美式足球中基于战术模式的球员轨迹，并使用这些自动注释来创建防守方案和表现的模拟。开发新的措施来评估个人和团队表现是本研究主题中大多数研究的重点。Anzer 和 Bauer
参考文献 168
Sharffenberg, WA、Fleming, MJ，2010。水文建模系统，HEC-HMS 用户手册。美国陆军工程兵团（水文工程中心 -HEC），美国华盛顿特区。Simon, HA，1981。人工智能科学。麻省理工学院出版社，美国马萨诸塞州剑桥。Simonovic, SP，2009。水资源管理：系统方法和工具。联合国教科文组织出版社，法国巴黎/英国伦敦。Simpson, J.、Adler, RF、North, GR，1988。拟议的热带降雨测量任务 (TRMM) 卫星。美国气象学会公报 69，278-295。Skaags, RW、Khaleel, R.，1982。渗透，小流域的水文建模。美国农业工程师学会，美国密歇根州圣约瑟夫。 Smith, L., Turcotte, D., Isacks, B., 1998. 使用离散小波变换的河流流量特性和特征检测。《水文过程》12，233-249。 Southgate, D., Whitaker, M., 1994. 经济进步与环境：一个发展中国家的政策危机。牛津大学出版社。 Sprague, RH, Watson, HJ, 1993. 决策支持系统：将理论付诸实践。Prentice Hall，Englewood Clifts，NJ Tecle, A., Duckstein, L., 1994. 多准则决策制定概念，载于：Bogardi Janos J.、Hans-Peter, N. (Eds.)，《水资源管理中的多准则决策分析》。联合国教科文组织国际水文计划，法国巴黎。 Tian, Y., Peters-Lidard, CD, 2010. 卫星降水测量不确定性全球图。地球物理研究快报 37，doi:10.1029/2010GL046008。Turban, E.，2007。决策支持和商业智能系统。Pearson Prentice Hall，美国新泽西州 Upper Saddle River。USDA，1986。TR-55：小型流域城市水文学。美国农业部；国家资源保护局 (NCRS)，华盛顿。USDA，2004。国家工程手册，第 630 部分：水文学：暴雨直接径流估算。自然资源保护局 (NRCS)，美国农业部，华盛顿特区，美国。van Ast, AJ，2000。国际河流流域互动管理；北美和西欧的经验。地球物理学和化学，B 部分：水文学、海洋和大气 25，325-328。 van Dam, AA、Kelderman, P.、Kansiime, F.、Dardona, A.，2007 年。乌干达（东非）维多利亚湖附近纸莎草湿地氮滞留模拟模型。湿地生态与管理 15, 469-480。 van der Knijff, JM, Younis, J., de Roo, APJ, 2010。LISFLOOD：基于 GIS 的流域规模水平衡和洪水模拟分布式模型。国际地理信息科学杂志 24, 189-212。 van Griensven, A., Alvarez-Mieles, M., 2009。Abras de Mantequilla 湿地和影响区域的环境监测。联合国教科文组织-IHE，荷兰代尔夫特。 van Griensven, A.、Xuan, Y.、Haguma, D.、Niyonzima, W., 2008。使用遥感数据和建模了解河流湿地集水区过程，收录于：Sánchez-Marrè, M.、Béjar, J.、Comas, J.、Rizzoli, AE、Guariso, G. (Eds.)，国际环境建模与软件大会。iEMSs，西班牙巴塞罗那，第 462-469 页。Vernimmen, RRE、Hooijer, A.、Mamenun, Aldrian, E.、van Dijk，AIJM，2012 年。印度尼西亚干旱监测卫星降雨数据的评估和偏差校正。水文与地球系统科学杂志 16，133-146。 Villa-Cox, G.、Arias-Hidalgo, M.、Mino, S.、Delgado-Cabrera, L.，2011。情景描述、管理选项和相关指标：Abras de Mantequilla 案例研究情况说明书，WP7。 WETWin 项目，ESPOL 大学，厄瓜多尔瓜亚基尔。