XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIK
İnsanlikYararina
Tablo 1 Versiyonlar Tablosu ................................................................................................... 4 Tablo 2 Afet Yönetimi Kategorisi Yarışma Alt Kategorileri ....................................................... 7 Tablo 3 Sağlık Teknolojileri Yarışma Alt Kategorileri ..............................................................10 Tablo 4 Yarışma Takvimi .......................................................................................................14 Tablo 5 Yarışma Puanlaması ................................................................................................16 Tablo 6 Kategori Bazlı Derece Ödül Tablosu .........................................................................17
SAAD, Sameh 和 KHAMKHAM, Mohamed (2022)。人工智能在 GSCM 中的应用——系统文献综述。引自：SHAFIK, Mahmoud 和 CASE, Keith，（编辑）
摘要。由于近年来对环境可持续性和绿色供应链的需求很高，工业和服务企业正在努力寻找有效的技术和方法来解决日益增长的问题并实现环境可持续性。人工智能 (AI) 已成为增强绿色供应链管理 (GSCM) 和实现可持续改进的有效技术之一。该研究旨在通过系统的文献综述探索和确定人工智能对 GSCM 增长和实施的主要贡献。采用五个系统流程来评估和得出最新发表的文献，使用一组纳入和排除标准来识别 GSCM 领域的论文。该研究解决了研究问题并确定了对 GSCM 做出贡献的最突出的人工智能技术。本文通过系统分析和综合提供见解，研究人员和从业者将通过这些见解启发促进 GSCM 的发展。
恐怖袭击美国
拉杰什·库马尔 在新德里 印度人民党（BJP）和平民党（AAP）因农民问题陷入了书信战。 BJP 资深领导人兼联邦农业部长希夫拉杰·辛格·乔汉致信德里首席部长阿蒂什，批评平民党政府未能在首都实施中央政府的几项惠农计划。 乔汉在用印地语写的信中表示，“政治竞争”不应成为农民福利的障碍。 乔汉对农民的状况表示担忧，他告诉阿蒂什，德里政府对农民没有同情心，对农民漠不关心，而平民党没有实施许多福利计划，农民感到“不安和担忧”。在对乔汉的信做出尖锐回应时，阿蒂什反击指责印度人民党对农民的立场虚伪，并表示印度人民党谈论农民就像“达伍德（易卜拉欣）在宣讲非暴力”。阿蒂什批评印度人民党对待农民社区的方式，声称印度人民党统治下的农民状况比以往任何时候都糟糕。“农民面临的困难
恐怖袭击美国
拉杰什·库马尔 在新德里 印度人民党（BJP）和平民党（AAP）因农民问题陷入了书信战。 BJP 资深领导人兼联邦农业部长希夫拉杰·辛格·乔汉致信德里首席部长阿蒂什，批评平民党政府未能在首都实施中央政府的几项惠农计划。 乔汉在用印地语写的信中表示，“政治竞争”不应成为农民福利的障碍。 乔汉对农民的状况表示担忧，他告诉阿蒂什，德里政府对农民没有同情心，对农民漠不关心，而平民党没有实施许多福利计划，农民感到“不安和担忧”。在对乔汉的信做出尖锐回应时，阿蒂什反击指责印度人民党对农民的立场虚伪，并表示印度人民党谈论农民就像“达伍德（易卜拉欣）在宣讲非暴力”。阿蒂什批评印度人民党对待农民社区的方式，声称印度人民党统治下的农民状况比以往任何时候都糟糕。“农民面临的困难
恐怖袭击美国
拉杰什·库马尔 在新德里 印度人民党（BJP）和平民党（AAP）因农民问题陷入了书信战。 BJP 资深领导人兼联邦农业部长希夫拉杰·辛格·乔汉致信德里首席部长阿蒂什，批评平民党政府未能在首都实施中央政府的几项惠农计划。 乔汉在用印地语写的信中表示，“政治竞争”不应成为农民福利的障碍。 乔汉对农民的状况表示担忧，他告诉阿蒂什，德里政府对农民没有同情心，对农民漠不关心，而平民党没有实施许多福利计划，农民感到“不安和担忧”。在对乔汉的信做出尖锐回应时，阿蒂什反击指责印度人民党对农民的立场虚伪，并表示印度人民党谈论农民就像“达伍德（易卜拉欣）在宣讲非暴力”。阿蒂什批评印度人民党对待农民社区的方式，声称印度人民党统治下的农民状况比以往任何时候都糟糕。“农民面临的困难
恐怖袭击美国
拉杰什·库马尔 在新德里 印度人民党（BJP）和平民党（AAP）因农民问题陷入了书信战。 BJP 资深领导人兼联邦农业部长希夫拉杰·辛格·乔汉致信德里首席部长阿蒂什，批评平民党政府未能在首都实施中央政府的几项惠农计划。 乔汉在用印地语写的信中表示，“政治竞争”不应成为农民福利的障碍。 乔汉对农民的状况表示担忧，他告诉阿蒂什，德里政府对农民没有同情心，对农民漠不关心，而平民党没有实施许多福利计划，农民感到“不安和担忧”。在对乔汉的信做出尖锐回应时，阿蒂什反击指责印度人民党对农民的立场虚伪，并表示印度人民党谈论农民就像“达伍德（易卜拉欣）在宣讲非暴力”。阿蒂什批评印度人民党对待农民社区的方式，声称印度人民党统治下的农民状况比以往任何时候都糟糕。“农民面临的困难
胰岛素抵抗的实验室检查
摘要 胰岛素抵抗是一种代谢疾病，其特征是身体对胰岛素的反应受损，胰岛素在葡萄糖代谢中起着重要作用。这种疾病会导致各种健康问题，例如 2 型糖尿病、高血压、血脂异常和心血管疾病。本研究评估了检测胰岛素抵抗的实验室检查方法，包括高胰岛素正常血糖钳（HIEC）等直接方法和HOMA-IR、QUICKI和TyG指数等间接方法。直接方法可以提供高度准确的结果，但需要复杂的设施和程序，而间接方法则可以提供一种具有良好预测水平的实用替代方法。此外，基于生物标志物的替代指标如脂联素和瘦素也在不断开发，以提高诊断效率。本研究强调了根据临床或研究需要选择正确的方法以更有效地检测胰岛素抵抗的重要性。胰岛素抵抗是一种代谢疾病，其特征是身体对胰岛素的反应受损，胰岛素在葡萄糖代谢中起着至关重要的作用。这种疾病会导致各种健康问题，包括 2 型糖尿病、高血压、血脂异常和心血管疾病。本研究评估了检测胰岛素抵抗的实验室方法，包括高胰岛素正常血糖钳 (HIEC) 等直接方法和 HOMA-IR、QUICKI 和 TyG 指数等间接方法。直接方法可以提供高度准确的结果，但需要复杂的设施和程序，而间接方法可以提供具有良好预测能力的实用替代方法。此外，基于脂联素和瘦素等生物标志物的替代指标也在不断被开发，以提高诊断效率。这项研究强调了选择适合临床或研究需要的方法以更有效地检测胰岛素抵抗的重要性。这是一篇根据 CC BY-SA 许可协议开放获取的文章。这是一篇根据 CC BY-SA 许可协议开放获取的文章。介绍
Nikita Jaiswal
Savli网站的新工厂将重点关注先进的制造过程，并结合最先进的机械和技术。该设施预计将迎合国内和国际市场，在各个领域提供高质量的产品。工厂将覆盖一个宽敞的地区，随着需求的增长，未来扩张的规定。预计将为当地居民创造数百个工作机会，从熟练的劳动力到管理职位。
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
微生物在改善土壤质量和植物耐受性方面的作用
在本节中，我们将详细讨论有关微生物在改善土壤质量和植物对非生物胁迫的耐受性方面的作用的文献观察的主要发现。主要讨论的重点将涵盖土壤的非生物胁迫。讨论将基于对相关文献的深入审查，以及这些发现与土壤的非生物胁迫的相关性。本研究以批判性文献分析的形式进行，旨在传播与理论和学术方面相关的文献中包含的信息、概念和结果。数据分析方法：使用描述性和推论性统计数据分析土壤质量和植物生长测量数据，以确定微生物对土壤质量和植物耐受性的影响（Kumar et al.al.2021）。结果与讨论