XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKAR
Ari Karchmer
•SAFR AI实验室研讨会，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州2024年，无法检测到的模型窃取以及秘密学习的更多信息•矢量研究所，加利福尼亚州多伦多，加利福尼亚州2024年密码学和复杂性理论，在ML•CIS研讨会的设计和分析中 2024 Undetectable Model Stealing and more with Covert Learning • Encryption for Secure Search and other Algorithms (ESSA 2023), Bertinoro, Italy 2023 Covert Learning and its Applications • Privacy-preserving ML workshop, CRYPTO, Santa Barbara, CA 2022 On the Limits of Provable Security Against Model Extraction • Charles River Crypto Day, MIT, Cambridge, MA 2021 Covert Learning:如何用不信任的中介
卡纳塔克邦公开大学
karnataka州开放大学（KSOU），迈索鲁（KSOU），是一所由州立法机关的州立公立大学，于1992年建立，并于1996年6月1日生效。>karnataka州开放大学（KSOU），迈索鲁（KSOU），是一所由州立法机关的州立公立大学，于1992年建立，并于1996年6月1日生效。自成立以来，Ksou就一直积极参与高等教育的国家目标，即实现访问，公平，质量，负担能力和问责制。在开放和远程学习（ODL）系统下的先驱和首要高等教育中心，KSOU于1996年从米索尔杰出大学雕刻出来。在成为大学之前，Ksou是迈索尔大学的信函课程和继续教育研究所（ICC＆CE），该课程成立于1969年。KSOU的座右铭 - “到处都是每个人的高等教育”，有望与所有这些高等教育有抱负的人接触。开放大学是根据印度政府MHRD的中央教育顾问委员会的建议，根据NPE-1986的国家教育政策成立。工作的专业人士，家庭，社会的处境不利部分以及落后地区的人们，他们无法通过“课堂”/常规模式从事教育，从而获得了通过远程教育模式学习的新机会。卡纳塔克邦是高等教育部门的主要州，GER为25.3％（2018-19，艾西），KSOU的作用对于将州的GER提升到更高水平至关重要。KSOU不仅在迈索尔的总部，而且在全州的21个地区中心都创建了出色的学术和行政基础设施。Headed by His Excellency, the Governor of Karnataka, who is the Ex-Ofcio Chancellor, while the Minister for Higher Education is the Ex-Ofcio Pro-Chancellor, and the Vice- Chancellor is the principal Academic and Executive ofcer of the university, the KSOU is a body corporate comprising of the Chancellor, Vice-Chancellor, Registrar, the members of BoM, Academic Council,院长（学术），注册官（评估），大学的其他其他学院的财务。KSOU对ODL系统的贡献是无价的。在整个州都具有其管辖范围内，Ksou还建立了21个区域中心，除了承认全州的研究中心。显着是Ksou在增强国家GER中的作用。在提供质量和相关教育方面，Ksou的作用值得称赞。课程，课程，研究材料，接触类别，测试方法，进行考试的透明度，评估和结果公告。SLM，广播演讲，Audio-Video讲师在主校园内生产的“内部工作室”的质量赢得了全国和国外众多远程学习者社区的钦佩。MBA，M。COM，MA研究，MA和教育计划是一些最受欢迎的课程。 旅馆中的住宿设施，用于参加教练课程，技能开发计划和在干净绿色环境中的课程的学生是另一个学生支持服务。MBA，M。COM，MA研究，MA和教育计划是一些最受欢迎的课程。旅馆中的住宿设施，用于参加教练课程，技能开发计划和在干净绿色环境中的课程的学生是另一个学生支持服务。众所周知的是KSOU学生支持服务 - 建立技能发展中心；竞争性考试，校园招聘驱动器，在线和离线咨询的培训中心；在线入场；各种费用支付的数字支付是KSOU最近的一些亲学生付款。具有学术基础设施状态； KSOU是在线和离线学生的支持，是远程学习者的梦想机构。
Skardon River Pilotage Plan
vts cairns在VHF 16或VHF9。如果出现任何紧急情况，请致电Cairns寻求帮助。将要求桥梁团队按照海事安全昆士兰州和国际法规要求绘制船只的立场。将通过VTS Cairns监视飞行通道。
29. 凝聚态物理安卡拉会议 YMF 29
自旋玻璃模型是量子热力学的新兴领域之一，是理解无序磁系统复杂特性的有力工具。与具有同质相互作用的伊辛模型奥托发动机 [1] 不同，当将无序和随机性元素引入系统时，对于图 1 给出的模型，在热机模式下，我们可以看到在临界点附近具有双峰结构和超线性缩放的性能曲线 [2]，𝑊∼𝑁 𝛼 ，𝛼> 1 。我们还发现，在冷却模式（R）下，可以在不同温度区域实现超线性效率提升。当我们检查系统在有限时间动态中的实际行为时，我们在热力学性能和吞吐量中观察到的超线性缩放行为凸显了量子系统中的无序和危机提高热力学性能的潜力。我们的发现有可能为量子热机、量子信息处理和能源管理的应用开辟新的途径。
Narayan Shankar
2025年1月8日，印度国家证券交易所有限公司BSE Limited“ Exchange Plaza”，第5楼，Phiroze Jeejeebhoy Towers，地块号c/1，G街区达拉尔街，堡 - 库拉综合体孟买400001。Bandra（East），孟买400051。卢森堡证券交易所伦敦证券交易所35A林荫大道约瑟夫二世，10 Paternoster Square L-1840 Luxembourg。伦敦EC4M 7LS。亲爱的先生，子：Mahindra公布了新的专用最先进的EV制造业和
卡纳塔克邦科学技术委员会
截至2025年1月3日，在197个机构中，3个机构尚未提交项目报告的利用证书和软件。请最早将Speed / Courier的Speed / Courier送往KSCST Office，并通过Google表格上传报告的软件。
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
Tara Devi Harakh Chand Kankaria Jain College
媒体观看印度文学当前科学阿思沙斯特拉印度经济学和研究杂志印度金融杂志大学新闻大学新闻在线杂志（在线）共鸣 - 科学教育杂志 - 在线教育（在线）杂志：8
COA 364577 KAREN KNAACK V AUBURNFLY LLC 意见
Knaack 以电子方式签署了协议。MK 参加了活动并受伤。MK 在 Knaack 的陪审员陪同下起诉 Auburnfly，指控其疏忽、场所责任和重大过失。Auburnfly 向 Knaack 提起第三方诉讼，寻求强制执行参与者协议并迫使 Knaack 对 Auburnfly 进行赔偿并免除其对 MK 造成的伤害。Knaack 根据 MCR 2.116(C)(8) 动议要求进行简易处置，辩称父母赔偿协议违反公共政策而无效，或者本案中的协议因违反父母豁免原则而无法执行。审判法院批准了 Knaack 的动议。Auburnfly 向本法院申请上诉，但本法院驳回了该申请。 Knaack v Auburnfly, LLC，上诉法院未公布的命令，于 2023 年 7 月 20 日生效（案卷号 364577 和 364636）。Auburnfly 申请许可，就本法院的驳回向最高法院上诉。最高法院没有批准上诉，而是将案件发回本法院，“以批准的许可为基础，考虑父母赔偿协议的可执行性。” MK v Auburnfly, LLC，513 Mich 922 (2023)。审判法院下达了一项约定命令，暂停下级诉讼程序，等待上诉结果。
- 新闻稿 - KAREN PINACHYAN 加入 LFB 担任科学、医学和监管事务执行副总裁 Les Ulis（法国）– 20 年 11 月 18 日
- 新闻稿 - KAREN PINACHYAN 加入 LFB 担任科学、医疗和监管事务执行副总裁 Les Ulis（法国）– 2024 年 11 月 18 日 – LFB 很高兴地宣布任命 Karen Pinachyan 为其执行委员会成员，担任科学、医疗和监管事务执行副总裁兼首席医疗官。Karen Pinachyan 接替 Patrick Delavault，后者在致力于推动医疗创新的职业生涯后重返职场，现在将全身心投入学术活动。在这一新职位上，Karen Pinachyan 将直接向 LFB 首席执行官 Jacques Brom 汇报。在加入 LFB 之前，Karen Pinachyan 曾担任 CSL Behring 血液学治疗领域全球医疗事务主管。在此之前，Karen 曾担任 CSL Behring 欧洲地区医疗事务主管，负责监督免疫学、心脏病学和移植等关键治疗领域的医疗策略。Karen Pinachyan 在法国马赛大学医院完成了耳鼻咽喉科和头颈外科专业学习，并在那里积累了毒理学和药物警戒方面的专业知识。他拥有医疗管理专业硕士学位和公共卫生文凭。随后，他转行到生物技术领域，成功领导了一家马赛初创公司向 EMA 和 FDA 申请孤儿药，用于尖端分子。在 2019 年加入 CSL Behring 之前，他还曾在勃林格殷格翰、Octapharma 和罗氏公司担任医疗事务和临床开发职务，在欧洲多个项目中拥有丰富多样的经验。Karen Pinachyan 将利用他的远见和专业知识为患有严重和罕见疾病的患者提供支持，这是 LFB 的首要任务。通过加入该集团，他将为增强 LFB 药物的影响力和支持其全球愿景做出贡献。 LFB 首席执行官 Jacques Brom 表示：“我们非常高兴地欢迎 Karen Pinachyan 加入我们的团队。他的专业知识，尤其是在血浆衍生药物开发方面的专业知识，将成为支持我们创新战略和满足患者需求的宝贵资产。我们衷心感谢 Patrick Delavault 在过去六年中对 LFB 的贡献。”关于 LFB LFB 是一家生物制药集团，开发、生产和销售血浆衍生药物和重组蛋白，用于治疗患有严重且罕见疾病的患者。LFB 成立于 1994 年，总部位于法国，如今是一家领先的欧洲公司，为医疗保健专业人士提供血浆衍生药物。其使命是为患者提供新的治疗选择，以满足三大治疗领域尚未满足的需求：免疫学、止血和重症监护。LFB 目前的市场组合包括 15 种生物医药产品，销往约 30 个国家。有关 LFB 的更多信息，请访问 www.groupe-lfb.com。LFB 联系人：Didier Véron – 企业事务执行副总裁 电话：+33 (0)1.69.82.72.97 或 +33 (0)6.08.56.76.54 – 电子邮件：verondidier@lĩ.fr