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布拉格的查尔斯大学
关于抗毒液疾病的项目治疗通常因抗药性发展而变得复杂。抗药疗法的细胞是攻击性复发的原因。这些细胞是什么以及它们如何获得使它们克服药物毒性的特性尚不清楚。消除这些抗性白血病细胞是治疗诸如骨髓增生综合征，急性髓样白血病和多发性脊髓瘤等源自血液学疾病的最大挑战之一。5-氮杂丁胺（AZA）和Venetoclax（VEN）耐药的分子机制仍然未知。越来越多的证据表明，耐药性是由化学抗性白血病细胞（RLC）介导的，这些白血病细胞是白血病细胞，通过重塑其细胞环境，使其能够生存化疗，从而获得优势。该项目的目的是定义导致氧化还原和空间蛋白质组学和初级患者样品的转录组筛查的RLC出现的程序。成功的候选人将与BioCEV第一任医疗学院和普通大学医院的临床医生的部门内的动态研究人员紧密合作，以确保翻译相关性。该角色还将受益于BioCev的服务最先进的设施，包括基因核心设施，蛋白质组学设施，成像设施和蛋白质生产设施。关键责任是：使用基因编辑验证单细胞多摩变数据，以开发一种对AZA/VEN的抗性细胞系模型，以测试细胞代谢对抗性发展的调制，以实现细胞条形码，并评估耐药性克隆性。
MARA E.KARLIN 博士
政策国防部长办公室（OUSDP）（2021年8月至2022年2月至2022年； 2023年1月至4月2023年； 2023年6月至2023年12月至1223年12月至12月至2023年）在国防政策秘书（DUSD）●双重危机的角色负责政策秘书的政策秘书秘书秘书。领导了两个重组，包括建立新兴能力政策办公室。●建议并协助国防部长，国防部副部长以及国防部长国家安全政策，军事战略和国防政策的政策。在代表级国家安全审议中代表国防部，包括印度太平洋，欧洲和中东。政策国防部长办公室（OUSDP）（2023年8月至12月至12月））国防部助理部长战略，计划和能力（参议院确认）●国防部长和国防部政策政策政策的国家安全和国防策略的首席顾问；实施国防战略所必需的部队，应急计划和相关的姿势；新兴能力政策；以及安全合作计划和政策，包括国防安全合作机构的战略和政策。 ●领导了国防战略，《核姿势审查》和《国防部历史》中的导弹国防审查的首次综合战略审查。 在整个国防部组织了强大的实施，包括塑造多个850B+国防预算以及监督国防部历史上最早的国防计划指南。政策国防部长办公室（OUSDP）（2023年8月至12月至12月））国防部助理部长战略，计划和能力（参议院确认）●国防部长和国防部政策政策政策的国家安全和国防策略的首席顾问；实施国防战略所必需的部队，应急计划和相关的姿势；新兴能力政策；以及安全合作计划和政策，包括国防安全合作机构的战略和政策。●领导了国防战略，《核姿势审查》和《国防部历史》中的导弹国防审查的首次综合战略审查。在整个国防部组织了强大的实施，包括塑造多个850B+国防预算以及监督国防部历史上最早的国防计划指南。●启用了与盟友和合作伙伴（包括Aukus）的国防部倡议；美国对乌克兰军队的支持；与盟友在威慑，升级和国防战略方面有意义的合作；以及安全合作的重大改革（包括建立国防安全合作服务）。
MARA E.KARLIN 博士
政策国防部长办公室（OUSDP）（2021年8月至2022年2月至2022年； 2023年1月至4月2023年； 2023年6月至2023年12月至1223年12月至12月至2023年）在国防政策秘书（DUSD）●双重危机的角色负责政策秘书的政策秘书秘书秘书。领导了两个重组，包括建立新兴能力政策办公室。●建议并协助国防部长，国防部副部长以及国防部长国家安全政策，军事战略和国防政策的政策。在代表级国家安全审议中代表国防部，包括印度太平洋，欧洲和中东。政策国防部长办公室（OUSDP）（2023年8月至12月至12月））国防部助理部长战略，计划和能力（参议院确认）●国防部长和国防部政策政策政策的国家安全和国防策略的首席顾问；实施国防战略所必需的部队，应急计划和相关的姿势；新兴能力政策；以及安全合作计划和政策，包括国防安全合作机构的战略和政策。 ●领导了国防战略，《核姿势审查》和《国防部历史》中的导弹国防审查的首次综合战略审查。 在整个国防部组织了强大的实施，包括塑造多个850B+国防预算以及监督国防部历史上最早的国防计划指南。政策国防部长办公室（OUSDP）（2023年8月至12月至12月））国防部助理部长战略，计划和能力（参议院确认）●国防部长和国防部政策政策政策的国家安全和国防策略的首席顾问；实施国防战略所必需的部队，应急计划和相关的姿势；新兴能力政策；以及安全合作计划和政策，包括国防安全合作机构的战略和政策。●领导了国防战略，《核姿势审查》和《国防部历史》中的导弹国防审查的首次综合战略审查。在整个国防部组织了强大的实施，包括塑造多个850B+国防预算以及监督国防部历史上最早的国防计划指南。●启用了与盟友和合作伙伴（包括Aukus）的国防部倡议；美国对乌克兰军队的支持；与盟友在威慑，升级和国防战略方面有意义的合作；以及安全合作的重大改革（包括建立国防安全合作服务）。
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
Zeno Karl Schindler基金会通过赠款（硕士论文，博士交流）和奖品（ZKS/SAGG奖，ZKS/EPFL奖）和SPE
该列表是根据ZKS基金会（中世纪研究，工程和数字人文科学）的三个主要研究领域以及在Nidwalden Hergiswil的ZKS基金会图书馆接受论文/出版物的顺序完成的。此列表并不详尽，因为到目前为止，在更新时并没有收到所有已发布的作品。版权和知识产权法保护本网站上的所有材料。除非另有说明，否则您可以访问我们网站上的材料，仅用于个人，科学，非商业用途。每年接受新论文/出版物的接受后，该列表将被更新：
课程Vitae Karl G. Linden Mortenson教授在...
Karl G. Linden是环境工程学教授，莫滕森可持续发展教授，也是美国科罗拉多大学博尔德大学民用，环境和建筑工程系主席。他拥有康奈尔大学农业和生物工程大学的学士学位，并拥有加州大学戴维斯大学环境工程的MS和PHD。 他教水和废水处理，可持续水再利用以及水卫生和卫生课程。 Linden博士的研究调查了在小型系统，新型水和废水处理系统中的水和卫生技术的可持续实施，包括高级和创新的紫外线系统；紫外线和臭氧消毒对病原体失活的功效；以及使用紫外线和晚期氧化过程来降解水和废水中的有机污染物和其他新兴污染物。他拥有康奈尔大学农业和生物工程大学的学士学位，并拥有加州大学戴维斯大学环境工程的MS和PHD。他教水和废水处理，可持续水再利用以及水卫生和卫生课程。Linden博士的研究调查了在小型系统，新型水和废水处理系统中的水和卫生技术的可持续实施，包括高级和创新的紫外线系统；紫外线和臭氧消毒对病原体失活的功效；以及使用紫外线和晚期氧化过程来降解水和废水中的有机污染物和其他新兴污染物。
SKARLETH CHINCHILLA - 普渡农业
Bonacic C.、Chinchilla S.、Arévalo C.、Zarza H.、Pacheco J. 和 Ceballos G. 2022。“零饥饿和生物多样性保护。 “拉丁美洲顶级捕食者保护和可持续畜牧业面临的挑战。”安第斯联盟期刊。 。 https://doi.org/10.53010/nys2.01 Chinchilla S.、Berghe Evd、Polisar J.、Arévalo C 和 Bonacic C. 2022 年。“牲畜与食肉动物共存：超越预防性捕杀”。动物 MDPI。 https://doi.org/10.3390/ani12040479
发给公司：Bratzler & Co. GmbH Am Großmarkt 10, 76137 KARLSRUHE Germany
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2022 年 9 月 6-9 日卡尔斯鲁厄
我谨代表组委会欢迎您参加卡尔斯鲁厄卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) 校园举办的运筹学 2022 大会。根据本次年会的悠久传统，大会将汇集运筹学领域学术界和工业界的科学家。运筹学 2022 大会的主题是“能源、信息和移动性”。本次大会提供了一个绝佳的平台，您可以在这里讨论和展示您的研究工作，发现新的突破性应用和实践，与专业人士建立良好的交流机会，并与行业领先的专家互动。在经历了两年的 COVID19 疫情之后，我们感受到了运筹学界对面对面会议的需求。因此，我们致力于像以前一样面对面举办运筹学 2022 大会。话虽如此，我们还必须计划举办一场在线会议，以防我们被迫改用在线形式。超过 425 位演讲者将在 18 个流中展示他们的研究成果。我们有一份杰出的全体和半全体演讲者名单、4 个研讨会和 Dokt!OR 计划（我们的博士生计划）在会议之前举行。请享受欢迎招待会以及整个会议期间提供的咖啡。您的注册还包括周三和周四的午餐。会议晚宴将在周四晚上举行——需要晚餐券。我想借此机会感谢我们所有的赞助商
数字经济中经济实体发展模式的转变 SERHIY SHKARLET 切尔尼戈夫波尔国立大学校长
数字经济中经济实体发展范式的转变 SERHIY SHKARLET 校长，国立“切尔尼戈夫理工大学”，切尔尼戈夫，14035，乌克兰 MAKSYM DUBYNA 国立“切尔尼戈夫理工大学”金融、银行和保险系，切尔尼戈夫，14035，乌克兰 KHRYSTYNA SHTYRKHUN 国立“切尔尼戈夫理工大学”金融、银行和保险系，切尔尼戈夫，14035，乌克兰 LIUDMYLA VERBIVSKA 商务、贸易和证券交易所运营系，尤里·费德科维奇·切尔诺夫策国立大学，切尔诺夫策，58012，乌克兰 摘要： - 全球数字化迫使现代企业对外部环境的快速变化做出反应并适应它。因此，现有的商业模式在生产、推广、沟通、计算、与合作伙伴和消费者的互动等领域正在发生转变。在此背景下，科学界对探索经济数字化的理论和实践方面及其对经济实体运作特点的影响的兴趣日益浓厚。基于标准方法，研究了传统和数字经济实体运作的特点，使用的标准如下：生产要素、企业组织形式、工作场所位置、生产成果、经济过程、与按需经济的联系、支付方式、与其他企业的关系、提升企业形象的职业、员工之间的沟通方式、信息的保存和处理、企业推广工具和消费者沟通。分析了 2018 年数字化对全球和乌克兰企业活动影响的主要统计指标。概述了使用数字经济工具的可行性。确定了数字化转型空间对企业影响的优缺点。关键词：经济实体、数字化、商业模式、数字经济、数字营销、数字企业。