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大阿克拉韧性综合发展项目
(i) 子项目 1：改善奥达流域的排水和洪水管理。 (ii) 子项目 2：提高固体废物管理能力，包括尽量减少水道中的固体废物。 (iii) 子项目 3：支持奥达流域内最脆弱的社区。 (iv) 子项目 4：加强规划、协调、监测和评估能力。 总体而言，这四个战略子项目的进展将缓解大阿克拉地区，特别是奥达河流域社区的洪灾。我们将抓住一切机会，确保实现将首都打造为经济中心的长期愿景，并升级奥达水道内受排水改善影响的基础设施匮乏的社区。工程和住房部 (MWH) 和卫生和水资源部 (MSWR) 分别被授权实施子项目 3（仅限 3.1 和 3.2）和 2，其中各个方面都需要大量社区参与。 MWH 将参与参与式贫民窟改造计划，MSWR 也将参与社区固体废物收集干预。根据计划的干预措施，需要社区参与，并根据本项目的第 3 和第 2 部分，正在寻求具有适当资格的个人提供服务
一种多季度的机器学习方法，用于检查专业足球中的训练负荷和伤害关系
摘要。目标：本研究的目的是利用机器学习来检查训练负荷与足球伤害之间的关系，并通过一个英国英超俱乐部的多赛季数据集。方法：参与者是35名男性职业足球运动员（年龄25.79±3。75年，范围18-37岁；高度1.80±0.07 m，范围1.63–1.95 m；重量80.70±6.78 kg，范围为66.03-93.70 kg），范围为66.03–93.70 kg），与2014 – 2014 – 2014 – 2014 – 2014 – 2014年一起收集到2014年季度。对133例非接触式伤害进行了检查，总共检查了106个培训负载变量（40个GPS数据，6个个人信息，14个物理数据，4个心理数据，14个ACWR，14 MSWR和14个EWMA数据），高失衡率为0.013。结果：实施了XGBoost和人工神经网络，以使用四个半季节的数据来训练机器学习模型，随后开发的模型随后对下半年的数据进行了测试。在第一个半赛季中，有341次受伤；在接下来的半赛季中，有37次受伤。要解释和可视化每个模型的输出以及每个功能（即训练负载）对模型的贡献，我们使用了Shapley添加说明（SHAP）方法。37次伤害，XGBOOST正确预测了26次伤害，召回和精度分别为73％和10％。 人工神经网络正确预测了28次伤害，召回和精度分别为77％和13％。 在模型中使用人工神经网络（相对精确的模型），最后的伤害区域和重量似乎是导致损伤预测的最重要特征。37次伤害，XGBOOST正确预测了26次伤害，召回和精度分别为73％和10％。人工神经网络正确预测了28次伤害，召回和精度分别为77％和13％。在模型中使用人工神经网络（相对精确的模型），最后的伤害区域和重量似乎是导致损伤预测的最重要特征。结论：这是使用人工神经网络和多季节数据集进行伤害预测的第一项研究。我们的结果表明，有可能预测高召回率的伤害，从而确定大多数受伤病例，尽管由于高阶层失衡，精度受到了损害。这种使用机器学习的方法为足球组织和从业人员监测负荷伤害提供了潜在的有价值的见解。