摘要:加强学习的最新进步使得培养足球代理人,以模仿人类球员的行为。但是,现有方法成功复制现实的玩家行为仍然具有挑战性。实际上,代理商表现出诸如在球周围聚集或过早射击之类的行为。此问题的一个原因在于奖励功能总是为某些行动分配巨大的奖励,例如得分目标,无论情况如何,这种情况都会使代理人偏向高奖励行动。在这项研究中,我们将相对位置奖励和拍摄的位置重量纳入用于增强学习的奖励功能中。相对位置奖励,源自球员,球和目标的位置,是使用逆强化学习在真正的足球游戏数据集中估算的。拍摄的位置重量类似地基于这些游戏中观察到的实际射击位置。通过在真正的足球游戏中获得的数据集中进行实验,我们证明了相对位置奖励有助于使代理商的行为与人类玩家的行为更加紧密地保持一致。
背景:有证据表明,认知训练干预措施会对执行功能产生积极影响,并且一些研究表明,运动员通常在某些认知任务上表现出更高的准确性和更快的响应时间。虽然建议执行职能的参与是高级体育活动的一部分,但尚不清楚这种训练方法是否可以直接受益于运动表现。目的:这项研究的目的是评估合并虚拟现实(VR)和基于平板电脑的认知训练干预对青少年网球运动员的影响的影响。在这里,我们检查了通过认知训练干预措施补充定期网球训练的球员的通用网球评分(UTR)的差异,以及仅继续定期网球训练的小组。该自定义认知培训计划针对特定的认知控制能力,包括注意力,工作记忆和目标管理。方法:在由专门研究团队领导的随机对照试验设计中,从一群网球运动员中收集了数据。参与者(n = 23,年龄:平均14.8,SD 2.4岁)来自捷克草坪Tenis Klub(布拉格,捷克共和国)参加这项研究。这些个体被随机分为干预 +训练组(n = 13)或训练组(对照组; n = 10),而UTR分数的变化是感兴趣的主要指标。结果:基线两组之间的UTR没有差异(干预:平均8.32,SD 2.7;控制:平均7.60,SD 2.3)。在治疗期之后,干预组的个体显示出其UTR的显着改善(0.5; t 12 = 4.88,p <.001)与对照组不同(增加0.02; t 9 = 1.77,p = .12)。在比较每个组达到的UTR(训练后UTR减去UTR)的变化时,我们发现干预组的UTR比对照组高38%。对协方差的分析表明,干预组的UTR的改善要大于对照组(F 1,20 = 8.82,p = .008)。
本研究旨在调查运动想象 (MI),专注于球的轨迹和目标区域,以及实际击球前的自言自语 (动机功能) 对熟练网球运动员发球表现的影响。33 名参加地区至国家比赛的参与者 (6 名女性和 27 名男性,平均年龄 = 15.9 岁) 被随机分成三组:对照组、MI 组和 MI + 自言自语组。他们在比赛情境中进行了前测 (25 次一发球)、20 次习得课程 (体能试验、体能试验 + MI 和体能试验 + MI + 自言自语) 以及类似于前测的后测。一发球的百分比、速度和效率分数 (由专家评估) 被用作因变量和表现指标。虽然发球速度没有差异 (p > 0.05),但本研究表明 MI 组和 MI + 自言自语组参与者的一发球百分比和效率 (所有 p < 0.01) 有所提高。此外,分析显示,与其他条件相比,当 MI 与自我对话相结合时,效率更高。因此,对于熟练的网球运动员来说,在发第一个球之前使用 MI 和激励性自我对话似乎是有利的。
这项研究利用机器学习技术来预测击球和保龄球的板球性能指标。通过分析关键统计数据,例如面对球,四分,六和经济速率,我们使用线性回归和随机森林回归制定了预测模型。模型达到了高精度,随机森林的性能特别出色。这些发现强调了运动分析中机器学习的潜力,为球员绩效评估和板球战略制定提供了宝贵的见解。
9 月 23 日。2024 年 — 该工厂将每天通过 OSATS 生产 600 万个芯片,用于汽车、电动汽车、消费电子、电信和移动等行业...
HIIT是一种间隔训练,涉及短暂的全能运动,然后进行10-30秒的休息间隔。这是一种低体积的方法,可以获得有氧力量和心血管健身,通常与较长的训练课程有关(Abdullah,2014年)。另一项研究还发现,HIIT改善了肌肉缓冲能力,最大有氧功率,磷酸磷酸盐的重合率和乳酸耐受性,从而改善了特定的耐力性能(Glaister,2005年)。该研究还建议,在法庭上进行了40至50年代的HIIT技术培训,这可能是有用的持续时间,可用于提高耐力水平。不仅可以从HIIT中提高耐力水平,而且还可以提高强度和运动范围,因为HIIT锻炼需要多个肌肉组一起工作以高强度进行心血管锻炼。
幻想足球是一场比赛,参与者可以管理足球阵容并一对一踢球。这大约50年前使用铅笔和纸(Shipman,2009)开始。幻想足球的过程是通过起草来建立我们的团队,这是参与者一次选择一个球员,直到名册完成为止。这项研究的主要目标是确定即将到来的赛季的每个位置的前12名幻想足球运动员。对于幻想足球(四分卫,后卫,接球手,紧身,防守和踢球者)的每个位置),它们包括每个球员的排名,从本质上预测了该球员得分的积分总数,并创建了总数的下降列表。这些要点取决于玩家在游戏中的真实表现。因此,预计该赛季得分最高的球员将是该位置排名第一的球员。但是,这个排名从未最终变得准确,因为在赛季结束时,我们发现实际排名包含的球员表现优于Yahoo的预计总数,反之亦然。依靠他们的季前排名并不是最好的主意。最好找到一种方法,以更准确地预测一个排名,该排名可以超越依靠雅虎预测的竞争对手。
近年来,基于GPT的AI模型已迅速发展。这些模型能够生成文本,在不同语言之间翻译和以高度准确地回答问题。但是,输出背后的过程仍然是黑匣子,因此很难确定影响其响应的数据。这些AI模型并不总是会产生策略输出,并且以产生不正确的信息(称为幻觉)而闻名,其原因很难确定。此外,尽管采取了各种改进,例如诸如链条的方法,他们仍然在解决需要逐步推理的复杂问题方面面临挑战。不能保证这些模型可以从头开始独立执行逻辑推理,从而引起对其影响的可靠性和准确性的疑问。为了解决这些问题,本研究提出将明确的逻辑结构纳入AI的文本生成过程。作为一个验证实验,是一种基于文本的代理,能够玩狼人游戏,需要演绎推理,是使用GPT-4开发的。通过比较与外部显式逻辑结构和缺乏这种结构的基线的模型进行比较,提出的方法在主观评估中表现出了出色的结构能力,这表明将逻辑框架添加到常规AI模型中的有效性。
摘要本研究旨在调查先前与体育有关的脑震荡对大学足球运动员静态和动态平衡表现的持久影响。26名玩家(n = 26),一半有被诊断脑震荡的病史(n = 13)。使用BioSway余额错误评分量表测试(BESS)进行静态平衡进行余额测试,并进行Y-BALANCE测试(YBT)以进行动态平衡。BioSway测试揭示了组之间的BESS复合评分(P = 0.010)和单个测试项目(例如,闭着眼睛(P = 0.034))和闭合眼睛的串联姿态(P = 0.030),在BESS复合分数(p = 0.010)和单个测试项目(p = 0.030)中显着统计差异。组之间的YBT综合得分没有显着差异,但确实显示出前触及范围的关键差异(p = 0.003:67.19cm +/- 4.7厘米)和测试过程中犯下的误差总数(p = 0.036)。这些发现强烈表明,先前与运动相关的脑震荡可能对在特定平衡任务期间在下肢保持足够的神经肌肉控制能力产生持久的不利影响。具体来说,那些压力源(例如夺走视觉提示)可能会导致感觉输入不足的那些,这会增加维持平衡的认知需求。这种含义超出了即时临床诊断的范围,可能会影响长期运动表现,并需要对运动员进行持续的平衡评估,而不是当前的重返游戏评估。这项研究强调了理解脑震荡对感觉运动功能的持续影响的关键重要性,并主张采取积极的措施来解决和减轻体育脑震荡管理方案中这些持久的损害。
本综述文章探讨了生长因子与骨转移之间的复杂关联,生长因子在几种恶性肿瘤(即乳腺癌、前列腺癌、肺癌和肾癌)的发展中起着至关重要的作用。我们讨论的重点是生长因子的关键受体,包括表皮生长因子受体 (EGFR)、转化生长因子-β (TGF β )、血管内皮生长因子受体 (VEGFR) 和成纤维细胞生长因子受体 (FGFR)。这些受体对于细胞活动(包括生长、分化和存活)至关重要,在癌症扩散以及肿瘤与骨环境之间的相互作用中起着重要作用。我们讨论了骨转移的潜在机制,特别强调了生长因子受体与骨微环境之间的相互作用。EGFR信号传导特别增强了破骨细胞的发展过程和溶骨性病变的形成,尤其是在乳腺癌和肺癌中。TGF β受体通过释放TGF β在溶骨性和成骨性转移中发挥作用,TGF β吸引癌细胞并促进骨重塑。这是前列腺癌扩散到骨骼的关键因素。FGFR和VEGFR分别在骨形成和肿瘤血管生成过程中的功能突出了这些相互作用的复杂性和多样性。该综述强调了针对这些受体的靶向治疗可以中断肿瘤发展和骨退化周期。治疗方法包括关注 VEGF/VEGFR、EGF/EGFR、FGF/FGFR 和 TGF β /TGF β R 通路。这些包括各种化合物,例如小分子抑制剂和单克隆抗体,它们已显示出干扰肿瘤诱导的骨骼改变的潜力。本文讨论了临床试验和临床前模型,深入了解了各种治疗方法的有效性和局限性。最后,本研究简明而全面地总结了目前关于骨转移生长因子受体的知识和治疗策略。这突出了理解肿瘤扩散到骨骼的微环境中生长因子受体信号传导的重要性,以及使用靶向疗法来增强骨转移癌症患者治疗效果的可能性。骨转移治疗的进步取决于专门针对恶性肿瘤和骨骼之间复杂关系的治疗方法的开发。