建筑环境技术,农业/灌溉工程,土壤与水保护工程,建筑与建筑技术,民用与农村工程,土木工程与规划,民用与基础设施工程,民用技术,地理,地球形式,环境形式,环境
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计划BSC。人类生物学,mb.ch.b链接:https://webapps.knust.edu.gh/check/check/forms/knust_human_biology.pdf bsc。bds。(牙科手术)链接:https://webapps.knust.edu.gh/check/check/check/forms/knust_dental_surgery.pdf入学考试将从8:00 am上午8:00至11:00在Boadi的演讲厅写作。在此处找到与考试中心的链接:https://maps.app.goo.gl/sw3rzczwx3teyv8wa申请人将回答100个关于生物学,化学,物理学,数学和言语/言语/定量推理的多项选择问题。申请人应随附:
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
• 先进的电弧焊技术,包括双弧和串联工艺 • 激光束和混合焊接技术及应用 • 送丝或粉末电子束焊接 • 药芯焊丝和无缝药芯焊丝技术及其用途 • 全金属合金焊接及其焊缝测试和分析 • 工业应用、检查和测试 • 增材制造部件的表面改性 • 高强度和装甲钢焊缝及其性能(包括弹道性能) • 水下和湿焊技术及其耗材 • 金属增材制造 (MAM) 材料的设计和模拟方面 • MAM 材料的测试、MAM 部件的变形预防和残余应力 • MAM 和双金属 WAAM 部件的疲劳和断裂韧性方面 • 机器人 MAM 和 WAAM 应用中的编程和软件开发 • 增材制造的预测理论和计算方法 • MAM 和 WAAM 部件的测试、无损检测方法和缺陷评估 • 焊接和 MAM 和 WAAM 人员的教育-培训-认证发展
新泽西州高等法院卡姆登县法律部门上诉,起诉书编号 18-02-0233。Joseph E. Krakora,公共辩护人,上诉人 Kwamere T. Benjamin 的律师(Stefan Van Jura,助理副公共辩护人,法律顾问,负责辩护状)。Grace C. MacAulay,卡姆登县检察官,A-2056-20 案中被告人的律师(Kevin J. Hein,助理检察官,法律顾问,负责辩护状)。Robin Kay Lord 为上诉人 Tyler E. Dralle 辩护(Robin Kay Lord 律师事务所,律师;Robin Kay Lord,负责辩护状)。Maura M. Sullivan,助理检察官,为 A-2511-21 案中被告人的辩护(Grace C. MacAulay,卡姆登县检察官,法律顾问;Maura M. Sullivan,法律顾问,负责辩护状)。法院的意见由
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关于 JIIT:JIIT 诺伊达分校成立于 2001 年,根据 UGC 法案 1956 年第 3 条被认定为“大学”。该学院获得了 NAAC (MHRD) 认证,并被 NIRF (MHRD) 评为教学和研究领域的佼佼者。环境优美的校园由智能建筑组成,配有 Wi-Fi 连接,覆盖学术区、教职工宿舍、学生宿舍和安纳普尔纳,营造出令人愉快和振奋的氛围。该学院拥有设备齐全的现代化实验室、知识丰富的学习资源中心和期刊和其他学习材料形式的电子资源。