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Announcement and information newspaper (contains the official opinion sheet of the District of Courtelary), municipal opinion of Romont, Sage, Orvin, Péry-La Heutte, Sonceboz-Sombeval, Corgémont, Cortebert, Courtelary, Cormoret, Villeret, Saint-Imier, Sonvilier, Renan, La Ferrière, Tramelan and Mont-Tramelan.抽奖：每个星期五在旧庭院地区的所有家庭中分发12,500份。联系人：Bellevue 4，2608 Courtelary，032 944 17 56，fac@bechtel-imprimerie.ch，www.bechtel-imprimerie.ch。介绍出版物的截止日期：体育，有用和教区：星期一晚上，社论和广告：上午9点，法院特区的官方意见表（本报纸结束）：中午12点。价格：广告：www.bechtel-imprimerie.ch/tarifs/，年度订阅：99法郎（包括增值税）。
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
缩回注意：基于计算机视觉模拟系统中计算机视觉的光传感器的设计
在调查包括此文章在内的几篇文章中提出了多个问题后，出版商已撤回了本文。这些担忧包括但不限于本文的文章，同行评审过程不符合教育策略，不适当或无关紧要的参考文献或使用非标准短语。出版商和主持人不再对本文的结果和结论充满信心，并且已经同意应撤回。作者没有回应出版商关于此回答的信件。
定向练习对发展腿部肌肉的爆炸能力和年轻篮球运动员的交接技能的影响
Ahmed Kareem Lateef博士抽象篮球运动员的垂直跳跃涉及各种方法，包括定向训练方法，该方法的重点是短螺旋周期（SSC）和肌肉主轴反应。这项研究旨在确定高素质和其他训练对篮球运动员腿部肌肉爆炸能力的影响。此信息对于教练修改其培训计划以提高垂直跳跃性能并在其团队中取得成功非常有用。这项研究为教练在计划年度培训计划中计划课程的教练提供了宝贵的见解，因为垂直跳跃会影响其技术绩效。关键字：篮球运动员，陈级集中，交接技能介绍以开发篮球运动员的垂直跳跃，有几种方法，包括定向训练方法，这是依赖其在三个阶段操作的方法之一：（固结，伸长，伸长和缩短和缩短），换句话说，中心和偏心contract。定向力学取决于短螺丝周期（SSC）。通过使用对势能的肌肉纺锤体反应，在运动的偏心肌肉作用中出现拉伸，从而在肌肉的连续弹性成分（SSC）中产生张力和强烈而快速的能量存储。肌肉的连续成分类似于环，（指导）被定义为使肌肉能够达到的练习。力量及其训练对于发展一般球员的身体能力，尤其是尤其是重要的训练。它的特征是强度和速度。在尽可能短的时间内达到最大长度（力速能力称为力），许多篮球运动员在得分技巧，尤其是跳高得分方面面临着弱点，这被认为是确定重要比赛表现的重要因素之一。因此，有必要采用最有效地发展肌肉力量的现代训练方法，并且根据篮球比赛的技能表现，这项工作将决定腿部肌肉的爆炸能力受到这组玩家的手工技能的爆炸性和其他训练的影响。这项工作将在篮球运动员的物理准备领域具有实际应用。从实际的角度来看，此信息对于教练修改其特定培训计划以提高垂直跳跃性能并在团队中取得成功很重要。很明显，篮球运动员的垂直跳跃会影响他们的技术表现。我们的研究中提供的信息可以为教练在计划年度培训计划中规划高级课程方面具有重要优势。研究问题的物理准备在篮球运动中占据了重要地位。但是，这项运动中最有效的训练方法仍有待证明。篮球中最重要的特征之一是垂直跳跃。因此，我们认为研究面向钢化值的训练对腿部爆炸能力的发展以及在年轻篮球运动员中跳跃得分很重要。研究人员还试图回答以下一些问题。
核篮蛋白调节1
核孔复合物（NPC）介导细胞核和细胞质之间的所有流量，是细胞中最稳定的蛋白质组件之一。有趣的是，发芽的酵母菌细胞具有两个NPC的两个变种，它们在存在或不存在核篮蛋白MLP1，MLP2和12 PML39的情况下有所不同。这些篮子蛋白的结合发生在NPC组装中很晚，而MLP阳性NPCS 13被排除在与核仁接壤的核包膜区域中。14在这里，我们使用重组诱导的TAG交换（RITE）来研究单个NPC中所有NPC 15子复合物的稳定性。我们表明，核篮蛋白MLP1，MLP2和16 PML39通过多个细胞分割循环与NPC保持稳定，并且MLP1/2是17负责将NPC从核方区域排除。此外，我们证明了NUP2的18结合还通过独立途径从该区域耗尽了MLP阴性NPC。我们19开发了一种在萌芽酵母中进行单个NPC跟踪的方法，并观察到在没有核篮成分的情况下，NPC在没有核篮成分的情况下表现出20个迁移率。我们的数据表明，NPCS 21在核上的分布受核篮蛋白与核内部的相互作用的控制。22
篮球运球过程中的感觉运动皮层活动及其与创造力的关系
先前的研究表明，通过单侧手部运动增加某一大脑半球的活动水平有可能影响创造性表现。左手运动引起的右脑半球大脑更强烈的激活被认为可以促进创造性表现。这项研究的目的是通过加入更高级的运动任务来复制这些效果并扩展先前的发现。43 名右撇子参与者被要求分别用右手（n = 22）或左手（n = 21）运球。运球过程中，使用功能性近红外光谱（fNIRS）监测双侧感觉运动皮层的大脑活动。通过调查两组（左手运球与右手运球）并进行测量创造性表现（语言和图形发散思维任务）的前测/后测设计，检查了左半球和右半球激活对创造性表现的影响。结果表明，篮球运球无法调节创造性表现。然而，对运球过程中感觉运动皮层大脑激活模式的分析揭示出的结果与复杂运动任务期间大脑半球激活差异的结果基本一致。在右手运球时，左半球的皮质激活程度高于右半球，而左手运球时双侧皮质激活程度高于右手运球。线性判别分析的结果进一步表明，使用感觉运动活动数据可以实现较高的组分类准确率。虽然我们无法复制单侧手部运动对创造性表现的影响，但我们的结果揭示了高级运动过程中感觉运动大脑区域功能的新见解。
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1定义是由粮农组织和参考来源确定的：（EU Fusions，2016）。2定义由粮农组织和参考来源建立：（欧盟融合，2016年）。
My Pathway Her2篮子研究：Pertuzumab + Trastuzumab ...
截至2020年12月，flatiron Health and Foundation Medicine诊所基因组数据库（CGDB）的患者来自患有HER2扩大实体瘤的患者。The retrospective longitudinal clinical data were derived from electronic health record (EHR) data from approximately 280 US cancer clinics (~800 sites of care), comprising de-identified patient-level structured and unstructured data, curated via technology-enabled abstraction, and were linked to genomic data derived from FMI comprehensive genomic profiling tests in the Flatiron Health-FMI CGDB by取消确定的确定性匹配。1-3的乳房，胃和胃食管癌被此处显示的数据省略，与HER2扩增/过表达肿瘤的患者的MyPathway分析中排除了肿瘤类型。b“其他”包括皮肤/软组织，食管，其他胃肠道来源，内分泌，其他妇科，中枢神经系统，未知主要的癌症（包括模棱两可的诊断），头部和颈部，肝细胞，其他生殖器，其他生殖器和神经内分泌。c百分比总计高至> 100％，因此由于四舍五入。1。ma X等，Medrxiv 2020.03.16.20037143; 2。Birnbaum B等人，Arxiv 2001.09765 [Cs.cy]; 3。Singal G等人，JAMA 2019; 321：1391–9。CGDB，临床基因组数据库； FMI，基金会医学。
强大的躯体周围 GABA 能自我支配可抑制人类和小鼠超颗粒新皮质中的篮状细胞
摘要 抑制性自突触是大脑中 GABA 能中间神经元中自我支配的突触连接。新皮质层中的自突触尚未得到系统研究，它们在不同哺乳动物物种和特定中间神经元类型中的功能知之甚少。我们研究了深部脑手术切除的人类新皮质组织 2/3 层 (L2/3) 中表达 GABA 能小白蛋白的篮状细胞 (pvBC)，并以小鼠作为对照。大多数 pvBC 在两个物种中都表现出强大的 GABA A R 介导的自我支配，但在非快速放电的 GABA 能中间神经元中，自突触很少见。光学和电子显微镜分析显示 pvBC 轴突支配着自己的胞体和近端树突。 GABAergic 自我抑制传导在人类和小鼠 pvBC 中相似，并且与从 pvBC 到其他 L2/3 神经元的突触传导相当。自突触传导在 pvBC 中延长了尖峰后的躯体抑制并抑制了重复放电。在超颗粒新皮质的人类和小鼠 pvBC 中，周围躯体自突触抑制很常见，它们在那里有效地控制 pvBC 的放电。
马里兰大学男子篮球媒体指南
1979-80 赛季，他率领的 Terrapins 队在 ACC 中排名第六，但最终以 11-3 的常规赛战绩和 24-7 的总战绩排名第一。Driesell 被评为 ACC 年度最佳教练和年度地区最佳教练。Albert King 获得全美荣誉，Buck Williams 加入了奥运代表队。King 被评为 ACC“年度最佳球员”和 ACC 锦标赛“最有价值球员”。随后，他们晋级 NCAA 东部地区赛半决赛。Greg Manning 连续第三年获得 AU-ACC 学术荣誉，被评为美国学术最佳球员。Manning 还在罚球命中率和投篮命中率方面领先 ACC，这是