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在光子平带上的连续体中的超绑定状态
在这项工作中，我们从理论上提出并在实验上证明了在光子晶体平坦带上连续体（BIC）中的超结合状态的形成。这种独特的状态同时在布里渊区的扩展区域中表现出增强的质量因子和接近零组的速度。在拓扑转换时实现了对称性保护的BIC固定在K = 0与两个Friedrich-Wintgen Quasi-BICS合并，这是由相反对称性的有损光子模式之间的破坏性干扰引起的。作为概念验证，我们采用了Ultraflat Super BIC来证明单个颗粒的三维光学诱捕。我们的发现提出了一种新颖的方法，可以在次波长量表上为创新光电设备的次波长量表进行工程。
![![TV™]!. “卡姆登对阵科洛尼亚高中男子篮球赛直播...”](/simg/0/03948ae80819164a5cfdd071d25800d069626970.png)
![TV™]!. “卡姆登对阵科洛尼亚高中男子篮球赛直播...”
这场比赛的精彩之处在于，随着两支球队的不断接触，这场比赛将会是一场激烈的比赛。卡姆登队对科洛尼亚队的比赛将比湖人队更加激烈，而这正是湖人队的速度和投篮能力必须发挥作用的原因。这场比赛绝对有可能成为一场非常有趣的比赛，因为两支球队都有一些东西要向篮球界证明，因此这绝对是一场任何人都无法抗拒的比赛
![![HSTV™]!. “哥伦比亚对阵黎巴嫩高中女子篮球直播...](/simg/0/0a75e1389e3c7a128ae6d716068d41243b33724a.png)
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比湖人队更胜一筹，而这正是湖人队的速度和投篮能力必须发挥作用的原因。这场比赛绝对有可能成为一场非常有趣的比赛，因为两支球队都有东西要向篮球界证明，因此这绝对是一场
新的太阳能自用指南遭遇挫折
N9，AlHSOlar 开始发挥作用，因为公用事业公司必须维护基础设施，并为需求激增做好准备。与化石燃料驱动的热电厂相比，太阳能发电系统每天平均只能发电约 3 小时。因此，消费者仍然需要为一天中剩余时间的电力支付电网费用。业内人士表示，在此基础上增加与热电厂相同的待机费用是没有意义的。“太阳能只能发电 3 小时，而热电厂可以全天候发电，但你却要求我们支付与热电厂相同的待机费用，这对行业不公平。热电厂在停机维护时需要额外的待机电力，而对于太阳能，[成本] 已包含在
我清晰地记得足球的刺激
-但是对于那些认为足球是一场比赛而不是灵魂的情感净化，并认为它应该包含戏剧元素的人来说，让我回顾一下一些紫色的下午。1946 年，高得分巨人陆军队和圣母大学队相遇。一个刚刚从战争中解脱出来的国家疯狂了。在可容纳 74,000 人的洋基体育场，有近 1,000,000 人申请观看比赛门票。难怪。陆军队有格伦戴维斯和 Doc Blanchard。圣母大学有约翰尼卢杰克。此外，参加那场比赛的其他 11 名球员获得了全美认可。然后发生了什么？陆军队六次进入圣母大学的 33 码线，但未能得分。圣母大学在当天的一次伟大的进攻中，将球推进 85 码到陆军队的三分线，在那里汉克福尔德伯格在第四节擒杀了速度飞快的比利冈帕斯，但没有取得任何进展
2024-0209-V报告（挫折
FINDINGS AND RECOMMENDATION OFFICE OF PLANNING AND ZONING ANNE ARUNDEL COUNTY, MARYLAND APPLICANT: Frank Benz ASSESSMENT DISTRICT: 3 CASE NUMBER: 2024-0209-V COUNCIL DISTRICT: 5 HEARING DATE: January 28, 2025 PREPARED BY: Jennifer Lechner Planner REQUEST The applicant is requesting variances to allow a new dwelling with less setbacks than required on property located at 1100 Magothy Circle in Annapolis.地点和描述主题站点由42,722平方英尺的土地组成，位于Magothy Circle的东侧。它被确定为第5节第5节的第337号。海滨物业是R5区域 - 住宅区，完全位于Chesapeake Bay关键区域LDA - 有限的开发区域内，并被映射为BMA - BMA - 缓冲区修饰区。通过一层楼和相关的设施改进了它。提议申请人建议拆除现有房屋，并建造一个新的2层单户住宅（约38'x 60'，高度为30'），并附有一个附有的车库（24'x 24'），车道和游泳池和露台。要求的差异§第18-4-701条，《安妮·阿伦德尔县分区条例》规定，R5区的主要结构应将其设置为距离后界线至少20英尺。拟议的单个家庭住宅将被建造，距离后部（西部）地段7英尺，需要13英尺的差异。对县航空摄影的评论显示了这个海滨社区中的住宅和地段的折衷组合。的发现，主题属性的形状不规则，对于R5区的地段而言，关于7,000平方英尺的最小批次和60英尺的最小宽度宽度。差异1999-0129-V，允许挫折少于要求的居住，是
具有光摄影技术和人工智能算法的医疗智能带的性能检测房颤
房颤（AF）是最常见的持续性心律失常，也是西方国家最重要的公共卫生问题和健康支出的原因之一（1）。AF患者的中风风险高5倍，死亡风险高2倍，而AF也会对生活质量产生负面影响（1,2）。早期检测对于最大程度地减少并发症至关重要。心电图（ECG）被认为是心律不齐检测的黄金标准，但其应用仅限于临床环境，使同时记录症状发作，具有挑战性（3）。此外，AF通常是无症状的，并且可能仍未发现，直到并发症（例如血栓栓塞事件）发生为止（4）。使用可穿戴设备通过传感器记录重要参数，可以通过提供有关患者在家的心血管状态的数据来实现移动诊断（5-8）。这些解决方案可以进行有效且易于筛查，并通过早期发现异常和适当的治疗干预来减少心血管疾病的并发症（7）。光绘画学的进步（PPG）
足球应用的摄像机校准算法的比较分析
摘要在解决足球比赛视频录像的自动分析问题时，目前正在使用特殊摄像机。这项工作介绍了已知算法和摄像机校准方法的比较表征，包括利用机器学习和神经网络的方法，目的是确定其缺点并为开发现代，更有效的方法和算法构成理论基础。具体来说，它检查了需要更多输入数据但可以快速运行的算法[1，2]和使用机器学习的更准确的算法[3，4，5，6，5]。证明他们的主要缺点是准确性或速度。使用机器学习的更准确的算法通常并未指定该算法的操作速度，这排除了它们在实时应用中的使用。强调速度的研究作品经常缺乏在现实生活中使用实际使用所需的准确性。
KTR在电动方程式赛事中遭遇挫折
最高法院委员会采取重大举措，建议将特伦甘纳邦高等法院首席大法官阿洛克·阿拉德调至孟买高等法院。该决定是在 2025 年 1 月 7 日举行的委员会会议上做出的。曾担任特伦甘纳邦高等法院首席大法官的阿洛克·阿拉德大法官是被提议调任的两位首席大法官之一。孟买高等法院首席大法官德文德拉·库马尔·乌帕德亚亚大法官已被建议调至德里高等法院。此次改组是委员会为确保印度各高等法院司法管理高效和代表性均衡所做的努力之一。阿拉德大法官在特伦甘纳邦任职期间做出了几项关键判决和行政改革，他调至孟买高等法院表明他在司法领域的贡献将延续下去。
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