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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。
新的奥迪Q6 Sportback E-Tron
2023年，奥迪集团向客户运送了190万辆奥迪车辆，13,560辆宾利车辆，10,112辆兰博基尼车辆和58,224辆杜卡迪摩托车。在2023财政年度，奥迪集团的总收入为69亿欧元，营业利润为63亿欧元。全球，每年在2023年为奥迪集团（Audi Group）工作的年平均人数超过87,000人，其中超过53,000人在德国的奥迪AG。凭借其吸引人的品牌和许多新模式，该集团正在系统地追求成为可持续，完全网络的高级流动性提供者的道路。
前美国足球运动员的大脑形态测量
在接触性运动中遭受反复头部撞击与神经退行性疾病有关，包括慢性创伤性脑病 (CTE)，目前只能在死后诊断。由于遭受反复头部撞击，美式足球运动员患 CTE 的风险更高。一种有前途的体内诊断 CTE 的方法是使用结构 MRI 探索活体个体死后已知的神经病理学异常。对 170 名年龄 45-74 岁的男性前美式足球运动员（n = 114 名职业运动员；n = 56 名大学生）和 54 名同龄未遭受撞击的无症状男性对照者（n = 54，年龄范围 45-74 岁）进行了 MRI 脑形态测量。根据已确定的 CTE 病理学发现选择感兴趣区域的皮质厚度和体积，并使用 FreeSurfer 进行评估。使用广义最小二乘模型评估组间差异以及与年龄和暴露因素的相互作用。我们进行了单独的逻辑回归和独立的多项模型，以使用感兴趣的大脑区域来预测每种创伤性脑病综合征 (TES) 的诊断、核心临床特征和 CTE 病理的临时确定性水平。与未暴露的无症状对照者相比，前大学和职业美式足球运动员（合并）的海马体、杏仁核、内嗅皮质、海马旁回、岛叶、颞极和额上回的皮质厚度和/或体积显著减少。事后分析发现，在海马体、杏仁核、内嗅皮质、海马旁回、岛叶和额上回方面，前职业球员和未暴露的无症状对照者之间存在组水平差异。与未暴露的无症状对照者相比，前大学球员的海马体、杏仁核和额上回的体积显著减少。我们没有观察到脑形态测量指标的年龄×组别相互作用。形态测量指标和暴露指标之间的相互作用仅限于首次接触有组织的橄榄球运动的年龄和右岛叶体积之间的单一显著正相关。我们发现脑形态测量指标和 TES 诊断核心临床特征以及 CTE 病理结果的临时确定性水平之间没有显著关系。这些发现表明，MRI 形态测量指标可以检测到有反复头部撞击史的个体的异常，这些异常类似于尸检 CTE 研究中病理发现的解剖分布。缺乏将 MRI 测量指标与暴露指标（除了一个显著关系之外）或 TES 诊断和核心临床特征相关联的发现表明，脑形态测量指标必须辅以其他类型的指标才能描述反复头部撞击的个体。
足球许可证和无障碍停车地图
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足球成功的决定因素：机器学习方法
足球研究的标题前进领域是使用统计建模和机器学习算法来预先匹配结果（1、2、3、4）。这些技术为脚步练习者提供了更深入分析的机会，以识别训练和匹配期间的关键变量，以准备不同的竞争情况。统计建模技术利用历史性能数据来识别模式和趋势以预测未来的结果。多种统计建模方法已用于预测匹配结果，例如； Mann-Whitney U非参数测试（5），t检验和判别分析（6、7）和单向方差分析（1、7、8、9）。最近，由于大数据的可用性，与统计建模技术相比，机器学习算法的灵活性和识别更复杂模式的能力变得越来越流行。这些包括；线性回归（10），日志线性建模（11），多元素逻辑回归（12），逻辑回归（13，14），贝叶斯网络（15）和决策树（1，9）。最流行的分类算法之一是决策树（16），旨在通过最小化分类错误来创建输出。该算法代表了通过决策节点的过程中从单数分区（根节点）中的基于结果的决策（叶子节点）。因此，在本研究中使用了决策树算法来表示所选性能变量和匹配结果之间的关系。因此，在这项研究中，分析中首先包括反对派和评分质量。专注于成功的决定因素时，考虑可能也会影响足球表现的外部参数至关重要。结果，“情境变量”的概念已成为绩效研究的重要方面（17）。重大搜索的两个突出变量是匹配状态，对“获胜”，“绘画或输掉”（18、19、20）和反对派的效果的影响，在对抗“强”“平衡”或“弱”对手时对性能的效果（11、12、12、12、21、21、21、22）。有效评估足球运动中的运动表现，对上述情况变量的了解进行了上述研究，以表明在分析性能时需要包含。确定反对水平的传统方法是基于目前的地位（23），赛季结束（11）或由于对方队伍之间海上排名末期的差异而定义的（24）。这些方法提出了批评，因为使用季节结束和赛车排名在季节动量和人性变化中都无法随着时间的流逝而认识到。因此，为了改善方法论严格，作者现在利用基于距离的机器学习算法，例如K-均值聚类（1，25，26）。上面的研究提供了对第一个团队级别的成功终端的详尽看法，使用方法来预测结合机器学习的匹配结果
脉冲波监测的智能光子腕带
日常生活中人类脉搏信号的实时获取对于心血管疾病监测和诊断至关重要。在这里，我们提出了一个智能光子腕带，用于基于斑点模式分析的脉冲信号监测，并使用集成到运动腕带中的聚合物光纤（POF）。评估了几种不同的带有不同核心直径的POF的不同斑点模式处理。结果表明，智能光子腕带具有较高的信噪比和低潜伏期，测量误差约为3.7％。该视觉脉冲信号可用于进一步的医学诊断，并能够客观地监测微妙的脉冲信号变化，例如在凸出之前和之后的Cunkou和Cumpofforms的不同位置的脉冲波形。在人工智能（AI）的协助下，通过处理脉冲信号通过确定的预测模型实现了诸如手势识别之类的功能，在该模型中，识别精度达到95％。我们的AI-ASIST智能光子腕带具有潜在的用于心血管疾病和家庭监测的临床治疗的应用，为支持医疗Internet的智能系统铺平了道路。
数据分析，以通过位置预测前12名幻想足球运动员
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。
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。
使用生成模型改进LFT中的Heatbath算法-41st Grattice Conference，Liverpool，UK
培训数据：我们生成了P V（V I，J）的V I，J的样本作为培训集。在这里，p v（v i，j）= unif（[[2。5，15]×[ - 8，0]×[ - 20，20]）为λ∈[2。5，15]，m2∈[ - 8，0]和κi，j∈[ - 20，20]是选择用于训练的参数范围。