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课堂不平衡不应使您失去余额
认知和计算神经科学实验室（可可实验室），蒙特利尔大学，2900，boul。，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。 W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。 W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。 W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，
类别不平衡不应让您失去平衡
认知和计算神经科学实验室（CoCo Lab），蒙特利尔大学，2900，boul。Edouard-Montpetit，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大 b 奥斯纳布吕克大学认知科学研究所，Neuer Graben 29/Schloss，奥斯纳布吕克，49074，下萨克森州，德国 c 安蒂奥基亚大学医学院神经心理学和行为组（GRUNECO），53–108，麦德林，阿兰胡埃斯，麦德林，050010，哥伦比亚 d 麦吉尔大学神经科学综合课程，1033 Pine Ave，蒙特利尔，H3A 0G4，加拿大 e 阿尔伯塔大学计算机科学系，116 St & 85 Ave，埃德蒙顿，T6G 2R3，AB，加拿大 f 康考迪亚大学音乐系，1550 De Maisonneuve Blvd.W.，蒙特利尔，H3H 1G8，魁北克，加拿大 g 应用数学研究所 Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利 h 蒂莫内神经科学研究所 (INT)，法国国家科学研究院，艾克斯马赛大学，马赛，13005，法国 i Mila（魁北克机器学习研究所），6666 Rue Saint-Urbain，蒙特利尔，H2S 3H1，魁北克，加拿大 j UNIQUE 中心（魁北克神经人工智能研究中心），3744 rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，魁北克，加拿大
希思罗机场的经济法规：H7最终问题
8温室气体（“ GHG”）协议需要以下报告：范围1 - 在其直接控制下在希思罗机场的活动中的所有直接GHG排放（例如HAL的自身车辆，热终端所需的燃料等）；范围2 - 所有用于HAL拥有和经营活动的电力的间接温室气体排放；和范围3 - 所有其他间接温室气体排放来自与希思罗机场的活动，这是由HAL不拥有或控制的来源发生的。请参阅https://ghgprotocol.org/sites/default/files/standards/ghg-protocol-revised.pdf
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
希思罗机场有限公司回应-caa-h8-草案-...
商业地产投资。它位于伦敦西部，是世界上最大的经济中心之一，也是世界上客流量最大的机场之一，被公认为英国服务质量“最佳”的机场，也是全球顶级机场之一。所有这些都表明希思罗机场的商业投资和商业服务需求旺盛，盈利能力强。然而，正如上文所述，希思罗机场 20 多年来没有进行过重大的商业地产开发。希思罗机场不仅缺乏对新资产的投资，现有的资产组合也在下滑，许多物业需要翻新。18. 这与过去 10 年里显著增加的资产组合形成了鲜明对比。
2023_heathrow_sustainability _...
2023年7月，希思罗机场成为世界上第一个发起创新可持续性与债券（SLB）的机场。SLB与Heathrow的可持续性策略Heathrow 2.0有关，特别是我们的减少碳降低目标“在空中”和“地面”。该机制特别是进步的，因为它结合了希思罗机场的范围3排放量 - 最重要的是与飞机排放有关的范围。占希思罗机场碳足迹的99％，范围3排放量描述了与希思罗机场有关的所有间接温室气体排放，这是由机场不拥有或控制的来源引起的，例如机场在机场运营的飞机和车辆的排放。我们针对SLB框架内的目标的性能包含在第67-69-69页上。
希思罗机场本地骑自行车和步行基础设施计划
此LCWIP提出了一个高质量的枢纽和讲话自行车网络，该网络将机场与附近自治市镇的位置联系起来，那里的希思罗机队高度高度的同事居住。它确定了确保从机场及其周围通勤的安全，直接途径所需的潜在基础设施改进。此LCWIP整合了计划的地方当局和TFL资助的主动旅行计划，计划改进希思罗机场自己的道路网络，并确定需要解决的网络中的差距。希思罗机场，地方当局，TFL和其他有关方面应解决安全基础设施中的这些差距，以适应各种能力的人。利益相关者的投入和协作一直是制定该计划的关键，并且随着交付的方式将变得更加重要。
类别不平衡不应该让你失去平衡
认知和计算神经科学实验室（CoCo Lab），蒙特利尔大学，2900，boul。 Edouard-Montpetit，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大 b 奥斯纳布吕克大学认知科学研究所，Neuer Graben 29/Schloss，奥斯纳布吕克，49074，下萨克森州，德国 c 安蒂奥基亚大学医学院神经心理学和行为组（GRUNECO），53-108，麦德林，阿兰胡埃斯，麦德林，050010，哥伦比亚 d 麦吉尔大学神经科学综合课程，1033 Pine Ave，蒙特利尔，H3A 0G4，加拿大 e 阿尔伯塔大学计算机科学系，116 St & 85 Ave，埃德蒙顿，T6G 2R3，AB，加拿大 f 康考迪亚大学音乐系，1550 De Maisonneuve Blvd. W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大 g 应用数学研究所 Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，罗马，意大利 h 蒂莫内神经科学研究所 (INT)，法国国家科学研究院，艾克斯马赛大学，马赛，13005，法国 i Mila（魁北克机器学习研究所），6666 Rue Saint-Urbain，蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大 j UNIQUE 中心（魁北克神经人工智能研究中心），3744 rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大
希思罗融资有限公司
Heathrow Funding Limited（“发行人”）已建立多币种债券发行计划（“计划”）。已向英国金融行为监管局（“FCA”或“英国上市管理局”）提出申请，该局根据《2018 年欧盟（退出）法案》（“EUWA”）（“英国招股说明书条例”），根据第 2017/1129 号条例（EU）作为英国（“英国”）国内法的一部分，根据该计划发行的债券（“债券”）在本协议日期后的十二个月内被纳入 FCA 的官方名单（“官方名单”）并在伦敦证券交易所（“伦敦证券交易所”）的主要市场（“市场”）上交易。本招股说明书（“招股说明书”）中提及的“上市”债券（及所有相关提及）均表示该等债券已获准在市场上交易并被纳入官方名单。根据欧盟金融工具市场条例第 600/2014 号，市场是英国监管市场，因为它根据欧盟投资法案（“英国金融工具市场监管条例”）构成英国国内法的一部分。
类别不平衡不应该让你失去平衡
认知和计算神经科学实验室（CoCo Lab），蒙特利尔大学，2900，boul。 Edouard-Montpetit，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大 b 奥斯纳布吕克大学认知科学研究所，Neuer Graben 29/Schloss，奥斯纳布吕克，49074，下萨克森州，德国 c 安蒂奥基亚大学医学院神经心理学和行为学组（GRUNECO），53-108，麦德林，阿兰胡埃斯，麦德林，050010，哥伦比亚 d 阿尔伯塔大学计算机科学系，116 St & 85 Ave，埃德蒙顿，T6G 2R3，AB，加拿大 e 蒂莫内神经科学研究所（INT），法国国家科学研究院，艾克斯马赛大学，马赛，13005，法国 f 麦吉尔大学神经科学综合项目，1033 Pine Ave，蒙特利尔，H3A 0G4，加拿大 g Mila（魁北克机器学习学院），6666 Rue Saint-Urbain，蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大 h UNIQUE 中心（魁北克神经人工智能研究中心），3744 rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大