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CuteCat：计算法的一致执行
摘要。许多法律计算，包括公民所欠的税额，无论是有资格获得社会福利的资格，还是由民政仆人造成的工资，都是由计算法指定的。他们的应用是由旨在忠实地将法律抄录到计算机代码的专家计算机程序执行的。这些计划中的错误可能会导致巨大的社会影响，例如向员工支付不正确的金额，或者不向有需要的家庭授予福利。为了解决这个问题，我们考虑了一致的单位测试，混凝土执行与基于SMT的符号执行的组合，并提出了CuteCat，CuteCat是针对构造法律实现的一致执行工具。此类定律通常遵循一种模式，在以下法律文章中，许多例外都可以完善基本案例，该模式可以使用默认逻辑正式建模。我们展示了如何在Concolic执行工具中进行默认逻辑，并在Catala的背景下实现我们的方法，Catala是一种针对实施计算法律的最新特定于域的语言。我们评估了几个计划的CuteCat，包括加泰罗尼亚州的法国住房福利和美国税法第132条的实施。我们表明，CuteCat可以成功产生数十万个涵盖这些法律机构的分支的测试箱。通过多种启发式方法，我们提高了CuteCat的可伸缩性和可用性，使律师和程序员都可以理解测试量。我们认为CuteCat在立法过程中使用正式方法铺平了道路。
宏观一致的反应性兰格文动力学模型
摘要。基于粒子的随机反应扩散（PBSRD）模型是一种流行的方法，用于捕获跨生物系统的反应和运输过程中的随机性。在某些情况下，此类模型固有的过度抑制近似值可能是不合适的，因此需要使用更多的显微镜Langevin Dynamics模型进行空间传输。在这项工作中，我们开发了一种新型的基于粒子的反应性Langevin动力学（RLD）模型，重点是得出与平衡时反应性通量详细平衡的物理约束的反应性相互作用核。我们证明，对于领先顺序，所得RLD模型的过度抑制限制对应于体积反应性PBSRD模型，其中众所周知的DOI模型是一个特定的实例。我们的工作提供了从更多的微观反应模型中系统地得出PBSRD模型的一步，并提出了对后者的可能约束，以确保两个物理尺度之间的一致性。
ICL符合与Dynanonic的合资一致性，以生产磷酸锂的
前瞻性陈述出现在此文件中，包括但不限于有关拟议合资企业，合资协议，包括其中包含的预期条款和条件，建造和完成生产设施的构建和完成时间的陈述，估计与生产设施相关的估计资本支出以及在欧洲在电池材料中获得市场领导的意图。前瞻性陈述基于管理层的信念和假设以及当前可用于管理的信息。此类陈述受风险和不确定性的约束，实际结果可能与由于各种因素所致的前瞻性陈述中所示或暗示的结果有重大不同，包括但不限于：估计，预测和
一致的生成对抗网络
简介：使用实验室模拟或陆地模拟环境中产生的支持数据来解释行星表面的远程光谱。域翻译弥合了这些数据集之间的差距以解释航天器仪器限制，但是对于这种比较，很少有专用的自动化机制存在 - 单独使用广义模型。生成模型已用于重建稀疏的观察结果，并补偿了探测器特异性的噪声和信号转移。生成域翻译提供了一个独特的机会，可以比较具有相关多种属性但不同观察条件的数据集[1-3]。空间，时间，成分，嗜热物，环境和其他观察性特征可能会在仍然具有至少一个基础特性的数据集中有所不同。两个具有巨大不同频谱分辨率的数据集可能具有相同的特征吸收功能，但是在每个功能中识别每个功能都是完全不同的任务。例如，与未知仪器遮盖的8-32频段光谱中的特征很容易与在实验室中没有手动差异的150个或更多频段的类似光谱进行比较。在这里，我们证明了生成对抗网络（GAN）在观察域之间翻译光谱数据的同时，同时保留了歧管组成和热物理特征，但以最小的重建损失转换了特定的特定环境。此域翻译模型可以将低分辨率的远程光谱转换为更高的分辨率，并有效地补偿了仪器响应功能，大气干扰，目标温度或反照率以及其他特定于观察的效应。
使用熔岩流不一致和蒙特卡洛计算方法来约束火星上奥林巴斯蒙斯山顶上的岩浆存储条件
出于地貌理由放置了另一个可能的入侵地点，但是当人们认识到奥林巴斯蒙斯山顶附近的一些熔岩流也不一致[5]。mogi风格的分析模型用于检验[5]的假设，即这种不一致是由于Caldera Complex的东南部东南部的岩浆体的通货膨胀引起的，虽然这种岩浆系统是合理的，但观察到的不和谐模式可以更好地归因于East [3,6,6]。不幸的是，尽管这些最初的见解令人兴奋，并支持了山顶附近存在岩浆岩体的身体的观念，但可以从Mogi式的方法中推断出来的，因为该方法无法考虑关键元素，例如诸如大厦大厦的详细表面形态，岩浆身体的几何形状，是否表面故障（是否
土壤微生物组显示出对极端事件的一致且可预测的响应
增加极端气候事件威胁着陆地生态系统的功能1,2。由于土壤微生物控制着关键的生物地球化学过程，因此了解它们对气候极端的反应对于预测对生态系统功能的后果至关重要。3,4。在这里，我们在欧洲的30个草原上进行了土壤，在共同的受控条件（干旱，洪水，冷冻和热量）下进行了四起对比的极端气候事件，并比较了土壤微生物群落的反应及其与不受干扰的土壤的反应。土壤微生物组在强加的极端事件下表现出一个小但高度一致和系统发育保守的反应。热处理最强烈影响的土壤微生物组，增强了休眠和孢子形成基因，并降低了代谢多功能性。微生物组对热量的反应特别是可以通过局部气候条件和土壤特性来预测，而土壤通常不会体验到最脆弱的极端条件。我们的结果表明，来自不同气候的土壤微生物组具有对极端气候事件的统一反应，但是预测社区变化程度可能需要了解局部微生物组。这些发现提高了我们对土壤微生物对极端事件的反应的理解，并为对极端气候事件对土壤功能的影响做出一般预测提供了第一步。
选择全球气候模型数据，用于通过生成机器学习和使用在功率计划中进行缩小缩放，以使气候和能源系统的一致性
摘要气候模型和场景的结果范围对于理解电力计划分析中的不确定性很重要。美国能源资助部的一个名为“气候和能源系统对齐的电力计划”正在开发数据和分析方法，以反映气候变化对电力系统计划的关键变量的影响，这是电网现代化实验室财团的一部分。该项目将选择并准备全球气候模型结果，以用于电力系统计划模型。一份相关报告（对能源分析中使用的全球气候模型的评估）评估了耦合模型对比的各种全球气候模型的性能第6阶段数据存档，以了解其在能源系统绩效方面的历史技能以及在多个气候变化方面的未来预测。从该报告中构建，我们描述了气候场景（共享的社会经济途径[SSP] 2-4.5）和五个气候模型的选择：TAIESM1，EC-EARTH3-CC，GFDL-CM4，EC-EARTH3-VEG和MPI-ESM1-2-HR。我们描述了模型选择标准，这些标准基于在历史条件下模型结果之间的匹配质量以及几个变量的未来值范围的表示。这些结果将通过一种开源生成机器学习方法来缩小，称为“超分辨率”，用于具有气候变化影响的可再生能源资源数据。
与顺势疗法一致的癌症新疗法
癌症是每个人都担心的疾病，很明显人们对癌症感到担心。当前的文章讨论了癌症的各种治疗干预措施，例如R-CU疗法，CAR-T细胞疗法，现代医学系统的年代疗法。它还讨论了在R- CU疗法，CAR-T细胞疗法，CRISPR或尤其是时间疗法的癌症中的同种疗法干预。本文提出了一种基于同种疗法治疗系统与上述干预措施一致的治疗方案。在本文中还讨论了基于其基本医学（EM）特性（帮助该系统覆盖国家政策支持的群众）的属性的顺势疗法的应用。本文渴望同种疗法治疗系统在应对当前的非传染性疾病威胁（如癌症）中起着重要作用。关键字：R-CU，CAR-T，CRISPR，顺势疗法，癌症，MIASM
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