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World File Search System三分
染色体融合有助于适应三分之一的粘性环境3
©作者2021。由牛津大学出版社代表分子生物学与进化学会出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
遗传敏感性和体育活动之间的加性相互作用占多余T2D风险的三分之一
。cc-by 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予MedRxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
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
三分钟论文竞赛第一轮预赛#1 ...
第一轮预赛 #1 2024 年 11 月 12 日星期二，上午 9:00 评委： Carrie Johnston，SMU 图书馆研究与学术计划主任 Brandon Miller，大学荣誉课程和奖学金助理院长 Rob Pearson，穆迪研究生和高级研究学院职业发展和博士后事务主任 参赛者： Nicole Pinzon Hoyos，分子和细胞生物学博士：“将免疫与癫痫发作联系起来：免疫补体蛋白对癫痫的潜在影响” Rawda Ahmed，土木与环境工程博士：“使用集成计算机视觉和过滤技术估计区域卡车运动的数字框架” Zheyuan Xu，可持续发展硕士：“达拉斯的城市农业：改善贫困人口生活的潜在方法” Jason Yoon，数据科学硕士：“社交媒体网络中机器人的流行和影响： 2024 年总统大选” Umanga Weerasingha，地质学博士：“利用多个卫星遥感源确定北半球湖泊的间歇性冰盖” Wen Fan，生物统计学博士：“深度学习用于抗生素耐药性预测”
人类，社会和政治科学三分2024 - 5第II部分
我需要多少数学？有些学生担心他们将无法应对课程的定量部分，因为他们不了解足够的数学。实际上，本课程并未在您将在GCSE级别学到的基础知识以外的数学知识。它以一种非常互动的方式教授，比您预期的更有趣和欢笑。如果您对此感到担心，请与我们联系。该课程将使您能够根据自己感兴趣的领域的定量方法阅读和理解已发表的研究 - 即使您不建议自己进行定量研究，即使您不建议进行定量研究。此外，对统计和定量研究的工作理解非常销售，可以极大地提高您在各个领域的就业前景。
黑色素瘤和其他皮肤癌：澳大利亚医生指南是世界上皮肤癌的最高率之一。三分之二的aus
对于接受过NMSC治疗的患者，其随访的频率（用于复发，转移和/或任何新的原发性皮肤癌的证据）将取决于组织学清除率和肿瘤的风险水平。应更定期（每月三到六个）患有多种皮肤癌症患者，并接受识别皮肤变化的教育（包括对于SCC患者，检查淋巴结淋巴结的检查）。
两个新的非等效的三分之一CHSH游戏
表示N播放器提供的一组答案。将纠缠状态作为n播放器的共享资源，可以通过测试特定资源的所有可能的量子策略来测试一个给定方程是否具有量子优势。对于n = 3，在第3节中，我们进行了详尽的搜索，以找到三个玩家共享GHz状态时提供量子优势。我们确定了两种类型的方程式（游戏），其中三个玩家具有量子策略的胜利的可能性，这与以相同的经典结合使用EPR状态赢得CHSH游戏的可能性相同。还有其他类型的游戏，与任何经典策略相比，优势较小。当资源是W状态并提供游戏示例时，我们还进行了搜索，其中基于W的策略击败了经典策略和以GHz状态获得的量子策略。在第4节中，讨论了我们的方法与被称为GHZ Mermin Games 7的游戏家族之间的关系。在第5节中，我们在IBM量子平台上实现了新游戏的两个：一款游戏以GHz状态作为玩家的资源显示优势，而一款游戏基于W。在每个游戏中，我们证明由在线量子计算机产生的实验结果击败了经典界限，并允许我们根据测量结果区分这两个资源。最后，第6节致力于总结我们作品的言论和可能的扩展。
关于强化学习的模型三分法
加固学习的成功（RL）至关重要地取决于有效的功能，在处理复杂的地面模型时。现有的样本效率RL算法主要采用三种方法来近似：基于策略，基于价值和基于模型的方法。How- ever, in the face of model misspecification—a disparity between the ground-truth and op- timal function approximators— it is shown that policy-based approaches can be robust even when the policy function approximation is under a large locally-bounded misspecifica- tion error, with which the function class may exhibit a Ω(1) approximation error in spe- cific states and actions, but remains small on average within a policy-induced state 分配。然而，是否可以通过基于价值和基于模型的方法来实现类似的鲁棒性，尤其是在常规函数近似中，这仍然是一个空旷的问题。
康涅狄格州三分之三的诞生-CT非营利联盟
通过在大脑发育的关键窗口中提供高质量，全面的早期干预服务，对三个计划服务的出生产生积极影响，对儿童和家庭产生了积极影响。参加三个出生的儿童中，百分之五十五（55％）不参加B部分服务，从而降低了每个社区的特殊教育服务费用。去年有55％的出生儿童最终没有过渡到特殊Ed Pre-K，使用Edsight提供的数据，Hartford镇的平均每名儿童接受特殊教育。在全州申请Hartford的费用时，这可以看作是CT州1.38亿美元的节省。三个计划的出生仍然是CT状态的主要成本节省计划。
电动车辆三分之二 - 派对 - 保险和路...
道路事故死亡被认为是包括尼日利亚在内的世界发展中国家社会经济发展的主要威胁之一。汽车（第三方）保险法已颁布，以有效管理驾驶者的道路交通事故责任。该研究检查了机动车（第三方）保险法规对道路交通责任风险管理的影响。这项研究采用了执法理论和法规合规理论。该研究人群包括西南州的私人电动机和商用车的驾驶者，除了法规的高度合规性，但基于执法人员的集中度，不包括拉各斯州。分别从FRSC和NIA获得了有关注册车辆和被保险车辆的相关数据。在尼日利亚西南部的五（5）个州的464个机构医生中进行了结构化问卷，从每个正在研究的州选择州首都。描述性统计数据用于分析问卷的社会人群部分，而相关性和回归分别用于分析研究问题和研究假设。该研究的结果表明，汽车（第三方）保险法规合规性决定了驾驶者责任风险保护和保险公司的增加保费收入，这决定了对经济增长的保险贡献（GDP）。该研究还表明，执行汽车保险法规和道路事故赔偿决定了机动车（第三方）保险法规的合规性。但是，该研究建议通过适当的机构进行联邦政府概念化一项计划，以保证驾驶者遵守汽车（第三方）保险法规。关键字：汽车保险，法规合规性，第三方风险，驾驶员责任