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World File Search System专注
专注于适应报告2024
1。简介6 2。适应政策和治理8 2.1国际环境8 2.2欧洲背景8 2.2.1欧洲绿色交易8 2.2.2 EU适应战略8 2.2.3公司可持续性报告指令（CSRD）9 2.3爱尔兰背景9 2.3.1立法和政策9 2.3.2治理10 2.3.3计划11 3.3计划11 3。气候服务，影响和风险评估12 3.1气候观察12 3.2气候预测，气候服务和能力建设和网络12 3.2.1欧洲12 3.2.2爱尔兰13 3.2.3 3.3潜在的影响和风险评估14 3.3.1潜在影响14 3.3.2风险评估14 4.金融16 4.1公共金融16 4.2私人金融16 4.3物理风险管理16 5。气候适应监测19 5.1国际19 5.2欧洲19 5.3国家19 6。研究与参与度20 6.1 EPA研究2030 20 6.2爱尔兰的气候变化评估20 7。参考22
种子微生物组和生物信息学（M/f/d） 博士学位的科学家（100％）专注于人工... dofdoc土壤微生物组和动物群（m/f/d）（100％） 生物信息学（M/f/d）中的DostDoc
微生物学，生物信息学，计算生物学或相关领域的博士学位。具有高通量测序数据分析（例如元基因组学，扩增子测序）及其在种子或植物微生物中的应用。强大的编程技能（例如Python，R）和对生物信息学工具（例如Qiime2，dada2，Silva）的熟悉。出版记录，显示了微生物组科学或相关领域的高质量研究，尤其是植物或种子微生物组。微生物技术的知识，包括种子相关微生物的培养和表征。愿意为研究建议和项目报告做出贡献。英语中出色的沟通技巧；对德语的了解是一个优势。能够独立工作并作为协作团队的一部分。
专注于真正的Tier-1铜 - 金发现
照片：回收了Kincora新的Nevertire South项目的钻石核心。最近对先前核心的支持Newcrest的观点，即“钻探已经确定了岩性，改变和静脉，与与Cadia-Ridgeway和Goonumbla Porphyry cu-au矿床相似的环境一致” 1” 1” 1，以及我们对最佳地理上的较高级别的高优先级别的观点以及我们对最佳范围内的目标的看法，该目标是远远优先的一步，可能的存款 * 3支持Newcrest的观点，即“钻探已经确定了岩性，改变和静脉，与与Cadia-Ridgeway和Goonumbla Porphyry cu-au矿床相似的环境一致” 1” 1” 1，以及我们对最佳地理上的较高级别的高优先级别的观点以及我们对最佳范围内的目标的看法，该目标是远远优先的一步，可能的存款 * 3
专注于神经形态计算的基准
神经形态（脑启发）计算技术一直引起了研究人员的关注。最近，这种兴趣已经扩展到了商业领域，IBM和英特尔等主要工业参与者探索了技术，以及将神经形态解决方案商业化的启动公司，例如在低功率边缘系统中推断应用程序，通过到GPU的数据中心规模的替代方案，用于大型语言模型的GPU替代方案。随着这种商业兴趣的日益增长的重要性，能够比较和对比替代神经形态产品的优势和劣势，范围从米德（Mead）通过新颖的设备技术（例如，诸如Memristors）（例如，诸如MEAD）提供了基于内在的数字技术和大型数字技术的新型设备技术（例如，通过新颖的设备技术）提供的新型设备技术（例如，通过新型设备技术）偏爱米德（Mead）的开创性工作的替代性和缺点。这种比较需要基准作为比较的基础，但是当前神经形态技术的纯粹多样性为前瞻性基准带来了困难。这个重点问题旨在汇集一些关于神经形态基准测试的一些早期思考。这有各种形式，包括比较在两个不同的神经形态平台上的相同应用程序，并查看哪些应用显示出比常规解决方案具有神经形态优势。收集的论文代表了关于神经形态基准挑战的早期观点，但它们与此事的最后一句话相去甚远 - 在这里还有很多事情要做！
加拿大西部谷物最新情况 - 2024-25 作物年度第 24 周摘要：CN 仍专注于网络恢复和流量的连续改善
加拿大西部谷物最新动态——2024-25 作物年度第 24 周摘要：第 24 周，CN 仍然专注于网络恢复和谷物运输流量的连续改善。CN 网络某些部分的寒冷天气影响了火车运行。因此，由于 CN 需要阻挡满载交通，因此终端出现了一些停车时间。第 24 周，谷物运输共计运输了 560,000 公吨谷物和加工谷物产品，比最近三年的平均水平高出约 15%。CN 最大可持续端到端供应链容量指导加拿大谷物供应链的容量在整个作物年度内都在变化，多种因素对在任何时间点可以通过系统运输的谷物量造成了实际限制。谷物供应链的最大可持续容量还取决于该供应链从原产地到目的地各个部分的容量和运营效率。 CN 认为，在持续的基础上，端到端谷物供应链在冬季可容纳每周最多 6,250 辆车（每周最多 595,000 公吨）的散装谷物和加工谷物产品，其中预计每周约有 900 辆车是加工谷物产品的装运。CN 的这些最大端到端谷物供应链容量水平假设必须具备多种条件才能实现这些水平。这些条件包括但不限于下表中列出的条件：
成长 ◌ 繁荣 ◌ 专注
GEMS Founders School, Al Mizhar 招生政策的制定是学校承诺提供支持性学习环境的一部分，该环境使所有选择在我们这里学习的学生都能充分发挥自己的潜力。学校不会因种族、性别、额外需求或原籍国而歧视学生，并力求接受所有符合条件的申请学生。所有申请者都必须提供之前学校的近期报告（如适用）。学生可能需要接受评估，该评估将由学校工作人员审查。包括校长在内的高级领导团队成员也可能审查申请。如果申请入学的儿童有额外需求，包容部门将进行详细评估，以确定儿童的要求以及学校是否可以满足这些需求。
专注创新推动可持续增长
本演示文稿 本演示文稿包含前瞻性陈述，这些陈述提供了我们对未来事件（例如新产品推出、产品批准和财务业绩）的期望或预测。前瞻性陈述包括但不限于任何可能预测、预报、表明或暗示未来结果、业绩或成就的陈述，并且可能包含“抱负”、“相信”、“预期”、“期望”、“估计”、“打算”、“计划”、“项目”、“将”、“将”、“将继续”、“将导致”、“可能”、“可能”、“或许”或任何此类词语的变体或具有类似含义的其他词语。本演示文稿中包含的除历史事实陈述以外的所有陈述，包括但不限于有关 Lundbeck 财务状况、业务战略、未来运营管理计划和目标（包括与 Lundbeck 产品相关的开发计划和目标）的陈述，均为前瞻性陈述。
BELGIUM的AI国家政策（专注于Flanders地区...BELGIUM的AI国家政策（专注于Flanders地区...
- „社会和AI-此优先级涉及实施信息和提高意识的行动。目的是增加Walloon人口的一般信息水平，并使公司意识到AI的挑战和机遇。- 企业和AI-目标是支持和加速公司的数字化转型流程。他们必须集成AI技术，这些技术在其业务方法中创造附加价值并导致创建“增强”产品和服务。<…> - 培训和AI-第三领域的侧重于培训的可用性，以提高人群的主动和不活动阶层的AI技术技能水平。<...> - 合作伙伴关系和AI -DigitalWallonia4.ai的目标是建立专门用于AI的国家和国际参与者，以加速我们在AI中进步的发展和巩固。
我们培养明天的中小企业冠军，专注于环境解决方案
我们有一个基于附加值的经过验证的业务模型。取决于与投资组合公司，该行业和战略的首席执行官的合适，一支二人团队与一名工业团队成员和一名金融团队成员组成，以带来更多的业务经验，更广泛的国际网络和ESG KPI，以创造价值创造价值。
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