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在人类任务研讨会/研讨会之前，科学和行星保护 - 概况和下一步
•我们对陆地微生物生存的理解的优先知识差距是什么，这是基于现有文献的基础（Cospar行星保护知识差距的最终报告是人类火星任务工作室系列和知识差距封闭的道路）。•我们要优先考虑哪些测量值，以及在人类抵达火星之前可以进行哪些研究以确保未来的科学诚信？•哪些工具（含量机组人员界面）机组人员可以在表面上使用样品的科学完整性吗？•船员科学任务指南的哪些方面可以使用进一步的讨论，缺失和/或效果很好？•在人类到达之前要完成的优先科学任务是什么？•希望在人类到达之前进行哪些科学研究，一旦他们表面上现了人类探险者的活动？•机组人员本身将做什么，以及如何将前进和向后污染控制纳入这些研究（例如，科学与工程）活动？
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
冬季2024年 - 时间用完之前使用您的FSA资金
1。具有在线公证人的数字房地产规划仅适用于具有补充定期人寿保险的个人，并且不适合居住在GU，PR或VI中的个人。目前不支持国内伙伴关系；但是，如果您拥有补充生活覆盖范围并且与国内合作伙伴关系，则可以使用Metlife法律计划律师来满足您的计划需求。集团法律计划由俄亥俄州克利夫兰的大都会人寿法律计划公司提供。在某些州，由大都会通用保险公司（RI）承保的保险覆盖范围提供了团体法律计划。在线公证人不包含基本或依赖的生活。没有在线公证人的数字遗产规划，除了居住在GU，PR和VI中的人之间，所有个人都可以使用。
在Hon'ble Odisha电力监管委员会之前，Bidyut Niyamak Bhawan第4号地块，Chunokoli，Shailashree Vihar，Chandrasekharpur，Bhubanesw
“ 93。关税相关的问题…。根据CAPEX根据委员会进行了周到分析该提案的委员会的成本。尽管该提案似乎是合理的，但仍需要彻底分析。，就将安装新的仪表的仪表成本包含在内，将没有问题。，但可能有很多消费者已经全额支付了仪表租金，还有其他消费者部分支付了仪表租金。在这种情况下，废除仪表租金可能会在财务调整中造成问题。因此，Discoms必须通过提供与电表租金，不同计量类别的消费者数量，法律含义（如果有）以及实施的详细信息等方面的所有详细信息提交新建议等。因此，委员会将检查CAPEX下的回收提案。”
![数字前门技术用于在 NHS 谈话疗法评估之前对患者进行预评估 [HTE10052]：早期价值评估最终方案 Co](/simg/9/9451a76dc85cd8b64b56e1f442b4adbc7c584485.webp)
数字前门技术用于在 NHS 谈话疗法评估之前对患者进行预评估 [HTE10052]：早期价值评估最终方案 Co
目录 ................................................................................................................................ 3 1 决策问题 ...................................................................................................................... 4 1.1 目的 ...................................................................................................................... 4 1.2 目标 ...................................................................................................................... 4 1.3 宗旨 ...................................................................................................................... 4 1.4 人群 ...................................................................................................................... 5 1.5 干预 ...................................................................................................................... 5 1.6 对照 ...................................................................................................................... 5 1.7 结果 ...................................................................................................................... 6 1.8 时间范围 ................................................................................................................ 6 2 数据收集方法 ................................................................................................................ 7 2.1 证据审查：系统文献检索策略 .......................................................................... 7 2.2 证据审查：研究选择 .......................................................................................... 7 2.3 证据审查：数据提取策略 .......................................................................... 8 2.4 证据审查：质量评估策略........................................................... 9 2.5 公司提供的信息 .................................................................................... 9 2.6 从 SCM 和其他关键利益相关者收集证据 .............................................................. 9 3 分析和综合方法 ................................................................................................ 10 3.1 确定的收益和成本证据 ................................................................................ 10 3.2 确定的经济证据 ............................................................................................. 10 3.3 差距分析 ............................................................................................................. 11 3.4 其他考虑事项 ................................................................................................ 11 4 作者的利益冲突 ...................................................................................................... 11 5 处理机密信息 ......................................................................................................11 6 里程碑 ................................................................................................................................ 11 7 参考文献 .............................................................................................................................. 12 8 附录 ................................................................................................................................ 13 8.1 附录 1 本 EVA 中包含的数字前门技术 ........................................................ 13 8.2 附录 2 MEDLINE 搜索策略示例 ...................................................................... 16
在我们制定或更改您的计划之前，您需要向我们提供什么证据？
• 辅助动物，包括导盲犬 • 辅助技术 • 日常生活协助 • 社会、经济和社区参与协助 • 行为支持 • 选择和控制 • 消耗品 • 残疾相关健康支持 • 幼儿支持 • 运动生理学和个人健康活动 • 家庭和生活 • 家庭改造 • 提高日常生活技能 • 改善生活安排 • 增加社会和社区参与 • 关系 • 专业残疾人住宿 • 支持协调和心理社会康复教练 • 治疗支持 • 交通 • 工作和学习支持 • 计划的其他变更
高峰时间回报Tesla电池储能系统计划和条件在2025年1月1日之前安装的系统条款和条件
•是有效的GVEC成员，具有良好信誉的活跃电动服务帐户。•与GVEC达成有效的互连协议。•拥有合格的特斯拉·贝斯（Tesla Bess）。•拥有合格的Bess所在的财产。•与Bess的制造商一起拥有一个活跃的客户帐户。•通过以太网或强大的Wi-Fi连接将BES连接到Internet。该计划的注册将取决于GVEC批准您的入学请求。如果您不满足资格要求，如果注册信息不准确或出于任何其他原因，则可能会拒绝您的入学请求，或者您的入学率终止。对于每个参与的BES，GVEC将向会员支付每次安装的千瓦（“ kW”）制造商的前期信贷，该信用额为制造商的持续能力以加入该计划。该预付款通常会在入学后6至8周内记入会员的电动服务帐户。
在工业委员会之前
在听证会上呼吁委员会提出的动议考虑登顶碳存储＃2，LLC考虑存储存储储藏箱孔隙的合并，委员会可能要求在地理存储中包含非持续所有者所拥有的孔隙空间，因为需要在地理存储中包含该储藏量，以操作会议库的commit carboly Steactions 2 28 33, 34, AND 35, TOWNSHIP 143 NORTH, RANGE 88 WEST, SECTIONS 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 32, 33, 34, 35, AND 36, TOWNSHIP 142 NORTH, RANGE 88 WEST, SECTIONS 5, 6, 7、8、17、18、19、20、29、29、30和31，北部142乡镇，西部87范围，以及第1、2和3节，北部141号镇，北达科他州河溪的88范围88 West，Mercer和Oliver Coulties，在North Dakota Centry Centry Code Creek Cormation，the North Dakota Centry Code第38-22-22-10节。
在喜马偕尔邦通电之前......
“2. 2002 年 11 月 18 日，请愿人与喜马偕尔邦政府（答辩人 1）签署了《实施协议》（IA），以建立、运营和维护该项目，同时还与喜马偕尔邦国家电力局（喜马偕尔邦国家电力局有限公司的前身）（答辩人 2）联合提起请愿，即请愿书编号 199/2004，请求批准《电力购买协议》（简称“PPA”）。委员会于 2005 年 3 月 28 日批准了该 PPA，但有以下意见：（i）委员会根据 2003 年 3 月 24 日的命令批准的示范 PPA 规定了政府担保，只有经委员会批准后才能从 PPA 中删除该担保，为此，双方需要提交联合申请。 (ii) 喜马偕尔邦政府与公司签署的实施协议附录“B”中的施工进度表应成为 PPA 的一部分。 (iii) PPA 第 2.2.46 条中的互连点已指定为 Jarangla 的 33 kV 变电站，而不是实施协议第 2.1(p) 条中提到的 Ghorla 的 33 kV 变电站。在实施此更改之前，需要先获得 IA 的修订。” 3. PPA 最终于 2007 年 1 月 11 日执行。存在