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案卷编号 4206-23 参考：签名日期发件人：海军记录更正委员会主席致：海军部长主题：审查海军记录参考：(a) 10 USC §1552 (b) OSD/DOD 姓名更正规定/指导附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，申诉人，前海军士兵，向本委员会提交了附件 (1)，请求更改她的海军记录，具体而言，更正记录以反映姓名更正。附件 (1) 和 (2) 适用。 2. 委员会由 组成，于 2023 年 7 月 2 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管附件 (1) 未及时提交，但为了公正起见，应该放弃诉讼时效并审查申请的实质。委员会审查了与申诉人指控的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 申诉人于 2012 年 7 月 12 日加入海军并开始现役。在服役期间，申诉人一直以“Best, Matthew Daniel”的名字服役。b. 2018 年 7 月 11 日，申诉人光荣退役。退伍时，请愿人收到并签署了一份现役解除或退伍证明书（DD 表格 214），名字显示为 c。2022 年 11 月 17 日，县高等法院下令将请愿人的姓名从 AKA 更改为，新名字的性别显示为女性。进行此更改是为了使她的名字与她的性别认同相符。
案卷编号 4206-23 参考：签名日期发件人：海军记录更正委员会主席致：海军部长主题：审查海军记录参考：(a) 10 USC §1552 (b) OSD/DOD 姓名更正规定/指导附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，申诉人，前海军士兵，向本委员会提交了附件 (1)，请求更改她的海军记录，具体而言，更正记录以反映姓名更正。附件 (1) 和 (2) 适用。 2. 委员会由 组成，于 2023 年 7 月 2 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管附件 (1) 未及时提交，但为了公正起见，应该放弃诉讼时效并审查申请的实质。委员会审查了与申诉人指控的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 申诉人于 2012 年 7 月 12 日加入海军并开始现役。在服役期间，申诉人一直以“Best, Matthew Daniel”的名字服役。b. 2018 年 7 月 11 日，申诉人光荣退役。退伍时，请愿人收到并签署了一份现役解除或退伍证明书（DD 表格 214），名字显示为 c。2022 年 11 月 17 日，县高等法院下令将请愿人的姓名从 AKA 更改为，新名字的性别显示为女性。进行此更改是为了使她的名字与她的性别认同相符。
主题：TC赞助参与了使用从10到4月11日的寻求骨头骨痛治疗转移性骨痛的参与
事件信息本课程提供了与寻求骨骼剂的内部放射疗法的全面概述，可有效地提供高剂量的辐射以扩大转移性骨折，并可能将吸收的辐射剂量限制为健康组织。beta发射极长期以来一直是骨痛疼痛的首选药物。批准了223 RA和显示长期生存与Alpha发射极生存的数据受到骨痛的抑制。不幸的是，我们没有关于用β发射器治疗后生存的良好数据。在面对面的过程中，我们将讨论骨痛的病理生理学，以了解寻求骨骼的治疗作用原理。剂量法对于通过限制严重副作用来增加对肿瘤的剂量至关重要。所有的重点仅是基于关于Beta发射器生存数据的差数据。核医学治疗的未来是与其他药物的结合，以改善治疗作用，例如化学疗法，免疫疗法或抗雄激素治疗。学习目标
第4章改进了使用生成AI
关于问题难度估计的研究需要用于准确评估工具和其他模型出于不同的目的。近年来包括基于BERT（双向编码器表示），RNN（经常性神经网络）和其他分类模型的许多主题。传统的问题难度估计方法主要集中在语言和结构分析上，并接受了大型预先标记的问题及其难度水平的培训。本章提出了一种将这些常规技术与生成AI结合起来的方法，以实现更准确的问题难度估计。该方法的原则是，随着AI系统更深入地介入文档以提出问题，产生的问题可能更复杂或稀有
研究了使用微波传感器
摘要：血糖的测量受到多种约束的影响；在设计电磁非侵袭性传感器时，必须识别和量化这些约束。第二阶段涉及这些约束的影响的水平。在这项工作中，我们研究了前臂中静脉半径对谐振微波传感器的影响，以测量糖血症。我们使用与微波谐振器接触的提议的组织模型的COMSOL多物理进行了数值模拟。其他一些因素会影响测量，例如温度，灌注，传感器定位和运动，组织异质性和其他生物学活性。传感器必须适合上述约束。由于静脉的大小从一个人变为另一个人，因此传感器看到的介电特性会有所不同。在模拟传感器的共振频率中为不同静脉尺寸的谐振频率所产生的变化证明了这一点。评估的第二个约束是剂量法。应评估任何电磁设备的特定吸收率（SAR），并将其与安全标准中的SAR限制进行比较，以确保用户的安全性。模拟结果与安全标准中的SAR限制非常吻合。
Renova还获得了G.K.中的股本权益。为了使其成为合并子公司（子公司的变更）
2022 2023 2024净资产93.25亿日元13,0.55亿日元252.49亿日元总资产37,0.93亿日元58.888亿日元，价格为7.451亿日元74,511亿日元74,511亿日元7.451亿日元 - - - - - 运营-200万日元-2,200万日元-27亿日元-17亿亿美元，Yen Yen 100亿日元8500万日元8.5亿Yen Yen Yen Yen Yen 85亿Yen Yen Yen Yen Yen Yen 8.5亿Yen Yen Yen Yen Yen 8.5亿Yen Yen Yen Yen Yen 8.5亿日元6.28亿日元
CEVA动物健康和触摸灯签署了使用Touchlight的DBDNA技术在动物健康中的协议
关于Ceva Sante Animale Ceva动物健康（CEVA）是由经验丰富的兽医领导的第五大全球动物健康公司，其任务是为所有动物提供创新的健康解决方案，以确保最高水平的护理和福祉。我们的投资组合包括预防医学，例如疫苗，农场和伴侣动物的药物和动物福利产品，以及设备和服务，以为我们的客户提供最佳体验。拥有位于47个国家 /地区的7,000多名员工，Ceva每天致力于将其作为一个卫生公司的愿景栩栩如生：“共同，超越动物健康”。关于触摸灯的触摸灯是一个私有创新驱动的CDMO，位于英国伦敦，重点介绍提供DNA服务和酶生产的Doggybone DNA（DBDNA™），以促进遗传药物的开发。触摸光为所有晚期治疗生产提供快速的，酶促的DNA开发和制造，包括mRNA，病毒和非病毒基因疗法和DNA API。dbDNA是一种最小，线性，共价结构，可消除细菌序列。TouchLight的革命性酶生产平台可以实现前所未有的速度，规模以及针对具有当前技术不可能的大小和复杂性的基因的能力。可以从临床前通过开发和供应，到内部使用的许可和技术转移来支持客户。
技术白皮书增强了使用下一个雷达传感器的ADAS系统的检测和计算。
Texas仪器（TI）的下一代雷达传感器，AWR2E44P和AWR2944P，推动Ti的Adas Radar Portfolio向前推进，专门针对绩效改进，以满足严格的NCAP（新汽车评估计划）和FMVS（联邦汽车安全标准）自动驾驶和安全规则。这些雷达设备为AWR2944平台带来了“性能”扩展，并结合了RF和计算功能的重大进步，以满足ADAS应用程序不断发展的需求。利用内部优化的流程技术，AWR2E44P和AWR2944P旨在通过提供更好的SNR，增加的处理能力以及更大的记忆力来涵盖联合国法规编号79（UN R79）需求。这些改进扩展了检测范围，提高了角度的精度，并为跟踪和分类等应用提供了更复杂的处理算法。此外，它允许用户与信号处理算法一起处理计算密集的AI/ML任务，例如雷达感知。
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
一项综合调查探讨了使用Machine-
电子邮件：yasmin.atef.radwan@gmail.com摘要药物互动是一个关键的健康和安全问题，从学术界和商业中引起了很多关注。多药通常被用作管理癌症，糖尿病和与年龄相关的疾病等复杂疾病的一种策略。但是，将药物与其他药物结合起来会导致意外的不良反应。药物之间的相互作用可能会增加意外影响甚至未知毒性的机会，从而使患者处于危险之中。检测和识别相互作用不仅有助于临床医生避免慢性病，而且还会鼓励开处方安全药物以进行更有效的疗法。在体内和体外，识别几种药物配对的药物相互作用和不良反应是昂贵且耗时的。计算机科学的最新进展，特别是在人工智能领域，已经产生了使研究人员能够识别药物相互作用的技术。我们提出了全面的方法，可以考虑各种因素，包括分子结构，临床数据，网络关系和现有文献，从而对潜在相互作用进行深入分析。本文提供了一项全面的研究研究调查，该研究利用机器学习和深度学习算法来预测药物相互作用。