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值得信赖的人工智能需要公正的独裁者！
与任何新技术进步一样，随着人工智能解决方案在不同情境中的应用，我们直接获得了许多经验教训。这些经验教训告诉我们，与任何其他类型的解决方案相比，人工智能解决方案更容易受到认知偏见的影响，而这种偏见存在于人类设计者、开发者和实施者等与最终用户互动的方式中。每个解决方案都是有偏见的，因为其创建背后的设计选择自然会包括和排除某些最终用户群体。就人工智能解决方案而言，由于其快速发展、覆盖范围和应用环境，其固有的设计偏见范围很快就被发现和批评了。作为一种新方法，人们使用诸如值得信赖和合乎道德之类的形容词来描述人工智能解决方案必须是什么样子。
2023 年最值得阅读的书籍
瑞秋·卡斯克的最新小说《游行》探讨了人物的死亡 瑞秋·卡斯克认为人物不再存在，应该受到名字、过去和习惯的约束，这种观点塑造了她最新小说《游行》的写作风格。小说以一群名叫 G 的声音为主角，他们对自己配偶、前卫绘画和随机暴力行为发表哲学见解。文本形式上狂热而犀利，逐行排列，与几十年前的实验模式截然不同。与此同时，劳伦·库克的新书《性爱妖精》探讨了在平凡和超现实中可以找到的情感敏锐度。加布里埃拉·伯纳姆的小说《等待》是对日常生活中不公正现象的共情探索，这些不公正现象慢慢侵蚀了美国的友谊、家庭和生活。好色的智力以甜蜜而搞笑的方式与婚姻、同性恋和欲望搏斗，即使是最微小的事情也让人兴奋不已。阅读《四人帮》、《鬼根》、《长岛》和《好样的男孩》的评论。米兰达·朱莉的《四人帮》收录了 12 个故事，围绕着拉各斯的生活展开，展现了散文家佩米·阿古达对传统、家庭和创伤的生动见解，这些散文风格精准而激动人心。科尔姆·托宾的小说《长岛》讲述了一位女主人公在丈夫未婚先孕后返回爱尔兰的故事，她愤怒地离开了丈夫。这本书探讨了一对母女多年前失去彼此后之间的交流。卡莉·菲多雷克的处女作《好样的男孩》以港务局一家肮脏的酒吧为背景，鲁迪·科伊尔搬到东区后就住在这里。他卷入了出租车牌照垄断的后果，导致出租车司机自杀事件频发。霍莉·格拉马齐奥的处女作讲述了一个神奇的阁楼，阁楼里有无数的丈夫，这为高概念问题提供了充足的创意探索空间。作为一名游戏玩家，我喜欢探索游戏世界的每个角落。劳伦单身，她很喜欢单身，但回家后却发现了一个她不记得的丈夫，他每次进阁楼都会变成不同的配偶——这就像在研究我们如何软化边缘以适应我们生活中的人。莫妮卡·达塔的处女作讲述了雕塑学生朱利安和作曲家加斯帕的故事，他们在大学相遇，在一起度过了几年，然后分道扬镳。这是一个错综复杂的故事，需要付出一些努力，但回报是值得的。写作令人眼花缭乱，神秘莫测，达塔构建的世界——一个充满悲伤、起源问题和创造行为的世界——广阔而精确。珀西瓦尔·埃弗雷特重新构想了一部经典艺术作品，创作了一部原创杰作，与马克·吐温的《哈克贝利·费恩历险记》相得益彰，堪称一流。故事从哈克的忠实伙伴吉姆的角度展开，讲述了他如何逃避追捕，并制定策略来解救被奴役的家人。书中有对早期小说的引用，但埃弗里特将叙事置于詹姆斯丰富的内心生活和更广泛的历史背景中，为熟悉的角色赋予了新的深度。在丽塔·布尔温克尔的处女作中，十几岁的女孩在变幻莫测的日光下参加了一场青年拳击比赛。小说深入女孩们的内心，她们评估彼此的弱点，并鼓励自己完成比赛。每个拳击手都有自己的竞争能量来源，但她们都现实地矛盾——不确定为什么她们会被一项对她们的付出没有多大帮助的运动所吸引。拉博托的写作之旅跨越了二十年，以剖析身份和种族的尖锐小说为标志，后来将焦点转移到气候危机上。她的散文和对话记录了危机的进展，强调了共同的责任和切实可行的解决方案。《生存的教训》是这部作品的巅峰之作，讲述了拉博托的旅行和她作为黑人母亲的真实经历。本书将俚语和高雅语言完美融合，为我们这个时代创造了一本引人入胜的入门书。当前的全球事务状态充满讽刺；尽管需要统一解决气候变化、经济不平等和暴力问题，但社会却变得越来越孤立。Leah Hunt-Hendrix 和 Astra Taylor 的《团结》提供了一个必要的对比：重新致力于团结，追溯其从古罗马到现代社会运动的发展。作者有说服力地指出，培养团结对于创造一个平等的世界至关重要。Adelle Waldman 的小说《招聘》探讨了小侮辱和正义愤怒之间的紧张关系，让人想起 Mike White 的《启蒙》。这种叙述萦绕在读者的脑海中，让他们反思在 Target 购物等日常经历。Emily Hunt 的诗集探讨了通过应用程序促成的亲密关系，其中的《公司》和《艾米丽》等诗歌提供了通过数字互动形成的关系的丰富感官描绘。最后，埃米琳·克莱恩即将出版的新书《Dead Weight》有望从根本上改变我们对各种主题的看法，尽管书中没有提供具体细节。克莱恩的书深入探讨了饮食失调这一主题，这本书与其他关于这一主题的书相比脱颖而出，因为它致力于有尊严地对待患有这种疾病的人。作者分享了她和她的“姐妹”的个人故事，包括来自 Tumblr 账户和她们共同撰写的临床研究的故事，但没有包括历史上困扰饮食失调书籍的生动细节。克莱恩的书直面了饮食失调、种族、资本主义和社会安全网的侵蚀之间的复杂纠葛，揭示了患者对自己的叙述和身体的控制是多么的少。与此形成鲜明对比的是，IM Orange 和 Kylie Reid 等其他作家在他们的书中探讨了不同的主题。法农继续以激进智慧的声音激励活动家，他的身份和经历塑造了他。亚当·沙茨的书《叛逆者的诊所》将法农人性化，并强调了他作为一名医生的角色，他既治疗酷刑受害者，也治疗酷刑实施者。沙茨揭示了法农身份的复杂性，调和了对立的思想和生活方式。TikTok 最爱玛德琳·彭德尔顿 (Madeline Pendleton) 的一本关于金融知识的新书提供了实用建议和个人见解。作者分享了她实现财务稳定的历程，包括与掠夺性贷款和营利性大学的斗争，并提供了在晚期资本主义中建立复原力的工具。艾米丽·亨利 (Emily Henry) 的一部新小说讲述了达芙妮和迈尔斯的故事，两个人一开始是室友，但发展出了复杂的友谊和恋情。在处理感情问题时，她们必须面对过去恋情的现实，以及与曾经爱过别人的人相爱的可能性。克里斯汀·汉娜的新小说《女人》以越南战争和美国动荡的 20 世纪 60 年代为背景，讲述了一个引人入胜的女性赋权故事。小说主人公是弗兰基·麦格拉斯，一位年轻的护理专业学生，尽管在南加州受到庇护，但她敢于梦想。加入陆军护士队后，弗兰基在危险的战争水域中航行，每天的生活都岌岌可危。这个故事不仅仅是关于她自己的，也是对无数为国服务和牺牲但却被遗忘的女性的见证。《女人》以深厚的友谊、爱国主义和战火中的理想主义为主题，以一位将定义一个时代的女英雄的勇气作为一篇丰富的叙事作品而熠熠生辉。与此同时，在另一个故事线索中，贾斯汀发现自己被诅咒了，他约会的每个女人在分手的那一刻都找到了她的灵魂伴侣。一个约会并取消诅咒的计划似乎太好了（而且很疯狂），艾玛和她最好的朋友不能错过，他们抓住机会和他约会了一个夏天。当他们处理监护权的意外复杂性并捕捉到彼此真正的感情时，命运可能以一种谁也无法预料的方式把他们聚集在一起。最后，还有神秘的伊维·波特，她的生活充满了神秘和欺骗。她受雇于史密斯先生，假扮各种身份来执行她的工作，但当瑞安·萨姆纳引起她的注意时，事情变得复杂起来。随着每次新的发展，风险越来越大，她开始质疑自己的使命和身份。现实与她精心构建的生活之间的界限变得模糊，让伊维陷入了一个不确定的世界，不知道什么是真正的，她到底是谁。伊维·波特走进她的新城镇，探索威胁着她未来的过去。在高风险和个人挑战下，伊薇面临着信任和忠诚的考验。与此同时，在新月城，布莱斯·奎因兰发现自己被困在一个陌生的世界，而亨特·阿萨拉则努力摆脱囚禁。弗里达·麦克法登的心理惊悚片交织着秘密和欺骗，艾迪的真实本性被揭露。在这个世界上，联盟不断建立和破裂，米瑟里·拉克踏上了一条危险的复仇之路。当责任召唤时，米瑟里必须放弃匿名身份，维护吸血鬼和狼人之间的联盟，穿越洛威·莫兰狼群的险恶地形。我漫步穿过我们的新房子，向我们的邻居洛厄尔太太挥手。我和女儿现在正手牵着手，但当洛厄尔先生看到我的目光时，他脸上露出了一种奇怪的表情。那一刻，我对自己发誓：我们终于找到了一个家，我将尽我所能，忘掉过去……我以前为别人打扫房子；现在，我不敢相信这个地方居然是我的。舒适的厨房，安静的街道，巨大的院子，我们的孩子可以自由玩耍。我和丈夫努力工作，让我们的孩子过上他们应得的生活。尽管洛厄尔太太的晚餐邀请似乎是交朋友的机会，但她女仆冷漠的目光让我不寒而栗……我们街上发生了更多奇怪的事情：一个神秘的人物在阴影里注视着我们，我丈夫深夜离开家，对面邻居的警告：小心你的邻居。我搬到这里是不是犯了一个可怕的错误？我以为我已经把最黑暗的秘密抛在脑后了，但这种安静的郊区生活会是最危险的地方吗？……1975 年 8 月清晨：一名夏令营辅导员发现了一个空铺位。它的主人芭芭拉·范拉尔失踪了。芭芭拉不是普通的青少年，她是夏令营的拥有者，也是该地区大多数居民的雇佣者。这甚至不是范拉尔家的孩子第一次失踪……随着疯狂的搜寻开始，一场惊心动魄的戏剧展开了。摩尔追查范拉尔家族和他们周围的蓝领社区的秘密，编织了一个多线索的故事，邀请读者进入一个丰富而扣人心弦的秘密和第二次机会的世界。……安娜·格林以为她在加州大学洛杉矶分校时嫁给了利亚姆“韦斯特”韦斯顿，以获得补贴住房。她还认为，当毕业帽被抛下时，她签了离婚文件，两人都继续了自己的生活。三年后，安娜作为一名艺术家苦苦挣扎，而韦斯特成为了斯坦福大学的教授。他可能是韦斯顿食品集团的四个继承人之一，但他对为家族企业工作几乎没有兴趣。然而，有一个问题：由于祖父遗嘱中的一项过时的条款，利亚姆要幸福地结婚五年后才能得到遗产。利亚姆的决定将面临考验，因为他要权衡掩饰故事和真爱的代价。飞上天空又坠落的巨龙的意外命运本应让它们的创造者感到惊讶。雷芙是一名 Elding Blade 成员，有责任杀戮，但当她被赏金猎人追捕时，她的世界发生了翻天覆地的变化。她发现自己处于贵族行会的摆布之下，只有死亡才能带来自由。与此同时，卡恩·维格为了寻找月光碎片来到了戈尔臭名昭著的监狱，在那里他发现了一个关于被束缚的奇迹的惊人真相。雷芙无法忽视过去的回响，但有些真相太过毒辣，让人无法接受。在这部快节奏的奇幻爱情小说中，一个坚强而活泼的主角在一个充满神秘生物和独特魔法系统的充满活力的世界中穿梭。在另一个故事中，帕迪恩·格雷在净化试炼中幸存下来并杀死了国王，从而引发了伊利亚各地的反抗。她现在正在逃离伊利亚的执法者凯·阿泽尔，后者发誓要将她绳之以法。当他们在致命的焦土中互相追逐，进入敌对的城市多尔时，猎人和猎物之间的平衡发生了变化，责任与欲望在一场致命的战斗中相遇。在另一个故事中，露西和她最好的朋友布里奇特在爱德华王子岛度假，但当地人菲利克斯打破了他们的平静，菲利克斯俘获了露西的心。尽管他们发誓要远离彼此，但他们发现自己又陷入了一段充满激情的联系，而这种联系可能会重演。随着夏天的流逝，露西向自己保证她会把心放在这件事上，但菲利克斯的魅力很难抗拒。当露西回到家乡时，她最好的朋友萨维被谋杀的记忆又浮现在她的脑海中。露西是一名嫌疑人，现在又成为了热门真实犯罪播客的调查目标，她必须面对那个决定命运的夜晚的真相。在所有人都认为她有罪的地方，露西能找到正义吗？还是过去会吞噬她？与此同时，鲁恩在这座被革命蹂躏的城市中的生活发生了翻天覆地的变化，她与冷酷无情的猎巫人吉迪恩经历了爱情和欺骗。但如果他不是他表面上看起来的那样呢？或者也许鲁恩自己隐藏的不仅仅是她的魔法力量……在这个关于爱情、友谊和生存的扣人心弦的故事中，露西和鲁恩面对恶魔时，善与恶之间的界限变得模糊。坎·维格为了寻找月光碎片来到了戈尔臭名昭著的监狱，在那里他发现了一个关于被束缚的奇迹的惊人真相。雷夫无法忽视过去的回响，但有些真相太过毒辣，让人无法接受。在这部快节奏的奇幻爱情小说中，一个坚强而又活泼的主角在一个充满神秘生物和独特魔法系统的充满活力的世界中穿梭。在另一个故事中，帕迪恩·格雷在净化试炼中幸存下来并杀死了国王，引发了伊利亚的反抗。她现在正在逃离伊利亚的执法者凯·阿泽尔，后者发誓要将她绳之以法。当他们在致命的焦土中互相追逐，进入充满敌意的多尔城时，猎人和猎物之间的平衡发生了变化，责任与欲望在一场致命的战斗中相遇。在另一个故事中，露西和她最好的朋友布里奇特在爱德华王子岛度假，但当地人菲利克斯打破了她们的平静，菲利克斯俘获了露西的心。尽管他们发誓要远离对方，但他们发现自己又陷入了一段可能重演的激情关系中。随着夏天的到来，露西向自己保证她会把心放在这件事上，但菲利克斯的魅力很难抗拒。当露西回到家乡时，她最好的朋友萨维被谋杀的记忆又浮现在她的脑海中。作为嫌疑人，现在是热门真实犯罪播客的调查目标，露西必须面对那个决定性夜晚的真相。在一个每个人都认为她有罪的地方，露西能找到正义吗？还是过去会吞噬她？与此同时，鲁恩在这座被革命蹂躏的城市中的生活发生了翻天覆地的变化，她与冷酷的猎巫人吉迪恩在爱情和欺骗中挣扎。但如果他不是他表面上看起来的那样呢？或者也许符文自己隐藏的不仅仅是她的魔法力量......在这个关于爱、友谊和生存的扣人心弦的故事中，当露西和符文面对他们的恶魔时，善与恶之间的界限变得模糊。坎·维格为了寻找月光碎片来到了戈尔臭名昭著的监狱，在那里他发现了一个关于被束缚的奇迹的惊人真相。雷夫无法忽视过去的回响，但有些真相太过毒辣，让人无法接受。在这部快节奏的奇幻爱情小说中，一个坚强而又活泼的主角在一个充满神秘生物和独特魔法系统的充满活力的世界中穿梭。在另一个故事中，帕迪恩·格雷在净化试炼中幸存下来并杀死了国王，引发了伊利亚的反抗。她现在正在逃离伊利亚的执法者凯·阿泽尔，后者发誓要将她绳之以法。当他们在致命的焦土中互相追逐，进入充满敌意的多尔城时，猎人和猎物之间的平衡发生了变化，责任与欲望在一场致命的战斗中相遇。在另一个故事中，露西和她最好的朋友布里奇特在爱德华王子岛度假，但当地人菲利克斯打破了她们的平静，菲利克斯俘获了露西的心。尽管他们发誓要远离对方，但他们发现自己又陷入了一段可能重演的激情关系中。随着夏天的到来，露西向自己保证她会把心放在这件事上，但菲利克斯的魅力很难抗拒。当露西回到家乡时，她最好的朋友萨维被谋杀的记忆又浮现在她的脑海中。作为嫌疑人，现在是热门真实犯罪播客的调查目标，露西必须面对那个决定性夜晚的真相。在一个每个人都认为她有罪的地方，露西能找到正义吗？还是过去会吞噬她？与此同时，鲁恩在这座被革命蹂躏的城市中的生活发生了翻天覆地的变化，她与冷酷的猎巫人吉迪恩在爱情和欺骗中挣扎。但如果他不是他表面上看起来的那样呢？或者也许符文自己隐藏的不仅仅是她的魔法力量......在这个关于爱、友谊和生存的扣人心弦的故事中，当露西和符文面对他们的恶魔时，善与恶之间的界限变得模糊。他们发现自己又重新陷入了一种有可能重演的激情关系中。随着夏天的流逝，露西保证自己会将心思放在这件事上，但菲利克斯的魅力却难以抗拒。当露西回到家乡时，她最好的朋友萨维被谋杀的记忆又浮现在脑海中。作为一名嫌疑人，现在又成为一个流行的真实犯罪播客的调查目标，露西必须面对那个决定性夜晚的真相。在这个每个人都认为她有罪的地方，露西能找到正义吗？还是过去会被吞噬？与此同时，在这座被革命摧残的城市里，鲁恩的生活发生了翻天覆地的变化，她与无情的猎巫人吉迪恩在爱情和欺骗中前行。但如果他不是他看起来的那样呢？或者也许鲁恩自己隐藏的不仅仅是她的魔法力量......当露西和鲁恩在这个扣人心弦的爱情、友谊和生存故事中面对他们的恶魔时，善与恶之间的界限变得模糊。他们发现自己又重新陷入了一种有可能重演的激情关系中。随着夏天的流逝，露西保证自己会将心思放在这件事上，但菲利克斯的魅力却难以抗拒。当露西回到家乡时，她最好的朋友萨维被谋杀的记忆又浮现在脑海中。作为一名嫌疑人，现在又成为一个流行的真实犯罪播客的调查目标，露西必须面对那个决定性夜晚的真相。在这个每个人都认为她有罪的地方，露西能找到正义吗？还是过去会被吞噬？与此同时，在这座被革命摧残的城市里，鲁恩的生活发生了翻天覆地的变化，她与无情的猎巫人吉迪恩在爱情和欺骗中前行。但如果他不是他看起来的那样呢？或者也许鲁恩自己隐藏的不仅仅是她的魔法力量......当露西和鲁恩在这个扣人心弦的爱情、友谊和生存故事中面对他们的恶魔时，善与恶之间的界限变得模糊。
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
值得信赖的自主性：机器人、人工智能和区块链 - OpenMind
Soona Amhaz (Volt Capital)、James Ball (Nethermind)、Anna Bertha (DCG)、Casey Caruso (Topology)、Cheryl Chan (Dragonfly)、Grace Deng (SevenX)、Lucas Chu (C-Haus 和创始人，隐身)、Shumo Chu (Nebra)、Chang Gao (Waymo)、Tian Gao (斯坦福机器人实验室)、Yarco Hayduk (Pragma Ventures)、Richard He (Openmart)、Yu Hu (Kaito AI)、Nathan Jay (Nethermind)、Yuchen Jin (Hyperbolic)、Sami Kassab (Crucible Labs)、Anna Kazlauskas (Vana)、Anika Lakhani (哈佛区块链)、Tony Lau (Primitive Ventures)、Kevin Leffew (Coinbase 开发者平台)、Shujia Liang (PrismaX)、Kent Lin (Optimum)、Huihan Liu (UT Austin Robotics)、Niels Ma (耶鲁区块链和 BuidlerDAO)、Devishree Mohan (OpenLedger)、 Lincoln Murr（Coinbase 开发者平台）、Akilesh Potti（Ritual）、Gengmo Qi（Dragonfly/IC3）、Gil Rosen（Blockchain Builders Fund）、Bill Shi（Pond）、Joshua Simenhoff（Ritual）、Ben Siraphob（耶鲁大学，邵钟实验室）、Jiahao Sun（Flock.io）、Xyn Sun（Flashbots Teleport）、Trace（Standard Crypto）、Nima Vaziri（EigenLayer）、Alex Tong（哈佛大学，杨衡实验室）、Matthew W（OpenGradient）、Dovey Wan（Primitive Ventures）、Dave Wang（Love.ai）、Steven Willinger（Blockchain Builders Fund）、Kathryn Wu（Openmart）、Kenzi W（Symbolic）、Michael Wu（Amber）、Joshua Yang（Hyperion Ventures）、Jay Yu（斯坦福区块链俱乐部）、Dylan Z（Pond）、George Zhang（Flashbots）、Jasper Zhang（Hyperbolic）、 SH Zhong（牛津机器人研究所）以及不愿透露姓名的业界朋友，我们深深感谢你们的大力支持。
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RMIT是一所多部门技术，设计和企业大学。 大学的使命是通过研究，创新和参与来帮助塑造世界，并为学生创造变革性的经验，以为生活和工作做好准备。 有关RMIT大学的更多信息，请遵循以下链接。 https://www.rmit.edu.au/about https://www.universitiesaustralia.edu.au/university/rmit-university/ https://www.rmit.edu.au/about/facts-figures Our three main campuses in Melbourne are located in the heart of the City, Brunswick,邦多拉（Bundoora）和库克（Point Cook）以及其他维多利亚时代的地点。 越南还有两个校园（河内和胡志明市）和西班牙巴塞罗那的一个中心。 RMIT是一所真正的全球大学。 https://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-facilities，我们也致力于重新定义我们的关系，并支持和支持，支持本地的自我确定。 我们的目标是通过将我们所做的一切都嵌入和解的方式来实现我们的价值观，文化，政策和结构来实现持久的转变。 我们正在改变我们的认识，工作和努力支持可持续和解的方式，并激活土著和非土著员工，学生和社区之间的关系。 我们在墨尔本的三个校园（城市，不伦瑞克和邦多拉校园）位于Woi Wurrung人民的未成年土地上，库林国家东部的Wurrung语言群体。RMIT是一所多部门技术，设计和企业大学。大学的使命是通过研究，创新和参与来帮助塑造世界，并为学生创造变革性的经验，以为生活和工作做好准备。有关RMIT大学的更多信息，请遵循以下链接。https://www.rmit.edu.au/about https://www.universitiesaustralia.edu.au/university/rmit-university/ https://www.rmit.edu.au/about/facts-figures Our three main campuses in Melbourne are located in the heart of the City, Brunswick,邦多拉（Bundoora）和库克（Point Cook）以及其他维多利亚时代的地点。越南还有两个校园（河内和胡志明市）和西班牙巴塞罗那的一个中心。RMIT是一所真正的全球大学。https://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-facilities，我们也致力于重新定义我们的关系，并支持和支持，支持本地的自我确定。我们的目标是通过将我们所做的一切都嵌入和解的方式来实现我们的价值观，文化，政策和结构来实现持久的转变。我们正在改变我们的认识，工作和努力支持可持续和解的方式，并激活土著和非土著员工，学生和社区之间的关系。我们在墨尔本的三个校园（城市，不伦瑞克和邦多拉校园）位于Woi Wurrung人民的未成年土地上，库林国家东部的Wurrung语言群体。
人工智能如何彻底改变经济增长——值得关注的关键趋势
这些变化的影响不仅限于数量增长统计数据。人工智能融入经济框架有助于更公平地分配资源和机会。新兴市场常常受到系统性不平等的困扰，它们可以利用人工智能技术跨越传统障碍，使教育、医疗保健和就业更加民主化。因此，人工智能与经济增长之间的联系提供了对繁荣的更全面的理解，其驱动力是技术与人类进步雄心的融合（Aleksei Matveevic Rumiantsev，1983 年；Boughton，1994 年；Canh & Thanh，2020 年；Engels，1844 年；Gilpin & Gilpin，2001 年；Harris，2020 年；IMF，1994 年、2021 年；Keynes，1936 年；列宁，1916 年；马克思，1867 年；OECD，2021 年；Papageorgiou，2012 年；Richardson，1964 年；Rikhardsson 等人，2021 年；Stiglitz，2002 年；世界银行，2003 年；世界银行集团，2024b 年、2024a）。
使值得信赖的人工智能在欧洲蓬勃发展，以增强服务和经济机会
数字领导力对欧洲来说不是奢侈品，而是必需品 数字领导力对欧洲来说不仅仅是奢侈品，而是必需品。我们未来的经济成功和社会福祉取决于我们利用可信数字创新的变革力量的能力。在欧盟准备迎接新一轮立法周期之际，有一个明确的当务之急：欧洲必须优先努力建立一个强大而完整的数字单一市场，并以果断的监管协调为基础，让可信的创新蓬勃发展。德拉吉报告 1 明确表示：要释放欧洲的创新潜力并确保其产业保持竞争力，我们必须将人工智能融入现有领域，并在新领域保持领先。虽然取得了一些进展，但数字却讲述了一个令人不安的故事。2023 年，美国领先人工智能领域的私人投资（625 亿欧元），其次是中国（73 亿欧元）。欧盟在 2023 年吸引了价值 55 亿欧元的私人投资 2 。 2023 年，61 个值得关注的人工智能模型源自美国机构，远远超过欧盟的 21 个和中国的 15 个 3 。为了缩小这种差距，必须注重数字规则的实际实施以及大力创新。需要公私合作来创建一个有效的欧洲生态系统。目前，欧洲法律框架的数量和复杂性，再加上分散的国家法律框架，要求采取协调的、欧洲的、多学科的方法，为欧洲企业提供清晰度和实用的指导，帮助他们实施和采用新技术。平均而言，近五分之一的欧洲中小企业进行在线交易，但只有不到十分之一的企业进行跨境在线交易；只有 8% 的欧盟企业采用了人工智能；这表明初创企业、扩大数字化企业规模和采用人工智能面临着挑战 4 。这不仅仅是一次错失的机会；这是对欧洲经济未来的长期威胁。在过去五年中，欧盟制定了涵盖数字价值链的复杂规则手册，包括一项新的《人工智能法案》。该规则手册的大部分内容必须尽快澄清和实施。B9+ 集团 5 和其他利益相关者（包括 D9+ 部长级集团 6 和德拉吉博士）都强调，需要确保这本新规则手册在实践中连贯一致、可预测，并且在实施过程中与欧洲竞争力相辅相成，而不是相互抵触。还需要就数字法规实施过程中是否正确平衡了所有权利展开辩论。
5 集值得汲取灵感的剧集……
o HYPOP 介绍和一般框架活动 o 欧盟层面氢能工业安全和许可的主要成果和最佳实践 o 关注邻近国家/地区（佛兰德斯、法国、德国和荷兰） o 关注瓦隆 o 问答
能源领域值得信赖的人工智能
摘要 — 本研究旨在评估欧盟 (EU) 内可信人工智能 (TAI) 的当前模糊格局，特别关注能源领域。分析涵盖法律框架、指令、举措和标准，如可信人工智能的人工智能伦理指南 (EGTAI)、可信人工智能评估清单 (ALTAI)、人工智能法案和相关的 CEN-CENELEC 标准化工作，以及欧盟资助的项目，如 AI4EU 和 SHERPA。随后，我们介绍了一种新的 TAI 应用框架，称为 E-TAI，专为能源应用量身定制，包括智能电网和智能建筑系统。该框架从 EGTAI 中汲取灵感，但针对能源领域的人工智能系统进行了定制。它是为电力和能源系统 (EPES) 的利益相关者设计的，包括与输电系统运营商、配电系统运营商、公用事业公司和聚合商相关的研究人员、开发人员和能源专家。这些利益相关者可以利用 E-TAI 为能源部门开发和评估人工智能服务，重点确保整个开发和迭代评估过程的可信度。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。