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GETAC的下一代ZX10是市场上目前可用的最轻的10英寸完全坚固的平板电脑
•GETAC的下一代ZX10 10英寸完全坚固的Android平板电脑建立在其前身的受欢迎程度上，将AI-Ready性能和完全坚固的可靠性结合在时尚，紧凑的设计中。•新型ZX10仅重906克，是市场上目前可用的最轻的10英寸完全坚固的平板电脑1•新的ZX10与GETAC的Essentials套件完全兼容，旨在帮助组织在整个运营中最大限度地提高生产力。Telford，2025年1月14日：Getac Technology Corporation（GetAC）是崎computing和移动视频解决方案的领先提供商，今天宣布推出其下一代ZX10 ZX10 10英寸完全坚固耐用的Android平板电脑，将轻量级设计与功能强大的AI-Ready性能以及在该领域具有出色性能的强大AI-Ready Adveriate Android功能相结合。下一代ZX10针对在公共安全，公用事业以及运输和物流等行业工作的专业人员，他们需要他们每天遇到的充满挑战的环境和场景，他们需要信任的设备。在下一代ZX10核心的强大AI-Ready性能是高通公司的QCS6490处理器和神经处理器单元（NPU），它们是专门构建的，可支持高级AI功能，甚至在较低的功率水平上也能提供惊人的性能。其他关键功能包括用于闪电 - 快速数据传输的高级内存（8GB LPDDR5），以及高达256GB的通用闪存存储（UFS），以便同时运行多个应用程序时具有光滑且无缝的用户体验。在其他地方，该设备具有升级的1,000台Nits Lumibond屏幕，并带有阳光可读的技术和电容性多点触摸显示屏，可在雨中有效操作，并戴上手套。还可以在大雨和/或极低的温度下进行快速，准确的注意和数据输入的可选活跃数字化。
2025 年战略规划方案：资金可用通知 (NOFA) 执行摘要 三角洲地区管理局 (DRA) 正在发布此
A. DRA 概述 DRA 由国会于 2000 年成立，作为联邦和州联合合作的正式框架，为八个州的密西西比河三角洲和阿拉巴马州黑带地区提供服务。DRA 通过投资经济困难社区的关键基础设施项目来促进经济增长和机遇。DRA 的投资重点包括交通基础设施、供水和下水道等其他基本公共基础设施、以创业为重点的小型企业发展和职业培训。B. 项目概述 DRA 地区的许多社区没有战略规划的能力和资源。DRA 的战略规划项目为社区提供资金，以制定战略计划，弥补其在公共基础设施、劳动力发展和小型企业发展/创业方面的差距。该计划的目标是帮助经济困难的社区制定计划来解决挑战并促进经济增长。战略规划是用来确定数据驱动目标以及实现这些目标所需的活动、资源和合作伙伴的过程。通过该计划授予的资金将使社区能够：获得并受益于战略规划流程方面的专业知识；召集相关利益相关者开展强有力的战略规划活动；促进与社区的参与，为规划和优先事项提供信息等。战略规划计划拨款用于规划，而不是实施。
更新Stomp试验和Tecovirimat可用性
如果您参与脱纸牌，您还将看到为此目的列出的金额。您还必须将表格2441依赖于儿童的护理费用附加到您的表格1040。如果您提交表格1040A，则还必须提交附表2表格。出于纽约州的税收目的，方框10中的脱皮金金额可以忽略它是出于联邦税收的目的，是依赖依赖的护理费用延期的美元记录。框14将包含“ IRC 125”条目，该条目将代表用于支付医疗支出转换计划（MSC）的健康保险费的总税前美元，用于抚养护理援助计划（DECAP）中依赖的护理费用的税前美元，以及用于医疗保健保健费用的税前保健费用的预付款（DECAP）。
在家庭环境中工作的可用安全性
在COVID-19大流行期间，向远程工作（WFH）的过渡已改变了传统的工作空间，从而提高了灵活性和生产力。但是，由于员工的家庭网络通常缺乏在公司环境中发现的强大安全措施，因此这种转变也引入了重大的网络安全挑战。对个人设备和无抵押网络的日益依赖增加了网络威胁的风险，包括网络钓鱼攻击和未经授权的访问敏感信息。为了解决这些问题，进行了系统的文献综述，以确定远程设置中网络安全的方法和实践。本评论利用了Google Scholar，IEEE Xplore和JSTOR等学术数据库，重点介绍了与远程工作环境中可用安全有关的研究。纳入标准强调了研究的相关性，它们的范围以及定性和定量研究的平衡组合。分析揭示了远程工人之间的关键风险行为，例如密码重复使用和对无抵押Wi-Fi网络的依赖，据报道，网络攻击增加了300％。尽管现有的安全措施（例如多因素身份验证（MFA）和虚拟专用网络（VPN））提供了基本的保护，但它们的复杂性通常会导致不合规。未来的研究应旨在开发对用户友好的安全解决方案，以增强合规性而无需牺牲效力。
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
同上：当您不可用时参加会议的个性化，体现的代理
想象一下，能够将个性化的体现代理发送到您无法参加的会议上。本文探讨了同上的想法，即视觉上类似于一个人，听起来像他们，对它们具有知识并可以在会议中代表他们的特工。本文报告了两项实证研究的结果：1）焦点小组会议，有六组（n = 24）和2）OZ（WOZ）的研究，并从一家大型技术公司内招募了10组（n = 39）。焦点小组会议的结果提供了有关适合同上的上下文以及围绕社会可接受性和表示风险的问题的见解。焦点组结果还提供了有关同上视觉设计特征的反馈。在WOZ研究中，团队与两个不同的体现代理人参加会议：同上和代表（一种与缺席的人相似的代理人）。这项研究的见解表明，这些体现的代理人在会议上可能产生的影响，并强调同上特别表明了唤起存在和信任的感觉以及为决策做出提供信息的希望。这些结果还突出了与关系动态有关的问题，例如维持社会礼节，管理自己的专业声誉和维护问责制。总的来说，我们的调查提供了早期的证据，表明同上当用户无法在场时代表他们可能是有益的，但还概述了许多需要仔细考虑以成功实现这一愿景的因素。
机器人辅助冠状动脉手术：有关可用数据的叙述性评论
摘要：在过去的十年中，基于机器人的方法一直是微创手术中最重要的进步。机器人心脏手术是基于机器人的心脏手术总体病例的一半。自1998年以来，它已成为一种革命性的冠状动脉手术方法。然而，尽管它有希望的开始，但人们对在心脏手术（例如泌尿外科和普通外科手术）以外的其他手术领域的应用越来越感兴趣。在各种热情浪潮中，单个先驱者或有远见的心脏外科医生试图将机器人手术扩展到不同的心脏手术，但他们仍然在努力将其作为常规方法进行练习。在过去的20年中，机器人平台在微创心脏手术中具有重视，并具有可靠的安全性和功效。然而，尽管具有可行性，安全性和功效，但使用机器人辅助设置执行了不到0.5％–1.0％的冠状动脉搭桥术。我们认为，在心脏外科手术中，开放新的外科手术策略的时机已经越来越多地致力于机器人技术，混合动力和增强现实的援助。考虑到这一点，我们希望提出有关冠状动脉机器人手术的最新情况，有希望的结果及其可能的未来观点，重点是最新成就。实际上，根据文献数据，我们有信心机器人心脏手术正在迅速发展，如果我们投资培训和技术，新一代心脏外科医生必须面对美好的未来。因此，这种叙述性的Minireview介绍了与这种技术相关的经验和所有方面，并特别注意机器人的冠状动脉血运重建，对麻醉学以及外科手术方面，学习曲线，患者结果以及相关成本，并希望扩大了Cardiac Cardiac Spairemen of Cardiac Spaimers of Cardiac Spairemen的竞争。
在Neurosnap平台上可用的生物信息学...
一种集成工具，用于比较不同组成（单体，低聚物，杂膜复合物）的蛋白质，RNA和DNA的3D结构，以及成对和多扣比对。纸（外部站点）：https：//www.nature.com/articles/s41592-022-01585-1
高可用性概述和最佳实践
美国政府最终用户：Oracle计划（包括任何操作系统，集成软件，任何已嵌入，安装或在交付的硬件上激活的程序，以及此类程序的修改）和Oracle计算机文档或美国政府最终用户提供或访问的其他Oracle数据是“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件文档”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“有限的权利数据”或“有限的权利”适用于适用于适用的适用性，或者适用于适用性的适用性，并适用于适用于适用性。因此，使用，复制，重复，释放，显示，披露，修改，衍生作品的准备和/或适应i）Oracle程序（包括任何操作系统，集成软件，嵌入，安装或激活的任何程序，在此类程序中嵌入或激活的任何程序，对此类程序的限制和其他限制），III和/或III IS IS III和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/ii ii III），IS或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或III III IS IIS）在适用的合同中。管理美国政府使用Oracle Cloud Services的条款由适用的此类服务的合同定义。没有其他权利授予美国政府。
IQ电池可用容量技术说明
无法维护VLS会导致电池连续从电网中吸收能量，以保持电子设备的活跃。与其他依靠电网能源用于备用目的的供应商不同，Enphase更喜欢使用白天生成的绿色能源来持续电池。达到5％* SOC水平后，电池每天都使用此安全限制。因此，放电后的电池循环从100％到5％*，充电时又回到100％。请注意，当全电池容量（包括VLS和ELS容量）的整个电池容量的全部充电和排放时，将考虑一个电池周期。*在特殊情况下，对于使用智商电池的备份系统，与非网格形成的启动PV微型发电机（IQ7或更早）或第三方PV逆变器结合使用，电池关闭水平或非常低的SOC（VLS）定义为8％。因此，电池循环从100％到10％（VLS + EL）排放后，充电时又回到100％。