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研究了...复合材料和先进工业应用的肛门粘土的基本特征
Anthill Clay是普通土壤类型中一种独特的土壤/粘土类型，因为具有非凡的储存方法。小颗粒被带入并用一个被称为白蚁的小生物竖起并竖立了一个arthill。通常，粘土是工业应用的明显原材料，并且对高级材料应用的Anthill Clay的高速公司的测定是现有研究的前景。使用标准程序和仪器在物理和化学上对精心收集的arthill粘土样品进行了表征。研究了从8000°C以下的Anthill粘土中制备的砖的机械特性。作为现有原始粘土研究的主要结果，pH值的5.56，天然水分含量的15％，差距分级和对称分布的谷物排列，颗粒百分比（<0.075mm）（<0.075mm）（<0.075mm）（<0.075mm）（<0.075mm）（根据Fe，Ti，ba和k的组成，Ti，ba和k andiption compounts的重量，包括fe Miners consepts complate consects conseptions coptosition。此外，观察到相对于从原泥粘土制备的砖，观察到25％的吸水，2.62个体积比重，65％的特异性重力，65％的显而易见的孔隙率，21 MPa抗压强度和0.4 MPa分裂的拉伸强度。基于这种肛门粘土的行为，在工业目的（例如水处理，刚性材料，催化剂和折射剂）中，它应该是高级材料制造中的有影响力材料。
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
在音乐组成的计算系统中操作创造力的基本特征
简介AI在相当长的时间里一直在某些类型的Nar-Row Intelligence任务上表现优于人类[例如，（Silver等人（Silver等人）2016）];但是，对于其他类型的任务，包括那些需要创造力的任务并非如此，导致研究人员将计算创造力（CC）描述为AI的“最终边界”（Colton and Wiggins 2012）。 建立具有计算创造力的系统需要对创造力必要特征的明确识别和故意操作。 最新的基础模型表现出自主性和生成性，产生了令人印象深刻的结果，最著名的是语言和图像伪像。 因此，可能会说声称这种系统是其主要目标的副作用（例如，下一步的预测）。 但是，尽管自主性和生成性对于创造力肯定是必要的，但它们还不够，尤其是在高度结构化和专业的领域中（Ventura 2016）。 毫无疑问，当需要高度结构化或约束的产生时，例如，以诗歌和音乐形式进行高度结构化或约束的产生时，目前以人工神经网络为中心的实施（包括高度成功的变压器和大型语言模型）已经表现出无力（Hadjeres和Nielsen 2018; Glines 2018; Glines; Glines 20222）。 虽然创造力的概念可能是可以固有地检测的，但多个特征已被确定为计算创造力的必要性（Colton等人。 2015; Ventura 2017; Jordanous 2014）有许多（如果不是全部），最终2016）];但是，对于其他类型的任务，包括那些需要创造力的任务并非如此，导致研究人员将计算创造力（CC）描述为AI的“最终边界”（Colton and Wiggins 2012）。建立具有计算创造力的系统需要对创造力必要特征的明确识别和故意操作。最新的基础模型表现出自主性和生成性，产生了令人印象深刻的结果，最著名的是语言和图像伪像。因此，可能会说声称这种系统是其主要目标的副作用（例如，下一步的预测）。但是，尽管自主性和生成性对于创造力肯定是必要的，但它们还不够，尤其是在高度结构化和专业的领域中（Ventura 2016）。毫无疑问，当需要高度结构化或约束的产生时，例如，以诗歌和音乐形式进行高度结构化或约束的产生时，目前以人工神经网络为中心的实施（包括高度成功的变压器和大型语言模型）已经表现出无力（Hadjeres和Nielsen 2018; Glines 2018; Glines; Glines 20222）。虽然创造力的概念可能是可以固有地检测的，但多个特征已被确定为计算创造力的必要性（Colton等人。2015; Ventura 2017; Jordanous 2014）有许多（如果不是全部），最终
Anna Hurova（2023）双重使用卫星是否会挑战未来的太空治理？高级太空法，第12卷，20-29。 https://doi.org/10.29202/ 引用：Priya M，Bhatt DP。 2023。纳米技术启用了药物输送系统利用机器学习技术。 NanoWorld J 9（S5）：S367-S372。 人造细胞的系统制备（DNA冠状细胞） 有关颁布主义的采访 关于可持续性努力的批判理论观点 Muzyka，Kamil（2023）太空产品和太空产品 - 关于太空和专利法的空间制造的不同看法。高级太空法，第卷 工程领域人工智能的优势 通过立体光刻技术含有聚合物纳米复合材料的银纳米颗粒的一步制备 研究了... 的湿地地区的Avifauna 复合材料和先进工业应用的肛门粘土的基本特征
卫星服务的双重使用提出了有关反对其在武装冲突期间功能的合法性的问题。本文的重点是研究国际人道主义法的关键原则的内容，即的区别和相称性，关于它们在空间活动中的应用。在这种情况下，分析了对军事行动的太空服务投入前后评估的标准。还观察到由于违反人道主义法而产生空间碎片云的风险。因此，开发和批准其他方案IV的建议将构成平民物体与军事目标区分开，并确定与攻击成正比的损害的范围和程度，被认为是能够在空间和网络战争期间节省外层空间资源和空间服务的手段。
混合方法研究的基本特征
开始混合方法项目的最佳方法是具有混合方法研究的基本特征的地位。作为一个方法论领域，大约30岁，如今对这种研究方法的共同特征有了一般的了解。它被描述为位于定量和定性研究之间的第三种方法（Teddlie＆Tashakkori，2009年）。然而，关于这种方法的观点不同，例如从更多的哲学或理论方法看（Greene，2007年）到方法学取向，重点是研究过程的阶段（Teddlie＆Tashakkori，2009年），以使社区中的转型与社区的变化（梅尔斯（Mersens of Communition of Communition）或2009年（梅尔斯（Mersens））（梅尔斯（Mersens））（梅尔斯（Mersens））（梅尔斯（Mersens），2009年）（2009年）（2009）。这些都是查看混合方法研究的所有方法；但是，我的特殊立场是将其视为一种方法，重点是回答研究问题的数据收集，分析和解释。我最初在1970年代初接受过定量研究人员的培训，扩大了我对1980年代定性研究的兴趣，并在1990年代开始写有关混合方法的文章。我的定量和定性研究培训的根源使我的注意力集中在严格的数据收集和分析方法上。因此，当我定义混合方法时，我将以一种方法为方向开始，并认识到它的替代观点存在并且是合法的。
