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引言爪（蹄）疾病是现代奶牛育种的严重问题。它们与绝大多数LAM案例
引言爪（蹄）疾病是现代奶牛育种的严重问题。它们与牛的绝大多数la行，增加生产成本，导致乳制品生产率降低，动物的淘汰，高牛群旋转，定性和定量繁殖的降低（Dolecheck等人，2019年； Kofler，2017年）。对奶牛中的爪疾病的倾向是由四肢远端的大量血管的分支网络确定的，与大型牲畜农场中动物受限运动有关的慢性静脉不足，主要触发因素是硬地板覆盖物上的蹄子的创伤。迄今为止，应考虑物种和个体特征，即反应性Kostyuk，N。卡拉巴索娃。2025。使用脂肪衍生的间充质干细胞在奶牛中的爪病变治疗中。农业科学全球创新杂志13：333-342。[2024年9月2日收到； 2024年11月4日接受；出版于2025年1月1日]
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
大多数饮用水微型塑料小于消耗水质量的20μmEU方法限制
营养中的微型塑料（MP）含量包括饮用水，尽管瓶装水品牌中的MP浓度在几个数量级上发散。欧盟指令2020/2184最近提出的方法学方法是在20–5000μm的尺寸范围内检测MPS的方法。但是，在1-20μm范围内的精细MP更有可能将人类肠道传播到血液和器官中。为了评估这种省略对检测到的MPS总数的影响，我们使用自动的拉曼微光谱法确定了十个不同品牌的聚乙二醇酯（PET）瓶装水和1个自来水样品的MP浓度。我们发现，MP浓度范围为19至1,154（N/L）[0.001至0.250μg/L]，尽管所有研究的瓶装水样品都存储在PET容器中，但在大多数SAMPER中，PET仅占MPS的一小部分。重要的是，98％和94％的MP的直径小于20和10μm，这表明了小型MP纳入饮用水分析和调节的重要性。当前的研究提出了一项方案，可在任何类型的饮用水中识别出MPS，无论硬度如何，并证明了实施负面和正面程序性，质量控制措施的重要性。
新闻稿 对 Vecco 公司进行多数股权投资……
Vecco 公司正在澳大利亚昆士兰州开展钒矿及钒液流电池电解液工厂项目（项目名称：Debella 项目，以下简称“项目”），旨在建立本地生产、本地消费的竞争性供应链，包括开采含钒矿石、提炼五氧化二钒以及生产钒液流电池用钒电解液。作为其中的一部分，该公司于2023年6月开始运营澳大利亚首个商业规模的钒电解液制造设施（生产能力：约35MWh/年）。该公司将于2025年上半年开始对澳大利亚钒矿的开发进行详细的可行性研究（FS），目标是从自有矿山提炼五氧化二钒，并于2026年建设采矿设施，2027年开始运营。未来，计划将业务拓展到海外，不仅将在澳大利亚提炼的五氧化二钒运输到澳大利亚的电解液工厂，还将运输到美国和其他国家的电解液工厂进行电解液生产。
人工智能和通用人工智能将改变大多数组织的网络安全
关于凯捷 凯捷是全球商业和技术转型合作伙伴，帮助企业加速向数字化和可持续世界的双重转型，同时为企业和社会创造切实影响。凯捷是一个负责任且多元化的集团，在 50 多个国家/地区拥有 340,000 名团队成员。 凯捷拥有超过 55 年的悠久历史，深受客户信赖，能够释放技术价值，满足他们所有的业务需求。 凯捷利用从战略、设计到工程的优势提供端到端的服务和解决方案，所有这些都得益于其在人工智能、云和数据方面的市场领先能力，以及其深厚的行业专业知识和合作伙伴生态系统。 该集团公布的 2023 年全球营收为 225 亿欧元。 实现您想要的未来 | www.capgemini.com 关于凯捷研究院 凯捷研究院是凯捷内部关于所有数字事务的智库。该研究所发布有关数字技术对大型传统企业影响的研究。该团队利用凯捷全球专家网络，与学术和技术合作伙伴密切合作。该研究所在印度、新加坡、英国和美国设有专门的研究中心。最近，独立分析师将其研究质量评为全球第一。请访问我们的网站 https://www.capgemini.com/researchinstitute/
引言爪（蹄）疾病是现代奶牛育种的严重问题。它们与绝大多数LAM案例
引言爪（蹄）疾病是现代奶牛育种的严重问题。它们与牛的绝大多数la行，增加生产成本，导致乳制品生产率降低，动物的淘汰，高牛群旋转，定性和定量繁殖的降低（Dolecheck等人，2019年； Kofler，2017年）。对奶牛中的爪疾病的倾向是由四肢远端的大量血管的分支网络确定的，与大型牲畜农场中动物受限运动有关的慢性静脉不足，主要触发因素是硬地板覆盖物上的蹄子的创伤。迄今为止，应考虑物种和个体特征，即反应性Kostyuk，N。卡拉巴索娃。2025。使用脂肪衍生的间充质干细胞在奶牛中的爪病变治疗中。农业科学全球创新杂志13：xxxxx。[2024年9月2日收到； 2024年11月4日接受；出版（在线）2024年11月8日]
sesa 集团收购 greensun 多数股权
恩波利 (FI)，2024 年 10 月 30 日 Sesa（“SESA” - SES.MI）是数字技术、系统集成和业务应用领域的标杆企业，截至 2024 年 4 月 30 日，其合并收入约为 32 亿欧元，员工人数为 5,700 人，已通过其子公司 PM Service SpA（“PM Service”）签署了一项具有约束力的协议，收购 Greensun Srl（“Greensun”）66% 的股本，增强其在能源效率技术方面的能力。此次企业收购是 PM Service 和 Greensun 整合的第一步；随后计划对 Greensun 创始人持有的 PM Service 股本中剩余的 34% 股份进行股权交换，之后 Greensun 与 PM Service 合并，打造一家意大利市场领导者，预计年收入约为 3.1 亿欧元，并有望在欧洲市场实现额外增长，为中长期进一步自主创造价值奠定基础。
医疗保险免费覆盖大多数疫苗！
得益于 2023 年 1 月生效的处方药法，您的 Medicare Part D 药物计划现在可免费覆盖大多数疫苗。CDC 免疫实践咨询委员会推荐的所有成人疫苗均可免费接种。您的 Medicare 药物计划不会向您收取共付额，也不会对您接种的带状疱疹、百日咳、破伤风等疫苗收取免赔额。
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'