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改进SN-3AG-0.5CU BI 0.5 SB 1.5 TE 3热电材料和Cu电极之间的焊接接头标题：使用原子探针断层扫描摘要在材料中看到氢：金属材料中的氢的存在会导致灾难性EA
标题：使用原子探针断层扫描摘要在材料中看到氢：金属材料中的氢存在可能导致灾难性的早期裂缝，称为氢含糖。观察氢及其在微观结构中相关的影响一直是一个巨大的挑战，它限制了解决该问题的解决方案。为此，我们的研究小组开发了一种特殊的工具，即低温原子探针断层扫描（Cryo-Apt），用于氢图，并将其与微力方法结合使用，以研究钢中的氢化含量。我们的努力为破译钢中的氢气诱捕和拥抱机制提供了新的见解，从而促进了钢微结构的发展，钢微结构具有良好的抵抗力。bio：Yi-Sheng（Eason）Chen博士是Nanyang助理教授（NAP）和新加坡国家研究基金会（NRF）材料科学与工程学院，Nanyang Technological University，新加坡（NTU）。他的研究重点是材料表征，冶金和氢技术。专门使用高级显微镜技术，例如原子探针断层扫描（APT）和电子显微镜来开发高级金属材料的结构属性处理关系。从这些努力中获得的见解将有助于更深入地了解材料行为，为发展下一代高性能材料的发展铺平道路。他是Sinica学术界物理研究所的前研究助理。 参考：[1] Y.-S. Chen等。他是Sinica学术界物理研究所的前研究助理。参考：[1] Y.-S. Chen等。“金属中的氢诱捕和覆盖 - 综述。”国际氢能杂志（印刷中）（2024年）。https://www.sciendirect.com/science/article/pii/s036031992401332 6
STEM、医疗保健副学士学位可助您摆脱贫困，但研究发现成功率存在巨大差异
波士顿华人摄影协会的领导人表示，协会不只是帮助人们拍出更好的照片。该协会还致力于将业余爱好转变为终身的艺术表达形式。“有些人很感兴趣，但不知道如何拍摄，”波士顿华人摄影协会主席 April Chai 在最近接受《Sampan》采访时说。“有时我们会从帮助他们选择相机开始，一步一步地指导他们。许多新成员很快就赢得了奖项，这对老成员来说非常令人欣慰。”该摄影协会由志愿者运营，他们在不做日常工作的时候管理该协会。在过去十年中，该协会在业余爱好者和摄影爱好者中培养了摄影艺术。该协会最近获得了亚洲社区基金会的一笔小额资助，以帮助其进一步发展并为其成员提供服务。许多成员，比如 Chai，都在职业之外追求摄影爱好——并发现这是回馈社区的一种方式。例如，柴的职业是医生，但热爱自然和野生动物摄影。她最初与波士顿摄影师联系，
慢性过敏真菌鼻鼻塞炎与α-1抗胰蛋白酶缺乏之间是否存在联系？案例报告
慢性过敏真菌鼻炎（AFRS）是一种非Inva Sive亚型，其特征是典型的CT和MRI发现，对真菌抗原和嗜酸性粘液粘蛋白具有疾病性，表明对真实性疾病的抗炎性反应表明对真实性疾病的真实性疾病[1]。某些暗示此诊断的特征包括一名年轻的IM竞争者单侧或不对称的患者涉及旁那鼻鼻窦；特应性，鼻息肉和鼻cast的存在史和缺乏明显的疼痛[2]。当前的这种情况治疗方案通常涉及一种联合医学和外科手术方法。alpha-1-抗抗蛋白酶（AAT）缺乏是由SERPINA1基因突变引起的遗传疾病，通常是肺和/或肝脏受累。患者可以呈现不同的基因型和表型。di抗衰变量通过抗抗蛋白酶的血清水平降低来确认
研究文章在阿尔茨海默氏病中通过遗传风险进行的患者分层仅在存在表型异质性的情况下有效
随着数字医疗保健的发展，电子健康记录（EHR）的安全性变得越来越重要。本研究介绍了GPT-to-to-Caabac框架，集成了生成预验证的变压器（GPT），医学法律本体和基于上下文感知的基于属性的访问控制（CAABAC），以增强EHR访问安全性。与传统模型不同，GPT-Onto-Caabac动态解释政策并适应不断变化的医疗保健和法律环境，提供自定义的访问控制解决方案。通过经验评估，该框架被证明可以通过将访问决策与复杂的监管和情境要求相结合，从而有效地提高EHR安全性。调查结果表明，其在访问控制必须符合严格合规性和适应性标准的部门中更广泛的适用性。
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
DNA序列数据证实了在Afri>上存在两个密切相关的柏树蚜虫
cinara属（半翅目：蚜虫）中的蚜虫是全球针叶树的害虫。这些蚜虫中的一些在世界各地都变得侵入性，并导致了巨大的经济和环境破坏。在作为哨兵工厂项目的一部分进行的调查中，在南非开普敦Kirstenbosch国家植物园的Widdringtonia树上观察到严重的蚜虫侵扰。此外，还种植了widdringtonia wallichii endl。在其自然范围内，在南非西开普省Cederberg荒野地区的自然范围内被蚜虫感染。在这项研究中，我们使用DNA序列数据研究了线粒体细胞色素C氧化酶（COI）基因的物种身份。结果表明，存在两个密切相关的蚜虫物种，柏树蚜虫，cinara cupressi（Buckton）和柏树松树蚜虫，Cinara Tujafilina（Del Guercio）侵染Widdringtonia spp。在南非。 这两种蚜虫都与南非陌生。 这不是该国任何一种物种的第一个报告，但当前的研究提供了影响的证据，严重侵扰了分支死亡和树木死亡。 这一发现支持Cinara spp的调节。 在南非，迫切需要管理层。在南非。这两种蚜虫都与南非陌生。这不是该国任何一种物种的第一个报告，但当前的研究提供了影响的证据，严重侵扰了分支死亡和树木死亡。这一发现支持Cinara spp的调节。在南非，迫切需要管理层。
量子单向函数的存在性
需要量子操作或涉及量子态的函数称为量子函数。量子 OWF 的概念最早在 [4,12] 中提出。Nikolopoulos [21] 提出了一个量子陷门函数，通过单量子比特旋转实现经典到量子的映射。该函数将任意 n 位字符串映射到一个量子比特。虽然该设计可以用来构造量子公钥密码体制，但显然它不符合量子单向函数的标准：设任意两个输入 x 1 和 x 2 对应的输出分别为 | φ 1 ⟩ 和 | φ 2 ⟩ ，通过交换检验比较 | φ 1 ⟩ 和 | φ 2 ⟩ ，不可能得到小于 n − c 的错误概率。受BB84量子密钥分发协议[2]的启发，我们引入一种新的经典到量子单向函数，将经典信息映射到量子态，并表明所提出的函数满足量子单向函数的性质，从而证明了量子单向函数的存在。
GAO-25-107963，退伍军人事务部：需要采取行动应对持续存在的 IT 管理挑战
• 在 2001 年至 2018 年期间三次尝试失败后，该部门进行了第四次努力——电子健康记录现代化计划——以对其传统的健康信息系统进行现代化改造。2020 年，VA 开始实施这一新系统。然而，在 2023 年，VA 宣布将停止进一步部署，而是优先考虑在使用该系统的五个站点进行改进。VA 的调查显示，用户对该系统不满意。具体来说，约 79%（2,066 人中的 1,640 人）的用户不同意该系统能够提供优质护理。在其 2023 年的报告中，GAO 在用户满意度、系统故障报告和变更管理等领域向 VA 提出了 10 项建议。VA 同意所有 10 项建议，但尚未实施。• 2016 年，VA 建立了财务管理业务转型计划，这是其第三次尝试用一个集成系统取代老化的财务和采购系统。 2021 年，GAO 报告称，新系统预计要到 2027 年才能全面实施，10 年生命周期成本为 29.8 亿美元。正如 GAO 在 2024 年 7 月报告的那样，全面实施被推迟到 2030 年，预计生命周期成本将上升至 77 亿美元。GAO 的 2021 年和 2024 年报告共向 VA 提出了三项关于成本和进度估算以及风险管理工作的建议。VA 尚未实施这些建议。
无法忍受的存在之缓慢：为什么我们的生活速度只有 10 比特/秒？
“快，想一件事。现在我会通过问你一些是非问题来猜那个东西。”几个世纪以来，“二十个问题”游戏一直是一种流行的思维挑战。如果问题设计得当，每个问题都会揭示有关神秘事物的 1 比特信息。如果猜测者经常获胜，这表明思考者可以在几秒钟内访问大约 2 20 至 1 百万个可能的项目。因此，思考速度 - 不受任何限制 - 相当于几秒钟内的 20 比特信息：10 比特/秒或更低的速率。更一般地说，人类行为的信息吞吐量约为 10 比特/秒。我们回顾了近一个世纪以来涉及人类认知各个方面的测量结果：感知、行动或 - 如上例所示 - 想象力。一般方法是评估一个人在给定时间内可能执行的一系列可能操作。在此过程中，我们需要一个明确的标准来区分动作和其噪声变化。香农熵量化了“信号”和“噪声”之间的区别，最终得出了信息速率，以比特/秒表示（见方框 1）。这种信息论方法使我们能够比较不同心理任务和过程、同一大脑中不同神经结构、不同物种以及大脑和机器之间的处理速度。这只是描述人类经验的一个框架，但它通过比较分析提供了宝贵的见解。特别是，我们的周围神经系统能够以更高的速率从环境中吸收信息，大约为千兆比特/秒。这定义了一个悖论：人类行为的微小信息吞吐量与行为所基于的大量信息输入之间存在巨大差距。这个巨大的比率——大约 100,000,000——在很大程度上仍未得到解释。