摘要 本研究的目的是客观地确定职业足球中特定位置的关键表现指标,以预测场外球员的联赛地位。样本包括 2008/09 或 2009/10 赛季足球联赛冠军赛期间完成了整场 90 分钟比赛的 966 名场外球员。根据球员在下一赛季完成大部分比赛时间的位置,将他们分配到三个类别(0、1 和 2)之一,然后根据五个比赛位置进行分组。使用逐步人工神经网络方法分析了 340 个表现、传记和自尊变量。模型正确预测了 72.7% 到 100% 的测试案例(模型平均预测值 = 85.9%),测试误差范围从 1.0% 到 9.8%(模型平均测试误差 = 6.3%)。与传球、射门、夺回球权和国际出场有关的变量是预测模型中的关键因素。这非常重要,因为此前从未发表过客观的球员联赛地位位置特定预测指标。该方法可用于帮助识别和比较转会目标,作为职业足球尽职调查过程的一部分。
摩洛哥昨天在 2022 年卡塔尔世界杯 16 强赛中以一场戏剧性的点球大战击败了前冠军西班牙,他们的精彩表现引起了阿拉伯世界的共鸣。出生于马德里的后卫阿什拉夫·哈基米在第四次点球大战中轻松射门,帮助摩洛哥队首次进入世界杯四分之一决赛。哈基米的射门击中球门,使摩洛哥在点球大战中以 3-0 的比分遥遥领先,挤满人的教育城体育场欢呼雀跃,常规比赛进行了 120 分钟,双方互交白卷,中间还隔着加时赛。效力于西班牙塞维利亚队的摩洛哥门将亚辛·布努在帕布罗·萨拉比亚射中门柱后,扑出了卡洛斯·索勒和塞尔吉奥·布斯克茨的点球,而出自皇家马德里青训系统的哈基米则保持镇定,帮助球队在四分之一决赛中击败葡萄牙队。葡萄牙队昨天以 6-1 大胜瑞士队。摩洛哥队昨天成为第四个进入世界杯八强的非洲国家,12 年前加纳队在 2010 年南非世界杯上进入八强。加时赛中双方均未射正,双方比分为 0-0,摩洛哥队在点球大战中凭借身着红衣的球迷的热烈支持赢得了胜利,西班牙队则惨败。西班牙的控球率超过 75%,并完成了近 1000 次传球,但摩洛哥在反击中给他们制造了麻烦,守门员乌奈·西蒙做出了几次精彩的扑救。“我们奋力拼搏,让摩洛哥人民感到高兴,我们创造了历史,摩洛哥理应如此,摩洛哥人民让我们在球场上团结一致,”教练瓦利德·雷格拉吉昨天表示。摩洛哥后卫贾瓦德·亚米克为球队的表现感到自豪。“我们尊重阿拉伯和非洲足球,教练雷格拉吉给了我们在这场比赛中所需要的信心,极大地鼓舞了士气,”他说道。“我们知道西班牙依赖控球权,我们在比赛中牢记这一点。他们没有制造任何威胁。”这是西班牙第四次在世界杯点球大战中被淘汰,也是连续第二次。这对路易斯·恩里克的球队来说是一个巨大的打击,该队在去年进入了 2020 年欧洲杯半决赛和国家联赛决赛后,作为夺冠热门之一来到卡塔尔。
针灸的研究刚刚射门。好吧,实际上,膝盖附近的针头,因为《自然神经科学》杂志(Maiken Nedergaard等人,http:// bit.ly/auzhwx)的一项研究已经发现了一种可以解释这种传统愈合过程的机制,该机制可以帮助减轻疼痛。针灸长期以来一直在反对各种疾病,从疼痛到不育。,尽管西方世界以某种怀疑态度对待该程序,但实际上,世界卫生组织认可了几十个不同的条件。但是,粘在皮肤上的针对您有好处?科学家们尝试了这种技术的技术,该技术在爪子上疼痛,在中药中最有效的尖端之一的鼠标版本中插入和旋转针头。他们发现,经过处理的穴位周围的组织被腺苷淹没,腺苷通过防止疼痛信号进入大脑来缓解这种化学物质。这种生化封锁减少了动物的不适,就像用促进组织中腺苷量的药物治疗它们一样。科学家说,缓解疼痛源于人体对轻微组织损伤的自然反应。因此,针灸的镇痛作用可能最终被固定下来。
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2024 年 11 月 15 日作者:高级飞行员 Alexzandra Gracey 第 374 空运联队公共事务部 11 月 9 日,第 45 届关东特殊奥运会 (KPSO) 在横田空军基地举行,运动员、家属和志愿者齐聚横田高中。 KPSO 是一项年度盛事,旨在庆祝社会包容、体育成就和社区团结,为横田队提供通过体育运动与当地运动员及其家人联系的机会。 “这个节日代表了我们与关东平原社区的长期纽带,”第 374 空运联队副指挥官 Brett Cochran 上校说。“今天我们看到运动员们展示了他们对体育的热情,来自关东地区的志愿者们也聚集在一起支持这项活动。” 本次运动会共有约101名运动员参加了掷铁饼、立定跳远、接力赛和射门等项目的角逐。 “这样的活动加强了社区和军队社区之间的联系。看到运动员和志愿者在充满乐趣的一天中建立联系,真是令人欣慰,”KPSO 运动员支持官高级飞行员 Moatanafa Puesi 说道。
摘要 - 通过具有里程碑意义的行动来促进人类导航,从而利用了我们识别环境中显着特征的能力。因此,人类的导航说明可能非常简洁,例如简短的口头描述,表明记忆要求很小,并且不依赖复杂且过于准确的导航工具。相反,当前的自主导航方案依赖于准确的定位设备和算法以及从环境收集的大量感官数据。受到这种人类能力的启发,并由相关的技术差距激发,在这项工作中,我们提出了一种层次结构的端到端元学习方案,该方案使移动机器人在仅在以前未知的环境中导航,仅介绍了一组地标的几个示例图像以及相应的高级导航动作。这极大地简化了寻路过程,并可以轻松地采用新环境。对于几个射门检测,我们通过分配嵌入实现了基于度量的几杆学习技术。WayPoint检测触发多任务低级机动控制器模块,以执行相应的高级导航操作。我们使用小规模的自动驾驶汽车在几个以前看不见的环境中的新型室内导航任务上展示了该方案的有效性。
摘要。预先训练的视觉模型(VLMS)的出色概括能力使下游零镜头任务的微调VLM是流行的选择。尽管在基础类的专业性中取得了令人鼓舞的表现,但大多数现有的微调方法都遭受了新颖类的特征混乱,导致不满意的可转移性。为了解决这个问题,我们提出了一种称为基于及时的变分适配器(PVA)的分裂和争议方法,该方法通过分开基础和新样本来明确减少预测偏差。指定,我们设计了两个具有可学习的文本令牌的变异适配器,以使共享潜在空间中每种模态的潜在表示。一旦受过训练,我们就可以使用潜在特征的相似性度量,即将混乱任务转换为两个独立的样本(一个用于基本类别,另一个用于新颖的类别)。此外,为了提高新颖类的可传递性,我们通过残留连接进一步完善了具有全局特征的学习适配器的输出特征。我们对广义零射门学习和交叉传输的学习进行了广泛的实验,以证明我们的方法的优势,并在四个流行的基准上建立新的最先进的方法。
在零射门学习(ZSL)领域,我们在广义零局学习(GZSL)模型中介绍了偏爱数据的模型。为了解决这个问题,我们引入了一个名为D 3 GZSL的端到端生成GZSL框架。对于更平衡的模型,该框架尊重所见和合成的未见数据分别为分布和分布数据。d 3 GZSL包括两个核心模块:分配双空间蒸馏(ID 2 SD)和分布外批处理蒸馏(O 2 DBD)。ID 2 SD在嵌入和标签空间中的教师学生成果对齐,从而增强了学习连贯性。o 2 dbd在每个批次样本中引入了低维度的低分布表示形式,从而捕获了可见类别和未看到类别之间的共享结构。我们的方法证明了其在既定的GZSL基准测试中的有效性,无缝地集成到主流生成框架中。广泛的例子始终展示D 3 GZSL提高了现有生成GZSL方法的性能,从而低估了其重新零摄入学习实践的潜力。该代码可在以下方面获得:https://github.com/pjbq/pjbq/d3gzsl.git.git