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利用人工智能进行软式网球动作及战术分析的基础研究 小山幸信 * 桑田英也 斋藤彰
软式网球是日本初高中最受欢迎的俱乐部活动之一。虽然有各种网球分析结果和软件，但软式网球的分析结果和软件仍然不足。因此，我们研究了使用人工智能分析软式网球动作和战术的基础研究。我们测试了人工智能的图像识别，能够跟踪球和人，并检测骨骼。我们还测试了由两个廉价运动相机组成的简单立体相机，但尚未成功估计深度。将这两者结合起来也是未来的任务。
幸福与健康粒子群优化
粒子群优化 (PSO) 是一种流行且广泛使用的优化算法，用于解决复杂问题。它以简单和易于实施而闻名。人工鸟在搜索空间中移动以找到最佳解决方案。尽管文献中提出了许多 PSO 算法，但 PSO 算法中尚未探索幸福和健康等概念。本文基于这一研究空白。幸福和健康粒子群优化 (HaHePSO) 算法是通过将幸福和健康概念纳入粒子群优化算法而创建的。HaHePSO 算法中的每个粒子都与幸福和健康变量相关联。PSO 算法中人工鸟的移动基于适应度值。在 HaHePSO 算法中，人工鸟的移动取决于幸福、健康和适应度值。在 PSO 算法中，人工鸟朝着局部最佳和全局最佳适应值的方向移动。这一思想在 HaHePSO 算法中得到了扩展，其中人工鸟朝着幸福感、健康和适应值的局部最佳和全局最佳方向移动。与 PSO 算法相比，本文提出的 HaHePSO 算法占用更多空间并需要额外计算。这是因为现在每个粒子都有与之相关的幸福感和健康变量，并且搜索空间中的移动由适应度、幸福感和健康值引导。
大国指数：2024 年
在本报告中，我列出了 24 个主要国家的 1）实力水平，通过一系列显示不同实力类型的指标来衡量（例如 GDP、世界贸易份额、教育水平、军事实力）；2）健康水平，通过身体健康指数来衡量（例如预期寿命、儿童死亡率、慢性病）；3）幸福水平，通过几种指标来衡量（例如调查的幸福感和生活满意度、自杀率、报告的日常享受程度）；4）预计的经济增长前景，通过未来 10 年的实际增长率来衡量。这些指数基于 21 个显示指标类型的量表，每个量表由数百个指标组成。除了衡量幸福感之外，这些指标也是衡量政府在改善条件方面做得如何的有效 KPI。通过展示和分离实力、健康和幸福，我希望促使人们思考它们的相对重要性，并传达出比其他方式更丰富的图景。我希望这能促使人们和他们的领导人思考他们追求的是什么（例如，力量、健康、幸福和实际经济增长的结合）以及如何实现这些东西。它们之间的差异往往是惊人的，追求其中的一个或几个可能会以牺牲其他因素为代价。例如，美国，按照我们的衡量标准，是最强大的国家，但根据长期领先增长指标，其预计增长率仅排在第 14 位，在幸福和健康方面分别排名第 10 位和第 14 位。虽然印度的实际增长率预计最高，但在健康方面排名第 23 位，幸福感排名垫底。在幸福感方面排名最高的英国，在力量、健康、幸福和预期增长率方面排名第 8 位，在预期增长率方面排名第 6 位。下表显示了我衡量的 24 个主要国家的整体力量、健康、幸福和预计增长率。这些数字不言而喻，所以我建议您花几分钟浏览一下。
殡仪馆使用AI（人工智能）中心的手写文字和文件
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关于建立NTT Precision Medicine
董事会（兼职）Asonuma Shinji董事兼副公司办公室Yukawa Yoichiro董事OHNO KEI董事（兼职）Nishiura Ryoji总监（兼职）Yamamoto Koichiro审计师（兼职）
利用人工智能的路面检测方法研究
• Ryuichi Imai、Kenji Nakamura、Yoshinori Tsukada、Daigo Ito 和 Tetsuhiko Kurihara：使用行车记录仪图像进行深度学习的道路路面裂缝评估方法研究，《日本土木工程师学会期刊》、《JSCE F3（土木工程信息学）会议论文集》，日本土木工程师学会，第 77 卷，第 2 期，第 I_67-I_76 页，2021 年。