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发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：海军记录 ICO 前成员审查，美国海军，参考：(a) 标题 10 U.S.C.§ 1552 (b) BUPERSINST 1900.2E 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 当事人的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定，当事人（以下称为请愿人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求更正他的海军记录，以反映 DD 表格 214N《美国武装部队调动或退伍报告》上的登记日期为 1971 年 2 月 26 日。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 5 月 4 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现在向委员会提出申请之前，他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a. 根据参考 (b)，DD 表格 214 上的输入日期是当前现役期间的输入日期。b. 请愿人入伍
来自：海军记录更正委员会主席 致：海军部长 主题：海军记录 ICO 前成员审查，美国海军，参考：(a) 美国法典第 10 章§ 1552 (b) BUPERSINST 1900.2E 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 主题的海军记录 1。根据参考 (a) 的规定，主题，以下简称为请愿人，向海军记录更正委员会 (Board) 提交了附件 (1)，请求更正其海军记录，以反映 DD 表格 214N（美国武装部队调动或解散报告）上的登记日期为 1971 年 2 月 26 日。2.由 、 和 组成的委员会于 2023 年 5 月 4 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。3.委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现在向委员会提出申请之前，他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a.根据参考 (b)，DD 表格 214 上的登记日期是当前现役期的登记日期。b. 申请人于 1969 年 3 月 27 日入伍海军，服役期为 4 年，并开始服现役。在这一天，申请人签署了 NAVPERS 601-13，行政备注，承认“我确认在入伍前没有对我做出任何关于学校分配、职责分配或我将被分配到的等级的承诺或保证。我进一步了解，我将以 SR 的费率在美国海军服役四 (4) 年。” c. 1969 年 5 月 29 日，申请人的记录已更新，以反映海军入伍分类 SM0500。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查海军记录 ICO USMC RET 参考：(a) 第 10 篇，美国法典第 1552 节 (b) DODI 1341.13，2018 年 7 月 12 日 (c) MARADMIN 391/19 (d) MARADMIN 017/20 (e) 第 38 篇，美国法典第 33 章 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 主体的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下简称为申请人，向海军记录更正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，请求更正其海军记录以确定是否有资格将 9/11 后退伍军人权利法案教育福利转移给合格家属。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2022 年 2 月 16 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现在向委员会提出申请之前，他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a. 《9/11 后退伍军人教育援助法案》（9/11 后退伍军人权利法案，公法 110-252）于 3 日签署成为法律
来自：海军记录修正委员会主席 致：海军部长 主题：审查海军记录 ICO USMC RET 参考：(a) 标题 10 U.S.C.§ 1552 (b) DODI 1341.13 of 12 Jul 18 (c) MARADMIN 391/19 (d) MARADMIN 017/20 (e) 标题 38 U.S.C.第 33 章 附件： (1) DD 表格 149 及其附件 (2) 主体的海军记录 1.根据参考 (a) 的规定，主体（以下简称为请愿人）向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，要求更正其海军记录，以确定其有资格将 9/11 后退伍军人权利法案教育福利转移给符合条件的家属。2.委员会由 、 和 组成，于 2022 年 2 月 16 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。3.委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现在向委员会提出申请之前，他已经用尽了海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a.《9/11 后退伍军人教育援助法案》（《9/11 后退伍军人权利法案》，公法 110-252）于 2008 年 6 月 30 日签署成为法律，并于 2009 年 8 月 1 日生效。该法案为 2001 年 9 月 11 日或之后服役至少 90 天的军人提供教育和住房方面的经济支持。该法案还包括规定符合条件的军人将教育福利转移给符合条件的家属。从 2008 年夏天开始，该法律基本组成部分的一般描述就广泛可用，但具体的实施指南直到 2009 年夏天才发布。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查海军记录 ICO，美国海军，参考：(a) 标题 10 U.S.C.§ 1552 (b) NAVADMIN 170/18 (c) NAVADMIN 236/18 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 当事人的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定，当事人（以下简称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求修正其海军记录以确定其有资格将 9/11 后退伍军人权利法案教育福利转移给其合格家属。 2. 委员会由 组成，于 2023 年 5 月 10 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现在向委员会提出申请之前，他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a. 申诉人于 2018 年 8 月 30 日重新入伍，任期为 4 年。b. 2018 年 9 月 3 日，申诉人提交了教育福利转移 (TEB) 申请。该部门拒绝了
来自：海军记录更正委员会主席 致：海军部长 主题：审查海军记录 ICO，美国海军，参考：(a) 美国法典第 10 章§ 1552 (b) NAVADMIN 170/18 (c) NAVADMIN 236/18 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 主题的海军记录 1。根据参考 (a) 的规定，主题，以下简称为请愿人，向海军记录更正委员会 (Board) 提交了附件 (1)，请求更正其海军记录，以确定其有资格将 9/11 后退伍军人权利法案教育福利转移给其符合条件的家属。2.由 组成的委员会于 2023 年 5 月 10 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。3.委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现在向委员会提出申请之前，他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论： a. 请愿人于 2018 年 8 月 30 日重新入伍，任期为 4 年。b.2018 年 9 月 3 日，请愿人提交了教育福利转移 (TEB) 申请。服务部门于 2018 年 9 月 4 日拒绝了该申请，表示请愿人“未承诺所需的额外服务时间”。 c. 2021 年 11 月 15 日，请愿人重新入伍 4 年。d. 2022 年 11 月 4 日，请愿人发布了 BUPERS 命令：3082（官方舰队预备役命令），从 2023 年 6 月 30 日起转移到舰队预备役。
o r i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i n a o r i g i n a l r e s a r c h葡萄牙第三中心的真菌性角膜炎的10年回顾性临床分析 青光眼的炎症和神经退行性变化 o r i g i n a l r e s a r c h prmt1在肝细胞癌的进展中整合了免疫微环境和脂肪酸代谢反应 慢性哌醋甲酯对脑基因表达的影响 o r i g i g i n a l r e s a r c h得出稀有疾病AADC缺乏症的小插曲，使用父母，照料者和临床医生访谈来评估 辐射肿瘤学的自然语言处理 o r i g i n a l r e s a r c h疫苗冷链管理和公共卫生设施中的相关因素和沃莱地区卫生办公室的相关因素 肝细胞癌术前免疫疗法 r e v i e w蛋白质组学推断的糖尿病肾脏疾病的分子途径
1神经病学系，山东第一医科大学和山东省Qianfoshan医院，山东神经免疫学研究所，中国人民共和国Jinan； 2中华人民共和国山东大学医学院基础医学科学学院医学遗传学系； 3山东第一医科大学和山东医学科学院，吉南，中华民国； 4中华人民共和国的山东大学，山东大学切鲁医学院Qilu医院老年医学系； 5中华人民共和国的山东大学切鲁医学院医学院5； 6中国人民共和国北京北京友谊医院神经病学系
从优化原理中得出遗传调节网络
许多生物系统在其性能的物理限制附近运行，这表明其行为和潜在机制的各个方面可以源自优化原理。但是，此类原则通常仅在简化的模型中应用。在这里，我们探索了果蝇胚胎中GAP基因网络的详细机械模型，优化了其50+参数，以最大程度地提高基因表达水平提供有关核位置的信息。这种优化是在现实的约束下进行的，例如对可用分子数量的限制。值得注意的是，我们得出的最佳网络与在实际生物体中观察到的结构和空间基因表达相匹配。我们的框架量化了最大化功能性能的权衡，并允许探索替代网络配置，并解决了哪些功能是必要的，哪些是偶然的。我们的结果表明，针对优化问题的多种解决方案可能存在于密切相关的生物体之间，从而提供了对基因调节网络进化的见解。
从其案例历史的全面评估中得出的聚合物凝胶处理尺寸的新设计策略
复兴布朗菲尔德石油生产的动机扩大了在Jection Wells中应用聚合物凝胶处理的利益。实际上，在类似的储层类型中实施的先前补救措施的数量用于大小新作业。这样的基于类比的设计程序迫使基于全面的现场调查来评估每种储层类型的最频繁设计。这项调查通过审查其在653个注入井中的现场应用，为聚丙烯酰胺聚合物散装凝胶提供了一种新的治疗尺寸策略。新策略建议使用每个储层类型的平均凝胶量和最常见的凝胶量作为对新处理大小的初始估计。使用描述性统计数据和堆叠的条形图从65个现场项目（1985 - 2020）评估了五个凝胶体积的参数。使用四分位间范围方法的异常值检测方法识别出了不足或过度设计的项目。使用多个散点图来确定处理时间和储层温度如何影响治疗量。为了确定凝胶治疗失败的可能原因，没有成功的飞行员束缚了有效的项目。审查表明，散装凝胶处理已成功地处理了储层小偷，可移动的孔隙体积（MPV）30至1,036,000桶。治疗量在240至60,000桶之间；但是，凝胶量<1000和> 20,000桶在现场并不常见。凝胶处理的平均尺寸为10,300桶，每英尺穿孔300桶，占小偷区MPV的21％。通常，与其他储层类型相比，地层类型在砂岩和基质岩层中强烈影响治疗量和更大的处理。治疗量随凝胶处理的时间而降低，并随着形成温度的增加而升高。凝胶飞行员失败的最常见原因是凝胶处理的尺寸不足。对于非常规的储层，治疗尺寸范围在300至590桶之间，平均为414桶或每根脚15.8桶。结果还表明，随着凝胶体积的增加，所有储层类型的所有凝胶治疗反应都会改善，而不仅仅是石油产量，而不仅仅是基质形成。因此，还建议使用矩阵形成的未固结和破裂的储层“大型杀手”策略。不是使用一些类似处理的设计，而是为各种储层类型提供了凝胶处理量的深刻概念。它将显着促进凝胶处理尺寸，并减少为候选储层找到类似物所需的时间。
利用机器学习得出的解剖 MRI 图谱对痴呆症进行放射学分类
与本文无关的竞争性经济利益：OC 报告称，他已收到 AskBio（2020 年）的咨询费，已收到 Expression Santé（2019 年）的撰写普通观众短文的费用，已收到 Palais de la découverte（2017 年）的普通观众演讲演讲费，并且他的实验室已收到 Qynapse（2017 年至今）的资助（支付给该机构）。他的实验室成员与 myBrainTechnologies（2016 年至今）共同指导了一篇博士论文。OC 的配偶是 myBrainTechnologies（2015 年至今）的员工。OC 已向世界知识产权组织国际局提交了一项专利（PCT/IB2016/0526993、Schiratti JB、Allassonniere S、Colliot O、Durrleman S、一种确定生物现象时间进程的方法以及相关方法和设备）（2016 年）。
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
青少年关于农业生物技术的看法和信息需求：得出有效的信息交付策略
Lee B，哦，SD，Cho YS。 2021。 根据农业生物技术的信息导航活动对农业生物技术的看法。 韩国农业科学杂志48：761-770。 [在韩国人] Lee B，Suh S.2011。 一项关于转基因作物的趋势和生物安全评估的研究。 环境Lee B，哦，SD，Cho YS。2021。根据农业生物技术的信息导航活动对农业生物技术的看法。韩国农业科学杂志48：761-770。[在韩国人] Lee B，Suh S.2011。一项关于转基因作物的趋势和生物安全评估的研究。环境
从可再生木质纤维素农业生物质中得出的可持续生物塑料的生产：全面的评论
1， 1，坦多农业大学农业工程学院，坦多·卡米（Tando Jam），海德拉巴（Hyderabad工程技术（UET），木尔坦，旁遮普邦，巴基斯坦4化学工程系，工程学院，Modibbo Adama University，PMB 2076，Yola，Yola，Adamawa State，尼日利亚5号，尼日利亚5号，尼日利亚5，帕特纳大学，帕特纳，印度帕特纳，印度6号，印度6号，6 6印度，6 6印度，环境科学技术系，工程学和环境研究院， 框35176 DAR ES SALAAM，坦桑尼亚1，坦多农业大学农业工程学院，坦多·卡米（Tando Jam），海德拉巴（Hyderabad工程技术（UET），木尔坦，旁遮普邦，巴基斯坦4化学工程系，工程学院，Modibbo Adama University，PMB 2076，Yola，Yola，Adamawa State，尼日利亚5号，尼日利亚5号，尼日利亚5，帕特纳大学，帕特纳，印度帕特纳，印度6号，印度6号，6 6印度，6 6印度，环境科学技术系，工程学和环境研究院，框35176 DAR ES SALAAM，坦桑尼亚