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World File Search System比赛
比赛开始：缩小女子体育的投资差距
在体育场馆和家中收看比赛的观众可能是一场高风险冠军赛的成败因素。事实证明，观众在女子体育投资决策中所扮演的角色同样至关重要。事实上，我们的研究表明，超过 90% 的品牌决策者认为，公司目标受众和体育运动（如联赛、球队、运动员）的粉丝群是否一致是一个重要或非常重要的决策因素。毫不奇怪，近一半的受访者还发现，缺乏影响力意识是投资女子体育的一大挑战。值得庆幸的是，主流社会对女子体育认识的激增使得支持这一现象的数据激增。越来越多的证据表明，无论从人口统计还是行为角度来看，女子体育运动的粉丝实际上都是一个非常有价值且参与度很高的目标群体。
城市农业：比赛状态 - 欧洲议会
2025年1月20日至26日的前一周，斯特拉斯堡波兰欧盟委员会总统/唐纳德·塔斯克（Donald Tusk）。周三，欧洲议会议员将与总理唐纳德·塔斯克（Donald Tusk）讨论波兰六个月理事会主席的计划。执行欧盟数字规则来保护民主。在星期二，MEP将讨论执行《数字服务法》（DSA）并解决非法内容，在线虚假信息以及其他社会风险以保护欧洲民主免受外国干预和算法操纵的情况。特朗普总统/EU-US关系。周二，欧洲议会议员将讨论新特朗普政府对欧盟关系的地缘政治和经济影响。12月欧洲理事会。在星期三，欧洲议会议员将评估12月19日欧盟峰会的结果，欧盟峰会盘点了乌克兰和中东的最新活动，欧洲理事会主席安东尼奥·科斯塔（AntónioCosta）和委员会主席厄休拉·冯·莱恩（Ursula von der Leyen）。加沙的停火协议。MEP将在周一讨论加沙的停火，释放人质并结束人道主义危机的需求以及为两国解决方案而努力的方式。俄罗斯关于乌克兰的虚假信息。周四，欧洲议会议员将对俄罗斯操纵历史的操纵及其使用虚假叙述来证明其对乌克兰的侵略战争的决议进行投票，并于2024年12月进行了一次全体辩论。在佐治亚州的白俄罗斯/动荡中的镇压。MEP将在周三（白俄罗斯）和下一个全体会议（佐治亚州）对伴随决议进行投票。匈牙利/间谍活动。周二，欧洲议会议员将辩论白俄罗斯持续的压迫和假选举，以及佐治亚州的政治动荡围绕一名亲俄罗斯总统的投资。周二，全体会议将评估近期媒体报道，称匈牙利的情报服务监视了欧盟官员调查该国欺诈行为。
CL Agrawal Memorial国家模拟法院比赛2025
高级IT行业。有一家数十亿美元的公司Startrek Corporation，运营IT行业，具有不同的产品和姐妹关注，其姐妹关注之一是Starfuel Co. Ltd.，该公司搜索新的节能技术和电池系统以满足全球需求的能源需求。他们开发了一种基于核废料的高级电池，可以持续50多年，而无需充电。这项开创性的创新有可能通过为从电动汽车到电网存储提供所有事物的可持续解决方案来彻底改变能源领域。随着Starfuel继续完善其技术，减少对化石燃料的依赖的前景变得越来越可用，为更清洁，更有效的未来铺平了道路。
在南非举办国际汽联一级方程式比赛
一级方程式竞标指导委员会（“ BSC”）已由体育，艺术和文化部（“ DSAC”）任命，以监督南非在2026/7及以后在南非举行一级方程式赛车（“ F1”）的竞标。通过BSC，将选择合适的启动子和/或地点（电路设施）和主机城市，以向国际汽联和一级方程式提交竞标，并在DSAC获得必要的批准和支持。南非大奖赛在一级方程式赛中拥有一张传奇的遗产，其首场比赛发生于1934年，并于1962年最初纳入世界锦标赛。从历史上看，该活动一直在约翰内斯堡附近的Kyalami巡回赛举行，直到1993年的F1出现。近年来，恢复南非大奖赛的努力非常活跃。在2023年初讨论了重新启动2024赛季的比赛的初步计划，但由于各种组织挑战，最终被放弃了。但是，在F1官员和刘易斯·汉密尔顿（Lewis Hamilton）等司机的大力支持下，将一级方程式赛车回到非洲的愿望仍然存在。在2024年12月18日在Kyalami大奖赛巡回赛的媒体会议上，体育，艺术和文化部长盖顿·麦肯齐（Gayton McKenzie）重申了南非对这项事业的承诺，强调了政府的全力支持。他澄清说，南非的倡议不与任何其他非洲国家竞争，而是试图通过更多的非洲种族来增强F1日历。此外，他们必须对大奖赛提出一个全面的愿景，不仅满足，而且超出了一级方程式的严格要求。DSAC一直与F1管理公司（包括首席执行官Stefano Domenicali）进行直接沟通，以与必要的托管标准保持一致。已经启动了潜在启动子的投标过程，DSAC构成F1 BSC来管理此过程，评估投标并选择启动子。由来自赛车，广播，媒体和法律等各个部门的十二（12）个成员组成，BSC将评估每项财务鲁棒性和基础设施充分性的建议。尽管没有明确选择场地，但鼓励潜在的启动者和/或东道来的城市和场地合作伙伴建议在南非内部建议任何合适的位置（遵守本文档中详述的标准）。在BSC的建议之后，最终的出价或入围竞标将在提交F1管理之前访问DSAC。将一级方程式赛车1重新引入南非被视为扩大这项运动的全球足迹并与其热情的非洲观众互动的机会。因此，所选的发起人必须拥有专业知识和政府支持，以精心策划一场杰出的世界一流的体育和娱乐活动。该发起人应展示举办重大活动，为此类活动开发可持续的商业模式的经验，并利用商业机会在票务，赞助和款待中。
FSF比赛手册2025
参加概念课的团队将参加设计，业务计划演示以及成本和制造活动。为了增强他们的项目解释，他们可能会呈现汽车或特定组件的静态显示。此类别将具有自己的单独分类。设计，业务计划和成本事件将遵守与常规（EV/CV）类相同的规则，其成本报告专门需要估算汽车的实际成本。此外，3C团队将有可能让无人驾驶法官在设计活动期间评估其自主系统，以提供指示性的DC设计分数。但是，此分数仅用于参考，而DC中的3C团队没有排名。
比赛结果
15 HOT BLOODED (美国) (未播放) JLORTIZ CADAVID W. J BELFORD 7 年 12 月 54.5 战争宣言 - 热卡布奇诺 99 未播放 GANYAN(4): 4.60 TL, 7'Lİ PLASE(3.10/4.6/1.5.9/3.7/3.5.7,10/4.9/2.4): 3.335,50 TL, 2. 6'Lİ GANYAN(4/9/3/3/4/4): 115.331,82 TL, 2. 5'Lİ GANYAN(9/3/3/4/4): 21.890,73 TL, 4'LÜ GANYAN(3/3/4/4): 2.812,93 TL, 2. 3'Lİ加延 (3/4/4)：438,52 TL，双倍 (2/4)：39,65 TL，连续双倍 (4/2)：77,95 TL，三倍投注 (4/2/3)：255,70 TL，位置 (2)：3,45 TL，位置 (4)：2,30 TL，位置双倍 (2/3)：9,70 TL，位置双倍 (2/4)：14,20 TL，位置双倍 (3/4)：7,80 TL，八倍 (4/4)：70,95 TL
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
第二届欧洲 DNA 20 岁以下俱乐部短道速滑比赛
第二届欧洲 U-20 短道俱乐部 DNA 会议性别条款西班牙皇家田径联合会 (RFEA) 将保证男女有效平等作为其行动的基本原则之一。为此，本文件中出现的男性通用指代也应理解为指其相应的女性形式，除非明确说明指的是某一性别。传播未成年人形象的条款。未成年运动员图像的传播受到保护，其使用，无论出于何种目的，在任何情况下都必须得到 RFEA 或其任何所有者的明确授权。无论是在社交网络还是其他任何类型的媒体上，未经授权使用或发布均被明确禁止，并且作者对此类使用可能造成的任何侵权行为负责。第 1 条）西班牙皇家田径联合会将与阿拉贡田径联合会和 Alcampo Scorpio-71 俱乐部合作，于 2025 年 1 月 18 日在萨拉戈萨举办第二届欧洲 20 岁以下短道速滑俱乐部全国 DNA 大会，该赛事由混合俱乐部比赛组成。第 2 条）要参加此项比赛，参赛俱乐部的组织结构图中必须至少有两名持有有效 RFEA 执照的签约教练，并且必须在每个赛季进行联合会注册时将他们的姓名告知 RFEA。本次比赛将有6支球队参赛。 • 主办俱乐部 • 五家俱乐部（如果申请人不参加，则为六家），根据注册排名，考虑从 2024 年 1 月 1 日至统计数据公布之日期间其运动员的成绩统计（根据 2022 年世界田径锦标赛成绩表）所获得的最佳成绩作为标准（在此期间取得的成绩将在既定条件下予以考虑，无论运动员当时属于哪个俱乐部）。 • 在准备声明时将考虑以下测试：