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混沌速成课程特别报道：CrowdStrike 全球中断后技术团队如何应对
人们很容易忘记 IT 运营弹性最重要的因素：人为因素。人们往往忽视这一点，而更倾向于引入最新的尖端技术并专注于扩展基础设施和运营，而没有真正考虑 IT 团队是否有能力应对日益增加的工作量。
二氧化碳被困在月球中
对返回的月球样品的分析表明，总碳含量在50至200 ppm不等，来自土著和外部来源（例如太阳风和微观元素）的贡献[2-4]。在月球样品中发现的碳种类中，二氧化碳（CO 2）是最丰富的碳（CO 2），占总碳的约10–30％[3]。值得注意的是，在大多数阿波罗样品中对CO 2的检测并非仅与火山活性相关。相反，它的存在与岩石晶粒的大小密切相关，表明月球土壤中CO 2的主要来源是太阳风[2，5]。相比之下，其他气态物种（例如一氧化碳（CO）和甲烷（CH 4））仅出现在痕量中，强调CO 2作为主要的挥发性相[2，4]。剩余的农历碳库存主要是元素形式，反映了月球的减少表面环境[3]。
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
运动发展主管 - 雷克萨斯诺丁汉网球中心
薪酬：每年约 30,000 英镑 就业状况：自雇 工作时间：每年 46 周 预计开始时间：2025 年初 工作地点：雷克萨斯诺丁汉网球中心，偶尔参加重要比赛 学期工作模式：全天（包括晚上）进行小组和个人训练，现场管理/规划时间以及参加每周团队会议。健身房和球场工作相结合。 其他发展机会：支持 LTA 国家训练营的开展 其他赚钱机会：在计划时间之外
全球中期审查结果...
执行摘要 1. 下一个 2026-2031 年全球艾滋病战略将是四十年全球艾滋病毒应对工作中最重要的战略之一。该战略将指导应对工作，以实现 2030 年可持续发展目标的最后期限，并为 2030 年后持续应对工作奠定基础。 2. 当前的 2021-2026 年全球艾滋病战略以消除助长艾滋病大流行的不平等现象的大胆愿景指导应对工作。当前战略的中期审查作为 2024 年 7 月全球艾滋病最新情况的一部分发布，强调了主要成就和剩余挑战，为下一阶段应对工作的制定提供参考。 3. 根据当前战略，2023 年感染艾滋病毒的人数比 1980 年代末以来的任何时候都要少。近 3100 万人接受了挽救生命的抗逆转录病毒治疗，艾滋病相关死亡人数降至 2004 年高峰以来的最低水平。撒哈拉以南非洲取得了重大进展，凸显了现有干预措施在 2030 年前消除艾滋病这一公共卫生威胁方面的力量。 4. 尽管取得了这些进展，但世界仍未走上实现战略中设定的 2025 年目标的轨道。进展不均衡、根深蒂固的不平等、预防规划不足、未能提升和支持社区工作、获得治疗的障碍以及缺乏政治意愿和资金支持，这些都威胁着应对措施。 5. 本文《2021-2026 年全球艾滋病战略中期审查结果》总结了此次审查的主要结果，并启动了制定下一个全球艾滋病战略的进程，包括阐述方案协调委员会在制定和通过该战略以及随附的 2027-2031 年统一预算、结果和问责框架中的作用和参与。 6. 对各国在当前战略实施方面取得的进展、战略实施和结果的审查将在明年提交给多方利益攸关方磋商，供其讨论制定下一个全球艾滋病战略。这些磋商将考虑中期审查的结果以及高级别小组关于在艾滋病毒应对措施可持续性的背景下制定具有韧性和适用性的联合国艾滋病规划署联合方案的建议。 7. 根据这些磋商的结果，下一个战略的注释大纲将在 2025 年 6 月的第 56 次理事会会议上提交，供其审议和评论。最终战略将于 2025 年 12 月第 57 次董事会会议上提交审议。
新报告发现休斯顿可以成为医疗人工智能的全球中心
关于圣卢克医疗中心：圣卢克医疗中心拥有 16 家医院，覆盖休斯顿、布拉索斯谷、布拉索斯波特和拉夫金，包括贝勒圣卢克医疗中心，这是贝勒医学院的研究和教学医院。圣卢克医疗中心还拥有德克萨斯心脏®研究所 (THI)，这是休斯顿排名第一的心脏中心，以及丹·L·邓肯综合癌症中心，这是一家获得国家认可、NCI 指定的癌症中心。其综合护理网络包括 380 多名在职人员和 1,600 名临床一致的网络提供商，以及超过 21,000 名员工、提供商、实习生和志愿者，在基督教治疗事工中提供高价值、全国排名的优质护理。圣卢克医疗中心是 CommonSpirit Health 的一部分。
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嗅球中的神经发生动力学
抽象的成年神经发生在室内区域出生后持续存在，新神经元迁移到嗅球的颗粒细胞层和肾小球层，在那里它们以抑制性神经元的形式整合到现有的电路中。嗅球中这些新神经元的产生都支持结构和功能可塑性，这有助于由记忆和学习过程触发的电路重塑。然而，这些神经元的存在，再加上嗅球内的细胞多样性，在理解其网络组织和功能方面提出了持续的挑战。此外，在嗅球中，新神经元的连续整合在调节嗅觉信息处理中起关键作用。这种自适应过程对上皮组成的变化做出了反应，并通过调节嗅球内的细胞连通性并与高阶大脑区域的相互作用相互作用，从而有助于形成嗅觉记忆。成人神经发生在嗅球功能中的作用仍然是一个争论的话题。然而，嗅球的功能与二尖瓣和簇状细胞周围的颗粒细胞的组织错综复杂。这种组织模式显着影响输出，网络行为和突触可塑性，这对于嗅觉感知和记忆至关重要。此外，该组织是由源自皮质和皮层下区域的轴突末端进一步塑造的。理解这些过程对于获得嗅觉功能和行为的复杂性的见解至关重要。尽管嗅球在与嗅觉有关的脑功能和行为中的重要作用至关重要，但这些复杂且高度相互联系的过程尚未全面研究。因此，该手稿旨在讨论我们当前的理解，并探讨神经可塑性和嗅觉神经发生如何有助于增强嗅觉系统的适应性。这些机制被认为可以通过增加神经网络结构的复杂性和重组以及添加有助于嗅觉适应的新颗粒颗粒细胞的复杂性和重组来支持嗅觉学习和记忆。此外，手稿强调了采用精确方法来阐明在数据矛盾和不同实验范式中的成年神经发生的特定作用的重要性。关键词：网络适应性；神经发生；神经元交流；嗅球；嗅觉学习；嗅觉记忆；突触可塑性
