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MVP 2024 年 3 月 14 日记录主题备忘录：美国陆军工程兵团 (Corps) 根据“‘美国水域’修订定义”批准的管辖权裁定； （88 FR 3004（2023 年 1 月 18 日）经“修订的‘美国水域’定义；符合”修订版（2023 年 9 月 8 日）修订，1 MVP-2024-00174-LAH MFR 1/1。背景。经批准的管辖权裁定 (AJD) 是一份陆军工程兵团文件，说明地块上是否存在美国水域，或一份书面声明和地图，标明地块上美国水域的界限。AJD 明确指定为可上诉的行动，并将在文件中包括 JD 的基础。2 AJD 是针对特定案件的，通常是根据请求而制定的。AJD 有效期为五年，除非新信息需要在到期日之前修改裁定，或者地区工程师在公众通知和评论后确定环境条件迅速变化的特定地理区域值得以更频繁使用。3 2023 年 1 月 18 日，环境保护署 (EPA) 和陆军部（“各机构”）发布了“‘美国水域’修订定义”88 FR 3004（2023 年 1 月 18 日）（“2023 年规则”）。2023 年 9 月 8 日，各机构发布了“‘美国水域’修订定义；符合”，该定义修订了 2023 年规则，以符合 2023 年最高法院在 Sackett v. EPA, 598 US, 143 S. Ct. 1322 (2023)（“Sackett”）一案中的判决。本记录备忘录 (MFR) 构成了 33 CFR §331.2 中定义的军团 AJD 管辖权的基础。为了本 AJD 的目的，我们依据了 1899 年《河流和港口法》（RHA）第 10 条、4 经修订的 2023 年规则以及其他适用指南、相关判例法和评估管辖权的长期实践。1. 结论摘要。
欧洲中心的全球员。自1872年以来。
与我们的Legero United可持续性议程（简称Luna），我们非常关注产品的可持续性及其在整个价值链中的生产。我们的产品旨在激发people people，提高其生活质量并保存自然的资源。我们使用在行业领导的HIGG指数来说明我们产品沿整个价值链的可持续性。我们是CADS倡议的成员，这是德语国家最大的鞋类制造商的协会，以不断为我们的行业发展生态和社会标准。，我们还致力于参与基于科学的目标计划（SBTI）。它为公司提供了一种与巴黎气候协议一致的碳目标定义的合理科学方法。我们赞成与皮革工作组LWG认证的皮革供应商合作。作为我们VIOS®开发平台的一部分，我们不断研究，设计和测试具有可疑解决方案。对于Vios®材料，我们专门与合作伙伴公司和生产设施合作，这些设施致力于我们VIOS®限制物质清单的严格标准。这比监管机构或质量认证要求的标准更高。
使用机器学习板球中的球员性能预测分析
玩家性能是比赛结果的最关键参数。根据各种参数选择一组玩家，包括一致性，形式，针对特定对手的表现，特定场地的表现，比赛的比赛，比赛类型等的压力等，都提高了球队赢得比赛的可能性。以下研究旨在根据玩家的性能参数来分析和预测玩家的性能。该问题分为两个部分，即击球表现和保龄球表现。该问题被认为是一个分类问题。跑步得分，而所采用的检票口被分类为不同的范围。天真的贝叶斯，决策树，随机森林和支撑向量机（SVM）是研究中使用的算法。随机森林和决策树几乎是相同的，因此，结果最准确。
机器学习优于回归分析，以预测下赛季的美国职业棒球大联盟球员受伤：从性能和伤害趋势趋势的流行病学和13,982球员的验证，2000-2017
数据库回答复杂问题。ml是人工智能的一个子集，它使用了从经验中学习和改进的计算算法。4,11以其最简单的形式，这涉及使用一组现实世界数据来预测或估计结果。2,4,11这些数据集代表了机器然后能够使用模式认可来从或“学习”来研究和从“学习”中进行推论，以自己做出决定。4这样的结论与实际结果的测试集进行了比较，以量化算法的准确性。随着训练集中的数据的增长，测试重复的数量增加，类似于“体验式学习”，机器的算法变得更加准确和预测性。逻辑回归（LR）代表ML的最原始形式，并且经常在文献中应用。6,7但是，回归分析是静态的，不是预先的，这意味着它不会自动调节以从复杂的数据关系中“学习”，尤其是在添加更多数据输入时。这项研究代表了我们所知的第一次尝试在运动医学文献中应用复杂的ML算法，其中LR与不同的ML算法进行了比较。在这项研究中，从2000年到2017年的玩家志术，伤害和性能指标是最初的训练集，从这些训练集中，机器可以从该训练中学到的关系，以预测带有测试套件的类似概况的未来玩家的最可能结果。此外，可以正确预测损伤的解剖位置可以预防目标。我们假设，尽管有复杂的情况 - iOS会导致DL受伤和放置，但在历史损伤数据中接受培训的ML模型可能能够评估有效性高的MLB参与者的未来伤害风险。我们认为，在所有临床情况下，现代ML算法将比原始LR分析更具有代表性的模型。For the purpose of leveraging available analytics to permit data- driven injury prevention strategies and informed decisions, the objective of this study of MLB players was to (1) char- acterize the epidemiology of injury trends on the DL from 2000 to 2017, (2) determine the validity of an ML model in predicting the injury risk for the subsequent year and ana- tomic injury location, and (3) compare the performance of modern ML算法与LR分析。
设计专门为球员设计的美式橄榄球头盔以保护大脑
摘要 ：本研究的目的是利用高性能计算 (HPC)、有限元 (FE) 模拟和实验研究机械作用与脑损伤之间的关系，以设计特定于球员的美式足球头盔。我们根据 MRI 扫描数据创建了一个高分辨率 FE 头部网格，其中包含分段的头皮、颅骨、脑脊液 (CSF) 和大脑。我们对大脑使用多尺度内部状态变量 (ISV) 模型，该模型将根据实验数据进行校准并能够预测脑损伤。从单调（0.1/秒；Instron）到中等（200/秒；霍普金森杆）的不同应变率实验用于表征一系列传统和膨胀聚氨酯泡沫。这些泡沫用于 FE 模拟研究，以选择最佳的分层模式，以最大限度地吸收能量并最大限度地减少机械作用和脑损伤。最佳功能梯度设计被融入到原型美式橄榄球头盔中，并在自由大学 (LU) 工程研究与教育中心 (CERE) 新开发的头盔性能实验室 (HPL) 进行测试。LU 的 HPL 设备齐全，可进行国家橄榄球联盟 (NFL) 和国家运动器材标准委员会 (NOCSAE) 标准测试。我们的原型通过了所有 NOCSAE 标准，与 2020 年表现最好的两款头盔相比，性能提高了 15%。可以使用一组不同的边界条件重复此过程，以设计用于其他运动（包括曲棍球、长曲棍球和马术）的防护运动头盔
使用Yolov8型号在五人制录像带中的球和球员检测
摘要近年来人们对体育运动的兴趣和热情显着增加。这使人们越来越重视各种运动的高质量视频录制，以捕获最小的细节。录制和分析在诸如五人制的体育运动中变得极为重要，五人五个复杂而快速的事件。球检测和跟踪以及玩家分析，已经成为许多分析师和研究人员感兴趣的领域。教练依靠视频分析来评估团队的表现并做出明智的决定以取得更好的成绩。此外，教练和体育侦察员可以通过审查过去的比赛来使用此工具为才华横溢的玩家侦察。球检测对于帮助裁判在比赛的关键时刻做出正确的决定至关重要。但是，由于球的不断运动，其形状和外观会随着时间的流逝而变化，并且通常会被玩家所阻挡，因此在整个游戏中跟踪其位置的挑战。本文提出了一种基于深度学习的Yolov8模型，用于在广播五人制视频中检测球和玩家。关键字yolov8，roboflow，球检测，球员检测，五人
footyvision：在足球视频中的多对象跟踪，本地化以及球员和球的增强
足球视频内容分析是一个快速发展的领域，旨在丰富足球比赛的观看体验。当前的研究通常集中于玩家和/或球形检测，跟踪和本地化的特定任务。我们的研究致力于将这些努力整合到能够处理透视转换的综合多对象跟踪（MOT）模型中。我们的框架（footyvision）使用了在扩展的球员和球数据集中训练的Yolov7骨干。MOT模块建立了一个画廊，并根据特征嵌入式，界限框相交，距离，距离和速度来通过匈牙利算法分配身份。我们模型的一个新组件是透视转换模块，该模块利用Yolov7骨架的激活映射使用线，相互作用点和椭圆形来计算同型。此方法有效地适应动态
