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Hf0.5Zr0.5O2超薄膜中的无疲劳铁电性...
由于具有 CMOS 兼容性和可扩展性的特点，HfO 2 基铁电体是下一代存储器件的有希望的候选材料。然而，它们的商业化受到可靠性问题的极大阻碍，疲劳是一个主要障碍。我们报告了界面设计的 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 基异质结构的无疲劳行为。构建了一个相干的 CeO 2- x /Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 异质界面，其中 CeO 2- x 充当“氧海绵”，能够可逆地接受和释放氧空位。这种设计有效地缓解了电极-铁电界面处的缺陷聚集，从而改善了开关特性。此外，设计了一种对称电容器架构来最大限度地减少印记，从而抑制了循环引起的定向缺陷漂移。这种双管齐下的技术可以减轻氧伏安法产生的化学/能量波动，抑制顺电相的形成和极化退化。该设计确保 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 基电容器具有超过 10 11 次开关循环的无疲劳特性和超过 10 12 次循环的耐久寿命，以及出色的温度稳定性和保持性。这些发现为开发超稳定的氧化铪基铁电器件铺平了道路。
通过机器对汽车钢疲劳寿命进行建模……
神经网络使我们能够模拟 QSTE340TM 钢的疲劳寿命，并有效预测材料在循环载荷下的裂纹扩展。我们根据 [7] 中获得的实验数据建立了函数依赖关系模型。数据集 [8] 包含裂纹长度 a 与载荷循环数 N 的依赖关系，其中四个应力比 R 分别为 R = 0.1、0.3、0.5 和 0.7，在恒定振幅 (CA) 下，以及在单次拉伸过载后，过载比 Rol = 1.5、2.0。神经网络在一个数据集上训练，其中输入参数为载荷循环数 N 、应力比 R 和过载比 Rol ，输出参数为裂纹长度 a 。载荷循环 N 反映了钢的载荷循环数，是评估疲劳裂纹扩展的主要参数之一。应力比 R 决定了循环中最小载荷和最大载荷的比率，这也会影响疲劳裂纹发展的速度。过载率 Rol 考虑负载超过标称值的情况。
刺激疲劳：中国不能创下恢复的方式
在大多数国家 /地区，货币扩张会导致通货膨胀压力，因为它相对于产出增加了需求。中国的当前状况与1990年代的日本有着相似之处，而相反的情况主要发生在信用膨胀的方式上，这促进了经济的供应方面（生产），而不是促进需求方面（消费）。这导致产出增长超过需求增长，导致通货膨胀而不是通货膨胀。在日本，供应方政策无法推动重新平衡和快速增长。日本GDP的消费份额在1991年降低了63.3％（相比之下，中国在2023年为53.4％），消费份额花费了17年，增加了10个百分点。在2008年，它达到了73.8％，仍然落后于全球平均水平。在此期间，日本全球GDP的份额从15％下降到7.9％。
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
采用材料挤压法制造的具有不同浓度的功能梯度材料的拉伸和疲劳分析
本研究采用材料挤出 (MEX) 技术，特别是多材料单挤出系统，通过混合 PLA 和 TPU 材料来制造功能梯度材料 (FGM)。该过程引入了旨在增强材料界面的梯度过渡。在拉伸和疲劳载荷条件下，对一系列浓度模式（按体积计从 20% 到 80% 的 FGM）进行系统评估。在制造过程中，对实验参数进行细致的控制，包括应力水平、应力比和频率。表征过程需要对 FGM 界面进行比较分析。结果显示，无论材料浓度如何梯度变化，界面强度都有显著增强。这种增强在从较软到较硬的材料成分过渡期间尤为明显。本研究的主要目标有两个：阐明材料在拉伸-拉伸载荷情况下的行为，并全面了解 FGM 界面的复杂性。
疲劳和血细胞减少，急性髓系白血病一例报告
急性髓系白血病 (AML) 是一种骨髓造血干细胞恶性疾病。其特征是异常髓系前体细胞的快速增殖和积累。这些异常细胞会破坏正常造血，导致骨髓衰竭和血细胞减少。临床上，AML 因正常血细胞生成受到抑制而出现贫血、感染和出血症状 [1]。在美国，该疾病的发病率为每年每 100,000 人 4.3 例 [1]。AML 的临床发病率上升了 15%，其在所有白血病病例中所占的比例在过去 30 年中增长了 27% [2]。AML 占白血病相关死亡人数的比例最高，为 60%，是白血病中最致命的类型之一 [2]。 AML 主要影响老年人，诊断时的中位年龄为 68 岁[1]。
通过粉末压制研究 Ti-Nb-Zr-Sn 合金的摩擦学和疲劳行为：高铌合金对骨组织相容性的新型性能
生物相容性材料是体内保存的天然或人造物质，用于将活细胞转变为功能器官。骨组织和生物相容性正成为再生骨的替代方法，因为它比自体移植和同种异体移植具有一些明显的优势。本研究旨在制造一种可用作骨替代品的新型多孔支架 Ti-Nb-Zr-Sn 合金。选择不同重量比的 Ti-Nb-Sn-Zr，并使用粉末冶金法合成。加入锆 (Zr) 以增强生物性能。Ti、Nb 与 Zr 和 Sn 元素因其与人体具有出色的生物相容性而被利用。通过增加Zr和Nb的重量比，Ti-35Nb-7Zr-4Sn合金具有1042至1603 MPa之间的高抗拉强度。此外，35％Nb/7％Zr与4％Sn复合材料表现出更高的硬度，这有利于在汽车应用中模拟骨组织和压铸配件。进行疲劳和磨损分析有助于我们了解Ti-Nb-Zr-Sn合金的行为。关键词：铌合金；生物相容性；力学性能；形态特征；骨科应用
维生素D和锌缺乏与颈部疼痛，疲劳的相关性，
2.1。维生素D和肌肉功能：根据Kuroda等。（14），骨骼肌是一种异常的塑料组织，可以通过适应性适应和再生来应对压力和损伤。严重的VIT D缺乏的特征是肌肉无力（15）。长期以来，众所周知，Vit D缺乏症的特征是肌肉无力。直到最近才能很好地理解vit d对骨骼肌的精确生物分子作用（16,17）。VIT D在肌肉组织上的功能是通过在肌肉细胞中发现的受体介导的，肌肉细胞可能具有非基因组和基因组作用。1,25-二羟基VIT D [1,25（OH）（2）D]与其核受体的结合启动了基因组效应，从而导致mRNA转录和随之而来的蛋白质合成。VIT D非基因组效应很快发生，并由细胞表面受体介导（18）。肌肉
伺服液压 | 疲劳测试系统
8872 (25 kN) 疲劳测试系统..................................................................................................... 8874 (25 kN/100 Nm) 疲劳测试系统..................................................................................... 8801 (100 kN) 疲劳测试系统..................................................................................................... 8862 (100 kN) 低周疲劳测试系统......................................................................................................... 8802 (250 kN) 疲劳测试系统..................................................................................................... 8803 (500 kN) 疲劳测试系统..................................................................................................... 8800MT 控制器电子设备............................................................................................................. 液压动力装置.............................................................................................................................
农场工作管理疲劳的指南
夜间凌晨2点至凌晨6点，最大嗜睡期或漫长的工作日结束时，夜间的相对风险最高。这是您的警觉性和性能最低的时候，您更有可能犯错。2022年对农场死亡的分析（在北爱尔兰）表明，在周五和周六的整个工作周中，农业的死亡率增加。考虑以下内容：