XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System练习
练习纸-2 X类人工智能...
技术，例如分组相似的数据点，识别不同信息之间的关系并使用这些模式来做出预测或决策。例如，在线商店使用您的过去购买来推荐您可能喜欢的产品。这是通过分析您的购买行为并识别偏好模式来完成的。
练习纸-3 X类人工智能...
通过直方图和散点图等技术分布，它允许识别类失衡，异常值和异常的检测以及对不同特征和整体情感之间关系的观察。此详尽的分析可确保对模型进行代表性和无偏数据的培训，从而导致更准确和可靠的情感预测。
练习Paper-1 X类人工智能...
处理（NLP）。歧义可能源于具有多种含义（词汇歧义），不清楚的句子结构（句法歧义）或基于上下文（语义歧义）的不同解释的单词。NLP技术（例如词性标记）通过分析单词的上下文来帮助解决词汇歧义。同样，语法检查算法有助于确定正确的句子结构，而在大规模数据集中训练的机器学习模型可以学会根据上下文提示推断预期的含义。
练习护士新闻2025年1月。
我们在11月在可爱的伊斯特伍德音乐厅举行了第二次GPN会议，展示了一些令人难以置信的演讲者的挤满议程。早上，我们听到了心脏 - 肾上腺代谢疾病的教育家保罗·拉什顿（Paul Rushton）的消息，他围绕着识别和管理最大CRM风险的人们的复杂性。乔安妮·塔普林（Joanne Taplin）博士提高了临床脆弱得分的重要性，以及这将如何帮助指导脆弱的途径。Jane Turrill博士和Bobby Lowen对患有严重多重劣势（SMD）患者面临的挑战有了宝贵的了解，以及我们如何改善参与度。
青光眼练习模式
JB：青光眼的类型有助于计划一种合并 /独立的方法来管理共同的白内障和青光眼。在继发性青光眼中，通常，手术干预是IOP控制所需的更确定的管理，并且在炎症情况下，白内障形成和进展的速度更高，我更喜欢使用MMC进行联合手术。在具有角度闭合疾病的原发性青光眼中，当需要立即解决两者时，我进行了白内障和青光眼手术。例如在2个以上的AGM上不受控制的轻度至中度青光眼具有视觉上重要的白内障。I prefer to remove an early cataract also, first, in an angle closure disease as a stand alone procedure, preferably with goniosyechiolysis, even when glaucoma is controlled with 2-3 AGMs , as I am expecting a better IOP control when lens related issues like pupillary block & a crowded anterior chamber with root of iris being pushed anteriorly causing irido- trabecular contact contributing to higher IOP have been通过去除镜头来解决，通常会导致一种药物减少。也是因为，在trab眼中进行phaco不仅可以增加小梁切除术的失败率，而且还因为在浅前室中做phaco（由小梁切除术本身造成了副本，以及更高的镜头和较高的镜头和厚度）更加困难地组合室内和室内的相互作用。在POAG中，如果在视觉上具有重要白内障中使用2个AGM实现目标IOP，我更喜欢在恶化的青光眼中进行合并过程，因为i尽可能避免进行综合手术，在晚期青光眼中，尤其是在黄斑分裂的情况下，迫切需要以最大的安全性减少IOP，因为几乎所有研究都表现出更高的风险和并发症和较低的成功率，并通过手术组合进行了较低的成功率。
爆炸练习的初步草稿：检测和解释遗传同源性
基本的局部比对搜索工具（BLAST）是一个程序，该程序报告了数据库中查询序列和序列之间的局部相似性区域（在核苷酸或蛋白质水平上）。检测序列同源性的能力使我们能够确定基因或蛋白质是否与其他已知基因或蛋白质有关。检测序列同源性还促进了由多个基因共享的保守域和基因家族成员的鉴定。BLAST之所以流行，是因为它可以有效地识别两个序列之间局部相似性的区域。更重要的是，BLAST基于强大的统计框架。此框架允许BLAST确定两个序列之间的比对是否具有统计学意义（即，获得与该分数或更高偶然得分的比对的概率很低）。在进行注释之前，重要的是要了解我们在分析中使用爆炸时所做的推论。进化论的理论提出，所有生物体都通过共同祖先的形成降临。在分子水平上，祖先DNA序列随时间差异（通过点突变的积累，重复，缺失，转置，重组事件等）在
政策动机不仅促进练习不仅提升...
1：促进实践的政策动机，不仅可以提升创作者，而且还保护艺术中的劳动力薪酬文化，恐怖作家协会（HWA）正在实施这一AI政策。这是遵守我们现有的章程和计划的必要条件，同时还符合保护我们社区的原则。为了避免在内部进行混乱，指控或决策瘫痪，HWA董事会正在采取措施制定明确的指导原则，以在我们组织的各个层面上使用生成性AI。本指南还旨在阻止欺诈并阐明通过HWA及其会员福利可用的补救措施的范围。2: Use of AI Within the HWA No generative AI software, whether cloud-based or locally installed on HWA servers and devices, or on personal servers and devices of HWA volunteers and staff, or generative AI tools added to pre-existing software platforms used by the HWA, will be used in the creation of blog posts, memos, newsletters, social media posts, or other publications, marketing materials, and internal documents.同时，通过社交媒体平台使用AI来进行饲料优化，编写用于拼写检查和语法建议的软件，或通过语音助手或其他软件进行数字命令，所有这些都属于“ AI-Assiscrist cassist cassist cassistations”，被认为是标准的，并且不伸出人类的生计。因此，这些软件的这些和其他标准的非生成AI组件可用于可接受，并将在HWA工作流程中允许使用。4：监督虽然HWA无法对个人设备负责和/或应承担责任，但该组织将尽其所能，强烈鼓励志愿者，承包商和员工不积极使用违反此政策的软件。必须考虑任何此类工具，以供HWA董事会或本政策第3节中定义的适当委员会批准，然后在志愿者或员工使用之前。3：软件审核，以防止未经授权使用生成AI，HWA将定期评估已使用的软件工具和技术资产中的新功能，此外还要审查对服务条款，隐私政策的任何更改，以及任何此类工具或资产的免责声明。在每个会计年度开始时，将向所有志愿者和支持人员颁发一份HWA批准的软件工具和技术资产清单，然后将由AI监督委员会进行年度审查。HWA志愿者和支持人员只能与批准的软件或其他技术资产合作。
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