XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System练习的
练习的提示和解决方案
1.3.3：加密是确定性的，因此可以将Ciphertext C与M e 0（mod n）进行比较。1.3.4：给定C，将C'= C 2 E（mod n）提交给解密甲骨文以获得2 m（mod n），因此计算m。1.3.5：如果它没有语义安全性，则有一些函数f：mκ→{0，1}可以在给定的密文中计算出来，因此请选择消息m 0，m 1，使得f（m i）= i，然后一个人可以破坏IND安全性。1.3.7：UF-CMA对手是一种随机多项式时间算法，它作为输入作为签名方案的公共密钥PK，可以在其选择的消息上查询签名Oracle，并输出消息M和签名s。如果签名符合消息M和键PK的验证算法，并且MEN符号不是签名Oracle的查询之一，则对手会赢得胜利。一个方案具有UF-CMA安全性，如果每个对手都以可忽略的概率成功（在安全参数中）。参见Katz和Lindell [334]的定义12.2。1.3.8：是的，如果RSA问题很难。1.3.9：选择随机S并设置M = S E（mod n）。1.3.10：给定M呼叫签名Oracle在2 E m（mod n）上获得S'。输出S = S'2 - 1（mod n）。
2024年末G-SIB评估练习的说明
34。项目2.A. （1） - （3），在充当财务中介时仅向客户报告（即银行是对客户和CCP的对手），如果基于与客户的合同安排的银行无权在CCP违约时遭受任何损失的损失。 如果客户直接进入与CCP的衍生交易，将银行作为清算成员（CCP的）保证其客户对CCP的衍生产品贸易暴露的性能，则银行应包括衍生产品的暴露，就像已直接进入与客户交易中的交易一样。 13个国家主管可以允许其司法管辖区的银行不受且无法计算标准化的交易对手信用风险方法（SA-CCR）来报告第2.A项目。 （1）和2.A. （3）在当前的暴露法（CEM）下。项目2.A.（1） - （3），在充当财务中介时仅向客户报告（即银行是对客户和CCP的对手），如果基于与客户的合同安排的银行无权在CCP违约时遭受任何损失的损失。如果客户直接进入与CCP的衍生交易，将银行作为清算成员（CCP的）保证其客户对CCP的衍生产品贸易暴露的性能，则银行应包括衍生产品的暴露，就像已直接进入与客户交易中的交易一样。13个国家主管可以允许其司法管辖区的银行不受且无法计算标准化的交易对手信用风险方法（SA-CCR）来报告第2.A项目。（1）和2.A.（3）在当前的暴露法（CEM）下。
人类遗传学练习的其他示例
在下面的家谱中。图中还显示了 RFLP 的 DNA 带型。以1和2为标记带，用M和m表示疾病的突变和非突变等位基因，用A1和A2表示分别对应于1和2带的等位基因：a)指出是否有疾病基因和RFLP之间关联的证据b)如果有关联证据，列出所有重组受试者，并估计疾病基因和RFLP之间重组的频率c)推断第一代受试者（仅第一代）相对于疾病等位基因和RFLP的基因型； d) 解释为什么没有人只拥有最小的 DNA 片段（价值 8 分）
通过感觉练习的MIME治疗的比较效果...
贝尔的麻痹是面部瘫痪的一种急性外周形式，其特征是面部一半的神经功能丧失，主要是由于第七颅神经功能障碍而引起的。虽然其确切的病因尚不清楚，但它被广泛假定与病毒感染有关，尤其是由单纯疱疹病毒（HSV）引起的病毒感染，Vericella Zoster病毒（VZV），Epstein-Barr病毒（EBV）和胞膜巨蟹病毒（CMV）（CMV）（1）。这些病毒病原体被认为会促进面神经的炎症，这被认为是该疾病发展的关键因素。已经确定了许多诱发因素，包括年龄，妊娠（尤其是在三个月）的病史，呼吸道感染，如流感或普通感冒，以及糖尿病等全身性疾病（2，3）。
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
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
虚拟现实和弗伦克尔的练习的比较效果...
方法：在Sialkot伊斯兰中央医院门诊病患者门口进行了一项随机临床试验，样本样本是通过非概率便利性抽样选择的36名中风患者。参与者被随机分为两组：A组（虚拟现实）和B组（Frenkel的练习），每个组成18个参与者。平衡，步态和生活质量分别通过Berg Balance量表（BBS），定时和GO（TUG）测试以及中风特定的生活质量（SS-QOL）评估评估。每周三次进行每次干预措施在六周内每节30分钟。数据正态性，并将参数测试（包括配对和独立样品t检验）用于统计分析。<0.05的p值被认为是显着的。
反复练习的反复发作的运动单位行为的变化
图3募集过程中的电动机单位放电率（a，20％MVIC； B，40％MVIC），高原（C，20％MVIC； D，40％MVIC）和降临降解（E，20％MVIC; F，40％MVIC）。回合1以蓝色表示，并以红色为曲目的电动机单元。无界的彩色圆圈代表每个回合的单个MU放电率。有限的彩色圆圈指示每个参与者的个人手段。水平线显示了每个时间点的总估计边缘平均值（EMMEANS），并且晶须代表每个时间点相关的95％置信区间。*** p <0.05，在各个时间点中比基线更大； ** p <0.05，在各个时间点上大于回合2的回合； * p <0.05，在各个时间点之间。MVIC，最大自愿等距收缩。
Yong，K。E.，Hui Kieu，D.K.，Goh，Y.K.，Zhang，X. 一个基于空间状态的Omni方向碰撞警告... 细胞外囊泡及其缺血性中风中的microRNA货物 使用3D多孔结构的超级电容器的开发 近距离光学天空理论 反复练习的反复发作的运动单位行为的变化 生物信息学中的简报 生成AI驱动的语义通信网络 强化学习的基于大语言模型的基于州奖励和行动建模的建议系统 辐射测量
摘要 - 马拉里亚是由感染雌性蚊子蚊子的寄生虫引起的，是一种严重的且潜在的致命疾病，是热带地区常见的。疾病控制程序依赖于树冠内各种垂直高度的蚊子的捕获。为了支持这种疟疾控制研究工作，该提议的解决方案旨在克服涉及攀岩和手动蚊子捕获的调用方法的局限性。本文介绍了一种新型无人机导航系统的开发，该系统旨在在树冠中收集蚊子样品。我们的解决方案通过使用立体声视觉深度摄像机和对象检测算法yolov7实现3D映射算法来构建解决方案，以准确识别树檐篷中的栖息地。开发的无人机导航算法采用获得的坐标来计划合适的飞行路径。我们评估了基础针孔摄像头模型的准确性，并进行了深度摄像头的校准，以提高深度精度。此外，我们分析了Yolov7培训配置，以最大程度地减少着陆点检测中的假阳性。结果证明了我们解决方案在捕获各种垂直高度的蚊子方面的有效性，为疟疾控制程序提供了宝贵的支持。索引术语 - 马拉里亚控制，计算机视觉，无人机导航，深度摄像头，机器学习