XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System结果显示
2024 年 12 月商业和消费者调查结果显示欧盟和欧元区经济信心和就业预期下降
12 月份工业信心回落（-2.2），反映出所有三个分项（即管理者的生产预期以及他们对当前订单水平和成品库存的评估）均大幅下降。在信心指标中未包括的问题中，管理者对过去生产的近期变化明显更为悲观，而对出口订单的看法则略有改善。服务业信心略有改善（+0.6），这得益于管理者对过去需求的评估明显上升。然而，这部分被需求预期的恶化所抵消。管理者对过去商业状况的评价基本保持不变。消费者信心连续第二个月下降（-1.0）。消费者对各自国家总体经济形势和大宗采购意图明显变得更加悲观。相比之下，消费者对家庭预期财务状况和过去财务状况的看法基本保持不变。零售贸易信心保持大致稳定（+0.1）。零售商报告称，未来 3 个月的业务预期有所改善，库存量评估也略有好转。然而，这些增长大多被对过去业务状况的恶化看法所抵消。由于建筑商对就业预期更为谨慎，12 月份建筑信心略有减弱（-0.5），而他们对订单的看法保持不变。表示需求不足是限制因素的建筑经理比例略有下降（-0.5 个百分点至 32.8%），同时
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
2024 年 9 月商业和消费者调查结果显示欧盟和欧元区经济情绪和就业预期大致稳定
9月份工业信心恶化（-0.8），原因是管理者对当前整体订单水平的评估大幅恶化，而对成品库存的评估恶化程度没有那么明显。管理者的生产预期几乎没有变化。关于未进入信心指标的问题，管理者对过去生产的评估和对出口订单的看法均恶化。服务业信心基本保持不变（+0.2），因为管理者需求预期的小幅改善大部分被对过去需求的更为负面的评估所抵消。管理者对过去商业状况的评估基本保持不变。9月份消费者信心有所改善（+0.5）。消费者对家庭预期财务状况明显更为乐观，对家庭过去财务状况的乐观程度较低。消费者对各自国家总体经济形势的预期和大宗采购的意图几乎没有变化。零售贸易信心基本保持稳定（-0.1）。零售商对未来 3 个月的业务预期大幅改善，但被对库存量和过去业务状况的评估恶化所抵消。9 月份建筑信心略有改善（+0.4），这得益于建筑商对订单和就业预期的评估改善。建筑经理表示需求不足（-0.2 点至 30.9%）和材料/设备短缺（-0.1 点至 6.4%）是建筑限制因素的比例仅发生了变化
2024 年 4 月商业和消费者调查结果显示欧盟和欧元区经济信心小幅下降，就业预期下降
在欧盟，ESI 的小幅下降反映了对工业和服务业的信心略有下降，而零售贸易、建筑和消费者信心则保持大致稳定。对于欧盟最大的经济体而言，法国的 ESI 显著恶化（-4.8），意大利的 ESI 稍有恶化（-1.3），而西班牙（+2.3）、德国（+1.5）和波兰（+1.5）的 ESI 则显著改善。荷兰的 ESI 保持大致稳定（+0.3）。工业信心下降（-0.7），因为管理者对当前整体订单水平的评估大幅恶化，而他们的生产预期和对成品库存的评估则保持大致稳定。在未进入信心指标的问题中，管理者对过去生产发展和出口订单的评估显著恶化。服务业信心也略有下降（-0.4），这是因为管理者对过去和预期需求的评估恶化，但对过去商业状况的评估有所改善，部分抵消了这一影响。消费者信心基本保持不变（+0.1），因为消费者对其家庭过去财务状况的看法有所改善，并且进行大宗购买的意愿有所增强，但对其国家总体经济状况的预期明显下降抵消了这一改善。消费者对家庭财务状况的预期基本保持不变。零售
2023 年 10 月商业和消费者调查结果显示欧盟和欧元区经济信心和就业预期总体保持稳定
在欧盟，ESI 读数大致稳定，这是零售贸易信心下降和服务业信心上升的净结果。工业、建筑业和消费者信心大致保持不变。在欧盟最大的经济体中，波兰（+1.4）、西班牙（+1.2）和德国（+0.5）的 ESI 有所改善。相比之下，法国（-2.9）和意大利（-0.9）的情绪明显恶化。荷兰的 ESI 保持不变（±0.0）。行业信心大致保持稳定（-0.2），因为成品库存越来越多地被评估为太少/低于正常水平，表明需求增加，而管理者对当前整体订单水平的评估则有所恶化。管理者的生产预期大致没有变化。在未进入信心指标的问题中，管理者对过去生产发展的评估更为负面，而他们对出口订单的评估有所改善。服务业信心指数小幅上升（+0.4），这要归功于管理者对需求预期的明显改善，但部分抵消了对过去需求评估的恶化和对过去商业状况的稳定评估。消费者信心指数保持不变（与 9 月相比为 ±0.0），这是因为消费者对家庭过去财务状况的看法有所改善，并有进行大宗购买的意愿，但对未来财务状况和国家总体经济状况的预期恶化抵消了这些影响。零售贸易信心指数（-1.4）大幅下降，反映出对过去商业状况发展以及库存评估的恶化，这些库存通常被认为过大/高于正常水平。相比之下，零售商对未来的商业状况变得更加乐观。建筑业信心指数基本保持稳定（+0.2），因为建筑商的就业预期略有改善，但他们的
结果显示对德克萨斯州和国家具有“巨大”的价值
2022 年，休斯顿航道及其码头还为全国提供了 340 万个就业岗位，其中包括 150 万个德克萨斯州的就业岗位。自 2018 年以来，在休斯顿港两个公共码头集装箱活动强劲增长的推动下，海运货物活动的增长为德克萨斯州带来了近 19 万个新就业岗位，并为德克萨斯州带来了超过 1000 亿美元的经济价值。坎波主席对休斯顿港的员工、合作伙伴、社区、利益相关者、劳工和行业表示自豪和深切的感谢，包括国际码头工人协会、美国海岸警卫队和美国陆军工程兵团，以及港口委员会对支持这一“增长轨迹”的指导和承诺。这项研究的积极成果进一步巩固了港口委员会继续投资休斯顿港未来的道路。该报告的数据还将帮助休斯顿港规划设施和基础设施。马丁联合公司已经代表全球港口进行了 1100 多项经济和规划研究。完整报告可通过此链接访问。执行董事 Roger Guenther 向港口委员会提交的报告呼应了研究结果：“今年，休斯顿港的集装箱出口量继续超过 2022 年的历史水平。”截至 4 月，休斯顿港的两个公共集装箱码头共处理了 1,026,260 个满载的 20 英尺当量单位 (TEU)，今年早些时候就超过了 100 万大关，这是有史以来的第一次。全年装卸集装箱总计 1,241,910 TEU。然而，执行董事警告说，“与 2022 年创纪录的货运量相比，我们继续看到进口集装箱货运量略有下降”，预计“集装箱货运量将按预期和预算正常化”。下一次港口委员会例会将于 2023 年 6 月 27 日举行。关于休斯顿港一百多年来，休斯顿港一直拥有并经营着休斯顿航道沿线的公共码头和码头，包括该地区最大的散货设施和美国最高效的两个集装箱码头。休斯顿港是航道的倡导者和战略领导者。休斯顿航道综合体及其 200 多个私人码头和 8 个公共码头统称为休斯顿港，是美国最大的水运吨位港口，也是休斯顿地区、德克萨斯州和美国的重要经济引擎。休斯顿港支持在德克萨斯州创造近 150 万个就业岗位，在全国创造 340 万个就业岗位，在德克萨斯州创造总额为 4,390 亿美元的经济活动，在全国产生 9,060 亿美元的经济影响。欲了解更多信息，请访问网站 PortHouston.com。联系人：Lisa Ashley-Daniels，公共关系总监，办公室电话：713-670-2644；手机：832-247-8179；电子邮件：lashley@porthouston.com
2023 年 3 月商业和消费者调查结果显示欧盟和欧元区经济信心和就业预期略有下降
在欧盟，3 月份 ESI 指数小幅下降，原因是工业、零售贸易和建筑业信心略有下降。服务业和消费者信心指数基本保持不变。在欧盟最大的几个经济体中，意大利（+2.0）、荷兰（+0.9）和法国（+0.7）的 ESI 指数有所上升，而波兰（+0.3）、西班牙（+0.1）和德国（-0.1）的 ESI 指数基本保持不变。3 月份工业信心再次失去动力（-0.7），原因是管理者的生产预期进一步受挫，对当前整体订单水平的评估略有恶化，而对成品库存的评估基本保持稳定。在未纳入信心指标的问题中，管理者对过去产量的评估也有所下降，而对出口订单的评估则小幅上升。服务业信心保持不变（±0.0），因为管理者对过去业务状况和过去需求的恶化看法被更光明的需求预期所抵消。经过五个月的改善后，消费者信心复苏陷入停滞（-0.1）。消费者对本国总体经济形势的乐观程度有所下降，但大宗采购意愿有所改善。消费者对家庭过去财务状况和未来财务状况的看法基本保持稳定。零售贸易信心回落（-0.6），原因是对库存量评估进一步上升。零售商对其过去和预期业务状况的评估基本保持稳定。
当局对近期的合格框架审批结果显示可再生能源发展前景乐观
美属维尔京群岛——本周，该地区朝着增加可再生能源采用迈出了渐进的步伐，维尔京群岛公共服务委员会 (PSC) 批准两家太阳能公司 Haugland VI 和 Leeward Energy 成为合格设施 (QF)。Leeward Energy 已开发了超过 20,000 兆瓦的太阳能，目前有 2,500 兆瓦正在运营，而 Haugland VI 则管理着许多当地开发项目，此外还从事电力、公用事业和土木工程。最近的 QF 指定是一个多步骤流程的一部分，该流程将允许能源公司与管理局进行谈判并达成购电协议。根据此类协议，选定的公司将保留太阳能设施的所有权和运营权。Leeward Energy 正在与管理局谈判，以固定价格向管理局出售电力。Haugland VI 尚未向管理局提交提案。购电协议的众多好处之一是它将可再生能源投资引入维尔京群岛，而管理局无需承担建设和运营所需的资金。 Seven Seas Water 与管理局签订了类似的合同，它在圣托马斯岛和圣克罗伊岛拥有并运营海水淡化厂。公共服务委员会本周的批准将有助于进一步推进州长 Albert Bryan 的倡议，即将圣克罗伊岛转变为 100% 太阳能，并有助于美属维尔京群岛的长期 2040 愿景经济战略。优先发展太阳能和电池储存对于降低对昂贵且不稳定的化石燃料发电的依赖至关重要，并将有助于保护客户免受大宗商品价格飙升的影响。虽然管理局打算在整个美属维尔京群岛推广可再生能源，但鉴于圣克罗伊岛可用土地更大更平坦，因此在圣克罗伊岛部署尤其理想。但是，无论太阳能发电场位于何处，全境的费率结构可确保所有客户都能平等地受益于可再生能源，无论位于何处。维州水电局首席执行官安德鲁·史密斯表示：“这是朝着实现地区能源来源多样化的正确方向迈出的一步。”史密斯补充道：“获得社区支持为投资者创造竞争环境对于管理局和地区成功实现可再生能源目标至关重要。”
多德-弗兰克法案压力测试结果显示监管形势严峻
概述 以下披露专门针对 TD Group US Holdings LLC（以下简称“TDGUS”）及其主要银行子公司 TD Bank N.A.（“TDBNA”）（统称“公司”或“TD”）。TDGUS 是多伦多道明银行的全资子公司，该银行是根据《加拿大银行法》特许成立的附表 I 银行。公司须根据《多德-弗兰克华尔街改革与消费者保护法》由美国联邦储备系统委员会（“FRB”）和美国货币监理署（“OCC”）制定的法规（统称“压力测试法规”）进行压力测试。1 这些监管机构提供压力测试情景，公司确定的压力测试结果可提供信息，帮助监管机构、董事会、高级管理层和市场参与者识别风险以及不利经济环境对公司资本的潜在影响。
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究