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World File Search System肘部
关于2023年完整研究的报告
Sonia Alconini，弗吉尼亚州弗吉尼亚大学，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，于2019年10月获得资金，以协助研究“古代印加帝国边界：殖民，权力和精英策略”。 位于“安第斯山脉的肘部”中，萨马帕塔（Samaipata）是Inka统治者的两个亲戚建立的Inka Frontier装置。 评估殖民地的转变以及这些边境领主对控制控制的策略，我们通过区域规模的行人调查进行了检查：1）定居轨迹的变化和连续性； 2）农业和存储基础设施的规模； 3）Inka支持设施的性质； 4）印加和当地文化材料的分布。 结果表明，萨马帕塔（Samaipata）周围的职业有限。 也几乎没有Inka陶瓷，状态材料或Inka架构的定居点。 这与其他省级中心形成鲜明对比，其特征是Mitmaqkuna耕种殖民地的大量流入。 相反，与当地种族的政治联盟促进了附近迈拉纳河谷的农业生产。 这些资源被转移并存储在通往Samaipata的运输路线附近的两个突出的存储设施中。 考虑到Samaipata周围用圆柱形杯子（Piedras Tacita）雕刻的几个岩石艺术遗址，该中心是通过神圣节点建立的。 可能是边境领主在定向和实践中是自主的，因为他们建立了一个远离帝国核心的控制节点。 房屋是我们休息，准备食物，吃饭，照顾孩子并享受我们亲人的陪伴的空间。Sonia Alconini，弗吉尼亚州弗吉尼亚大学，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，于2019年10月获得资金，以协助研究“古代印加帝国边界：殖民，权力和精英策略”。位于“安第斯山脉的肘部”中，萨马帕塔（Samaipata）是Inka统治者的两个亲戚建立的Inka Frontier装置。评估殖民地的转变以及这些边境领主对控制控制的策略，我们通过区域规模的行人调查进行了检查：1）定居轨迹的变化和连续性； 2）农业和存储基础设施的规模； 3）Inka支持设施的性质； 4）印加和当地文化材料的分布。结果表明，萨马帕塔（Samaipata）周围的职业有限。也几乎没有Inka陶瓷，状态材料或Inka架构的定居点。这与其他省级中心形成鲜明对比，其特征是Mitmaqkuna耕种殖民地的大量流入。相反，与当地种族的政治联盟促进了附近迈拉纳河谷的农业生产。这些资源被转移并存储在通往Samaipata的运输路线附近的两个突出的存储设施中。考虑到Samaipata周围用圆柱形杯子（Piedras Tacita）雕刻的几个岩石艺术遗址，该中心是通过神圣节点建立的。可能是边境领主在定向和实践中是自主的，因为他们建立了一个远离帝国核心的控制节点。房屋是我们休息，准备食物，吃饭，照顾孩子并享受我们亲人的陪伴的空间。艾米·克拉克（Amy Clark）（哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州，于2022年10月被授予狩猎博士后奖学金，以帮助写作和研究“旧石器时代的在家：房屋及其考古签名。”物理空间在文化上有所不同，但是无论背景如何，房屋都是我们社会，文化和经济生活中一些最重要方面的设置。难怪房屋对人类具有特殊的情感和象征意义。但是家庭是怎么来的？，房屋本身如何在人类的进化中发挥作用？在家庭中及其在人类进化中的作用，受赠人考虑了构成家庭的众多经济，象征和社会行为的物质签名，然后随着时间的流逝跟踪这些签名，重点是古质石中的自制和演变的起源和进化，以及它们如何促进sapiens sapiensens sapiens sapienss sapiens的进化。佐治亚州亚特兰大埃默里大学的佩特拉·克里默（Petra Creamer）于2021年10月获得赠款，以协助研究“铁器时代帝国美索不达米亚的农村景观”。该项目深入研究了美索不达米亚北部新闻和后亚斯里亚时代期间的农村生活动态。专注于现代Erbil附近的Qach Rresh，这项研究揭示了对亚述帝国与其崩溃之间过渡的见解。通过广泛的发掘和地球物理调查，Qach Rresh被揭示为一个重要的行政中心，这可能是亚述统治期间的重要农业仓库，并将其重新用于帝国垃圾场。磁力测定调查扩展了对站点的先前知识，照亮了更大的
制造业中的AI：确保美国在制造业领域的领导和下一代技术
W OUNDED W ARRIOR P ROJECT Statement of Jose Ramos Vice President, Government & Community Relations On “Life After Limb Loss: Examining VA Amputee Prosthetics Care” S UBCOMMITTEE ON H EALTH C OMMITTEE ON V ETERANS ' A FFAIRS U.S. H OUSE OF R EPRESENTATIVES November 20, 2024 Chairwoman Miller-Meeks, Ranking Member Brownley, and Members of the Subcommittee – thank您邀请受伤的战士项目分享其关于9/11后战斗后要求假肢与退伍军人事务部（VA）面临的问题的看法。我的名字叫何塞·拉莫斯（Jose Ramos），我是受伤战士项目的政府和社区关系副总裁。在2004年，当部署到伊拉克担任美国海军陆战队狙击队的海军医院军团时，我成为了战争的伤亡，并失去了右臂在肘部之下。作为截肢者，他在很大程度上依赖于假肢和自适应设备，我在这个问题上带来了20多年的个人经验。已有20年了，WWP一直致力于我们的使命，以纪念和授权受伤的战士。除了在国会前的倡导外，我们还提供了十多个直接服务计划，专注于战士一生中各个范围内的联系，独立性和健康。这些计划涵盖了精神，身体和金融领域，以创建360度的护理和支持模型。这种整体方法使勇士能够创造一个值得生活的生活，并帮助他们建立韧性，应对技巧和同伴联系。我们的覆盖范围扩展到了200,000多名退伍军人，他们以各种方式在美国服役。根据我们2022年的年度勇士调查，大约有70个WWP战士中有一个表示截肢为与服务有关的伤害（1.4％），而3.5％的战士表示他们有假体。在有假体的人中，由于9/11后兵役，像我一样的截肢者是截肢者。1 WWP为这些战士提供了几种有影响力的计划和服务，包括我们的身体健康与健康和心理健康计划。在WWP，我们很好地了解了身心健康之间的交织在一起及其对生活质量的重大影响。此外，WWP的自适应运动计划还为退伍军人提供了某些1 WWP 2022年度战士调查，https://www.woundedwarriorproject.org/media/yllwhpx4h/wwp-2022-2022-2022-annual-antual-annual-antual-antual-antual-antual-antual-antual-antual-antual-antual-warrior-survey-survey-survey-full-report.pdf
Scopus出版年2022第3卷，第3期
标题：十种人体工程学风险评估方法的比较研究杂志：高级结构化材料，第174卷，2022年。Document Type: Book Chapter Authors: Mohamad Rashid Mohamad Rawan, Mohd Amran Mohd Daril, mamran@unikl.edu.my Khairanum Subari, khairanum@unikl.edu.my Mohamad Ikbar Abdul Wahab mikbar@unikl.edu.my Full text link: UniKL IR : https://ir.unikl.edu.my/jspui/handle/123456789/28058 Publisher : https://www.springerprofessional.de/en/a-comparative-studies-of-ten-ergonomics-risk- assessment-methods/23113842 Scopus preview: https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-S2.0-85131305457&doi = 10.1007%2F978-3-031-0141488888_15与工作相关的肌肉骨骼疾病或WMSD最常引用在与重复，过度武力，振动，接触应力和尴尬姿势的危险因素有关的各种研究中。下背部，颈部，前臂，手腕，手，肩膀和肘部是受这些WMSD影响的最常见的身体区域。科学文献表明，WMSD的最佳预防是减少对风险因素的接触。换句话说，应评估WMSD的危险因素，尤其是在工作区域，以确保工人与WMSD的风险因素的相互作用较少。WMSD的风险因素的评估可以分为三类，主观判断，直接测量和系统观察。基于审查，测量是确定WMSD风险因素的最准确和可靠的方法，但是它需要大量资源投资，而观察方法是人体工程学家使用的最常见方法。与识别危险因素的其他方法相比，观察方法比较容易且成本较低。在收集实际站点中的数据时，这也是最灵活的方法。该研究的目的是获得该方法之间的比较结果，以确定预防WMSD中最有效的人体工程学风险评估。尽管人体工程学从业人员，职业治疗师，雇主，工会工人以及健康与安全部门需要有关可预防WMSD的最有效评估方法的信息，但文献仍然很少提供应用研究，这些研究已经测试了这些方法进行比较，并且缺乏有关哪些方法是防止WMSD的最佳方法。人体工程学从业人员之间也没有任何论点，因为选择的最佳方法是开发与任务相关的实验并比较各自的结果。
Bellaseno在汉诺威医学院的关键大小的大尺寸大段骨缺陷中成功使用的3D打印脚手架
医学莱比锡，德国，2024年3月5日 - ISO 13485认证的MedTech公司Bellaseno GmbH使用增材制造技术开发可再吸收的脚手座，今天宣布，汉诺威医学院的一支小组，由汉诺威医学院，诊所外科手术的诊所，由Med. Medic博士领导。Philipp Mommsen成功地使用了Bellaseno生产的定制的，可吸收的骨替换支架，以重建由于创伤性枪伤而导致的三度开放感染裂缝后，径向轴的14 cm节骨缺陷。在汉诺威医学院接受治疗之前，该患者接受了11项手术，并进行了软组织和骨质清理术，以获得次级伤口闭合，而径向骨折仅通过环固定器稳定。在进行了六项进一步手术和全身性抗生素治疗以实现手术领域的细菌性治疗后，在汉诺威医学院使用Bellaseno的可分离脚手架进行了骨骼重建手术，并结合了自体骨移植物，该骨骨移植物的髓质骨骼腔。脚手架基于Rasomer®，这是Evonik开发的可生物降解聚合物平台。手术成功了，三个月后，患者表现出及时的骨整合，并且具有足够的肘部功能，没有任何伤口愈合障碍的迹象。此外，没有更多的感染临床迹象。案例研究发表在本月的个性化医学杂志上。脚手架是由贝拉塞诺（Bellaseno）设计的定制笼子，可与患者的解剖结构完美匹配，并确保在大空隙中安全地固定自动骨移植（RIA材料）。通过在重建手术期间定位动脉静脉环或中央血管椎弓根来实现适当的内部血管化，其中包括某些设计特征，以允许将这种脆弱的结构放置在支架内。脚手架是由Bellaseno的专有AI驱动的增材制造设施以所谓的无触摸方法制造的。由具有基本和锁定部分的内部和外部支撑框架组成的笼子由完全可生物可吸收的，高质量的GMP级Resomer®Polycoprolactone（MPCL）制成，并提供骨导导特性。在手术期间，小组决定使用血管椎弓根来确保立即进行内部血管形成，并固定并固定
社论：人类增强的神经技术
神经技术将神经科学与工程学相结合，创造出研究、修复和增强大脑功能的工具。传统上，研究人员使用脑机接口 (BCI) 等神经技术作为辅助设备，例如让闭经患者进行交流。在过去的几十年里，脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 等非侵入性脑成像设备变得更加便携和便宜，为神经技术的创新应用铺平了道路（Ayaz 和 Dehais，2018 年）。神经人体工程学和神经工程学的最新趋势是使用神经技术来增强人类的各种能力，包括（但不限于）沟通、情感、感知、记忆、注意力、参与度、情境意识、解决问题和决策（Cinel 等人，2019 年；Kosmyna 和 Maes，2019 年）。本研究主题汇集了 12 篇关于用于人类增强的非侵入式 BCI 开发的最新进展的文章，特别强调了大脑刺激和神经解码。为了介绍人类增强这一主题，Dehais 及其同事提出了一个二维框架，该框架结合了唤醒和任务参与度来表征人类增强中通常使用的不同变量，例如心理工作量和人类表现（Dehais et al., 2020 ）。具体而言，任务参与度低会导致思维游离或努力放弃，具体取决于唤醒水平，而唤醒度过高则可能导致固执己见或注意力盲视和耳聋。因此，可以使用神经技术将大脑引导到唤醒-参与空间中的最佳位置，以最大限度地提高表现，该位置的特点是中等水平的唤醒和高任务参与度，这可以通过使用大脑刺激或神经反馈来实现。本研究主题中的几项研究调查了使用非侵入性脑刺激来增强人类表现：这是神经技术领域的一个非常热门的话题（Kadosh，2014；Santarnecchi 等人，2015）。Pilly 及其同事提出了一种基于虚拟现实的新范式，使用经颅电刺激（tES）来扩展长期元记忆（Pilly 等人）。通过在参与者睡眠时施加周期性的短脉冲，他们将 48 小时内一次性观看自然情节的记忆回忆提高了 10-20%。Patel 及其同事进行了一项系统的荟萃分析，以审查使用经颅直流电刺激（tDCS）来改善上肢运动表现（Patel 等人）。脑刺激可显著减少反应时间和任务执行时间，并增加肘部屈曲任务的力量和准确性。王及其同事报告称，将大脑刺激与体育训练相结合可以增加运动诱发电位 (MEP) 幅度和肌肉强度，并降低动态姿势
社论：人类增强的神经技术
神经技术将神经科学与工程学相结合，创造出研究、修复和增强大脑功能的工具。传统上，研究人员使用脑机接口 (BCI) 等神经技术作为辅助设备，例如让闭经患者进行交流。在过去的几十年里，脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 等非侵入性脑成像设备变得更加便携和便宜，为神经技术的创新应用铺平了道路（Ayaz 和 Dehais，2018 年）。神经人体工程学和神经工程学的最新趋势是使用神经技术来增强人类的各种能力，包括（但不限于）沟通、情感、感知、记忆、注意力、参与度、情境意识、解决问题和决策（Cinel 等人，2019 年；Kosmyna 和 Maes，2019 年）。本研究主题汇集了 12 篇关于用于人类增强的非侵入式 BCI 开发的最新进展的文章，特别强调了大脑刺激和神经解码。为了介绍人类增强这一主题，Dehais 及其同事提出了一个二维框架，该框架结合了唤醒和任务参与度来表征人类增强中通常使用的不同变量，例如心理工作量和人类表现（Dehais et al., 2020 ）。具体而言，任务参与度低会导致思维游离或努力放弃，具体取决于唤醒水平，而唤醒度过高则可能导致固执己见或注意力盲视和耳聋。因此，可以使用神经技术将大脑引导到唤醒-参与空间中的最佳位置，以最大限度地提高表现，该位置的特点是中等水平的唤醒和高任务参与度，这可以通过使用大脑刺激或神经反馈来实现。本研究主题中的几项研究调查了使用非侵入性脑刺激来增强人类表现：这是神经技术领域的一个非常热门的话题（Kadosh，2014；Santarnecchi 等人，2015）。Pilly 及其同事提出了一种基于虚拟现实的新范式，使用经颅电刺激（tES）来扩展长期元记忆（Pilly 等人）。通过在参与者睡眠时施加周期性的短脉冲，他们将 48 小时内一次性观看自然情节的记忆回忆提高了 10-20%。Patel 及其同事进行了一项系统的荟萃分析，以审查使用经颅直流电刺激（tDCS）来改善上肢运动表现（Patel 等人）。脑刺激可显著减少反应时间和任务执行时间，并增加肘部屈曲任务的力量和准确性。王及其同事报告称，将大脑刺激与体育训练相结合可以增加运动诱发电位 (MEP) 幅度和肌肉强度，并降低动态姿势
CFA准备计划
CFA准备计划每周两次，在两者之间进行2-3天，交替。Basketball Throw: On your knees, grab a medicine ball (start with a 10-pounder and move up in weight as you improve), pick a side to throw from that corresponds with your throwing arm, and throw the ball 20 times with one arm.投掷后确保双手不会碰到地面。确保在投掷之前只用额外的手来稳定球；不要用它来帮助您投掷。在这项锻炼开始时进行20次投掷，然后在最后又有20个。随着您变得更强大，请保持相同的代表，但会增加药球的重量。上拉：这些并不容易，可能是您为最多准备的准备。如果您还不能进行一次上拉，那没关系，请尽可能长地悬挂在杆上的下巴上。记住，交叉，而不是在酒吧下。做5组最大引体向上。如果是本课程的第一天，请执行2组最大引体向上，然后在随后的培训日将其增加到3、4等。随着您变得更强大，您的最大将稳步增加。For girls who often have trouble doing just one pull-up, the flexed hang is an acceptable way to do the test and might be where you need to start out with this prep plan.HOWEVER, even ONE pull-up is better than a flexed hang on your official test (better score), so get to the point where you can do pull- ups, ladies!请记住，不允许使用kipping（踢或挥杆）。穿梭运行：此事件主要是关于协调和速度。或轨道上的防滑钉。我们建议您在带篮球鞋的篮球场上进行官方测试，以便您可以迅速更改指示。或者，在带有防滑钉的草皮场上。尺寸为30英尺。以最高速度出去两次。一旦您对此事件感到满意，就无需做很多代表 - 这不会有太大的区别，因为您的快速抽搐肌肉不会突然找到新的纤维来使您成为Usain Bolt。静坐：交叉手臂，将手放在衣领骨上。让某人坐在您的脚上，因此您习惯了这样做，并且不需要酒吧进行官方测试 - 您的管理员将能够握住您的脚，这不会感到奇怪。确保您的肘部在每个代表上碰到大腿，但不要放开衣领骨。做5组最大燃烧，您可以处理或直到失败，以先到者为准。如果您只是刚开始，请执行一组最大燃烧，那么下一个训练日进行了两个，依此类推。第二天您会感到酸痛！俯卧撑：确保您有某人在这些上观看您，以确保您的二头肌 - 胳膊的一部分与下面的地面相似。在实际的测试日，不要害怕在此并行规则上“作弊”，就像您的管理员所允许的那样！做1个10-25个俯卧撑的热身套装，如果您刚开始，请进行4套最大俯卧撑集，进行热身套装，然后执行一个最大设置。在下一个会话期间进行两个最大设置，依此类推。↓进行跑步和耐力训练
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
脑健身运动对唐氏综合症儿童姿势稳定的影响
饮用水可以帮助儿童大脑保持警惕和思考，其中中枢神经系统的所有生化和生化活动都取决于良好的电导率。（Brain Gym，2014年）。 Cross Crawl，在三月的爬行中，孩子们用另一侧腿移动自己的手臂，重复了三分钟。 （Panse等，2018）。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。 全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。 懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。Cross Crawl，在三月的爬行中，孩子们用另一侧腿移动自己的手臂，重复了三分钟。（Panse等，2018）。（Brain Gym，2014年）。 （Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。 全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。 懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。（Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。（Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。（Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。（Panse等，2018）。（n。（Panse等，2018）。（N。E. M. Barakat等，2016）。然后握住双手，通过手臂伸出手臂，向后伸出手臂，拇指向下伸出，然后朝下，然后朝向手掌和互锁的手指，然后用肘部向下移动到自己的胸口。E. M. Barakat等，2016）。calf泵，孩子站在墙壁上，然后向前倾斜，将自己的双手放在面对面的墙上，试图让自己的脚趾接触到地面，并在左腿上放着自己的体重，将左腿放在左腿上，同时将右手浸入右手，然后将右手带到地面上，并在舒适的范围内，在舒适的范围内，又一遍又一次地伸展了一个舒适的脚步。循环和呼吸运动形式。带孩子的重力滑翔机运动坐在椅子上，一边向前坐在椅子上，将腿伸到前面，向右越过左脚踝。深呼吸时，同时倾斜多达八个，向前倾斜，伸向脚，然后重复。（Malak等，2015）。
计算机键盘的历史
计算机键盘的演变可以追溯到1868年克里斯托弗·拉瑟姆·肖尔斯（Christopher Latham Sholes）的打字机发明。雷明顿公司从1877年开始的打字机大众营销在其广泛采用中发挥了重要作用。几个技术进步，包括电视机和打孔卡系统，有助于早期计算机键盘的开发。1946年，ENIAC计算机在1946年使用了打孔器读取器，1948年BINAC计算机的机电控制打字机进一步巩固了这一连接。在1960年代引入视频显示终端（VDT）彻底改变了用户界面，使用户可以看到他们在屏幕上键入的内容。此启用了更快的数据输入，编辑和编程。通过电键盘传输的VDT的直接电子冲动可显着减少处理时间。到1970年代末和1980年代初，所有计算机都使用了电子键盘和VDT，而Qwerty布局今天从sholes的发明中继承下来，今天仍然很突出。雷明顿公司开创了打字机的质量生产，导致标准计算机键盘的发展。根据传说，Qwerty布局是由Sholes和James Densmore开发的，以克服机械局限性。原始设计通过分开通用字母组合来最大程度地减少钥匙。尽管已经发明了其他布局，例如DVorak键盘，但由于其效率和熟悉程度，Qwerty仍然是最受欢迎的。新兴的电动打字机进一步合并打字机和计算机技术。皇家伯爵之家和埃米尔·鲍多特（Emile Baudot）等发明家改进了电视机机器，是键盘技术的突破。在1930年代，新键盘结合了打字机和电报技术，从而导致了关键系统的开发，这成为了早期添加机器的基础。关键技术被纳入ENIAC等早期计算机，而后来的设计具有电力打字机和磁带输入。到1964年，麻省理工学院，贝尔实验室和通用电气之间的合作导致了Multics的开发，Multics是一个分布的计算机系统，鼓励创建用于用户界面的视频显示终端（VDTS）。在计算机中打字技术的演变始于引入电动打字机，这使用户能够在视觉上看到他们正在键入的字符，从而使文本编辑和删除更加容易。这项创新还简化了编程，并使计算机更容易访问。早期键盘是基于电视机或关键的基础，但由于电力机械步骤减慢了数据传输的速度而有局限性。VDT技术和电子键盘的出现通过允许直接电子脉冲传输并节省时间来彻底改变计算。到1970年代末和1980年代初，所有计算机都使用了电子键盘和VDT。1990年代看到了手持设备的出现，从HP95LX开始，该设备开创了移动计算。最初，手持设备具有小的Qwerty键盘，使触摸键入不切实际。随着PDA的演变为包括Web访问，电子邮件和文字处理，引入了笔输入。但是，一开始，手写识别技术还不够强大。键盘产生机器可读文本（ASCII），这对于索引和搜索至关重要。手写可生产“数字墨水”，它适用于某些应用程序，但需要更多的内存，并且不如数字键盘准确。早期PDA在商业上不可行。苹果公司于1993年发布的牛顿项目很昂贵，其笔迹认可也很差。研究人员Goldberg和Richardson开发了一种简化的系统，称为“ Unistrokes”，将字母转换为单笔票进行输入。1996年发布的棕榈飞行员引入了涂鸦技术，使用户能够输入资本和小写字符。其他非钥匙板输入包括MDTIM和JOT，但由于数据捕获的记忆力更多，而与数字键盘相比，它们具有相似的限制。计算机键盘的演变是一段漫长而有趣的旅程，跨越了近两个世纪。从带有电报机的不起眼的开端到我们今天使用的时尚，多功能设备，键盘进行了重大的转换以满足不断变化的用户需求。####早期的早期开发，电报机中使用了物理钥匙和开关来编码信息。这项技术为现代键盘奠定了基础。1800年代看到打字机和电报的进步，进一步完善了键盘设计。键盘布局继续随着发短信的兴起而继续发展，通常会利用Qwerty风格的软键盘。#### Qwerty和Qwerty布局以外的标准成为具有软键盘的标准，但是其他布局（例如Fitaly，Cubon和Opti）也存在。随着语音识别技术的提高，其功能已添加到小型设备中，但没有取代软键盘。####键盘的未来随着数据输入对于发短信和其他应用程序越来越重要，键盘设计正在调整。像KALQ键盘一样的创新，Android设备上可用的分屏布局，旨在改善拇指型体验。键盘的演变可以追溯到1868年，托马斯·休斯（Thomas Hughes）发明了用于电报的钢琴风格的键盘。早期的计算机终端出现在20世纪初期，加州海军研究人员和Konrad Zuse的可编程计算机使用旧打字机进行了修改。20世纪中叶锯键板成为计算中的主食，带有打孔机器是前体。创新在20世纪后期加速，包括IBM的Selectric打字机启发键盘设计和DEC的VT50终端，其中包含集成的键盘和屏幕。关键里程碑包括IBM PC普及了F键盘，苹果的Lisa引入了GUI和鼠标减少键盘依赖性，Microsoft的天然键盘会引发符合人体工程学设计的变化。21世纪带来了更多的多功能性和连接性，无线键盘超过了销售中的有线模型。在整个旅程中，打字仍然是输入命令和数据的有效和直观的方式，在20世纪后期推动了键盘无处不在。第一个大众市场打字机于1874年发布，将Qwerty布局固定为打字的标准。后来，IBM的Selectric（1936）引入了一种可以旋转和倾斜以打印字母的类型球，从而可以轻松更改字体。当计算机出现时，他们采用了打字机的打字机制，这些机制最终演变成专用的计算机键盘。在1950年代，打孔器被用于输入ENIAC等早期计算机的数据，这些计算机读取了用代表数据和程序说明的孔读取卡片。IBM 1050终端（1964）将打字机机制与桌子和调制解调器相结合，创建了一个集成的系统。DEC VT50（1967）带有键盘和CRT显示屏的视频终端，使用户可以在输出时看到输出。Xerox Alto（1970）介绍了图形用户界面（GUI），使用鼠标进行交互而不是文本命令，从而降低了键盘依赖性。尽管如此，键盘在个人计算中仍然很重要，尤其是在1970年代和1980年代PC进入房屋和办公室时。标准是由IBM PC的模型F键盘（1981）和Apple Lisa（1983）等有影响力的模型设定的，该模型集成了鼠标以进行图形相互作用。IBM模型M（1984）完善了PC键盘，确保了IBM PC和克隆的一致性。后来，微软引入了天然键盘（1994年），引发了人体工程学的设计趋势，而苹果简化了其iMac（1999）的简化键盘，开始向没有单独的光标垫或功能键的简约设计转变。开关测试人员有助于识别首选的机械开关。现代键盘不断发展，基于具有新功能的原始Qwerty布局。现代键盘的关键特征包括无线连接，专业，自定义，可移植性，RGB照明，集成输入和增强的键入功能。今天的键盘生态系统提供了针对特定用例的各种设计。喜欢重音字符，专门的软件从上下文定制中受益，以提高生产率。键盘配件增强了多功能性，人体工程学和样式：腕部休息会减轻压力，钥匙开关O形圈噪声噪音和自定义键盘个性化美学。人体工程学因素通过促进适当的姿势来减少键入应变：将键盘定位在肘部水平，避免弯曲手腕，将垫片用于笔记本电脑，并在长时间的课程后休息。遵循基本的人体工程学原理可以使计算机键盘长期安全使用。现在，让我们凝视着令人兴奋的键盘可能性：增强现实键盘，脑部计算机接口，智能手套键盘，触觉娱乐，灵活的电子墨水显示器，上下文自动版，无线功率和神经反馈。激进的新设计将与传统模型共存，因为核心机制已被证明是永恒的。由于其触觉效率，持久的键盘仍然是一个积分的计算机接口。我们可以以其他输入机制不切实际地将思想转变为命令和内容。早期计算机缺乏显示和鼠标，而键盘是唯一可行的界面。但是，即使出现了新的选项，键盘的生产力也会执行许多任务。计算机键盘由于其众多优势而仍然是计算中必不可少的一部分：由于它们在大多数计算机中的广泛可用性，它们熟悉，响应，多功能，生产力和无处不在。虽然语音或笔迹（如语音或笔迹）在某些情况下已成为可行的替代方案，但在键盘上打字的速度和准确性继续使其成为生产力的核心组成部分。人类与键盘之间的这种共生关系持续了近两个世纪，键盘适应和发展以适应不断变化的人类行为和技术进步。因此，键盘的设计反映了人类需求与技术能力之间正在进行的相互作用，这是无情驱动创新的缩影。