XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System落地
人工智能和机器人将共同进化，实现自主学习和行动。
①至③都是以AI与机器人融合、共同进化为目标的研发，我们将在充分合作的同时，进行AI基础技术、机器人技术等的研发。 此外，我们还将推进旨在实现我们目标的研究和开发，整合各种知识和想法，并设置评估阶段的门槛。 此外，从研究成果顺利落地到社会的角度来看，我们将考虑建立一个允许各个领域的研究人员参与解决伦理、法律和社会问题的制度。 （3）实现目标的研发方向 ○2030年 ①开发出一种在一定规则下协同工作、并且90%以上的人不会感到不舒服的人工智能机器人。 ② 开发旨在自动发现特定问题的科学原理和解决方案的人工智能机器人。 ③ 开发在特定情况下在人类监督下自主运行的人工智能机器人。 ○ 2050年 ①开发出不会让人感到不舒服、具有与人类同等或更强的身体能力、与人一起成长的人工智能机器人。 ②在自然科学领域，开发自主思考、自主行动、自动发现科学原理和解决方案的人工智能机器人系统。 ③ 开发能够自主决策、自行行动、能够在人类难以发挥作用的环境中生长的人工智能机器人。为了在2050年创造出能够自主学习、行动和成长的机器人，需要开发技术要素，并通过它们的融合和共同进化来实现模块化和系统化。为了快速实现这些目标，有效的方法是聚集被认为有前景的技术要素，以实现服务场所和行业对机器人技术和机器人功能的需求，促进研究和开发以将它们融合和共同进化，并构建一个平台来确认它们的功能。图 3 显示了通过实现这一研发理念所实现的登月目标。
德特里克堡 COVID-19 情况说明书
口罩/变更/更新： 鼓励指挥官/主管在任务允许的情况下在其组织内实施最大程度的远程办公。 所有人员（无论是否接种疫苗）在德特里克堡和森林峡谷的所有室内设施内都应佩戴口罩。车辆中有多名非同一家庭乘客的人员也必须佩戴口罩。例外情况包括：(1) 在保持社交距离的情况下短时间进食和饮水时；(2) 出于身份识别或安全目的需要短暂摘下口罩时；(3) 必要时合理安置残疾文职雇员时；(4) 如果完全接种疫苗，人员可以在单人办公室内摘下口罩，并关闭落地墙和门。 所有接种疫苗的 SM 必须随身携带并在要求时出示 CDC COVID-19 疫苗接种记录卡（或数码照片）。如果需要更换卡，SM 应咨询 PCM。 在无法保持社交距离的户外工作场所（例如 - 车队、开放式维修区和 PT 编队），人员必须佩戴口罩。 在个人生活空间（在岗位宿舍和个人营房房间）内无需佩戴口罩。 直至另行通知，格斗训练和其他类似的近距离接触训练暂停。 所有活动、会议和/或聚会的人数不得超过 50 人（包括运营/支持人员）。超过 50 人的活动、会议和/或聚会必须向陆军副部长申请豁免。 • 所有室内餐厅（上述 IAW 限制）、健身房、MWR 设施、礼拜和零售设施均获准以 100% 的容量运营。但是，如果在室内，无论疫苗接种情况如何，都必须佩戴口罩。 • 无论疫苗接种情况如何，都必须佩戴口罩并保持社交距离。 无论疫苗接种情况如何，所有顾客在健身房内都必须始终佩戴口罩。仅在淋浴或游泳时才可摘下口罩。
杰出服务十字勋章。总统指示
威廉姆森指挥他的飞机飞行员试图通过丛林树冠下降到 250 英尺高的漏斗中，以撤离伤员和死者。虽然没有其他直升机能够通过这条通道，但还是成功着陆了。落地后，威廉姆森将军冒着敌方炮火，穿梭在前线部队中，帮助和鼓励伤员和守军。他派出自己的飞机协助撤离战场上的伤员，选择留在战区，亲自指挥剩余部队的进一步战术部署。他充满活力的领导能力、不屈不挠的勇气和决心为撤离直升机的降落铺平了道路，成功撤离了大量伤员和死者，并鼓舞了剩余部队取得胜利所需的精神。威廉森将军在战场上的非凡英雄主义和他对每个士兵的深切关怀符合美国陆军的最高传统，并给他本人和国家的武装部队带来了巨大的荣誉。II 杰出服务奖章。1.根据总统指示，按照 7 月 9 日批准的国会法案的规定，卫生和公共服务部授予杰出服务奖章，以表彰其在肩负重任的职位上做出的异常功绩和杰出服务：阿福阿 R. 菲奇中将，美国陆军。1955 年 4 月至 1966 年 5 月。马丁 L. 格林上校，美国陆军炮兵。1962 年 10 月至 1966 年 5 月。保罗 D. 普利普斯准将，美国陆军。1964 年 6 月至 1966 年 5 月。贝尔利 E. 鲍威尔少将，美国陆军。 1964 年 3 月至 1966 年 3 月。（该奖项取代了授予鲍威尔将军的功绩勋章（第一橡树叶簇），以表彰他在 1964 年 3 月至 1966 年 3 月期间的杰出服务，该勋章已于
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赞助套餐黄金级赞助商价值：€3,000•徽标识别为金色水平赞助商•演讲•参与度：独立30分钟的位置或面板会议上的插槽•网络休息区域中的桌面展览•网络休息区域•3次免费会议通过•20％的销售•20％的注册•在网站上宣布网站和官方网站•官方徽标，•在官方网站上宣布，官方网站，官方徽标，•官方徽标，•官方徽标，•官方徽标，•官方徽标，•官方徽标，•官方徽标，•官方徽标，• • Corporate description with hyperlink on event website • Lead positioning of logo in on-site banners and signage • Dedicated floor-standing banner (provided by sponsor) • Company information distributed to all attendees at registration check-in • Attendee List provided one week prior to, and following the event Silver-Level Sponsor Value: €2,000 • Logo recognition as Silver-Level Sponsor • Tabletop exhibit in networking break area • 2 complimentary conference passes •额外注册15％的折扣•在官方计划指南，活动网站和电子邮件沟通中定位•活动网站上的超链接的公司描述•在现场横幅和标牌上定位徽标•专用的落地横幅（由发起人提供）（由发起人提供）•提供的与会者列表•提供在事件前一周，并在活动之前，以及事件后，并在bronze bronze contrens bron spors sprone•bron contrens•loan corne•1.500欧元•会议通行证•额外注册10％折扣•官方计划指南，活动网站和电子邮件通信中的徽标定位•活动网站上的超链接企业描述•在现场横幅和标牌中徽标识别•在活动前一周提供的与会者列表，并遵循活动
新英格兰人工智能创新生态系统
人工智能 (AI) 的崛起并不令人意外。然而，在当前这个时刻，我们处于什么位置，未来又会如何？新英格兰生态系统拥有世界知名大学、前卫初创企业和经验丰富的行业，它们将 AI 作为下一个技术工具，而 AI 的进军领域值得关注。本报告通过麻省理工学院创新生态系统利益相关者模型的视角，探讨了新英格兰当前和未来的 AI 发展。波士顿的荷兰创新网络团队应用该模型，采访了生态系统中顶级私营和公共部门利益相关者，包括研究机构、初创企业、企业、投资者和政府参与者，以了解他们对生态系统现状和未来预测的看法。我们发现了什么？首先，作为一个历史上强大的研究社区所在地，新英格兰的大学已经开发了明确的专业知识，并投入了大量的预算和人才来开发 AI。在全球趋势中，我们还观察到 AI 在工业许多领域的应用迅速增加，范围广泛。再加上当地的科研机构和卓越的人才库，新英格兰成为创新公司寻求落地和发展的有趣之地。在应用领域方面，新英格兰拥有全球领先的生命科学与健康 (LSH) 部门，这是我们采访的利益相关者的重点。新英格兰还在人工智能盛行的其他创新领域处于领先地位，例如清洁技术和先进制造业等。我们还发现，该地区在发展创新生态系统方面独树一帜，促进了不同利益相关者和部门之间的强大流动和合作。准政府组织，如 Mass Robotics 和 Mass Life Sciences，负责加速初创企业的发展并推动马萨诸塞州的创新经济，从而加强整个生态系统。生态系统中的利益相关者彼此保持着密切的联系，为潜在的跨部门合作创造了空间。这是一个让人工智能在各个部门之间自由流动的强大环境，该地区的投资者也赞同这一观察。在未来充满人工智能的时代，负责任地使用工具仍然是一个重要问题，各个领域都越来越关注这个问题，尤其是新英格兰的研究界。最后，任何初创企业在这个地区都能找到一个积极的环境来启动和扩展。
技术规格 排练室
概述 排练室是一个明亮的空间，配有落地磨砂窗和单独入口。此空间非常适合举办研讨会、朗读剧本，或者只是作为活动的休息空间。 座位 排练室可容纳 70 个站位或 50 个剧院式座位。请注意：在新冠疫情期间，在实施社交距离限制措施的情况下，容量减少到 32 个站位和 24 个坐位。 场地 排练室面积为 102 平方米，固定杆和管道底面高 2.3 米。场地内的任何表面都不得使用任何固定装置（螺丝、螺栓等）。请联系技术管理团队了解更多信息。 悬挂和索具 场地内有 3 个固定高度的内部接线照明/条形音箱。每个条形音箱都配有照明和音响设备的电源和数据，每个条形音箱可支撑整个条形音箱上均匀分布的 35 公斤/米的重量。照明 没有固定的照明控制位置，因为这个空间完全可以根据客户的特定需求进行调整。场地内的内部接线杆上有 12 个不可调光电路。 照明库存：请参阅附录 A 并联系 Technical@Riversidestudios.co.uk 获取最新计划。请注意，所有照明设备由 Riverside Studios 场地共享，视供应情况而定，并需支付额外租用费用。Riverside Studio 的照明供应商可以提供额外的设备，但需额外收费。如果有任何其他要求，请与 Riverside 技术团队讨论。 声音 没有固定的声音控制位置，因为这个空间完全可以根据客户的特定需求进行调整，但是可以使用小型 PA 进行演示、语音增强和背景音乐。声音可以通过 Dante 网络、蓝牙或有线进行控制。Riverside Studio 的供应商可以提供额外的麦克风、扬声器和后台设备，但需额外收费。如果有任何其他要求，请与 Riverside 技术团队讨论。 视频可以为排练室提供投影仪、电视等。Riverside Studio 的供应商可以提供其他设备，但需额外收费。如有任何进一步要求，请与 Riverside 技术团队讨论。
香港人工智能产业发展研究
香港生产力促进局（生产力局）是一个多元化的组织，于1967年依法成立，旨在通过不断推动世界级先进技术和创新服务来支持香港企业，从而提高生产力。生产力局是工业4.0和企业4.0的主要推动者，致力于推动香港新型工业化，并推动香港成为国际创新科技中心和智慧城市。生产力局为香港工业和企业提供全面的创新解决方案，使他们能够实现资源和生产力的利用、效率和成本的降低，并提高在本地和海外市场的竞争力。生产力局与本地工业和企业以及世界级研发机构合作，开发应用技术解决方案以创造价值。它还通过产品创新、技术转移和商业化使各个行业受益，为未来带来巨大的商机。生产力局多年来的世界级研发成果得到广泛认可，赢得了一系列本地和海外荣誉。此外，生产力局为中小企及初创企业提供即时及适时的协助，以应对瞬息万变的营商环境，并通过为企业及学术界提供未来技能培训，提升其数码能力及科技教育能力，加强人才培育和香港的竞争力。生产力局作为拥有强大人工智能应用和强大人工智能研发实力的科研机构，一直致力推动人工智能产业，成功研发人工智能技术，协助企业升级转型，在人工智能研发和推动人工智能产业方面取得重大成果。生产力局在香港科学园设立的香港工业人工智能及机器人中心（FLAIR）是香港特区政府发展的世界级创新研发平台AIR@InnoHK的成员之一，利用其技术专长、网络、创新研发和专利优势，利用人工智能提升生产力。经过多年努力，FLAIR不仅与国际科研机构及领先企业合作，还开发了Horizon OpenExplorer：工业AI应用平台，通过数据存储、模型存储和代码生成功能，为业界提供领域特定信息的获取和使用，促进各类AI技术的训练、开发和使用，并协助企业落地AI应用，切实支持香港发展成为国际科技创新中心。
华润集团 x 香港科技园公司启动“超越梦想”
2024 年 11 月 29 日 华润集团 x 香港科技园推出“超越梦想”中国助推器 助力创新科技企业加速发展 (香港，2024 年 11 月 29 日) - 华润集团与香港科技园公司联合推出“超越梦想”计划，并得到华润慈善基金慷慨捐赠 1 亿港元的支持，以培育创新科技人才。作为合作的一部分，双方宣布推出“中国助推器”项目，利用华润在香港和中国内地广泛的工业和商业资源，扩大其支持基础。这项新计划为全球创新科技公司提供量身定制的加速器计划和支持，加强他们在两个地区的市场影响力，并加强两地创业生态系统的融合。香港科技园公司首届全球助推器计划于今年 9 月取得了显著成果。五家创新科技企业在硅谷接受了为期六个月的严格培训，探索北美和其他海外市场的机会。在投资者和合作伙伴的支持下，这些企业取得了重大发展里程碑。在此基础上，香港科技园公司与华润集团联合推出“超越梦想”中国助推器项目，标志着全球助推器计划的新篇章。该项目旨在促进香港和内地高潜力创新科技企业与供应链之间的合作伙伴关系。通过加速产品的商业化，该项目寻求扩大香港、内地和国际的分销网络。欢迎对此机会感兴趣的企业提出申请，预计将选出六家有潜力的公司参加从明年开始的为期六个月的计划。华润集团助理总经理、华润创业董事会主席、华润科学技术研究院有限公司院长陈鹰先生表示：“‘超越梦想’中国助推器项目是我们与香港科技园公司共同策划的一项重要举措。 “旨在充分发挥华润的产业及商业资源优势，支持香港科学园内有潜力的初创企业成功进入国内及国际市场。我们希望通过这个平台，帮助香港初创企业突破市场准入门槛，加速创新项目的落地和发展。今天，我们相聚在这里，不仅是为了庆祝一个新项目的启动，更是要一起踏上充满希望与挑战的征程。”黄克强先生香港科技园公司行政总裁表示：“我们非常高兴与华润集团合作，共同推动香港的创新科技发展，培育新一代创新人才。‘超越梦想’中国助推计划将让我们充分利用华润集团在内地的资源，加上香港科技园公司一直以来为初创企业在创业过程中的不同阶段提供的全方位支持，我们相信这将有助于初创企业将创新理念商业化，拓展内地及全球市场，取得长远成功。”
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