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COX-2 抑制剂作为预先镇痛的有效性...
摘要术后疼痛，尤其是全膝关节置换术 (TKA) 术后疼痛是一个常见的问题。使用足够的止痛药是抑制疼痛副作用的主要治疗方法，即固定、运动范围（ROM）减少、血栓栓塞风险增加和康复成功率降低。先前的一些研究报告称，使用环氧合酶2抑制剂（COX-2抑制剂）进行预先镇痛可能对术后疼痛反应产生显著的治疗效果。本文的目的是通过文献研究来确定COX-2抑制剂与预先镇痛方法在全膝关节置换术中的有效性。在几个电子期刊数据库 PubMed、ProQuest 和 Google Scholar 上进行数据搜索，关键词为“环氧合酶 2 抑制剂”、“COX-2 抑制剂”、“塞来昔布”、“伐地昔布”、“罗非昔布”、“依托昔布”、“非甾体抗炎药”、“术前镇痛”和“全膝关节置换术”。在2013年至2022年期间。总体研究表明，与对照组相比，在预先镇痛的方法中使用 COX-2 抑制剂来抑制 TKA 后静息时和膝关节屈曲运动时的疼痛反应有显著的效果。采用COX-2抑制剂的PA方法也被证明能成功降低抢救性镇痛药的使用水平，这间接表明疼痛控制取得了成功。研究表明，COX-2 抑制剂可通过预先镇痛有效减轻接受 TKA 手术的患者的疼痛反应。关键词：COX-2 抑制剂、超前镇痛、全膝关节置换术 COX-2 抑制剂在全膝关节置换术中作为超前镇痛的有效性
提取特征，构建推荐系统......
该项目处理加州大学圣地亚哥分校 Julian McAuley 提供的亚马逊数据集。该项目旨在使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取亚马逊文本评论中讨论的特征。此外，一旦提取出特征，就会构建一个推荐器。为了实现这一点，该项目提出了各种模型，如主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤。首先，清理数据集并进行数据探索以观察数据中的各种趋势。根据评论的评分，创建词云以确定数据集中每个单词的重要性。在初步数据探索之后，使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取数据集中讨论的主题。[8,10] 最后，使用这些主题，在主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤等不同模型的帮助下构建推荐器。根据召回率和平均绝对误差等指标，将选择最佳模型。关键词：亚马逊，推荐器，LDA，主题建模，基于内容的过滤，矩阵分解 1.简介 互联网是重要的信息来源。过去几年，电子商务领域取得了长足的发展。几乎所有我们需要的东西都可以在网上轻松获得。亚马逊、eBay 和 Flipkart 等网站在电子商务中发挥着至关重要的作用。亚洲、非洲/中东和拉丁美洲地区超过 60% 的人口愿意在线购物 [7]。据观察，2017 年第一季度，电子商务销售额达到 1057 亿美元 [10]。如果大多数人依赖电子商务网站购物，那么概述网站上发布的有关产品的评论就很重要。其他各种客户都会阅读有关在线发布的任何产品的评论。根据现有的评论和可用的评论数量，客户往往会决定是否购买该产品。网站上任何产品的评论对于决定网站或产品的成功都起着非常重要的作用。
车辆估值的混合策略 - UON数字存储库
肯尼亚的车辆数量每年以12％的速度增长，截至2018年，国家注册舰队为400万。所有这些车辆都必须定期估值，原因是多种原因不限于保险，转售，租赁和会计。因此，重要的是要有一个易于使用，可靠，易于使用的系统，该系统可以确定车辆的价值，并给出有关该车辆的某些特性。从不同估值师获得的相同车辆获得的值的变化暴露了当代汽车估值系统中的违规行为。在需要快速汽车估值服务时，缺乏一致，准确且随时可用的工具来执行所需的估值，因为获得估值的汽车的主要方法是与有执照的评估公司或保险代理商的专家联系。现有的汽车估值机制主要依靠专家意见和使用公式来计算二手车的复合年度折旧，该折旧是从0英里处的价格中减去的，多年来根据通货膨胀进行了调整。已经尝试通过使用机器学习来自动化车辆估值，这产生了令人鼓舞的结果。已采用多元回归分析来确定对车辆值最大的车辆性质，并预测不同参数的给定值。这种方法也已成功地用于其他领域，以估计土地和FMCG等资产。在这项研究中，采用多代理系统体系结构封装了三个用于车辆价值预测的回归模型，以及一种自然语言处理模型，以从非结构化文本中从车辆描述中提取车辆功能。构建和培训了这三个模型以生成预测，每个模型都利用了基于SVM的回归和神经网络（ANN）在WEKA中的实现，或者在WEKA中实现了，或WekadeEplearning 4J版本3.8.5提供的深度学习回归。最佳性能模型为车辆估值提供了可靠的选择，其相对平均误差为11％，仅在可能的200,000条记录中接受了1000行数据的培训，因此被用于功能原型的设计。鉴于这项研究的时间，预算和计算资源限制，在给定时间，数据和计算能力的情况下，提高预测模型的性能有很大的潜力。
高温应用电容器
简介 传统上，高温电子产品的主要市场是井下石油和天然气工业。然而，航空电子、汽车和许多其他行业的应用也具有相同的关键要求：在恶劣的操作条件下（包括高湿度和多尘）的可靠性，以及承受冲击和振动的能力。 电阻器和电容器在任何电子设备和系统中都是无处不在的。缺乏可靠的高温、高值电容器几乎肯定会限制这些新应用的增长。目前市场上大多数电容器技术，例如铝电解电容器或薄膜电容器，最高温度范围限制在 125ºC - 150ºC 甚至更低。为了获得更高的温度额定值，使用陶瓷和钽电容器。 高温应用 井下 在井下电子设备中，高温通常被归类为 150ºC 及以上。过去，150ºC 至 175ºC 的温度是钻井作业的典型最高额定值。随着钻井深度和勘探条件恶劣地区的需要，这种情况显著增加。如今，油井的温度可能超过 200ºC，压力超过 25kpsi [1]。1. MWD——随钻测量（Sperry）——MWD 工具直接安装在钻头（钻头）后面。典型的深井温度为 210ºC 及以上，在非常深的天然气井中，潜在温度可能升高到 250ºC。除了承受极端高温外，此应用中使用的电子设备还必须能够应对 15G 的持续振动和 100 到 2000G 的极端冲击 [2]。2. 测井工具/有线测量——设备连接到电线并放入现有油井中进行数据收集。由高温电池供电的工具将信息存储在内部存储器中，而其他类型的设备则通过导电电缆提供在线测量。典型的最高工作温度为 225ºC，在不到 30 分钟的时间内便可达到从环境温度上升到该温度的温升。 3. 完井工具、生产监测 – 泵和阀门控制工具由永久安装的设备操作。一般而言，这些系统监测压力、流量、密度和温度。由于它们的设计使用寿命长，因此必须使用可靠性和性能最高的组件。此应用对冲击和振动的要求非常低，温度范围在 105ºC 至 175ºC 之间。 航空电子设备 工作温度可能因电子设备所处位置的不同而有很大差异。例如，靠近发动机本身的发动机控制系统的环境温度范围为 – 55ºC 至 200ºC。随着更多电动飞机的出现，电力电子设备将取代现有的液压系统。用于燃油泵、电机控制、电动制动和着陆系统将需要能够在较长的使用寿命内承受大量热循环的高温电容器。汽车 汽车电子是汽车行业中一个快速且持续增长的领域。高温设备正在取代机械或液压系统。温度条件可能有所不同，最苛刻的位置是发动机、变速箱和制动系统。发动机和变速箱的温度通常低于 200ºC，但一些安装在车轮上的部件可能达到 250ºC。
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