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基于人工智能的改进检测方法血液兴奋剂在体育运动中的应用
摘要 — 世界各地的体育官员都面临着难以置信的挑战，因为运动员为了提高比赛成绩而采取了不公平的训练手段。其中包括服用激素类药物或输血以增加力量和训练效果。然而，目前对这些情况的直接检测包括基于实验室的方法，但由于成本因素、医疗专家的可用性等原因，这种方法受到限制。这导致我们寻求间接测试。随着人工智能在医疗保健领域越来越受到关注，提出一种基于血液参数的算法来改善决策非常重要。在本文中，我们提出了一种基于统计和机器学习的方法来识别血液样本中兴奋剂物质 rhEPO 的存在。索引术语 — 血液兴奋剂、人工智能、药物滥用、rhEPO、世界反兴奋剂机构、体育
使用带信标的 BLE 为运动中的用户提供高保真室内导航系统
摘要 由于缺乏可用的 GPS 信号，室内定位和微定位系统变得复杂。蓝牙和 WiFi 填补了这一空白，但这些系统在用户移动时难以保持准确性。使用平滑算法和运行 iBeacon 软件的均匀分布的 BLE 信标，搭配定制设计的 iOS 应用程序，在用户移动时可实现 2 米的精度。本文介绍了以下研究成果：1) 一种使用低成本 BLE 信标的新型室内定位和导航预测系统，当用户以步行速度移动时，其精度为 2.2 米；2) 一种通用室内微定位系统，可以轻松快速地部署到新环境中（数小时内）；3) 5 种平滑算法的比较和性能分析；4) 一种架构模型，其他研究人员可以通过它扩展我们在室内定位和导航方面的工作。
人工智能在篮球运动中的应用
篮球运动是全球最受欢迎的运动项目之一，其相关产业也产生了巨大的经济效益。近年来，人工智能（AI）技术在篮球运动中的应用引起了大量关注。我们通过文献检索，对AI在篮球运动中的应用研究进行了全面的综述。目前的研究主要集中在篮球队和球员表现的AI分析、比赛结果预测、投篮分析预测、AI教练系统、智能训练机与竞技场、运动伤害预防等方面。大多数研究表明，AI技术可以提高篮球运动员的训练水平，帮助教练制定合适的比赛策略，预防运动伤害，提高比赛观赏性。同时也发现，发表的论文数量和水平相对有限。我们认为AI在篮球运动中的应用还处于起步阶段。我们呼吁相关行业加大这方面的科研投入，推动篮球运动水平的提高，让篮球运动在世界范围内的普及和发展越来越精彩。
手动运动中皮质肌肉耦合的探索
抽象目标。这项研究的主要目的是研究皮质肌肉，皮质内和肌间耦合。在此，我们建立了一个Cortico-Muscular功能网络（CMFN），以评估与制作拳头，张开手和手腕屈曲相关的网络差异。方法。我们使用转移熵（TE）来计算脑电图和肌电图数据之间的因果关系，并建立了TE连接矩阵。然后，我们应用了图理论来分析CMFN的聚类系数，全局效率和小世界属性。我们还使用hulief-f来提取beta2频段的TE连接矩阵的特征，以进行不同的手动运动，并在使用此功能进行动作识别时观察到高精度。主要结果。我们发现，Beta频段中三个动作的CMFN具有小世界属性，其中Beta2频段的小世界更强大。此外，我们发现提取的特征主要集中在左额叶区域，左运动区域，枕叶和相关肌肉中，这表明CMFN可用于评估与不同手动运动相关的皮层和肌肉之间的耦合差异。总体而言，我们的结果表明，Beta2（21-35 Hz）波是皮质和肌肉之间的主要信息载体，并且可以在Beta2频段中使用CMFN来评估皮质肌肉耦合。意义。我们的研究初步探讨了与手动运动相关的CMFN，提供了有关皮质和肌肉之间信息传播的其他见解，从而为中风患者的病理学皮质区域奠定了基础。
运动中心理图像期间的神经振荡
当前研究的目的是使用各种相关的脚本根据教学方式（指导性与自我生产）检查图像的皮质相关性。根据专家表现的方法，我们采取了一种特殊的观点，分析了经验丰富的两次奥运会运动员的心理图像，以验证不同的教学方式是否具有不同的成像模式（即，指导性与自我制作）和不同的脚本（例如，训练或竞争环境）可能会不同于大脑活动。主题听取了从两项现有的调查表中获取有关运动能力的每个先前记录的脚本，然后要求想象一下场景一分钟。在任务过程中，使用EEG（32通道G。Nautilus）监测脑波。我们的发现表明，有指导的图像可能会引起较高的高α和SMR（通常与选择性注意的相关），而自我产生的图像可能促进更高的低α（与全球静止状态和放松有关）。根据神经效率假设作为最佳性能和短暂性低框架作为流量状态的标志，讨论了结果。提出了实践心理培训建议。
2021年5月的Covid-19疫苗接种运动中的移民纳入
o许多NDVP可能意味着将移民包括在优先组中进行疫苗接种，而无需明确提及它们。o在NDVP中使用的术语可能存在差异，并且潜在地与IOM/WHO的术语保持一致。o在某些情况下，政策可能是包括移民的包含的，但现实可能会呈现政策制定者并未将其视为某些类别移民的障碍的各个方面和过程。o此外，IOM指出，有些政策制定者宁愿避免出于各种原因将移民纳入运动的意图（例如，避免在普通人群中产生仇外反应）。
15.2 简谐运动中的能量
考虑图 15.11，其中显示了一个连接到弹簧的振荡块。在无阻尼 SHM 的情况下，能量在动能和势能之间来回振荡，随着系统振荡，能量完全从一种形式的能量转换为另一种形式的能量。因此，对于连接到弹簧的无摩擦表面上的物体的简单示例，运动开始时弹簧中存储的所有能量都是弹性势能。当物体开始移动时，弹性势能转化为动能，在平衡位置完全变为动能。然后，当弹簧被拉伸或压缩时，能量又被转换回弹性势能。当动能完全转换时，速度变为零，然后重复此循环。了解这些循环中的能量守恒将在此处以及以后的 SHM 应用（例如交流电路）中提供额外的见解。
灵长类动物的上顶叶：一种与环境相互作用的感觉运动中心
猕猴的优质顶叶占据了海报中的partoftheparietallobeandplaysacracialrolein，这是信息源的整合（来自视觉，运动，运动和体感大脑区域），以实现高级COG固态功能的目的。该区域涵盖了室内沟和顶枕沟，其中包括Alsotheprecuneatecortecortecortecortexinthemesialsialsialsialsialsialfaceferefthehemisphere。它载有固定性的遗传性：PE，PEIP，PECI前后和PEC，MIP，PGM和V6A。最近研究的基于功能的mrihavesesgestdputativehumanhomologue of theareasoftheareasofthemacaquesuerparietallobule。在这里我们回顾了解剖学细分，猕猴上顶叶的皮质和丘脑皮质连接，与生理和病变状况的组织和组织中的人体学和组织相关联。猕猴大脑这一部分的知识可以帮助理解病理状况，这些病理状况使人类的正常行为行为融合了手臂的正常行为，并且可以激发大脑计算机界面进行与周围环境相互作用所需的ininmoreAccurateWaysworewaysorimotorimotortortransortation。
在不断增长的反疫苗运动中的免疫消息传递，沟通和外展
这一切都在1982年发生了变化，当时英国新闻简介显示了严重残疾儿童的生动照片，他们被认为遭受了脑部损害的脑部损害，这是对百日咳的反应（pertussis）vac Cine，在美国国家电视台上播出[3]。科学家花了24年的时间才证明这些主张是不真实的[4]，而新闻简介产生的恐惧永远改变了我们的免疫系统。随着制造商成为与疫苗相关诉讼的“深层口袋”，疫苗价格上涨。医生由于财务和责任问题将患者转介到卫生部门进行免疫接种[5]。作为回应，国会于1986年授权疫苗伤害补偿计划向那些可能受疫苗受伤的儿童赔偿，以保护医生和制造商免受疫苗相关诉讼，并稳定疫苗的生产和价格[6]。
Src 激酶构象失活的全原子自适应偏置路径优化：αC 螺旋和活化环协同运动中的开关静电网络
我们采用一种通过精心选择的约化变量空间来优化构象途径的方法，以增进我们对蛋白质构象平衡的理解。自适应偏置路径优化策略利用约化变量空间中路径区域的无限制增强采样来确定两个稳定终态之间的宽路径。应用于 Src 酪氨酸激酶催化结构域的失活转变揭示了对这种研究透彻的构象平衡的新见解。通过识别沿路径的运动和结构特征获得的机制描述包括支持转变的切换静电网络的细节。沿路径的自由能垒来自螺旋 α C 的旋转，它与活化环 (A 环) 以及 C 叶远端区域的运动紧密相关。约化变量的路径轮廓清楚地显示了高度相关的运动。网络中残基之间的静电相互作用交换是这些相互依赖运动的关键。此外，全原子模型在定义路径时提高的分辨率显示出 A 环运动的多个组成部分，并且 A 环的不同部分在整个路径的长度上做出贡献。