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在爱荷华州地方法院的波尔克县法院 DTAP和TDAP在儿童中的有效性 - 阿拉斯加，5月1日... 为什么拥抱而不是禁止人工智能： CLCL 017供应链弹性证书 集中疫苗分销指南
展览B付款计划和条款I.表示帕维（Pavey）代表他向总检察长介绍了所有支票，储蓄，银行，经纪和退休帐户的真实价值，以及所有其他持有现金，股票，共同基金或现金等价物的帐户截至2025年1月17日； b。帕维（Pavey）表示，他在该包裹上只有一个房地产和房屋，代表了他的“宅基地”（根据爱荷华州法典第561.1条的定义），并且没有任何其他房地产的所有权（直接或直接）； c。帕维（Pavey）代表他在过去三个月（同意判决之日起）的平均一次性收益，每月不到1,500美元； d。 Pavey没有大量现金，但截至本同意判决之日起已报告给总检察长的其他现金；和e。 Pavey代表他目前不对合伙，合资企业，有限责任公司或公司（退休或经纪帐户中持有的股票或利息除外）持有任何权益。II。 提供文件 在法院批准该同意判决的30天内，总检察长将为Pavey提供财务报表/宣誓书（按照总检察长酌情确定的形式）（财务报表）（财务报表），Pavey同意在院长后30天内在院长向Pavey提供后30天内完成； b。 Pavey同意与财务报表一起提供，总检察长要求验证该表格中提供的信息（例如，付款存单，银行或帐户声明，纳税申报表等）提供的信息。II。提供文件在法院批准该同意判决的30天内，总检察长将为Pavey提供财务报表/宣誓书（按照总检察长酌情确定的形式）（财务报表）（财务报表），Pavey同意在院长后30天内在院长向Pavey提供后30天内完成； b。 Pavey同意与财务报表一起提供，总检察长要求验证该表格中提供的信息（例如，付款存单，银行或帐户声明，纳税申报表等）提供的信息。任何）; c。在全额支付消费者的报销金额之前，Pavey同意在4月30日以2026日历年开始的每个日历年之前提供更新，准确的财务报表；和d。在每年7月1日和1月1日的全额支付消费者偿还金额之前，Pavey同意在他的每年7月1日和1月1日通知总检察长，这是他在紧接六个月（分别为1月1日至1月1日至6月30日至7月1日至12月31日）的总可支配收入，并提供总检察官要求她向她提供此类处置收入量的任何文件。必须在适用的六个月结束后30天内不晚于30天进行通知pave。
城市规划硕士城市分析集中
2024-2025顾问：Rachel Meltzer电子邮件：rmeltzer@gsd.harvard.edu其他集中精力：Ann Forsyth，Ann Forsyth，Jerold Kayden，Rick Peiser，Carole Voulgaris，Bing Wang Wang Wang Wang wang th the Urban Analytics INSUISS学生介绍学生来描述，分析，分析和分析方法，并使用该方法进行分析和处方的问题，以解决问题和处方的问题。今天，越来越多的城市规划工作份额解决了许多地理上约束的参与者和过程之间的空间相互作用，这些参与者和过程太复杂，无法在没有计算工具的情况下可视化和分析。“大数据”和其他管理数据集的可用性正在迅速扩展，并且在处理和将其应用于计划和政策干预措施时需要熟练和护理。越来越紧迫的道德，机构和实际挑战需要导航和管理。城市分析工具现在在各种环境中使用：地理信息系统，空间统计和空间数据分析的算法方法用于本地，区域和国际规模的公共和私人规划实践。在GSD和其他哈佛学校，尤其是工程学学校，FAS，公共卫生学院，肯尼迪学校和教育研究生院。学生还可以参加麻省理工学院的课程。哈佛大学地理分析中心提供数据和软件支持以及与集中主题相关的集中研讨会和会议。请注意，课程提供可能会发生变化。此备忘录受课程可用性的修订约束。可能会引入新课程，而这里列出的一些批准的课程可能每年都不可用。本备忘录中未提及的课程不会自动获得批准，并且只有在集中顾问的审查和书面许可之后才能获得批准。以下列出的课程已被批准以满足城市分析集中度。带有星号（*）的课程涵盖了与大数据和分析有关的制度，政治或道德主题。建议学生至少要在这些主题上学习一门课程，以作为满足城市分析集中度的一部分。秋季2024年批准的课程：
集中就业通知（CEN）编号...
注意：1。将上传详细的CEN-08/2024，在线申请提交的链接将在此CEN的第21.0（a）段列出的RRB的官方网站上进行。2。CBT的日期和CBT的结果将上传到该CEN的第21.0（a）段列出的RRB的官方网站上。3。宠物的日期，文件验证，体检和empanelment的日期应不时地通过该CEN的第21.0（b）段中列出的铁路招聘单元（RRC）的网站。在线申请由RRB代表符合条件的印度国民和其他国民的RRC邀请在本CEN的第4段中提出，以在第7级CPC薪酬矩阵中的各种印度铁路部门中的第1级中的各种职位提出。在所有方面完成的申请应在线提交给所选的铁路招聘委员会，直到23.59小时为22.02.2025。
详细的集中就业通知
注意：1。将上传详细的CEN-08/2024，在线申请提交的链接将在此CEN的第21.0（a）段列出的RRB的官方网站上进行。2。CBT的日期和CBT的结果将上传到该CEN的第21.0（a）段列出的RRB的官方网站上。3。宠物的日期，文件验证，体检和empanelment的日期应不时地通过该CEN的第21.0（b）段中列出的铁路招聘单元（RRC）的网站。在线申请由RRB代表符合条件的印度国民和其他国民的RRC邀请在本CEN的第4段中提出，以在第7级CPC薪酬矩阵中的各种印度铁路部门中的第1级中的各种职位提出。在所有方面完成的申请应在线提交给所选的铁路招聘委员会，直到23.59小时为22.02.2025。
丹娜集中股息股权策略
该策略受益于对金融类股的增持，因为对业绩贡献最大的五家公司中有四家属于该行业。本季度和本年度股市表现强劲、对贷款环境改善的预期以及对特朗普政府下监管负担减轻的预期推动了这些股票的上涨。盈透证券集团继续受益于不断上涨的股票市场价值和散户投资者活跃交易的增加，所有这些都得益于该公司作为最低成本执行提供商的结构性优势。富国银行和 Discover Financial 股价上涨，因为人们相信更强劲的经济将有利于贷款增长和监管负担减轻。富国银行的资产上限可能在 2025 年取消，而 Discover Financial 正在接受反垄断审查，这是 Capital One 收购的一部分。Fiserv 在第四季度进一步走强，这得益于 Clover 持续增长的销量和本季度“成长型”股票普遍跑赢大盘的特定公司新闻。 Alphabet 的表现在一定程度上赶上了其他 Mag7 股票，因为该公司在 2024 年前三个季度的表现落后于其他 Mag7 股票，而且最新的公司报告显示，云计算业务的增长正在加速。他们最新的 Gemini LLM 模型的推出、Waymo 的增长和量子计算的进步也让投资者兴奋不已。
集中材料设计
我们的解决方案 Avient Protective Materials 团队求助于 Altair 来实施一个通用材料数据库，该数据库将成为所有部门和用户的单一真实信息来源，通过数字线索交织在一起。为实现这一目标，他们选择了 Altair® Material Data Center™ — 一个用于管理专有材料数据和相关信息整个生命周期的综合生态系统。材料数据中心使组织能够将专有数据整合到托管在 Altair One® 云创新网关上的安全企业工作区中。具有基于角色的访问控制的通用材料数据库可确保即时访问使用一致数值模型开发的已批准、修订控制的材料数据。用户可以访问数据表和原始数据，并可以动态生成模拟输入，并完全可追溯到供应商来源，确保有效的假设和跨团队的一致性。Avient Protective Materials 的每个部门现在都可以通过集中式系统访问其关键材料数据，从而轻松找到所需内容并确保数据不会重复或过时。
详细的集中通知CEN：07/2024
招聘的整个持续时间，因为RRB应仅通过SMS和电子邮件发送所有相关的与招聘有关的通信，直到招聘完全结束为止。rrbs不会在任何阶段不接受更改手机号码和邮件地址的要求。在在线申请中，将要求候选人“创建帐户”。如果候选人已经在2024年为通知的Cens创建了一个帐户，则他们也应使用相同的帐户凭据登录并申请此CEN。如果候选人没有提前创建帐户，则必须先“创建一个帐户”，然后再填写此CEN的申请。候选人被建议填写最大程度谨慎的帐户创建所需的详细信息，因为一旦创建帐户，就不会允许对任何形式的更正。在“创建帐户”表格（包括手机号码和电子邮件ID）中填写的详细信息一旦创建帐户，就无法在任何阶段进行修改。
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
评论文章，纳米粒子集中在工业规模上的跨学科角色穆罕默德·希拉兹（Muhammad Sheeraz）Javed 1，tahira batool 2，saeed ahm
评论文章纳米颗粒集中在工业规模的穆罕默德·希拉兹（Muhammad Sheeraz）1，塔希拉（Tahira）batool 2，萨伊德·艾哈迈德（Saeed Ahmad）3，iqra noreen 4*，Seemab Javed 5，Zahid Asghar Bajwa 5，Rimimsha 6，Rimimsha 6，rimimsha 6，kinza nazir 7，Muhamm of Muhamm of Muhamm of Muhamm of Muhamm of Ecoly of Seemab javed 5，Seemab Noreen 4*，Seemab Noreen 4*热带岛屿，海南省热带动物和植物生态学的主要实验室，海南师范大学，海顿师范大学，海顿571158，中国2，巴哈瓦尔布尔伊斯兰大学化学研究所纯化学，政府大学大学法萨拉巴德5化学系，巴基斯坦政府大学法萨拉巴德大学法萨拉巴德大学6号化学系，巴基斯坦政府学院拉合尔政府学院7学院，旁遮普大学，旁遮普大学，巴基斯坦旁遮普大学，巴基斯坦旁遮普大学，巴基斯坦8号。 https://doi.org/10.36348/sjls.2024.v09i12.004 |收到：08.11.2024 |接受：14.12.2024 |发表：26.12.2024 *通讯作者：IQRA Noreen纯化学系Faisalabad摘要
脑波控制：脑力锻炼和器乐相结合，达到最佳注意力集中效果
背景：为了达到最佳运动表现，教练可以通过心理生理效应进行心理操纵，最大限度地发挥大脑潜能，从而通过训练计划中的神经心理学方法提高认知和运动表现。目的：本研究旨在探索健脑活动与器乐相结合对优化β和γ脑波和提高注意力的影响。方法：本研究采用准实验方法，采用前测-后测对照组设计，涉及来自 PGRI Silampari 大学 (UNPARI) 学生活动部门的 20 名五人制足球运动员。结果：分析结果表明，参与者的β和γ脑波显著增加，注意力得到提高。结论：研究结果表明，健脑活动与器乐相结合可有效增强大脑活动和注意力。本研究为制定通过整合身体和心理方面的整体方法优化运动员表现的训练策略提供了新的见解。