人工智能在体育测评中的应用

在人工智能快速发展之前,校园体育测评多半为人工记录,需要大量监考人员投入时间和精力,但却不能够保证数据的准确性和有效性。近年来,随着人工智能、网络平台以及计算机视觉的发展,人们在万物互联的时代更能够感受到人工智能在多种场景下的应用。将人工智能与体育测评深度结合后,体测过程不仅变得更加快捷高效,还能够大量减少人力资源投入、节约时间成本,更重要的是体测数据还能够得到长久的保存,从而方便考生进一步追溯信息。本文基于一体化设备及智慧体测平台的功能及优势,探讨人工智能在体育测评中的应用。

基于QbD理念的茶碱凝胶骨架缓释片处方工艺设计与优化

目的:基于"质量源于设计"(QbD)理念设计并优化茶碱亲水凝胶骨架缓释片(简称为"自制缓释片")的处方工艺。方法:确定稀释剂类型、片径、黏合剂性质(即不同黏合剂种类的占比)、黏合剂用量作为关键工艺参数(CPPs),将自制缓释片与市售参比制剂溶出曲线的相似因子以及其在不同时间点的累积释放度作为关键质量属性(CQAs),采用L18(34)正交表进行设计和试验;对试验结果建立二次多项式回归模型,利用Modde 12.0软件通过最优模型进行计算并获得设计空间及其可接受范围(PAR),以确定自制缓释片的最优处方工艺,并对所得工艺进行验证试验和蒙特卡洛模拟验证。结果:获得吻合度、精确度、有效性、重现性均较好的最优模型,能较好地拟合CQAs和CPPs之间的关系;进一步计算获得设计空间及其PAR值[稀释剂最优值为乳糖;片径为9.07~9.33 mm,最优值为9.20 mm;羟丙基甲基纤维素(HPMC)K4M占HPMC总量的比例为0.50~0.83,最优值为0.80;HPMC总量为0.036 0~0.041 3g/片,最优值为0.038 7 g/片],并确定其优处方工艺为茶碱质量占比50%、HPMC K4M质量占比15.48%、HPMC K100M质量占比3.87%,其余部分使用乳糖作为稀释剂,制片后片径为9.20 mm。验证结果显示,所制备的茶碱缓释片与参比制剂具有相似的体外释放行为;模拟产生的95%以上的结果都在上、下限范围内。结论:基于QbD理念建立的茶碱缓释片处方工艺能够符合制剂设计要求,而且在PAR范围内调整CPPs所制备的产品能够符合CQAs的要求,表明QbD理念用于缓控释制剂处方工艺的设计和优化具有科学性和有效性。