麦迪发誓将重创马刺小牛 火箭触底反弹称霸西部

        上周在纽约曼哈顿NBA商店里球迷们看到了一个神态放松、身体健康的麦迪,而这样的麦迪对于同处于西部赛区的诸强来说可是一个必须警惕的信息。在今年夏天频频进行球员采购的火箭队需要麦迪来支撑这支被寄予了无数希望的新球队,而对于麦迪自己,他需要重新证明自己,他依然有能力让火箭队成为名副其实的西部强队。

  其实要完成这个愿望是很简单的,那就是让姚明(姚明新闻,姚明说吧)和麦迪两人健健康康地同时出现在球场上。“从我第一次穿上奥兰多魔术队的战袍一直到去年为止,没有遭遇到伤病的我一直都能在比赛中收放自如,有时候还能拿到客观的个人数据。”麦迪表示:“但是去年对我来说的确是职业生涯里最为停滞不前的一段时期,今年我一定要卷土重来摆脱以前的不利局面。我现在很健康,而且随时准备回到球场上去。我认为如果能够继续给姚明成长进步的空间并且让他树立起领导火箭这支球队的自信心以及能力的话那就太棒了,上赛季后半段他的个人能力展现上升到了一个惊人的高度。我想他一定和我一样为新赛季做了充足的准备,因此只要我们两个人同时出现在比赛场地上,胜利看起来就是轻而易举的事情了。”

  在上赛季姚明和麦迪一共才在一起打了31场比赛,而火箭队所取得21胜10负的出色战绩。在其他的51场比赛中,火箭遭遇到很大的麻烦。在缺少麦迪的比赛里火箭只拿到了7场胜利但却输掉了28场,而在姚明因伤缺阵的比赛里火箭的成绩也只有7胜18负。更为糟糕的是,当姚明和麦迪同时因为伤病而高挂免战牌的时候,火箭的战绩惨不忍睹:1胜8负。上赛季火箭最终的战绩是34胜48负,他们在西南赛区垫底失去了晋级季后赛的资格。

  但是麦迪发誓,如果他和姚明都能保持健康的话,今年火箭在西南赛区的排名将会翻转过来并将马刺和小牛踩在脚下。“马刺的阵容已经有些老化,而小牛队同样出现这样的问题。”麦迪表示,“在西部赛区里除了凤凰城太阳之外我想不出有其他的对手能够阻挡我们前进的步伐,我想届时他们将会和我们争夺西部赛区的冠军头衔。”火箭队需要姚明和麦迪这两位超级巨星的协助来实现鲤鱼跳龙门的梦想,不过在今年夏天火箭队所涉及的球员转会当中,麦迪的游说天赋得到了充分的体现。正是凭借麦迪的令人叹服的劝说能力,维尔士(维尔士新闻,维尔士说吧)在最终抛弃了高薪合同而选择新赛季与姚明和麦迪并肩作战。此外麦迪认为肖恩-巴蒂尔(巴蒂尔新闻,巴蒂尔说吧)的到来将帮助他和姚明减轻在球场两端的压力。“当我们遭遇到达拉斯小牛队,他们一定会将希望寄托在大前锋诺维茨基(诺维茨基新闻,诺维茨基说吧)身上。这时我们可以使用小个子的阵容来对付他们,巴蒂尔将顶替我的位置来专心负责防守诺维茨基。而且巴蒂尔还是一个非常不错的三分射手,这对于缓解我和姚明的压力来说非常重要。

  所以,让我们紧闭双手一起祈祷在新赛季里姚明和麦迪真的能够在场上相互辉映,这样火箭的比赛应该会比上赛季来得精彩。(搜狐体育 孔孟飞英)

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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