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深度学习作为机器学习的一个分支,在图像处理,计算机视觉,自然语言等方面得到广泛的运用。而“运动科学”是以多学科融合交叉作为研究手段从而达到研究目的的学科,为使研究手段更加便利,研究结果更加精确,部分学者将深度学习的研究方法引入到运动科学的研究中,并取得了优异的成果。通过对现有的深度学习发展状况和在运动科学领域中的应用进行检索并综述,提出存在的问题和对未来的展望。综述表明,将深度学习运用到运动科学领域中时,使得运动科学的诸多问题开始倾向于工业化、信息化,简化了研究过程,提高了研究效率,深入了研究层次。但由于运动科学中计算机领域人才的缺失,使其泛化性不强。面对国际体育领域学术研究范式的根本性转变,需要运动科学的研究模式更应与其他学科进行融合交叉,将世界一流体育学科作为建设目标。 相似文献
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目的：测试正三摇期间不同阶段(起跳、腾空、落地)上肢主要环节运动学参数,分析上肢及上肢主要关节运动生物力学特征变化规律。方法：选取15名健康男性专业跳绳运动员每人完成若干次正三摇跳绳动作,采集完整正三摇动作时上肢肩、肘、腕关节运动学数据,计算其他相关运动学参数。结果和结论：正三摇跳绳起跳阶段上肢各关节角度变化肩小于肘小于腕,左臂角度变化大于右臂(除右肘);正三摇跳绳腾空阶段上肢各关节角度变化更为平滑,但在加速度曲线上频频出现问题;正三摇跳绳落地阶段上肢各关节角度变化幅度较小,加速度曲线左臂相对稳定,右臂腕关节出现大幅度变化。 相似文献
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