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机器人运动：人工智能和机器人技术在运动理疗中的新兴作用
摘要：随着计算机处理能力和深度学习网络模型的更新，基于计算机软硬件的人工智能技术得到了快速发展。机器人作为人工智能技术的实体载体，作为融合多学科的综合技术，也得到了迅速发展，并在多个领域得到应用。同时，体育科学研究不再局限于运动和训练的研究，逐渐引入工程技术，使传统体育向智能体育迈进，增加了体育教学的趣味性。本文通过查阅文献资料，综述了机器人在体育领域的应用，列举了一些常见的机器人案例，并分析了不同体育项目的机器人技术，说明了对各体育项目的相对积极意义。最后，对未来趋势进行了总结和建议。 关键词：交叉学科；信息技术；智能科学；机器人应用；体育 1.引言 人工智能是一个模糊的术语，可能会引起一些重要的误解。对其进行定义以防止这种情况发生至关重要，至少要将作为自主系统的人工智能与作为机器学习的人工智能区分开来。人工智能在日常活动中的使用正在增长。与普遍看法相反，体育也不例外。体育很可能是人工智能应用疯狂增长的行业。人工智能系统是帮助完成数据存储、指导、培训等多项任务的理想工具。1体育承载着国家富强和民族复兴的梦想，科技自力更生是国家发展的重要战略支撑。当前，体育与科技的融合、协同、创新正在加速，数字化、智能化手段已成为促进全民健身和体育产业高质量发展的重要组成部分。人工智能和大数据的有效结合，是推动体育产业高质量发展的重要支撑。
低能量可用性替代指标与男性运动员运动结果中的相对能量缺乏有关
摘要 目的 确定青少年和青年男性运动员临床样本中低能量可用性 (EA) 替代指标与运动相对能量缺乏 (RED) 的预期健康和表现结果之间的关联。方法 邀请到两家三级医疗中心的运动医学诊所就诊的 15-30 岁男性运动员完成一份关于运动员健康和福祉的调查。根据调查回复，将参与者分为低 EA 组和充足 EA 组。使用 χ2 检验评估低 EA 和 RED 结果之间的关联，并使用二项逻辑回归计算 OR（显著性：p<0.05）。结果 低 EA 与自我报告的免疫、代谢、心理、心血管和胃肠道功能障碍的频率增加有关；耐力表现、训练反应、判断、协调和肌肉力量下降；以及易怒和抑郁增加。与 EA 充足的运动员相比，EA 较低的运动员更有可能出现自我报告的心血管功能障碍（OR 2.87，95% CI 1.56 至 5.26）和心理疾病（OR 3.23，95% CI 1.91 至 5.41），训练反应下降（OR 2.64，95% CI 1.38 至 5.03）和耐力表现下降（OR 2.26，95% CI 1.13 至 4.52），并且不太可能出现自我报告的性腺功能障碍（OR 0.49，95% CI 0.30 至 0.81）（p<0.05）。结论 低 EA 替代指标与男性运动员 RED 的许多不良健康结果和表现影响有关。需要对男性进行更多的前瞻性 RED 研究，以改进年轻男性运动员 RED 筛查的各个方面。
运动在我们心中...一起来！
可以得出一些结论，也出现了一些问题，因此我们需要共同努力，在 130 多年的经验基础上，为奥林匹克运动的未来制定愿景。首先，在预算飙升的背景下，申办奥运会的数量一直在减少，但在通过 2020 年议程和“新规范”后，申办奥运会的数量有所回升。提前很久就选定夏季和冬季奥运会的主办城市是正确的举措，因为它使国际奥委会和奥林匹克运动成员免于立即做出决定，并为就奥运会及其利益相关者的未来进行冷静辩论创造了适当的条件。我很高兴看到有众多国家竞相竞标举办 2036 年甚至 2040 年奥运会。但我也很高兴听到，在国际奥委会倡导的新理念下，2024 年巴黎奥运会举办后，近 82% 的法国人认为举办 2024 年巴黎奥运会对他们的国家有利。
体育参与对幼儿和青春期社会技能发展的作用
摘要。体育教育在发展儿童和青少年的社交技能方面起着重要作用。参加体育活动已被证明可以提高合作，沟通，领导和同理心等价值观。但是，在机构中的体育教育通常被认为不那么重要，甚至被忽视，尤其是在期末考试的比赛中。因此，本研究旨在深入了解体育活动的参与如何为童年和青春期的社交技能发展做出重大贡献。使用的研究方法是使用Google Scholar，Taylor和Francis，Elsevier，Eric和Sage数据基础的文献综述。本文献综述中的数据提取过程使用Prisma流程图。分析的文章从2020年至2024年发表，使用包容性标准，即来自国家和国际期刊的研究文章，研究的种群/样本/学科是幼儿和青春期。审查的文章总共来自国际和国家期刊的12篇文章。所审查的12篇文章的结果表明，参加体育运动可以帮助发展社交技能，例如合作，沟通，领导和同理心。此外，参与运动还可以改善情绪，自尊，社交网络以及在儿童和青少年中的归属感。这些发现证实了体育设施在建立年轻人的积极特征和运动价值方面的重要性。参加体育活动可为幼儿和青春期的社交技能发展做出重大贡献。这项研究的结果为未来制定更有效的学校体育教育策略的制定为基础
综合案例体验：体育商业
o Winfree, J.、Rosentraub, MS、Mills, BM 和 Zondlak, MP (2019)。体育财务和管理：房地产、媒体和新体育业务。劳特利奇。 o Conrad, M. (2017)。体育业务：场外、办公室和新闻中。劳特利奇。 o Rosner, S. 和 Shropshire, KL (2011)。体育业务。Jones & Bartlett Learning。 课程描述和目标您在 Kelley 经历中已经取得了长足的进步。您现在正在完成最后的核心课程序列。要完成这一重要的里程碑，您需要通过顶点体验展示对前八门核心课程的综合知识。这次体验的目的和本课程的重点是让您整合从部分/所有学科学到的知识，有效地与团队合作，并向面临现实世界挑战的实体创建高管级别的建议。这也是反思和庆祝的机会。具体来说，您可以选择专攻三个主题集中的其中一个。本课程定位于体育商业背景，即我们希望您将从 Kelley Direct 学到的大部分核心课程知识应用于体育商业相关主题。本课程将探讨以下主题：体育中的机会识别、体育中的媒体和知识产权、体育经济学、体育企业估值、体育商业模式、演示
冒险运动教练 (DofE) 职位描述
其他条件：保持个人和专业发展以满足工作不断变化的需求，并参加适当的培训/发展活动，包括理事会的“我的年度评估”计划。让团队中的所有员工参与并发展他们，以确保他们有明确的个人发展计划。确保所有职责和责任均按照理事会的政策和程序、行为准则和相关法规和法律履行。遵守理事会的平等机会和多元化政策，确保在服务范围内实施反歧视做法。承担与职位级别相称的不时出现的额外职责。
Tron电子竞技基金-EUR-
子基金可以从一个或多个外部ESG数据提供商中应用ESG标准，这可能不完整，不准确，不同或不可用。因此，管理公司可能会错误地评估安全性或发行人，导致安全性被错误地包括在该子基金的投资组合中或排除在外。使用ESG标准可能会影响子基金的性能，因此，与未应用此类标准的类似基金相比，子基金的性能可能不同。，如果ESG基金的投资政策中列出了ESG排除标准，则可能导致该子基金不购买某些证券，即使这样做或根据其ESG特征出售证券是有利的，即使这可能是不利的。为了根据ESG标准评估安全性或发行人，管理公司依赖于第三方ESG提供商的信息和数据，这可能是不完整，不正确或不可用的。因此，管理公司可能会错误地重视证券或发行人的风险。也存在管理公司可能无法正确应用相关ESG标准的风险，或者该子基金可能会间接接触不符合子基金使用的ESG标准的发行人。子基金，管理公司和资产经理均未对任何此类ESG评估的充分性，正确性，准确性，公平或完整性做出任何代表性或保证。
体育赛事转播定价及商业模式研究
摘要。流媒体时代的转播权发展迎来了一个变革阶段，其特点是其价格呈指数级增长。本文深入研究了这些权利的历史发展，研究了导致这一大幅上涨的多方面因素。它仔细研究了体育赛事组织者的商业模式，他们传统上依靠转播权、门票销售以及商业和品牌合作作为主要收入来源。转播权价值的轨迹逐渐上升，并在最近急剧上升。价格上涨的关键决定因素包括赛事的内在品牌价值、观众需求的动态、媒体之间的竞争强度以及体育赛事本身固有的刺激性和吸引力。这些因素共同塑造了转播权的经济格局，反映了市场力量的相互作用和体育娱乐日益商业化。
科学学院AI.IO工作参考：REQ241094职称：AI/ML运动表现分析科学家（KTP副学士）期间：30个月薪水：
科学学院ai.io工作参考：REQ241094职称：AI/ML运动表现分析科学家（KTP副助理）期间：30个月薪水：38,000英镑 - 每年44,000英镑，包括伦敦的重量（包括启动薪水）（从事的开始薪水）分析，动作质量评估，机器视觉，体育AI。申请截止日期：2025年1月12日，星期日，项目标题：AI驱动的人才侦察：革新有关项目愿景的自动化足球运动员绩效评估：传统的足球侦察方法昂贵且效率低下，依靠人类的投入和主观判断力。ai.io旨在通过利用AI技术来使足球人才识别和发展民主化，从而使玩家可以通过简单的基于移动相机的沟通和公平，一致的评估过程与更多的侦察员建立联系。目标：ai.io已经开发了一个由AI驱动的平台，该平台可以自动化侦察过程，使足球组织能够与全球数百万球员联系，试用，分析，参与，评估，开发，开发和侦察数百万球员。这个KTP项目将开发AI驱动的技术，用于分析通过移动摄像机捕获的足球录像中的场景，对象和相关球员运动，从而评估性能质量并了解环境因素如何影响玩家的成果。KTP助理角色：知识转移伙伴关系（KTP）是企业与大学之间独特的合作伙伴关系，以创造积极的影响并推动创新。KTP合伙人使用通过学术培训获得的知识和专业知识来实施创新的解决方案，以确定业务挑战。学术合作伙伴（拉夫堡大学）在整个项目中支持并指导KTP合伙人。对于AI及其在体育科学技术领域的应用中，这是一个令人兴奋的机会，该专业人士加入AI.IO，这是一家致力于开发解决方案的技术公司，用于开发用于分析业余和专业体育数据的解决方案，并为核心产品服务提供实时见解。