XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System篮球
新生男孩篮球营的日期和时代
我同意赔偿并持有无害的凯蒂独立学区，任何雇员，管理员和/或董事会成员，无论采取行动或对任何事故，伤害或疾病，对您的财产损害或任何其他医疗状况的损害或任何其他医疗状况所采取的措施，导致我参加以下活动：2025年Morton Ranch Ranch Ranch新生男孩篮球训练营。我知道我是否是2025年莫顿牧场新生男孩篮球营的成员或家长/监护人，地区保险不会涵盖参加这项活动时受到的任何伤害。如果有的话，必须向参与者的“私人保险公司”提出任何医疗索赔。我同意赔偿并持有凯蒂独立学区，其受托人，雇员或代理人对凯蒂独立学区的所有索赔无害，其受托人，官员，雇员或代理人是由上述人的行为所造成的，同时在这一事件中涉及上述人的行为。此外，我在此明确释放并同意代表上述人，凯蒂独立学区，其受托人，官员，雇员，雇员或司员在侵权或侵权或合同中，我或以上官员在统治的人或上面的官员中，凯特（Inders）的人都在侵权或及以上的官员中，凯特（Inders）的官员都在凯特（Indection）的所有索赔或行动中都有或可能对凯特（Katy）的官员进行反对凯特（Katy参与此事件。我认识到，根据得克萨斯州法律，凯蒂独立学区，其受托人，官员，雇员或代理商具有主权豁免权和政府免疫力。考虑到上述人员被允许参加该计划，我明确放弃了我可能获得的所有索赔，包括但不限于医疗费用和工资的索赔。我知道，凯蒂独立学区，其受托人，官员，雇员或代理商没有放弃根据得克萨斯州或其他适用法律所具有的主权或政府免疫。i，签名人已经阅读了此版本并了解其所有术语。我自愿执行它，并充分了解其意义。Signature of Student ________________________________________ Date Signed _______________ Printed Name of Student __________________________________________________ Signature of Parent/Guardian _________________________________ Date Signed _______________ Printed Name of Parent/Guardian:____________________________________________ Address: City, State and Zip Code: Phone Number:
![![TV™]!. “卡姆登对阵科洛尼亚高中男子篮球赛直播...”](/simg/0/03948ae80819164a5cfdd071d25800d069626970.png)
![TV™]!. “卡姆登对阵科洛尼亚高中男子篮球赛直播...”
这场比赛的精彩之处在于，随着两支球队的不断接触，这场比赛将会是一场激烈的比赛。卡姆登队对科洛尼亚队的比赛将比湖人队更加激烈，而这正是湖人队的速度和投篮能力必须发挥作用的原因。这场比赛绝对有可能成为一场非常有趣的比赛，因为两支球队都有一些东西要向篮球界证明，因此这绝对是一场任何人都无法抗拒的比赛
![![HSTV™]!. “哥伦比亚对阵黎巴嫩高中女子篮球直播...](/simg/0/0a75e1389e3c7a128ae6d716068d41243b33724a.png)
![HSTV™]!. “哥伦比亚对阵黎巴嫩高中女子篮球直播...
比湖人队更胜一筹，而这正是湖人队的速度和投篮能力必须发挥作用的原因。这场比赛绝对有可能成为一场非常有趣的比赛，因为两支球队都有东西要向篮球界证明，因此这绝对是一场
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
篮球澳大利亚职位描述
作为国家理事机构，篮球澳大利亚（BA）与我们的州和领土成员协会一起，正处于促进，培养和发展全国篮球运动的最前沿。ba负责保护澳大利亚的这项运动。以骄傲，丰富的历史和对卓越的承诺，我们致力于发展游戏。澳大利亚篮球的这一任务将成为“每个人的比赛”，BA将领导，联系并增强澳大利亚篮球社区的体验。ba自豪地管理澳大利亚国家队（Boomers＆Opals，Rollers＆Gliders，男子和女子3x3和初级国家队），运动员Pathways，Excellence设施中心，全国冠军赛，大型国际赛事，国际活动和领导整个运动的社区计划。我们很高兴能够启动新的澳大利亚篮球战略计划（2025-2028），这是整个运动篮球2040 Vision和Refreshed BA值。这些重要的基础，以及我们的创新和解行动计划（RAP）（2024-2026），而BA的妇女和女孩战略将设定我们的方向，并代表我们将我们的使命栩栩如生。角色目的通用汽车政府关系是关键的战略领导角色。目的是推动和领导政府和国际关系战略，以实现BA和更广泛的运动。该职位将倡导在联邦和州政府的最高水平上，以确保澳大利亚的篮球资金和机会，以帮助实现BA战略计划和整个运动篮球2040年愿景。总体职责
定向练习对发展腿部肌肉的爆炸能力和年轻篮球运动员的交接技能的影响
Ahmed Kareem Lateef博士抽象篮球运动员的垂直跳跃涉及各种方法，包括定向训练方法，该方法的重点是短螺旋周期（SSC）和肌肉主轴反应。这项研究旨在确定高素质和其他训练对篮球运动员腿部肌肉爆炸能力的影响。此信息对于教练修改其培训计划以提高垂直跳跃性能并在其团队中取得成功非常有用。这项研究为教练在计划年度培训计划中计划课程的教练提供了宝贵的见解，因为垂直跳跃会影响其技术绩效。关键字：篮球运动员，陈级集中，交接技能介绍以开发篮球运动员的垂直跳跃，有几种方法，包括定向训练方法，这是依赖其在三个阶段操作的方法之一：（固结，伸长，伸长和缩短和缩短），换句话说，中心和偏心contract。定向力学取决于短螺丝周期（SSC）。通过使用对势能的肌肉纺锤体反应，在运动的偏心肌肉作用中出现拉伸，从而在肌肉的连续弹性成分（SSC）中产生张力和强烈而快速的能量存储。肌肉的连续成分类似于环，（指导）被定义为使肌肉能够达到的练习。力量及其训练对于发展一般球员的身体能力，尤其是尤其是重要的训练。它的特征是强度和速度。在尽可能短的时间内达到最大长度（力速能力称为力），许多篮球运动员在得分技巧，尤其是跳高得分方面面临着弱点，这被认为是确定重要比赛表现的重要因素之一。因此，有必要采用最有效地发展肌肉力量的现代训练方法，并且根据篮球比赛的技能表现，这项工作将决定腿部肌肉的爆炸能力受到这组玩家的手工技能的爆炸性和其他训练的影响。这项工作将在篮球运动员的物理准备领域具有实际应用。从实际的角度来看，此信息对于教练修改其特定培训计划以提高垂直跳跃性能并在团队中取得成功很重要。很明显，篮球运动员的垂直跳跃会影响他们的技术表现。我们的研究中提供的信息可以为教练在计划年度培训计划中规划高级课程方面具有重要优势。研究问题的物理准备在篮球运动中占据了重要地位。但是，这项运动中最有效的训练方法仍有待证明。篮球中最重要的特征之一是垂直跳跃。因此，我们认为研究面向钢化值的训练对腿部爆炸能力的发展以及在年轻篮球运动员中跳跃得分很重要。研究人员还试图回答以下一些问题。
布里斯班篮球公司 2023 年度报告
布里斯班篮球管理委员会 TONY COTTER 资质：目前就职：ANZ National – 负责 ANZ 更广泛的企业和商业银行部门的专业行业领域。 BBI 所担任职务：自 2013 年起担任 BBI 管理委员会委员。 所担任的其他职务：在过去 20 年中，曾在学校董事会和各种体育组织担任过各种董事会和管理委员会职务，最近 10 年则在篮球界任职。现任职位：BBI 主席。委员会：执行委员会、财务委员会、体育场行动小组治理和合规与比赛发展委员会。 RODNEY BAKER 资质：商学学士（会计学），CA。目前就职：前 Rod Baker & Co 校长 BBI 所担任职务：自 2013 年起担任 BBI 管理委员会成员。所担任的其他职务：现任职位：BBI 管理委员会、财务委员会主席。委员会：财务与体育场行动小组。 THOMAS COOGAN 资质：商学学士，FCA。现任职位：One CFO Consulting Pty Ltd 董事，特许会计师。 担任的职位：BBI 和其他职位：自 2015 年起担任 BBI 管理委员会。 担任的其他职位：执业特许会计师。 现任职位：BBI 管理委员会。 委员会：财务与治理和合规委员会。 注：2024 年 1 月空缺 ROD SENGSTOCK 资格：昆士兰大学工程学士（机械）荣誉学位。 现任职位：私营制造企业董事。 担任的职位：BBI 和其他职位：自 2013 年起担任 BBI 管理委员会。 担任的其他职位：前任主席 Lang Park。 现任职位：BBI 副总裁、体育场行动小组主席。 委员会：执行、财务和体育场行动小组。 PETER FARLOW（终身会员） 资格：昆士兰大学农业科学学士，1970 年BBI 所担任职务：自 2000 年起担任 BBI 管理委员会成员，大部分时间担任 GBL 分委员会主席。自 2009 年起担任 BBI 管理委员会副主席，任期 2 年，其中短暂担任主席，自 2009 年起担任 BBI 执行委员会成员。所担任的其他职务：在昆士兰新闻部担任高级研究科学家 15 年。随后建立并运营了 20 年的大型花卉生产、批发和零售企业。在 BBI 布里斯班子弹委员会担任财务主管和人事官至少 2 年现任职位：管理委员会，游戏开发主席。委员会：执行委员会，财务，体育场行动组，游戏开发，治理和合规性。 TRISH HAYES（终身会员） 资质：无 现任职业：儿童、青少年司法和多元文化事务部首席管理会计师。 BBI 所担任职务：自 2000 年起担任 BBI 管理委员会成员。球员、计分员、裁判。
国家篮球协会（NBA）数字国家篮球协会（NBA）数字转型：解释性案例研究Tran
该期刊在波兰参数评估的教育和科学部有20点。附件Derecge教育和科学部长21，2021。 不 32582。 有期刊的独特标识符：201398。 分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理和质量科学（社会科学领域）。 2019年的部长积分 - 现年20点。 宣布2021年12月21日的教育与科学部长 32582。 有一个独特的杂志ID：201398。 分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理和质量科学（社会科学领域）。 ©作者2023;本文发表在波兰托伦的Nicolaus Copernicus University的被许可人Open Journal Systems开放访问权限。 本文根据创意共享属性的条款进行分发，该许可允许在任何媒介中使用任何非商业用途，分发和复制，前提是原始作者和源。 这是根据Creative Commons归因于非商业许可证共享的条款许可的开放访问文章。 （http://creativecommons.org/licenses/by-nc-a/4.0/），只要引用了该工作，允许在任何媒介中允许，非商业用途，分发和复制。 作者宣布，关于本文的出版没有利益冲突。 收到：27.03.2023。 修订：27.03.2023。附件Derecge教育和科学部长21，2021。不32582。有期刊的独特标识符：201398。分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理和质量科学（社会科学领域）。2019年的部长积分 - 现年20点。宣布2021年12月21日的教育与科学部长32582。有一个独特的杂志ID：201398。分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理和质量科学（社会科学领域）。©作者2023;本文发表在波兰托伦的Nicolaus Copernicus University的被许可人Open Journal Systems开放访问权限。本文根据创意共享属性的条款进行分发，该许可允许在任何媒介中使用任何非商业用途，分发和复制，前提是原始作者和源。这是根据Creative Commons归因于非商业许可证共享的条款许可的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-a/4.0/），只要引用了该工作，允许在任何媒介中允许，非商业用途，分发和复制。作者宣布，关于本文的出版没有利益冲突。收到：27.03.2023。修订：27.03.2023。接受：08.04.2023。发布：08.04.2023。
使用可解释模型的机器学习方法预测NCAA篮球运动员到达NBA
摘要：在国家篮球协会（NBA）的背景下，在包括体育和篮球在内的各种应用领域中使用了机器学习和知识发现中的预测模型，在这里可以找到相关的预测问题。在本文中，我们应用了监督的机器学习来检查NCAA篮球联盟中的历史和统计数据以及来自NCAA篮球联赛球员的功能，并解决了自动识别NCAA篮球运动员的预测问题，具有极好的机会达到NBA并获得成功。这个问题不容易解决；除其他困难外，许多因素和高度不确定性可能会影响篮球运动员在上述情况下的成功。解决这个预测问题的主要动机之一是为决策者提供相关信息，从而帮助他们改善雇用判断。为此，我们的目标是实现产生可解释的预测模型表示和令人满意的准确性水平的优势，因此，考虑到可解释性和预测精度之间的交易，我们已经投资于白盒分类方法，例如诱导决策树，以及逻辑回归。但是，作为基准，我们认为相关方法是黑框模型的参考。此外，在我们的方法中，我们探索了这些方法与遗传算法相结合，以提高其预测精度并促进特征降低。此外，分析还强调了哪些特征在模型中最重要。结果已经对结果进行了彻底的比较，并且已经强调了表现出色的模型，从而揭示了最佳白盒和黑匣子模型之间的预测精度差异很小。遗传算法和逻辑回归的配对特别值得注意，超过其他模型的预测精度和显着的特征降低，有助于结果的解释性。
人工智能在篮球训练中的应用
篮球运动于1891年由马萨诸塞州斯普林菲尔德市体育学教授詹姆斯·奈史密斯发明。它已有130年的历史，是世界上最受欢迎的运动项目之一。在美国，2021-2021年每年至少打过一次篮球的人数将超过每年2700万人。国际篮联估计，全球至少有4.5亿人参与这项运动。在我国，我国普通篮球人口为1.25亿，约占全球篮球总人口的1/4，核心篮球人口为7610万。可以看出篮球运动在我国非常受欢迎。美国职业篮球联赛（NBA）比赛被公认为世界上职业篮球的最高水平。2001年至2022年，NBA联盟总收入将达到100.2亿美元。近年来，很多新技术被运用到篮球训练和比赛中。国家体育总局2021年10月发布的《体育发展“十四五”规划》明确提出，信息技术在体育领域广泛应用。14届全国人大代表、中国篮协主席姚明表示，中国篮球要走“数字化道路”。人工智能数字化对于提高运动员技术水平、减少运动损伤、提升比赛观赏性、吸引球迷、促进篮球相关产业发展等都具有重要意义。意义重大。人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它使计算机能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。机器学习是人工智能的一个子集，它通过学习数据中的模式来自动提高计算程序的性能，并已成功应用于各个领域。人工智能的优势在于它可以快速分析和处理海量数据，并且数据分析方法不断改进，使用户能够获得手动方法难以获得的重要信息。毫无疑问，它是人类未来最有前途的技术之一，它的好处正在延伸到体育界。本文全面概述了人工智能在篮球领域的应用。关键词：体育智能；人工智能；运动训练。