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安蒂斯上尉，约翰·R.
上尉约翰·R·安蒂斯出生于南卡罗来纳州哥伦比亚市，但他与父母和两个弟弟在那里生活了 20 年后，将德克萨斯州圣安东尼奥市视为自己的家。追随父亲的脚步，他于 2016 年开始就读于美国军事学院。他于 2020 年获得空间科学专业理学学士学位。在西点军校就读期间，学员安蒂斯有机会参加空中突击学校和陆军太空干部基础课程，获得空中突击翼和陆军太空徽章。毕业后，少尉安蒂斯完成了装甲基本军官领导课程 (ABOLC) 和侦察兵领袖课程 (SLC)，然后抵达德克萨斯州布利斯堡的第一个部队 4-6 IN。他立即被派往韩国，并完成了为期 9 个月的韩国轮换，担任营 AS3 和 BN UMO，确保所有 BN 和 BDE 设备从釜山港安全地重新部署回美国。重新部署后，1LT Anthis 在 BN 3 车间服役，在该营训练为炮兵和 NTC 轮换期间的不同时间点担任 BN AS3、BN S3、订单经理或 BN 到 BDE LNO。在 NTC 期间，他担任 BN LNO 与 BDE 工作人员一起行动，直接将 BDE 指挥官的信息和命令传达给 BN 指挥官和工作人员。2023 年 9 月，1LT Anthis 搬回佐治亚州摩尔堡，并于 2024 年 3 月从上尉职业课程毕业。CPT Anthis 晋升为 CPT，并于 2024 年 5 月 6 日接管执法连队指挥。CPT Anthis 是一级方程式赛车、篮球和高尔夫的狂热爱好者。在休息时间，你可以看到他观看 F1 比赛、篮球比赛、在练习场上切高尔夫球或寻找啤酒厂喝一杯。他最珍惜与家人在一起的时光，并试图在休息期间花尽可能多的时间陪伴家人。加入陆军，打败海军！
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。
老虎的心：维克多·泰格（Victor E. Tiger）25
2/14/25撰写的堪萨斯州Tisa Mason Hays。通常可以找到他在Gross Memorial体育馆举行法院和Hays Fort Hays Tech的Max Jones Fieldhouse |西北在古德兰（Goodland），漫游海斯堡技术（Fort Hays Tech）|北部中部。 他是我们心爱的吉祥物的Victor E. Tiger，现在，他期待着2月22日在Tiger的篮球比赛中获得25岁生日的狂欢。 与粉丝和学生分享生日是Victor E的喜悦。他珍贵的生日贺卡，尤其是由年轻的粉丝装饰的框架，并与他合作。 社区演唱“生日快乐”的社区增加了额外的幸福感，使它成为一个真正令人难忘的时刻。 Victor今年的生日祝福包括希望看到Cheer Squad在比赛中取得成功，并希望男子和女子篮球队赢得MIAA锦标赛。 他还希望将自己的条纹释放至少几年。 全部如何开始25年前？ 建立维克多·泰格（Victor E. 拉里·德雷里奇（Larry Dreiling）在1970年代后期曾担任吉祥物，在这项工作中发挥了关键作用。 他不仅为最初的吉祥物诉讼提供了资金，而且继续以各种方式支持该项目。 在2000年春季，在大学艺术总监玛丽·里奇韦（Mary Ridgeway）进行了广泛的设计工作之后，他经历了大约50次迭代并寻求社区的投入 - 新吉祥物与2000年《 Reveille Yearbook》的发行结合了。2/14/25撰写的堪萨斯州Tisa Mason Hays。通常可以找到他在Gross Memorial体育馆举行法院和Hays Fort Hays Tech的Max Jones Fieldhouse |西北在古德兰（Goodland），漫游海斯堡技术（Fort Hays Tech）|北部中部。他是我们心爱的吉祥物的Victor E. Tiger，现在，他期待着2月22日在Tiger的篮球比赛中获得25岁生日的狂欢。与粉丝和学生分享生日是Victor E的喜悦。他珍贵的生日贺卡，尤其是由年轻的粉丝装饰的框架，并与他合作。社区演唱“生日快乐”的社区增加了额外的幸福感，使它成为一个真正令人难忘的时刻。Victor今年的生日祝福包括希望看到Cheer Squad在比赛中取得成功，并希望男子和女子篮球队赢得MIAA锦标赛。 他还希望将自己的条纹释放至少几年。 全部如何开始25年前？ 建立维克多·泰格（Victor E. 拉里·德雷里奇（Larry Dreiling）在1970年代后期曾担任吉祥物，在这项工作中发挥了关键作用。 他不仅为最初的吉祥物诉讼提供了资金，而且继续以各种方式支持该项目。 在2000年春季，在大学艺术总监玛丽·里奇韦（Mary Ridgeway）进行了广泛的设计工作之后，他经历了大约50次迭代并寻求社区的投入 - 新吉祥物与2000年《 Reveille Yearbook》的发行结合了。Victor今年的生日祝福包括希望看到Cheer Squad在比赛中取得成功，并希望男子和女子篮球队赢得MIAA锦标赛。他还希望将自己的条纹释放至少几年。全部如何开始25年前？建立维克多·泰格（Victor E.拉里·德雷里奇（Larry Dreiling）在1970年代后期曾担任吉祥物，在这项工作中发挥了关键作用。他不仅为最初的吉祥物诉讼提供了资金，而且继续以各种方式支持该项目。在2000年春季，在大学艺术总监玛丽·里奇韦（Mary Ridgeway）进行了广泛的设计工作之后，他经历了大约50次迭代并寻求社区的投入 - 新吉祥物与2000年《 Reveille Yearbook》的发行结合了。现场直播于2000年4月3日在斯特恩伯格自然历史博物馆举行，新徽标可在University Merchandise上提供。当时，吉祥物被宣告为“首先是有史以来的，'官方'老虎吉祥物”。多年来，维克多·E（Victor E.我认为获得“内部人士的观点”并赶上我最喜欢的Dawna Evers之一，这将很有趣，Dawna Evers在2008- 2012年担任Victor E. Tiger。Dawna在海斯州立大学（Fort Hays State University）的Victor E. Tiger的旅程令人鼓舞。 她对“互联网”的热情始于五岁的时候，她决定在观看高中的野马吉祥物之后，想成为一名吉祥物。 这种愿望使她成为中学野马北部的第一个吉祥物，后来又成为了堪萨斯州奥拉斯西北高中的首届吉祥物。 Dawna对她大学时代所扮演的角色的热爱。 在2008年春天，她在大学访问期间尝试了维克多·E·泰格（Victor E. 这种经历使她能够沉浸在FHSU充满活力的精神和社区中。 Dawna为吉祥物事件做准备。 她会提前几天补充水分，以确保她为身体苛刻的角色做好准备。 在活动当天，她会通过收拾一切所需的一切来精心准备，从维克多·Dawna在海斯州立大学（Fort Hays State University）的Victor E. Tiger的旅程令人鼓舞。她对“互联网”的热情始于五岁的时候，她决定在观看高中的野马吉祥物之后，想成为一名吉祥物。这种愿望使她成为中学野马北部的第一个吉祥物，后来又成为了堪萨斯州奥拉斯西北高中的首届吉祥物。Dawna对她大学时代所扮演的角色的热爱。 在2008年春天，她在大学访问期间尝试了维克多·E·泰格（Victor E. 这种经历使她能够沉浸在FHSU充满活力的精神和社区中。 Dawna为吉祥物事件做准备。 她会提前几天补充水分，以确保她为身体苛刻的角色做好准备。 在活动当天，她会通过收拾一切所需的一切来精心准备，从维克多·Dawna对她大学时代所扮演的角色的热爱。在2008年春天，她在大学访问期间尝试了维克多·E·泰格（Victor E.这种经历使她能够沉浸在FHSU充满活力的精神和社区中。Dawna为吉祥物事件做准备。她会提前几天补充水分，以确保她为身体苛刻的角色做好准备。在活动当天，她会通过收拾一切所需的一切来精心准备，从维克多·
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