ISSN 1330-3651(印刷版),ISSN 1848-6339(在线版) https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*,齐大陆,刘爽 摘要:近年来,体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明,新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上,提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务,这些产品和服务对公民来说是基本的,考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型(SMSEM)来评估城市公共体育服务的运动心理需求,目的是紧密围绕群众的体育需求,提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率,推动城市体育休闲城市建设,让更多人享受城市公共体育,保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域,丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中,从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词:人工智能;多媒体数据分析;语义;运动心理;城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为,通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员,报告了成功运动员的理想心理特征,包括:焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明,运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性,多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6],即“自然或既定的心理优势”。一般来说,体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外,还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性,这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态,以方便进一步咨询[10]。此外,问卷还测量了特定领域的因素,例如焦虑和PSIS(运动心理技能清单)团队因素、ACSI-28(运动应对技能量表-28)、APSI(运动心理技能清单)应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面:
我们希望在约克郡发展网球和板网球,从基层参与和儿童开始,直至职业比赛。我们的核心角色由 LTA 定义,我们从 LTA 获得一笔资助来开展我们的核心活动。这笔资助约占我们当前支出的 40%,因此我们严重依赖从合作伙伴关系和赞助等其他来源获得收入。我们的四个核心活动领域是志愿服务、参与、表演和比赛,每个核心活动下都有计划要实施的行动的子活动。
摘要 - 强化学习(RL)在各种计算机游戏和模拟中取得了一些令人印象深刻的成功。大多数这些成功都是基于代理可以从中学习的大量情节。在典型的机器人应用中,可行尝试的数量非常有限。在本文中,我们提出了一种应用于乒乓球机器人示例的样品效率RL算法。在乒乓球中,每个中风都有不同的位置,速度和旋转。因此,必须在高维连续状态空间上找到准确的回报。在几个试验中进行学习,该方法嵌入了我们的机器人系统中。通过这种方式,我们可以使用一个步骤的环境。状态空间在击球时间(位置,速度,旋转)时取决于球,而动作是击球时的球拍状态(方向,速度)。开发了一种基于参与者的确定性策略梯度算法,用于加速学习。我们的方法在模拟和在许多具有挑战性的场景中都具有竞争力。在200次培训发作中,无需预先培训即可获得准确的结果。呈现我们实验的视频可在https://youtu.be/uratdol6wpw上获得。
我们所有人都需要葡萄糖来产生能量,我们通过分解我们吃或喝的碳水化合物的身体创造这种能量,这会产生葡萄糖。然后将葡萄糖释放到我们的血液中,并运输到最需要它的身体部位。对于患有糖尿病的患者,他们的身体可能无法有效使用葡萄糖,因此葡萄糖在血液中积聚,导致血糖水平尖峰。我们需要一种称为胰岛素的激素将葡萄糖从我们的血液中移动到我们的细胞中,因此可以用于能量。
软式网球是日本初高中最受欢迎的俱乐部活动之一。虽然有各种网球分析结果和软件,但软式网球的分析结果和软件仍然不足。因此,我们研究了使用人工智能分析软式网球动作和战术的基础研究。我们测试了人工智能的图像识别,能够跟踪球和人,并检测骨骼。我们还测试了由两个廉价运动相机组成的简单立体相机,但尚未成功估计深度。将这两者结合起来也是未来的任务。
脑机接口 (BCI) 研究主要针对脑干中风、晚期肌萎缩侧索硬化症或肌营养不良症后无法交流的严重瘫痪患者。另一组患者是失去手臂功能的脊髓损伤者。在这方面,几个研究小组正致力于寻找解决方案,提供基于 EEG 的替代控制系统。然而,另一组患者包括无反应的患者。主要是在脑外伤后,这些人无法向体外发送任何交流信号,而且他们是否有意识也是未知的。Boly(Boly 等人 2007 年)、Owen(Owen 等人 2006 年)和 Monti(Monti 等人 2010 年)进行的 fMRI 实验表明,可以与这些意识微弱的人取得联系。在这种模式下,患者被要求想象打网球而不是空间导航。这项工作的目的是将这个范式移植到基于 EEG 的范式中,总体目标是在基于 EEG 的家庭环境中使用这种基于 fMRI 的通信。