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2023 年 1 月 25 日 - 美国陆军驻地
AMIM-HWG-ZA 备忘录 适用于所有士兵、陆军部 (DA) 平民、国防部 (DoD) 承包商、家庭成员以及美国陆军驻夏威夷 (USAG-HI) 设施内的访客 主题：政策备忘录 USAG-Hl-1，USAG-HI 设施体能训练 (PT) 跑步路线和行人的权利与义务 1. 参考文献。 a. AR 350-1，陆军训练和领导者发展，2017 年 12 月 10 日。 b. FM 7-22，陆军体能准备训练，2012 年 10 月 26 日。 2. 适用性。士兵、陆军部 (DA) 平民、国防部 (DoD) 承包商、家庭成员以及在 USAG-HI 设施上行人或进行 PT 的访客。 3. 政策。积极参与体能训练计划可提高生活质量和工作效率，并带来积极的身心变化。a身体健康的士兵对陆军至关重要，对战备状态有直接影响。虽然强烈鼓励和支持所有士兵充分积极地参与结构化和个人体能训练计划，但必须遵守政策和程序。参加体能训练的军事人员将遵守以下规定：(1) 指挥官可以在 06:30 之前在其单位区域（例如四方院）内举行体能训练编队；但是，这些区域的移动和节奏的召唤不会在 06:30 之前开始。除三彩虹村外，部队将避免在住房区 25 米范围内进行节奏训练。(2) 负责进行体能训练跑步编队的人员必须确保不使用未经授权的道路和街道，并在必要时使用指定的道路和街道。指挥官应联系紧急服务局寻求指导或说明。（请参阅随附地图了解批准的路线。）(3) 士兵将遵守并遵守随附地图上所示的批准跑步路线。如所示，任何住房区均无体能训练路线。 (4) 单位/组织不得在 Aliamanu 军事保留区进行体育锻炼/公路行军。 (5) 除非有专门指定和安全措施，否则不允许在停车场跑步和进行体育锻炼。在非安全道路上不允许做俯卧撑或仰卧起坐。
身体健康与发展，前2级
2（1）（b）在连续跳跃到位，向前和向后，左右，半弯以及处于tuck位置时，表现出正确的跳跃和着陆技术。pk3.ix.a.1儿童掌握了跑步，跳跃，攀爬和踏板的基本技能。pk3.ix.a.2儿童与成人支持一起进行运动序列。
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。
不良数据分析-Alisson Sol
来自巴西联邦米纳斯Gerais大学的计算机科学和剑桥大学大学的一般管理培训。不编码时，他喜欢跑步半程马拉松，踢足球，拆卸硬件，将其重新工作并重复使用其他地方的备件！
青少年计划 - 美国陆军
KEIKI FIT 计划以有趣的方式提供全面的运动表现训练方法。该计划将通过训练和游戏，专注于核心发展、平衡和正确的跑步机制。学习提高加速度、线性速度，培养品格、体育精神和正直
研究声明 - GitHub 页面
我的研究生工作重点是了解人类在自行车上保持平衡时使用的控制机制。由于自行车是一种动态复杂的车辆 [ 1 , 15 , 36 , 18 ]，充当人类与环境之间的中介，因此它是了解平衡和手动控制的理想车辆平台。我早期的研究生工作重点是将主成分分析应用于跑步机上稳定骑行期间的大量运动捕捉数据，从而确定了主要运动模式并揭示了低速时用于保持平衡的细微腿部运动 [ 17 , 35 ]。我们通过对城市周围和跑步机上更自然的骑行行为的视频分析进一步证实了这种低速行为 [ 13 ]。此后，这项工作在运动研究文献中被广泛引用。在这些初步实验之后，我设计并制作了一辆装有独特仪器的自行车，能够准确测量骑车人-车辆系统的完整动态状态 [ 21 , 32 ]，包括最
研究声明 - GitHub 页面
我的研究生工作重点是了解人类在自行车上保持平衡时使用的控制机制。由于自行车是一种动态复杂的车辆[1,15,36,18]，充当人类与环境之间的中介，因此它是了解平衡和手动控制的理想车辆平台。我早期的研究生工作重点是将主成分分析应用于跑步机上稳定骑行期间的大量运动捕捉数据，从而确定了主要运动模式并揭示了低速时用于保持平衡的细微腿部运动[17,35]。我们通过对城市周围和跑步机上更自然的骑行行为进行视频分析，进一步证实了这种低速行为[13]。此后，这项工作在运动研究文献中被广泛引用。在那些初步实验之后，我设计并制作了一辆装有独特仪器的自行车，能够准确测量骑车人-车辆系统的完整动态状态[21,32]，包括最
1001G+项目：拟南芥长阅读基因组组件的精选集合，以推进植物研究
*用于跑步：Nordborg。†其他字母列表：Carlos C. Alonso-Blanc 3，Fritschi Catri 2，Grigoreva 5， Kersey 10，康沃尔郡亚历山大5，Quichao Lian Magnus Nordborg 5，Ferdinand A. Rabbanal 2，Rebecca Schandry 2，路易莎·塞斯代尔2，塞巴斯蒂安边境
6 月 30 日星期五，CNAL 人员参加了在弗吉尼亚海滩垃圾山举行的趣味跑步活动，以鼓舞士气、增进友谊
现役美国陆军、海军陆战队、海军、空军和太空部队（包括现役、预备役和国民警卫队）军人的配偶均可申请新推出的军人配偶职业加速器试点项目 (MSCAP)，这是一项竞争激烈的多年期计划，为配偶提供在各个行业和地区的雇主处工作的 12 周带薪奖学金。