高水平乒乓球运动员上交叉综合征的PNF干预效果,张秦,刘锦洁,目的:分析高水平乒乓球运动员的身体姿势和强、弱动作模式与上交叉综合征出现的联系,研究PNF技术对上交叉综合征的干预效果。方法
2024-03-29 16:51:48 773KB 首发论文
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羽毛球队有男女运动员各n人。给定2 个n×n矩阵P和Q。P[i][j]是男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势;Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势。由于技术配合和心理状态等各种因素影响,P[i][j]不一定等于Q[j][i]。男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男女双方竞赛优势为P[i][j]*Q[j][i]。设计一个算法,计算男女运动员最佳配对法,使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。 编程任务:设计一个算法,对于给定的男女运动员竞赛优势,计算男女运动员最佳配对法,使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。 如下面sample的数据: P= 10 2 3 2 3 4 3 4 5 Q= 2 2 2 3 5 3 4 5 1 最大的男女双方竞赛优势总和为:10*2 + 4*5 + 4*3 = 52 最佳搭配为:(女1,男1)(女2,男3)(女3,男2) Input 输入数据第一行有1 个正整数n (1≤n≤10)。接下来的2n行,每行n个数。前n行是P,后n行是Q.
2024-01-26 08:00:28 910B 运动员最佳匹配问题
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超等长训练对陈旧性肩袖损伤网球运动员的康复干预,黄鹏,沈清源,目的 研究拟通过对有陈旧性肩袖损伤的网球运动员进行超等长训练的方法,使用等速肌力测试仪比较训练前后肌肉力量特征,探讨这一�
2023-12-14 11:42:49 274KB 首发论文
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flash足球运动员踢球动画是一款足球运动员踢球动作锻炼动画素材下载。
2023-04-08 01:50:10 55KB 足球 运动员 踢球 踢足球
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希腊奥林匹克运动员雕塑数据集,包含:宙斯、赫拉、波塞冬、得墨忒耳、雅典娜、阿波罗、阿尔忒弥斯、阿瑞斯、赫菲斯托斯、阿佛洛狄忒、赫尔墨斯和赫斯提亚或狄俄尼索斯,。每类有200张图片 希腊奥林匹克运动员雕塑数据集,包含:宙斯、赫拉、波塞冬、得墨忒耳、雅典娜、阿波罗、阿尔忒弥斯、阿瑞斯、赫菲斯托斯、阿佛洛狄忒、赫尔墨斯和赫斯提亚或狄俄尼索斯,。每类有200张图片
2022-12-22 18:30:57 24.18MB 奥林匹克 运动员 希腊 数据集
足球经理 使用数据和机器学习来分析足球运动员。 贡献者: 巴图拉普·雅尔辛 托马斯·麦卡塔夫(Thomas Mecattaf) 莫希什·查克拉瓦蒂(Mohnish Chakravarti) Description:我们几乎每天都在我们的xbox上玩FIFA职业模式。 在此项目中,我们使用基本的机器学习技术(例如线性回归,随机森林和神经网络)分析2015 / 16、2016 / 17、2017 / 18、2018 / 19赛季EPL玩家的游戏FIFA评分和实际表现网络。 有3个笔记本(一个用于抓取,一个用于基本数据分析,一个用于机器学习),以及3个HTML文件,它们更详细地解释了所有这些笔记本和我们的项目 进行此项目的一些动机是: 我们可以了解FIFA中的球员属性和等级吗? EA Sports不会发布有关球员排名和分配属性值的任何信息。 FIFA球员可以使用此回合为球队的每个职位
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Python数据分析入门——运动员信息分析案例数据文件1
2022-11-23 20:14:37 19KB python 数据分析 文档资料 开发语言
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Python数据分析入门——运动员信息分析案例数据2
2022-08-14 20:00:24 31KB python 数据分析 文档资料 开发语言
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人工智人-家居设计-不同项群二级以上运动员多元智能的调查研究.pdf
2022-07-04 11:04:54 1.66MB 人工智人-家居
如今,当人们想预测足球比赛的结果时,大多数人只是参考自己的经验或一些专家的意见。 但是,由于人工智能非常擅长分析大数据,因此越来越多地使用人工智能来预测结果,而不是根据经验来预测准确性。 有三种典型算法-卷积神经网络(ANN),随机森林(RF)和支持向量机(SVM)。 本文将这三种算法都用于预测足球比赛的结果,并比较了它们的准确性。
2022-05-18 16:37:02 846KB 足球比赛 结果预测 神经网络
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