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体能训练评分系统.rar

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简介:
本资源提供了一套全面评估和记录个人或团队体能训练效果的评分系统,包括多项身体素质测试标准及评价方法。 可以计算军体五项中的体能换算分数。

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  • .rar
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    本资源提供了一套全面评估和记录个人或团队体能训练效果的评分系统,包括多项身体素质测试标准及评价方法。 可以计算军体五项中的体能换算分数。
  • 成绩监控(源码).rar
    优质
    本资源为《体能训练成绩监控系统》的完整源代码文件,适用于体育训练机构和个人运动员,旨在通过软件自动化管理与分析体能训练数据,提供个性化的训练建议和成效评估。 可以计算军体五项中的体能成绩。
  • 成绩计算】基于间断方式的成绩计算.rar
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    本资源提供了一种新型体能训练成绩计算方法,采用间断方式进行评估。该系统有助于更准确地反映运动员的实际训练效果和身体状态,适用于体育科研及教学领域。 根据人员的年龄和性别,可以自动计算包括单杠臂屈伸/曲臂悬垂、俯卧撑、3000米跑以及30米*2折返跑的成绩。该程序采用间断策略进行成绩计算,并不插值处理指标之间的数据。此外,提供了一个Excel填写模板,支持批量计算功能。此文件为程序打包后的版本,可以直接运行使用。
  • 成绩估】基于间断方式的成绩监测源码.rar
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    本资源提供了一套用于评估和监控体能训练成效的代码,采用间断性测试方法。适用于研究人员及开发者,以优化个人或团体的身体素质锻炼方案。包含详细注释与文档指导。 根据人员的年龄和性别自动计算单杠臂屈伸/曲臂悬垂、俯卧撑、3000米跑以及30米*2折返跑的成绩。计算策略采用间断方式,不进行指标间的插值处理。提供一个Excel填写模板,具备批量计算功能。此文件包含程序源码。
  • 军人五项测.rar
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    本资源提供了一套针对军人的体能五项测评系统的详细内容,包括力量、耐力、速度等关键体能指标的评测方法和标准。 为了方便大家快速准确地计算总体能成绩,特此开发了本系统。该系统首先将单杠、仰卧起坐、蛇形跑、3公里跑的成绩以及体型的评分标准通过字典形式建立一个数据库。然后,用户可以将自己的体能成绩输入到系统中,并根据数据库中的评分标准将其转化为对应的分数,最后进行累加得到总评成绩。 由于体能项目较多且分类细致,在编写程序时将每个项目分别打包成独立模块,以便于调整和优化。如果需要新增其他项目,也可以快速添加进系统中。
  • 军事测试成绩.rar
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    本资源为“军事体能测试成绩评估系统”,旨在提供一个科学、高效的平台,用于军队中对官兵体能测试数据进行收集、分析和评价。 2021年1月完成的最新标准通用训练课目考核成绩计算系统能够对Excel表中的原始考核成绩进行批量计算。该系统涵盖了仰卧起坐、蛇形跑、单杠引体向上、3000米跑步,以及身高、体重和体脂等体型数据,并最终生成综合总评结果。此工具适用于所有年龄段的男性和女性,且适应于各种海拔高度。 运行环境为Windows 7及以上版本的操作系统及Microsoft Office 2007或以上版本软件。该程序无需安装,只需解压后直接运行training_performance.exe文件即可。 使用过程中需要注意以下几点: 1. 海拔数据应以数值形式输入,例如“600”,而不是范围描述如“0~2000”; 2. 原始成绩只能包括数字或时间格式的数据,避免混入其他字符。比如,“39(俯卧撑)”这种输入是错误的,正确的做法仅输入“39”; 3. 数据表的最后一行有效数据之后不应留有任何空白行,否则可能导致程序运行出错; 4. 蛇形跑的成绩应精确到小数点后一位数字,例如“19.8”,不能使用如“19.76”的格式。即使Excel会自动四舍五入处理成正确的数值形式,“19.8”也会因原始数据的不规范导致程序出错。 生成文件:计算结果.xlsx
  • 听打速录工具
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    听打速录训练评分工具是一款专为提升速录技能设计的应用程序。它通过提供实时反馈和分数评估,帮助用户提高打字速度与准确性,在各种速记场景中游刃有余。 该工具通过电脑播放语音,用户根据语音在规定时间内录入文字,并提交答案与标准答案进行比对,计算正确率。系统能够智能过滤标点符号,将阿拉伯数字、大写数字及金额数字等值处理。此工具特别适用于法院和检察院的书记员考试以及听打比赛练习。
  • 军事测试Python代码.rar
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    这段代码资源提供了针对军事体能测试设计的Python评分系统,帮助用户自动计算并评估各类体能测试的成绩。 2021年1月完成的最新标准通用训练课目考核成绩计算系统能够对Excel表中的原始考核成绩进行批量处理。该系统涵盖了仰卧起坐、蛇形跑、单杠引体向上、3000米跑步,以及身高、体重和体脂等体型数据,并最终生成综合总评结果。此软件适用于所有年龄段的男性和女性,同时也适应不同海拔高度的需求。 技术方面,该系统的开发基于Python语言结合Excel数据分析功能,具体使用了Openpyxl模块实现相关操作。开发环境为Windows 7 64位深度操作系统(正式优化版202003),Microsoft Office版本需在2007以上,并且采用PyCharm社区版本2020.1.3作为Python编程工具。 此代码由作者原创编写,具有良好的规范性和清晰的注释说明。此外,在本账号发布的文章中提供了详细的讲解内容以供参考。
  • 情感论的数据
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    情感分析评论的数据训练专注于通过机器学习技术对大量用户评论进行处理和分类,以识别和量化其中的情感倾向,为产品优化及市场策略提供有力支持。 《深度学习驱动的情感分析训练数据详解》 在当今大数据时代,情感分析已成为挖掘用户意见、评价产品和服务的重要工具,在电商、社交媒体和客户服务等领域尤其重要。理解用户的情感倾向能为企业决策提供有力支持。本段落将深入探讨一种特别针对情感分析的评论训练数据集,并结合深度学习技术,解析其在模型训练过程中的关键作用。 该类训练数据主要包含大量带有标注的评论文本,这些文本来源于酒店行业的消费者反馈,旨在帮助模型识别和理解正面、负面以及中性的情感倾向。构建这样的数据集需要经过多个阶段:包括数据收集、预处理、标注和质量控制等步骤,以确保训练数据的有效性和准确性。 1. 数据收集:来源多样,可以是网站评论、社交媒体帖子、论坛讨论等,这些反映了真实世界中人们对酒店服务的多种观点。大量且广泛的数据有助于模型捕捉各种情感表达方式。 2. 预处理:包括去除无关字符、停用词过滤及词干提取等步骤,目的是减少噪声并提高语义理解能力。此外还需进行文本标准化操作。 3. 标注:人工或半自动地为每条评论分配正面、负面或中性情感标签,这是训练数据的核心部分。准确的标注能帮助模型学习不同情感特征之间的区别,从而提高分类精度。 4. 质量控制:通过多轮校验和修正确保标签的一致性和准确性,降低训练误差。 深度学习在这一过程中扮演了核心角色。常用的情感分析深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)及其变种。这些模型能从大量评论中自动学习语义特征,并用于预测情感类别。 1. CNN:利用卷积层捕捉局部特征,通过池化层降低维度并提取重要信息,在评论分析中有效识别关键词和短语的情感倾向。 2. LSTM:适合处理序列数据,能够记住远距离依赖关系。在评论中可以理解上下文信息,并识别出长句中的情感色彩。 3. 预训练模型:如BERT、RoBERTa等通过大规模无标注数据预训练具备了一定的语义理解能力,在情感分析任务上只需少量标注数据即可达到出色性能。 结合深度学习模型与评论训练数据,可以构建高效的情感分析系统。该系统不仅可以自动分析酒店评论,还可以扩展到其他领域如电影评价、产品评论等。随着不断优化和扩充训练数据集,情感分析的准确性和实用性将不断提升,为企业提供更精细的用户洞察。
  • 上肢康复机器人的及康复设计.pdf
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    本文探讨了专门针对上肢康复的机器人技术的设计与实现,包括其训练功能和康复效果评估方法,旨在为患者提供更高效、个性化的康复方案。 本段落档由孙梦真、喻洪流、符方发、唐湘鹏、郑良栋共同撰写,主要讨论了智能上肢康复训练与评估系统的开发及其应用价值。该系统致力于融合现代信息技术及康复治疗手段,旨在提高康复效率,降低人力成本,并增强患者参与度和兴趣。 1. 传统康复疗法存在诸多局限性:包括高人力资源消耗、低效以及高昂的成本问题。而随着智能康复机器人的出现,这些问题有望通过技术革新得以解决——即部分自动化与智能化的介入将极大缓解现有压力并提升整体效率。 2. 文章中所描述的系统是在VC++环境下构建完成,并且集成了MFC(微软基础类库)、MySQL数据库以及虚拟现实技术等元素。这些组件共同作用于实现康复训练、评估及报告生成等功能。 3. 系统设计涵盖了用户信息管理、康复评价、个性化训练方案制定及康复进展记录等多个方面,采用直观的图形界面操作方式来促进患者与机器人之间的互动体验。 4. 上肢功能对于日常生活至关重要,尤其是在脑卒中后遗症患者的恢复过程中更是如此。本系统创新性地引入了一种专门针对上肢康复机器人的活动范围(ROM)评估方法以替代传统的人工测量手段。 5. 通过虚拟现实技术的应用创造了一个沉浸式的三维训练环境,从而进一步增强了用户体验及互动效果,并且有助于改善脑卒中患者偏瘫侧肢体的运动能力。 6. 系统支持图形化界面操作上肢康复机器人,在助力模式和被动训练模式下为不同肌力水平的用户提供定制化的治疗计划。 7. 康复报告模块能够对评估结果及训练数据进行综合分析,并通过图表形式直观展示患者的恢复进度以及历史记录查询功能,以便医生做出更准确的效果评价。 8. 上述系统采用的是由上海理工大学与上海电气中央研究院联合研发的多自由度中心驱动式上肢康复机器人。这款设备配备了独立的动力传动装置和基础电控体系结构,并能实现肩关节、肘关节及腕部等部位全方位活动训练。 9. 在设计过程中,作者们特别关注了如何增加康复过程中的趣味性和互动性元素以激发患者积极性。比如利用虚拟厨房操作模拟游戏来提高安全性与准确性的同时也增加了娱乐价值。 通过此系统的研发和应用实践,研究团队为未来智能医疗领域的进步提供了宝贵的参考案例,并且有望推动整个行业的技术创新与发展进程,最终造福广大康复医师及病患群体。