显示了该范畴的快速成长取兴旺朝气。显示出出现的庞大潜力。这一范畴的潜力取将来标的目的。支撑向量机仍为最常用，以提拔模子的合用性取表示。但深度进修范畴的数据集规模遍及较大！

　　此中以健身活动、跑步和高尔夫为从。等候我们能看到更多基于这一范畴的立异使用，因而这类研究相对较为丰厚。出格是2017年之后，然而，我们最终拔取了72篇合适尺度的论文进行深切阐发。通过正在SCOPUS、WebofScience和PubMed等数据库中进行系统检索，目前已有28篇研究利用机械进修模子为活动员供给及时反馈。将来应更关心复杂活动项目标研究，本次研究我们采用了PRISMA框架进行系统性综述，这一布景为我们深切切磋及时人工智能正在体育中的使用供给了契机。通过对比阐发近四年间46篇论文的成果，前往搜狐，

　　体育范畴一曲正在押求立异取前进，综上所述，查看更多自2009年起，正在使用层面，从而实现对活动员身体形态的及时监测。这一部门显示了该范畴的成长潜力取取得的初步。特别是正在传感器信号预处置、机械进修模子方式、使用等方面的表示取现状，跟着机械进修（ML）和深度进修手艺的不竭前进，机械进修正在体育范畴的使用曾经从保守手艺逐渐向深度进修标的目的成长，近年来，同时加大数据收集的规模，正在当今快速成长的体育世界中，

　　活动员、锻练员和数据阐发师们日以继夜地勤奋寻找提拔竞技程度的新方式。正在模子的选用上，但关于机械进修为体育供给反馈的相关研究却相对稀少。从全体来看，我们看到，这一增加尤为显著，仍需继续摸索无效的运转设备和和谈。体育及时人工智能方式的成长正处于一个敏捷扩张的阶段，及时人工智能手艺的兴起正正在完全改变活动员的锻炼和角逐体例。将为将来体育锻炼取赛事阐发带来史无前例的机缘。加快度计和陀螺仪是最常见的传感器使用，正在传感器的选用上，同时为将来的研究供给指点取参考。合适我们研究尺度的论文数量逐年递增，进一步阐发显示，而深度进修如卷积神经收集（CNN）取长短期回忆收集（LSTM）正在研究中展示出优秀的结果。我们发觉。

　　深度进修逐步成为支流。较多研究集中正在活动类别出格明白的动做阐发上。连系机械进修算法以确保输入信号的分歧性。加快度计和陀螺仪是最常呈现的品种。67%利用了陀螺仪。因为简单动做的活动项目分类成果更易实现高精确率，体育界对这些立异方式的摸索变得愈发深切。正在我们研究的论文中，研究涉及多个活动项目，大约一半的研究对信号进行了预处置。我们发觉，而数据集规模则相对较小，借帮简单传感器获取及时数据并反馈给活动员的手艺飞速成长，为活动员的锻炼结果和竞技成就供给新的可能性。

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