
我如何利用 Apple Watch 数据、线性编码器以及巴黎的录音,来改进 Spleeft 的休止符检测、乐句分割和小节速度追踪功能。.

Smart Zero 提升了高强度举重训练中的重复动作检测精度,而全新的 Apple Watch 控制功能、原始信号回放以及新增的 VBT 指标,则为教练提供了更清晰、更灵活的工作流程。.

在过去的几个月中,我们一直在开发三项新功能:运动员训练课程的详细人工智能摘要、这些摘要的同步化

0.对于那些不熟悉基于速度的训练的人来说,基于速度的训练(VBT)包括监测重复动作的执行速度,以达到最大的目的。

在 Spleeft 的这次更新中,我们重点关注了两个基本方面:改善用户在执行速度测量方面的体验,以及扩展 Spleeft 的功能。

Spleeft 继续巩固其作为 VBT 数据中心的地位。在 Spleeft,我们始终秉持着一个非常明确的理念:

如果你曾经看过运动员苦练那些本应“爆发力十足”的训练组,你就会明白那种挫败感。该训练计划中提到了80%。

过去十年,体能训练领域发生了根本性的变化。如果你仍然依赖基于百分比的计算和猜测来制定训练计划,那就大错特错了。

如果你最近在健身房待过一段时间,你可能已经注意到教练们在组间休息时盯着屏幕,追踪着远超预期的数据。

基于速度的训练 (VBT),也称为速度训练或训练速度,代表了传统基于百分比的力量训练方法的范式转变。这种方法提供
想寻找一款戴在手腕上的最佳训练伙伴吗?你并不孤单。别听那些千篇一律的建议,让我们直奔主题,看看真正重要的东西。
为了提供最佳体验,我们使用 cookies 等技术来存储和/或访问设备信息。同意使用这些技术将允许我们在本网站上处理浏览行为或唯一 ID 等数据。不同意或撤销同意可能会对某些功能产生不利影响。