
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:

在不断发展的健身和阻力训练世界中,运动员和教练不断寻求优化表现、控制疲劳和实现可衡量结果的方法。

受伤是每个运动员都害怕的现实,因为它们不仅会阻碍身体的进步,还会挑战心理的韧性。康复之旅往往让人感觉

在当今快节奏的生活中,保持健康和体形可能充满挑战。然而,科技的进步,特别是像Apple Watch这样的可穿戴设备的出现,彻底改变了这一切。

在可穿戴健身和健康追踪器方面,Apple Watch Series 9 和 Whoop 4.0 是顶级竞争者。这两款设备

反应时间在无数活动中都起着至关重要的作用,从体育竞技到日常决策,无一例外。无论你是短跑运动员对发令枪的反应,还是……
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