
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:

在健身圈里,当我们听到“个人最佳成绩”(PR)这个词时,往往会激起各种各样的情绪——兴奋、决心,甚至沮丧。但究竟什么是个人最佳成绩呢?

跳跃是体育运动中最基本的动作之一,测量跳跃高度已成为运动表现的关键指标。来自业余运动员

反向跳跃(CMJ)是运动科学和体能训练的基石,它能帮助我们深入了解爆发力、神经肌肉效率和疲劳管理。它更

反向跳跃(CMJ)是运动科学和运动训练中最常用的测试之一,用于测量运动员的运动表现和疲劳程度。
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