
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:

要想在力量训练中取得最佳效果,需要的不仅仅是举起重物;更重要的是理解向心收缩和离心收缩的具体机制。

如何提高我的垂直跳跃能力?这是各种运动项目的运动员最常见和最受追捧的问题之一。无论你玩

在运动表现训练中,了解力量、速度和力量之间的关系是最大限度地发挥运动潜力的关键。这些关系通常通过力量-速度来表示

了解你的单次最大重复重量(1RM)对于有效的力量训练至关重要。无论你是想要衡量进步的初学者,还是想要提升水平的经验丰富的举重运动员,1RM 都至关重要。

力量和爆发力是运动表现的重要组成部分,而集群组合已成为增强力量和爆发力的有效策略。与传统的组合结构不同,
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