我国优秀武术运动员腾空摆莲720°技术动作分析与训练方法研究

利用三维图像解析系统对我国优秀武术运动员摆莲720°技术动作进行分析与评价,并针对该技术动作的特点,从训练方法上进行了探讨,旨在揭示其动作过程的运动学特点与规律,建立整个动作的时间、位移、速度等量化指标以及行之有效的训练方法与手段,从而为教学与训练提供客观的理论依据。     

多球训练对提高羽毛球网前小球技术水平的研究

采用多球训练法对福建省体育职业技术学院的20名运动员,进行了实验对比分析,探讨多球训练法对提高网前小球技术水平的效果,结果表明:多球训练在网前小球技术动作的动力定型、击球落点的控制、击球质量的提高等方面有着重要作用。     

我国备战奥运会男子三级跳远选手技术特征的生物力学分析

通过对三级跳远两名国家队集训运动员比赛现场拍摄,针对三级跳远技术过程中重要环节的运动学、动力学参数分析,在揭示技术体系内部构建因素关联的基础上,分析我国三级跳远运动员与世界级运动员技术环节上存在的差异。     

网球技术动作分析的研究现状及最新进展研究

网球运动是一项对技术动作要求很高的运动,网球技术动作分析一直是有关网球研究的重要方向。因此,该研究通过多个文献数据库以网球技术动作为关键词搜索文献,并通过整理文献发现,对网球技术动作的研究方法主要分为传统研究方法和利用可穿戴传感器研究网球技术动作的方法。传统研究方法主要有视频分析、肌电分析、动作捕捉器分析及多种方法相结合分析网球技术动作。同时随着微机电系统(MEMS)的发展,可穿戴传感器设备逐渐应用于诸多领域。     

第十二届男排世界杯各队得分最多队员的主要技术特征分析

运用文献资料法、录像分析法、数理统计法等方法,对第十二届男排世界杯得分最多的球员在比赛中发球、接发球、拦网、扣球等方面的数据进行分析,得出如下结论:(1)本届男排世界杯得分最多队员的各种基本情况;(2)跳发大力球是得分最多队员的主要发球方式;(3)绝大部分接应二传放下接发球任务,且大部分是本队的得分最多队员。本文对各种数据的分析希望能为以后得分最多的男排队员的选材、发球,扣球及拦网技术的训练、比赛过程中各种技术数据的统计分析以及排球运动员的管理提供参考。     

普通小学女生合理运用投篮技术教学的实验研究

运用教学实验法,验证普通小学女生在学时较少的情况更适合采用双手胸前投篮技术教学,它比单手肩上投篮技术更能体现出技术上的优势,更符合小学女生的生理发育特点,学习效果明显优于单手肩上投篮技术,能有效地提高投篮的命中率,对培养小学女生篮球运动兴趣和终身体育意识具有重要的意义。     

《情报学报》被引的定量分析

文章依据南京大学中国社会科学研究评价中心研制的《中文社会科学引文索引》(CSS CI) (1998)数据库 ,对《情报学报》载文被CSSCI(1998)来源期刊的引用情况进行统计分析和评价     

强化技张训练 培养实用人才

为全面实施素质教育，培养学生的创新精神和实践能力，测量专业在教学过程中应特别重视对学生技能的训练和加强实践环节的指导，努力培养实用型人才，为此应做到：一要加强风建设，搞好专业思想教育。二要积极改革传统的教学方法，迎接市场挑战，三要加强实施环节，提高实习质量。     

高中学业水平合格性考试命题难度控制技术的探究——以信息技术学科为例

高中信息技术学业水平合格性考试作为标准参照性考试,命题过程需要按照考试目标及要求做好难度控制,通过准确预估试题难度控制试卷难度,实现考试结果与考试目标的一致。命题难度控制技术包括试题的难度预估、试卷难度的控制。通过确定影响难度的主要客观因素、设计简便易行的试题难度计算方法、建立试题难度预估的参照模型等三个环节探究试题难度预估的方法,结合实例进一步探究试卷难度的控制技术。     

Endogenous technical advance and the stochastic trend in output: A neoclassical approach

In the recent endogenous growth literature, the trend in output is stochastic, while investment in scientific knowledge is treated as analogous to a capital stock. This paper models both research and development (R&D) and disembodied technical advance using neo-classical equations, which specify the equilibrium stocks as a function of prices and output. The elasticity of R&D in the production function, estimated using factor shares, is time-varying and increasing. Returns to scale are increasing in all factors. The most important aspect of the model is that the equilibrium rate of technical advance is not cyclically invariant, but co-moves with output at business cycle frequencies. This allows the production function to behave as a stochastic trend. Growth accounting demonstrates that long-term variations in the rate of productivity growth have been associated mainly with low-frequency fluctuations in the rate of disembodied technical advance, with secondary effects from the stocks of R&D and physical capital. During the high productivity period 1948–1972, technical advance contributed 1.48 percentage points per year to output, with 0.98 accounted for by R&D. The productivity slowdown of the mid-1970s was accounted by a gradual decline in the effect of R&D, and a more abrupt collapse in disembodied technology. The subsequent productivity revival was associated with two accelerations in disembodied technical advance, the first beginning in the early 1980s, and the second in the mid-1990s. The production function is simulated in a small econometric model. Model simulations find that exogenous shocks to the inflation rate generate significant variations in growth by inducing fluctuations in disembodied technology.