TY -的A2 - 1月,Naeem AU - Chen Yujue AU -胡,他PY - 2022 DA - 2022/01/20 TI - AI羽毛球模型的设计和研究的基础上,深度学习神经网络SP - 6739952六世- 2022 AB -鉴于它现有的算法很难准确地确定一个球员的运动,提出了一个人工智能(AI)运动模型的基础上,深度学习神经网络指令集架构(ISA)。首先,移动神经网络(MNN)推理引擎是用于创建一个新的AI体育项目方面聪明的实践模型。在这种模式下,运动可以被划分为一系列的分解动作,分别识别和判断的整个运动测量的目的。为了测试其可行性,研究比较了MNN推理引擎与传统推理引擎的算法能力和比较结果通过该算法和传统的在线运动的应用。研究表明,在AI体育项目的内容提出本文的数据集动作识别的结果超过其他推理引擎,以轻质、高性能和可访问性。研究还表明,AI体育项目模型能够适应需求的体育项目,各种各样的主题,提高运动识别细节的准确性。SN - 2314 - 4629 UR - https://doi.org/10.1155/2022/6739952 - 10.1155 / 2022/6739952摩根富林明数学杂志PB - Hindawi KW - ER