排球技术教学的三个阶段

在排球技术的发、垫、传、扣、拦教学中,要想教的好,学的快,记的熟,用的上,“球感”、对抗、混合串连技术必须加以重视,这不但使触球技术,而且使无球技术的准备姿势与移动都能很好地掌握与应用.1 增强“球感”“球感”是人对球控制运用的一种知觉感应,也是第二信号系统起主导作用的一种对刺激物     

影响CUBA女子篮球中锋运动员对抗能力的若干问题研究

CUBA篮球运动发展迅速、比赛紧张激烈,技术特点是快速、准确、对抗性强.中锋实力的强弱是体现一个队伍水平高低的重要标志之一.不敢对抗、不能对抗的技术,根本不能适应比赛的需要.身体接触性对抗是篮球运动诸多因素中的主要矛盾.本文通过调查,参加,访问,观摩第八届CUBA女子篮球中锋运动员比赛,针对中锋在比赛中的特殊地位和重要职责,对CUBA女子篮球中锋运动员对抗中的特点加以研究.     

面向图像数据的对抗鲁棒性综述

神经网络的脆弱性是深度学习方法中的关键挑战之一,获得鲁棒的深度神经网络是网络安全和深度学习的共同目标。然而单一学科得参与并不能有效解决当前面对抗鲁棒性面临的复杂问题。该文章旨在引起诸多学科对对抗鲁棒性研究的兴趣,包括认知科学、人类科学和社会科学。本综述从四个方面总结了对抗性鲁棒性,分别是：对抗攻防、对抗性脆弱的原因、泛化和评估。其次,提出了三个较为重要的研究方向以及一些开放性问题。解决对抗脆弱性问题需要多学科参与,对抗鲁棒性研究发展需要深度学习模式向开放转变。     

足球比赛中对抗特征与对抗训练研究

本文采用文献、影视资料方法，从技术角度对足球比赛中的对抗特征反对抗训练进行研究探讨。结论为：足球比赛的对抗具有综合性、激烈性、协同性和随机性特征；只有严格的、针对性的、针锋相对的对抗训练，才是提高运动员比赛能力的有效途径。     

网球运动中多球训练法的运用及探究

多球训练法是网球、羽毛球、乒乓球等球类中广泛应用的训练方法和手段,在网球运动中,多球训练法对处在各个水平的练习者都完全使用。在网球运动中运用多球训练法可以促进练习者掌握网球运动的技术动作及其定型,也可以纠正其在网球训练过程中的错误动作。该文介绍了多球训练法在网球运动中的作用,并对网球运动中多球训练法的运用提出几点建议。多球训练是指球类运动项目中一项利用多球进行的技术、战术、体能教学训练方法。多球训练法有利于提高网球练习者在训练过程中的难度、强度以及密度,锻炼练习者的意志,增加运动量,增强训练的针对性。     

青少年篮球运动员对抗能力培养探析

篮球是一项具有激烈对抗程度的运动,对抗能力是我国篮球运动员的薄弱环节,提高对抗能力应该从青少年运动员做起。提高青少年篮球运动员对抗能力应该从提高身体对抗能力、技术对抗能力、战术对抗能力等方面的训练做起。     

从攻防对抗角度对中国CBA与美国NBA的比较研究

采用观察统计法、数理统计法及比较研究法,对CBA与NBA在攻防对抗方面进行了对比分析.认为无论从防有球对抗、防无球对抗、篮板球对抗及整体攻防对抗中,CBA都明显差于NBA.依据分析找出差距,提出合理化建议.为提高CBA联赛的比赛质量和我国篮球的整体水平提供理论依据和参考意见.     

基于图像去噪和图像生成的对抗样本检测方法

针对现有对抗样本检测方法存在检测准确率低和训练收敛速度慢等问题,提出一种基于图像去噪技术和图像生成技术实现的对抗样本检测方法.该检测方法将对抗样本检测问题转换为图像分类问题,无须事先得知被攻击模型的结构和参数,仅使用图像的语义信息和分类标签信息即可判定图像是否为对抗样本.首先,采用基于swin-transformer和vision-transformer实现的移动窗口式掩码自编码器去除图像中的对抗性噪声,还原图像的语义信息.然后,使用基于带有梯度惩罚的条件生成式对抗网络实现的图像生成部分根据图像分类标签信息生成图像.最后,将前两阶段输出的图像输入卷积神经网络进行分类,通过对比完成去噪的图像和生成图像的分类结果一致性判定检测图像是否为对抗样本.在MNIST、GTSRB和CIAFAR-10数据集上的实验结果表明,相比于传统检测方法,本文提出的对抗样本检测方法的平均检测准确率提高6%~36%,F1分数提高6%~37%,训练收敛耗时缩减27%~83%,存在一定优势.     

ERP沙盘模拟教学模式探索与实践

ERP沙盘模拟对抗课程始于1978年,曾风靡欧美,是集知识性、趣味性、对抗性于一体的教学模式,具有传统教学方式无法比拟的优越性。文中针对在工商管理专业ERP沙盘模拟对抗教学模式中进行的探索,从教学流程、教学设计设计等方面进行分析和总结,对教学实践中存在的相关问题提出思考,希望能对高校ERP沙盘模拟对抗课程教学提供参考。     

人工智能技术在雷达对抗中的应用

 介绍了人工智能技术的发展概况，总结了人工智能技术在电子战中的应用。以自适应雷达对抗项目为例，分析了人工智能关键技术在雷达对抗中的应用，并探讨了雷达对抗中充分应用人工智能技术需要解决的关键问题。