Li、F. 深層学習に基づくスポーツ選手の行動認識。 スケーラブルなコンピューティング。練習してください。経験値 25(6)、5351–5357。 （2024年）。
Google スカラー
He, Y. & Chen, N. 体育の動作認識における 3DHOG 支援技術の応用に関する研究。 内部。 Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．システム。工学 9(8)、1-11。 (2025年)。
Google スカラー
Chen, Z. & Guo, S. ランダムノイズ環境における Lv-3DCNN アルゴリズムの組み合わせと、有酸素運動の動作認識におけるその応用。 内部。 J. Web Eng.テクノロジー。 19(3)、213–231。 （2024年）。
Google スカラー
Cao, T. ボディエリアネットワークのマシンビジョンを使用した有酸素トレーニング姿勢の分析。 ワイレル。ネット。 29(4)、1611 ～ 1620 年。 （2023年）。
Google スカラー
Chen, C. エアロビクス指導用にビッグデータで最適化されたアテンション ピラミッド畳み込みニューラル ネットワーク。 内部。 Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．インテル。システム。 17(1)、142–149。 （2024年）。
Google スカラー
Zuo, N. & Liu, J. 機械学習に基づいた有酸素運動の追跡と分解方法に関する研究。 内部。 J.Inf.共通。テクノロジー。 22(4)、362–376。 （2023年）。
Google スカラー
Li、S. 連合学習に基づくエアロビクス選手の上肢の動きの画像認識アルゴリズム。 Ｊ．Ｒａｄｉａｔ．解像度応用科学。 17(1)、100835–100837。 （2024年）。
Google スカラー
Yang, H.、Zhao, Y.、Xia, L. ST-GCN と組み合わせた骨データを使用したエアロビクス動作の認識。 スケーラブルなコンピューティング。練習してください。経験値 25(4)、2838–2850。 （2024年）。
Google スカラー
Wang, Y. スマートセンサーとブロックチェーン技術に基づくスポーツデータの融合分析。 内部。 Ｊ．Ｇｌｏｂ．エネルギー問題 45(6)、524–541。 （2023年）。
Google スカラー
Berkani, AS、Moumen, H.、Benharzallah, S.、Yahiaoui, S.、Bounceur, A. スポーツ業界におけるブロックチェーンの使用例: 体系的なレビュー。 内部。 Ｊ．Ｎｅｔｗ．配布します。計算します。 12(1)、17-40。 （2024年）。
Google スカラー
Shi, S. & Huang, K. ブロックチェーンとディープラーニングに基づくジュニアテニス試合のデータ保護と共有メカニズムに関する研究。 内部。 Ｊ．Ｎｅｔｗ．安全です。 27(2)、295–303。 (2025年)。
Google スカラー
Wang, T. 動作分析システムにおけるブロックチェーンベースのデータ前処理アルゴリズムの応用。 内部。 Ｊ．Ｇｌｏｂ．エネルギー問題。 45(6)、503–523。 （2023年）。
Google スカラー
Pu, C.、Zhou, J.、Sun, J.、Zhang, J. ブロックチェーンと機械学習アルゴリズムに基づいたフットボール選手の怪我のフルサイクル管理および監視システム。 内部。 Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．インテル。システム。 16(1)、41-44。 （2023年）。
Google スカラー
Muksimova, S.、Umirzakova, S.、Sultanov, M. & Cho, YI ニューラル ODE 時間位置特定を使用したクロスモーダル トランスフォーマー ベースのストリーミング高密度ビデオ キャプション。 センサー 25(3)、707–711。 (2025年)。
Google スカラー
ying、H.、Sinnott、RO、および Jayaputera、GT チームスポーツにおけるビデオベースの人間の行動認識の調査。 アーティストのインテル。牧師 57(11)、293–297。 （2024年）。
Google スカラー
Zhi, J.、Sun, Z.、Zhang, R.、Zhao, Z. タイム ネットワークに基づくバドミントン ビデオ アクション認識。 Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．方法科学。工学 23(5)、2739–2752。 （2023年）。
Google スカラー
Abdulghani、MM、Ghazal、MT、Salih、ABM 機械学習に基づいて人間のポーズの類似性と動作認識を発見します。 ブル。エレクトロ。工学知らせる。 12(3)、1570 ～ 1577 年。 （2023年）。
Google スカラー
Ranjan, P.、Rai, JK、Singh, V.、Sharma, A. & Kumar, S. ResNet50 モデルと微調整を組み合わせたスポーツ ビデオの分類。 ファクト大学サー。電子。エネルギー。 38(1)、39-52。 (2025年)。
Google スカラー
Xuan, L. & Zhang, D. 変形可能な畳み込みニューラル ネットワークに基づくサッカー選手のモーション認識。 内部。 J. バイオメトリクス。 17(1-2)、31-43。 (2025年)。
Google スカラー
Gayathri, T. & Mamatha, HR アクション認識でビデオ分析を改善する方法: 調査。 ACM コンピューティング。生き残る。 57(1)、1～36。 （2023年）。
Google スカラー
Yan, W.、Cao, X.、Ye, P. 体育のスポーツ評価における関節角度と動きの類似性に基づく人間の姿勢認識アルゴリズムの応用。 スケーラブルなコンピューティング。練習してください。経験値 25(4)、2385–2397。 （2024年）。
Google スカラー
Liu, L.、Zhang, S.、Lv, B. 深層畳み込みニューラル ネットワークに基づくスポーツ指導とトレーニングのアクション検出。 モル。細胞。バイオメック。 (2025年)。
Google スカラー
Chen, Y. ランダムな森と骨の特徴抽出 (RF-SFE) に基づく武術の脚のジェスチャー認識アルゴリズム。 内部。 J. 高速電子。システム。 34(1)、254006–254008。 (2025年)。
Google スカラー
Hu, J. マルチモーダルな知覚に基づいてアスリートの反則行為を識別する方法。 内部。 J. バイオメトリクス 17(1)、44-56。 (2025年)。
Google スカラー
Cai, Z.、Zhang, Z. & Lu, Z. 改良された畳み込みニューラル ネットワークに基づく、テニス プレーヤーの動作に対する視覚理解主導のインテリジェント認識アプローチ。 J. 回路システム計算します。 32(16)、2350277–2350279。 （2023年）。
Google スカラー
Fu, D. センサー技術に基づく KNN 融合 DTW アルゴリズムに基づく体操姿勢の知的認識技術の研究。 内部。 J. ワイヤレスモバイルコンピューティング。 25(1)、58–67。 （2023年）。
Google スカラー
Li、MZ、Zhang、HB、Dong、LJ、Lei、Q. & Du、JX アクションの品質評価のためのガウス ガイド付きフレーム シーケンス エンコーダー ネットワーク。 複雑なインテリジェンス。システム。 （2023年）。
Google スカラー
Li、Z. キーフレーム抽出に基づいて格闘技選手の間違った行動を認識する方法。 内部。 J. バイオメトリクス 16(3–4)、256–271。 （2024年）。
Google スカラー
Xu, J. & Fan, X. ダイナミックなスポーツジェスチャーに対する深層ビジョン学習ベースのインテリジェント認識方法。 J. 回路システム計算します。 33(7)、24501–24503。 （2024年）。
Google スカラー
Zhou, W.、Guo, B. & Cao, F. 転移学習によるエアロビクス姿勢評価の改善: BERT-PTA ドメイン適応手法の人間化された計算応用。 内部。 Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．インテル。システム。 (2025年)。
Google スカラー
Hasanvand, M.、Nooshyar, M.、Moharamkhani, E.、Selyari, A. 画像処理を使用して車両を識別するための機械学習手法。 AIA 1(3)、170-178。 （2023年）。
Google スカラー
Bikku, T. et al.転移学習による気候予測のための説明可能な深層強化学習。 環境。科学。汚染。解像度 (2025年)。
Google スカラー
Bikku, T. & Thota, S. 堅牢かつ正確なフェイク ニュース検出のための量子強化マルチモーダル フュージョン。 シグマ 43(3)、943–954。 (2025年)。
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