2025年大學(xué)《智能體育工程》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型在智能體育工程中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請(qǐng)將正確選項(xiàng)的代表字母填入括號(hào)內(nèi)。每小題2分，共20分）1.在智能體育工程中，用于估算最大攝氧量（VO2max）的簡(jiǎn)易模型之一是基于心率閾值的模型。以下哪個(gè)心率區(qū)間通常被認(rèn)為是無(wú)氧閾的心率范圍？A.最大心率的60%-70%B.最大心率的70%-80%C.最大心率的80%-90%D.最大心率的90%-100%2.無(wú)氧閾模型在智能運(yùn)動(dòng)手表中的應(yīng)用，主要目的是什么？A.準(zhǔn)確預(yù)測(cè)VO2max值B.劃分運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的心率區(qū)間，指導(dǎo)有氧或無(wú)氧訓(xùn)練C.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)心率變異性（HRV）D.計(jì)算運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的能量消耗3.以下哪種生理參數(shù)是智能自行車(chē)功率計(jì)中常用的，用于反映運(yùn)動(dòng)員無(wú)氧能力和乳酸堆積情況的指標(biāo)？A.最大心率（HRmax）B.無(wú)氧閾功率（ATPower）C.平均心率（HRavg）D.心率儲(chǔ)備（HRReserve）4.運(yùn)動(dòng)生理學(xué)中的“乳酸閾”概念，在智能跑步應(yīng)用中，通常被怎樣理解和應(yīng)用？A.指運(yùn)動(dòng)中血乳酸濃度開(kāi)始急劇上升的最低速度或功率B.指運(yùn)動(dòng)中心率達(dá)到最大值的臨界點(diǎn)C.指運(yùn)動(dòng)中呼吸頻率達(dá)到最大值的臨界點(diǎn)D.指運(yùn)動(dòng)中無(wú)氧代謝開(kāi)始替代有氧代謝的百分比5.在使用可穿戴設(shè)備進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間耐力運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)時(shí)，以下哪項(xiàng)技術(shù)對(duì)于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型準(zhǔn)確性至關(guān)重要？A.高頻GPS定位B.皮膚電活動(dòng)（EDA）監(jiān)測(cè)C.優(yōu)化電池續(xù)航能力D.多生理參數(shù)（如心率、呼吸率、體溫）的融合分析6.基于生理學(xué)模型的運(yùn)動(dòng)恢復(fù)評(píng)估在智能體育工程中越來(lái)越重要。以下哪種模型或指標(biāo)通常被認(rèn)為與運(yùn)動(dòng)后的生理恢復(fù)程度密切相關(guān)？A.運(yùn)動(dòng)前最大攝氧量水平B.運(yùn)動(dòng)中心率變異性（HRV）的下降幅度C.運(yùn)動(dòng)后即刻的血乳酸濃度D.運(yùn)動(dòng)過(guò)程中達(dá)到的最高速度7.人工智能（AI）在智能體育工程中應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型分析時(shí)，其主要優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在哪里？A.能夠完全替代人工進(jìn)行運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練決策B.可以處理海量多模態(tài)生理數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以識(shí)別的模式和規(guī)律C.無(wú)需任何生理學(xué)專(zhuān)業(yè)知識(shí)即可操作D.自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)化的訓(xùn)練計(jì)劃8.在智能體育工程中，用于監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練負(fù)荷的生理指標(biāo)組合，通常強(qiáng)調(diào)綜合考慮哪些方面？A.僅考慮心率變化B.僅考慮血乳酸水平C.考慮心率、呼吸頻率、體溫等多個(gè)生理參數(shù)及其動(dòng)態(tài)變化D.考慮運(yùn)動(dòng)后肌肉酸痛程度9.某智能體育系統(tǒng)需要根據(jù)運(yùn)動(dòng)員的實(shí)時(shí)生理數(shù)據(jù)（如心率、皮電反應(yīng)）自動(dòng)調(diào)整訓(xùn)練強(qiáng)度建議。這體現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型與智能技術(shù)結(jié)合的哪個(gè)特點(diǎn)？A.模型的理論推演功能B.系統(tǒng)的自動(dòng)化和智能化決策能力C.傳感器的精準(zhǔn)測(cè)量能力D.運(yùn)動(dòng)員的自覺(jué)性10.評(píng)估一個(gè)用于智能體育工程的運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型（如疲勞累積模型）好壞的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)是什么？A.模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式是否復(fù)雜B.模型是否來(lái)源于經(jīng)典生理學(xué)文獻(xiàn)C.模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際生理反應(yīng)測(cè)量的符合程度（如相關(guān)系數(shù)、均方根誤差等）D.模型的開(kāi)發(fā)者是否知名二、簡(jiǎn)答題（請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問(wèn)題。每小題5分，共30分）1.簡(jiǎn)述最大攝氧量（VO2max）的概念及其在智能體育工程中的主要應(yīng)用價(jià)值。2.解釋什么是無(wú)氧閾（AnaerobicThreshold,AT），并說(shuō)明它在制定個(gè)性化跑步訓(xùn)練計(jì)劃中的作用。3.在智能設(shè)備中應(yīng)用心率變異性（HRV）模型時(shí)，需要考慮哪些主要的生理學(xué)因素或場(chǎng)景？4.描述一下將運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型（如疲勞模型）集成到智能運(yùn)動(dòng)手表或應(yīng)用程序中的基本流程。5.討論使用智能傳感器采集運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)時(shí)，可能面臨的主要挑戰(zhàn)及其對(duì)模型應(yīng)用的影響。6.闡述如何利用基于生理學(xué)模型的智能系統(tǒng)，為專(zhuān)業(yè)運(yùn)動(dòng)員提供個(gè)性化的訓(xùn)練負(fù)荷監(jiān)控與恢復(fù)建議。三、論述題（請(qǐng)就下列問(wèn)題展開(kāi)論述。每小題10分，共40分）1.深入分析運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型（如最大攝氧量模型、無(wú)氧閾模型）在智能自行車(chē)功率計(jì)或智能健身車(chē)中的應(yīng)用原理、優(yōu)勢(shì)和局限性。2.探討人工智能技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）如何增強(qiáng)運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型在智能體育工程中的預(yù)測(cè)精度和應(yīng)用范圍，舉例說(shuō)明。3.結(jié)合具體場(chǎng)景（如馬拉松訓(xùn)練、球類(lèi)運(yùn)動(dòng)比賽），論述如何綜合運(yùn)用多種運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型（至少三種），通過(guò)智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練過(guò)程的全面監(jiān)控與評(píng)估。4.隨著智能可穿戴設(shè)備和生理數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，討論運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型在未來(lái)智能體育工程領(lǐng)域可能面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.B4.A5.D6.B7.B8.C9.B10.C二、簡(jiǎn)答題1.答案：最大攝氧量（VO2max）是指人體在進(jìn)行極限運(yùn)動(dòng)時(shí)，單位時(shí)間內(nèi)所能攝取的最大氧氣量，是衡量心血管系統(tǒng)和肌肉利用氧氣能力的綜合指標(biāo)，代表了人體的有氧工作能力上限。在智能體育工程中，VO2max模型的主要應(yīng)用價(jià)值包括：為制定個(gè)性化訓(xùn)練計(jì)劃提供基礎(chǔ)（設(shè)定訓(xùn)練強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間）；用于運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)評(píng)估和潛力預(yù)測(cè)；作為評(píng)價(jià)訓(xùn)練效果的重要指標(biāo)；用于不同個(gè)體或團(tuán)隊(duì)間的比較；幫助運(yùn)動(dòng)員科學(xué)安排比賽策略。解析思路：首先要定義VO2max。然后明確其在體育工程中的應(yīng)用價(jià)值，圍繞訓(xùn)練、評(píng)估、預(yù)測(cè)、比較、策略等方面展開(kāi)，體現(xiàn)其作為核心生理指標(biāo)的指導(dǎo)意義。2.答案：無(wú)氧閾（AT）是指運(yùn)動(dòng)中身體有氧代謝系統(tǒng)無(wú)法滿足能量需求，開(kāi)始大量動(dòng)用無(wú)氧代謝系統(tǒng)供能的臨界運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度或功率點(diǎn)，此時(shí)身體代謝產(chǎn)物（如乳酸）開(kāi)始顯著積累。在制定個(gè)性化跑步訓(xùn)練計(jì)劃中，無(wú)氧閾至關(guān)重要，因?yàn)樗鼧?biāo)志著運(yùn)動(dòng)員有氧能力的上限。通過(guò)將訓(xùn)練強(qiáng)度設(shè)定在無(wú)氧閾上下不同區(qū)間，可以有效提高有氧代謝能力（低于AT）、發(fā)展無(wú)氧耐力（接近AT）和速度耐力（高于AT），從而實(shí)現(xiàn)更科學(xué)、高效的訓(xùn)練目標(biāo)。解析思路：首先要解釋無(wú)氧閾的定義，說(shuō)明其生理學(xué)意義（有氧/無(wú)氧代謝轉(zhuǎn)換點(diǎn)，乳酸開(kāi)始積累）。然后重點(diǎn)闡述其在跑步訓(xùn)練計(jì)劃制定中的作用，說(shuō)明如何根據(jù)無(wú)氧閾設(shè)定不同的訓(xùn)練區(qū)間及其對(duì)應(yīng)的目標(biāo)（提高有氧能力、無(wú)氧耐力、速度耐力）。3.答案：在智能設(shè)備中應(yīng)用心率變異性（HRV）模型時(shí)，需要考慮的主要生理學(xué)因素或場(chǎng)景包括：運(yùn)動(dòng)員的睡眠質(zhì)量與恢復(fù)狀態(tài)（HRV是反映自主神經(jīng)系統(tǒng)平衡的重要指標(biāo)）；訓(xùn)練負(fù)荷強(qiáng)度與適應(yīng)情況（高強(qiáng)度訓(xùn)練后HRV可能暫時(shí)下降，恢復(fù)后升高）；壓力水平與心理狀態(tài)；過(guò)度訓(xùn)練或病理性狀態(tài)（持續(xù)低HRV可能預(yù)示風(fēng)險(xiǎn)）；不同運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目或訓(xùn)練階段對(duì)HRV的特定需求。應(yīng)用場(chǎng)景通常涉及訓(xùn)練監(jiān)控、恢復(fù)評(píng)估、賽前狀態(tài)調(diào)整建議等。解析思路：首先說(shuō)明HRV的基本生理意義（自主神經(jīng)系統(tǒng)狀態(tài)）。然后列舉需要考慮的具體生理因素（睡眠、訓(xùn)練、壓力、健康）和場(chǎng)景（訓(xùn)練監(jiān)控、恢復(fù)評(píng)估等），體現(xiàn)HRV模型的實(shí)用價(jià)值。4.答案：將運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型集成到智能運(yùn)動(dòng)手表或應(yīng)用程序中的基本流程通常包括：數(shù)據(jù)采集（通過(guò)內(nèi)置或外接傳感器采集心率、GPS、加速度計(jì)等數(shù)據(jù)）；數(shù)據(jù)預(yù)處理（濾波、去噪、時(shí)間對(duì)齊等）；生理參數(shù)計(jì)算（根據(jù)模型算法從原始數(shù)據(jù)計(jì)算心率區(qū)間、配速、VO2等）；模型應(yīng)用與分析（將計(jì)算結(jié)果輸入生理學(xué)模型，進(jìn)行負(fù)荷評(píng)估、恢復(fù)預(yù)測(cè)等）；結(jié)果呈現(xiàn)與解讀（通過(guò)界面展示分析結(jié)果、訓(xùn)練建議、健康報(bào)告等）；用戶交互與反饋（允許用戶查看詳情、調(diào)整設(shè)置、接收提醒）。解析思路：描述一個(gè)典型的軟件工程集成流程，從輸入（數(shù)據(jù)采集）到輸出（結(jié)果呈現(xiàn)），涵蓋數(shù)據(jù)處理、模型計(jì)算、分析應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。5.答案：使用智能傳感器采集運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)時(shí)，可能面臨的主要挑戰(zhàn)及其對(duì)模型應(yīng)用的影響包括：傳感器精度和穩(wěn)定性問(wèn)題（導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，影響模型預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度）；個(gè)體差異（如心率區(qū)間、最大攝氧量水平存在差異，通用模型可能不適用）；環(huán)境因素干擾（如溫度、濕度、電磁干擾影響傳感器性能）；數(shù)據(jù)傳輸與同步（多傳感器數(shù)據(jù)融合時(shí)可能出現(xiàn)延遲或丟失，影響分析連續(xù)性）；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理（海量生理數(shù)據(jù)需要高效存儲(chǔ)和檢索機(jī)制）；以及數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問(wèn)題。這些挑戰(zhàn)要求模型設(shè)計(jì)者必須考慮魯棒性、個(gè)體化校準(zhǔn)和誤差處理機(jī)制。解析思路：列舉傳感器數(shù)據(jù)采集階段的主要挑戰(zhàn)（精度、個(gè)體差異、環(huán)境、傳輸、存儲(chǔ)、安全），并分析這些挑戰(zhàn)如何直接影響后續(xù)生理學(xué)模型的應(yīng)用（準(zhǔn)確性、普適性、魯棒性要求提高）。6.答案：利用基于生理學(xué)模型的智能系統(tǒng)，為專(zhuān)業(yè)運(yùn)動(dòng)員提供個(gè)性化的訓(xùn)練負(fù)荷監(jiān)控與恢復(fù)建議，可以通過(guò)以下方式實(shí)現(xiàn)：系統(tǒng)持續(xù)采集運(yùn)動(dòng)員的生理數(shù)據(jù)（如心率、HRV、血乳酸、體溫等），利用內(nèi)置的生理學(xué)模型（如最大攝氧量、無(wú)氧閾、疲勞累積模型等）實(shí)時(shí)或定期評(píng)估其生理狀態(tài)和訓(xùn)練負(fù)荷；結(jié)合運(yùn)動(dòng)員的歷史數(shù)據(jù)、比賽目標(biāo)和個(gè)人特點(diǎn)，系統(tǒng)可以分析當(dāng)前狀態(tài)與目標(biāo)之間的差距；基于分析結(jié)果，系統(tǒng)自動(dòng)生成或推薦個(gè)性化的訓(xùn)練計(jì)劃調(diào)整建議（如調(diào)整訓(xùn)練強(qiáng)度、量、類(lèi)型或安排休息）；同時(shí)，系統(tǒng)也能預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員的恢復(fù)時(shí)間，并提供相應(yīng)的恢復(fù)手段建議（如拉伸、按摩、營(yíng)養(yǎng)補(bǔ)充、睡眠優(yōu)化等），形成閉環(huán)的智能訓(xùn)練管理。解析思路：描述一個(gè)智能系統(tǒng)的功能流程，從數(shù)據(jù)采集、模型評(píng)估、狀態(tài)分析，到生成個(gè)性化建議（訓(xùn)練調(diào)整、恢復(fù)手段），最后形成閉環(huán)管理，體現(xiàn)個(gè)性化、智能化的特點(diǎn)。三、論述題1.答案：運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型（如最大攝氧量模型、無(wú)氧閾模型）在智能自行車(chē)功率計(jì)或智能健身車(chē)中的應(yīng)用原理主要基于這些模型能夠量化評(píng)估運(yùn)動(dòng)員的有氧和無(wú)氧能力，并將這些能力水平與運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)（如功率輸出、騎行效率）相關(guān)聯(lián)。例如，通過(guò)心率、功率等數(shù)據(jù)估算VO2max，可以設(shè)定訓(xùn)練區(qū)間；通過(guò)估算無(wú)氧閾功率，可以指導(dǎo)區(qū)間訓(xùn)練。優(yōu)勢(shì)在于：為制定科學(xué)、量化的訓(xùn)練計(jì)劃提供依據(jù)；幫助運(yùn)動(dòng)員客觀了解自身能力水平；實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練過(guò)程的精細(xì)監(jiān)控和效果評(píng)估；促進(jìn)訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)化和個(gè)性化。局限性包括：模型本身存在個(gè)體差異和誤差（受遺傳、疲勞、環(huán)境等多種因素影響）；模型多為基于實(shí)驗(yàn)室條件的標(biāo)定，實(shí)際應(yīng)用中需考慮場(chǎng)地、設(shè)備等因素；部分模型計(jì)算復(fù)雜，對(duì)設(shè)備處理能力要求高；過(guò)度依賴模型可能導(dǎo)致忽視運(yùn)動(dòng)員的主觀感受和教練的經(jīng)驗(yàn)判斷。解析思路：首先闡述應(yīng)用原理（模型如何量化能力并與表現(xiàn)關(guān)聯(lián)）。然后分點(diǎn)論述優(yōu)勢(shì)（科學(xué)依據(jù)、客觀評(píng)估、精細(xì)監(jiān)控等）。接著分析局限性（個(gè)體差異、誤差、標(biāo)定條件、復(fù)雜性、主觀因素等），全面客觀地評(píng)價(jià)模型的應(yīng)用。2.答案：人工智能技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）能夠顯著增強(qiáng)運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型在智能體育工程中的預(yù)測(cè)精度和應(yīng)用范圍。首先，AI可以從海量的、多模態(tài)的（生理、生物力學(xué)、環(huán)境等）數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型難以識(shí)別的細(xì)微模式和早期預(yù)警信號(hào)，從而提高生理狀態(tài)（如疲勞、傷病風(fēng)險(xiǎn)）預(yù)測(cè)的精度。其次，AI技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，根據(jù)個(gè)體反饋和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整模型參數(shù)，使模型更貼合特定運(yùn)動(dòng)員的特點(diǎn)和實(shí)時(shí)狀態(tài)。再者，AI可以用于構(gòu)建更復(fù)雜的混合模型，例如結(jié)合生理模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的更精準(zhǔn)預(yù)測(cè)或?qū)τ?xùn)練效果的動(dòng)態(tài)評(píng)估。此外，AI還能輔助進(jìn)行模型選擇、參數(shù)優(yōu)化和結(jié)果解釋?zhuān)嵘麄€(gè)生理數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用系統(tǒng)的智能化水平。例如，利用深度學(xué)習(xí)分析長(zhǎng)時(shí)間序列的心率變異性數(shù)據(jù)，可能比傳統(tǒng)方法更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員的短期恢復(fù)狀態(tài)。解析思路：闡述AI增強(qiáng)模型預(yù)測(cè)精度的原理（處理海量多模態(tài)數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)復(fù)雜模式）。說(shuō)明AI提升模型應(yīng)用范圍的方式（自適應(yīng)學(xué)習(xí)、構(gòu)建混合模型、輔助決策）。通過(guò)具體例子（如HRV分析）增強(qiáng)說(shuō)服力。3.答案：結(jié)合具體場(chǎng)景（如馬拉松訓(xùn)練），綜合運(yùn)用多種運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型通過(guò)智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練過(guò)程的全面監(jiān)控與評(píng)估，可以按以下方式展開(kāi)：首先，利用GPS和功率數(shù)據(jù)結(jié)合無(wú)氧閾模型，設(shè)定馬拉松基礎(chǔ)訓(xùn)練的強(qiáng)度區(qū)間（有氧耐力、速度耐力、節(jié)奏跑），監(jiān)控訓(xùn)練負(fù)荷是否達(dá)標(biāo)；其次，通過(guò)心率區(qū)間模型和最大攝氧量估算模型，評(píng)估運(yùn)動(dòng)員的有氧基礎(chǔ)和最大能力水平，并據(jù)此調(diào)整訓(xùn)練計(jì)劃的長(zhǎng)期目標(biāo)；再次，結(jié)合心率變異性（HRV）模型和疲勞累積模型（如RPE-RSS），實(shí)時(shí)監(jiān)控運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練負(fù)荷累積和恢復(fù)狀態(tài)，判斷是否需要調(diào)整訓(xùn)練量或強(qiáng)度，或增加休息日；同時(shí)，利用血乳酸模型（通過(guò)設(shè)備估算或?qū)嶒?yàn)室測(cè)試）監(jiān)控關(guān)鍵速度訓(xùn)練的強(qiáng)度是否準(zhǔn)確落在目標(biāo)區(qū)間；最后，系統(tǒng)整合所有模型的分析結(jié)果，生成綜合的訓(xùn)練監(jiān)控報(bào)告，為教練和運(yùn)動(dòng)員提供全面、動(dòng)態(tài)的訓(xùn)練反饋，輔助制定更科學(xué)的馬拉松比賽策略。解析思路：以馬拉松訓(xùn)練為例，選擇多種相關(guān)模型（無(wú)氧閾、HR區(qū)間、VO2max、HRV、疲勞累積、血乳酸），分別說(shuō)明它們?cè)诒O(jiān)控不同方面的作用。重點(diǎn)在于描述這些模型如何被整合（數(shù)據(jù)融合、綜合分析），以及最終如何服務(wù)于訓(xùn)練決策，體現(xiàn)全面性和動(dòng)態(tài)性。4.答案：隨著智能可穿戴設(shè)備和生理數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，運(yùn)動(dòng)生理學(xué)模型在未來(lái)智能體育工程領(lǐng)域面臨諸多機(jī)遇與挑戰(zhàn)。機(jī)遇在于：設(shè)備的小型化、無(wú)線化和智能化將使更連續(xù)、更便捷的生理數(shù)據(jù)采集成為可能，為模型應(yīng)用提供更豐富、更實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)將使生理學(xué)模型的精度、個(gè)體化水平和預(yù)測(cè)能力得到質(zhì)的飛躍；模型可以更深入地應(yīng)用于大眾健身市場(chǎng)，提供個(gè)性化健康管理方案；結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等技術(shù)，模型可以為運(yùn)動(dòng)員提供更沉浸式的訓(xùn)練反饋和指導(dǎo)；模