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文档简介

一种基于多源数据解析的智能训考评定方法本发明公开了一种基于多源数据解析的智2所述分析报告进行智能分组，针对不同分组给出个性化得训练方案指导以及身体异常告3.根据权利要求2所述一种基于多源数据A1、利用神经网络算法对所述训考文本内容进行检测，识别出复杂训考A4、采用CRNN算法对所述文本内容和所述简单训考文本进行文本识别3团体的训练指标强弱以及随时间的变化趋势；并基于所述训考视频数据进行风险阈值预6.根据权利要求5所述一种基于多源数据解析的B2、采用3D人体姿态估计算法对动作变化进行识别，并基4aaaa5[0007]步骤2：采用数据解析算法对所述多源训考数据进行处理，得到多源有效训考数6[0026]第3步、采用大模型技术对学员的历史训考信息进行分析，进而优化所述风险阈78[0056]步骤2：采用数据解析算法对所述多源训考数据进行处理，得到多源有效训考数络用于分辨训考文本内容以及训考格式；生成网络用于生成与训考文本内容相似的假数D为判别训考文本内容和训考通过引入注意力机制来捕获重要的模糊帧信息；采用RNN网络作为去模糊网络对模糊帧进9b表示超参数。[0074]第1步：实时获取学员训考视频，采用计算机视觉技术对训考视频中头部脸部情法计算素质指标在体能考核科目成绩中对应的权重Wxn以及素质指标在技能考核科目成绩和M2分别表示体能考核科目数量以及技能考核科目数量。数据的状态给出相应的训练计划。

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