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  • 简介:(2017年11月9日弈于番禺)仙人指路对卒底炮这是2017年"腾讯棋牌天天象棋"全国象棋甲级联赛半决赛争夺战的一盘对局。两队大战六局不分胜负,这是超快棋的第一局,由内蒙主帅特级大师洪智对阵上海赵玮大师。1.兵七进一炮2平32.炮二平五象3进53.仕六进五……补仕近期采用较多,战绩不错,其意是避开黑卒3进1的先手。

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  • 简介:(2017年11月10日弈于广东番禺)五九炮过河车对屏风马平炮兑车这是2017-2018"天天象棋"象棋甲级联赛决赛第二盘,由广东碧桂园队特级大师郑惟桐对阵内蒙特级大师赵国荣的一场焦点对局。第一盘内蒙队先拔头筹,本局郑惟桐特大背水一战,迫切抢分,赵国荣也是实力深厚的老牌特级大师,自然希望有所建树,双方大战一触即发。

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  • 简介:2017年,内蒙自治区(以下简称自治区)校园足球工作按照年初工作计划安排稳步推进,各项任务如期完成,部分工作取得了一定的阶段性成果和进展。具体情况如下。

  • 标签: 内蒙古自治区 足球 校园 稳步推进 计划安排
  • 简介:文章主要研究学生在运动中如何会受伤,受伤的原因,以及产生何种影响。无论课内外活动都学会避免意外事故发生。研究结果表明:踝关节、膝盖、腕关节、手指受伤几率较大,其次是腰、大腿、小腿等。文章针对各个关节部位还有受伤程度做出了相应的预防措施以增强学生篮球运动兴趣,提高篮球课教学效率。

  • 标签: 篮球爱好者 运动损伤情况 调查研究
  • 简介:2015年-2018年是呼和浩特市赛罕区校园足球活力迸发、彰显势如破竹之势的4年,是赛罕足球人努力进取、不断开拓的4年,是团结协作不断创新的4年,更是全面完善、总结提高的4年。4年来,在全国青少年校园足球工作领导小组办公室、内蒙自治区教育厅的正确领导下,在赛罕区教育局各部门紧密配合共同推进及各定点学校不懈努力下。

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  • 简介:虽然纽约尼克已经有计划放弃诺阿了,但这并不意味着他们会像湖人队买断罗尔·邓那样买断他。诺阿今年的薪水高达1853万美元,而在今后两年,他每一年的工资也只有640万美元。但这并不代表尼克没有操作的空间了,他们完全可以买断诺阿的合同,再用一份老将底薪把他签回来,无论对于球员还是对于球队来说,这都是比较划算的做法。

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  • 简介:洛杉矶快船队的主教练道格·里弗一直以来都充满争议,他带领凯尔特人队夺得总寇军后本已被视为联盟最好的主教练,可在洛杉矶的刚愎自用却逼走了保罗、格里芬和小乔丹。正当人们认为快船队将会全面清洗,进行重建时,里弗却重现神奇,把这支缺少明星的球队带到了西部第一的位置。提起自己的执教生涯,里弗也有想要表达的情感。

  • 标签: 双重人格 凯尔特人队 执教生涯 主教练 洛杉矶 格里芬
  • 简介:安德鲁·威金和贾巴里·帕克在NCAA就是对手,他们同年进入NBA,一个是状元,一个是榜眼。威金还没穿上骑士球衣就被交易到了森林狼,帕克则加盟了青年军雄鹿,他们都被外界视为值得球队培养的对象,但却都打得不温不火。如今,威金在森林狼站稳了脚跟,而帕克则回到了自己的家乡芝加哥——他们的故事也正是从这里开始的。

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  • 简介:1997年,高中生麦克格雷迪参加了NBA选秀,他在首轮第九位被多伦多猛龙队选中,很快就成为多伦多球迷心目中的明星。1998年,文,卡特在首轮第五顺位被金州勇士选中,随后交易到了猛龙队。这时候,人们才知道这两位运动能力超强的球员是表兄弟。麦迪和卡特很快就在多伦多掀起了一阵篮筐风暴,虽然他们后来产生矛盾,并以卡特离开终结,但那只是年轻气盛的好强而已。在老一代猛龙球迷心中,那段日子真的非常美好,如今麦迪已经离开联盟,卡特依然在打拼,虽然他们两人都没能在NBA取得什么骄人的成绩,但对于那些喜欢欣赏比赛的球迷而言,麦迪和卡特绝对是篮球美学的最佳代言人。

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  • 简介:·卡特这个名字虽然可能最终与总冠军或MVP无缘,但绝对会出现在篮球名人堂中。虽然一直无缘总决赛,但卡特的人气丝毫不亚于同时期的科比、麦迪和艾弗森。在大多数球迷看来,卡特就是这个时代的最后一位飞人,在迈克尔·乔丹离开球场之后,唯有卡特才能把优雅和暴力结合得完美无瑕,上演无数令人热血沸腾的表演。与他的名气相比,卡特在球鞋界的地位确实被低估了。

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  • 简介:基于大数据对大学生体质进行分类预测,有助于大学体育治理体系的建设,朴素贝叶模型是一种操作简单且性能较好的机器学习分类算法.基于朴素贝叶分类算法,采用广州商学院2014、2015年学生体测数据及其评分结果作为源数据,构建大学生体质分类器.应用此分类器可对大学生的体质状况实现一定概率意义上正确的判断,从而可以对体质存在隐患概率比较大的学生给出主动性预警,以便大学体育对学生进行群体性的体质判断、进行个性化的有效干预,从而促进学生健康发展,提高大学生整体体质水平.分类器模型用Python编码实现,最后用与训练数据不重叠的历史体质数据检测分类器的准确率,结果显示,基于朴素贝叶算法的体质分类器达到了78%的正确率.

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