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Application Research of Internet of Things Technology in the Causes of Dragon Boat Sports InjuryInvestigación de la aplicación de la tecnología del Internet de las Cosas en las causas de las lesiones deportivas del Dragon Boat

Resumen

En los ltimos aos, la tecnologa de Internet de las Cosas puede innovar eficazmente en aplicaciones y servicios. La tecnologa del Internet de los objetos se ha hecho cada vez ms popular. Proporciona un puente eficaz y directo entre el mundo fsico y los objetos virtuales del ciberespacio. Con el aumento de la intensidad de los entrenamientos de dragon boat y la competicin cada vez ms feroz, aumenta la posibilidad de lesiones. Las carreras de botes dragn son un deporte de equipo sin contacto basado en la fuerza y la tecnologa. El objetivo de este artculo es resolver el problema de la falta de comprensin de la gente sobre las lesiones deportivas y las causas de los atletas de dragon boat. Utilizamos el algoritmo de fusin de datos y el algoritmo de optimizacin de mantenimiento de clsteres para estudiar la aplicacin de la tecnologa del Internet de las Cosas en la causa de las lesiones deportivas de los barcos de dragn. Con el fin de ahorrar energa, ampliar el ciclo de vida de la red, acortar el tiempo de interrupcin del servicio y aumentar la transmisin de paquetes de datos, el algoritmo de optimizacin del mantenimiento de clsteres de este artculo mejora y optimiza principalmente el tiempo de inicio del mantenimiento de clsteres, que depende del coste de mantenimiento. El resultado del experimento muestra que el sistema de deteccin etiolgica propuesto en este artculo se ajusta bien a los resultados reales de las lesiones deportivas. El resultado del experimento muestra que la investigacin sobre la causa de las lesiones en los deportes de dragon boat basada en la tecnologa del Internet de las Cosas puede detectar bien la ley de daos y puede tener una comprensin ms completa de la causa de las lesiones, lo que ayuda a prevenir mejor las lesiones y a tomar tratamientos eficaces. En la parte de anlisis, se puede concluir que el sistema de deteccin es muy preciso en la deteccin de la causa, y la tasa de precisin es bsicamente del 100%.

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