运动虚拟未来:利用基于深度学习的分析来探索体育和虚拟现实专利

科学领域:

• 运动技术技术 运动技术
• 人与计算机的交互
• 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实

背景情况:

• 第四次工业革命正在将体育与新兴技术融合在一起.
• 虚拟现实 (VR) 应用在体育领域日益相关.
• 分析与体育相关的专利数据对于理解技术进步至关重要.

研究的目的:

• 引入基于BERT的算法SportsBERT,用于体育知识的自然语言处理.
• 确定与体育相关的VR专利中的关键主题和技术趋势.
• 提供有关VR体育技术知识结构和未来发展的见解.

主要方法:

• 利用专利大数据进行分析.
• 开发了SportsBERT,这是基于变压器 (BERT) 的算法的一种双向编码器表示.
• 应用主题建模,从体育相关的VR专利中提取主题.

主要成果:

• 确定了关键驱动因素:空间硬件,触觉人机交互,有氧运动,康复和摇摆运动.
• 突出挑战:当前VR设备的高成本和可用性限制.
• 为体育专利建立了基于深度学习的主题建模方法.

结论:

• 体育BERT为体育知识提供了增强的自然语言处理.
• 该研究为VR体育技术发展提供了全面的路线图.
• 未来的研究应该解决VR成本和可用性,以加快采用.