不同运球技术在比赛中的运用时机
运球技术的运用时机是指把球运到预想位置，球过半场，根据战术要求球的移动，运球过人，摆脱防守等等。在这里简单说明一下运球过人：
步骤一：出招前，右脚往左踏出一步，离左脚尖不宜太远，10厘米即可。
步骤二：左手往地运球时，双脚同时往右张开跳起。
步骤三：左脚先着地，右脚往右快速跨出，并同时跨下换到右手运球，佯右切。
步骤四：右手把球从地运起的同时，身体大幅度迅速拉弓右转，右手掌置球的右侧，右臂紧夹在身体腰部，眼睛盯着对方。
步骤五：再来也是一样的换手运球过人，也一样如刀切豆腐般，干脆利落。
步骤六：看到篮下有人防守，右脚跨进同时踩“刹车”，左脚紧接着踏到右脚旁，屈膝成投篮姿势。
步骤七：突然急停后撤跳投。
在篮球比赛中，运用勾手投篮这项技术有什么好处
勾手投篮可以细分为：
侧身勾手，
跨步大勾手，
垫步小跳勾、
行进间半勾手、
天勾。
勾手投篮，是一项古老但十分有效的得分方式，它最大的优势在于，投篮手和防守者之间隔着半个身位，同时还可以用非投篮手合理架开防守者，从而得到相当充足的投篮空间，那么进球与否，则主要依靠投篮者本身的技术过硬程度和投篮手感了。
那么，问题来了，如何保持勾手投篮的稳定性？有了出手空间，有了一定射程，剩下的就是如何稳定的将球投进篮筐了，这才是勾手的难度所在。
纵观NBA历史上，能做到勾手投篮稳定如磐石的人，也实属凤毛麟角。
其中，就不得不提拥有勾手投篮最高境界的——“天勾”贾巴尔。
贾巴尔的勾手之所以被称为“天勾”，原因在于其投射姿势的独特，将投篮手完全伸直，仅靠手腕来做出投射的动作，出手点之高，仿佛从天而降，令人望球兴叹，所以谓之“天勾”。它的效果其实类似于直臂投篮一般，所以出手极其稳定。
无解的出手方式，再加上常年的训练，使得贾巴尔的勾射无比精准，成为了各路防守者最大的梦魇，他也凭借这一招，成为了NBA的历史总得分王。
ai裁判最早应用于哪年体操赛事
AⅠ裁判最早用于2019年10月德国斯图加特举办的体操世锦赛。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
markov模型在体育比赛中的应用
Markov模型在体育比赛中的应用主要体现在运动员状态建模和比赛结果预测两个方面。
首先，通过监测运动员在比赛中的动作、姿势、速度等观测数据，Markov模型可以用来对运动员的状态进行建模，实时跟踪运动员的状态变化。例如，在篮球比赛中，可以通过监测球员的移动轨迹和动作来建立隐马尔科夫模型，提供数据支持和决策参考。
其次，Markov模型还可以用来预测比赛结果。通过对历史比赛数据的分析和建模，Markov模型可以预测未来比赛的结果。这种预测模型可以为球队制定比赛策略和调整战术提供重要参考。
除此之外，Markov模型在更广泛的领域也有应用，包括金融市场分析、网络流量建模、遗传学和生物信息学、自动驾驶汽车、生态学、市场营销、天气预测、社交媒体分析、能源管理、物流和供应链管理等。
总的来说，Markov模型在体育比赛中的应用展示了其在处理序列数据和进行预测方面的强大能力，为运动员和教练提供了有价值的决策支持。然而，也需要注意到任何预测模型都有其局限性和不确定性，因此在使用Markov模型进行体育比赛分析时，需要谨慎对待其预测结果，并结合其他因素进行综合判断。