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“南腔北调”背后的暖心故事
人民日报海外版· 2025-11-27 08:57
图②:江苏南京援疆教师赵维维在为学生上课。 任长乐摄 图①:山东水发集团援疆技术人员正在传授农作物种植技术。 受访者供图 图③:黑龙江教练李海霞正在指导阿勒泰的孩子练习轮滑。 受访者供图 新疆人说话时,时不时会蹦出几句不同省份的方言。在南疆喀什,维吾尔族农技员说起专业词汇,常有 一丝山东口音;在北疆博州,不少医生的普通话里透露出湖北味道……仔细探究可以发现,新疆人 的"南腔北调",大多是从对口援疆省市的干部人才那里学来的。 新时代高质量对口援疆开展以来,全国19省份的援疆干部人才,一批接着一批奔赴新疆维吾尔自治区, 修建高楼、发展产业、留下技术,全方位、多层次、宽领域支援支持新疆发展。他们的工作成果跟他们 的地方口音一起留在新疆、改变新疆。 产业园里的山东口音 在塔克拉玛干沙漠旁的新疆喀什地区疏勒县,五官深邃的新疆维吾尔族姑娘热比娅·阿卜杜克热木,一 张口就是山东口音。 "俺跟着山东老师学种菜,育苗嫁接、水肥一体,技术'刚赛来'(棒得很)!现在俺成了技术员,一个 月能挣4500元。"热比娅·阿卜杜克热木在疏勒县智慧农业产业园工作,他的技术导师牟光明是山东东营 援疆指挥部"组团式农技援疆"选派的农业专家。 校园 ...
体育之乡丨跳水“冠军摇篮”为何是湛江?跟着记者解锁背后密码
央视新闻客户端· 2025-11-11 20:39
文章核心观点 - 报道聚焦广东省湛江市作为中国“跳水之乡”的独特地位,深入剖析其从人才选拔培养到冠军输出,再到水上运动旅游产业发展的完整生态链 [1][15][31] 湛江跳水的人才培养体系 - 拥有成熟的“选苗体系”,教练每年深入幼儿园和小学选拔6至7岁的儿童,选拔标准包括身体协调性、弹跳力、手型、腿型乃至脚尖形态 [9] - 训练注重培养兴趣,让来自海边的孩子先爱上水、爱上跳跃,以此为成长基础,不追求一步到位 [11] - 采用由湛江籍“世界跳水技术之父”徐益明首创的科学训练技法,如“陆上拉保护带”、“陆上压水花”,这些仍是核心训练内容 [12] - 训练设施条件艰苦但坚持使用,例如一张补了又补的旧保护网,学生即使碰到补丁处脚疼也能坚持完成训练任务 [14] - 构建了从启蒙班到市队、省队再到国家队的无缝衔接人才输送闭环,形成“选苗-启蒙-打磨-输送”的完整机制 [15] 湛江跳水的历史与文化底蕴 - 跳水运动在湛江有百年传承,最早可追溯至1955年渔民搭建的木板跳台,这也是广东省第一个10米跳台 [22] - 20世纪初跳水运动传入中国,湛江凭借适宜气温、辽阔水域以及当地人对水的自然亲近,成为中国最早发展跳水运动的地区之一 [25] - 上世纪60年代,在雷州、徐闻、吴川等地的海滩、江岸陆续出现了10多座标准跳台 [20] - 冠军基因代代相传,从陈丽霞、劳丽诗、何冲到全红婵,湛江跳水冠军层出不穷,非孤军奋战 [30] 水上运动带动旅游与城市发展 - 凭借漫长海岸线和全年近300天的适宜水温,湛江已发展皮划艇、帆船等多种水上项目,成为南北运动员青睐的训练宝地 [33] - 训练保障系统完善,涵盖教学、医务、陆上训练等,受到运动员和教练员欢迎 [34] - 水上运动体验项目多元化,包括湖光岩的滑水、索道划水以及能吸引数十万游客的海上龙舟赛 [35] - 全红婵等奥运冠军的“明星效应”显著,推动湛江打造“观赛+体验”的新型旅游模式,提升城市吸引力 [36] - 多样化的水上运动,从跳水、帆船到龙舟、潜水,正使湛江这座南海城市更具活力和吸引力 [38]
面积超3万方,佛山拟新增一处冰雪训练基地
南方都市报· 2025-10-15 15:20
项目概况 - 项目计划出租佛山儿童公园部分地块,用于建设广东省冰雪训练基地(佛山),开发运营期限为20年,包含建设期和运营期[1] - 项目总出租面积超过32000平方米,其中办公服务用房面积约1038平方米,冰雪训练基地及其附属用地面积31000平方米[1] - 滑雪馆用地面积为16104平方米[1] 运营模式与功能定位 - 项目将通过公开招标方式确定运营方,由运营方负责项目的投资、建设及运营工作[1] - 项目建成后将面向社会提供滑雪运动体验和培训、大众娱雪、举办滑雪比赛以及冰雪进校园等活动[1] 项目进展 - 项目目前处于向社会公众征求意见建议的阶段,意见征求截止日期为10月19日[1] - 佛山儿童公园位于禅城区东平路5号,邻近东平大桥,曾计划于2023年6月对外开放[1]
体验国家队同款理疗“黑科技” 外国友人感受到昆明的热情
人民网-国际频道 原创稿· 2025-09-19 17:41
论坛活动概况 - 由人民日报社、中共云南省委、云南省人民政府共同主办的2025"一带一路"媒体合作论坛在云南昆明举行 [4] - 来自老挝、柬埔寨、马来西亚、汤加、赞比亚等14国媒体组成调研团参与活动 [4] - 调研团考察了云南白药、昆明海埂体育训练基地等地,调研云南中医药产业和体育训练事业发展 [4] 昆明海埂体育训练基地设施与服务 - 基地毗邻滇池,是国家级高原综合体育训练中心,具有四季适训的气候和海拔条件 [4] - 基地长期服务于足球、篮球、游泳等项目的专业训练和赛事保障,兼具竞技体育与群众健身功能 [4] - 基地游泳馆内设有用于保障国家游泳队及各省级专业游泳队训练的泳池、独立健身房、热疗池、冰疗池、逆流池等先进设施 [6] - 基地还包含足球场、网球中心、奥体楼、综合馆、运动员之家等专业训赛保障设施 [6] 竞技表现中心与康复技术 - 基地的竞技表现中心于2021年由国家体育总局专项资金打造,总面积超过1600平方米 [8] - 中心分为国际先进水准的数字化体能训练区、测试评估区和理疗康复区 [8] - 理疗康复区配备气压循环、磁振热、颈部推拿按摩、超低温冷疗舱和漂浮舱等先进恢复设备 [8][10] - 通过先进设备帮助运动员显著减少肌肉酸痛、加速恢复,在保障训练效果的同时降低受伤风险 [8]
从体坛到讲坛——入校实训项目为退役运动员转型探索新路
新华网· 2025-06-19 09:11
退役运动员转型项目 - 国家体育总局2025年退役运动员入校实训项目在四川成都天府新区举行结训仪式,23名退役运动员参与为期一个月的校园实训,以体育老师身份参与教学[1] - 实训采用"实操+讲座+评测"模式,运动员与骨干教师"一对一"结对,深度参与课堂教学、教研活动及赛事组织[3] - 项目由国家体育总局人事司指导,多部门联合主办,旨在帮助退役运动员转型为学校体育教师或教练员[6] 运动员转型体验 - 公路自行车退役运动员刘子新通过实训发现体育老师需具备运动技能、课堂调动能力及榜样意识,远超预期[2][3] - 现代五项退役运动员李湃认识到体育老师需负责带课、活动策划等多项工作,需完成从"自己会"到"让别会"的转变[4] - 中长跑退役运动员周美军从学生称呼"老师好"中获得职业满足感[3] 项目成效与机制 - 结训仪式上4名退役运动员签约四川天府新区体育教师共享中心,开启职业新篇章[6] - 天府新区通过共享教师中心盘活退役运动员资源,采用"先入驻、再培训、后上岗"机制,数十名运动员稳定就业并部分成长为教研骨干[7] - 该区建立动态评估机制,将学生体质提升、教学满意度纳入考核,与薪酬评优挂钩[7] 转型挑战与建议 - 政策断层体现在教师资格认证、职称评定与运动员转型需求不匹配[8] - 能力短板包括教育理论、课堂管理及德育融合能力不足,传统培训体系针对性待提升[8] - 体教部门协同机制需加强,学校需求与运动员专业分布存在结构性矛盾[8] - 中学更需体育老师掌握教育学、心理学知识,而非仅"高精尖"运动技能[9] 政策与行业方向 - 国家体育总局强调体教融合大方向,但需根据运动员特点开辟多元化转型渠道[9] - 天府新区实践表明共享教育模式可有效连接退役运动员与学校需求[7]
海尔资本:AI算法产业化破局之道——从冠军训练系统看智能时代投资新范式
搜狐财经· 2025-05-21 16:46
智能科技与体育训练 - 中国乒乓球实验室采用高速摄像机、SIMI动作捕捉系统、红外动作捕捉系统等设备,实时采集百余项数据并生成三维运动轨迹,推动训练模式从"经验驱动"转向"数据智能" [3] - 竞技体育的算法革命通过多模态传感器阵列和激光扫描系统,将运动员的"直觉天赋"转化为可量化、可迁移、可迭代的智能资产 [3] - AI技术正在解构顶尖运动员的直觉能力,并可能重构制造业、医疗、农业等产业的升级路径 [3] 技术应用与行业融合 - 智能训练系统的200余项数据建模技术逻辑与康复医疗领域高度契合,例如外骨骼机器人需根据患者个性化数据制定康复方案 [4] - 工业质检更依赖静态视觉识别,而医疗康复要求更高的动态数据交互,未来可通过提升数据精度与全流程闭环优化推动AI深度渗透 [5] - "传感器阵列+边缘计算+数字孪生"技术组合正在重塑汽车行业(自动驾驶)、制造业(设备预测性维护)、农业(作物生长模拟)等领域的智能化路径 [6] AI产业化竞争逻辑 - AI产业化向"端到端交付能力"进化,乒乓球训练系统的设备层、平台层、服务层三重架构反映了这一趋势 [7] - 下游客户更倾向一站式解决方案,头部企业通过"数据中台+行业模型"模式降低应用门槛,垂直领域企业则依托全栈能力构建壁垒 [7] - 未来竞争将聚焦"技术深度"与"场景贴合度"的双重优势 [7] AI商业化路径 - AI商业化需在"行业专精"与"泛化能力"间权衡,医疗领域通过行业知识+AI技术融合可开发出诊断级应用 [8] - 垂直场景做透路径更受青睐,因细分领域数据壁垒高且行业痛点多需定制化方案 [8] - 横向拓展依赖生态整合(如跨行业数据平台),但短期难成主流 [8] 行业大模型发展趋势 - 未来三年制造业、医疗等行业将涌现专用模型,驱动力包括场景强需求(工业质检、医疗诊断)和数据安全性 [9] - 中长期跨域智能体或出现于相近行业(如智慧城市整合交通、环保数据),但通用智能体受限于数据壁垒与算力成本 [9] - AI产业化正从技术突破走向生态竞合,行业大模型将率先打开商业化闸门 [9]