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跨學科研究 1. 參與利用人工智能技術和運動健康科學的跨學科研究項目，專注于睡眠、血壓、跑步、騎行、羽毛球等運動項目的動作識別、視覺分析、數(shù)據(jù)分析和模型驗證。 2. 協(xié)助設計和實施相關實驗，收集和整理實驗數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。 3. 運用人工智能算法（如機器學習、深度學習）對運動數(shù)據(jù)進行分析，提取有價值的信息和模式。 4. 參與模型的開發(fā)和驗證工作，確保模型的準確性和可靠性。 設備管理與指導 1. 負責實驗室設備的日常管理和維護，確保設備的正常運行。 2. 提供設備使用的培訓和指導，幫助研究人員和用戶正確使用相關設備。 3. 定期檢查設備的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并解決設備故障，記錄設備維護情況。 數(shù)據(jù)處理與分析 1. 負責收集、整理實驗數(shù)據(jù)，包括運動數(shù)據(jù)、生理數(shù)據(jù)等。 2. 運用數(shù)據(jù)分析工具（如Python、R、MATLAB等）對數(shù)據(jù)進行預處理、分析和可視化。 3. 協(xié)助撰寫數(shù)據(jù)分析報告，為研究項目提供數(shù)據(jù)支持。 項目支持與協(xié)作 協(xié)助科研團隊完成項目任務，包括實驗設計、數(shù)據(jù)采集等。 職位要求 1. 教育背景 1. 具備生物醫(yī)學工程、計算機科學、數(shù)據(jù)科學或相關領域的本科及以上學歷。 2. 有跨學科研究背景（如人工智能與運動健康科學）者優(yōu)先。 2. 專業(yè)知識與技能 1. 熟悉人工智能技術和數(shù)據(jù)分析方法，能夠運用機器學習和深度學習算法進行數(shù)據(jù)處理和分析。 2. 掌握至少一種編程語言（如Python、R、MATLAB），能夠進行數(shù)據(jù)預處理、分析和可視化。 3. 熟悉運動健康科學的基本理論和方法，了解睡眠、血壓、跑步、騎行、羽毛球等運動項目的特點。 4. 具備良好的設備管理能力，能夠熟練操作和維護相關實驗設備。 3. 工作經(jīng)驗 1. 具備5年以上相關領域的研究或項目經(jīng)驗者優(yōu)先。 2. 有實驗室設備管理或數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗者優(yōu)先。 4. 其他要求 1. 具備較強的責任心和敬業(yè)精神，能夠承受一定的工作壓力，確保工作質(zhì)量。 2. 具備良好的團隊合作精神和溝通能力，能夠與不同背景的人員進行有效協(xié)作。