跨学科研究 1. 参与利用人工智能技术和运动健康科学的跨学科研究项目，专注于睡眠、血压、跑步、骑行、羽毛球等运动项目的动作识别、视觉分析、数据分析和模型验证。 2. 协助设计和实施相关实验，收集和整理实验数据，确保数据的准确性和完整性。 3. 运用人工智能算法（如机器学习、深度学习）对运动数据进行分析，提取有价值的信息和模式。 4. 参与模型的开发和验证工作，确保模型的准确性和可靠性。 设备管理与指导 1. 负责实验室设备的日常管理和维护，确保设备的正常运行。 2. 提供设备使用的培训和指导，帮助研究人员和用户正确使用相关设备。 3. 定期检查设备的运行状态，及时发现并解决设备故障，记录设备维护情况。 数据处理与分析 1. 负责收集、整理实验数据，包括运动数据、生理数据等。 2. 运用数据分析工具（如Python、R、MATLAB等）对数据进行预处理、分析和可视化。 3. 协助撰写数据分析报告，为研究项目提供数据支持。 项目支持与协作 协助科研团队完成项目任务，包括实验设计、数据采集等。 职位要求 1. 教育背景 1. 具备生物医学工程、计算机科学、数据科学或相关领域的本科及以上学历。 2. 有跨学科研究背景（如人工智能与运动健康科学）者优先。 2. 专业知识与技能 1. 熟悉人工智能技术和数据分析方法，能够运用机器学习和深度学习算法进行数据处理和分析。 2. 掌握至少一种编程语言（如Python、R、MATLAB），能够进行数据预处理、分析和可视化。 3. 熟悉运动健康科学的基本理论和方法，了解睡眠、血压、跑步、骑行、羽毛球等运动项目的特点。 4. 具备良好的设备管理能力，能够熟练操作和维护相关实验设备。 3. 工作经验 1. 具备5年以上相关领域的研究或项目经验者优先。 2. 有实验室设备管理或数据分析经验者优先。 4. 其他要求 1. 具备较强的责任心和敬业精神，能够承受一定的工作压力，确保工作质量。 2. 具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与不同背景的人员进行有效协作。