1.项目介绍
《“大数据+”少儿体育培养体系创新--基于统计学的青少儿运动天赋潜能挖掘系统》特别为3-15岁的青少儿设计了一套通过矩阵建模进行数据分析，以k-means聚类算法和AI为基础的一套完整的概率学系统。此项目可以为各大中小学提供运动员选拔的参考依据，为父母减少青少年运动项目试错的时间成本和金钱成本，还可用于专业运动员的选拔，形成从判断到开发到促起成长到线下培训的一条终身运动闭环。 研究其对于家庭、社会及国家都有着巨大的意义。通过父母的个性特征、职业、心理素质等等，以期增加预测结果，提高青少儿运动天赋开发成功率。运动素质的加强和提高不但对训练的效率意义重大，而且也能影响青少儿运动水平的提高幅度以及青少儿最终能达到的运动成绩的高度。生理机能的改变也必然导致形态结构发生相应的变化，相对来说不同的体育项目所要求的身体形态结构也固然不大一致。针对运动意识形态在青少儿运动天赋开发上的体现，包括了运动心理学及运动技能等相关测试指标。
2.承担角色
（1）承当角色：重要开发成员。
（2）业务需求分析：分析业务需求，从人体解刨学、遗传基因学、意识形态学、意识生理学四个学科角度设计项目架构、功能结构流 程、从业务角度推导设计数据结构与算法思路。
（3）业务算法开发：设计并且编写算法业务代码，修改项目bug，整理代码格式、从高内聚低耦合的角度优化工程代码结构。