｛“状态”：“正常”，“消息类型”：“工作”，“消息版本”：“1.0.0”，“消息”：｛“索引”：｛“日期部分”：[[2024,4,24]，“日期时间”：“2024-04-24T01:35:37Z”，“时间戳”：1713922537148｝，“引用计数”：43，“发布者”：“IEEE”，“许可证”：[｛“开始”：｛“日期部分”：[[2020,12,1]，“日期时间”：“2020-12-01T00:00:00Z”，“时间戳”：1606780800000｝，“内容版本”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/ieeexplore.iee.org\/Xplorehelp\/downloads\/license-information\/ieee.html”}，{“start”：{“date-parts”：[[2020,12,1]]，“date-time”：“2020-12-01T00:00:00Z”，“timestamp”：1606780800000}，“content-version”：“stm-asf”，“delay-in-days“：0，”URL“https:\\/doi.org\/1015223\/policy-029“}，{“开始”：{“日期部分”：[[2020,12,1]]，“date-time”：“2020-12-01T00:00:00Z”，“timestamp”：1606780800000}，“content-version”：“stm-asf”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-037”}]，“content-domain”：{“domain”:[]，“crossmark-restriction”：false}，”shortcontainer-title“：[]，”published-print“：{”date-parts“：[2020,12]]}，I“：”10.1109\/ism.2020.000030“，”类型“：“proceedings-article”，“created”：{“date-parts”：[[2021,1,22]]，“date-time”：“2021-01-22T23:51:04Z”，“timestamp”：1611359464000}，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：11，“title”：[“使用3D卷积神经网络实时检测足球视频中的事件”]，“prefix”：“10.1109”，”author“：[{”given“Olav A.”，“family”：“Norgard Rongved”、“sequence”：“first”，“affiliation”：[]}，{“given”：“Steven A.”，“family”：“Hicks”，“sequences”：“additional”，“atfiliation“：[]{”given“：”Vajira“，”family“：”Thambawita“，”sequence“：”additional“Zouganeli”，“sequence”：“附加”，“affiliation”：[]}，{“given”：“Dag”，“family”：“Johansen”，“sequence”：“additional”，“affaliation”（附属）：[]{“给定”：“Michael A.”，“家庭”：“Riegler”，“序列”：“附加”，“附属”：[]}，}“giving”：“Pal”，“家族”：“Halvorsen”“首页”：“91”，“文章标题”：“Faster r-cnn:Towards real-time object detection with region proposal networks”，“author”：“ren”，“year”：“2015”，“journal-title”：“Advances in Neural IIinformation Processing Systems”}，{“key”：“ref38”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：“10.1007\/978-3030-01225-0_1”}、{“密钥”：“ref33”，“doi-assertd-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/CVPR.2018.00675”}和{“key”：“ref32”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/CVPR.2017.143”}，{“key”：“ref31”，“doi-assertd-by”：“publisher”，“DI:”10.1109\/CVPR.2018.00734“}，}“key:”ref30“，”doi-assert-by“：”publisher“，”doi“：”10.1109 \/CVPR.2015.7298594“}“，”doi“：”10.1109\/ICCV.2019.00399“}，{”key“：”ref36“，”doi-asserted-by“：“publisher”，“DOI”：“10.1109\/CVPR.2015.7298698”}，{“key”：“ref35”，“DOI-asserted-by”：“publicher”，“DOI”：”10.1016\/j.cviu.2016.10.18“}，}“key:”ref34“，”DOI-assert-by“：”publisher“，”DOI“：”10.1109\/ICCV.2019.00630“}\/TIP.2003.812758“}，{”key“：”ref40“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”DOI“：“10.1109\/ICCV.2017.617”}，{“key”：“ref11”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.109\/CVPR.2017.502”}：“ref14”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/CVPR.2009.5206848”}，{“key”：“ref15”，“article-title”：“Ucf101:野外视频中101个人类动作类的数据集”，“volume”：“abs 1212 402”，“author”：“soomro”，“year”：“2012”，“journal-title“：”CoRR“}，{”key“：”ref16“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1109 \/ICCV.2011.6126543“}10.1007\/11744047_33“}，{“键”：“参考18”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1007\/s11263-012-0594-8”}I“：”10.1109\/CVPR42600.2020.01314“}，{”key“：”ref27“，”doi-asserted-by“：“publisher”，“DOI”：“10.1109\/CVPR.2016.119”}，{“key”：“ref3”，“DOI-asserted-by”：“publischer”，“DI:”10.1109\/CVPRW.2018.00223“}，}“key:”ref6“，”first page“：”495“，”article-title“：”The sports science of curling：A practical review“，”volume“：“8”，“author”：“bradley”，“year”：“2009”，“journal-title”：“journal of Medicine science sports”}，{“键”：“参考29”，“文章标题”：“动力学人体动作视频数据集”，“卷”：“abs 1705 6950”，“作者”：“kay”，“年份”：“2017”，“期刊标题”：“CoRR”}，{“key”：“ref5”，“首页”：“337”，“文章标题”：“区分精英冰壶运动员表现水平的新型运动专项平衡测试的可靠性和有效性”，“卷”：“19”，“作者”：“pojskic”，“年份”：“2020”，“新闻标题”：“医学科学与体育杂志”}，{“key”：“ref8”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1007\/s11042-011-0833-y”}.cviu.2008.01010“}，{“key”：“ref9”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“DOI”：“10.1109\/CVPR.2017.427”}，{“key”：“ref1”，“DOI-asserted-by”：“publicher”，“DI:”10.1007\/978-3-319-09396-3_14“}，}“key:”ref20“，”DOI-assert-by“：”publisher“，”DOI“：”10.1109\/CVPR.2014.223“}0166-2236（92）90344-8“}，{“键”：“参考21”，“首页”：“568”，“文章标题”：“视频中动作识别的双流卷积网络”，“author”：“simonyan”，“year”：“0”，“journal-title”：“NIPS的进程”}，{“key”：“ref42”，“first page”：《8024》，“article-title》：“Pytork:一种命令式的、高性能的深度学习库”，“author”:“paszke”，“year”：：“publisher”，“DOI”：“10.1109\/CVPR.2016.213”}，{“key”：“ref41”，“DOI-asserted-by”：“publicher”，“DI:”10.1109\/ICCV.2017.235“}，}“key:”ref23“，”DOI-assert-by“：”publisher“，”DOI“：”10.1145\/3065386“}，{”key“：”ref43“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”DOI“：”10.1109\/CVPR.2016.319“}，{“key”：“ref25”，“first-page”：“3476”，“article-title”：“用于视频动作识别的时空残留网络”，“author”：“feichtenhofer”，“year”：“0”，“journal-title“：“NIPS的进程”}]，“event”：{“name”：“2020 IEEE多媒体国际研讨会（ISM）”，“location”：“Naples，Italy”，“start”：{“date-parts”：[2020,12,2]}，“end”用法：[[2020,12,4]]}}，“container-title”：[“2020 IEEE多媒体国际研讨会（ISM）”]，“原始标题”：[]，“链接”：[{“URL”：“http://\/xplorestaging.IEEE.org\/ielx7\/9327909\/9327761.pdf？arnumber=9327961”，“内容类型”：“未指定”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“相似性检查”}]，“存放”：{“日期部分”：[2022,6,28]]，“日期时间”：“2022-06-28T21:58:47Z”，“时间戳”：1656453527000}，“分数”：1，“资源”：{“主要”：{“URL”：“https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/9327961\/”}}，”subtitle“：[]，”shorttitle“：[]，”issued“：{”date-parts“：[2020,12]}”，“references-count”：“43，”URL“：”http:\ \\/dx.doi.org\\10.1109\/ism.2020.000030“，”关系“：{}，”主题“：[]，“已发布”：{“日期部分”：[[2020,12]}}