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在體育科學中，使用Julia進行預測模型的新方法包括：
高性能計算：Julia是一種高性能編程語言，能夠有效地利用現代硬件的并行計算能力，加速模型訓練和預測過程。這有助于提高模型的精度和速度，使得在體育科學領域可以處理更復雜的數據和模型。
深度學習：Julia可以與深度學習框架如Flux.jl結合使用，實現復雜的神經網絡模型，從而更好地捕捉運動員的運動特征和表現。這有助于預測運動員的表現和潛在受傷風險等重要指標。
數據可視化和解釋性分析：Julia提供了豐富的數據可視化和解釋性分析工具，可以幫助體育科學研究人員更好地理解模型的預測結果，并從中提取有價值的見解。這有助于指導訓練計劃和優化比賽策略。
總之，使用Julia進行預測模型在體育科學中的應用新方法主要包括利用其高性能計算能力、深度學習技術和數據可視化工具，以實現更準確、快速和有意義的預測分析。
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