本研究提出了一种基于物理信息的深度学习方法，用于无标签sEMG信号的肌肉力量预测。该方法通过将Hill肌肉模型的前向动力学嵌入深度神经网络，显著提高了肌肉力量预测的准确性，并能够识别个性化的肌腱参数，展示了在生物力学分析中的应用潜力。

本文介绍了多种基于深度学习和计算机视觉的技术，旨在提高安全性和生物力学分析，包括LSTM-RNN脑震荡检测、YOLOv5实时头盔检测、3D头部模型生成和脊柱生物力学分析框架，展示了在安全和健康领域的应用潜力。