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维多利亚网球协会 2024 年战略
这就是为什么我们如此兴奋地向您介绍我们的维多利亚网球 2024 战略。我们感谢维多利亚网球的所有附属俱乐部、中心、协会以及教练、地方政府、州政府和澳大利亚网球协会，他们以多种多样且宝贵的方式为该计划的制定做出了贡献。我们的战略与澳大利亚网球协会的优先事项密切相关，并补充了维多利亚州政府的“活跃维多利亚框架”。
聚焦冲击波和超声波疗法治疗网球肘
B 组患者将使用配备 5 cm² 超声波探头的 Cosmogamma US13 EVO 产生的超声波进行治疗。治疗前，将通过涂抹特殊导电凝胶来准备治疗部位。患者将以坐姿接受治疗，患臂外展，肘关节屈曲约 60 度，前臂旋前并放在治疗台上。超声波频率将设置为 3 MHz，空间平均时间峰值 (SATP) 设置为 0.5 W/cm²。占空比为 20%。在每次治疗过程中，将以半静止方式（探头的运动将非常有限）用超声波治疗外上髁最痛点 5 分钟。患者将在连续两周的工作日接受总共 10 次治疗。
评估虚拟现实认知干预对初级网球运动员网球表现的影响：试点研究
背景：有证据表明，认知训练干预措施会对执行功能产生积极影响，并且一些研究表明，运动员通常在某些认知任务上表现出更高的准确性和更快的响应时间。虽然建议执行职能的参与是高级体育活动的一部分，但尚不清楚这种训练方法是否可以直接受益于运动表现。目的：这项研究的目的是评估合并虚拟现实（VR）和基于平板电脑的认知训练干预对青少年网球运动员的影响的影响。在这里，我们检查了通过认知训练干预措施补充定期网球训练的球员的通用网球评分（UTR）的差异，以及仅继续定期网球训练的小组。该自定义认知培训计划针对特定的认知控制能力，包括注意力，工作记忆和目标管理。方法：在由专门研究团队领导的随机对照试验设计中，从一群网球运动员中收集了数据。参与者（n = 23，年龄：平均14.8，SD 2.4岁）来自捷克草坪Tenis Klub（布拉格，捷克共和国）参加这项研究。这些个体被随机分为干预 +训练组（n = 13）或训练组（对照组; n = 10），而UTR分数的变化是感兴趣的主要指标。结果：基线两组之间的UTR没有差异（干预：平均8.32，SD 2.7；控制：平均7.60，SD 2.3）。在治疗期之后，干预组的个体显示出其UTR的显着改善（0.5; t 12 = 4.88，p <.001）与对照组不同（增加0.02； t 9 = 1.77，p = .12）。在比较每个组达到的UTR（训练后UTR减去UTR）的变化时，我们发现干预组的UTR比对照组高38％。对协方差的分析表明，干预组的UTR的改善要大于对照组（F 1,20 = 8.82，p = .008）。
娱乐性海滩网球的心血管需求正常，高血压中年女性
目的：该研究的目的是分析和比较中年妇女中的单个海滩网球（BT）会议的心血管反应（NTN）和超应答（HTN）。方法：样本由26名女性（13 NTN和13 HTN；≈47±7年）组成，这些女性被提交给由5分钟热身的BT疗程，然后进行3次12分钟的比赛，两者之间的间隔为2分钟。所有比赛均在常规的BT法院和规则中进行。在（前），会议（每次比赛之后）和会议后进行30分钟之前，评估了血压（BP）和心率。结果：对于心率，在评估的任何矩（p> 0.050）中，两组之间都没有差异。与基线相比，第一个（23mmHg，p <0.001），第二个（23mmHg，p <0.001）和第三次匹配（14mmHg，p = 0.013）之后，NTN中的收缩压增加了。相比之下，HTN仅在第一次比赛后才出现收缩BP的增加（19mmhg，p = 0.009）。锻炼后，在NTN中，收缩后30'（-11mmhg，p = 0.025）下降。在HTN中，收缩期BP在15'（-19mmhg，p <0.001）和30'（-19mmhg，p <0.001）下均降低。比较每个恢复点的组之间的三角洲值时，HTN在15'（-16mmhg，p <0.001）和-30'（-9mmhg，p = 0.046）的收缩压均低于NTN。结论：总而言之，与会议前值相比，在运动过程中，HTN和NTN妇女的心血管需求增加。此外，单个BT疗法急性降低了HTN和NTN妇女的BP，在HTN中观察到了更大的减少。
运动想象和自我对话对高水平网球运动员发球表现的有益影响
本研究旨在调查运动想象 (MI)，专注于球的轨迹和目标区域，以及实际击球前的自言自语 (动机功能) 对熟练网球运动员发球表现的影响。33 名参加地区至国家比赛的参与者 (6 名女性和 27 名男性，平均年龄 = 15.9 岁) 被随机分成三组：对照组、MI 组和 MI + 自言自语组。他们在比赛情境中进行了前测 (25 次一发球)、20 次习得课程 (体能试验、体能试验 + MI 和体能试验 + MI + 自言自语) 以及类似于前测的后测。一发球的百分比、速度和效率分数 (由专家评估) 被用作因变量和表现指标。虽然发球速度没有差异 (p > 0.05)，但本研究表明 MI 组和 MI + 自言自语组参与者的一发球百分比和效率 (所有 p < 0.01) 有所提高。此外，分析显示，与其他条件相比，当 MI 与自我对话相结合时，效率更高。因此，对于熟练的网球运动员来说，在发第一个球之前使用 MI 和激励性自我对话似乎是有利的。
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
运动发展主管 - 雷克萨斯诺丁汉网球中心
薪酬：每年约 30,000 英镑 就业状况：自雇 工作时间：每年 46 周 预计开始时间：2025 年初 工作地点：雷克萨斯诺丁汉网球中心，偶尔参加重要比赛 学期工作模式：全天（包括晚上）进行小组和个人训练，现场管理/规划时间以及参加每周团队会议。健身房和球场工作相结合。 其他发展机会：支持 LTA 国家训练营的开展 其他赚钱机会：在计划时间之外
2024189：埃塞克斯高地网球俱乐部建设
埃塞克斯高地网球俱乐部现有的六个丙烯酸球场和照明设备已经老化，不再适合使用或不符合澳大利亚网球协会的现行设施标准。市议会官员于 2021 年聘请 2MH Consulting 进行设施检查。该报告指出，所有球场都存在严重的地基问题、表面开裂和附近植被的影响。埃塞克斯高地网球俱乐部定期对球场表面进行修补和维修工作，以确保它们仍然可玩且安全。2MH Consulting 建议这些球场已经到了使用寿命的尽头，需要重建。
