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World File Search System羽毛球
（b）：Nana Suryana Nasution，Ramdan Pelana，Yusmawati，Dira Fauzi（2024）。基于机器学习的羽毛球基本技术培训模型。国际
抽象羽毛球是一项需要高技术技能的运动。基本羽毛球技术中的培训是玩家发展能力的重要第一步。但是，有效而有效的培训方法通常是教练和球员的挑战。在这种情况下，机器学习技术的使用可能是提高基本羽毛球技术培训有效性的创新解决方案。这项研究旨在开发基于机器学习的基本羽毛球技术训练模型，该模型可以帮助玩家以更具针对性和个性化的方式提高技能。此研究方法使用R＆D（研发）研究方法。这项研究的结果指出，基于机器学习的基本羽毛球技术培训模型开发了在提高羽毛球运动员的技术技能方面开发的有效性。通过利用个性化的培训数据和量身定制的反馈，玩家可以更有效地确定改进和完善技术的领域。这项研究的结论是基于机器学习的创新有效的羽毛球技术培训模型。希望使用这项技术可以帮助羽毛球教练和球员提高训练质量和整体表现。因此，该模型的实施有可能对个人和团队级别的羽毛球技能的发展产生积极影响。
一个月期刊计划对羽毛球运动员心血管健身的研究效果
HIIT是一种间隔训练，涉及短暂的全能运动，然后进行10-30秒的休息间隔。这是一种低体积的方法，可以获得有氧力量和心血管健身，通常与较长的训练课程有关（Abdullah，2014年）。另一项研究还发现，HIIT改善了肌肉缓冲能力，最大有氧功率，磷酸磷酸盐的重合率和乳酸耐受性，从而改善了特定的耐力性能（Glaister，2005年）。该研究还建议，在法庭上进行了40至50年代的HIIT技术培训，这可能是有用的持续时间，可用于提高耐力水平。不仅可以从HIIT中提高耐力水平，而且还可以提高强度和运动范围，因为HIIT锻炼需要多个肌肉组一起工作以高强度进行心血管锻炼。
技术进步和羽毛球运动
摘要 本研究评估了技术进步对尼日利亚卡杜纳州卡杜纳南部参议院选区羽毛球运动的影响。为了实现研究目标，提出了一个研究问题和一个研究假设来指导研究。采用事后研究设计，研究了卡杜纳州卡杜纳南部参议院选区一千八百三十七 (1837) 名羽毛球运动员。研究样本由从人口中选出的三百零八 (380) 名羽毛球运动员组成，占研究人口的 20%。采用分层随机抽样技术选择该州卡杜纳南部参议院选区的羽毛球运动员，采用比例抽样技术确定对三百八十 (380) 名羽毛球运动员进行问卷调查所需的数量