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新南威尔士州足球基础设施策略
•现有基础设施的衰老性质•运动场的质量以及潜在的排水和灌溉问题•广泛使用现有的竞争环境•需要更多更强大的竞争地表•俯仰照明•俯仰照明努力努力以满足最低标准•满足变化室的能力•提供培训和竞争的成本•培训竞赛•竞争•不足的投资•不足的竞争•迎合竞争的范围•迎合竞争的数量•迎合竞争的数量，顾名自接的竞赛•启发•在新的开放空间区域提供正确，平衡的设施组合•相对有限的尺寸良好，优质的社区和社交室。
数据分析，以通过位置预测前12名幻想足球运动员
幻想足球是一场比赛，参与者可以管理足球阵容并一对一踢球。这大约50年前使用铅笔和纸（Shipman，2009）开始。幻想足球的过程是通过起草来建立我们的团队，这是参与者一次选择一个球员，直到名册完成为止。这项研究的主要目标是确定即将到来的赛季的每个位置的前12名幻想足球运动员。对于幻想足球（四分卫，后卫，接球手，紧身，防守和踢球者）的每个位置），它们包括每个球员的排名，从本质上预测了该球员得分的积分总数，并创建了总数的下降列表。这些要点取决于玩家在游戏中的真实表现。因此，预计该赛季得分最高的球员将是该位置排名第一的球员。但是，这个排名从未最终变得准确，因为在赛季结束时，我们发现实际排名包含的球员表现优于Yahoo的预计总数，反之亦然。依靠他们的季前排名并不是最好的主意。最好找到一种方法，以更准确地预测一个排名，该排名可以超越依靠雅虎预测的竞争对手。
感觉运动运动对改善足球运动员浓度的影响
摘要。这项研究与理解是集中度是运动员表现的重要组成部分，尤其是在足球等运动中，需要快速反应，压力下的决策和行动的准确性。因此，这项研究想知道旨在改善感觉和运动系统之间协调的感觉运动练习的程度，可以对集中足球运动员的能力产生积极影响。这项研究包括在测试前和测试后设计的实验定量研究类型中。预测试和测试后设计用于测量干预前后因变量（浓度）中发生的变化（感觉运动运动）。这项研究的人口是Makassar州立大学运动科学学院（FIK UNM）的足球运动员。所使用的样本由25名足球运动员有目的地选择。要测量浓度，使用网格浓度运动仪器。基于数据分析的结果表明，干预前和干预后之间存在差异。干预后的平均分数高于4.48点干预之前的分数，显着性值为（sig。0.00）。因此，在常规培训计划中，将此练习的整合可以为运动员提供重大好处，以应对比赛期间需要快速反应和高浓度的情况。
前美国足球运动员的大脑形态测量
在接触性运动中遭受反复头部撞击与神经退行性疾病有关，包括慢性创伤性脑病 (CTE)，目前只能在死后诊断。由于遭受反复头部撞击，美式足球运动员患 CTE 的风险更高。一种有前途的体内诊断 CTE 的方法是使用结构 MRI 探索活体个体死后已知的神经病理学异常。对 170 名年龄 45-74 岁的男性前美式足球运动员（n = 114 名职业运动员；n = 56 名大学生）和 54 名同龄未遭受撞击的无症状男性对照者（n = 54，年龄范围 45-74 岁）进行了 MRI 脑形态测量。根据已确定的 CTE 病理学发现选择感兴趣区域的皮质厚度和体积，并使用 FreeSurfer 进行评估。使用广义最小二乘模型评估组间差异以及与年龄和暴露因素的相互作用。我们进行了单独的逻辑回归和独立的多项模型，以使用感兴趣的大脑区域来预测每种创伤性脑病综合征 (TES) 的诊断、核心临床特征和 CTE 病理的临时确定性水平。与未暴露的无症状对照者相比，前大学和职业美式足球运动员（合并）的海马体、杏仁核、内嗅皮质、海马旁回、岛叶、颞极和额上回的皮质厚度和/或体积显著减少。事后分析发现，在海马体、杏仁核、内嗅皮质、海马旁回、岛叶和额上回方面，前职业球员和未暴露的无症状对照者之间存在组水平差异。与未暴露的无症状对照者相比，前大学球员的海马体、杏仁核和额上回的体积显著减少。我们没有观察到脑形态测量指标的年龄×组别相互作用。形态测量指标和暴露指标之间的相互作用仅限于首次接触有组织的橄榄球运动的年龄和右岛叶体积之间的单一显著正相关。我们发现脑形态测量指标和 TES 诊断核心临床特征以及 CTE 病理结果的临时确定性水平之间没有显著关系。这些发现表明，MRI 形态测量指标可以检测到有反复头部撞击史的个体的异常，这些异常类似于尸检 CTE 研究中病理发现的解剖分布。缺乏将 MRI 测量指标与暴露指标（除了一个显著关系之外）或 TES 诊断和核心临床特征相关联的发现表明，脑形态测量指标必须辅以其他类型的指标才能描述反复头部撞击的个体。
足球应用的摄像机校准算法的比较分析
摘要在解决足球比赛视频录像的自动分析问题时，目前正在使用特殊摄像机。这项工作介绍了已知算法和摄像机校准方法的比较表征，包括利用机器学习和神经网络的方法，目的是确定其缺点并为开发现代，更有效的方法和算法构成理论基础。具体来说，它检查了需要更多输入数据但可以快速运行的算法[1，2]和使用机器学习的更准确的算法[3，4，5，6，5]。证明他们的主要缺点是准确性或速度。使用机器学习的更准确的算法通常并未指定该算法的操作速度，这排除了它们在实时应用中的使用。强调速度的研究作品经常缺乏在现实生活中使用实际使用所需的准确性。
研究文章 人工智能在足球风险预测中的应用
足球是世界上最受欢迎的运动，全球约有 40 亿球迷。足球吸引了不同年龄段人群的关注。比赛结果决定了球队和球员个人的表现。球员必须更聪明地训练，以避免职业生涯终结的伤病。与任何行业一样，体育也进入了人工智能的新时代。足球中的人工智能 (AI) 既是球员的队友，也是助理教练的角色。教练使用人工智能并将其融入传统的训练方式。足球协会已经实施了传感器，以视频助理裁判和球门线技术等技术的形式收集数据。此外，通过智能技术的实施，球员和教练的素质得到了提高。这项技术本身结合了利用传感器网络进行数据采集和智能数据分析的智能技术。将提出的算法与模糊逻辑模型 (FLM) 进行比较，发现提出的模型的风险预测比现有模型高 7.2%。
分析用于仿真的最新四足球控制器
1。论文的目的是比较在模拟中实施的几个最新的四倍的运动控制器，制定指南，表明哪种控制器在哪种情况下更好，最后，实施一个示例决策策略，该示例可以根据当前上下文进行切换。2。最初，学生应审查四倍运动控制器的可用文献和实施。3。接下来，学生应创建必要的应用程序，以便在同一模拟器中运行所有控制器以进行公平比较。学生应设计适当的模拟场景，该场景将用于比较控制器。4。学生应提出和评估合适的指标，以便为给定任务选择最佳控制器。应从比较结果中提取一个简单的面向用户指南。5。最后，学生应实施一种上下文感知的策略，该策略将能够在多个运动控制器之间切换，以在某些设计的方案中实现设计指标的卓越性能。
足球俱乐部中的商业模型画布和ESG因素...
（1）在英格兰，世界上第一个真正的足球俱乐部出生于1857年10月24日，谢菲尔德俱乐部。 这项活动遵循导致英国足球协会，英国足球协会建立的其他体育协会的诞生（现任F.A. ），在1863年10月26日。 不可避免地，鉴于俱乐部的意愿，同一联邦认为有必要在官方级别组织锦标赛，并在20/07/1871中有F.A.的第一版。 挑战杯，今天仍然存在。 参见 Mario Niciello，意大利的乔夫雷足球公司。 参见 Mario Niciello，意大利的乔夫雷足球公司。（1）在英格兰，世界上第一个真正的足球俱乐部出生于1857年10月24日，谢菲尔德俱乐部。这项活动遵循导致英国足球协会，英国足球协会建立的其他体育协会的诞生（现任F.A.），在1863年10月26日。不可避免地，鉴于俱乐部的意愿，同一联邦认为有必要在官方级别组织锦标赛，并在20/07/1871中有F.A.的第一版。挑战杯，今天仍然存在。参见Mario Niciello，意大利的乔夫雷足球公司。参见 Mario Niciello，意大利的乔夫雷足球公司。参见Mario Niciello，意大利的乔夫雷足球公司。
足球运动员的心率变异性和无监督的机器学习的应用
目的：本研究旨在研究足球运动员中心率变异性（HRV）参数（HRV）参数之间的关系。方法：本研究使用横截面设计来评估18至20岁的29名男运动员的HRV参数，从亚马逊地区的Macapá体育俱乐部团队随机选择。在保持正常呼吸的同时保持正常呼吸的同时保持正常呼吸，并以1,000 Hz的采样率进行了记录，以kubios hrv软件来提取时间域：正常窦间隔的平均值（MRR），正常窦（NN）间隔的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn）的平均值，均值（sdnn）的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn），均值（sdnn）的平均值（sdnn nnnnnn）。连续正常鼻窦间隔的变化超过50 ms（PNN50），频域：低频（LF），高频（HF）和LF/HF比率参数。然后，使用主成分（PC）提取和Varimax旋转对因子分析进行分析。应用对数转换[通过对数转换（LF/HF Normlog）的归一化LF/HF]，用于在因子分析之前解决此非正常性。结果：前两辆PC显示，总方差的87.4％是由原始变量解释的。LF（–0.93），HF（0.93）和LF/HF Normlog（–0.92）参数对PC1有显着贡献，也称为频域分量。相比之下，MRR（0.60），SDNN（0.91），RMSSD（0.89）和PNN50（0.79）参数对PC2有效，也称为时域分量。结论：本研究提供了影响足球运动员HRV参数的自主因素之间复杂关系的宝贵证据。识别与交感神经和副交感活动有关的两台不同的PC突出了监测HRV以优化性能和恢复的重要性。机器学习对于监测控制足球运动HRV的可能分子机制的这些变化很重要。
年轻足球运动员的原始文章具有不同速度
8俄罗斯加里宁格勒的伊曼纽尔·康德·波罗的海联邦大学9 GPS Emercom，俄罗斯圣彼得堡大学，圣彼得堡，俄罗斯圣彼得堡，俄罗斯10阿尔泰州立大学，俄罗斯，俄罗斯，在线出版：2024年1月31日在线出版：2024年1月31日，接受了年轻人（2024年1月15日出版）doi：10.7752/jpes.202.202.202.202.202.204.010：需要进一步科学研究与运动员身体素质，功能能力和技术准备的特定方面相关的特定方面。目的是确定基本运动质量的水平，心肺系统功能和12至13岁足球运动员的技术准备，考虑到他们的速度能力不同。材料和方法。这项研究是在12-13岁的足球运动员中进行的，他们表现出不同的速度能力，并从4年到5年从事这项运动。培训课程是根据联邦标准的“足球”运动标准进行的，每周4次，持续3个小时。与足球运动员的速度数据有关，研究了运动质量表现特征。用于此目的的普遍接受的运动测试。分析了心率和血压，鲁滨逊指数，肺活量和低氧样本的值。使用测试，评估了年轻足球运动员的技术准备状态。结果。两组中年轻人的心血管系统的功能参数实际上没有差异。结论。在研究期间，与“慢速”同行相比，“更快”的足球运动员在所有运动质量中具有很高的指标值，除了1000 m的运行时间外，并且会导致灵活性测试。与“快速”的足球运动员组中发现了更高的呼吸系统参数值。从技术上讲，“快速”的运动员受过训练。足球教练对所获得的数据的使用将允许在12 - 13年历史的足球运动员中进行更有效的训练课程。使用这些技术将阻止年轻足球运动员重新训练。关键词：运动素质，心肺系统，年轻足球运动员简介