XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfootball
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。
足球成功的决定因素：机器学习方法
足球研究的标题前进领域是使用统计建模和机器学习算法来预先匹配结果（1、2、3、4）。这些技术为脚步练习者提供了更深入分析的机会，以识别训练和匹配期间的关键变量，以准备不同的竞争情况。统计建模技术利用历史性能数据来识别模式和趋势以预测未来的结果。多种统计建模方法已用于预测匹配结果，例如； Mann-Whitney U非参数测试（5），t检验和判别分析（6、7）和单向方差分析（1、7、8、9）。最近，由于大数据的可用性，与统计建模技术相比，机器学习算法的灵活性和识别更复杂模式的能力变得越来越流行。这些包括；线性回归（10），日志线性建模（11），多元素逻辑回归（12），逻辑回归（13，14），贝叶斯网络（15）和决策树（1，9）。最流行的分类算法之一是决策树（16），旨在通过最小化分类错误来创建输出。该算法代表了通过决策节点的过程中从单数分区（根节点）中的基于结果的决策（叶子节点）。因此，在本研究中使用了决策树算法来表示所选性能变量和匹配结果之间的关系。因此，在这项研究中，分析中首先包括反对派和评分质量。专注于成功的决定因素时，考虑可能也会影响足球表现的外部参数至关重要。结果，“情境变量”的概念已成为绩效研究的重要方面（17）。重大搜索的两个突出变量是匹配状态，对“获胜”，“绘画或输掉”（18、19、20）和反对派的效果的影响，在对抗“强”“平衡”或“弱”对手时对性能的效果（11、12、12、12、21、21、21、22）。有效评估足球运动中的运动表现，对上述情况变量的了解进行了上述研究，以表明在分析性能时需要包含。确定反对水平的传统方法是基于目前的地位（23），赛季结束（11）或由于对方队伍之间海上排名末期的差异而定义的（24）。这些方法提出了批评，因为使用季节结束和赛车排名在季节动量和人性变化中都无法随着时间的流逝而认识到。因此，为了改善方法论严格，作者现在利用基于距离的机器学习算法，例如K-均值聚类（1，25，26）。上面的研究提供了对第一个团队级别的成功终端的详尽看法，使用方法来预测结合机器学习的匹配结果
英国足球俱乐部的社交媒体营销策略
摘要 本研究旨在探索英超联赛 (EPL) 足球俱乐部在不断变化的体育和数字环境中不断发展的社交媒体营销策略。对来自各个俱乐部的从业人员进行的采访显示，社交媒体营销已被充分采纳为关键的战略营销渠道。其他见解包括信任对于俱乐部能够在社交媒体平台上吸引热情粉丝群体的重要性。此外，俱乐部如何利用社交媒体扩大其全球影响力并利用全球 EPL 曝光率。本文还强调了足球俱乐部社交媒体营销从业人员所经历的一些社交媒体负面影响。最后，根据足球俱乐部的社交媒体营销策略以及他们对粉丝使用社交媒体的原因和方式的理解，提出了一个适用于足球的社交媒体营销策略框架。
全力以赴：OFC 女子足球战略 2027
这一战略的实施将为女孩和妇女在足球运动中提供平等的机会和更高的知名度，增加对参与和高绩效项目的投资，优先考虑妇女足球能力建设项目，并为太平洋地区妇女创造以前不存在的职业道路。
使用机器学习的高级足球分析系统，
当今可用的高级实时对象检测算法。Yolov5在视频的每个帧中都可以检测各种对象，包括球员，裁判和足球本身。此检测步骤形成了系统的骨干，因为这些对象的准确识别对于跟踪和进一步分析至关重要。为了提高检测性能，该模型在特定于足球比赛的自定义数据集上进行了微调和培训，从而提高了其在动态环境中检测球员，球和其他相关对象的准确性。微调使模型可以学习足球场景的独特功能，例如统一的颜色，球运动和裁判定位，从而确保实时检测中更高的精度。2。通过深度学习模型跟踪：检测到对象后，下一步是跟踪其
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%。
欧足联女子足球战略 2024-30 | 势不可挡
就欧洲体育而言，随着国家队和俱乐部足球的竞争日益激烈，各支球队之间的实力从未如此均衡。弥合剩余差距是未来的重点，帮助更多国家协会、联赛和俱乐部将女子足球发展成一项全职职业和可持续的投资项目同样重要。制定引人注目的比赛结构、加强青年发展计划和提高标准都是这项工作的关键。俱乐部许可制度和保护和改善比赛的明确监管框架尚未在每个国家都得到采用，而联赛和俱乐部的治理结构多种多样且不断发展，导致最高级别的组织和投资模式发生变化。
设计专门为球员设计的美式橄榄球头盔以保护大脑
摘要 ：本研究的目的是利用高性能计算 (HPC)、有限元 (FE) 模拟和实验研究机械作用与脑损伤之间的关系，以设计特定于球员的美式足球头盔。我们根据 MRI 扫描数据创建了一个高分辨率 FE 头部网格，其中包含分段的头皮、颅骨、脑脊液 (CSF) 和大脑。我们对大脑使用多尺度内部状态变量 (ISV) 模型，该模型将根据实验数据进行校准并能够预测脑损伤。从单调（0.1/秒；Instron）到中等（200/秒；霍普金森杆）的不同应变率实验用于表征一系列传统和膨胀聚氨酯泡沫。这些泡沫用于 FE 模拟研究，以选择最佳的分层模式，以最大限度地吸收能量并最大限度地减少机械作用和脑损伤。最佳功能梯度设计被融入到原型美式橄榄球头盔中，并在自由大学 (LU) 工程研究与教育中心 (CERE) 新开发的头盔性能实验室 (HPL) 进行测试。LU 的 HPL 设备齐全，可进行国家橄榄球联盟 (NFL) 和国家运动器材标准委员会 (NOCSAE) 标准测试。我们的原型通过了所有 NOCSAE 标准，与 2020 年表现最好的两款头盔相比，性能提高了 15%。可以使用一组不同的边界条件重复此过程，以设计用于其他运动（包括曲棍球、长曲棍球和马术）的防护运动头盔