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应用程序\＆amp \;数据驱动分析在足球运动员估值中的含义
摘要。本文旨在探讨数据驱动分析在评估足球运动员中的不同应用和含义。目的是从有关数据驱动分析在足球运动员估值中使用的发表论文中提取关键主题，从而在数据驱动分析的背景下对当前实践，应用和未来对玩家估值的影响提供见解。采用系统文献综述来研究数据驱动分析对足球运动员估值在转会市场中的影响。本研究确定了足球分析中的关键主题，包括市场价值估计，数据分析和机器学习，AI在体育业务中的作用，足球管理中的战略分析以及足球分析中的挑战和未来方向。这些发现有助于提高足球分析知识，为有兴趣优化足球行业的球员评估过程和决策的研究人员，从业者和利益相关者提供见解。
脑震荡历史对大学足球运动员平衡表现的影响
摘要本研究旨在调查先前与体育有关的脑震荡对大学足球运动员静态和动态平衡表现的持久影响。26名玩家（n = 26），一半有被诊断脑震荡的病史（n = 13）。使用BioSway余额错误评分量表测试（BESS）进行静态平衡进行余额测试，并进行Y-BALANCE测试（YBT）以进行动态平衡。BioSway测试揭示了组之间的BESS复合评分（P = 0.010）和单个测试项目（例如，闭着眼睛（P = 0.034））和闭合眼睛的串联姿态（P = 0.030），在BESS复合分数（p = 0.010）和单个测试项目（p = 0.030）中显着统计差异。组之间的YBT综合得分没有显着差异，但确实显示出前触及范围的关键差异（p = 0.003：67.19cm +/- 4.7厘米）和测试过程中犯下的误差总数（p = 0.036）。这些发现强烈表明，先前与运动相关的脑震荡可能对在特定平衡任务期间在下肢保持足够的神经肌肉控制能力产生持久的不利影响。具体来说，那些压力源（例如夺走视觉提示）可能会导致感觉输入不足的那些，这会增加维持平衡的认知需求。这种含义超出了即时临床诊断的范围，可能会影响长期运动表现，并需要对运动员进行持续的平衡评估，而不是当前的重返游戏评估。这项研究强调了理解脑震荡对感觉运动功能的持续影响的关键重要性，并主张采取积极的措施来解决和减轻体育脑震荡管理方案中这些持久的损害。
新型香豆素-6-磺胺胺 - chalcone杂种作为谷胱甘肽转移酶P1-1抑制剂
非接触式伤害在职业足球运动员中普遍存在。然而，关于此主题的大多数研究都是回顾性的，仅着眼于全球局势系统（GPS）指标和伤害发生之间的统计相关性，忽视了伤害的多因素性质。这项研究介绍了使用机器学习，利用GPS数据和特定于玩家的参数的自动伤害识别和预测方法。分析了来自葡萄牙第一分区团队的34名男性专业球员的样本，将弹射器接收器的GPS数据与机器学习模型的描述性变量结合在一起 - 支持向量机（SVMS），Feedforward神经网络（FNNS），以及适应性增强（Adaboost），以预测受伤。这些模型，尤其是具有成本敏感学习的SVM，在检测伤害事件，达到71.43％的敏感性，74.19％的特异性和总体准确性74.22％方面表现出很高的精度。关键预测因素包括玩家的位置，会话类型，播放器负载，速度和加速度。开发的模型以其平衡的灵敏度和特异性，无大量手动数据收集的效率以及预测短时间伤害的能力而着称。这些进步将有助于教练人员确定高风险的球员，优化团队绩效并降低康复成本。
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。
年轻高级足球运动员的原始反射的持久性和活动水平
简介：原始重新（PR）响应特定刺激而诱导非自动运动。这项研究旨在确定年轻高级足球运动员中活跃PR的流行。方法论：经过测试了法国学院的69个国家级足球运动员（17.0±1.4岁； 69.6±8.0 kg； 178.9±6.9 cm），以评估PR的持久性，遵循神经生理心理学研究所的方法论，并通过分类（INPP）和全球分类（INP）（gs）（gs）。基于七个测试的总和，每个测试的总和均在0 = NULL和4 =最大之间。GS分为从无活动到最大的五个类别（0 - 1 =无活动，2 - 7 =低，8 - 13 =中，14 - 21 =高，22 - 28 =最大）。结果：在不同的活动水平下，大约三分之二（68.1％）的参与者出现了主动PR。其中，一小部分（7.2％）具有中等GS，而60.9％的GS较低。GS不依赖于场地或玩家的年龄（p> 0.05）。然而，与在年龄类别中相比，踢足球的年龄类别高于自己的年龄类别（PR）的重要性更高（P <0.01）。结果表明，72.7％的“升级”足球运动员的GS低，而18.2％的GS中等GS，而非升级组为55.3％和2.1％。讨论：当前研究的发现表明，PR仍可以活跃于健康的高级足球运动员中。练习一项运动多年并升级玩家可能会创造一个负面的环境，最终会导致激活原本集成的PR。
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本研究旨在探索运动技能学习与执行功能（EF）之间的关系，重点是足球杂耍学习的潜在影响。进行了一项涉及111名17-19岁参与者的随机对照试验。参与者被随机分配到足球杂耍学习（FJL）小组或对照组。FJL小组进行了70次足球杂耍学习，而对照组则在同一时间范围内没有进行任何运动干预的对照组进行正常的日常活动。在实验之前和之后，评估了两组EF性能并进行了功能磁共振成像（fMRI）扫描。执行功能测试包括三个任务，即抑制，工作记忆和转移。结果表明，两组的抑制和转移都显着改善，与对照组相比，FJL组在EF的这些方面显示出更大的改善。此外，与对照组相比，FJL组从预测试到后测试中表现出额，时间和小脑区域内的功能连通性提高。值得注意的是，在FJL组中鉴定了右上级颞回（后部分裂）和左小脑6之间的功能连接性，并与足球杂耍学习所引起的EF EF表现的改善相关。这些发现阐明了运动技能学习，EF和大脑可塑性之间的潜在因果关系。重要的是，我们的研究提供了支持运动技能学习（例如足球杂耍）的初步证据，这是一种潜在的认知增强途径。
footyvision：在足球视频中的多对象跟踪，本地化以及球员和球的增强
足球视频内容分析是一个快速发展的领域，旨在丰富足球比赛的观看体验。当前的研究通常集中于玩家和/或球形检测，跟踪和本地化的特定任务。我们的研究致力于将这些努力整合到能够处理透视转换的综合多对象跟踪（MOT）模型中。我们的框架（footyvision）使用了在扩展的球员和球数据集中训练的Yolov7骨干。MOT模块建立了一个画廊，并根据特征嵌入式，界限框相交，距离，距离和速度来通过匈牙利算法分配身份。我们模型的一个新组件是透视转换模块，该模块利用Yolov7骨架的激活映射使用线，相互作用点和椭圆形来计算同型。此方法有效地适应动态
足球比赛中的碳排放：电源的足迹五次会议重新调整
摘要摘要：旅行引起的二氧化碳排放的环境影响已成为一个重大问题。值得注意的是，在电力五次会议中，最近的频繁调整导致了成员团队之间足球比赛的年度碳足迹的实质性波动。在这项综合研究中，我们收集和分析了跨越前十年的会议数据，以及即将到来的时间表（无论在任何地方），以评估此碳排放足迹中的变化。我们的发现强调了即将重新调整的潜在环境影响，该结果始于2024年，揭示了碳排放量几乎增加了两倍的可能性。关键字：环境，功率五，二氧化碳排放，足迹，环境意识，气候变化。
在专业美国式足球期间脑震荡负担与邮政邮政高血压
复兴的工作表明，美国风格的足球（ASF）与大学运动员之间的高血压发展之间存在联系。1此外，与普通人群的年龄相比，活跃的专业ASF运动员中的高血压患病率已显示出更高的高血压患病率。2，而因果因素包括故意体重增加，重复的等距强度训练，睡眠呼吸暂停和非甾体类抗炎药物的使用，但确定的机制仍未完全理解。最新的一般人群研究表明，脑损伤与随后的高血压之间的关联。3鉴于ASF参与者特别面临重复头部受伤的风险，脑震荡史与后来的生活高血压之间的关系值得集中探索。，我们招募了前专业的ASF球员，以在哈佛大学的足球比赛健康研究进行的一项调查中进行诊断。这项研究得到了哈佛T.H.的批准。Chan公共卫生学院机构审查委员会和所有参与者在参与之前均提供了知情同意。 年龄，种族，体重指数，吸烟，比赛的季节，野外位置以及以来游戏的数年，如前所述。 4通过查询多年积极的ASF参与期间10种常见的浓缩症状的发生和严重性（即，轻度，中度或重度）的发生和严重程度（即，头痛，恶心，头晕，混乱，混乱，疾病，记忆问题，癫痫发作，视觉问题，视觉问题， 4脑震荡负担。Chan公共卫生学院机构审查委员会和所有参与者在参与之前均提供了知情同意。年龄，种族，体重指数，吸烟，比赛的季节，野外位置以及以来游戏的数年，如前所述。4通过查询多年积极的ASF参与期间10种常见的浓缩症状的发生和严重性（即，轻度，中度或重度）的发生和严重程度（即，头痛，恶心，头晕，混乱，混乱，疾病，记忆问题，癫痫发作，视觉问题，视觉问题，
青少年足球运动员遭受一个赛季头部撞击后的神经心理变化
目的：青少年足球运动员头部撞击暴露 (HIE) 是一个公共健康问题。本研究的目的是确定青少年足球运动员一个赛季的 HIE 是否与认知变化有关。方法：200 多名参与者（9-13 岁）在训练和比赛中佩戴装有仪器的头盔，以测量一个赛季内持续的 HIE 量。完成了赛季前和赛季后的神经心理学测试。计算测试分数变化，调整训练效果并回归均值，并将其用作因变量。使用 HIE 变量计算回归模型，预测神经心理学测试分数变化。结果：对于整个样本，发现赛季平均旋转值对预测列表学习变化的影响很小，因此 HIE 与负分数变化有关：标准化 beta (β) = -.147、t (205) = -2.12 和 p = .035。当按年龄段（9-10 岁、11-13 岁）分析并向模型中添加参与者权重时，R 2 值增加。按体重分组（中位数分组），发现 9-10 岁组体重较重的成员变化明显大于体重较轻的成员。此外，有临床意义的负面变化的参与者明显更多：X 2 = 10.343，p = .001。结论：这些发现表明，在 9-10 岁年龄组中，HIE 的平均季节性水平与一个季节的认知变化呈反比负相关，而年龄较大的组则没有发现这种关系。年龄和体重的中介效应以前从未被探索过，似乎与 HIE 对青少年足球运动员认知的影响有关。