首先,我要感谢我的主管的该项目,Technische Hochschule Ingolstadt(THI)的Torsten Schoun教授,在整个项目中给予了他的指导和灵感。Torsten通过有用的信息和宝贵的管道组成部分的有用信息和宝贵的技巧做出了贡献。其次,我要感谢Thi智能移动系统的计算机视觉和计算机愿景学院,以便有机会写出我关于我自己作为美国足球GFL球员充满热情的主题的论文。接下来,我要感谢Nflverse和Roboflow的贡献者提供用于此方法的机器学习数据集。最后,我非常感谢2023年Ingolstadt Dukes的球员参加我的调查。
我们的政策和标准框架是我们实践的基础,建立了使儿童和年轻人在我们的运动中安全的行为和行动。这些系统和结构,包括安全的任命和选择,实践指导和关注的管理,为维护儿童和年轻人创造了强大,一致和积极主动的方法。在我们的比赛中共同努力,支持志愿者和员工的劳动力,我们确保儿童权利是参与苏格兰足球的每个人的生活经历。
摘要:加强学习的最新进步使得培养足球代理人,以模仿人类球员的行为。但是,现有方法成功复制现实的玩家行为仍然具有挑战性。实际上,代理商表现出诸如在球周围聚集或过早射击之类的行为。此问题的一个原因在于奖励功能总是为某些行动分配巨大的奖励,例如得分目标,无论情况如何,这种情况都会使代理人偏向高奖励行动。在这项研究中,我们将相对位置奖励和拍摄的位置重量纳入用于增强学习的奖励功能中。相对位置奖励,源自球员,球和目标的位置,是使用逆强化学习在真正的足球游戏数据集中估算的。拍摄的位置重量类似地基于这些游戏中观察到的实际射击位置。通过在真正的足球游戏中获得的数据集中进行实验,我们证明了相对位置奖励有助于使代理商的行为与人类玩家的行为更加紧密地保持一致。
抽象背景。体育结果预测分析基于博彩应用结果,尚未受到摩洛哥有关组织的学术研究。目标。本研究旨在使用具有弹性净算法的机器学习回归模型来预测足球国家联盟的排名,我们在其中确定了重要特征的预测重量。方法。自2009/2010赛季以来的8个常规球队的历史分数数据集被手动填充并分为9列:赛季,球队,得分,进球差(+/-),比赛(M),比赛赢得(W),比赛(w),匹配(D)(D),比赛丢失(L),进球(F)和(F)和(F)和(a)。然后将其预处理成分类数据,分类哈希和数值。结果。机器学习分析导致R 2得分= 0.999,NRMSE = 0.001和Spearman相关性= 0.997。然而,与2021/2022季节的实际结果相比,预测的排名从8个起到了约5个。结论。与回归分析结果相比,实际结果的排名预测已准确地占75%。通过包括其他参数,这证明数据质量需要更精确。关键字:足球排名,机器学习,回归,预测。引言足球成绩和结果预测一直是Tips和博彩市场专家(1)的重点中心,并且已成为教练,体育科学家,分析师和表现专家的更重要的感兴趣中心;设计最佳实践,训练和竞争任务(2-4)。因此,研究人员已经开始应用数学公式和统计数据(5)来预测结果,而机器学习和智能算法已被普遍使用(6),并将足球结果视为一个分类问题,将一个班级的分类问题(赢得,输掉或抽奖)作为一个类别。但其他研究人员认为该问题是基于数值分析和值的回归模型中预测的数值价值,以预测特定的距离(7)或运动员在跳跃和投掷方面所实现的表现。运动结果预测问题在于要收集的数据,以及考虑对结果的影响的输入功能。一些研究人员专注于团队的历史数据,例如球队的要点,进球差,比赛,得分,丢失,进球,进球和对抗(8)的进球; (9)在最近几周和联盟中使用更多的预测标准作为团队的条件,而质量
Community Groups involved with the Field Days this year include: • Antwerp Tennis Club • CFA Dooen Brigade • Green Park Kindergarten Horsham • Holy Trinity Lutheran College • Holy Trinity Lutheran College PTFA • Horsham Miniature Railway Association • Horsham Scouts Association • Laharum Sports Inc • Laharum Football Netball Club • Laneway Cafe Without Borders • Longerenong Agricultural College • Minyip Murtoa Football Netball Club•Natimuk United Football Netball Club•Pimpinio Football Netball Club•Rupanyup足球篮球俱乐部•Taylors Lake Football Netball Club A Community Service每年Wimmera Machicery Field Days每年提供免费通行证,可为整个地区提供众多社区健康和年龄的护理设施,每年访问这些顾客,从而免费访问这些顾客。每年在现场天数的社区参展商网站都会提供免费的参展商网站,并免费进入许多基于社区的团体和基本服务组织的成员。
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
► ► NFL 赛季存在很大的受伤风险(2018 年因受伤而损失的球员比赛周数占球员比赛周数的 5.7%)。过去十年来,球员安全并未得到改善。► ► 应确定骨科损伤的风险因素,必须使用现有的现代技术来测量和测试比赛中的冲击力,并制定和测试风险管理策略和临床方法,以降低受伤风险,特别是严重受伤的风险。► ► 因脑震荡而导致的脑震荡或缺席时间并没有减少。医务人员、NFL 和球队官员可以联合制定预防措施,以诊断比赛中多次亚脑震荡撞击导致的认知变化,并规划适当的球员管理,例如如果发现风险较大,则让受影响但尚未出现临床脑震荡的球员预防性休息。
1. 伊朗伊斯兰阿扎德大学加兹温分校电气、生物医学和机电一体化工程学院,加兹温,伊朗。2. 伊朗巴基亚塔拉医科大学神经科学研究中心,德黑兰,伊朗。3. 伊朗大不里士医科大学神经科学研究中心,大不里士,伊朗。4. 伊朗德黑兰大学工程学院电子与计算机工程学院人体运动控制和计算神经科学实验室,德黑兰,伊朗。5. 伊朗德黑兰科技大学电气工程系。6. 伊朗德黑兰科技大学计算机工程学院。7. 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提医科大学牙科学院。8. 伊朗德黑兰伊斯兰阿扎德大学北德黑兰分校社会科学系。9. 伊朗大不里士医科大学生理学系。
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缩写 3G 第三代(人造草皮) AGP 人造草坪球场 BAFA 英国美式足球协会 BC 草地滚球俱乐部 BCGBA 英国皇冠草地滚球协会 BFA 伯明翰郡足球协会 BSUK 英国棒球垒球协会 CFA 郡足球协会 CONGU 国家高尔夫联盟理事会 DCMS 文化、媒体和体育部 ECB 英格兰和威尔士板球委员会 EH 英格兰曲棍球 FA 足球协会 FC 足球俱乐部 FF 足球基金会 FIFA 国际足球联合会 FPM 设施规划模型 GMA 场地管理协会 HC 曲棍球俱乐部 JFC 少年足球俱乐部 KKP Knight、Kavanagh 和 Page LFFP 地方足球设施规划 NFFS 国家足球设施战略 NGB 国家管理机构 NHS 国家医疗服务体系 NPPF 国家规划政策框架 PPS 运动场地战略 PPOSS 运动场地和户外运动战略 PQS 性能质量标准 RFL 橄榄球联盟 RFU 橄榄球联盟 RLFC 橄榄球联盟足球俱乐部 RUFC 橄榄球联盟足球俱乐部 SCB 斯塔福德郡板球协会 TC 网球俱乐部 U Under
