结果 62 4.1 主题描述 62 4.2 足背踢球动作的运动学描述 64 4.3 接近角对球覆盖距离的影响 80 4.4 接近角对踢球准确性的影响 84 4.5 运动学变量分析 87 4.5.1 下肢关节线速度 88 4.5.1.1 髋关节线速度 88 4.5.1.2 膝关节线速度 91 4.5.1.3 踝关节线速度 93 4.5.2 远端节段线速度 95 4.5.2.1 足跟线速度 95 4.5.2.2 足尖线速度 97 4.5.3 身体 COM 线速度 99 4.5.4 球的线速度 102 4.5.5 下肢关节的角速度 105 4.5.5.1 髋关节角速度(HAV) 105 4.5.5.2 膝关节角速度(KAV) 107 4.5.5.3 踝关节角速度(AAV) 109 4.5.6 踢腿肢体速度对 DCB 的影响 111 4.5.6.1 踢腿肢体和身体重心线速度对 DCB 的影响 111 4.5.6.2 踢腿肢体角速度对 DCB 的影响 113 4.6 假设检验与总结 121
有一群人提供想要玩耍的人可以玩的人。以及使用我们的足球网络为我们的参与者提供安全网,我们将赞扬对足球的收益参与可以带来您的心理和身体财富。我们将更容易进入网络,我们会告诉您,我们非常感谢您的工作。我们将以清晰和决心发展我们的裁判池。
卢森堡最大的体育协会卢森堡足球联合会 (FLF) 正在制定新的五年战略。在欧足联的支持下,来自迪弗丁根 LUNEX 大学国际体育管理系的专家与卢森堡足球联合会共同确定了到 2026 年的关键问题,以可持续地确保联合会在体育、社会和经济方面的积极发展。今年 2 月,卢森堡足球联合会和 LUNEX 大学决定合作,一个月后,战略制定工作以欧足联及其 Grow 战略发展伙伴参加的启动会议开始。随后进行了一系列评估、访谈、研讨会和分析。最终形成了一份全面的战略文件,其中包括卢森堡足球联合会的愿景、使命和价值观理念以及中长期目标。该战略涵盖 2022 年至 2026 年期间,重点关注多个方面,其中最重要的是体育卓越性:除了发展俱乐部、增加会员和出席人数外,动员球迷和支持者也是议程之一。外国俱乐部的卢森堡球员数量也将增加。其他优先事项包括女子足球、裁判、改善内部结构和流程、良好治理和社会责任。“Roude Léiw”也在该战略中占有一席之地——他们在新的形象宣传活动中发挥着重要作用,该宣传活动是品牌和营销概念的一部分。数字化转型是大型联合会未来的重要主题:在这一领域,FLF 希望加强其分析能力、探讨电子足球主题并推出一个新网站等。 “我们非常高兴能够为 FLF 开展这个享有盛誉的项目。我们很高兴继续利用我们的专业知识为该协会提供支持,当然也包括数字化问题,”LUNEX 大学 FLF 战略项目负责人 Sebastian Merten 说道。这一提议显而易见,因为该大学最近在其学习计划中增加了“体育管理和数字化硕士”课程,此外还开展了该领域的各种研究项目。FLF 主席 Paul Philipp 对结果非常满意,并认为该联合会为未来做好了准备:“我非常自豪,也非常高兴向你们介绍我们在 2019 年的第一个总体战略计划。”
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足球经理必须做出的最重要的战术决策之一是确定比赛不同阶段球队的空间配置或阵型。阵型的选择会影响球队的进攻力度、进攻重点以及整体比赛风格。我们提出了一种创新的新技术,用于动态测量、分类和研究职业足球比赛中的球队阵型。使用大量球员跟踪数据样本,我们测量每场比赛期间连续时间间隔内每支球队球员在控球和失球时的相对位置。应用分层聚集聚类(使用 Wasserstein 度量来测量阵型之间的距离),我们确定了球队部署的独特进攻和防守阵型。我们使用这些阵型模板,结合贝叶斯模型选择标准,对新的阵型观察进行分类,生成每场比赛的战术摘要。我们确定每支球队首选的进攻和防守阵型,并研究经理在比赛中如何对关键事件做出战术反应。最后,我们讨论阵型选择与比赛风格的关系,并讨论我们的方法的其他潜在应用。
在VR技术得到广泛应用之前,基于视频的训练(VBT)是一种通过视频提供刺激,要求参与者做出感知和认知判断的实践[6,7]。其方法包括观看和模拟比赛的视频序列[8,9]、阻碍动作序列以及为参与者提供测试结果正确性的反馈[10,11]。VBT允许学习者在不执行操作的情况下练习技能[12]。它加速了感知认知能力的发展,尤其是在足球等需要持续参与的运动中[13]。比赛转播视频在VBT中被广泛使用,但它经常因缺乏保真度而受到批评[14]。VR被用于训练中,以确保训练活动代表真实场景[13,15]。通过增强视频模拟的视觉相关性,VR提高了观众的沉浸感[16]。VR也被认为是一种新的VBT技术[17]。
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
精英足球运动员的身体需求会影响裁判的活动。在竞争性比赛中,精英足球裁判以心率(HR)的85–90%覆盖9-13公里。这项系统评价旨在仔细检查有关比赛期间足球裁判中有关人力资源价值的科学文献。搜索包含的PubMed,Web of Science,Medline和Google Scholar数据库截至2023年4月24日,还使用特定关键字的手动搜索。合格的研究包括涉及各个级别的足球裁判的对照观察试验。15篇文章符合标准,重点关注比赛期间的平均心率(HRAVG)和最大心率(HRMAX)。采样裁判中的平均HRAVG为163.13±8.89 bpm,HRMAX平均为191.2±7.01 bpm。hravg的范围从137.76到184.9 bpm,而HRMAX的范围为169.1至222 bpm。尽管足球竞争水平有所不同,但受监测的变量在整个研究中表现出相似的值。这些发现强调了人力资源监测对裁判培训和编程的重要性,以确保它们可以有效地管理各个竞争级别的比赛的身体需求。
• Discretionary incentive scheme • Access to Norwich City match tickets • 28 days holiday (including bank holidays), plus additional holiday over Christmas • Personal celebration day • Flexible working • Enhanced employee training programme • Access to free kids' courses • 30-minute wellness workout included in daily working hours • Canaries retail store, Yellows Bar & Grill and Delia's restaurant staff discounts • Cycle to Work Scheme • Free parking on all Foundation sites • Death in service福利•提供了广泛的品牌服装•员工辅助计划
谈到此次合作,希伯尼安足球俱乐部商务总监 Murray Milligen 表示:“我们很高兴能与 LNER 扩大商业合作关系。在过去的几个赛季中,我们与他们合作得非常密切,并创造了许多收益颇丰的活动。他们是一个著名的全国性品牌,也是铁路旅行市场的领导者,基地就在我们城市。我们对未来以及我们共同制定的进一步计划感到兴奋。”