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为客观足球运动员估值开发可靠的混合机器学习模型
摘要 - Football既是流行的运动，又是一项大型业务。经理们担心团队经理在转移，球员估值问题，尤其是市场价值和转移费用时做出的重要决策。市场价值很重要，因为可以将其视为转移费用转移费用的估计值，这些费用或价格可以为转移市场上的玩家支付。足球专家历史上估计了市场。但是，专家意见是不准确的。因此，数据分析可能会为基于专家的市场价值估计提供可靠的替代品或补充。本文提出了一种定量，客观的方法来评估市场上足球运动员。该技术基于将机器学习算法应用于足球运动员性能数据。为了实现这一目标，采用了决策树回归（DTR）来预测足球运动员的市场价值。此外，还利用了两种新型的元启发式算法，蜂蜜badger算法（HBA）和水母搜索优化器（JSO）来增强DTR模型的性能。实验利用了从sofifa.com收集的FIFA 20游戏数据。此外，它旨在检查信息并查明影响市场价值评估的关键要素。试验结果表明，与其他算法相比，DTJ混合模型在预测参与者的市场定价方面的性能更好。与基线相比，R 2值为0.984，误差比最低，它获得了最高的精度得分。最后，人们认为这些发现对于足球队和球员在球员之间的讨论中可能至关重要。该策略可以用作加快谈判过程并提供对玩家市场价值的可量化，客观评估的跳板。
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。
基层足球策略2024-2028有所作为
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。
伦敦足球协会战略 2024-2028
• 伦敦各地的设施提供商更好地规划、管理和维护足球设施。 • 支持我们庞大的伦敦联赛网络，因为他们的投入和影响力贯穿了整个战略。 • 俱乐部和提供商申请和获取当地资金和资源，以促进其发展。 • 有针对性的劳动力计划，如女子教练、亚洲/英国亚洲教练和裁判计划。 • 与我们的俱乐部和联赛合作并采取积极主动的行动，解决草根比赛中的行为问题。 • 企业部门增加对草根比赛的投资，以发展和扩大当地草根足球机会。 • 继续发展和改进我们的理事会，以确保它尽可能代表伦敦的草根足球
澳大利亚足球简明版 2023 年度回顾
我们正在通过战略性招聘来加强我们的领导团队，强调我们对卓越的追求。我们目前正在任命一位新的首席财务官 (CFO)，他的战略财务专业知识对我们的运营至关重要。我们还很高兴地宣布最近任命加里·莫雷蒂先生为新的国家队负责人。莫雷蒂先生的丰富经验和卓越技能将极大地改善我们的团队管理和绩效，大大推进我们在澳大利亚足球领域追求卓越和长期成功的目标。这些战略性任命，加上优先考虑我们核心职能领域的新组织设计，旨在扩大对我们的足球会员和社区的影响。这反映了董事会和首席执行官对投资和扩大澳大利亚足球协会的能力和容量的持续承诺。
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。
男孩足球发展官（13-16）
• 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
用于有限通信的部分可观察和动态的机器人足球环境的多代理协调
Abstract Robocup代表了一个国际测试床，用于推进AI和机器人技术的研究，重点是一个确定的目标：开发一个机器人团队，该机器人可以在2050年之前与人类世界足球冠军团队赢得胜利。为了实现这一目标，自动型人形机器人的协调至关重要。本文探讨了Robocup Standard Platform League（SPL）中的新颖解决方案，其中wifi通信的降低至关重要，导致新的协调范式的发展。SPL的网络数据包率大大降低，迫使对高级协调体系结构的需求以维持动态环境中的最佳团队功能。受到基于市场的任务分配的启发，我们引入了一种新颖的分布式协调系统，以在低沟通方面有效地协调自动机器人的动作。在官方的Robocup比赛和Simrobot模拟器中，已对NAO机器人进行了测试，证明了在有限的通信设置中的任务重叠显着降低。
一种多季度的机器学习方法，用于检查专业足球中的训练负荷和伤害关系
摘要。目标：本研究的目的是利用机器学习来检查训练负荷与足球伤害之间的关系，并通过一个英国英超俱乐部的多赛季数据集。方法：参与者是35名男性职业足球运动员（年龄25.79±3。75年，范围18-37岁；高度1.80±0.07 m，范围1.63–1.95 m；重量80.70±6.78 kg，范围为66.03-93.70 kg），范围为66.03–93.70 kg），与2014 – 2014 – 2014 – 2014 – 2014 – 2014年一起收集到2014年季度。对133例非接触式伤害进行了检查，总共检查了106个培训负载变量（40个GPS数据，6个个人信息，14个物理数据，4个心理数据，14个ACWR，14 MSWR和14个EWMA数据），高失衡率为0.013。结果：实施了XGBoost和人工神经网络，以使用四个半季节的数据来训练机器学习模型，随后开发的模型随后对下半年的数据进行了测试。在第一个半赛季中，有341次受伤；在接下来的半赛季中，有37次受伤。要解释和可视化每个模型的输出以及每个功能（即训练负载）对模型的贡献，我们使用了Shapley添加说明（SHAP）方法。37次伤害，XGBOOST正确预测了26次伤害，召回和精度分别为73％和10％。 人工神经网络正确预测了28次伤害，召回和精度分别为77％和13％。 在模型中使用人工神经网络（相对精确的模型），最后的伤害区域和重量似乎是导致损伤预测的最重要特征。37次伤害，XGBOOST正确预测了26次伤害，召回和精度分别为73％和10％。人工神经网络正确预测了28次伤害，召回和精度分别为77％和13％。在模型中使用人工神经网络（相对精确的模型），最后的伤害区域和重量似乎是导致损伤预测的最重要特征。结论：这是使用人工神经网络和多季节数据集进行伤害预测的第一项研究。我们的结果表明，有可能预测高召回率的伤害，从而确定大多数受伤病例，尽管由于高阶层失衡，精度受到了损害。这种使用机器学习的方法为足球组织和从业人员监测负荷伤害提供了潜在的有价值的见解。