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  1. 1

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Sportwissenschaft

    D. Memmert
    Veröffentlicht 2025
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  2. 2

    Entwicklung eines Multiagentensystems für die Simulation des Positionsangriffs im Handball unter Verwendung des MARS-Frameworks

    Neitsch, L.
    Veröffentlicht 2024
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  3. 3

    Understanding acceleration-based load metrics: from concepts to implementation (Verständnis von beschleunigungsbasierten Lastmetriken: von Konzepten bis zur Implementierung)

    Freitas, J., Moreira, A., Carvalho, J., Conceição, F., Estriga, L.
    Veröffentlicht in Sensors (2025)
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  4. 4

    Measuring the bat-ball impact location from bat acceleration (Messung des Auftreffpunkts von Schläger und Ball anhand der Schlägerbeschleunigung)

    Lyu, B., Smith, L.
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  5. 5

    The reliability of 20 m sprint time using a novel assessment technique (Die Zuverlässigkeit der 20-m-Sprintzeit unter Verwendung eines neuen Bewertungsverfahrens )

    Holmberg, P. M., Olivier, M. H., Kelly, V. G.
    Veröffentlicht in Sensors (2025)
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  6. 6

    Enhanced personalized prediction of baseball-related upper extremity injuries through novel features and explainable artificial intelligence (Verbesserte personalisierte Vorhersage von Verletzungen der oberen Extremitäten beim Baseball durch neuartige Merkmale und erklärbare künstliche Intelligenz)

    Weng, Y.-H., Chang, P.-H., Wu, K.-P., Lin, J.-J., Huang, T.-S.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Sciences (2025)
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  7. 7

    Evaluation of the PhySens as a wrist-worn wearable in pitch detection and biomechanical workload estimation (Bewertung des PhySens als am Handgelenk getragenes Wearable zur Erkennung von Wurfbewegungen und zur Schätzung der biomechanischen Belastung)

    Greenberg, E. M., Thomas, S. J., Kablan, J., Condon, J., Backstrom, E., Lawrence, J. T.
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  8. 8

    A laboratory method to measure deformation of baseball infield soil surfaces using cleated footwear (Eine Labormethode zur Messung der Verformung der Bodenoberfläche von Baseballfeldern mit Stollenschuhen)

    Mascitti, E. C., McNitt, A. S.
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  9. 9

    Using a sensor-embedded baseball to identify finger characteristics related to spin rate and pitching velocity in pitchers (Verwendung eines mit Sensoren ausgestatteten Baseballs zur Ermittlung von Fingereigenschaften, die mit der Spinrate und der Wurfgeschwindigkeit von Werfern zusammenhängen)

    Yeh, M.-C., Yang, W.-W., Hung, Y.-H., Liu, Y.-C., Kung, J.-T., Ma, H.-P., Liu, C.
    Veröffentlicht in Sensors (2024)
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  10. 10

    Machine learning for handball game analysis using valid statistics linked to victory (Maschinelles Lernen für die Analyse von Handballspielen unter Verwendung valider, mit dem Sieg verbundener Statistiken)

    Kato, R., Kameda, T., Yamada, E., Fujimoto, H., Aida, H.
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  11. 11

    Inelastic bouncing of a spherical ball in the presence of quadratic drag with application to sports balls (Unelastisches Abprallen eines kugelförmigen Balls in Gegenwart eines quadratischen Widerstands mit Anwendung auf Sportbälle)

    Lubarda, M. V., Lubarda, V. A.
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  12. 12

    A field-expedient arm care screening tool can identify musculoskeletal risk factors in baseball players (Ein feldtaugliches Screening-Tool für die Armpflege kann muskuloskelettale Risikofaktoren bei Baseballspielern identifizieren)

    Matsel, K. A., Hoch, M. C., Butler, R. J., Westgate, P. M., Malone, T. R., Uhl, T. L.
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  13. 13

    Exploring different forms of technology-enhanced learning strategies in a handball coach education program (Erforschung verschiedener Formen technologiegestützter Lernstrategien in einem Handballtrainer-Ausbildungsprogramm)

    Murray, E., Spencer, K., Bennett, B.
    Veröffentlicht in International Sport Coaching Journal (2023)
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  14. 14

    Are 4D motion sensors valid and reliable for studying baseball pitching? (Sind 4D-Bewegungssensoren für die Untersuchung des Baseball-Pitchings valide und reliabel?)

    Loushin, S. R., Verhoeven, M., Christoffer, D. J., Camp, C. L., Kaufman, K. R.
    Veröffentlicht in The American Journal of Sports Medicine (2023)
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  15. 15

    Estimation of baseball bat trajectory during a practice swing using a Kalman filter for velocity compensation (Schätzung der Flugbahn eines Baseballschlägers während eines Übungsschwungs unter Verwendung eines Kalman-Filters zum Geschwindigkeitsausgleich)

    Shibata, S., Hirose, K., Naruo, T., Shimizu Y.
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  16. 16

    Analysis of movement and activities of handball players using deep neural networks (Analyse der Bewegungen und Aktivitäten von Handballspielern mithilfe von tiefen neuronalen Netzen)

    Host, K., Pobar, M., Ivasic-Kos, M.
    Veröffentlicht in Journal of Imaging (2023)
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  17. 17

    Künstliche Intelligenz im Leistungssport: Allheilmittel oder kühne Wunschvorstellung?

    Lion, D.
    Veröffentlicht in Leistungssport (2023)
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  18. 18

    Relationship between anthropometrics composition, specific field tests and throwing ball velocity of male team handball players: Technology for assessments tools of Qatar handball... (Beziehung zwischen anthropometrischer Zusammensetzung, spezifischen Feldtests und Wurfgeschwindigkeit von männlichen Mannschaftshandballspielern: Technologie für Bewertungsinstrumente der ersten Profi-Handballmannschaft von Katar l)

    Alneama, A., Hermassi, S., Jabnoun, M., Chelly, M. S.
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  19. 19

    Machine learning in sports industry: Discover promising athletes for the future of handball (Maschinelles Lernen in der Sportindustrie: Entdeckung vielversprechender Sportler für die Zukunft des Handballs)

    Nunes, M. C.
    Veröffentlicht in NOVA Information Management School (2023)
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  20. 20

    Design, validation, and reliability of an observational instrument for pivot influence on tactical effectiveness in team-handball (Entwurf, Validierung und Zuverlässigkeit eines Beobachtungsinstruments für den Einfluss des Pivots auf die taktische Effektivität im Mannschaftshandball)

    Ávila-Moreno, F., Lozano-Jarque, D., Chirosa-Ríos, L. J., Ortega-Becerra, M.
    Veröffentlicht in Kinesiology (2022)
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