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Suchergebnisse - technical and natural sciences

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  1. 1

    Maschinelles Lernen im Hochleistungsskateboarding

    Musa, R. M., Rasid, A. M. A., Samsudin, C. N. C., Majeed, A. P. P. A., Abdullah, M. R.
    Veröffentlicht in Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Sportwissenschaft (2025)
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  2. 2

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Sportwissenschaft

    D. Memmert
    Veröffentlicht 2025
    “… technical and natural sciences …”
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  3. 3

    Development and reliability of a street skateboarding notational analysis framework and application (Entwicklung und Reliabilität eines Rahmenwerks zur Notationsanalyse des Street-Skateboardings und dessen Anwendung)

    Diewald, S. N., Noth, N., Mancini, N., Neville, J., Cronin, J., Cross, M. R.
    Veröffentlicht in Applied Sciences (2025)
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  4. 4

    The role of metatarsal bone during the ollie landing (Die Rolle des Mittelfußknochens bei der Ollie-Landung)

    Yusen, W., Haichun, W., Cheng, D., Yangyu, G., Xiaolan, Z.
    Veröffentlicht in 29th Annual Congress of the European College of Sport Science, 2-5 July 2024, Book of Abstracts (2024)
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  5. 5

    SkateboardAI: The coolest video action recognition for skateboarding (student abstract) (SkateboardAI: Die coolste Aktionserkennung für Videos beim Skateboarden (Student Abstract) )

    Chen, H.
    Veröffentlicht in Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (2025)
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  6. 6

    A novel balance training approach: Biomechanical study of virtual reality-based skateboarding (Ein neuer Ansatz für das Gleichgewichtstraining: Biomechanische Studie zum Skateboarding in der virtuellen Realität)

    Kantha, P., Hsu, W.-L., Chen, P.-J., Tsai, Y.-C., Lin, J.-J.
    Veröffentlicht in Frontiers in Bioengineering and Biotechnology (2023)
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  7. 7

    Entwicklung eines Wettkampfanalysesystems im Skateboarding

    Schönburg, S., Noth, N.
    Veröffentlicht in 15. Symposium der dvs-Sektion "Sportinformatik und Sporttechnologie": Zwischen Geistesakrobatik und praktischer Anwendung: Innovationen in der Sportinformatik und Sporttechnologie (2024)
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  8. 8

    Smart Truck - Wie Tricks im Skateboarden durch Machine Learning klassifizieren kann

    Westenberger, E., Kreiner, J., Freitas, G., Fresen, L., Hollaus, B.
    Veröffentlicht in 15. Symposium der dvs-Sektion "Sportinformatik und Sporttechnologie": Zwischen Geistesakrobatik und praktischer Anwendung: Innovationen in der Sportinformatik und Sporttechnologie - Abstractband (2024)
    “… technical and natural sciences …”
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  9. 9

    Smart Truck: Classifying skateboard tricks with a convolutional neural network based on motion data (Smart Truck: Klassifizierung von Skateboard-Tricks mit einem konvolutionalen neuronalen Netzwerk auf der Grundlage von Bewegungsdaten)

    Westenberger, E., Hollaus, B., Freitas, G., Fresen, L.
    Veröffentlicht in 28th Annual Congress of the European College of Sport Science, 4-7 July 2023, Paris, France (2023)
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  10. 10

    Motion based trick classification in skateboarding using machine learning (Bewegungsbasierte Trick-Klassifizierung im Skateboarding mit maschinellem Lernen)

    Hollaus, B., Westenberger, E., Kreiner, J., Freitas, G., Fresen, L.
    Veröffentlicht in IEEE Xplore (2023)
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  11. 11

    "What does skateboarding mean to you?" An exploratory study of Brazilian skateboarders` developmental experiences ("Was bedeutet Skateboarding für dich?" Eine explorative Studie über die Entwicklungserfahrungen brasilianischer Skateboarder)

    Costa, G. H., Kochanek, J., Erickson, K.
    Veröffentlicht in Qualitative Research in Sport, Exercise and Health (2023)
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  12. 12

    Goal orientation and sensation seeking in relation to optimal mood states among skateboarders (Zielorientierung und Sensationslust in Bezug auf optimale Stimmungszustände bei Skateboardern)

    Boyd, M. P., Kim, M.-S.
    Veröffentlicht in Journal of Sport Behavior (2007)
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  13. 13

    A finite element analysis approach to design and optimize the static structural impact on a skateboard (Ein Finite-Elemente-Analyse-Ansatz zur Gestaltung und Optimierung der statischen strukturellen Auswirkungen auf ein Skateboard)

    Abid, A., Bhuiyan, A. A.
    Veröffentlicht in materialstoday: Proceedings (2022)
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  14. 14

    Measuring the shock attenuation properties of skateboarding shoes (Messung der stoßdämpfenden Eigenschaften von Skateboard-Schuhen)

    Determan, J. J., Frederick, E. C., Nevitt, M. N.
    Veröffentlicht in Footwear Science (2009)
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  15. 15

    Kinetics of the Skateboarding Kickflip (Kinetik des Kickflips beim Skateboarden)

    Determan, J., Frederick, E. C., Cox, J., Nevitt, M.
    Veröffentlicht in Journal of Biomechanics (2006)
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  16. 16

    Optimization of lightweight axles for an innovative carving skateboard based on carbon fiber placement (Optimierung von Leichtbauachsen für ein innovatives Carving-Skateboard auf der Basis von Carbonfaserplatzierung)

    Fleischmann, M., Ehemann, C., Kaufmann, J., Cebulla, H.
    Veröffentlicht in Proceedings (2018)
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  17. 17

    IMMU-based orientation determination in sports analytics: kinematic analysis and performance interpretation (IMMU-basierte Orientierungsbestimmung in der Sportanalytik: kinematische Analyse und Bewegungsinterpretation)

    Groh, B. H.
    Veröffentlicht in BiSp-Liste Dissertationen (2021)
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  18. 18

    Event detection in broadcasting video for halfpipe sports (Ereigniserkennung in Fernsehübertragungen für Halfpipe-Sportarten)

    Wen, H.-K., Chang, W.-K., Chang, C.-H., Lin, Y.-T., Wu, J.-L.
    Veröffentlicht in MM '14: Proceedings of the 22nd ACM international conference on Multimedia, November 2014 (2014)
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  19. 19

    Automatic temporal event detection of the Ollie movement during skateboarding using wearable IMUs (Automatische zeitliche Ereigniserkennung der Ollie-Bewegung beim Skateboarden mit tragbaren IMUs)

    Hu, X., Liang, F., Fang, Z., Qu, X., Zhao, Z., Ren, Z., Cai, W.
    Veröffentlicht in Sports Biomechanics (2024)
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  20. 20

    The classification of skateboarding tricks via transfer learning pipelines (Die Klassifizierung von Skateboardtricks durch Transfer-Learning-Pipelines)

    Abdullah, M. A., Ibrahim, M. A. R., Shapiee, M. N. A., Zakaria, M. A., Razman, M. A. M., Musa, R. M., Osman, N. A. A., Majeed, A. P. A.
    Veröffentlicht in PeerJ Computer Science (2021)
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