Suchergebnisse - "mathematic-logical model"

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  1. 1

    VO2FITTING software: New insights and practical applications (VO2FITTING software update) (VO2FITTING Software: Neue Einblicke und praktische Anwendungen (VO2FITTING Software Update))

    Monteiro, A. S. M., Azevedo, R. M. S., Zacca, R., Ogonowska-Slodownik, A., Buzzachera, C. F., Vilas-Boas, J. P., Fernandes, R. J.
    Veröffentlicht in Journal of Human Kinetics (2025)
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  2. 2

    Machine learning model to study the rugby head impact in a laboratory setting (Modell des maschinellen Lernens zur Untersuchung vin Kopfstößen beim Rugby in einer Laborumgebung)

    Stitt, D., Kabaliuk, N., Spriggs, N., Henley, S., Alexander, K., Draper, N.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2024)
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  3. 3

    School-age talent identification in female handball by a mathematical model: Equation proposed from anthropometry, maturity offset, fitness, and technical field-tests (Identifizierung von Talenten im Frauen-Handball im Schulalter anhand eines mathematischen Modells: Vorgeschlagene Gleichung aus Anthropometrie, Entwicklungsverschiebung, Fitness und technischen Feldtests)

    Caporal, G., Gaya, A. C. A., Pedretti, A., Mello, J. B.
    Veröffentlicht in Research Quarterly for Exercise and Sport (2024)
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  4. 4

    Longitudinal analysis of the 800-m performances of the world's best female long-distance pool swimmer: A case study using critical speed and D' (Längsschnittanalyse der 800-m-Leistungen der weltbesten Langstreckenschwimmerin im Schwimmbad: Eine Fallstudie anhand von kritischer Geschwindigkeit und D')

    Barroso, R., Crivoi do Carmo, E., Foster, C., Skiba, P., Carvalho Barbosa, A. “… mathematic-logical model …”
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  5. 5

    Production functions of NCAA men and women water polo matches (Produktionsfunktionen von NCAA-Wasserballspielen der Männer und Frauen)

    Gullikson, J., Gale, L. R., Mayberry, J. K., Kim, J., Killick, L.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Analytics (2023)
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  6. 6

    Determining the relationship between load markers and non-contact injuries during the competitive season among professional and semi-professional basketball players (Bestimmung der Beziehung zwischen Belastungsmarkern und berührungslosen Verletzungen während der Wettkampfsaison bei professionellen und semiprofessionellen Basketballspielern)

    Ferioli, D., La Torre, A., Tibiletti, E., Dotto, A., Rampinini, E.
    Veröffentlicht in Research in Sports Medicine (2021)
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  7. 7

    Swing shift: a mathematical approach to defensive positioning in baseball (Swing Shift: ein mathematischer Ansatz zur defensiven Positionierung im Baseball)

    Bouzarth, E., Grannan, B., Harris, J., Hartley, A., Hutson, K., Morton, E.
    Veröffentlicht in Journal of Quantitative Analysis in Sports (2021)
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  8. 8

    Change the rules, change the game? Offensive tactics in elite men`s water polo from London to Tokyo (Änderung der Regeln, Änderung des Spiels? Offensivtaktiken im Elite-Wasserball der Männer von London bis Tokio)

    Bernardi, D., Davis, L. L., Graham, J., Mayberry, J. K. “… mathematic-logical model …”
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  9. 9

    Influence of play type on the magnitude and number of head impacts sustained in youth american football (Einfluss der Spielart auf das Ausmaß und die Anzahl der Kopfstöße beim American Football für Jugendliche)

    Vale, A., Post, A., Cournoyer, J., Hoshizaki, T. B., Gilchrist, M. D. “… mathematic-logical model …”
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  10. 10

    Optimizing the training mode of swimmers based on deep learning and data mining technology (Optimierung des Trainingssystems von Schwimmern auf der Grundlage von Deep Learning und Data-Mining-Technologie)

    Liu, S., Sun, S. “… mathematic-logical model …”
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  11. 11

    Optimizing the best play in basketball using deep learning (Optimierung des besten Spiels im Basketball mithilfe von Deep Learning)

    Javadpour, L., Blakeslee, J., Khazaeli, M., Schroeder, P.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Analytics (2020)
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  12. 12

    You cannot do that Ben Stokes: Dynamically predicting shot type in cricket using a personalized deep neural network (Das kannst du nicht tun, Ben Stokes: Dynamische Vorhersage der Schussart beim Kricket mit einem personalisierten tiefen neuronalen Netzwerk)

    Gürpinar-Morgan, W., Dinsdale, D., Gallaghar, J., Cherukumudi, A., Lucey, P.
    Veröffentlicht in MIT Sloan Sports Analytics Conference 2020 (2020)
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  13. 13

    Framework for intelligent swimming analytics with wearable sensors for stroke classification (Baukasten für intelligente Schwimmanalyse mit tragbaren Sensoren zur Klassifizierung von Schwimmzügen)

    Costa, J., Silva, C., Santos, M., Fernandes, T., Faria, S.
    Veröffentlicht in Sensors (2021)
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  14. 14

    Sensor-based indices for the prediction and monitoring of anterior cruciate ligament injury: Reliability analysis and a case study in basketball (Sensorbasierte Indikatoren für die Vorhersage und Überwachung von Verletzungen des vorderen Kreuzbands: Zuverlässigkeitsanalyse und eine Fallstudie im Basketball)

    Molinaro, L., Taborri, J., Santospagnuolo, A., Vetrano, M., Vulpiani, M. C., Rossi, S.
    Veröffentlicht in Sensors (2021)
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  15. 15

    Automated tackle injury risk assessment in contact-based sports - A Rugby Union example (Automatisierte Bewertung des Verletzungsrisikos bei Kontaktsportarten - ein Beispiel aus der Rugby Union)

    Martin, Z., Hendricks, S., Patel, A. “… mathematic-logical model …”
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  16. 16

    The changes in fractal dimension after a maximal exertion in swimming (Die Veränderungen der fraktalen Dimension nach einer Maximalbelastung im Schwimmen)

    Barbosa, T. M., Simin, C., Forte, P., Morais, J. E. “… mathematic-logical model …”
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  17. 17

    Freestyle swimming analysis of symmetry and velocities using a MEMS based IMU: Introducing a symmetry score (Analyse von Symmetrie und Geschwindigkeiten mit einer MEMS-basierten IMU im Freistilschwimmen: Einführung eines Symmetrie-Scores)

    Stamm, A., Shlyonsky, I. “… mathematic-logical model …”
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  18. 18

    Modelling match outcome in Australian football: improved accuracy with large databases (Modellierung der Spielergebnisse im australischen Fußball: verbesserte Genauigkeit mit großen Datenbanken)

    Young, C., Luo, W., Gastin, P., Tran, J., Dwyer, D. “… mathematic-logical model …”
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  19. 19

    A new mathematical approach to explore the post-exercise recovery process and its applicability in a cold water immersion protocol (Ein neuer mathematischer Ansatz zur Untersuchung der Wiederherstellungsprozesse nach einer Belastung und dessen Anwendung bei der Kaltwasserimmersion)

    Micheletti, J. K., Vanderlei, F. M., Machado, A. F., de Almeida, A. C., Nakamura, F. Y., Netto Junior, J., Pastre, C. M. “… mathematic-logical model …”
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  20. 20

    Predictive capacity of the MADYMO multibody human body model applied to head kinematics during rugby union tackles (Vorhersagekapazität des mehrteiligen menschlichen Körpermodells MADYMO, das auf die Kopfkinematik während der Rugby Union-Tackles angewendet wird)

    Tierney, G. J., Simms, C.
    Veröffentlicht in Applied Sciences (2019)
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